论文: Spatial Pyramid Pooling in Deep Convolutional Networks for Visual Recognition. 来源：ECCV 2014
多个条件需要成对出现，按照如条件一的书写顺序。通常需要固定的原因在于如果使用填充单元格的功能时，对应的求和区域和条件区域也会随着移动，导致统计不准确。
导读： “用进废退”，这句俗语可能概括了人类大脑运动系统的运作机制。基于使用驱动的神经可塑性对于发育、学习以及损伤恢复等的相关神经环路的塑造具有至关重要的作用。不久前发表在神经科学领域权威杂志《神经元》Neuron上的一项研究指出，在成年人大脑中存在着废用驱使的神经可塑性现象，本文即对该研究进行解读。
大家好，现在由我来为大家做一期技术分享，分享的主题是《微信无缝推文是这样炼成的》。
SPP-Net全称Spatial Pyramid Pooling Networks，翻译过来就是空间金字塔池化网络。为什么这里会插进来一个SPP-Net呢？因为SPP-Net对R-CNN的进化有着比较大的影响。主要改进有以下两点：
RCNN-> SPP net -> Fast RCNN -> Faster RCNN
时光飞逝，过了国庆节后，固定资产年终大盘点又要来临了。固定资产的年终大盘点，可以帮企业更清楚地掌握固定资产的当前状态，以便企业管理人员能更加方便做决策。但固定资产盘点工作实施起来却困难重重，往往年底大盘点会耗费大量的人力、物力，还达不到预期的效果。对于集团公司而言，固定资产的种类多、存放地点分散、盘点流程复杂，往往会导致盘点周期过长，效率极低。
所以需要一些他的方法解决目标检测（多个目标）的问题，试图将一个检测问题简化成分类问题
从R-CNN 到Fast R-CNN，有必要了解下SPPNet，其全称为Spatial Pyramid Pooling Convolutional Networks（空间金字塔池化卷积网络）。
在Element-UI中，当对表格列进行固定后，底部的横向滚动条就无法拖动了，主要的问题就是固定区域盖住了横向滚动条，解决的办法就是将固定区域底部留出一个滚动条高度的距离。
2、对于卷积网络来讲都需要输入的图像尺寸固定（比如224×224）。这种人为的需要导致面对任意尺寸和比例的图像或子图像时降低识别的精度。当遇到任意尺寸的图像是，都是先将图像适应成固定尺寸，方法包括裁剪和变形。裁剪会导致信息的丢失，变形会导致位置信息的扭曲，就会影响识别的精度。
1、 选择性搜索：方法：滑动窗口，规则块（利用约束进行剪枝）、选择性搜索（自底向上合并相邻的重叠区域） 一步步计算相似度 并且合并、剔除相似度的高的
为了理解插件背后的原理机制，我们实现一个自己简易版的虚拟列表，希望在实际业务项目中能带来一些思考和帮助。
企业每年都投入大量的成本来购置各种实物资产，但是随着时间的推移，很难及时了解到所有固定资产的存放位置、使用状态、损坏状态等。所以就需要定期地对固定资产进行盘点。然而，通过固定资产盘点可将固定资产进行定期盘查，以摸清家底，及时做出正确的采购决策，避免重复采购，减少固定资产的丢失率，并提升固定资产的利用率。
在DFXs设计中，RM和静态区之间的信号称之为边界信号。所有RM的输入/输出端口必然会有Partition Pin，布局工具会将Partition Pin放置在边界信号的某个节点上，如下图所示，图中白色高亮部分即为Partition Pin，左侧显示了这个Partition Pin的位置。
前面我们学习了《【干货】C++ OpenCV案例实战---卡片截取（附代码）》，根据照出来的照片直接截取到卡片后，在卡片识别里面下一步我们肯定就会用到了卡号的获取
目前，Transformer在计算机视觉方面取得了巨大的成功，但是如何在图像中更加有效的分割patch仍然是一个问题。现有的方法通常是将图片分成多个固定大小的patch，然后进行embedding，但这可能会破坏图像中的语义。
1.输入一张图片，进行数据预处理（尺寸，归一化等等） 2.将处理好的图片传入预训练的神经网络中(ResNet等，优秀的主干特征提取网络)获得相应的feature map。3.通过feature map中的每一点设定ROI，获得多个ROI候选框 4.对这些多个ROI候选框送到RPN中进行二值分类（前景或后景）和BB回归(Bounding-box regression),过滤掉一部分候选的ROI。5.对剩下的ROI进行ROI Align操作（即先将原图和feature map的pixel对应起来，然后将feature map和固定的feature对应起来） 6.对这些ROI进行分类（N类别分类），BB回归和Mask生成（在每一个ROI里面进行FCN操作）。
