天黑黑黑
天黑黑黑

End-to-end Learning of Multi-sensor 3D Tracking by Detection

Abstract

产生3D轨迹，将问题公式化为可以解决的线性问题，并使用端对端的卷积网络进行检测和匹配

Introduction

1.将问题定义为深层结构中的推论问题，使用卷积结果作为候选目标
2.匹配成本结合了外观和运动特征（通过一个处理图像和运动的孪生网络）
3.我们模型中的推断可以通过解决线性规划的前向推导完成
4.可以端到端的训练

Method

在这里插入图片描述
建立了四个布尔变量
分别是检测结果是TP的成本，前后两帧的两个检测是一个物体的成本，新轨迹的成本，轨迹终点的成本
End-to-end Learning of Multi-sensor 3D Tracking by Detection_第1张图片
是TP的成本通过图像和激光雷达检测投影到图像共同确定
匹配成本是分别计算图像特征向量的匹配度（使用孪生网络共享参数）和空间信息的匹配度
后两个是学习到的常量
然后用线性规划问题去求解最佳轨迹

你可能感兴趣的:(论文学习)

  • 论文学习1----理解深度学习需要重新思考泛化Understanding deep learning requires rethinking generalization 夏洛的网 机器学习深度学习论文深度学习神经网络
    ——论文地址：Understandingdeeplearningrequiresrethinkinggeneralization1、有关新闻1.1新闻一：参考1：机器之心尽管深度人工神经网络规模庞大，但它们的训练表现和测试表现之间可以表现出非常小的差异。传统的思考是将小的泛化误差要么归结为模型族的特性，要么就认为与训练过程中的正则化技术有关。通过广泛的系统性实验，我们表明这些传统的方法并不能解释大
  • 半监督语义分割论文学习记录 西瓜真的很皮啊 半监督语义分割深度学习机器学习人工智能
    Semi-SupervisedSemanticSegmentationwithCross-ConsistencyTraining1.1motivation一致性训练的目的是在应用于输入的小扰动上增强模型预测的不变性。因此，学习的模型将对这样的小变化具有鲁棒性。一致性训练的有效性在很大程度上取决于数据分布的行为，即集群假设，其中类必须由低密度区域分隔。在语义分割中，在输入中，我们没有观察到低密度区域
  • 2019-1-27晨间日记 紫薇忘了水葫芦
    在柳州的第二天起床：八点半左右天气：晴心情：好像很复杂，一会儿开心一会儿不开心纪念日：参加了晗大姐的婚礼任务清单昨日完成的任务，最重要的三件事：⒈把之前的论文题目整理了一遍⒉参加了婚礼⒊送了礼物改进：要静下来多看些书做些运动，多思考。习惯养成：早睡早起，饮食清淡周目标·完成进度开始读论文学习·信息·阅读阅读健康·饮食·锻炼饮食清淡，多锻炼人际·家人·朋友多联系工作·思考怎么把自己的工作做得更好最美
  • 语义分割系列之FCN、DeeplabV1、V2、V3、V3Plus论文学习 Diros1g 学习深度学习计算机视觉
    FCNFullyConvolutionalNetworks论文：FullyConvolutionalNetworksforSemanticSegmentation地址:https://openaccess.thecvf.com/content_cvpr_2015/papers/Long_Fully_Convolutional_Networks_2015_CVPR_paper.pdf特点：用全卷积替
  • 论文学习笔记 POSEIDON: Privacy-Preserving Federated Neural Network Learning JiangChSo 论文学习深度学习机器学习神经网络算法分布式
    论文学习笔记POSEIDON:Privacy-PreservingFederatedNeuralNetworkLearningNDSS2021录用文章目录论文学习笔记POSEIDON:Privacy-PreservingFederatedNeuralNetworkLearning一、机器学习1.机器学习(ML)中的挑战2.隐私保护机器学习(PPML)二、POSEIDON方案1.系统和威胁模型2.方
  • 论文学习——Vector Quantized Diffusion Model for Text-to-Image Synthesis 客院载论 音频生成学习
    文章目录引言正文Abstract文章的核心VQ潜在空间适合文本转图片生成VQDiffusion的比起自回归和GAN的其他模型的成果IntroductionNLP的成功给图片生成的启发自回归模型的单向误差解释预测误差累积VQDiffusion能够解决预测误差累计和单向误差两个问题解决单向误差的方式——每一次预测都是考虑所有token的上下文信息解决错误累积的方式——使用基于掩码和替换的扩散策略模型测
  • Python论文学习 -- 第二章 --- Python基础知识 Metallic Cat 学习
