其实2019个人所得税申报3月份就开始了（截止时间6月30日），我一直没弄，正好趁周末搞了下，花了1个小时左右，成功退税1800，这里就分享下，先说明下操作流程： 下载个人所得税APP（网页版也可以） 综合所得年度汇算。 系统会自动显示你的收入情况、纳税情况及退税金额。 选择绑定的银行卡申报退税。 专项扣除填报 先来说下应纳税所得额=综合所得额（工资+劳务80%+稿酬80%70%+特许80%）-免征（6万以内）-扣除（专项：三险一金（公司扣了），附加（子女教育（1.2万/年/人），继续教育（考证成功 简单点就是 应纳税所得额 = 综合所得额– 免征额– 扣除额，更详细可以看看李永乐老师的视频 https://www.weibo.com/3325704142/IDT676Uvl ? 综合所得年度汇算 接下来选择综合所得年度汇算（标准申报）https://etax.chinatax.gov.cn/declare/ndhsqj/doing.html ，选择使用已申报数据填写。
现代芯片设计流程。 机器学习 (ML) 在我们的生活中扮演着重要角色，并广泛应用于各种场景。机器学习方法，包括传统算法和深度学习算法，在解决分类、检测和设计空间探索问题上取得了惊人的成绩。 这些研究几乎涵盖了芯片设计流程的所有阶段，包括设计空间缩减与探索、逻辑综合、布局、布线、测试、验证、制造等。 利用 ML 进行结果估计 首先是对时序、资源使用和操作延时的估计。下图 2 展示了时序与资源使用预测的整体工作流。Dai et al. [30] 提出的工作流可分为两个步骤：数据处理和训练估计模型。 如图 11 所示，该流程包括从系统级到设备级的自上而下设计步骤，以及自下而上的布局综合和验证。 ? 用于设备尺寸自动化的机器学习 下表 5 列举了用于设备尺寸自动化的多种机器学习算法及其性能： ? 下表 8 从算法、输入与输出三个角度汇总了每类的代表性工作以及典型的模型设置： ? 数据准备 数据集的数量和质量对模型的性能至关重要。
Vite学习指南，基于腾讯云Webify部署项目。
2020年Java原创面试题库连载中 【000期】Java最全面试题库思维导图 【020期】JavaSE系列面试题汇总（共18篇） 【028期】JavaWeb系列面试题汇总（共10篇） 【042期 】JavaEE系列面试题汇总（共13篇） 【049期】数据库系列面试题汇总（共6篇） 【053期】中间件系列面试题汇总（共3篇） 【065期】数据结构与算法面试题汇总（共11篇） 【076期】分布式面试题汇总 （共10篇） 【077期】综合面试题系列（一） 【078期】综合面试题系列（二） 【079期】综合面试题系列（三） 【080期】综合面试题系列（四） 【081期】综合面试题系列（五） 【082期】综合面试题系列 作者：一起web编程 来源：http://suo.im/5EWN3k 今天看下签到功能怎么选择？ 现在的网站和app开发中，签到是一个很常见的功能，如微博签到送积分，签到排行榜 ? 优缺点比较 1.直接MySQL 思路简单，容易实现； 缺点：占用空间大，表更新比较多，影响性能，数据量大时需要用cache辅助； 2.Redis bitmap 优点是: 占用空间很小，纯内存操作，速度快
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与早先的综述工作不同，文章没有将算法按照融合阶段的不同分为早期、中期和后期融合，而是按照具体的融合操作来进行了分类，比如基于注意力机制（attention mechanism）或双线性汇总（bilinear 这是因为近来流行的基于深度学习的多模态方法，几乎都可以粗略的归类为中期融合，但它们具体使用的融合操作却往往多样而且复杂。 论文中综述的所有融合方法几乎都属于中期融合，但根据具体融合操作不同，可以粗略的划分为基于拼接和线性组合等简单融合操作的方法、基于注意力机制的融合方法和基于双线性汇总的融合方法。 除注意力机制外，双线性汇总也是近年来非常流行的多模态信息融合方法。 正因如此，双线性汇总面临的主要问题之一是如何有效计算通过向量外积引入的众多参数以避免过拟合等问题。一些流行的双线性汇总方法通过对向量外积做不同类型的低秩矩阵分解或张量分解等方式来解决这一问题。
