贝猫说python

yoloV3,比V2更能获得好的小目标检测的理由,使用了上采样52,和26 yolo——SSD——yolov2——FPN、Focal loss、DSSD……——yolov3

每当听到有人问“如何入门计算机视觉”这个问题时，其实我内心是拒绝的，为什么呢？因为我们说的计算机视觉的发展史可谓很长了，它的分支很多，而且理论那是错综复杂交相辉映，就好像数学一样，如何学习数学？这问题似乎有点笼统、有点宽泛。所以我都会具体问问你想入门计算机视觉的哪个话题，只有顺着一个话题理论联合实际，才有可能扩展到几个话题。

yolo类算法，从开始到现在已经有了3代，我们称之为v1、v2、v3，一路走来，让人能感觉到的是算法的性能在不断的改进，以至于现在成为了开源通用目标检测算法的领头羊（ps：虽然本人一直都很欣赏SSD，但是不得不说V3版本已经达到目前的颠覆）。一直以来，有一个问题困扰许久，那就是如何检测两个距离很近的同类的物体，当然又或者是距离很近的不同类的物体？绝大部分算法都会对传入的data做resize到一个更小的resolution，它们对于这种情况都会给出一个目标框，因为在它们的特征提取或者回归过程看来，这就是一个物体（可想本来就很近，一放缩之间的近距离越发明显了），而事实上这是两个同（或不同）类型的物体靠的很近，这个难题是目标检测和跟踪领域的一个挑战。就好像对小目标的检测，一直以来也被看做是算法的一种评估。但是啊，v3版本却做到了，它对这种距离很近的物体或者小物体有很好的鲁棒性，虽然不能保证百分百，但是这个难题得到了很大程度的解决，激发我对yolo类算法的研究。这也是为什么写这篇文章的目的，在于见证一下这个算法的神奇。其实，百分百的检测，在我看来事实上是不存在的，随着时间的推移，环境的变化，任何妄言百分百准确的算法都是扯，只能是相互调整吧。前几天uber撞人事件其实我最关注的应该是哪个环节存在的问题，还需要改进，撞人是不可避免的，无人车的存在不是让事故不发生，而是让社会进步，科技发展，逐步降低事故发生率的同时改善人们的生活质量。

yolo的v1和v2都不如SSD算法，原谅这么直白，原因是v1版本的448和v2版本的416都不如SSD的300，当然以上结论都是实验测的，v3版本的416应该比SSD512好，可见其性能。

对官方yolo做了实验，实验中，采用同一个视频、同一张显卡，在阈值为0.3的前提下，对比了v3和v2的测试效果之后，有了下面两个疑问：

1.为什么v3和v2版本的测试性能提高很大，但速度却没有降低？

2.为什么v3性能上能有这么大的改进？或者说为什么v3在没有提高输入数据分辨率的前提下，对小目标检测变得这么好？

要回答上述两个问题，必须要看看作者发布的v3论文了，将v3和v2不一样的地方总结一下：

loss不同：作者v3替换了v2的softmax loss 变成logistic loss，而且每个ground truth只匹配一个先验框。
anchor bbox prior不同：v2作者用了5个anchor，一个折衷的选择，所以v3用了9个anchor，提高了IOU。
detection的策略不同：v2只有一个detection，v3一下变成了3个，分别是一个下采样的，feature map为13*13，还有2个上采样的eltwise sum，feature map为26*26，52*52，也就是说v3的416版本已经用到了52的feature map，而v2把多尺度考虑到训练的data采样上，最后也只是用到了13的feature map，这应该是对小目标影响最大的地方。
backbone不同：这和上一点是有关系的，v2的darknet-19变成了v3的darknet-53，为啥呢？就是需要上采样啊，卷积层的数量自然就多了，另外作者还是用了一连串的3*3、1*1卷积，3*3的卷积增加channel，而1*1的卷积在于压缩3*3卷积后的特征表示，这波操作很具有实用性，一增一减，效果棒棒。

