人脸检测学习笔记（数据集-DLIB人脸检测原理-DLIB&OpenCV人脸检测方法及对比）

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zookeeper学习笔记(二)--内部原理 1. zookeeper的节点的类型总的来说可以分为持久型和短暂型,主要区别如下: 持久:客户端与服务器端断开连接的以后,创建的节点不会被删除: 持久化目录节点:客户端与zookeeper断开连接之后,该节点依旧会存在: 持久化顺序编号目录节点:客户端与zookeeper断开连接之后,该节点依旧会存在,只是zookeeper会给该节点名称进行顺序编号: 短暂:客户端和服务端断开连接之后,创建的节点自己删除临时目录节点:客户端与zookeeper断…

人脸检测学习笔记（数据集-DLIB人脸检测原理-DLIB&OpenCV人脸检测方法及对比）

1.Easily Create High Quality Object Detectors with Deep Learning 2016/10/11 http://blog.dlib.net/2016/10/easily-create-high-quality-object.html dlib中的MMOD实现使用HOG特征提取,然后使用单个线性过滤器.这意味着它无法学习检测出具有复杂姿势变化的物体.HOG:方向梯度直方图(Histogram of oriented gradient)是在计算机…

mybatis学习笔记(四）-- 为实体类定义别名两种方法（基于xml映射）

下面示例在mybatis学习笔记(二)-- 使用mybatisUtil工具类体验基于xml和注解实现 Demo的基础上进行优化以新增一个用户为例子,原UserMapper.xml配置如下: <insert id="addUser" parameterType="main.User"> insert into tb_user(name,age) values(#{name},#{age}) </insert> 注:parameterType=…

TensorFlow学习笔记之--[compute_gradients和apply_gradients原理浅析]

I optimizer.minimize(loss, var_list) 我们都知道,TensorFlow为我们提供了丰富的优化函数,例如GradientDescentOptimizer.这个方法会自动根据loss计算对应variable的导数.示例如下: loss = ... opt = tf.tf.train.GradientDescentOptimizer(learning_rate=0.1) train_op = opt.minimize(loss) init = tf.initiali…

Netty 学习笔记（1）通信原理

前言本文主要从 select 和 epoll 系统调用入手,来打开 Netty 的大门,从认识 Netty 的基础原理 —— I/O 多路复用模型开始. Netty 的通信原理 Netty 底层的通信机制是基于I/O多路复用模型构建的,简单一句话概括就是多路网络连接可以复用一个I/O线程,在 Java 层面也就是封装了其 NIO API,但是 JDK 底层基于 Linux 的 epoll 机制实现(其实是三个函数).注意在老旧的 Linux 上,可能还是 select,没考证过,但是时下主…

转 Android学习笔记：学习过程中碰到的一些问题及解决方法

在学习Android开发的过程中遇到了不少的问题,所幸的是最终经过上网查询都得到了解决.现在将我在学习Android开发过程中遇到的一些问题及解决的方法整理如下. 1.R.java不能实时更新问题描述:在res文件中新增的变量不能在R.java中实时的显示出来. 解决方法:选择菜单栏的“Project”,勾选“Build Automatically”选项. 2.LogCat视窗没有显示问题描述:在Eclipse的右下方没有显示LogCat视窗. 解决方法:选择菜单栏的“Windows”,再选…

Scikit-Learn模块学习笔记——数据集模块datasets

scikit-learn 的 datasets 模块包含测试数据相关函数,主要包括三类: datasets.load_*():获取小规模数据集.数据包含在 datasets 里 datasets.fetch_*():获取大规模数据集.需要从网络上下载,函数的第一个参数是 data_home,表示数据集下载的目录,默认是 ~/scikit_learn_data/.要修改默认目录,可以修改环境变量SCIKIT_LEARN_DATA.数据集目录可以通过datasets.get_data_home()获…