2020年Java原创面试题库连载中 【000期】Java最全面试题库思维导图 【020期】JavaSE系列面试题汇总（共18篇） 【028期】JavaWeb系列面试题汇总（共10篇） 【042期 为了解决这个问题，CPU厂商在CPU中内置了少量的高速缓存以解决IO速度和CPU运算速度之间的不匹配问题。 带有高速缓存的CPU执行计算的流程 程序以及数据被加载到主内存 指令和数据被加载到CPU的高速缓存 CPU执行指令，把结果写到高速缓存 高速缓存中的数据写回主内存 ? 目前流行的多级缓存结构 由于CPU的运算速度超越了1级缓存的数据IO能力，CPU厂商又引入了多级的缓存结构。 多级缓存结构 ? 一个处于M状态的缓存行必须时刻监听所有试图读该缓存行相对就主存的操作，这种操作必须在缓存将该缓存行写回主存并将状态变成S状态之前被延迟执行。
2020年Java原创面试题库连载中 【000期】Java最全面试题库思维导图 【020期】JavaSE系列面试题汇总（共18篇） 【028期】JavaWeb系列面试题汇总（共10篇） 【042期 】JavaEE系列面试题汇总（共13篇） 【049期】数据库系列面试题汇总（共6篇） 【053期】中间件系列面试题汇总（共3篇） 【065期】数据结构与算法面试题汇总（共11篇） 【076期】分布式面试题汇总 来源 | https://urlify.cn/YjY322 Sentinel是阿里巴巴开源的限流器熔断器，并且带有可视化操作界面。 Sentinel 以流量为切入点，从流量控制、熔断降级、系统负载保护等多个维度保护服务的稳定性。 发现已经被拦截了，限流已经生效。 这样就完成了一次简单的限流操作，并且能看到各接口的QPS的统计。 ?
2020年Java原创面试题库连载中 【000期】Java最全面试题库思维导图 【020期】JavaSE系列面试题汇总（共18篇） 【028期】JavaWeb系列面试题汇总（共10篇） 【042期 】JavaEE系列面试题汇总（共13篇） 【049期】数据库系列面试题汇总（共6篇） 【053期】中间件系列面试题汇总（共3篇） 【065期】数据结构与算法面试题汇总（共11篇） 【076期】分布式面试题汇总 有时候突然发现依赖的某个包下面的某个类找不到了点击去发现它是存在的，并且怎么刷新 Maven 项目都不起作用等奇怪性问题综合解决方案 ? 它会清除之前项目记录的缓存信息（确定后才在用） 6. 新建一个目录发现项目目录自动聚合在一起了 ? 点击它后就能让项目目录以单个目录的形式呈现，不会聚合如下 ? 7. 每次新建一个项目都得重新开一个 Idea 窗口太麻烦 ? ? Debug 操作按钮不见了 ? ? 右键 Debug 按钮 ? 13. 快捷键冲突 ? ? 14. 项目目录和文件结构展示混乱 ? ? ? ?
2020年Java原创面试题库连载中 【000期】Java最全面试题库思维导图 【020期】JavaSE系列面试题汇总（共18篇） 【028期】JavaWeb系列面试题汇总（共10篇） 【042期 】JavaEE系列面试题汇总（共13篇） 【049期】数据库系列面试题汇总（共6篇） 【053期】中间件系列面试题汇总（共3篇） 【065期】数据结构与算法面试题汇总（共11篇） 【076期】分布式面试题汇总 第二个方案，分成多次占用锁，串行执行，不占有锁的间隙其他客户端可以工作，类似于现在多任务操作系统的时间分片调度，大家分片使用资源，不直接影响使用。 第三个方案，自己制造了锁竞争，加剧并发。 至于选哪一种方案要结合实际场景，综合考虑各个因素吧，比如表的大小，并发量，业务对此表的依赖程度等。 这样不仅可以控制删除数据的条数，让操作更安全，还可以减小加锁的范围。所以，在 delete 后加 limit 是个值得养成的好习惯。
