转载请注明出处:http://blog.csdn.net/jh_zzz 以 index.php 为例: /** 初始化组件 */ Typecho_Widget:: widget('Widget_Init' ); Init 的 execute 中会初始化 Typecho_Plugin ,这里 $options -> plugins 是从数据库读出来后反序列化的: Typecho_Plugin:: init($options -> plugins); init 中分别将 plugins 中的 ac…
转载请注明出处:http://blog.csdn.net/jh_zzz 从 index.php 开始看, /** 初始化组件 */ Typecho_Widget:: widget('Widget_Init' ); 看 Typecho_Widget:: widget 函数,查找 Widget/Init.php , Widget 下的文件都是从 Typecho_Widget 派生的,这里创建该对象实例,并将相关的 Request , Response 对象作为参数传递过去,然后调用该对象的 exec…
转载请注明出处:http://blog.csdn.net/jh_zzz 这一块比较复杂,我还没有完全理解为什么要把 SQL 语句的组装搞这么复杂. 从一个普通皮肤页面开始 themes/default/index.php ,代码如下: <?php while ($this -> next()): ?> < div class ="post"> < h2 class ="entry_title">< a href =&q…
看完了这最后三分之一的<梦断代码>,意味着这本软件行业的著作已经被我粗略地过了一遍. 在这最后三分之一的内容中,我深入了解了在大型软件项目的运作过程中存在的困难和艰辛.一个大型软件项目的成功代表着这团队所付出的所有心血,以及那不为 人知的无数个‘人月’.而联想自己的专业,产生了一点迷惘,这就是我今后要走的道路么,我能走得多远,我能否像书中所提到的那些人一样百折不挠,这一切我 都无从得知.但是我只能向前走,别无选择,没有人会承认自己不如别人,哪怕现在不如,但总会寄托于未来,未来是未知的,但又是现…
Mongodb源代码阅读笔记:Journal机制 Mongodb源代码阅读笔记:Journal机制 涉及的文件 一些说明 PREPLOGBUFFER WRITETOJOURNAL WRITETODATAFILES REMAPPRIVATEVIEW 涉及的文件 mongoDB中和持久性相关的文件只要有以下几个: dur.h: dur.cpp,dur_preplogbuffer.cpp,dur_writetodatafiles.cpp ,dur_commitjob.h: dur_commitjob.…
Linux协议栈代码阅读笔记(二)网络接口的配置 (基于linux-2.6.11) (一)用户态通过C库函数ioctl进行网络接口的配置 例如,知名的ifconfig程序,就是通过C库函数sys_ioctl实现网络接口的配置的. 具体方法大致如下,即建立一个socket,得到一个fd,然后在此fd上执行ioctl即可完成各种操作(例如,查询/配置mac.ip.mtu,启动/停止网络接口). int fd = socket(AF_INET, SOCK_DGRAM, 0); ioctl(fd, SI…
Linux协议栈代码阅读笔记(一) (基于linux-2.6.21.7) (一)用户态通过诸如下面的C库函数访问协议栈服务 int socket(int domain, int type, int protocol); int bind(int sockfd, const struct sockaddr *addr,  socklen_t addrlen); int connect(int sockfd, const struct sockaddr *addr,  socklen_t addrl…
Linux协议栈代码阅读笔记(二)网络接口的配置 (基于linux-2.6.11) (一)用户态通过C库函数ioctl进行网络接口的配置 例如,知名的ifconfig程序,就是通过C库函数sys_ioctl实现网络接口的配置的. 具体方法大致如下,即建立一个socket,得到一个fd,然后在此fd上执行ioctl即可完成各种操作(例如,查询/配置mac.ip.mtu,启动/停止网络接口). int fd = socket(AF_INET, SOCK_DGRAM, 0); ioctl(fd, SI…
先乱序记录一下阅读Linux input subsystem代码的笔记. 在input device driver的入口代码部分,需要分配并初始化input device结构,内核提供的API是input_allocate_device(),代码如下: struct input_dev *input_allocate_device(void) { struct input_dev *dev; dev = kzalloc(sizeof(struct input_dev), GFP_KERNEL);…
论文源址:https://arxiv.org/abs/1811.12030 开源代码:未公开 摘要 本文提出了目标检测网络Grid R-CNN,其基于网格定位机制实现准确的目标检测.传统方法主要基于回归操作,Grid R-CNN则捕捉详细的空间信息,同时具有全卷积结构中对位置信息的敏感性.[ Instead of using only two independent points]是指CornerNet预测的不准确性.Grid R-CNN使用多点监督,用于编码更多的细节信息,同时降低了不准确的特…
