ResNet在2015年被提出，在ImageNet比赛classification任务上获得第一名，因为它“简单与实用”并存，之后很多方法都建立在ResNet50或者ResNet101的基础上完成的，检测，分割，识别等领域里得到广泛的应用。它使用了一种连接方式叫做“shortcut connection”，顾名思义，shortcut就是“抄近道”的意思，下面是这个resnet的网络结构：
Python 3.8 是 Python 编程语言的最新主要版本， 它包含许多新功能和优化。
几年前谁能想到，匿名贡献者们的义务工作竟创造出前所未有的巨大在线知识库？维基百科不仅是你写大学论文时最好的信息渠道，也是一个极其丰富的数据源。
文章授权转载自 Python与算法之美，粗体文字为生信宝典的修改和补充。文后有生信宝典原创的系列Python学习教程（Python2和Python3）。
1、通过模块调用 2、使用__new__方法 3、使用装饰器 4、使用元类(metaclass)
1.5.8 Beta 2018-01-28 一、增加了几个变量 %DomainNoPoint% 为当前扫描目标域名去掉. wwwbaiducom %DomainUnderLine% 为当前扫描目标域名将.换成下划线 www_baidu_com %DomainCenterAndTldUnderLine% 为当前扫描目标域名主体与后缀并将.换成下划线 baidu_com %LastSubPath% 为当前目标url最后一级目录 http://www.baidu.com/a/b/c/ 则%LastSubPath%为c （注：此变量需要为Url加入/结尾，如未存在子目录则程序自动抛弃此行字典。）
Python 3.8最明显的变化就是赋值表达式，即:=操作符。赋值表达式可以讲一个值赋给一个变量，即使变量不存在也可以。它可以用在表达式中，无需作为单独的语句出现。
从功能强大的新赋值语法到底层大变动，Python 3.8 迈向更现代的 Python。
在这个 Python 多线程教程中，您将看到创建线程的不同方法，并学习实现线程安全操作的同步。这篇文章的每个部分都包含一个示例和示例代码，以逐步解释该概念。
Python 3.8是Python语言的最新版本，它适合用于编写脚本、自动化以及机器学习和Web开发等各种任务。现在Python 3.8已经进入官方的beta阶段，这个版本带来了许多语法改变、内存共享、更有效的序列化和反序列化、改进的字典和更多新功能。
Python 常见错误： 单元素的元组： (1)并不是元组，实际上是在多处重载了小括号，比如在表达式里，小括号的作用是分组，(1,)这个才是单元素的元组。 模块： import module 是将模块的名字设置为一个隐含的名字空间变量。 from module import method 导入到当前的全部命名空间里。 对于第二种方法并不是只有一个函数被导入，，其实整个模块也已经被导入。但只是那个函数的引用被保存了起来，所以 from...import 这种语法并不能带来性能上的差异，也没节省什么内存。 能不能重复导入一个模块， 有两个模块a,b 都导入了c模块，当a导入到b时，c是不是被导入了两次？ Python有导入模块和加载模块之分，一个模块可以被导入多次，但只会被加载一次，当python碰到一个已经被加载模块又被导入时，他会跳过加载过程，所以无需担心额外消耗内存的问题。 Package: Package是Python在文件系统上发布一组模块的一种方式，使用常见的点分方式来访问子模块，每个目录下都有一个__init__.py文件，这告诉python解释器这些目录下的文件应该被当作是一个子package而不是普通文件。一般情况下都是空文件，也可以做一些初始化的工作，对于点分访问的方式可以使用别名来少打几个字母啦。。 可改变性： “传引用”或“传值”通常不适用于Python，取而代之的是对象是可变的还是不可变的 。可改变性指的是一个对象的值是否改变。整数和字符串以及元组是不可变的，列表、字典、类、类实例等是可变的。 对方法调用的影响：如果调用的函数有任何可变对象，通常是直接修改的，直接修改其数据结构而不是返回一个修改后对象的拷贝， 复制对象和可变性： 不可变对象是被复制的，可变对象是复制了一个对他们的引用。 复制又分为浅拷贝和深拷贝，浅拷贝只复制了一个对可变对象的引用。 构造函数VS 初始化程序： python和传统OOP语言的一个区别是它没有显式的构造函数的概念，python里没有new关键字因为我们并没有真的实例化你的类。python会在创建实例并调用初始化程序。__init__方法。 实例的属性是可以动态分配的，即使是在类定义已经完成甚至创建实例以后，可以在运行时动态的创建属性。