对于一家企业或者单位而言，管理者清楚了解资产的情况是企业经营和发展的基础。而如何掌握固定资产的现状，最直接的工作就是固定资产定期盘点。不但有利于确保固定资产的账实一致、账账相符，还可以掌握固定资产的实际数量、状态（在用、闲置、维修、报废等），有利于减少固定资产的重复购买率和闲置率。
企业的固定资产管理一直是一个比较头疼的问题。如何准确清点资产数量,确定资产位置,监控资产流向,这些都是固定资产管理需要解决的难题。传统的管理方法,如纸质资产清单、条形码等,存在资产信息无法实时更新、防伪性差、工作效率低下等缺点。
为了实现高精度的区域级多模态理解，本文提出了一种动态分辨率方案来模拟人类视觉认知系统。
contents 数组是整数集合的底层实现: 数组中的各个项按值大小有序排列，并且数组中不包含任何重复项;
在卷积神经网络中，我们经常会碰到池化操作，而池化层往往在卷积层后面，通过池化来降低卷积层输出的特征向量，同时改善结果（不易出现过拟合）。图像具有一种"静态性"的属性，这也就意味着在一个图像区域有用的特征极有可能在另一个区域同样适用。因此，为了描述大的图片，一个很自然的想法就是对不同位置的特征进行聚合统计，例如，人们可以计算图像一个区域上的某个特定特征的平均值（或最大值）来代表这个区域的特征。
在通信领域PLMN(Public Land Mobile Network)也称为公共陆地移动网络，它是特定国家/地区特定运营商提供的无线通信服务组合的标识中；PLMN通常由多种蜂窝技术组成，例如GSM/2G、UMTS/3G、LTE/4G，NR/5G由给定国家/地区内的单个运营商提供，这些通常就是蜂窝网络。
RCNN使用CNN作为特征提取器，首次使得目标检测跨入深度学习的阶段。但是在RCNN中，因为全连接层的神经元个数是固定的（权重矩阵的维数是固定的），所以采取对于每一个区域候选都需要首先将图片放缩到固定尺寸（227×227），然后为每个区域候选提取CNN特征的方案。这里存在两个瓶颈，第一重复为每个region proposal提取特征是及其费时的，Selective Search对于每幅图片产生2k左右个region proposal，也就是意味着一幅图片需要经过2k次完整的CNN计算得到最终的结果。第二对于所有的region proposal放缩到固定尺寸会导致我们不期望看到的几何形变，而且由于速度瓶颈的存在，不可能采用多尺度或者是大量的数据增强去训练模型，这就导致它的性能必然较差。
固定资产管理是一项复杂的组织工作，日常固定资产管理工作通常会涉及多个部门：财务部门、行政部门、IT部门等。部门管理员之间应懂业务流程并且协调人员和跨部门沟通。不论公司的规模大小，固定资产管理员的职责和工作内容大同小异。固定资产管理是指对固定资产的采购计划、验收、入库到报废的全过程以及固定资产的定期盘点等。
在企业普遍加快信息化进程的当下，越来越多的企业开始注重企业内部的管理。比如客户管理、合同管理、固定资产管理等。越来越多的企业摆脱了手工管理模式，开始引入各种系统给企业信息化助力。固定资产管理系统也被引入到企业的管理中。采用现代的云计算技术、条码、二维码技术、RFID等技术与相应的硬件扫描技术相结合，优化了固定资产的全生命周期管理流程，极大地提高了企业实物资产的管理和盘点效率，降低固定资产重复采购和丢失率，提升固定资产的利用率，为企业实现降本增效。
作为一名行政、IT、会计或固定资产管理员而言，每次固定资产的盘点是一件棘手又费时费力，极易出错的工作。很多企业迄今还在沿用传统的EXCEL表格盘点固定资产。具体的盘点步骤就是：将固定资产清单打印后，拿着纸质的表格去仓库逐一核对固定资产的属性。然后用笔打钩，如果有属性需要修改的，就用笔先在纸质表格上修改后将数据重新录入原始的EXCEL。这种人工盘点固定资产的方式，不但消耗了企业大量的人力和物力，最后的盘点报告可靠性也不高。
如果能娴熟地将层布局在页面中，页面看起来就会很清爽，浏览也更便捷。基于positon属性的运用，我们可以将页面定位分为静态定位、相对定位、绝对定位、固定定位和浮动五种方式。
固定资产就是企业顺利开展工作的物质基础，尤其是对于固定资产密集型的企业而言，如果固定资产管理不好，直接会影响到企业的运营成本。所以，通常大型企业都会成立专门的固定资产管理部门，由固定资产管理员去管理和盘点海量的固定资产。很多中小型企业没有专门的固定资产管理部门，通常，由行政或者IT部门来做固定资产的管理和盘点。