2020年Java原创面试题库连载中 【000期】Java最全面试题库思维导图 【020期】JavaSE系列面试题汇总（共18篇） 【028期】JavaWeb系列面试题汇总（共10篇） 【042期 账号系统，符文系统，英雄系统，皮肤系统，好友系统，好友之间 Messaging，这些都是常规操作，如果流量足够大，当然可以用微服务的架构去做。 (比如想象对方在 A 你的水晶，每一次 A 的操作都是一个 Event，被 Streaming 到服务端的沙盒中，沙盒中有一个流处理器，每次接收到一个你水晶被 A 的 Event 都会计算一下你水晶爆了没 ②游戏逻辑服务器本身(比如斗地主等棋牌)因为网络响应性能要求问题(玩家对每个操作的反馈时长敏感度远高于业务系统)，所以游戏服务器都是有状态的。 ⑥自动扩容在游戏这边叫做开服，早就有固定流程和工具和限流方式了。 ⑦游戏很多操作不存在服务降级熔断，不行就要直接报错给用户。
今天跟大家推荐一个Github项目，来自NAVER Clova AI Research的hwalsuklee同学汇总了近几年的基于深度学习进行文本检测、识别的论文、代码、数据集、教程资源，非常值得参考。 作者首先统计了深度学习OCR方向的文献： ? 可见这个方向基于深度学习的技术是大势所趋。 下面是作者用论文发表时间和相应精度制作的散点图，可见该领域算法精度几乎是以45度角直线上升式发展。 ? ? 文本识别汇总 文本识别的精度是在四个数据集上比较的，如下图。 ? 下面是来自两个数据集的散点图，同样识别技术也几乎以45度角直线式发展。 ? ? 端到端文本识别 即包含文本检测与识别的全流程的算法。 ? 综合看，来自商汤科技的FOTS和来自华科的Mask TextSpotter都很优秀。
在上一篇【ArcGIS技巧】利用ArcGIS做土地利用变化分析（二）中讲了如何去汇总统计分析各类数据，这篇呢讲流量分析，本次讲的这个流量分析很简单，没有涉及细化地类分析，面积平差，线状地物调平，行政区调入调出异常检查等 ，还得保持核心竞争力~~ 环境：WIN10 软件：ArcGIS10.2.2 软件准备：ArcMAP、Excel 数据准备：第一个教程的矢量结果 期望结果：得出各种地类的面积流向 1、开ArcMAP 工具位置：系统工具箱——数据管理工具——制图综合——融合 3、对融合后的数据进行相交处理，检查两年度的变化。 6、将2019年的数据放在列，2020年的数据放在行，值里面放面积字段，此处因为我未重新计算面积，所以直接使用Shape_Area字段。 为了大家更好的操作~，我直接做了一个模型，大家把自己的数据加载进去使用就好啦！傻瓜一键式操作！获取方法见文末哟~ ? 以上就是今天ArcGIS做土地利用变化分析（三）的教程，应该会对你们有所帮助！
彭军的履历，是由一系列蜚声全球的名字组成的，他毕业于斯坦福大学，曾在谷歌等全球一流互联网公司供职10年以上，最终决定创业的时候，他已经是百度最高的T11级首席架构师，同级别的工程师更是以个位数计。 彭军的合伙人楼天城同样师出名门，是华人图灵奖（计算机诺贝尔奖）得主姚期智院士的得意弟子，当年中国公认的大学生计算机编程第一人，在CEOI、ACM界无人不晓其大名，人称“楼教主”。 图 | Pony.ai联合创始人兼CEO Pony.ai的星辰大海 红杉汇：Pony.ai在上个月成功拿到了北京T3级自动驾驶路测牌照，这块牌照的考取难度有多大？ 相比其他公司，Pony.ai拿到T3要顺利得多，说明了Pony.ai在自动驾驶技术水平上已经达到了目前行业的超一流水准，另外在资金等其他方面也没有短板，这是对我们综合实力的肯定。 彭军：自动驾驶方案是一个非常复杂的系统性工程，可以类比手机的设计过程：是用指纹、刷脸还是密码开机？如何把操作系统和硬件有机结合起来？
前言 上次盘点了2019年 目标检测和图像分割 比较亮眼的综述汇总，详见： 大盘点 | 2019年4篇目标检测算法最佳综述 大盘点 | 2019年5篇图像分割算法最佳综述 上述两篇文章得到很多 CVers 月 作者机构：中国矿业大学 链接：https://arxiv.org/abs/1910.09761 推荐指数：★★★★ 注：25页的目标跟踪综述，共计185篇参考文献。 目标跟踪系统框架流程 ? 相关滤波目标跟踪通用框架 ? 多目标跟踪通用流程 ? DeepSORT ? ? 介绍14种常用视觉跟踪数据集，超过50种历年的SOTA算法(如SiamRPN++)。 ? 目标跟踪纵览 ? 基于深度学习的目标跟踪方法时间线 ? 基于深度学习的目标跟踪方法分类 ?