为什么有这么大的提高？我指的是v2和v3比，同样是416的feature map，我感觉是v2作者当时也是做了很多尝试和借鉴，实现了匹敌SSD的效果，但是他因为被借鉴的内容所困扰，导致性能的停留，因此v3再借鉴，应该是参考了DSSD和FPN，这应该是之后的潮流了，做了一下结果性能提高很大，可能作者本人都没想到。但是作者目前没有写篇论文，认为没有创造性实质性的改变，写了一个report，科研的精神值得肯定！如果对比v2和v3你会发现反差确实很大，所以上面的问题才不奇怪。

又为什么速度没有下降？电脑上同环境测都是15帧左右。先看一下打印的日志：

v2的日志信息：

Demo
layer     filters    size              input                output
    0 conv     32  3 x 3 / 1   416 x 416 x   3   ->   416 x 416 x  32  0.299 BFLOPs
    1 max          2 x 2 / 2   416 x 416 x  32   ->   208 x 208 x  32
    2 conv     64  3 x 3 / 1   208 x 208 x  32   ->   208 x 208 x  64  1.595 BFLOPs
    3 max          2 x 2 / 2   208 x 208 x  64   ->   104 x 104 x  64
    4 conv    128  3 x 3 / 1   104 x 104 x  64   ->   104 x 104 x 128  1.595 BFLOPs
    5 conv     64  1 x 1 / 1   104 x 104 x 128   ->   104 x 104 x  64  0.177 BFLOPs
    6 conv    128  3 x 3 / 1   104 x 104 x  64   ->   104 x 104 x 128  1.595 BFLOPs
    7 max          2 x 2 / 2   104 x 104 x 128   ->    52 x  52 x 128
    8 conv    256  3 x 3 / 1    52 x  52 x 128   ->    52 x  52 x 256  1.595 BFLOPs
    9 conv    128  1 x 1 / 1    52 x  52 x 256   ->    52 x  52 x 128  0.177 BFLOPs
   10 conv    256  3 x 3 / 1    52 x  52 x 128   ->    52 x  52 x 256  1.595 BFLOPs
   11 max          2 x 2 / 2    52 x  52 x 256   ->    26 x  26 x 256
   12 conv    512  3 x 3 / 1    26 x  26 x 256   ->    26 x  26 x 512  1.595 BFLOPs
   13 conv    256  1 x 1 / 1    26 x  26 x 512   ->    26 x  26 x 256  0.177 BFLOPs
   14 conv    512  3 x 3 / 1    26 x  26 x 256   ->    26 x  26 x 512  1.595 BFLOPs
   15 conv    256  1 x 1 / 1    26 x  26 x 512   ->    26 x  26 x 256  0.177 BFLOPs
   16 conv    512  3 x 3 / 1    26 x  26 x 256   ->    26 x  26 x 512  1.595 BFLOPs
   17 max          2 x 2 / 2    26 x  26 x 512   ->    13 x  13 x 512
   18 conv   1024  3 x 3 / 1    13 x  13 x 512   ->    13 x  13 x1024  1.595 BFLOPs
   19 conv    512  1 x 1 / 1    13 x  13 x1024   ->    13 x  13 x 512  0.177 BFLOPs
   20 conv   1024  3 x 3 / 1    13 x  13 x 512   ->    13 x  13 x1024  1.595 BFLOPs
   21 conv    512  1 x 1 / 1    13 x  13 x1024   ->    13 x  13 x 512  0.177 BFLOPs
   22 conv   1024  3 x 3 / 1    13 x  13 x 512   ->    13 x  13 x1024  1.595 BFLOPs
   23 conv   1024  3 x 3 / 1    13 x  13 x1024   ->    13 x  13 x1024  3.190 BFLOPs
   24 conv   1024  3 x 3 / 1    13 x  13 x1024   ->    13 x  13 x1024  3.190 BFLOPs
   25 route  16
   26 conv     64  1 x 1 / 1    26 x  26 x 512   ->    26 x  26 x  64  0.044 BFLOPs
   27 reorg              / 2    26 x  26 x  64   ->    13 x  13 x 256
   28 route  27 24
   29 conv   1024  3 x 3 / 1    13 x  13 x1280   ->    13 x  13 x1024  3.987 BFLOPs
   30 conv    125  1 x 1 / 1    13 x  13 x1024   ->    13 x  13 x 125  0.043 BFLOPs
   31 detection
mask_scale: Using default '1.000000'
Loading weights from yolo-voc.weights...Done!