    1.cmd命令器中如果想终止命令的话可以在终止行输入exit()函数调用停止命令一.字面量二.注释---对代码进行解释说明1.在print函数中：print(a,"asd",c)输出的结果为a变量对应的值+asd+c变量对应的值如：则输出的结果为：往type()函数中输入数据，它会返回数据的类型给我们，然后我们可以用print()函数将数据类型打出来1.值得注意的是变量本身是没有类型的，它只是一个
  • 论文学习笔记：PoseFix: Model-agnostic General Human Pose Refinement Network wangyc1208 姿态估计
    论文：https://arxiv.org/abs/1812.03595代码：https://github.com/mks0601/PoseFix_RELEASE—————————————————————————————————————————————————目标：多人姿态估计：本篇论文主要工作是利用一个人体姿势优化网络，从输入图像和姿势中对人体姿态进行优化。大概的效果如下图：———————————
  • 2021-9-23晨间日记 言二yaner
    今天是什么日子起床：7：40就寝：23：00天气：美好心情：美好纪念日：无任务清单昨日完成的任务，最重要的三件事：投稿改进：想到就做到习惯养成：专注自己，提升自己周目标·完成进度准备再写一篇论文学习·信息·阅读多阅读，多学习健康·饮食·锻炼早饭：小米粥，鸡蛋，烧麦中饭：真味卤，杨枝甘露晚饭：黑米粥锻炼：一小时左右人际·家人·朋友一切都是最好的安排，虽然没有过去，但也有属于自己的收获工作·思考凡事早
  • 论文学习记录之Deep-learning seismic full-waveform inversion for realistic structuralmodels 摘星星的屋顶 论文深度学习人工智能
    一、ABSTRACT—摘要标题：Deep-learningseismicfull-waveforminversionforrealisticstructuralmodels（用于真实结构模型的深度学习地震全波形反演）作者：BinLiu1,SenlinYang2,YuxiaoRen2,XinjiXu3,PengJiang2,andYangkangChen4（和SeisInvNet有共同作者，应该是同
  • 论文学习记录之SeisInvNet（Deep-Learning Inversion of Seismic Data） 摘星星的屋顶 论文人工智能
    目录1INTRODUCTION—介绍2RELATEDWORKS—相关作品3METHODOLOGYANDIMPLEMENTATION—方法和执行3.1方法3.2执行4EXPERIMENTS—实验4.1数据集准备4.2实验设置4.3基线模型4.4定向比较4.5定量比较4.6机理研究5CONCLUSION—结论1INTRODUCTION—介绍地震勘探是根据地震波在大地中的传播规律来确定地下地层结构的一种
  • 基于变长频带选择的JPEG图像可逆数据隐藏-文献学习 凌峰的博客 学习算法计算机视觉
    论文学习原文题目：ReversibleDataHidingofJPEGImageBasedonAdaptiveFrequencyBandLength发表期刊：TCSVT2023（中科院1区）作者：NingxiongMao,HongjieHe,FanChen,YuanYuan,LingfengQu摘要JPEG图像在互联网上被广泛使用。基于quantifieddiscretecosinetransfo
  • BASNet：Boundary-aware salient object detection Kun Li 应用算法目标检测计算机视觉
    CVPR2019开源论文|BASNet：关注边界的显著性检测本文提出一种基于深度监督学习的前景提取构架BASNet，其在边缘感知上有优异的表现。https://mp.weixin.qq.com/s/fjq4UyDMN9Z9lvNZ7aNLWABASNet:Boundary-AwareSalientObjectDetection论文学习_basnet:boundary-awaresalientobj
  • Nerf-Wild神经辐射场论文学习笔记 Neural Radiance Fields for Unconstrained Photo Collections 出门吃三碗饭 Nerf学习记录三维重建学习笔记
    前言：本文为记录自己在Nerf学习道路的一些笔记，包括对论文以及其代码的思考内容。公众号：AI知识物语B站后续同步更新讲解本篇文章主要针对其数学公式来学习其内容，欢迎批评指正！！！（代码下篇出）1：摘要提出基于学习（learning-based）方法，使用野外照片的非结构化集合（unstructuredcollectionsofin-the-wildphotographs）来合成复杂场景。之前的N
  • GroupMixFormer：Advancing Vision Transformers with Group-Mix Attention论文学习笔记 athrunsunny Transformer学习笔记深度学习计算机视觉transformer
