1、javascript的简介 是基于対象和事件驱动的语言，应用于客户端。— 基于对象: 提供好了很多対象，可以宜接拿辻来使用 — 事件駆幼: html 做网站静态效果，javascript动态效果 — 客户端: 专门指的是浏览器 js的 ...
Java核心知识
Java 中的所有函數都属于某个类的方法(标准术语将其称为方法， 而不是成员函数)。 因此， Java 中的 main 方法必须有一个外壳类。 读者有可能对C++中的静态成员函数(static member functions) 十分熟悉。这些成员函 数定义在类的内部， 并且不对对象进行操作。 J ...
Faster RCNN解读
一文读懂Faster RCNN 从编程实现角度学习Faster R-CNN（附极简实现） 区域推荐网络RPN faster rcnn中rpn的anchor，sliding windows，proposals？ faster rcnn的tensorflow代码的理解
YOLO-v1
引自：图解YOLO 核心思想从R-CNN到Fast R-CNN一直采用的思路是proposal+分类 （proposal 提供位置信息， 分类提供类别信息）精度已经很高，但是速度还不行。 YOLO提供了另一种更为直接的思路： 直接在输出层回归bounding box的位置和bounding box所 ...
CNN演化史：AlexNet VGG Inception ResNet
转自：[机器学习ML NOTE] CNN演化史(AlexNet、VGG、Inception、ResNet)+Keras Coding) 我这里只列出几个比较重要的突破，也是比较经典的模型。 CNN Classification revolution 为什么AlexNet会标成红色呢？因为在2012 ...
实例分割:Mask RCNN
转自：Mask RCNN算法笔记 Mask R-CNN是ICCV2017的best paper，在一个网络中同时做目标检测（object detection）和实例分割（instance segmentation）。该算法在单GPU上的运行速度差不多是5 fps，并且在COCO数据集的三个挑战赛：i ...
目标检测：R-CNN Fast R-CNN Faster R-CNN YOLO SSD
转自：一文读懂目标检测：r-cnn、fast、R-CNN、YOLO、SSD 一、目标检测常见算法object detection，就是在给定的图片中精确找到物体所在位置，并标注出物体的类别。所以，object detection要解决的问题就是物体在哪里以及是什么的整个流程问题。 然而，这个问题可不 ...
图像分割（深度学习）
转自图像分割综述【深度学习方法】 按分割目的划分 普通分割 将不同分属不同物体的像素区域分开。如前景与后景分割开，狗的区域与猫的区域与背景分割开。 语义分割 在普通分割的基础上，分类出每一块区域的语义（即这块区域是什么物体）。如把画面中的所有物体都指出它们各自的类别。 实例分割 在语义分割的基础 ...
TensorFlow总结
1 综述• 使用图 (graph) 来表示计算任务.• 在被称之为会话（Session）的上下文 (context) 中执行图.• 使用 tensor 表示数据.• 通过变量（Variable）维护状态.• 使用 feed 和 fetch 可以为任意的操作(arbitrary operation) ...