v3的日志信息：

Demo
layer     filters    size              input                output
    0 conv     32  3 x 3 / 1   416 x 416 x   3   ->   416 x 416 x  32  0.299 BFLOPs
    1 conv     64  3 x 3 / 2   416 x 416 x  32   ->   208 x 208 x  64  1.595 BFLOPs
    2 conv     32  1 x 1 / 1   208 x 208 x  64   ->   208 x 208 x  32  0.177 BFLOPs
    3 conv     64  3 x 3 / 1   208 x 208 x  32   ->   208 x 208 x  64  1.595 BFLOPs
    4 res    1                 208 x 208 x  64   ->   208 x 208 x  64
    5 conv    128  3 x 3 / 2   208 x 208 x  64   ->   104 x 104 x 128  1.595 BFLOPs
    6 conv     64  1 x 1 / 1   104 x 104 x 128   ->   104 x 104 x  64  0.177 BFLOPs
    7 conv    128  3 x 3 / 1   104 x 104 x  64   ->   104 x 104 x 128  1.595 BFLOPs
    8 res    5                 104 x 104 x 128   ->   104 x 104 x 128
    9 conv     64  1 x 1 / 1   104 x 104 x 128   ->   104 x 104 x  64  0.177 BFLOPs
   10 conv    128  3 x 3 / 1   104 x 104 x  64   ->   104 x 104 x 128  1.595 BFLOPs
   11 res    8                 104 x 104 x 128   ->   104 x 104 x 128
   12 conv    256  3 x 3 / 2   104 x 104 x 128   ->    52 x  52 x 256  1.595 BFLOPs
   13 conv    128  1 x 1 / 1    52 x  52 x 256   ->    52 x  52 x 128  0.177 BFLOPs
   14 conv    256  3 x 3 / 1    52 x  52 x 128   ->    52 x  52 x 256  1.595 BFLOPs
   15 res   12                  52 x  52 x 256   ->    52 x  52 x 256
   16 conv    128  1 x 1 / 1    52 x  52 x 256   ->    52 x  52 x 128  0.177 BFLOPs
   17 conv    256  3 x 3 / 1    52 x  52 x 128   ->    52 x  52 x 256  1.595 BFLOPs
   18 res   15                  52 x  52 x 256   ->    52 x  52 x 256
   19 conv    128  1 x 1 / 1    52 x  52 x 256   ->    52 x  52 x 128  0.177 BFLOPs
   20 conv    256  3 x 3 / 1    52 x  52 x 128   ->    52 x  52 x 256  1.595 BFLOPs
   21 res   18                  52 x  52 x 256   ->    52 x  52 x 256
   22 conv    128  1 x 1 / 1    52 x  52 x 256   ->    52 x  52 x 128  0.177 BFLOPs
   23 conv    256  3 x 3 / 1    52 x  52 x 128   ->    52 x  52 x 256  1.595 BFLOPs
   24 res   21                  52 x  52 x 256   ->    52 x  52 x 256
   25 conv    128  1 x 1 / 1    52 x  52 x 256   ->    52 x  52 x 128  0.177 BFLOPs
   26 conv    256  3 x 3 / 1    52 x  52 x 128   ->    52 x  52 x 256  1.595 BFLOPs
   27 res   24                  52 x  52 x 256   ->    52 x  52 x 256
   28 conv    128  1 x 1 / 1    52 x  52 x 256   ->    52 x  52 x 128  0.177 BFLOPs
   29 conv    256  3 x 3 / 1    52 x  52 x 128   ->    52 x  52 x 256  1.595 BFLOPs
   30 res   27                  52 x  52 x 256   ->    52 x  52 x 256
   31 conv    128  1 x 1 / 1    52 x  52 x 256   ->    52 x  52 x 128  0.177 BFLOPs
   32 conv    256  3 x 3 / 1    52 x  52 x 128   ->    52 x  52 x 256  1.595 BFLOPs
   33 res   30                  52 x  52 x 256   ->    52 x  52 x 256
