- Pyramid Stereo Matching Network
Songger
https://s3.eu-central-1.amazonaws.com/avg-kitti/data_scene_flow.zipThisrepositorycontainsthecode(inPyTorch)for"PyramidStereoMatchingNetwork"paper(CVPR2018)byJia-RenChangandYong-ShengChen.Citation@inpr
- 时序动作定位|使用 ‘注意力机制’ 的弱监督时序动作定位顶会论文理解笔记(Weakly-Supervised Temporal Action Localization)
六个核桃Lu
视频动作定位深度学习人工智能神经网络机器学习计算机视觉
目录WeaklySupervisedActionLocalizationbySparseTemporalPoolingNetwork(CVPR2018)W-TALC:Weakly-supervisedTemporalActivityLocalizationandClassification(ECCV2018)
- RetinaNet:Focal Loss for Dense Object Detection(CVPR2018)
怎么全是重名
论文笔记目标检测人工智能计算机视觉
文章目录Abstract北京发现问题并给出方法成果IntroductionRelatedWorkRobust评估FocalLossBalancedCrossEntropyFocalLossDefinitionClassImbalanceandModelInitializationClassImbalanceandTwo-stageDetectorsRetinaNetDetectorExperime
- SE-Net:Squeeze-and-Excitation Networks(CVPR2018)
怎么全是重名
论文笔记深度学习目标检测计算机视觉人工智能
文章目录AbstractIntroduction表征的重要性以前的方向本文提出RelatedWorkDeeperArchitectureAlgorithmicArchitectureSearchAttentionandgatingmechanismsSqueeze-and-ExcitationBlocksSqueeze:GlobalInformationEmbeddingExcitation:Ad
- 常用分类网络结构学习笔记
龙海L
pytorch图像处理python卷积卷积神经网络网络算法
文章目录开源代码地址:https://github.com/shanglianlm0525/PyTorch-NetworksVGGNetResNet残差模块ResNet网络搭建PyTorchIncepetionGoogleNetResNextDenseNETSE-Net注意力层轻量级MobileNet(2017)MobileNetV2(CVPR2018)ShuffleNet(2017)Shuffl
- 人群计数CSRNet的pytorch实现
墨骅
人黑话不多人群计数pytorch深度学习人工智能
本文中对CSRNet:DilatedConvolutionalNeuralNetworksforUnderstandingtheHighlyCongestedScenes(CVPR2018)中的模型进行pytorch实现importtorch;importtorch.nnasnnfromtorchvision.modelsimportvgg16vgg=vgg16(pretrained=1)impo
- 旷视14篇CVPR 2019论文,都有哪些亮点?
城市中迷途小书童
译者|Linstancy责编|Jane出品|AI科技大本营(公众号id:rgznai100)回顾CVPR2018,旷视科技有8篇论文被收录,如高效的移动端卷积神经网络ShuffleNet、语义分割的判别特征网络DFN、优化解决人群密集遮挡问题的RepLose、通过角点定位和区域分割优化场景文本检测的一种新型场景文本检测器、率先提出的可复原扭曲的文档图像等等。今年,旷视科技在CVPR2019上共有1
- 语义分割-博客分享
知识在于分享
深度学习
https://blog.csdn.net/py184473894/article/details/84251258[深度学习从入门到女装]文章索引网络结构:VGGResNetGoogLeNetXceptionDenseNetDeformableCNNResNeXtDPNSENetNon-local(CVPR2018)WideResidualNetworksLearningTransferable
- CVPR2018 目标检测(object detection)算法总览
QQuserCVproject
原文链接https://blog.csdn.net/u014380165/article/details/80784147
- 基于神经网络的图像去水印/图像修复实践
Ali_阿梨
