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1,怎么做恶意刷单检验分类问题用机器学习方法建模解决,特征有:1)商家特征:商家历史销量、信用、产品类别、发货快递公司等2)用户行为特征:用户信用、下单量、转化率、下单路径、浏览店铺行为、支付账号3)环境特征(主要是避免机器刷单):地区、ip、手机型号等4)异常检测:ip地址经常变动、经常清空cookie信息、账号近期交易成功率上升等5)评论文本检测:刷单的评论文本可能套路较为一致,计算与已标注评
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关注公众号,发现CV技术之美针对场景文本检测任务,近期基于DEtectionTRansformer(DETR)框架预测控制点的研究工作较为活跃。在基于DETR的检测器中,query的构建方式至关重要,现有方法中较为粗糙的位置先验信息构建导致了较低的训练效率以及性能。除此之外,在如何监督模型方面,之前工作中使用的点标签形式影射了人的阅读顺序,本文观察到这实际上会降低检测器的鲁棒性。为解决以上问题,本
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- 【读点论文】SPTS Single-Point Text Spotting
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SPTSSingle-PointTextSpottingABSTRACT现有的场景文本识别(即,端到端文本检测和识别)方法依赖于昂贵的边界框注释(例如,文本行,词级或字符级边界框)。我们首次证明,训练场景文本识别模型可以通过对每个实例的单点进行极低成本的标注来实现。我们提出了一种端到端的场景文本识别方法,将场景文本识别作为一个序列预测任务来处理。给定图像作为输入,我们将所需的检测和识别结果表述为离
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MMOCR是一个基于PyTorch和MMDetection的开源工具箱,支持众多OCR相关的模型,涵盖了文本检测、文本识别以及关键信息提取等多个主要方向。它还支持了大多数流行的学术数据集,并提供了许多实用工具帮助用户对数据集和模型进行多方面的探索和调试,助力优质模型的产出和落地。它具有以下特点:全流程,多模型:支持了全流程的OCR任务,包括文本检测、文本识别及关键信息提取的各种最新模型。模块化设计
- FastDeploy项目简介,使用其进行(图像分类、目标检测、语义分割、文本检测|orc部署)
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FastDeploy是一款全场景、易用灵活、极致高效的AI推理部署工具,支持云边端部署。提供超过160+Text,Vision,Speech和跨模态模型开箱即用的部署体验,并实现端到端的推理性能优化。包括物体检测、字符识别(OCR)、人脸、人像扣图、多目标跟踪系统、NLP、StableDiffusion文图生成、TTS等几十种任务场景,满足开发者多场景、多硬件、多平台的产业部署需求。1、FastD
- 护照关键信息识别与提取
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综述最近工作中进行了OCR文本检测与识别开发,文本检测/识别顾名思义就是通过一张图片或图像数据提取其中的文本信息(图像->文字)。但是实际应用中涉及到的使用场景有很多,有些场景下如果只是简单的输出图像中的文字并不能很好的解决实际问题,仍然需要人为的挑选与整理这些文本信息,费时费力。如果能通过程序代码实现对这些混乱的文本信息进行整理与输出将起到事半功倍的效果。下面我就以中国大陆护照识别为例,来讲解如
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发布亮点:OpenCVGithub项目终于突破50000stars!新的里程碑~这次发布的特性包括:集成更多的GSoC2020项目的结果,包括:开发了OpenCV.jsDNN模块,以方便再网页中使用,并提供了相关教程。图像分类目标检测风格迁移语义分割姿态估计OpenCV.jsWASMSIMD优化2.0,网页端调用OpenCV更快了新增文本检测和识别高级APISIFT算法优化,主要是16位整型高斯滤
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文章目录1.OCR算法流程1.1传统OCR方法1.2深度学习OCR方法1.2.1two-stage方法:文字检测+识别1.2.2端到端方法2.文本检测算法3.文本识别算法3.1基于分割的单字符识别方法3.2基于序列标注的文本行识别方法1.OCR算法流程OCR(OpticalCharacterRecognition,光学字符识别)是指提取图像中的文字信息。1.1传统OCR方法传统OCR方法一般包含预
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使用参考:https://github.com/breezedeus/CnSTD/tree/master原理参考:https://cnocr.readthedocs.io/zh/latest/intro-cnstd-cnocr.pdf模型:结论:经过测试,长文本检测效果不错,短文本可能角度不对fromcnstdimportCnStdimportcv2fromcnocrimportCnOcr#文字检