    论文地址：https://arxiv.org/pdf/2311.15157.pdf代码地址：https://github.com/AILab-CVC/GroupMixFormer摘要：ViT已被证明可以通过使用多头自注意力（MHSA）对远程依赖关系进行建模来增强视觉识别，这通常被表述为Query-Key-Value计算。但是，从“Query”和“Key”生成的注意力图仅捕获单个粒度的token-t
  • 论文学习——基于查询的workload预测（CMU） _zhj 机器学习数据库
    一、简介论文题目：Query-basedWorkloadForecastingforSelf-DrivingDatabaseManagementSystems发表在2018SIGMOD，来自cmu的数据库组（这个组真的很厉害）这篇论文主要讲数据库workload预测的问题。因为要实现数据库self-driving（如选择合适的时机在合适的列上自动创建索引），应该根据将要到来的查询对数据库进行优化，
  • 第六十八周周报 童、一 周报深度学习
    学习目标：项目论文学习时间：2023.12.23-2023.12.29学习产出：一、项目这周后两天在根据吉安方面的需求优化SQL，提升性能二、论文这周周六在杨老师的带领下仔细改了论文前两段，后面几天自己把剩下的改完了，目前还在给杨老师看。实验方面，由于LSUN一直跑不出好的效果，已经转为STL10和CelebA，预计得下周才能出结果。其他时间都在搞开题报告的东西。
  • DN-DETR论文学习 彭祥. DETR系列学习深度学习计算机视觉
    摘要本文提出了一种新颖的去噪训练方法，以加快DETR（DEtectionTRansformer）训练，并加深了对类DETR方法的慢收敛问题的理解。我们表明，缓慢收敛是由于二分图匹配的不稳定性导致早期训练阶段的优化目标不一致。为了解决这个问题，除了匈牙利损失之外，我们的方法还向Transformer解码器馈送了带有噪声的GT边界框，并训练模型重建原始框，从而有效地降低了二分图匹配难度，并加快了收敛速
  • MS-DETR: Efficient DETR Training with Mixed Supervision论文学习笔记 athrunsunny Transformer学习笔记transformer深度学习算法
    论文地址：https://arxiv.org/pdf/2401.03989.pdf代码地址（中稿后开源）：GitHub-Atten4Vis/MS-DETR:Theofficialimplementationfor"MS-DETR:EfficientDETRTrainingwithMixedSupervision"摘要DETR通过迭代生成多个基于图像特征的目标候选者，并为每个真实目标分配一个候选者，
  • 经典论文学习：Attention Is All You Need（Transformer） 才能我浪费 AI应用深度学习机器学习人工智能
    1，概述《AttentionIsAllYouNeed》是一篇由GoogleDeepMind团队在2017年发表的论文，该论文提出了一种新的神经网络模型，称为Transformer模型，用于自然语言处理任务。该模型的创新点在于使用了一种称为“自注意力机制（self-attentionmechanism）”的技术，以取代传统的循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN）等结构，这使得模型在处理序列数
  • 2022-6-17晨间日记 七翎
    今天是什么日子起床：7.30(因为今天考科四，好困啊！！！)就寝：科四成功考过，熬个小夜(嘻嘻)天气：昨天下雨了，今天超凉快！心情：开心更多一点纪念日：纪念我拿上驾照的日子任务清单昨日完成的任务，最重要的三件事：刷完10套科四卷子✔习惯养成：早睡早起(尽量吧)周目标·完成进度1.完成编程课程2.看完导师论文学习·信息·阅读看了网文(嘻嘻)放纵一下健康·饮食·锻炼吃了很多不健康的食物，但很快乐！人际
  • ChatGPT可以帮你做什么？ SiKi学院 chatgpt人工智能
    学习利用ChatGPT学习有很多，比如：语言学习、编程学习、论文学习拆解、推荐学习资源等，使用方法大同小异，这里以语言学习为例。在开始前先给GPT充分的信息：（举例）【角色】充当一名有丰富经验的英语老师​【背景】我是一名英语雅思备考的学生，想进行英语相关学习（这里最好说明是帮助你做什么练习，如口语）​【任务】你要和我进行对话，根据我输入的内容，去进行讲解和说明​【要求】我希望你首先可以列举出雅思备
  • 【论文学习】SOLVING INVERSE PROBLEMS IN MEDICAL IMAGING WITH SCORE-BASED GENERATIVE MODELS Lyrig~ 神经网络图像修复（ImageRestoration）学习机器学习算法