神经网络神经网络python图像处理
采用的一个开源的用于生成图像修复的框架,主要基于ContextualAttention(CVPR2018)和GatedConvolution(ICCV2019Oral)作者源码地址:https://github.com/JiahuiYu/generative_inpainting1.准备安装说明如下:本文只用已经训练好的网络实践该方法的效果,不对该网络进行训练,因此值实践第0和3步。关于预训练好的
- 论文学习笔记(三) SGPN: Similarity Group Proposal Network for 3D Point Cloud Instance Segmentation
Wilber529
#PointCloud点云分割实例分割深度学习计算机视觉
『写在前面』无意间看到了《深度学习在点云分割中的应用》干货总结,原视频为SGPN原作者的技术分享,便搜来仔细研读一番~SGPN是首个使用原始点云作为输入的实例分割网络,本篇blog为方便自己回忆要点用,建议参照原版paper使用。欢迎各位指正纰漏。论文出处:CVPR2018作者机构:WeiyueWang等,UniversityofSouthernCalifornia原文链接:https://arx
- 谷歌查看html地址_104篇CVPR 2019论文,追踪谷歌、Facebook、英伟达研究课题
weixin_39674190
谷歌查看html地址
【新智元导读】人工智能顶级会议CVPR刚刚公布了最佳论文,谷歌、Facebook和英伟达也随后公布了自家发表的论文共计104篇,本文列出了三家大厂论文的完整列表。本周,在美国加利福尼亚州长滩举办了CVPR2019(计算机视觉和模式识别会议),这是一次重要的年度计算机视觉活动,包括主要会议和几个共同举办的研讨会和教程。本次CVPR参会人数超过6500,CVPR2018超过6000人;CVPR2017
- 因特尔黑科技:黑暗中快速成像系统
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想在黑暗中看清周围,不可避免地要用到夜视仪。那么如果是想在黑暗中拍照,又没有闪光灯,如何才能排到清晰的照片?在CVPR2018上,英特尔实验室的VladlenKoltun和陈启峰带领的团队提出了一种在黑暗中快速成像的系统,效果非常赞。在暗光下的图像易受到低信噪比和低亮度的影响。短曝光的照片会出现很多早点,而长曝光会让照片变得模糊、不真实。目前已经有很多去噪、去模糊、图像增强的技术,但是在极端条件下
- CVPR2018 TFusion 解决行人重识别问题
zichen7055
论文笔记CVPR2018
原文地址:http://www.cvmart.net/community/article/detail/210此篇为学习笔记(备忘)论文地址:https://arxiv.org/abs/1803.07293代码:https://github.com/ahangchen/TFusionTask行人重识别(PersonRe-identification)是一个图像检索问题,给定一组图片集(probe)
- 【文献翻译】ICE-BA: Incremental, Consistent and Efficient Bundle Adjustment for Visual-Inertial SLAM
YuYunTan
计算机视觉论文翻译CVPR2018ICEBAVI-SLAM论文翻译计算机视觉
文章目录前言文献信息【文献翻译】CVPR2018论文:ICE-BA:视觉惯性SLAM的增量,一致和高效的束调整摘要1、引言2、相关工作3、框架3.1约束函数3.2局部和全局优化4、VI-SLAM的高效求解器4.1一般增量BA解决器4.2局部BA的改进4.3IBA的增量PCG5、相对边缘化6、评估6.1算法验证6.2局部准确性6.3解决器精度6.4与GoogleTango进行定性比较7、结论前言
- FaceID-GAN: Learning a Symmetry Three-Player GAN for Identity-Preserving Face Synthesis
Junr_0926
1.前言CVPR2018的文章。在图片合成领域,GAN得到了非常多的应用。和传统的GAN拥有一个generator和一个discriminator,两者相互竞争不同,FaceID-GAN拥有三个player。如下图:Figure1(a)多了一个player是classifier,它和generator竞争,来区分真是图片和合成图片的id。2.介绍从上图中左图可以看出,传统的GAN包含了和两个pla
- 【知识蒸馏】Deep Mutual Learning
pprpp
【GiantPandaCV导语】DeepMutualLearning是KnowledgeDistillation的外延,经过测试(代码来自Knowledge-Distillation-Zoo),DeepMutualLearning性能确实超出了原始KD很多,所以本文分析这篇CVPR2018年被接受的论文。同时PPOCRv2中也提到了DML,并提出了CML,取得效果显著。引言首先感谢:https:/
