结合开源项目tensorflow-yolov3(https://link.zhihu.com/?target=https%3A//github.com/YunYang1994/tensorflow-yolov3),理解YOLO v3实现细节整体套路 简单写写 1.数据预处理 voc_annotation.py生成训练测试txt文件,存储了图片路径,bbox和类别 dataset.py 的功能如下: (1)通过读取voc_annotation.py生成的train.txt文件,对图片进行增强处理(

就是不厌其烦,把那个具体操作函数封装成虚函数,只需要返回它的结果就行.而总体流程根据这个结果继续进行处理,这样就能总体流程和虚函数两不误了.

核心流程概要: [1]. 分类账在物料主数据的影响 首先描述下SAP中物料价格的 物料主数据相关的几个点: q价格控制(Price Control): 决定物料计价方式. S 标准价格(StandardPrice) V 移动平均价格/周期单价(MovingAverage Price/ Periodic unit Price): 在选择V时,是指移动平均价: 在物料帐启用后,如果选择S3组合,物料平时使用S价格,在物料帐过帐后,系统会自动将该期间的价格控制改为V,这时是指月加权平均价. q价格确定

所有的http请求都会交给DispatcherServlet类的doDispatch方法进行处理,将DispatcherServlet.doDispatch函数的javadoc复制到下面: /* * Process the actual dispatching to the handler. * * The handler will be obtained by applying the servlet's HandlerMappings in * order.The HandlerAdapte

1 序言 有如下django代码,视图层: from django.http import HttpResponse from rest_framework.views import APIView class OrdersView(APIView): def get(self , request , *args , **kwargs): return HttpResponse('GET请求') def post(self , request , *args , **kwargs): retur

YOLOv3和YOLOv4长篇核心综述(上) 对目标检测算法会经常使用和关注,比如Yolov3.Yolov4算法. 实际项目进行目标检测任务,比如人脸识别.多目标追踪.REID.客流统计等项目.因此目标检测是计算机视觉项目中非常重要的一部分. 从2018年Yolov3年提出的两年后,在原作者声名放弃更新Yolo算法后,俄罗斯的Alexey大神扛起了Yolov4的大旗. 在此,大白将项目中,需要了解的Yolov3.Yolov4系列相关知识点以及相关代码进行完整的汇总,希望和大家共同学习探讨. 文章

从<ASP.NET Core管道深度剖析(1):采用管道处理HTTP请求>我们知道ASP.NET Core请求处理管道由一个服务器和一组有序的中间件组成,所以从总体设计来讲是非常简单的,但是就具体的实现来说,由于其中涉及很多对象的交互,我想很少人能够地把它弄清楚.如果想非常深刻地认识ASP.NET Core的请求处理管道,可以分两个步骤来进行,我们首先可以在忽略细节的前提下搞清楚管道处理HTTP请求的总体流程,然后再此基础上补充之前遗漏的细节.为了让读者朋友们能够更加容易地理解管道处理HTTP

HDFS2.x之RPC流程分析 1 概述 Hadoop提供了一个统一的RPC机制来处理client-namenode, namenode-dataname,client-dataname之间的通信.RPC是整个Hadoop中通信框架的核心,目前采用ProtocolBuf作为RPC的默认实现.RPC的整体调用流程如下: 2 Protobuf Protocol buffer(以下简称PB),PB是Google开源的一种轻便高效的结构化数据存储格式,可以用于结构化数据的序列化和反序列化,很适合做数据存

原文网址:http://blog.sina.com.cn/s/blog_602c72c50102uzoj.html 关键词:蓝牙blueZ  UART  HCI_UART H4  HCI  L2CAP RFCOMM 版本:基于android4.2之前版本 bluez内核:linux/linux3.08系统:android/android4.1.3.4作者:xubin341719(欢迎转载,请注明作者,请尊重版权谢谢)欢迎指正错误,共同学习.共同进步!!一.Android Bluetooth Ar

正确写流程的总体步骤是,raid1接收上层的写bio,申请一个r1_bio结构,将其中的所有bios[]指向该bio.假设盘阵中有N块盘.然后克隆N份上层的bio结构,并分别将每个bios[]指向克隆出来一个bio结构,然后进行相应设置. 对于没有Write Behind模式而言,之后将所有这些bios[](共用页结构)放入队列pending_list中,对内存bitmap置位.接着由守护进程摘取pending_list链中的bio,然后将内存bitmap同步下刷到磁盘,紧接着立即一次性下发bi

五.Raid1读流程分析 两个月前,刚刚接触raid1,就阅读了raid1读流程的代码,那个时候写了一篇博客.现在回过头看看,那篇的错误很多,并且很多地方没有表述清楚.所以还是决定重新写一篇以更正之前理解的错误和不足之处,与大家分享.博客上不好排版,希望不会对表述产生影响.还有理解上的不足之处,希望批评指正.我阅读的代码的linux内核版本是2.6.32.61. 正确读流程的总体步骤是,raid1接收上层的读bio,申请一个r1_bio结构.然后根据read balance算法选出盘阵中的一块盘