urllib是Python3中内置的HTTP请求库，不需要单独安装，官方文档链接如下：
Python 是一门广受好评的编程语言，每个版本的更新都会对开发社区带来一定影响。近日，Python 3.8 已进入 beta 2 版本的测试中，各项新特性已经添加完毕，最终版本预计于今年 10 月发布。
在cmd中输入jupyter notebook --generate-config，然后找到生成的配置文件 jupyter_notebook_config.py，在其中加入一条语句：
Lil-Pwny是一款多功能活动目录密码审计工具，该工具基于Python编程语言实现，并且能够帮助广大研究人员通过多种处理方法来对活动目录密码进行安全审计。
DToN(Digital Twin of the News，数字孪生新闻)是欧空局资助项目，用于展示过去六个月五种不同的极端自然灾害事件，包括野火(wildfires)、火山爆发(volcanic eruptions)、洪水(floods)、干旱(droughts)和空气污染(air pollution)。
当Python的新版本问世时，许多人担心向后兼容性问题和其他问题。但是如果你喜欢Python，你一定会对新更新中发布的特性感到兴奋。
语义分割是一项图像分析任务，我们将图像中的每个像素分类为对应的类。 这类似于我们人类在默认情况下一直在做的事情。每当我们看到某些画面时，我们都会尝试“分割”图像的哪一部分属于哪个类/标签/类别。 从本质上讲，语义分割是我们可以在计算机中实现这一点的技术。 您可以在我们关于图像分割的帖子中阅读更多关于分割的内容。 这篇文章的重点是语义分割 ，所以，假设我们有下面的图像。
Python 讲求的一个目标就是 Pythonic，很多情况下我们会追求 Python 的代码更加优雅的写法。这里分享一篇文章，这里列举了非常全面的方法来优雅 Python 的写法，大家不妨试着用一用。
探讨了超分辨率技术在卫星图像中的应用，以及这些技术对目标检测算法性能的影响。具体来说，我们提高了卫星图像的固有分辨率，并测试我们能否以比固有分辨率更高的精度识别各种类型的车辆、飞机和船只。使用非常深的超分辨率(VDSR)框架和自定义随机森林超分辨率(RFSR)框架，我们生成了2×、4×和8×的增强级别，超过5个不同的分辨率，范围从30厘米到4.8米不等。使用本地和超解析数据，然后使用SIMRDWN对象检测框架训练几个定制的检测模型。SIMRDWN将许多流行的目标检测算法(如SSD、YOLO)组合成一个统一的框架，用于快速检测大型卫星图像中的目标。这种方法允许我们量化超分辨率技术对跨多个类和分辨率的对象检测性能的影响。我们还量化了目标检测的性能作为一个函数的本机分辨率和目标像素大小。对于我们的测试集，我们注意到性能从30 cm分辨率下的平均精度(mAP) = 0.53下降到4.8 m分辨率下的mAP = 0.11。从30厘米图像到15厘米图像的超级分辨效果最好;mAP改进了13 - 36%。对于较粗的分辨率而言，超级分辨率的好处要小一些，但仍然可以在性能上提供小的改进。
在cmd中输入jupyter notebook --generate-config，然后找到生成的配置文件jupyter_notebook_config.py，在其中加入一条语句：
李林 编译整理 量子位·QbitAI 出品 一家名为笛卡尔实验室（Descartes Labs）的创业公司今天发布了GeoVisual搜索系统，让任何人都能从卫星图上搜索所有地标建筑，比如说风力涡轮、太阳能农场、大烟囱、立交桥、体育馆，甚至玉米地…… 这家创业公司位于美国新墨西哥州，他们的主要业务是向企业界、学术界和政府提供基于人工智能的卫星图像分析服务。 不过，今天发布的GeoVisual不只限于美国，这个系统可以搜索3个卫星图数据集，美国的Aerial Imagery(NAIP)、中国的Plan
本指南的目的是解释为什么在Python中需要多线程和多处理，何时使用多线程和多处理，以及如何在程序中使用它们。作为一名人工智能研究人员，我在为我的模型准备数据时广泛使用它们!
