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    Domain Adaptation for CNN Based IrisSegmentation

    卷积神经网络在解决图像分割等关键人工视觉挑战方面取得了巨大成功。然而,训练这些网络通常需要大量标记的数据,而数据标记是一项昂贵而耗时的任务,因为涉及到大量的人力工作。在本文中,我们提出了两种像素级的域自适应方法,介绍了一种基于CNN的虹膜分割训练模型。基于我们的实验,所提出的方法可以有效地将源数据库的域转移到目标数据库的域,产生新的自适应数据库。然后,使用调整后的数据库来训练用于目标数据库中虹膜纹理分割的细胞神经网络,从而消除了对目标标记数据的需要。我们还指出,为新的虹膜分割任务训练特定的CNN,保持最佳分割分数,使用非常少量的训练样本是可能的。

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    数据库10 大常见安全问题盘点

    数据库已经成为黑客的主要攻击目标,因为它们存储着大量有价值和敏感的信息。 这些信息包括金融、知识产权以及企业数据等各方面的内容。网络罪犯开始从入侵在线业务服务器和破坏数据库中大量获利,因此,确保数据库的安全成为越来越重要的命题。 网络的高速发展为企业和个人都带来了无限机遇,随着在线业务变得越来越流行,接触全球客户也成为点指间能够实现的事情。想要建立一个在线业务,最重要的就是建立一个全面的数据库,与此同时,保护你共享在网络中的数据安全也是至关重要的。 尽管意识到数据库安全的重要性,但开发者在开发、集成应用程序

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    C/C++程序猿必须熟练应用的开源项目

    作为一个经验丰富的C/C++程序猿, 肯定亲手写过各种功能的代码, 比方封装过数据库訪问的类, 封装过网络通信的类,封装过日志操作的类, 封装过文件訪问的类, 封装过UI界面库等, 也在实际的项目中应用过, 可是回过头细致想想,事实上曾经自己写过的这些代码,仅仅能是在特定的项目或者特定的环境中使用, 对于自己来说, 在不同的项目中应用, 仅仅须要复制代码, 改改也就能够了, 由于自己写的代码自己非常熟悉。问题是, 你封装的这些库, 在给别人使用的时候, 别人用起来是否非常方便, 跨平台方面是不是也非常通用, 性能是不是足够的好, 是不是支持多线程, 功能是不是也足够强大,能够适用于各种不同的需求。假设你上面这些都做到了, 证明你在这个库上确实花费了一番功夫, 经过了持续的改进和优化。

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    领券