关键词:蓝牙blueZ  A2DP.SINK.sink_connect.sink_disconnect.sink_suspend.sink_resume.sink_is_connected.sink_get_properties.AUDIO.DBUS版本号:基于android4.2之前版本号 bluez内核:linux/linux3.08系统:android/android4.1.3.4作者:xubin341719(欢迎转载,请注明作者,请尊重版权谢谢)欢迎指正错误,共同学习.共同进步!! An

了解HBase架构的用户应该知道,HBase是一种基于LSM模型的分布式数据库.LSM的全称是Log-Structured Merge-Trees.即日志-结构化合并-树. 相比于Oracle普通索引所採用的B+树,LSM模型的最大特点就是,在读写之间採取一种平衡,牺牲部分读数据的性能,来大幅度的提升写数据的性能.通俗的讲,HBase写数据如此快,正是因为基于LSM模型,将数据写入内存和日志文件后即马上返回. 可是,数据始终在内存和日志中是不妥当的,首先内存毕竟是有限的稀缺资源.持续的写入会造成

一.Android输入子系统简介: Android输入事件的源头是位于/dev/input/下的设备节点,而输入系统的终点是由WMS管理的某个窗口.最初的输入事件为内核生成的原始事件,而最终交付给窗口的则是KeyEvent或MotionEvent对象.因此Android输入系统的主要工作是读取设备节点中的原始事件,将其加工封装,然后派发给一个特定的窗口以及窗口中的控件.这个过程由InputManagerService(以下简称IMS)系统服务为核心的多个参与者共同完成. 图1:输入系统的总体流程

参考:https://blog.csdn.net/qq_19674905/article/details/80268815 首先把本地代码提交到远程自己的git分支,然后merge request到master分支,maven打成war包,gitlab把war包打成镜像image,jekins把镜像发布QA环境的服务器的docker中;测试通过后,把master分支合并到release分支上,和前面操作一样发布到staging上,然后测试;通过后直接把release分支打的war包发布到prod

1 绪言 上一篇中讲了django rest_framework总体流程,整个流程中最关键的一步就是执行dispatch方法.在dispatch方法中,在调用了一个initial方法,所有的认证.权限检查.访问频率控制都是在这个方法中进行的.下面代码为init方法执行这三个操作的源码: def initial(self, request, *args, **kwargs): """ 在调用方法处理程序之前运行需要发生的任何事情(例如:认证.权限.访问频率控制). "

spark-sql 架构 图1 图1是sparksql的执行架构,主要包括逻辑计划和物理计划几个阶段,下面对流程详细分析. sql执行流程 总体流程 parser:基于antlr框架对 sql解析,生成抽象语法树 变量替换,通过正则表达式找出符合规则的字符串,替换成系统缓存环境的变量 SQLConf中的`spark.sql.variable.substitute`,默认是可用的:参考` SparkSqlParser` parser:将antlr的tree转成spark catalyst的Logi

Launcher系列目录: 一.android7.x Launcher3源代码解析(1)-启动流程 二.android7.x Launcher3源代码解析(2)-框架结构 三.android7.x Launcher3源代码解析(3)-workspace和allapps载入流程 前两篇博客分别对Lancher的启动和Launcher的框架结构进行了一些分析.这一篇.将着重開始分析界面的载入流程. 1.总体流程 先上一张总体的流程图吧.(图片看不清能够下载下来看或者右击新开个页面查看图片) wate

背景: 放疗是一个复杂的过程,同一时候须要肿瘤医师.模拟定位技师.剂量师.物理师.治疗技师.护士等多重角色參与.总体流程涉及到成像系统.定位系统.计划系统.治疗系统.质控QA系统.信息管理系统等多个独立的子系统.相较于常规医疗信息系统(诸如HIS.RIS.LIS.PACS等)存在着"各子系统的整合程度低.数据传输量大.操作实时性差.以及学习成本高"等问题. 在专栏DICOM-RT系列首篇文章DICOM-RT:DICOM3.0标准中关于放疗的基本知识点中简介了一下放疗的总体流程,本文通过

以太网驱动的流程浅析(一)-Ifconfig主要流程 Author:张昺华 Email:920052390@qq.com Time:2019年3月23日星期六 此文也在我的个人公众号以及<Linux内核之旅>上有发表:以太网驱动流程浅析(一)-ifconfig主要流程 大家好,我叫张昺华,中间那个字和"饼"字一个读音. 2014年我毕业于广东省惠州学院,我从小酷爱理科,当看到陈莉君老师在<Linux内核之旅>上发的学生在课堂上用课本剧的方式来诠释技术时,想到了自