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PaddleHub负责模型的管理、获取和预训练模型的使用。参考:https://github.com/PaddlePaddle/PaddleHub/tree/develop/modules/image/text_recognition/chinese_text_detection_db_serverimportpaddlehubashubimportcv2#fromutilsimportcv_sh
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卷积字符网络论文与开源代码导论卷积字符网络概览字符分支文本检测分支迭代字符检测实验,结果与比较迭代字符检测算法文字检测的结果端到端文字识别结果结论论文与开源代码开源代码:https://github.com/MalongTech/research-charnet论文:https://arxiv.org/abs/1910.07954v1在这里非常感谢作者“码隆科技”,让我有机会能这么轻松的看完一篇论
- 基于DBNetpp的文本检测的仪表盘读数识别
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一个不知名大学生,江湖人称菜狗originalauthor:JackyLiEmail:
[email protected]:2023.12.31Lastedited:2023.12.31祝自己生日快乐啦!!!!目录算法设计(1)基于YOLOv5s的仪表检测(2)基于YOLOv8x-pose的指针和刻度关键点检测(3)基于DBNetpp的文本检测(4)基于SATRN模型
- DBNet文本检测网络 (FPN、batch normalization、Transpose conv)
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DBNet文本检测网络概述DBNet论文地址:https://arxiv.org/pdf/1911.08947.pdfDBNet是一种基于分割的文本检测网络,使用分割网络提供自适应的thresh用于二值化。原始二值化方法和DBNet中的动态阈值传统的基于分割的检测方法,对于分割后的特征层,使用直接二值化,生成检测结果。直接二值化的方法不可微分,不能参与到网络模型的训练中。DBNet增加了thres
- GPT Zero 是什么?
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fromhttps://openaigptguide.com/gptzero/在人工智能技术飞速发展的今天,人们对于文字内容的准确性和可信度要求越来越高。例如在学术研究领域,防止抄袭和造假是非常重要的。而对于普通用户而言,辨别哪些内容是由人工智能生成的,哪些内容是由人类编写的,也逐渐成为一个亟待解决的问题。GPTZero不仅能提供准确的文本检测结果,还具有简洁直观的用户界面。无论是iOS还是And
- LOMO-Paper简析
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LOMO是百度提出的文本检测深度网络模型,用以解决目前主流模型(如EAST)的感受野对长文本覆盖不足以及对弯曲或波浪形文本检测能力不足的问题。LookMoreThanOnce:AnAccurateDetectorforTextofArbitraryShapes原文链接1.简介LOMO(LOokMorethanOnce)网络是百度提出的文本检测深度模型,用以解决目前主流模型(如EAST)的感受野对长
- 自然场景下的文本检测和识别 EAST text detector and recognition
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自然场景下的文本检测和识别EASTtextdetectorandrecognition最近在做巡检机器人和仪表识别算法,巡检机器人拍摄的照片除了指针仪表和状态灯以外,还有一部分是数字显示的仪表,这样对仪表的数值的识别就需要后台代码具备检测文本和识别的功能了.另外,一些项目中也有对移动的车厢或者罐子上的编号做识别处理,这样一套算法就可以搞定这些问题了.仪表面板铁罐编号1铁罐编号21.EASTtext
- 安卓端部署PPOCR的ncnn模型——模型转换
彧侠
最近在研究ocr模型(包括文本检测和文本识别)在安卓端的部署,由于工作中用到的算法是基于百度研发的PPOCR算法,最终需要在安卓端落地应用,部署框架使用的是ncnn框架,中间涉及模型转换和部署的问题,所以特意在此做一个记录,本文主要讲一下模型转换的问题。说到模型转换,自然会涉及原模型(训练模型)、中间模型(onnx)和目标模型(ncnn模型),原模型对应训练框架、目标模型对应部署框架。首先是训练框
- OCR文本检测论文阅读笔记
PatrickStar8
paddleocr
TableofContents1OCR的应用场景...............................................................................42OCR的技术路线...............................................................................53DB论文笔记
- paddleocr文本检测改进变迁
博观而约取,厚积而薄发
计算机视觉人工智能
数据增强:BDA(BaseDataAugmentation):色调变换,透明度变换,旋转,背景模糊,饱和度变换。图像变换类:AutoAugment,RandAugment图像裁剪类:CutOut、RandErasing、Hide-And-Seek、GridMask图像混叠类:Mixup、Cutmix,CopyPaste超参数:Cosine学习率下降策略Cosine学习率策略指的是学习率在训练的过程