大家或许知道，Python 为了提高内存的利用效率，采用了一套共用对象内存的分配策略。
Ray不仅仅是一个用于多处理的库，Ray的真正力量来自于RLlib和Tune库，它们利用了强化学习的这种能力。它使你能够将训练扩展到大型分布式服务器，或者利用并行化特性来更有效地使用你自己的笔记本电脑进行训练。
泛型 术语 "?"通配符 通配符的扩展 自定义泛型方法 "擦除"实例 类型参数的类型推断 自定义泛型类 泛型方法和泛型类的比较 泛型和反射 通过反射获得泛型的实际类型参数 本文对泛型的基本
来源：www.cnblogs.com/wangsen/p/9329735.html
有一系列的任务调2-3个外部接口获取数据后，入库到mysql数据库里面，然后会对外提供接口返回清洗后的数据。需要对这整个过程进行验证。
Model是数据管理者和持有者，是数据解析层剥离ViewConyroller的关键所在。同是也是cell滑动不卡（省去每次解析）的好方式。
Redis 属于键值（key-value）数据库，键值数据库会使用哈希表存储键值和数据，其中 key 作为唯一的标识，而且 key 和 value 可以是任何的内容，不论是简单的对象还是复杂的对象都可以存储。键值数据库的查询性能高，易于扩展。
前几天听人聊到了这个YOLT，本着长见识的目的稍微看了看，然后打算在这里给没看到的人做一个科普，希望这里面的几个Tricks可以对你有所启发。YOLT论文全称「You Only Look Twice: Rapid Multi-Scale Object Detection In Satellite Imagery」 ，是专为卫星图像目标检测而设计的一个检测器，是在YOLOV2的基础上进行改进的。论文原文和代码实现见附录。
今天的文章是自己翻译的一篇文章，由于水平有限，在不影响阅读且忠于原文情况下对文中部分内容做了修改，原文篇幅太长我准备将文章分成三次发。
数据科学是关于数据的。网络上有各种来源可以为您的数据分析或机器学习项目获取数据。最受欢迎的来源之一是 Kaggle，我相信我们每个人都必须在我们的数据旅程中使用它。
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工程师 Jim Anderson 分享了他的经验，他写了一篇关于「通过并发性加快 python 程序的速度」的文章。Jim 有多年的编程经验，并且使用过各种编程语言。他曾做过嵌入式系统相关的工作，开发过分布式系统，并且参加过许多会议。
本系列专题是我通过阅读Swift2.2语言开发文档，翻译总结加上自己的理解整理而成。其中大部分结构和内容都来自开发文档，有疏漏和错误之处，还望更多朋友指出，共同交流进步，我的QQ：316045346。
文中提及的部分技术、工具可能带有一定攻击性，仅供安全学习和教学用途，禁止非法使用！ 软件介绍 本软件是一款为白帽子提供网站安全检测的软件，软件完全免费,您可以使用本软件对站点进行分析，从侧面来帮助您获
摘要：以大规模和低成本收集的数据（例如卫星和街道图像）有可能显着提高分辨率，空间覆盖率和测量城市不平等现象的时间频率。对于给定的地理区域，通常可以使用来自不同来源的多种类型的数据。然而，由于联合使用方法上的困难，大多数研究在进行测量时都使用单一类型的输入数据。我们提出了两种基于深度学习的方法，以结合利用卫星图像和街道图像来测量城市不平等现象。我们以伦敦为例，对三项选定的产出进行了案例研究，每项产出均按十分位类别衡量：收入，人满为患和环境剥夺。我们使用平均绝对误差（MAE）将我们提出的多峰模型与相应的单峰模型的性能进行比较。首先，将卫星图块附加到街道级别的图像上，以增强对可获得街道图像的位置的预测，从而将精确度提高20％，10％和9％，以收入，人满为患和居住环境的十分位数为单位。据我们所知，第二种方法是新颖的，它使用U-Net体系结构以高空间分辨率（例如，在我们的实验中为伦敦的3 m×3 m像素）对城市中的所有网格单元进行预测。它可以利用全市范围内的卫星图像可用性，以及从可用的街道级别图像中获得的稀疏信息，从而将准确性提高6％，10％和11％。我们还显示了两种方法的预测图示例，以直观地突出显示性能差异。