    【论文学习】SOLVINGINVERSEPROBLEMSINMEDICALIMAGINGWITHSCORE-BASEDGENERATIVEMODELS前言相关概念线性逆问题基于分数的生成模型扰动过程逆过程采样利用基于分数的生成模型求解逆问题一种简便的线性测量过程形式将给定的观测结果融合进无条件采样过程前言好不容易写完了这么长的一篇，整体看来，这篇文章更像是对去噪过程的一个改进。通过在不同时间步引入
  • 论文学习 使用基于NeRF的精炼特征从3D感知Diffusion模型下实现单视点下的人工重建 Lyrig~ 学习3d人工智能
    论文学习使用基于NeRF的精炼特征从3D感知Diffusion模型下实现单视点下的人工重建论文连接前言摘要介绍相关工作2.13D生成的扩散模型2.2单视点下的新视点生成神经场（NeRF）以外的方法基于神经场（NeRF）的方法背景3.1图片条件NeRF3.2无几何视图合成NerfDiff论文连接NerfDiff:Single-imageViewSynthesiswithNeRF-guidedDist
  • 【论文学习】InstructGPT：Training language models to follow instructions with human feedback Shackles Lay 学习语言模型自然语言处理
    前言：语言模型的输出依赖于预训练的数据集，研究者想要探索无监督领域的模型，使其仅仅依赖无标签的数据就可以实现不错的效果，为了让模型的泛化性能尽可能的强，研究者会提供尽可能大的数据集。但这样的训练方法存在两个问题：一、有效性。模型的性能依赖于训练时使用的文本，但是研究者并不知道无标签的大批量的数据集是否可以使模型学习到解决指定任务的能力，可能对于特定领域来说，模型根本没见过这样的数据；二、安全性，模
  • 畸变矫正-深度学习相关论文学习 六个核桃Lu 畸变矫正深度学习学习人工智能
    目录DocTr:DocumentImageTransformerforGeometricUnwarpingandIlluminationCorrectionSimFIR:ASimpleFrameworkforFisheyeImageRectificationwithSelf-supervisedRepresentationLearningModel-FreeDistortionRectificat
  • A Fast Learning Algorithm for Deep Belief Nets - 论文学习 Mr，yu 论文笔记论文笔记MachineLearningDeepLearning
    文章目录摘要介绍互补先验一个带约束权的无限有向模型限制玻尔兹曼机和对比散度学习一种转换表示的贪婪学习算法SomeIdeasBasedonDBNNonlinearDimensionalityReductionLearningSemanticAddressSpace(SAS)forFastDocumentRetrievalLearningNonlinearEmbeddings参考文献摘要explain
  • 周四 2020-03-12 07:15 - 24:00 晴 06h54m 么得感情的日更机器
    概述  早上6点20被闹钟搞醒，关了接着睡，7:14醒听听力、背单词、学习强国，练字，8:00下楼吃饭，8:30上楼读口语、做日计划。上午从9:00开始锁机学习相应SLAM论文综述，中间锻炼五分钟，跳的我腿好疼。11:00-11:35，对论文学习内容进行总结，编写论文记录文档。下午13:00-14:30看动漫，14:30-16:20整理计算机基本知识的文档。晚上看着手机发呆，然后讨论论文的事情，总
  • smpl-x论文学习-部分翻译 ipv-tao 图形学三维重构
    论文地址：ExpressiveBodyCapture:3DHands,Face,andBodyfromaSingleImage知乎大佬的讲解：https://zhuanlan.zhihu.com/p/137235901另一位大佬的讲解：https://posts.careerengine.us/p/5f23a5898988c12b4302afb61.定性结果和SMPL，SMPL-H相比，表现能力明
  • 【深度学习-图像分类】02 - AlexNet 论文学习与总结 CarNong_Blog 深度学习-图片分类深度学习分类学习
    论文地址：ImageNetClassificationwithDeepConvolutionalNeuralNetworks论文学习1.摘要本研究训练了一个大型深度卷积神经网络（CNN），用于对ImageNetLSVRC-2010比赛中的1.2百万高分辨率图像进行分类，这些图像分布在1000个不同的类别中。在测试数据上，该网络实现了37.5%的top-1错误率和17.0%的top-5错误率，这显著
  • java的(PO,VO,TO,BO,DAO,POJO) Cb123456 VOTOBOPOJODAO
    转: http://www.cnblogs.com/yxnchinahlj/archive/2012/02/24/2366110.html   -------------------------------------------------------------------  O/R Mapping 是 Object Relational Mapping（对象关系映