- 文字识别(OCR)专题——基于NCNN轻量级PaddleOCRv4模型C++推理
知来者逆
计算机视觉ocrc++开发语言文本检本文字识别paddlencnn
前言PaddleOCR提供了基于深度学习的文本检测、识别和方向检测等功能。其主要推荐的PP-OCR算法在国内外的企业开发者中得到广泛应用。在短短的几年时间里,PP-OCR的累计Star数已经超过了32.2k,常常出现在GitHubTrending和Paperswithcode的日榜和月榜第一位,被认为是当前OCR领域最热门的仓库之一。PaddleOCR最初主打的PP-OCR系列模型在去年五月份推出
- paddleocr笔记
博观而约取,厚积而薄发
PaddleOCR笔记
PP-OCRv1PP-OCR中,对于一张图像,需要完成以下3个步骤提取其中的文字信息:使用文本检测方法,获取文本区域多边形信息(PP-OCR中文本检测使用的是DBNet,因此获取的是四点信息)。对上述文本多边形区域进行裁剪与透视变换校正,将文本区域转化成矩形框,再使用方向分类器对方向进行校正。基于包含文字区域的矩形框进行文本识别,得到最终识别结果。经过以上3个步骤便完成了对于一张图像的文本检测与识
- 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
- 机器学习笔记 - Ocr识别中的CTC算法原理概述
坐望云起
深度学习从入门到精通机器学习CNNRNNCTCOCR深度学习神经网络
一、文字识别在文本检测步骤中,分割出了文本区域。现在需要识别这些片段中存在哪些文本。机器学习笔记-Ocr识别中的文本检测EAST网络概述-CSDN博客文章浏览阅读300次。在EAST网络的这个分支中,它合并了VGG16网络不同层的特征输出。现在,该层之后的特征大小将等于pool4层的输出,然后将两者合并到一层中。全卷积网络用于定位图像中的文本,该NMS阶段基本上用于将许多不精确检测到的文本框合并到
- ASM系列六 利用TreeApi 添加和移除类成员
lijingyao8206
jvm动态代理ASM字节码技术TreeAPI
同生成的做法一样,添加和移除类成员只要去修改fields和methods中的元素即可。这里我们拿一个简单的类做例子,下面这个Task类,我们来移除isNeedRemove方法,并且添加一个int 类型的addedField属性。
package asm.core;
/**
* Created by yunshen.ljy on 2015/6/
- Springmvc-权限设计
bee1314
springWebjsp
万丈高楼平地起。
权限管理对于管理系统而言已经是标配中的标配了吧,对于我等俗人更是不能免俗。同时就目前的项目状况而言,我们还不需要那么高大上的开源的解决方案,如Spring Security,Shiro。小伙伴一致决定我们还是从基本的功能迭代起来吧。
目标:
1.实现权限的管理(CRUD)
2.实现部门管理 (CRUD)
3.实现人员的管理 (CRUD)
4.实现部门和权限
- 算法竞赛入门经典(第二版)第2章习题
CrazyMizzz
c算法
2.4.1 输出技巧
#include <stdio.h>
int
main()
{
int i, n;
scanf("%d", &n);
for (i = 1; i <= n; i++)
printf("%d\n", i);
return 0;
}
习题2-2 水仙花数(daffodil
- struts2中jsp自动跳转到Action
麦田的设计者
jspwebxmlstruts2自动跳转
1、在struts2的开发中,经常需要用户点击网页后就直接跳转到一个Action,执行Action里面的方法,利用mvc分层思想执行相应操作在界面上得到动态数据。毕竟用户不可能在地址栏里输入一个Action(不是专业人士)
2、<jsp:forward page="xxx.action" /> ,这个标签可以实现跳转,page的路径是相对地址,不同与jsp和j
- php 操作webservice实例
IT独行者
PHPwebservice
首先大家要简单了解了何谓webservice,接下来就做两个非常简单的例子,webservice还是逃不开server端与client端。我测试的环境为:apache2.2.11 php5.2.10做这个测试之前,要确认你的php配置文件中已经将soap扩展打开,即extension=php_soap.dll;
OK 现在我们来体验webservice
//server端 serve
- Windows下使用Vagrant安装linux系统
_wy_
windowsvagrant
准备工作:
下载安装 VirtualBox :https://www.virtualbox.org/
下载安装 Vagrant :http://www.vagrantup.com/
下载需要使用的 box :
官方提供的范例:http://files.vagrantup.com/precise32.box
还可以在 http://www.vagrantbox.es/
- 更改linux的文件拥有者及用户组(chown和chgrp)
无量
clinuxchgrpchown
本文(转)
http://blog.163.com/yanenshun@126/blog/static/128388169201203011157308/
http://ydlmlh.iteye.com/blog/1435157
一、基本使用:
使用chown命令可以修改文件或目录所属的用户:
命令
- linux下抓包工具
矮蛋蛋
linux
原文地址:
http://blog.chinaunix.net/uid-23670869-id-2610683.html
tcpdump -nn -vv -X udp port 8888
上面命令是抓取udp包、端口为8888