- 【图像分割】卫星遥感影像道路分割:D-LinkNet算法解读
zstar-_
图像分割算法计算机视觉深度学习
前言因为毕设中的部分内容涉及到卫星遥感影像道路分割,因此去对相关算法做了一些调研。本文所使用数据集为DeepGlobe,来自于CVPR2018年的一个挑战赛:DeepGlobeRoadExtractionChallenge。D-LinkNet为该挑战赛的冠军算法。考虑到D-LinkNet开发版本较老(Python2.7、Pytorch0.2.0),我对此项目进行了重构,具体工作如下:修改相关Pyt
- Quantization and Training of Neural Networks for Efficient Integer-Arithmetic-Only Inference
EdgeAI
原文链接:https://arxiv.org/abs/1712.05877发表:CVPR2018代码:https://github.com/jameszampa/ECE-570-Implementation编辑:Daniel1.推理阶段其中r为要量化的实数,S为浮点数,q为量化后的无符号8位整数,Z为量化后零点,无符号8位整数。weight和activation的量化都是以矩阵为单位,同一矩阵共享
- An Analysis of Scale Invariance in Object Detection – SNIP
_忙中偷闲_
——CVPR2018,BestStudentEntryintheCOCO2017challenge——小目标检测,多尺度检测摘要提出在极端尺度变化下检测识别的不同技术的分析。通过使用不同尺度的数据进行训练来比较检测器的尺度特性和尺度变化设计。通过比较不同网络结构在分类小目标上的性能,得出CNN对图像目标尺度变化并不鲁棒。基于这个理论,本文提出在相同尺度的图像金字塔上训练和测试检测器。由于小对象和大
- 文章学习24“Image Blind Denoising With Generative Adversarial Network Based Noise Modeling”
Carrie_Hou
这篇文章是CVPR2018里做图像去噪的文章之一,主要针对的是图像里的盲去噪,也就是指在不知道噪声水平下的去噪。作者是中山大学和CVTE合作,文章的主要思路和我现在做的很类似,用一个CNN网络来拟合图像中的噪声,网络就是拿DnCNN改的,把最后的subtract去掉。但是由于数据集不够,所以提出来了用GAN来产生噪声以和干净图像结合增加数据量。图像去噪领域内的工作之前也都有介绍,这篇文章就是把Dn
- 理解与学习深度卷积生成对抗网络
auqu64044
python爬虫人工智能
一.GAN引言:生成对抗网络GAN,是当今的一大热门研究方向。在2014年,被Goodfellow大神提出来,当时的G神还是蒙特利尔大学的博士生。据有关媒体统计:CVPR2018的论文里,有三分之一的论文与GAN有关。由此可见,GAN在视觉领域的未来多年内,将是一片沃土。而我们入坑GAN,首先需要理由,GAN能做什么,为什么要学GAN。》》GAN的初衷就是生成不存在于真实世界的数据,类似于使得AI
- YOLOv5、YOLOv8改进:SEAttention 通道注意力机制
陈子迩
YOLO改进YOLO
基于通道的注意力机制源自于CVPR2018:Squeeze-and-ExcitationNetworks官方代码:GitHub-hujie-frank/SENet:Squeeze-and-ExcitationNetworks如图所示,其实就是将不同的通道赋予相关的权重。Attention机制用到这里用朴素的话说就是,把重要的通道赋予大的权重,然后将这些通道以及权重去线性组合。至于这个权重是自己"学
- CosFace: Large Margin Cosine Loss for Deep Face Recognition - 人脸识别
kebijuelun
paper_reading人工智能人脸识别机器学习计算机视觉
PapernameCosFace:LargeMarginCosineLossforDeepFaceRecognitionPaperReadingNoteURL:https://arxiv.org/pdf/1801.09414.pdfTL;DR该篇文章出自CVPR2018,在Angularsoftmaxloss基础上改进得到LargeMarginCosineLoss,同时在SphereFace的基础
- 2021-3-13论文学习——SENet,StairNet,Generalized Focal Loss,R3Det,CARAFE
practical_sharp
深度学习目标检测计算机视觉深度学习
[1]Squeeze-and-ExcitationNetworks论文地址:https://arxiv.org/abs/1709.01507代码地址:https://github.com/moskomule/senet.pytorch/blob/master/senet论文发表于CVPR2018,同时提交于IEEETPAMI2019结构图一个全局avgpooling得到11C的向量,然后通过一个M
