介绍

  Facebook AI Research 开源了 Faster R-CNN 和 Mask R-CNN 的 PyTorch 1.0 实现框架:MaskRCNN-Benchmark。他的性能相对更快,并且占用更少的 GPU 内存,它的亮点如下:

  • PyTorch 1.0: 相当或者超越 Detectron 准确率的 RPN、Faster R-CNN 和 Mask R-CNN 的实现;
  • 非常快: 训练速度是 Detectron 的两倍,是 mmdection 的 1.3 倍。
  • 节省内存: 在训练过程中使用的 GPU 内存比 mmdetection 少大约 500MB;
  • 使用多 GPU 训练和推理;
  • 批量化推理:可以在每 GPU 每批量上使用多张图像进行推理;
  • 支持 CPU inference: 可以在 CPU 上运行。
  • 提供几乎所有参考 Mask R-CNN 和 Faster R-CNN 配置的预训练模型,具有 1x 的 schedule。

  这篇文章主要是记录我使用 Mask R-CNN benchmark 框架训练自定义数据集的过程,总的来说还是比较容易上手的,当然也有一些问题出现。下面便是使用的情况。

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补充一下

  • 最近半年的时间我都在准备研究生考试,因此没有继续学习Java的主流框架。初试成绩出来后,按照以往的分数线我是可以参加复试的,所以这两个月在准备复试机试。考虑到可以使用eclipse (JAVA 6)的编译器,因此准备用Java来准备。虽然Java没有C/C++的速度,但是我更熟悉Java。
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简介

  • Spring Data : Spring 的一个子项目。用于简化数据库访问,支持NoSQL 和关系数据存储。其主要目标是使数据库的访问变得方便快捷。
  • SpringData项目所支持NoSQL存储:
    • MongoDB (文档数据库)
    • Neo4j(图形数据库)
    • Redis(键/值存储)
    • Hbase(列族数据库)
  • SpringData项目所支持的关系数据存储技术:

概念

  正则表达式,又称规则表达式,简称为regex,是文本模式的表示方法。正则表通常被用来检索、替换那些符合某个模式(规则)的文本。

  正则表达式是对字符串操作的一种逻辑公式,就是用事先定义好的一些特定字符、及这些特定字符的组合,组成一个“规则字符串”,这个“规则字符串”用来表达对字符串的一种过滤逻辑。

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SpringMVC运行流程

  SpringMVC框架是Spring为展现层提供的基于MVC设计理念的优秀Web框架,是目前最主流的MVC框架之一。而它的强大之处就是通过一套MVC注解,让POJO成为处理请求的控制器,而无需实现任何的接口。

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将配置信息放置在properties文件中

  在之前说明如何初步配置MyBatis文件时我们都是将数据库配置信息写在xml文件下或者是代码块中,这样做有一定的安全隐患。因此我们可以将配置信息单独地放置在properties文件中,然后在config.xml文件下引入properties文件,具体做法如下:

  • 在resources目录下新建config.properties文件。
  • 在config.properties文件中写入数据库的基本配置信息。
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概述

  在上一篇文章MyBatis 配置详解中已经详细地介绍了MyBatis的配置环境,算是对MyBatis有了初步的理解了。今天讲下如何使用MyBatis对数据表进行进行增删改查,本文使用的测试环境是上一篇文章中的测试环境。

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介绍

  在Java的I/O类库中,总共有4种类型的操作。其中java.io.InputStream和java.io.OutputStream分别表示字节输入流和字节输出流,它们都是抽象类,不能实例化,数据流中的最小单位是字节,所以叫做字节流。在这里,只介绍字节流的概念和操作。其他I/O流的概念请参考Java IO 工作机制
字节流

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介绍

  URL(Uniform Resource Locator)中文名为统一资源定位符,有时也被俗称为网页地址。表示为互联网上的资源,如网页或者FTP地址。

URL可以分为如下几部分:

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protocol://host:port/path?query#fragment

protocol(协议)可以是HTTP、HTTPS、FTP、和File,host为域名,post为端口号,path为 文件路径及文件夹。

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