说起spring boot，也是最近几年比较火热的一个技术了，当然作为一个小菜鸡，最近也在试着去深入研究下spring boot。 这里说到学习一门技术，我不觉得买什么什么书啊，看什么什么视频啊是很好的学习方式，当然这些书，视频可能会给我们的学习带来一个指导性的作用，但是，书也是其他人写出来的，书上说的，也不一定都对。所以我觉得，去学……
ILSVRC（ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge）是近年来机器视觉领域最受追捧也是最具权威的学术竞赛之一，代表了图像领域的最高水平。 ImageNet数据集是ILSVRC竞赛使用的是数据集，由斯坦福大学李飞飞教授主导，包含了超过1400万张全尺寸的有标记图片。ILSVRC比赛会每年从ImageNet数据集中抽出部分样本，以2012年为例，比赛的训练集包含1281167张图片&a……
写在前面：对于一个java程序员来说，相信绝大多数都有这样的面试经历，面试官问：你知道什么是aop吗？谈谈你是怎么理解aop的？等等诸如此类关于aop的问题。当然对于一些小白可能会一脸懵逼；对于一些工作一两年的，可能知道，哦！aop就是面向切面变成，打印日志啊，什么什么的，要是有点学习深度的呢可能会说aop底层实……
这一篇是为了后面着色效果的数学基础做积累，之前我们使用矩阵的大部分情况都是直接的仿射空间变换，就是仿射空间A变换到仿射空间B，使用矩阵也都是如下： 矩阵T*齐次坐标V 齐次坐标V 其计算细节也就是矩阵行与向量列的点积，其计算意义也就是获得新仿射空间中的坐标分量，也聊了很多了。 这次我们就来学两个矩阵的操作，一个是矩阵的转置操作（得到转置矩阵），一个是矩阵的逆操作&#x……
标签：入门图形学之线性代数
全栈工程师开发手册 （作者：栾鹏） <a href="https://blog.csdn.net/luanpeng825485697
作者/王赟 来源/机器之心学术篇下周一我就要开始在 Facebook 上班了。趁入职之前，我想写一写我博士生涯的感悟；再不写就要凉啦。从 2010 年 8 月到 2018 年 10 月，我把我最好的青春年华都献给了卡内基梅隆大学（CMU）的语言技术研究所（LTI）。其中前两年是硕士，但由于 LTI 的硕士生活跟博士并没有太大区别，都要做研究，所以说是八年博士也并不过……
在我的另外几篇文章中，介绍了关于数据库闪回的一些内容，对于drop和delete的数据闪回。对于truncate，可能有一些数据库知识的应该会知道，在正常逻辑中，如果我们将表truncate掉了，是找不回来了，TRUNCATE TABLE 是一次性地从表中删除所有的数据并不把单独的删除操作记录记入日志保存，删除行是不能恢复的。并且在删除的过程中不会激活与表有关的删除触发器。执行速度快。 那么问题来了，……
编译： 欧剃 来源：http://projectfailures.wordpress.com你见过最烂的项目，撑了多长时间才完蛋？六个月？一年？今天介绍的这个奇葩项目，不但一开始就烂得透透的，还硬撑了12年多，直到项目负责人被逮起来丢进监狱才完事。到底有多烂？用下面这组触目惊心的数据告诉你↓↓● 总共 600 多万行 C 代码● 总共 50000 多个类● 受编译器版……
CNN伟大之处在于通过感受野和权值共享减少了神经网络需要训练的参数的个数。 图像的空间联系是局部的，就像人是通过一个局部的感受野去感受外界图像一样，每一个神经元都不需要对全局图像做感受，每个神经元只感受局部的图像区域，然后在更高层，将这些感受不同局部的神经元综合起来就可以得到全局的信息了。这样，就可以减少连接的数目，也就是减少神经网络需要训练的权值参数的个数了。 feature map 特征映射，是输入图像和卷积核卷……
http://effbot.org/zone/pil-imaging-not-installed.htm 为什么PIL 显式信息“The _imaging C module is not installed” PIL 库主要包括两个部分，一系列的Python 模块，经常存储在一个PIL 子目录下，以及一个称为_imaging 的二进制扩展模块。根据平台和版本的不同，_imaging 存储在名为：_imaging.pyd，_imaging.dll 或 _imag……