- 深度学习(24): 计算两个图像的LPIPS,SSIM指标 (python代码)
biter0088
深度学习python深度学习开发语言
文章目录1.计算LPIPS1.0.说明1.1.代码2.计算SSIM2.0说明2.1代码1.计算LPIPS1.0.说明LPIPS:学习感知图像块相似度(LearnedPerceptualImagePatchSimilarity,LPIPS)也称为“感知损失”(perceptualloss),用于度量两张图像之间的差别。来源于CVPR2018《TheUnreasonableEffectivenesso
- Attention U-Net:Learning Where to Look for the Pancreas
江南马杀鸡
笔记
AttentionU-Net:LearningWheretoLookforthePancreasUnet网络可以称得上是医学图像分割领域的开山之作,AttentionU-Net是在Unet网络结构的基础上增加了attention的机制,可以自动学习并聚焦到不同形状和大小的目标结构。这篇文章是发表在CVPR2018的一篇文章。方法作者提出了一种AttentionGate(AG)结构,Attentio
- 基于对抗式深度学习和往复式深度学习的视觉目标跟踪
Donations
valse2019多目标跟踪深度学习在线
valse2019会议的workshop9《在线视觉跟踪》中上海交通大学的马超老师分享的题目是《基于对抗式深度学习和往复式深度学习的视觉目标跟踪》,本次分享主要是基于《VITAL:VisualTrackingviaAdversarialLearning》和《DeepAttentiveTrackingViaReciprocativeLearning》这两篇分别发表在CVPR2018和NIPS2018
- 论文阅读 | HATS: Histograms of Averaged Time Surfaces for Robust Event-based Object Classification
btee
论文阅读论文阅读人工智能算法
前言:CVPR2018事件表征方法HATS代码:【here】HATS:HistogramsofAveragedTimeSurfacesforRobustEvent-basedObjectClassification引言目前,物体分类任务中用事件的方法比不过基于帧的方法,原因归咎于两点第一,用于事件的表征方法和网络架构有限第二,缺乏大规模的数据集因此本文针对这两点,提出了一种新的表征方法和并提出了一
- cvpr2018 Learning Dual Convolutional Neural Networks for Low-Level Vision
风之羁绊
Abstract在本文中,我们提出了一种用于低级视觉问题的通用双卷积神经网络(DualCNN),例如超分辨率,边缘保留滤波,去除和去雾。这些问题通常涉及估计目标信号的两个组成部分:结构和细节。受此启发,我们提出的DualCNN由两个并行分支组成,它们分别以端到端的方式恢复结构和细节。恢复的结构和细节可以根据每个特定应用的形成模型生成目标信号。DualCNN是一个灵活的低级视觉任务框架,可以很容易地
- TOMCAT在POST方法提交参数丢失问题
357029540
javatomcatjsp
摘自http://my.oschina.net/luckyi/blog/213209
昨天在解决一个BUG时发现一个奇怪的问题,一个AJAX提交数据在之前都是木有问题的,突然提交出错影响其他处理流程。
检查时发现页面处理数据较多,起初以为是提交顺序不正确修改后发现不是由此问题引起。于是删除掉一部分数据进行提交,较少数据能够提交成功。
恢复较多数据后跟踪提交FORM DATA ,发现数
- 在MyEclipse中增加JSP模板 删除-2008-08-18
ljy325
jspxmlMyEclipse
在D:\Program Files\MyEclipse 6.0\myeclipse\eclipse\plugins\com.genuitec.eclipse.wizards_6.0.1.zmyeclipse601200710\templates\jsp 目录下找到Jsp.vtl,复制一份,重命名为jsp2.vtl,然后把里面的内容修改为自己想要的格式,保存。
然后在 D:\Progr
- JavaScript常用验证脚本总结
eksliang
JavaScriptjavaScript表单验证
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2098985
下面这些验证脚本,是我在这几年开发中的总结,今天把他放出来,也算是一种分享吧,现在在我的项目中也在用!包括日期验证、比较,非空验证、身份证验证、数值验证、Email验证、电话验证等等...!