  • spring ioc原理（看完后大家可以自己写一个spring） aijuans spring
             最近，买了本Spring入门书：spring In Action 。大致浏览了下感觉还不错。就是入门了点。Manning的书还是不错的，我虽然不像哪些只看Manning书的人那样专注于Manning,但怀着崇敬 的心情和激情通览了一遍。又一次接受了IOC 、DI、AOP等Spring核心概念。 先就IOC和DI谈一点我的看法。IO
  • MyEclipse 2014中Customize Persperctive设置无效的解决方法 Kai_Ge MyEclipse2014
    高高兴兴下载个MyEclipse2014，发现工具条上多了个手机开发的按钮，心生不爽就想弄掉他！ 结果发现Customize Persperctive失效！！ 有说更新下就好了，可是国内Myeclipse访问不了，何谈更新... so~这里提供了更新后的一下jar包，给大家使用！ 1、将9个jar复制到myeclipse安装目录\plugins中 2、删除和这9个jar同包名但是版本号较
  • SpringMvc上传 120153216 springMVC
      @RequestMapping(value = WebUrlConstant.UPLOADFILE) @ResponseBody public Map<String, Object> uploadFile(HttpServletRequest request,HttpServletResponse httpresponse) { try { //
  • Javascript----HTML DOM 事件 何必如此 JavaScripthtmlWeb
    HTML DOM 事件允许Javascript在HTML文档元素中注册不同事件处理程序。 事件通常与函数结合使用，函数不会在事件发生前被执行！ 注：DOM： 指明使用的 DOM 属性级别。 1.鼠标事件 属性               
  • 动态绑定和删除onclick事件 357029540 JavaScriptjquery
    因为对JQUERY和JS的动态绑定事件的不熟悉，今天花了好久的时间才把动态绑定和删除onclick事件搞定!现在分享下我的过程。      在我的查询页面，我将我的onclick事件绑定到了tr标签上同时传入当前行(this值)参数，这样可以在点击行上的任意地方时可以选中checkbox，但是在我的某一列上也有一个onclick事件是用于下载附件的，当
  • HttpClient|HttpClient请求详解 7454103 apache应用服务器网络协议网络应用Security
    HttpClient 是 Apache Jakarta Common 下的子项目，可以用来提供高效的、最新的、功能丰富的支持 HTTP 协议的客户端编程工具包，并且它支持 HTTP 协议最新的版本和建议。本文首先介绍 HTTPClient，然后根据作者实际工作经验给出了一些常见问题的解决方法。HTTP 协议可能是现在 Internet 上使用得最多、最重要的协议了，越来越多的 Java 应用程序需
  • 递归 逐层统计树形结构数据 darkranger 数据结构
    将集合递归获取树形结构: /** * * 递归获取数据 * @param alist:所有分类 * @param subjname:对应统计的项目名称 * @param pk:对应项目主键 * @param reportList: 最后统计的结果集 * @param count:项目级别 */ public void getReportVO(Arr
  • 访问WEB-INF下使用frameset标签页面出错的原因 aijuans struts2
    <frameset rows="61,*,24" cols="*" framespacing="0" frameborder="no" border="0">        
  • MAVEN常用命令 avords
    Maven库： http://repo2.maven.org/maven2/ Maven依赖查询： http://mvnrepository.com/ Maven常用命令： 1. 创建Maven的普通java项目：    mvn archetype:create    -DgroupId=packageName 
  • PHP如果自带一个小型的web服务器就好了 houxinyou apache应用服务器WebPHP脚本
    最近单位用PHP做网站，感觉PHP挺好的，不过有一些地方不太习惯，比如，环境搭建。PHP本身就是一个网站后台脚本，但用PHP做程序时还要下载apache，配置起来也不太很方便，虽然有好多配置好的apache+php+mysq的环境，但用起来总是心里不太舒服，因为我要的只是一个开发环境，如果是真实的运行环境，下个apahe也无所谓，但只是一个开发环境，总有一种杀鸡用牛刀的感觉。如果php自己的程序中