netstat -tln 命令是用来查看linux的端口使用情况
13 . 列出所有的网络连接
lsof -i
14. 列出所有tcp 网络连接信息
l
- 我觉得mybatis是垃圾!:“每一个用mybatis的男纸,你伤不起”
alafqq
mybatis
最近看了
每一个用mybatis的男纸,你伤不起
原文地址 :http://www.iteye.com/topic/1073938
发表一下个人看法。欢迎大神拍砖;
个人一直使用的是Ibatis框架,公司对其进行过小小的改良;
最近换了公司,要使用新的框架。听说mybatis不错;就对其进行了部分的研究;
发现多了一个mapper层;个人感觉就是个dao;
- 解决java数据交换之谜
百合不是茶
数据交换
交换两个数字的方法有以下三种 ,其中第一种最常用
/*
输出最小的一个数
*/
public class jiaohuan1 {
public static void main(String[] args) {
int a =4;
int b = 3;
if(a<b){
// 第一种交换方式
int tmep =
- 渐变显示
bijian1013
JavaScript
<style type="text/css">
#wxf {
FILTER: progid:DXImageTransform.Microsoft.Gradient(GradientType=0, StartColorStr=#ffffff, EndColorStr=#97FF98);
height: 25px;
}
</style>
- 探索JUnit4扩展:断言语法assertThat
bijian1013
java单元测试assertThat
一.概述
JUnit 设计的目的就是有效地抓住编程人员写代码的意图,然后快速检查他们的代码是否与他们的意图相匹配。 JUnit 发展至今,版本不停的翻新,但是所有版本都一致致力于解决一个问题,那就是如何发现编程人员的代码意图,并且如何使得编程人员更加容易地表达他们的代码意图。JUnit 4.4 也是为了如何能够
- 【Gson三】Gson解析{"data":{"IM":["MSN","QQ","Gtalk"]}}
bit1129
gson
如何把如下简单的JSON字符串反序列化为Java的POJO对象?
{"data":{"IM":["MSN","QQ","Gtalk"]}}
下面的POJO类Model无法完成正确的解析:
import com.google.gson.Gson;
- 【Kafka九】Kafka High Level API vs. Low Level API
bit1129
kafka
1. Kafka提供了两种Consumer API
High Level Consumer API
Low Level Consumer API(Kafka诡异的称之为Simple Consumer API,实际上非常复杂)
在选用哪种Consumer API时,首先要弄清楚这两种API的工作原理,能做什么不能做什么,能做的话怎么做的以及用的时候,有哪些可能的问题
- 在nginx中集成lua脚本:添加自定义Http头,封IP等
ronin47
nginx lua
Lua是一个可以嵌入到Nginx配置文件中的动态脚本语言,从而可以在Nginx请求处理的任何阶段执行各种Lua代码。刚开始我们只是用Lua 把请求路由到后端服务器,但是它对我们架构的作用超出了我们的预期。下面就讲讲我们所做的工作。 强制搜索引擎只索引mixlr.com
Google把子域名当作完全独立的网站,我们不希望爬虫抓取子域名的页面,降低我们的Page rank。
location /{
- java-归并排序
bylijinnan
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import java.util.Arrays;
public class MergeSort {
public static void main(String[] args) {
int[] a={20,1,3,8,5,9,4,25};
mergeSort(a,0,a.length-1);
System.out.println(Arrays.to
- Netty源码学习-CompositeChannelBuffer
bylijinnan
javanetty
CompositeChannelBuffer体现了Netty的“Transparent Zero Copy”
查看API(
http://docs.jboss.org/netty/3.2/api/org/jboss/netty/buffer/package-summary.html#package_description)
可以看到,所谓“Transparent Zero Copy”是通
- Android中给Activity添加返回键
hotsunshine
Activity
// this need android:minSdkVersion="11"
getActionBar().setDisplayHomeAsUpEnabled(true);
@Override
public boolean onOptionsItemSelected(MenuItem item) {
- 静态页面传参
ctrain
静态
$(document).ready(function () {
var request = {
QueryString :
function (val) {
var uri = window.location.search;
var re = new RegExp("" + val + "=([^&?]*)", &
- Windows中查找某个目录下的所有文件中包含某个字符串的命令
daizj
windows查找某个目录下的所有文件包含某个字符串