   34 conv    128  1 x 1 / 1    52 x  52 x 256   ->    52 x  52 x 128  0.177 BFLOPs
   35 conv    256  3 x 3 / 1    52 x  52 x 128   ->    52 x  52 x 256  1.595 BFLOPs
   36 res   33                  52 x  52 x 256   ->    52 x  52 x 256
   37 conv    512  3 x 3 / 2    52 x  52 x 256   ->    26 x  26 x 512  1.595 BFLOPs
   38 conv    256  1 x 1 / 1    26 x  26 x 512   ->    26 x  26 x 256  0.177 BFLOPs
   39 conv    512  3 x 3 / 1    26 x  26 x 256   ->    26 x  26 x 512  1.595 BFLOPs
   40 res   37                  26 x  26 x 512   ->    26 x  26 x 512
   41 conv    256  1 x 1 / 1    26 x  26 x 512   ->    26 x  26 x 256  0.177 BFLOPs
   42 conv    512  3 x 3 / 1    26 x  26 x 256   ->    26 x  26 x 512  1.595 BFLOPs
   43 res   40                  26 x  26 x 512   ->    26 x  26 x 512
   44 conv    256  1 x 1 / 1    26 x  26 x 512   ->    26 x  26 x 256  0.177 BFLOPs
   45 conv    512  3 x 3 / 1    26 x  26 x 256   ->    26 x  26 x 512  1.595 BFLOPs
   46 res   43                  26 x  26 x 512   ->    26 x  26 x 512
   47 conv    256  1 x 1 / 1    26 x  26 x 512   ->    26 x  26 x 256  0.177 BFLOPs
   48 conv    512  3 x 3 / 1    26 x  26 x 256   ->    26 x  26 x 512  1.595 BFLOPs
   49 res   46                  26 x  26 x 512   ->    26 x  26 x 512
   50 conv    256  1 x 1 / 1    26 x  26 x 512   ->    26 x  26 x 256  0.177 BFLOPs
   51 conv    512  3 x 3 / 1    26 x  26 x 256   ->    26 x  26 x 512  1.595 BFLOPs
   52 res   49                  26 x  26 x 512   ->    26 x  26 x 512
   53 conv    256  1 x 1 / 1    26 x  26 x 512   ->    26 x  26 x 256  0.177 BFLOPs
   54 conv    512  3 x 3 / 1    26 x  26 x 256   ->    26 x  26 x 512  1.595 BFLOPs
   55 res   52                  26 x  26 x 512   ->    26 x  26 x 512
   56 conv    256  1 x 1 / 1    26 x  26 x 512   ->    26 x  26 x 256  0.177 BFLOPs
   57 conv    512  3 x 3 / 1    26 x  26 x 256   ->    26 x  26 x 512  1.595 BFLOPs
   58 res   55                  26 x  26 x 512   ->    26 x  26 x 512
   59 conv    256  1 x 1 / 1    26 x  26 x 512   ->    26 x  26 x 256  0.177 BFLOPs
   60 conv    512  3 x 3 / 1    26 x  26 x 256   ->    26 x  26 x 512  1.595 BFLOPs
   61 res   58                  26 x  26 x 512   ->    26 x  26 x 512
   62 conv   1024  3 x 3 / 2    26 x  26 x 512   ->    13 x  13 x1024  1.595 BFLOPs
   63 conv    512  1 x 1 / 1    13 x  13 x1024   ->    13 x  13 x 512  0.177 BFLOPs
   64 conv   1024  3 x 3 / 1    13 x  13 x 512   ->    13 x  13 x1024  1.595 BFLOPs
   65 res   62                  13 x  13 x1024   ->    13 x  13 x1024
   66 conv    512  1 x 1 / 1    13 x  13 x1024   ->    13 x  13 x 512  0.177 BFLOPs
   67 conv   1024  3 x 3 / 1    13 x  13 x 512   ->    13 x  13 x1024  1.595 BFLOPs