  • NoSQL数据库之Redis数据库管理(list类型) bijian1013 redis数据库NoSQL
    3.list类型及操作         List是一个链表结构，主要功能是push、pop、获取一个范围的所有值等等，操作key理解为链表的名字。Redis的list类型其实就是一个每个子元素都是string类型的双向链表。我们可以通过push、pop操作从链表的头部或者尾部添加删除元素，这样list既可以作为栈，又可以作为队列。   &nbs
  • 谁在用Hadoop？ bingyingao hadoop数据挖掘公司应用场景
    Hadoop技术的应用已经十分广泛了，而我是最近才开始对它有所了解，它在大数据领域的出色表现也让我产生了兴趣。浏览了他的官网，其中有一个页面专门介绍目前世界上有哪些公司在用Hadoop，这些公司涵盖各行各业，不乏一些大公司如alibaba,ebay,amazon,google,facebook,adobe等，主要用于日志分析、数据挖掘、机器学习、构建索引、业务报表等场景,这更加激发了学习它的热情。
  • 【Spark七十六】Spark计算结果存到MySQL bit1129 mysql
    package spark.examples.db import java.sql.{PreparedStatement, Connection, DriverManager} import com.mysql.jdbc.Driver import org.apache.spark.{SparkContext, SparkConf} object SparkMySQLInteg
  • Scala: JVM上的函数编程 bookjovi scalaerlanghaskell
        说Scala是JVM上的函数编程一点也不为过，Scala把面向对象和函数型编程这两种主流编程范式结合了起来，对于熟悉各种编程范式的人而言Scala并没有带来太多革新的编程思想，scala主要的有点在于Java庞大的package优势，这样也就弥补了JVM平台上函数型编程的缺失，MS家.net上已经有了F#，JVM怎么能不跟上呢？     对本人而言
  • jar打成exe bro_feng java jar exe
    今天要把jar包打成exe，jsmooth和exe4j都用了。 遇见几个问题。记录一下。 两个软件都很好使，网上都有图片教程，都挺不错。 首先肯定是要用自己的jre的，不然不能通用，其次别忘了把需要的lib放到classPath中。 困扰我很久的一个问题是，我自己打包成功后，在一个同事的没有装jdk的电脑上运行，就是不行，报错jvm.dll为无效的windows映像，如截图 最后发现
  • 读《研磨设计模式》-代码笔记-策略模式-Strategy bylijinnan java设计模式
    声明： 本文只为方便我个人查阅和理解，详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/ /* 策略模式定义了一系列的算法，并将每一个算法封装起来，而且使它们还可以相互替换。策略模式让算法独立于使用它的客户而独立变化 简单理解： 1、将不同的策略提炼出一个共同接口。这是容易的，因为不同的策略，只是算法不同，需要传递的参数
  • cmd命令值cvfM命令 chenyu19891124 cmd
         cmd命令还真是强大啊。今天发现jar -cvfM aa.rar @aaalist 就这行命令可以根据aaalist取出相应的文件   例如：      在d：\workspace\prpall\test.java 有这样一个文件，现在想要将这个文件打成一个包。运行如下命令即可比如在d：\wor
  • OpenJWeb(1.8) Java Web应用快速开发平台 comsci java框架Web项目管理企业应用
        OpenJWeb(1.8) Java Web应用快速开发平台的作者是我们技术联盟的成员，他最近推出了新版本的快速应用开发平台  OpenJWeb(1.8)，我帮他做做宣传   OpenJWeb快速开发平台以快速开发为核心，整合先进的java 开源框架，本着自主开发+应用集成相结合的原则，旨在为政府、企事业单位、软件公司等平台用户提供一个架构透
  • Python 报错：IndentationError: unexpected indent daizj pythontab空格缩进
        IndentationError: unexpected indent 是缩进的问题，也有可能是tab和空格混用啦     Python开发者有意让违反了缩进规则的程序不能通过编译，以此来强制程序员养成良好的编程习惯。并且在Python语言里，缩进而非花括号或者某种关键字，被用于表示语句块的开始和退出。增加缩进表示语句块的开
  • HttpClient 超时设置 dongwei_6688 httpclient
    HttpClient中的超时设置包含两个部分： 1. 建立连接超时，是指在httpclient客户端和服务器端建立连接过程中允许的最大等待时间 2. 读取数据超时，是指在建立连接后，等待读取服务器端的响应数据时允许的最大等待时间   在HttpClient 4.x中如下设置：   HttpClient httpclient = new DefaultHttpC