在过去的几年里，Python已成为数据科学和人工智能的通用语言，所有使用Python作为主要界面语言的着名深度学习框架（Keras，Pytorch，MXNet）。与竞争语言相比，Python在DS和AI的几乎每个方面都可以与之竞争或超越：最新的机器学习算法及其高效实现（Scikit-Learn，LightGBM，XGBoost），数据处理和分析（Pandas，cuDF），高效的数值计算库（Numpy） ，PyPy，Numba），GPU计算（CuPY）和Web API编程（Flask，Celery）。
近年来，卷积神经网络（CNN）以其局部权值共享的特殊结构在语音识别和图像处理等方面得到了快速发展，特别是大型图像处理方面，更是表现出色，逐渐成为了行业内一个重要的技术选择。 不过，好用并不代表万能。这里 AI 科技评论从一个卫星图像分析的具体实例出发，介绍了CNN建模和本地拉普拉斯滤波这两种分析技术的效果对比，最终我们发现，本地拉普拉斯滤波的效果反而更好。 卷积神经网络 为了从卫星图像中分析和评估一项自然灾害造成的损失，首先需要得到相关地理区域实时的高分辨率的卫星图像，这是进行后续所有分析的数据基础。目
可以直接使用list()创建一个新的列表，或者，使用list()将一个对象转换成列表。
由于会处理一些json数据，内部字典，列表，元租傻傻分不清，所以这里总结一下他们的特点，便于提取数据 想要知道跟多看官方文档，很详细 https://www.runoob.com/python/python-lists.html 我是看了官方文档后总结后我自己的
在python中，数据类型主要由以下几类组成： 列表（list）: [a, b] 元组（tuple）：（a, b, ） 集合（set）： {a, b} 字典（Dictonary）: {a: ‘aaa’, b: ‘bbb’} 1. 列表 列表(List) 列表是Python中使用最频繁的数据类型，专门用于存储一串信息 列表是一种有序和可更改的集合。允许重复的元素 列表使用[]定义，元素之间使用，分隔。例：[1,2, ...] 列表的索引从位置0开始 索引就是元素在列表中的位置编号，索引又可以被称为下标 注意
一、字典是python中最灵活的内置数据结构类型，如果把列表看作是有序的对象集合，那么字典就是无序的集合，字典和列表的主要差别在于：字典当中的元素是通过键来存取的，而不是通过偏移量存取。python字典的主要属性如下：
序列对应于数学中的数列，它是一串有序的元素向量，当我们想要锁定数列中的某一个数值时，通过下标索引便可以准确地找出我们所需要的那个值。序列类型相比于集合类型在实际应用中使用频率更高。通用的序列操作，即字符串、列表 、元组都可以进行的操作，诸如索引、分片、序列相加、乘法、成员资格、长度、最小值、最大值等方法。
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pop 按照索引删除 列表.pop(索引), 会返回删除内容
要使用 Python ，首先要把它安装到你电脑里。打开 Python 官网 下载安装包。
Google IO 2016年的大会在北京召开的时候，Google公布了一批Google中国的开发者资源网站，方便中国的开发者访问以及进行软件网站等开发，为了纪念这一里程碑的事件，我还写了一篇文章来介绍Google的这个中国开发者资源网站，可以参见Google Developers 中国网站发布。
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