&nb
- 微软BI(4)
18289753290
微软BI SSIS
1)
Q:查看ssis里面某个控件输出的结果:
A MessageBox.Show(Dts.Variables["v_lastTimestamp"].Value.ToString());
这是我们在包里面定义的变量
2):在关联目的端表的时候如果是一对多的关系,一定要选择唯一的那个键作为关联字段。
3)
Q:ssis里面如果将多个数据源的数据插入目的端一
- 定时对大数据量的表进行分表对数据备份
酷的飞上天空
大数据量
工作中遇到数据库中一个表的数据量比较大,属于日志表。正常情况下是不会有查询操作的,但如果不进行分表数据太多,执行一条简单sql语句要等好几分钟。。
分表工具:linux的shell + mysql自身提供的管理命令
原理:使用一个和原表数据结构一样的表,替换原表。
linux shell内容如下:
=======================开始 
- 本质的描述与因材施教
永夜-极光
感想随笔
不管碰到什么事,我都下意识的想去探索本质,找寻一个最形象的描述方式。
我坚信,世界上对一件事物的描述和解释,肯定有一种最形象,最贴近本质,最容易让人理解
&
- 很迷茫。。。
随便小屋
随笔
小弟我今年研一,也是从事的咱们现在最流行的专业(计算机)。本科三流学校,为了能有个更好的跳板,进入了考研大军,非常有幸能进入研究生的行业(具体学校就不说了,怕把学校的名誉给损了)。
先说一下自身的条件,本科专业软件工程。主要学习就是软件开发,几乎和计算机没有什么区别。因为学校本身三流,也就是让老师带着学生学点东西,然后让学生毕业就行了。对专业性的东西了解的非常浅。就那学的语言来说
- 23种设计模式的意图和适用范围
aijuans
设计模式
Factory Method 意图 定义一个用于创建对象的接口,让子类决定实例化哪一个类。Factory Method 使一个类的实例化延迟到其子类。 适用性 当一个类不知道它所必须创建的对象的类的时候。 当一个类希望由它的子类来指定它所创建的对象的时候。 当类将创建对象的职责委托给多个帮助子类中的某一个,并且你希望将哪一个帮助子类是代理者这一信息局部化的时候。
Abstr
- Java中的synchronized和volatile
aoyouzi
javavolatilesynchronized
说到Java的线程同步问题肯定要说到两个关键字synchronized和volatile。说到这两个关键字,又要说道JVM的内存模型。JVM里内存分为main memory和working memory。 Main memory是所有线程共享的,working memory则是线程的工作内存,它保存有部分main memory变量的拷贝,对这些变量的更新直接发生在working memo
- js数组的操作和this关键字
百合不是茶
js数组操作this关键字
js数组的操作;
一:数组的创建:
1、数组的创建
var array = new Array(); //创建一个数组
var array = new Array([size]); //创建一个数组并指定长度,注意不是上限,是长度
var arrayObj = new Array([element0[, element1[, ...[, elementN]]]
- 别人的阿里面试感悟
bijian1013
面试分享工作感悟阿里面试
原文如下:http://greemranqq.iteye.com/blog/2007170
一直做企业系统,虽然也自己一直学习技术,但是感觉还是有所欠缺,准备花几个月的时间,把互联网的东西,以及一些基础更加的深入透析,结果这次比较意外,有点突然,下面分享一下感受吧!