同时，所有项目建设不得增加地方政府债务。 ， 研制具有高适应性、高可扩展性、安全可靠的新一代超融合云操作系统。 指标要求： 操作系统须支持包括FPGA 、GPU 等异构计算设备、非易失内存等存储设备虚拟化及统一资源调度，支持虚拟机、容器、大数据、深度学习、HPC 应用等负载的超融合调度， 单个负载支持各类内存超过 物流领域要建立多式联运综合物流数据服务体系，加强与各类运输信息平台、物流交易信息平台、相关政务信息平台的对接， 探索多式联运综合物流的大数据分析挖掘和创新应用， 实现物流、商流、资金流、信息流的汇集融合互通 二、组织申报和实施要求 （一） 请各项目汇总申报单位结合本地产业发展实际， 加强公益性、基础性、战略性公共服务平台建设， 择优选择发展基础好的项目予以申报，要求所申报项目未获得过同类专项国家补助资金支持
前言 上次盘点了2019年 目标检测比较亮眼的综述汇总，详见： 大盘点 | 2019年4篇目标检测算法最佳综述。 很多 CVers在微信学术交流群反映：有没有图像分割的综述大盘点，有没有目标跟踪的综述大盘点，有没有... 其实图像分割包含的子方向比较多，如语义分割、实例分割、全景分割，甚至还可以把医学图像包含进来（有些就不是2D Image），这里并不做严格要求，看情况符合就好。 本综述介绍了从2013年到2019年，主流的30多种分割算法（含语义/实例分割），50多种数据集。 ? 深度学习主流的模块"操作"示意图 ? 图像分割数据集 ? 基于深度学习的主要分割算法 ? 在PASCAL VOC 2012数据集上的算法性能对比 ---- 【4】Deep learning for cardiac image segmentation: A review 时间：2019年11
答辩汇报成绩由演示结果（15%）和回答问题（15%）两部分成绩构成，平时成绩由考勤、实训项目学习报告综合评定。 ---- ---- ---- 《智能机器人技术综合实训》 课程编号：16300277 课程名称：智能机器人技术综合实训 学分学时：2/2周 先修课程：《机器人系统设计与控制技术》、《人机智能交互技术》、 《机器人感知及信息融合技术》 适用专业：自动化（机器人方向）、机器人工程 课程性质：专业选修课 考核方式：考查 考核形式：实训报告、实训操作和实训答辩 建议教材：《ROS Robotics Projects ---- ---- ---- 实训课程包括丰富的机器人仿真和实验案例，涉及Windows和Ubuntu系统多款机器人软件的使用、包括人脸识别、语音识别、手势操作、深度学习、自动驾驶汽车、网络控制机器人等多个应用实例 ---- 每个学生进行独立的答辩，除了演示综合实训项目的效果以外，还要就实训项目及相关知识回答教师的问题，巩固并加深所学过的机器人项目。 ---- ----
2020年Java原创面试题库连载中 【000期】Java最全面试题库思维导图 【020期】JavaSE系列面试题汇总（共18篇） 【028期】JavaWeb系列面试题汇总（共10篇） 【042期 】JavaEE系列面试题汇总（共13篇） 【049期】数据库系列面试题汇总（共6篇） 【053期】中间件系列面试题汇总（共3篇） 【065期】数据结构与算法面试题汇总（共11篇） 【076期】分布式面试题汇总 总算符合要求了，并发60的时候响应时间达到32ms，而我又发现了新的优化点。 ? 接口中居然还有查数据库的操作，这可不能忍，排查之后去掉了一些不必要的依赖。 针对本次优化的总结 1、一定要绝对避免循环查数据库和缓存（PS：循环里面就不能有查询缓存，更不能有查询数据库的操作，因为循环的次数没法控制）； 2、对于API接口的话，一般都是直接查缓存的，没有查数据库的 看到这里，证明有所收获必须点个在看支持呀，喵
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