  • 小鱼与波浪 dcj3sjt126com
    一条小鱼游出水面看蓝天，偶然间遇到了波浪。　　小鱼便与波浪在海面上游戏，随着波浪上下起伏、汹涌前进。　　小鱼在波浪里兴奋得大叫：“你每天都过着这么刺激的生活吗？简直太棒了。”　　波浪说：“岂只每天过这样的生活，几乎每一刻都这么刺激！还有更刺激的，要有潮汐变化，或者狂风暴雨，那才是兴奋得心脏都会跳出来。”　　小鱼说：“真希望我也能变成一个波浪，每天随着风雨、潮汐流动，不知道有多么好！”　　很快，小鱼
  • Error Code: 1175 You are using safe update mode and you tried to update a table dcj3sjt126com mysql
    快速高效用：SET SQL_SAFE_UPDATES = 0；下面的就不要看了！ 今日用MySQL Workbench进行数据库的管理更新时，执行一个更新的语句碰到以下错误提示： Error Code: 1175 You are using safe update mode and you tried to update a table without a WHERE that
  • 枚举类型详细介绍及方法定义 gaomysion enumjavaee
    转发 http://developer.51cto.com/art/201107/275031.htm 枚举其实就是一种类型，跟int, char 这种差不多，就是定义变量时限制输入的，你只能够赋enum里面规定的值。建议大家可以看看，这两篇文章，《java枚举类型入门》和《C++的中的结构体和枚举》，供大家参考。 枚举类型是JDK5.0的新特征。Sun引进了一个全新的关键字enum
  • Merge Sorted Array hcx2013 array
    Given two sorted integer arrays nums1 and nums2, merge nums2 into nums1 as one sorted array. Note:You may assume that nums1 has enough space (size that is
  • Expression Language 3.0新特性 jinnianshilongnian el 3.0
    Expression Language 3.0表达式语言规范最终版从2013-4-29发布到现在已经非常久的时间了；目前如Tomcat 8、Jetty 9、GlasshFish 4已经支持EL 3.0。新特性包括：如字符串拼接操作符、赋值、分号操作符、对象方法调用、Lambda表达式、静态字段/方法调用、构造器调用、Java8集合操作。目前Glassfish 4/Jetty实现最好，对大多数新特性
  • 超越算法来看待个性化推荐 liyonghui160com 超越算法来看待个性化推荐
             一提到个性化推荐，大家一般会想到协同过滤、文本相似等推荐算法，或是更高阶的模型推荐算法，百度的张栋说过，推荐40%取决于UI、30%取决于数据、20%取决于背景知识，虽然本人不是很认同这种比例，但推荐系统中，推荐算法起的作用起的作用是非常有限的。       就像任何
  • 写给Javascript初学者的小小建议 pda158 JavaScript
    　　一般初学JavaScript的时候最头痛的就是浏览器兼容问题。在Firefox下面好好的代码放到IE就不能显示了，又或者是在IE能正常显示的代码在firefox又报错了。 　　如果你正初学JavaScript并有着一样的处境的话建议你：初学JavaScript的时候无视DOM和BOM的兼容性，将更多的时间花在 了解语言本身（ECMAScript）。只在特定浏览器编写代码（Chrome/Fi
  • Java 枚举 ShihLei javaenum枚举
    注：文章内容大量借鉴使用网上的资料，可惜没有记录参考地址，只能再传对作者说声抱歉并表示感谢！   一 基础 1）语法      枚举类型只能有私有构造器（这样做可以保证客户代码没有办法新建一个enum的实例）      枚举实例必须最先定义 2）特性     &nb
  • Java SE 6 HotSpot虚拟机的垃圾回收机制 uuhorse javaHotSpotGC垃圾回收VM
    官方资料，关于Java SE 6 HotSpot虚拟机的garbage Collection，非常全，英文。 http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/gc-tuning-6-140523.html   Java SE 6 HotSpot[tm] Virtual Machine Garbage Collection Tuning &
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他