1. 国际学术组织.学术会议与学术论文 自然语言处理(natural language processing,NLP)在很大程度上与计算语言学(computational linguistics,CL)重合.与其他计算机学科类似,NLP/CL有一个属于自己的最权威的国际专业学会,叫做The Association for Computational Linguistics(ACL,URL:http://aclweb.org/),这个协会主办了NLP/CL领域最权威的国际会议,即ACL年会,ACL…

关键词:相机位姿估计 PNP问题求解 用途:各种位姿估计 文章类型:原理 @Author:VShawn(singlex@foxmail.com) @Date:2016-11-18 @Lab: CvLab202@CSU 今天给大家讲一讲相机位姿估计的基本原理,说实话我本人也没太了解,这里权当做抛砖引玉了.本来我这个博客是写应用型文章的,但虽然不做理论研究,但你要使用别人的方法来解决问题,那么也还是多多少少要对它的原理有点了解的. 关于PNP问题就是指通过世界中的N个特征点与图像成像中的N个像点,计…

MLA Handbook for Writers of Research Papers.7th ed.New York:MLA,2009.print.还有一本,留待阅读MLA Style Manual and Guide to Scholarly Publishing.3rd ed.New York:MLA, 2008.print. 1 .总结 区分文章内容:        著,your ideas/words;        述, your summaries and paraphrases…

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R-CNN论文翻译 Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation 用于精确物体定位和语义分割的丰富特征层次结构 2017-11-29 摘要         过去几年,在权威数据集PASCAL上,物体检测的效果已经达到一个稳定水平.效果最好的方法是融合了多种图像低维特征和高维上下文环境的复杂结合系统.在这篇论文里,我们提出了一种简单并且可扩展的检测算法,可以将mAP在VOC2012最…

本文主要读者 引言 REST是什么 统一接口 基于资源 通过表征来操作资源 自描述的信息 超媒体即应用状态引擎(HATEOAS) 无状态 可缓存 C-S架构 分层系统 按需编码(可选) REST快速提示 使用HTTP动词表示一些含义 合理的资源名 XML和JSON 创建适当粒度的资源 考虑连通性 定义 幂等性 安全 HTTP动词 GET PUT POST PUT和POST的创建比较 DELETE 资源命名 资源URI示例 资源命名的反例 复数 返回表征 资源通过链接的可发现性(HATEOAS续)…

要学的东西太多,无笔记不能学~~ 欢迎关注公众号,一起分享学习笔记,记录每一颗"贝壳"~ --------------------------- 终于开始攻克并行这一块了,有点小兴奋,来看看网络上R语言并行办法有哪些: 赵鹏老师(R与并行计算)做的总结已经很到位.现在并行可以分为:  隐式并行:隐式计算对用户隐藏了大部分细节,用户不需要知道具体数据分配方式 ,算法的实现或者底层的硬件资源分配.系统会根据当前的硬件资源来自动启动计算核心.显然,这种模式对于大多数用户来说是最喜闻乐见的.…

Eclipse,以下简称ES(自己起的,不喜勿喷):Android studio,以下简称AS(都这么叫的啦)! 2000年,IBM怀胎24个月,终于产生了Eclipse,当时ES的诞生只是为了解决IBM内部开发工具Visual Age for Java 和 WebSphere Studio难以集成的问题. 生孩子,就得养孩子啊!ES也算是很争气,很快得到了业界认可,在IBM的圈子里算是混出了名头,但在IBM这个家长的严管下,ES的发展还是受到了一定的制约.幸亏ES这个爹还算开明,2004年初,…

定义: 保证一个对象(类)仅有一个实例,并提供一个访问它的全局访问点: 实现原理: 利用闭包来保持对一个局部变量的引用,这个变量保存着首次创建的唯一的实例; 主要用于: 全局缓存.登录浮窗等只需要唯一一个实例的时候: Part1.命名空间的管理员开发中经常会遇到不同的人定义的变量使用的单词可能会重复,此时就需要用到命名空间来约束每个人定义的变量来解决这类问题.比如小明的代码,他可以定义一个xiaoZhang的空间.同样,我们平时使用的vue定义use()方法我们可以通过vue.use()来访问…

欢迎大家前往腾讯云+社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 让我们来看一下机器学习是如何应用于医护行业以及如何借助Apache Spark对患者的监控数据进行处理 现如今,IoT数据,实时流式数据分析(streaming analytics),机器学习以及分布式计算的组合相比之前有了长足的进步,同时成本也比以前要低,这使得我们可以更快地完成更多数据的存储及分析. 这里列举一些IoT,大数据以及机器学习协同完成任务的例子: 医疗保健:对慢性疾病的持续监控 智慧城市:交通流量和拥堵的管理疏导 制造业…