云计算的基础技术是集群技术，支撑集群高效协同工作的需要一系列资源和任务调度算法。 这一系列调度算法中，有3种核心算法奠定了集群互连互通的基础，它们是Paxos算法，DHT算法和Gossip协议。 其中，Paxos算法解决分布式系统中信息一致性的问题。 Paxos算法要解决的问题: Paxos算法要解 ...
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2019-06-17 01:17:33
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zookeeper 使用的是zab协议，类似 raft 的 Strong Leader 模式 redis 的哨兵 在 崩溃选举的时候采用的是 raft的那一套term。 因为redis 采用的是异步数据副本的节点同步方式，所以在做分布式锁的时候可能会存在 setNx之后，没有同步到从节点，主节点崩溃 ...
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2019-06-05 20:03:34
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题目 ：《Mask Scoring R CNN》 CVPR 2019 Oral Paper (2017年783篇论文，获得口头报道的有215篇,oral paper很有含金量) 华中科技大学horizon.ai地平线计算机视觉技术研究中心 1.1 Abstract 让深度网络意识到自己的预测质量是一 ...
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2019-03-10 17:55:17
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RoIPooling 这个可以在Faster RCNN中使用以便使生成的候选框region proposal映射产生固定大小的feature map 先贴出一张图，接着通过这 ...
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2019-03-03 15:57:39
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摘要 作者提出了一种新的物体检测方法YOLO。YOLO之前的物体检测方法主要是通过region proposal产生大量的可能包含待检测物体的 potential bounding box，再用分类器去判断每个 bounding box里是否包含有物体，以及物体所属类别的 probability或者 ...
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2019-02-28 22:46:29
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一、创新点和解决的问题 创新点 设计Region Proposal Networks【RPN】，利用CNN卷积操作后的特征图生成region proposals，代替了Selective Search、EdgeBoxes等方法，速度上提升明显； 训练Region Proposal Networks与 ...
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2019-02-27 10:24:00
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Two Stage 的精度优势 二阶段的分类：二步法的第一步在分类时，正负样本是极不平衡的，导致分类器训练比较困难，这也是一步法效果不如二步法的原因之一，也是focal loss的motivation。而第二步在分类时，由于第一步滤掉了绝大部分的负样本，送给第二步分类的proposal中，正负样本比 ...
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2019-02-09 12:09:21
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为什么会叫YOLO呢？ YOLO：you only look once。只需要看一眼，就可以检测识别出目标，主要是突出这个算法 快 的特点。（原文：Yolo系列之前的文章：主要是rcnn系列的，他们的基本思想都是通过产生大量的 region proposal，然后再用分类器去判断分类和对boundi ...
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2019-02-08 15:56:37
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[tc39/proposal-decorators: Decorators for ES6 classes](https://github.com/tc39/proposal-decorators) [wycats/javascript-decorators](https://github.com/... ...
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2019-01-27 21:41:09
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暂时不纠结 faster rcnn 最后一步是不是全连接层（gluoncv里面是rcnn层）； 说一下feature map 和 anchor (Proposal) 作为输入，怎么计算ROIPooing ，怎么对应的。 例： anchor [0,0,0,20,20] 缩放后是 3*3，ROIPooi ...
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2019-01-21 13:44:51
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