论文源址:https://pjreddie.com/media/files/papers/YOLOv3.pdf 代码:https://github.com/qqwweee/keras-yolo3 摘要 本文针对YOLO再次改进,训练更大的网络,准确率也有所提高.在320x320的输入上YOLOv3运行22ms,mAP为28.2,与SSD的准确率相同,但比SSD快三倍.在使用0.5 IOU作为检测机制时,YOLOv3仍表现很好.在Titan X上实现57.9 AP50 51ms的运行,而Retin…
论文源址:https://arxiv.org/abs/1612.08242 代码:https://github.com/longcw/yolo2-pytorch 摘要 本文提出YOLO9000可以检测9000多个类别.改进的YOLOv2在VOC与COCO数据集上表现较好.通过使用多尺寸的训练方法,同一个YOLOv2模型可以在多尺寸上进行实现,准确率与速度上得到很好的权衡.超过了基于ResNet的Faster R-CNN和SSD.提出了标检测及分类的联合训练方法.基于此方法,同时,在COCO检测数…
论文源址:https://arxiv.org/abs/1710.08864 tensorflow代码: https://github.com/Hyperparticle/one-pixel-attack-keras 摘要 在对网络的输入上做点小处理,就可以改变DNN的输出结果.本文分析了一种极限条件下的攻击情形,只改变一个输入中的一个像素使网络的输出发生改变.本文提出了一个基于差分进化生成单像素的对抗性扰动.可以以最小攻击信息的条件下,对更多类型的网络进行欺骗.结果表明,CIFAR-10测试集上…
按照这本书的指引,我随作者一样创建了一个安卓应用,开始了安卓开发的启程. 找到AndroidMainfest.xml这个文件,打开后看到了我创建的Activity在这个文件里被成功注册,文件内容如下: <?xml version="1.0" encoding="utf-8"?> <manifest xmlns:android="http://schemas.android.com/apk/res/android" package…
论文源址:https://arxiv.org/pdf/1703.06870.pdf 开源代码:https://github.com/matterport/Mask_RCNN 摘要 Mask R-CNN可以在进行检测的同时,进行高质量的分割操作.基于Faster R-CNN并进行扩展,增加了一个分支在进行框识别的同时并行的预测目标的mask.Mask R-CNN易于训练,相比Faster R-CNN增加了一点点花销.此外,Mask R-CNN可以很容易扩展至其他任务中.如关键点检测.本文在COCO…
进行文本的检测的学习,开始使用的是ctpn网络,由于ctpn只能检测水平的文字,而对场景图片中倾斜的文本无法进行很好的检测,故将网络换为RRCNN(全称如题).小白一枚,这里就将RRCNN的论文拿来拜读一下,也记录一下自己阅读过程中的收获. 原英文论文网址:https://arxiv.org/abs/1706.09579 在这篇论文中,作者提出了Rotational Region CNN(旋转区域CNN?),据作者说可以检测场景图片中任意角度的文本.这个网络是在Faster R-CNN的基础上搭…
没有想象中的枯燥,甚至有些有趣.这就是我对<梦断代码>这一本书的第一印象.而且,作为一本面向程序员的书籍,作者很有意义地从第0章开始,那我也从第0章开始说.这第一次读书笔记是针对0~2 章的. 首先,作者一开始就向我们介绍了程序员的真实生活:代码.日期.紧张.焦虑.这是我从书中体会出来代表程序员的词 语.我第一次感到编程可能是一件辛苦的事,回想自己编程的时候,只是歇一歇简单的短的程序,没有压力,没有焦虑,但是在真正的公司.项目中,程序员要面对的是茫茫代码以及对未来的未知,因为没有人能确定自己从…
这是第二篇读书笔记,这本书我已经读了有一大半了,感觉书中所描述的人都是疯子,一群有创造力,却又耐得住寂寞的疯子. 我从书中发现几点我比较感兴趣的内容. 第一个,乐高之梦.将程序用乐高积木一样拼接起来.对于这一点,现在很多公司都已经多多少少在用了.但是书中也提到,有很多程序员往往不喜欢借用别人的代 码,如果看一个文档超过两分钟没有找到自己所需的东西就认定它不存在,从而自己来编写.在我看来这类人就是疯子,也是一群可爱的疯子,他们往往视代码为第 一存在,乐于编程,爱上编程,虽然对于团队的经理,这群牛仔…
消息处理机制: .MessageQueue: 用来描述消息队列2.Looper:用来创建消息队列3.Handler:用来发送消息队列 初始化: .通过Looper.prepare()创建一个Looper对象,并将Looper对象保存到sThreadLocal静态变量中(其实是保存到了当前线程的ThreadLocal.values变量中)2.在Looper的构造函数中创建一个MessageQueue对象3.在MessageQueue的构造函数中调用nativeInit JNI方法 去c++层创建一…
7 SOA的主要组件 7.1企业服务总线ESB ESB负责SOA组件之间的互相通信;SOA注册中心的资源库包含表示SOA组件的位置的重要的引用信息: 业务流程编排管理器提供人与人,人与流程,以及流程的流程和流程之间的相互连接,服务代理负责服务之间的连接,保证业务流程的顺序进行. *组件相互协作共同实现系统功能时,系统性能的好坏取决于服务水平的高低. 7.2 ESB就是一种可以实现通信的合理而高效的方法. 7.3 SOA注册表主要两个作用 一种作用是针对操作环境. 一种作用是针对程序员和业务分析师…