&nb
- 淘宝的测试框架Itest
Bill_chen
springmaven框架单元测试JUnit
Itest测试框架是TaoBao测试部门开发的一套单元测试框架,以Junit4为核心,
集合DbUnit、Unitils等主流测试框架,应该算是比较好用的了。
近期项目中用了下,有关itest的具体使用如下:
1.在Maven中引入itest框架:
<dependency>
<groupId>com.taobao.test</groupId&g
- 【Java多线程二】多路条件解决生产者消费者问题
bit1129
java多线程
package com.tom;
import java.util.LinkedList;
import java.util.Queue;
import java.util.concurrent.ThreadLocalRandom;
import java.util.concurrent.locks.Condition;
import java.util.concurrent.loc
- 汉字转拼音pinyin4j
白糖_
pinyin4j
以前在项目中遇到汉字转拼音的情况,于是在网上找到了pinyin4j这个工具包,非常有用,别的不说了,直接下代码:
import java.util.HashSet;
import java.util.Set;
import net.sourceforge.pinyin4j.PinyinHelper;
import net.sourceforge.pinyin
- org.hibernate.TransactionException: JDBC begin failed解决方案
bozch
ssh数据库异常DBCP
org.hibernate.TransactionException: JDBC begin failed: at org.hibernate.transaction.JDBCTransaction.begin(JDBCTransaction.java:68) at org.hibernate.impl.SessionImp
- java-并查集(Disjoint-set)-将多个集合合并成没有交集的集合
bylijinnan
java
import java.util.ArrayList;
import java.util.Arrays;
import java.util.HashMap;
import java.util.HashSet;
import java.util.Iterator;
import java.util.List;
import java.util.Map;
import java.ut
- Java PrintWriter打印乱码
chenbowen00
java
一个小程序读写文件,发现PrintWriter输出后文件存在乱码,解决办法主要统一输入输出流编码格式。
读文件:
BufferedReader
从字符输入流中读取文本,缓冲各个字符,从而提供字符、数组和行的高效读取。
可以指定缓冲区的大小,或者可使用默认的大小。大多数情况下,默认值就足够大了。
通常,Reader 所作的每个读取请求都会导致对基础字符或字节流进行相应的读取请求。因
- [天气与气候]极端气候环境
comsci
环境
如果空间环境出现异变...外星文明并未出现,而只是用某种气象武器对地球的气候系统进行攻击,并挑唆地球国家间的战争,经过一段时间的准备...最大限度的削弱地球文明的整体力量,然后再进行入侵......
那么地球上的国家应该做什么样的防备工作呢?