论文：Spatial Pyramid Pooling in Deep Convolutional Networks for Visual Recognition
上期我们一起学习了，关于传统的目标检测算法的大致思路，通常是利用滑动窗口进行选取目标候选框，然后利用一些算法进行特征提取，最后再扔到分类器中去检测分类，这样效率上来说是比较低的。
固定阈值分割很直接，一句话说就是像素点值大于阈值变成一类值，小于阈值变成另一类值。
我们在平常的开发中不可避免的会有很多列表渲染逻辑，在 pc 端可以使用分页进行渲染数限制，在移动端可以使用下拉加载更多。但是对于大量的列表渲染，特别像有实时数据需要更新的场景（股票价格），会导致页面有很多计算和重绘，内存占用也会变多，这就需要我们对长列表处理进行优化。
RolPooling可以使生成的候选框region proposal映射产生固定大小的feature map，先贴出一张图，接着通过这图解释RoiPooling的工作原理。
大家好，今天我们将一起实践下如何手写固定表头，那么什么是固定表头呢？就类似 Excel 表格有个锁定表头的功能，方便用户查阅数据进行数据项的对比。虽然有不少相关插件提供了类似的功能，比如 ScrollMagic.js，但是今天的实例，我们将用纯原生的方式进行实现，当滚动条滚动至表格位置，固定表头位置，表格内容查看完后，取消固定表头的功能。
一 城镇ai： 1.1 任务npc ai：当鼠标指向时，npc头顶会出现名字。并高亮显示npc模型。鼠标移开 后npc恢复初始状态。 发布任务npc ai：不会移动，不会攻击，不可被攻击。 若有新任务，npc头上会有黄色惊叹号。 提交任务npc ai：不会移动，不会攻击，不可被攻击。 若接取的任务未完成，头上会有灰色问号；当任务完成未提交，
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SPPNet的英文名称是Spatial Pyramid Pooling Convolutional Networks,翻译成中文是“空间金字塔池化卷积网络”。
Hi！各位小伙伴！又到了摹客的新功能播报时间。本次更新，在摹客协作部分，XD插件支持固定区域切图；设计稿与设计规范关联更紧密；团队管理进一步优化等。在原型部分，新增离线编辑功能，再也不怕网络波动影响进度啦！另外还对组件和页面相关功能进行了优化。下面就一起来看看吧！
sticky 定位的元素，有两个状态：相对定位和固定定位。开发时，有给处于固定定位(Pined)状态 sticky 定位的元素加额外样式的需求。如加个阴影效果。
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。
发现问题 前期做规范的过程是十分痛苦的，每做一个板块都要花很多时间去思考怎么表达、展示才能让其他设计师和程序员都一目了，然而随着内容的增加，发现很多地方无法深入的执行下去，只能含糊其辞，给我们制作规范的人员带来了很大苦恼。 为什么有如此大的执行阻碍呢？带着问题我们找到团队的一位设计前辈请教了一番，在前辈的指点下，终于发现了问题所在:我们对于前端如何实现设计稿其实并没有很好的了解。 解决问题 大家要明白，如果你没有彻底了解你做的界面，那么做规范就会十分艰难，因为你只是做了表层的视觉设计，换句话来说就是你根本不
指纹是一种不可变且独特的生物特征，广泛应用于各种场景中的人体认证，包括法医、银行识别和物理访问控制。
Redis是一款著名的key-value内存数据库软件，同时也是一款卓越的数据结构服务软件。它支持字符串、列表、哈希表、集合、有序集合五种数据结构类型，同时每种数据结构类型针对不同的应用场景又支持不同的编码方式。这篇文章主要介绍压缩列表编码，在理解压缩列表编码原理的基础上介绍Redis对压缩列表的应用，最后再对Redis压缩列表应用进行分析。
上篇文章详细阐述了R-CNN网络模型，本篇本章本来准备阐述Fast-RCNN模型的，介于SPP-Net模型有许多技巧性的技术可以在不同模型上使用，所以本篇详细分析下SPP-Net
本篇主要帮助剖析理解 Flutter 里的列表和滑动的组成，用比较通俗易懂的方式，从常见的 ListView到 NestedScrollView 的内部实现，帮助你更好理解和运用 Flutter 里的滑动列表。
FastStone Capture 是一款非常出色的屏幕捕获（截图）软件，它集图像捕获,阅读,编辑,视频录制等功用于一身，功能完善,使用方便，值得引荐！
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