报文的组成部分 报文由三部分组成:对报文进行描述的起始行(start line).包含属性的首部(header),以及可选的.包含数据的主体(body)部分. 请求报文格式 <method> <request-URL> <version> <headers> <entity-body> 响应报文格式 <version> <status> <reson-phrase> <headers> <en…
2015-05-26   628   Code-Tuning Techniques    ——Even though a particular technique generally represents poor coding practice, specific circumstances might make it the best one to use.    ——One key to writing effective loops is to minimize the work don…
这次主要讲下werkzeug中的Local. 源码在werkzeug/local.py Thread Local 在Python中,状态是保存在对象中.Thread Local是一种特殊的对象,它是对线程隔离的.所谓对线程隔离,是指每一个线程对一个Thread Local对象进行修改,是不会影响到其他线程的.这就好比在工作单位每个人都有一个储物柜,每个人对自己的储物柜存取东西是不会影响到其他人的.这里的储物柜就是Thread Local. 获得一个Thread Local很简单,只需要对线程执行…
在nginx中配置proxy_pass时,当在后面的url加上了/,相当于是绝对根路径,则nginx不会把location中匹配的路径部分代理走,如果没有/,则会把匹配的路径部分也给代理走. 假设访问http://192.168.1.4/proxy/test.html 第一种 location /proxy/ { proxy_pass http://127.0.0.1:81/; } 会被代理到http://127.0.0.1:81/test.html这个url 第二种 location /pro…
一.认识EXT2文件系统:     a.硬盘的组成:转动小马达+存储的磁盘+读写的机械臂     b.磁盘的一些概念              扇区为最小的物理储存单位,每个扇区为512B             将扇区组成一个圆,就是磁柱,磁柱是最小的分割单位             第一扇区最重要,a.主要开机区及分割表,其中MBR占有446B,而partition table 则占有64B    c.inode block superblock 三个数据的意义             in…
每一个C\C++程序都有一个非常有名的入口函数 main(),在Windows系统下,这个函数就变成了WinMain函数. 在cocos2d-x 2.0.4的Windows版本中,main函数非常简单,总共加起来不到30行 int APIENTRY _tWinMain(HINSTANCE hInstance, HINSTANCE hPrevInstance, LPTSTR lpCmdLine, int nCmdShow) { UNREFERENCED_PARAMETER(hPrevInstanc…
以下是我根据作者的思路,创建的第一个Android应用程序,由于工具强大,代码都自动生成了,如下: package com.example.first_app; import android.os.Bundle; import android.app.Activity; import android.view.Menu; //MainActivity继承于Activity类 此处用到了java关键字extends public class MainActivity extends Activit…
论文源址:https://arxiv.org/abs/1704.05776 开源代码:https://github.com/xiaohaoChen/rrc_detection 摘要 大多数目标检测及定位算法基于R-CNN类型的两阶段处理方法,第一阶段生成可行区域框,第二步对决策进行增强.尽管简化了训练过程,但在benchmark获得较高mAP的结果下,单阶段的检测方法仍无法匹敌两阶段的方法. 本文提出了一个新的单阶段的目标检测网络用于克服上述缺点,称为循环滚动卷积结构,在多尺寸feature m…
论文源址:https://arxiv.org/abs/1703.06211 开源项目:https://github.com/msracver/Deformable-ConvNets 摘要 卷积神经网络由于其构建时固定的网络结构,因此只能处理模型的几何变换问题.本文主要介绍了两种增强CNN模型变换的模型,称为可变形卷积及可变形RoI pooling.二者都基于一种思路,通过额外增加模型的偏移及根据目标任务对此偏移量进行学习来增强空间采样位置.新模型可以取代CNN中的原有模型,可以通过反向传播算法进…
论文源址:https://arxiv.org/abs/1605.06409 开源代码:https://github.com/PureDiors/pytorch_RFCN 摘要 提出了基于区域的全卷积网络,用于精确高效的目标检测,相比于基于区域的检测器(Fast/Faster R-CNN),这些检测器重复的在子区域进行数百次计算,而本文在整张图像上进行共享计算.因此,本文提出了基于位置敏感分数图用于解决图像分类中的平移不变性及目标检测中的平移可变性之间的矛盾.将图像分类网络处理为全卷积网络用于目标…