&n
- oracle order by与union一起使用的用法
daizj
UNIONoracleorder by
当使用union操作时,排序语句必须放在最后面才正确,如下:
只能在union的最后一个子查询中使用order by,而这个order by是针对整个unioning后的结果集的。So:
如果unoin的几个子查询列名不同,如
Sql代码
select supplier_id, supplier_name
from suppliers
UNI
- zeus持久层读写分离单元测试
deng520159
单元测试
本文是zeus读写分离单元测试,距离分库分表,只有一步了.上代码:
1.ZeusMasterSlaveTest.java
package com.dengliang.zeus.webdemo.test;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import org.junit.Assert;
import org.j
- Yii 截取字符串(UTF-8) 使用组件
dcj3sjt126com
yii
1.将Helper.php放进protected\components文件夹下。
2.调用方法:
Helper::truncate_utf8_string($content,20,false); //不显示省略号 Helper::truncate_utf8_string($content,20); //显示省略号
&n
- 安装memcache及php扩展
dcj3sjt126com
PHP
安装memcache tar zxvf memcache-2.2.5.tgz cd memcache-2.2.5/ /usr/local/php/bin/phpize (?) ./configure --with-php-confi
- JsonObject 处理日期
feifeilinlin521
javajsonJsonOjbectJsonArrayJSONException
写这边文章的初衷就是遇到了json在转换日期格式出现了异常 net.sf.json.JSONException: java.lang.reflect.InvocationTargetException 原因是当你用Map接收数据库返回了java.sql.Date 日期的数据进行json转换出的问题话不多说 直接上代码
&n
- Ehcache(06)——监听器
234390216
监听器listenerehcache
监听器
Ehcache中监听器有两种,监听CacheManager的CacheManagerEventListener和监听Cache的CacheEventListener。在Ehcache中,Listener是通过对应的监听器工厂来生产和发生作用的。下面我们将来介绍一下这两种类型的监听器。
- activiti 自带设计器中chrome 34版本不能打开bug的解决
jackyrong
Activiti
在acitivti modeler中,如果是chrome 34,则不能打开该设计器,其他浏览器可以,
经证实为bug,参考
http://forums.activiti.org/content/activiti-modeler-doesnt-work-chrome-v34
修改为,找到
oryx.debug.js
在最头部增加
if (!Document.
- 微信收货地址共享接口-终极解决
laotu5i0
微信开发
最近要接入微信的收货地址共享接口,总是不成功,折腾了好几天,实在没办法网上搜到的帖子也是骂声一片。我把我碰到并解决问题的过程分享出来,希望能给微信的接口文档起到一个辅助作用,让后面进来的开发者能快速的接入,而不需要像我们一样苦逼的浪费好几天,甚至一周的青春。各种羞辱、谩骂的话就不说了,本人还算文明。
如果你能搜到本贴,说明你已经碰到了各种 ed
- 关于人才
netkiller.github.com
工作面试招聘netkiller人才
关于人才
每个月我都会接到许多猎头的电话,有些猎头比较专业,但绝大多数在我看来与猎头二字还是有很大差距的。 与猎头接触多了,自然也了解了他们的工作,包括操作手法,总体上国内的猎头行业还处在初级阶段。
总结就是“盲目推荐,以量取胜”。
目前现状
许多从事人力资源工作的人,根本不懂得怎么找人才。处在人才找不到企业,企业找不到人才的尴尬处境。
企业招聘,通常是需要用人的部门提出招聘条件,由人
- 搭建 CentOS 6 服务器 - 目录
rensanning
centos
(1) 安装CentOS
ISO(desktop/minimal)、Cloud(AWS/阿里云)、Virtualization(VMWare、VirtualBox)
详细内容
(2) Linux常用命令
cd、ls、rm、chmod......
详细内容
(3) 初始环境设置
用户管理、网络设置、安全设置......
详细内容
(4) 常驻服务Daemon
- 【求助】mongoDB无法更新主键
toknowme
mongodb
Query query = new Query(); query.addCriteria(new Criteria("_id").is(o.getId())); &n
- jquery 页面滚动到底部自动加载插件集合
xp9802
jquery
很多社交网站都使用无限滚动的翻页技术来提高用户体验,当你页面滑到列表底部时候无需点击就自动加载更多的内容。下面为你推荐 10 个 jQuery 的无限滚动的插件:
1. jQuery ScrollPagination
jQuery ScrollPagination plugin 是一个 jQuery 实现的支持无限滚动加载数据的插件。
2. jQuery Screw
S