   68 res   65                  13 x  13 x1024   ->    13 x  13 x1024
   69 conv    512  1 x 1 / 1    13 x  13 x1024   ->    13 x  13 x 512  0.177 BFLOPs
   70 conv   1024  3 x 3 / 1    13 x  13 x 512   ->    13 x  13 x1024  1.595 BFLOPs
   71 res   68                  13 x  13 x1024   ->    13 x  13 x1024
   72 conv    512  1 x 1 / 1    13 x  13 x1024   ->    13 x  13 x 512  0.177 BFLOPs
   73 conv   1024  3 x 3 / 1    13 x  13 x 512   ->    13 x  13 x1024  1.595 BFLOPs
   74 res   71                  13 x  13 x1024   ->    13 x  13 x1024
   75 conv    512  1 x 1 / 1    13 x  13 x1024   ->    13 x  13 x 512  0.177 BFLOPs
   76 conv   1024  3 x 3 / 1    13 x  13 x 512   ->    13 x  13 x1024  1.595 BFLOPs
   77 conv    512  1 x 1 / 1    13 x  13 x1024   ->    13 x  13 x 512  0.177 BFLOPs
   78 conv   1024  3 x 3 / 1    13 x  13 x 512   ->    13 x  13 x1024  1.595 BFLOPs
   79 conv    512  1 x 1 / 1    13 x  13 x1024   ->    13 x  13 x 512  0.177 BFLOPs
   80 conv   1024  3 x 3 / 1    13 x  13 x 512   ->    13 x  13 x1024  1.595 BFLOPs
   81 conv    255  1 x 1 / 1    13 x  13 x1024   ->    13 x  13 x 255  0.088 BFLOPs
   82 detection
   83 route  79
   84 conv    256  1 x 1 / 1    13 x  13 x 512   ->    13 x  13 x 256  0.044 BFLOPs
   85 upsample            2x    13 x  13 x 256   ->    26 x  26 x 256
   86 route  85 61
   87 conv    256  1 x 1 / 1    26 x  26 x 768   ->    26 x  26 x 256  0.266 BFLOPs
   88 conv    512  3 x 3 / 1    26 x  26 x 256   ->    26 x  26 x 512  1.595 BFLOPs
   89 conv    256  1 x 1 / 1    26 x  26 x 512   ->    26 x  26 x 256  0.177 BFLOPs
   90 conv    512  3 x 3 / 1    26 x  26 x 256   ->    26 x  26 x 512  1.595 BFLOPs
   91 conv    256  1 x 1 / 1    26 x  26 x 512   ->    26 x  26 x 256  0.177 BFLOPs
   92 conv    512  3 x 3 / 1    26 x  26 x 256   ->    26 x  26 x 512  1.595 BFLOPs
   93 conv    255  1 x 1 / 1    26 x  26 x 512   ->    26 x  26 x 255  0.177 BFLOPs
   94 detection
   95 route  91
   96 conv    128  1 x 1 / 1    26 x  26 x 256   ->    26 x  26 x 128  0.044 BFLOPs
   97 upsample            2x    26 x  26 x 128   ->    52 x  52 x 128
   98 route  97 36
   99 conv    128  1 x 1 / 1    52 x  52 x 384   ->    52 x  52 x 128  0.266 BFLOPs
  100 conv    256  3 x 3 / 1    52 x  52 x 128   ->    52 x  52 x 256  1.595 BFLOPs
  101 conv    128  1 x 1 / 1    52 x  52 x 256   ->    52 x  52 x 128  0.177 BFLOPs
  102 conv    256  3 x 3 / 1    52 x  52 x 128   ->    52 x  52 x 256  1.595 BFLOPs
  103 conv    128  1 x 1 / 1    52 x  52 x 256   ->    52 x  52 x 128  0.177 BFLOPs
  104 conv    256  3 x 3 / 1    52 x  52 x 128   ->    52 x  52 x 256  1.595 BFLOPs
  105 conv    255  1 x 1 / 1    52 x  52 x 256   ->    52 x  52 x 255  0.353 BFLOPs
  106 detection
Loading weights from yolov3.weights...Done!

