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如何构建局域网极速云盘(速度神快)--局域网内共享文件详解

下面我来介绍一下。跟我上面所说的话完全无关的一个东西,局域网内共享文件夹的办法。~~另外我多说一句,我共享文件夹的共享方法只在windows下成功,mac下无论如何都有问题,在windows电脑上无法登陆mac共享出来的文件~~。不过我们要的效果已经达到了,我们的公共共享文件夹建立在windows电脑上,但是mac具有对它的读写的权限。所以说在哪儿是无所谓的,因为这个文件夹里面的东西已经通过路由器沟通在两部电脑上,任何一部电脑都可以十分迅速的访问,我把一部电影放上去,电脑给出一个类似网址的链接,而不是整个的复制过去,所以上传只需要半秒钟,你在另外一台电脑上打开这个文件,不管他多大,也只要半秒钟就可以打开,哪怕是高清无码的电影!!!~~~~

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Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks

最先进的目标检测网络依赖于区域建议算法来假设目标位置。SPPnet和Faster R-CNN等技术的进步,降低了检测网络的运行时间,但是暴露了区域提案计算的瓶颈。在这项工作中,我们引入了一个与检测网络共享全图像卷积特性的区域建议网络(RPN),从而实现了几乎免费的区域建议。RPN是一个完全卷积的网络,它同时预测每个位置的目标边界和目标得分。对RPN进行端到端训练,生成高质量的区域建议,Faster R-CNN对其进行检测。通过共享卷积特性,我们进一步将RPN和Faster R-CNN合并成一个单独的网络——使用最近流行的具有“Attention”机制的神经网络术语,RPN组件告诉统一的网络去哪里看。对于非常深的VGG-16型号,我们的检测系统在GPU上帧率为5帧(包括所有步骤),同时在PASCAL VOC 2007、2012和MS COCO数据集上实现了最先进的目标检测精度,每张图像只有300个proposal。在ILSVRC和COCO 2015年的比赛中,Faster R-CNN和RPN是在多个赛道上获得第一名的基础。

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