findstr可以完成这个工作。
[html]
view plain
copy
>findstr /s /i "string" *.*
上面的命令表示,当前目录以及当前目录的所有子目录下的所有文件中查找"string&qu
- 改善程序代码质量的一些技巧
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编程PHP重构
有很多理由都能说明为什么我们应该写出清晰、可读性好的程序。最重要的一点,程序你只写一次,但以后会无数次的阅读。当你第二天回头来看你的代码 时,你就要开始阅读它了。当你把代码拿给其他人看时,他必须阅读你的代码。因此,在编写时多花一点时间,你会在阅读它时节省大量的时间。让我们看一些基本的编程技巧: 尽量保持方法简短 尽管很多人都遵
- SharedPreferences对数据的存储
dcj3sjt126com
SharedPreferences简介: &nbs
- linux复习笔记之bash shell (2) bash基础
eksliang
bashbash shell
转载请出自出处:
http://eksliang.iteye.com/blog/2104329
1.影响显示结果的语系变量(locale)
1.1locale这个命令就是查看当前系统支持多少种语系,命令使用如下:
[root@localhost shell]# locale
LANG=en_US.UTF-8
LC_CTYPE="en_US.UTF-8"
- Android零碎知识总结
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1、CopyOnWriteArrayList add(E) 和remove(int index)都是对新的数组进行修改和新增。所以在多线程操作时不会出现java.util.ConcurrentModificationException错误。
所以最后得出结论:CopyOnWriteArrayList适合使用在读操作远远大于写操作的场景里,比如缓存。发生修改时候做copy,新老版本分离,保证读的高
- HoverTree.Model.ArticleSelect类的作用
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Web.netC#hovertreeasp.net
ArticleSelect类在命名空间HoverTree.Model中可以认为是文章查询条件类,用于存放查询文章时的条件,例如HvtId就是文章的id。HvtIsShow就是文章的显示属性,当为-1是,该条件不产生作用,当为0时,查询不公开显示的文章,当为1时查询公开显示的文章。HvtIsHome则为是否在首页显示。HoverTree系统源码完全开放,开发环境为Visual Studio 2013
- PHP 判断是否使用代理 PHP Proxy Detector
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1. php 类
I found this class looking for something else actually but I remembered I needed some while ago something similar and I never found one. I'm sure it will help a lot of developers who try to
- apache的math库中的回归——regression(翻译)
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Mathapache
这个Math库,虽然不向weka那样专业的ML库,但是用户友好,易用。
多元线性回归,协方差和相关性(皮尔逊和斯皮尔曼),分布测试(假设检验,t,卡方,G),统计。
数学库中还包含,Cholesky,LU,SVD,QR,特征根分解,真不错。
基本覆盖了:线代,统计,矩阵,
最优化理论
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常微分方程
遗传算法(GA),
还有3维的运算。。。
- 基础数据结构和算法十三:Undirected Graphs (2)
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Design pattern for graph processing.
Since we consider a large number of graph-processing algorithms, our initial design goal is to decouple our implementations from the graph representation
- 云计算平台最重要的五项技术
sumapp
云计算云平台智城云
云计算平台最重要的五项技术
1、云服务器
云服务器提供简单高效,处理能力可弹性伸缩的计算服务,支持国内领先的云计算技术和大规模分布存储技术,使您的系统更稳定、数据更安全、传输更快速、部署更灵活。
特性
机型丰富
通过高性能服务器虚拟化为云服务器,提供丰富配置类型虚拟机,极大简化数据存储、数据库搭建、web服务器搭建等工作;
仅需要几分钟,根据CP
- 《京东技术解密》有奖试读获奖名单公布
ITeye管理员
活动
ITeye携手博文视点举办的12月技术图书有奖试读活动已圆满结束,非常感谢广大用户对本次活动的关注与参与。
12月试读活动回顾:
http://webmaster.iteye.com/blog/2164754
本次技术图书试读活动获奖名单及相应作品如下:
一等奖(两名)
Microhardest:http://microhardest.ite