百度百科：FLOPS（即“每秒浮点运算次数”，“每秒峰值速度”），是“每秒所执行的浮点运算次数”（floating-point operations per second）的缩写。它常被用来估算电脑的执行效能，尤其是在使用到大量浮点运算的科学计算领域中。正因为FLOPS字尾的那个S，代表秒，而不是复数，所以不能省略掉。

在这里所谓的“浮点运算”，实际上包括了所有涉及小数的运算。这类运算在某类应用软件中常常出现，而它们也比整数运算更花时间。现今大部分的处理器中，都有一个专门用来处理浮点运算的“浮点运算器”（FPU）。也因此FLOPS所量测的，实际上就是FPU的执行速度。而最常用来测量FLOPS的基准程式（benchmark）之一，就是 Linpack。

可能的原因：yolov2是一个纵向自上而下的网络架构，随着channel数目的不断增加，FLOPS是不断增加的，而v3网络架构是横纵交叉的，看着卷积层多，其实很多多channel的卷积层没有继承性，另外，虽然yolov3增加了anchor centroid，但是对ground truth的估计变得更加简单，每个ground truth只匹配一个先验框，而且每个尺度只预测3个框，v2预测5个框。这样的话也降低了复杂度。

所以这发展的历程应该是这样的：

yolo——SSD——yolov2——FPN、Focal loss、DSSD……——yolov3

最后总结，yolo算法的性能一直都没有被v2发挥出来，而真正被v3发挥出来了，v3这次的借鉴效果实在是太好了。

斤斤计较的婚姻到底有多难？白心之岂必有为
很多人私聊我会问到在哪个人群当中斤斤计较的人最多？我都会回答他，一般婚姻出现问题的斤斤计较的人士会非常多，以我多年经验，在婚姻落的一塌糊涂的人当中，斤斤计较的人数占比在20～30%以上，也就是说10个婚姻出现问题的斤斤计较的人有2-3个有多不减。在婚姻出问题当中，有大量的心理不平衡的、尖酸刻薄的怨妇。在婚姻中仅斤斤计较有两种类型：第一种是物质上的，另一种是精神上的。在物质与精神上抠门已经严重的影响
情绪觉察日记第37天露露_e800
今天是家庭关系规划师的第二阶最后一天，慧萍老师帮我做了个案，帮我处理了埋在心底好多年的一份恐惧，并给了我深深的力量！这几天出来学习，爸妈过来婆家帮我带小孩，妈妈出于爱帮我收拾东西，并跟我先生和婆婆产生矛盾，妈妈觉得他们没有照顾好我…。今晚回家见到妈妈，我很欣赏她并赞扬她，妈妈说今晚要跟我睡我说好，当我们俩躺在床上准备睡觉的时候，我握着妈妈的手对她说:妈妈这几天辛苦你了，你看你多利害把我们的家收拾得
芦花鞋一四许叶晗
又是在一个寒冷的夏日里，青铜和葵花决定今天一起去卖芦花鞋，奶奶亲手给他们做了一碗热乎乎的粥对他们说:“就靠你们两挣生活费了这碗粥赶紧趁热喝了吧！”于是青铜和葵花喝完了奶奶给她们做的粥，就准备去镇上卖卢花鞋，这回青铜和葵花穿着新的芦花鞋来到了镇上。青铜这回看到了很多人都在卖，用手势表达对葵花说:“这回有好多人在抢我们生意呢！我们必须得吆喝起来。”葵花点了点头。可是谁知他们也大声的叫，卖芦花喽！卖芦花
QQ群采集助手，精准引流必备神器 2401_87347160 其他经验分享
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关于沟通这件事，项目经理不需要每次都面对面进行流程大师兄
很多项目经理都会遇到这样的问题，项目中由于事情太多，根本没有足够的时间去召开会议，那在这种情况下如何去有效地管理项目中的利益相关者？当然，不建议电子邮件也不需要开会的话，建议可以采取下面几种方式来形成有效的沟通，这几种方式可以帮助你努力的通过各种办法来保持和各方面的联系。项目经理首先要问自己几个问题，项目中哪些利益相关者是必须要进行沟通的？可以列出项目中所有的利益相关者清单，同时也整理出项目中哪些
机器学习与深度学习间关系与区别 ℒℴѵℯ心·动ꦿ໊ོ꫞ 人工智能学习深度学习 python
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铭刻于星（四十二）随风至
69夜晚，绍敏同学做完功课后，看了眼房外，没听到动静才敢从书包的夹层里拿出那个心形纸团。折痕压得很深，都有些旧了，想来是已经写好很久了。绍敏同学慢慢地、轻轻地捏开折叠处，待到全部拆开后，又反复抚平纸张，然后仔细地一字字默看。只是开头的三个字是第一次看到，让她心漏跳了几拍。“亲爱的绍敏：从四年级的时候，我就喜欢你了，但是我一直不敢说，怕影响你学习。六年级的时候听说有人跟你表白，你接受了，我很难过，但
底层逆袭到底有多难，不甘平凡的你准备好了吗？让吴起给你说说造命者说
