HTML5学堂：JavaScript是HTML5中的一个基本组成部分。我们对HTML5的基本发展进行了基本了解之后，还需要对JavaScript有一定的了解，特...
本文主要介绍RPC基础概念以及发展历程，目的是为了让读者对RPC 的发展以及发展过程中遇到的问题有比较清晰的了解。
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原文链接：https://www.linkedin.com/pulse/mpeg-metamorphoses-leonardo-chiariglione/
我们现在正在采取下一步，发布在最新型号Inception-v3上运行图像识别的代码。 Inception-v3 使用2012年的数据对ImageNet大型视觉识别挑战进行了培训。
第1章 Linux发展史 1.1 什么是操作系统 操作系统是人与计算机硬件的一个中介。
Shopify的创始人是个滑雪爱好者，对当时存在的一些电商平台不满意最而自己建站，希望通过自己的网站售卖滑雪用品。
然而深度学习的火热也不是一时兴起的，而是经历了一段漫长的发展史。接下来我们了解一下深度学习的发展历程。 1. 2012年，在著名的ImageNet图像识别大赛中，杰弗里·辛顿领导的小组采用深度学习模型AlexNet一举夺冠。 同年，由斯坦福大学著名的吴恩达教授和世界顶尖计算机专家Jeff Dean共同主导的深度神经网络——DNN技术在图像识别领域取得了惊人的成绩，在ImageNet评测中成功的把错误率从26％降低到了15％。 这样的结果也再一次证明了深度学习算法在图像识别方面的一骑绝尘。 2016年，随着谷歌公司基于深度学习开发的AlphaGo以4:1的比分战胜了国际顶尖围棋高手李世石，深度学习的热度一时无两。
2001年以前，Java是没有日志库的，打印日志全凭System.out和System.err
Airtest是一款网易出品的基于图像识别面向手游UI测试的工具，也支持原生Android App基于元素识别的UI自动化测试。 图示为AirtestIDE中脚本运行范例 本文重点是针对Airtest中的图像识别进行代码走读，加深对图像识别原理的理解（公众号贴出的代码显示不全仅供参考，详细代码可以在github查看）。 这里可以看到，Airtest也没有自研一套很牛的图像识别算法，直接用的OpenCV的模板匹配方法。 四、接着看另外一个方法 aircv.find_sift 定义在sift.py里面： ? ? FlannBasedMatcher(index_params,search_params).knnMatch(des1,des2,k=2) 哪个优先匹配上了，就直接返回结果，可以看到用的都是OpenCV的图像识别算法 六、总结 1、图像识别，对不能用ui控件定位的地方的，使用图像识别来定位，对一些自定义控件、H5、小程序、游戏，都可以支持； 2、支持多个终端，使用图像识别的话可以一套代码兼容android和ios哦，
6、 Spring boot 发展史介绍（2019年转载） 1）Spring 框架的历史 起点 2002 年 10 月，Rod Johnson 撰写了一本名为 Expert One-on-One J2EE
是一家非常著名的流媒体公司，但其实Netflix在开源界的贡献也极其伟大，我们现在使用的Spring Cloud 技术，核心技术都来自Netflix贡献的开源代码，这篇文章带大家了解Netflix的20年发展史 但ProductHabits研究了Netflix 20年的发展史指出，有时候，哪怕是坚持做一些显而易见、合乎逻辑的事情，也不容易，这背后有很多值得我们关注学习的地方。
为了让小伙伴们在学习过程中，能收获更多的知识，达到真正的零基础入门和深入了解C++，老九君特地收集了有关C++发展相关的一些资料供大家查阅和学习：
web2.0时代 ajax异步数据传输(ajax98年出现的，真正广泛接触是在05年的时候，05年的时候出现了一大批基于ajax应用出现了，类似于谷歌地图，16...
- 注意： 在online ddl前，inplace的方法主要在第三步大大缩短了时间，只重构了索引，没有重新copy所有数据
PostgreSQL WAL日志发展史 WAL日志是Postgres何其重要的一个部分，它活跃在Postgres的各个功能模块，绝大多数的数据库行为都会被记录在WAL日志中。
本文使用NEURAL程序来介绍一下在SAS里如何实现图像识别。例子所用的数据集是MNIST数据集，从http://yann.lecun.com/exdb/mnist/可以获取。
这几年大数据的飞速发展，出现了很多热门的开源社区，其中著名的有 Hadoop、Storm，以及后来的 Spark，他们都有着各自专注的应用场景...
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