底层逆袭到底有多难，不甘平凡的你准备好了吗？让吴起给你说说我叫吴起，生于公元前440年的战国初期，正是群雄并起、天下纷争不断的时候。后人说我是军事家、政治家、改革家，是兵家代表人物。评价我一生历仕鲁、魏、楚三国，通晓兵家、法家、儒家三家思想，在内政军事上都有极高的成就。周安王二十一年（公元前381年），因变法得罪守旧贵族，被人乱箭射死。我出生在卫国一个“家累万金”的富有家庭，从年轻时候起就不甘平凡
2020-01-25 晴岚85
郑海燕坚持分享590天2020.1.24在生活中只存在两个问题。一个问题是：你知道想要达成的目标是什么，但却不知道如何才能达成；另一个问题是：你不知道你的目标是什么。前一个是行动的问题，后一个是结果的问题。通过制定具体的下一步行动，可以解决不知道如何开始行动的问题。而通过去想象结果，对结果做预估，可以解决找不着目标的问题。对于所有吸引我们注意力，想要完成的任务，你可以先想象一下，预期的结果究竟是什
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想家爆米花机
也许不同于大家对家乡的思念，我对家乡甚至是疯狂的不舍。还未踏出车站就感觉到幸福，我享受这里的夕阳、这里的浓烈柴火味、这里每一口家常菜。我是宅女，我贪恋家的安逸。刚刚踏出大学校门，初出茅庐，无法适应每年只能国庆和春节回家。我焦虑、失眠、无端发脾气，是无法适应工作的节奏，是无法接受我将一步步离开家乡的事实。我不想承认自己胸无大志，选择再次踏上征程。图片发自App
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UI学习——cell的复用和自定义cell Magnetic_h ui 学习
目录cell的复用手动（非注册）自动（注册）自定义cellcell的复用在iOS开发中，单元格复用是一种提高表格（UITableView）和集合视图（UICollectionView）滚动性能的技术。当一个UITableViewCell或UICollectionViewCell首次需要显示时，如果没有可复用的单元格，则视图会创建一个新的单元格。一旦这个单元格滚动出屏幕，它就不会被销毁。相反，它被添
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C语言如何定义宏函数？小九格物 c语言
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小丽成长记（四十三）玲玲54321
小丽发现，即使她好不容易调整好自己的心态下一秒总会有不确定的伤脑筋的事出现，一个接一个的问题，人生就没有停下的时候，小问题不断出现。不过她今天看的书，她接受了人生就是不确定的，厉害的人就是不断创造确定性，在Ta的领域比别人多的确定性就能让自己脱颖而出，显示价值从而获得的比别人多的利益。正是这样的原因，因为从前修炼自己太少，使得她现在在人生道路上打怪起来困难重重，她似乎永远摆脱不了那种无力感，有种习
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Cell Insight | 单细胞测序技术又一新发现，可用于HIV-1和Mtb共感染个体诊断尐尐呅
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瑶池防线谜影梦蝶
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【Struts2 四】Struts2拦截器 bit1129 struts2拦截器
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安装rz sz程序时，报下面错误： [root@slave2 src]# make posix cc -O -DPOSIX -DMD=2 rz.c -o rz make: cc：命令未找到 make: *** [posix] 错误 127 系统：centos 6.6 环境：虚拟机错误原因：系统未安装gcc，这个是由于在安
Oracle之Job应用周凡杨 oracle job
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http认证原理和https bijian1013 http https
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1. worker_processes 8; 表示Nginx将启动8个工作者进程，通过ps -ef|grep nginx,会发现有8个Nginx Worker Process在运行 nobody 53879 118449 0 Apr22 ? 00:26:15 nginx: worker process
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