压缩、去重等技术调研一、导论数据压缩的分类压缩的性能指标二、数据压缩的信息论基础信息的定义互信息和自信息熵信源编码定理信道容量信道编码定理（香农第二定理）率失真理论三、统计编码3.1 概述变长码最佳变长编码定理3.2 香农-范诺编码3.3 霍夫曼编码自适应霍夫曼编码3.4
1. 简单介绍：Flutter是google发布的一个用于创建跨平台、高性能移动应用框架，目前可以使用在Android、iOS、Web乃至桌面应用上。 2. 前景： Cordova：Apache项目，其实现原理就是内部封装了一个WebView，然后通过web技术编写移动应用，性能很低。 Weex或React Native：采用Web开发技术栈，将UI
之前做数字图像处理时的作业，整理上来备份一下。 近年来，目标检测在深度学习这波浪潮下经历了快速迭代和发展，包括两阶段的R-CNN, Fast R-CNN, Faster R-CNN, Mask R-CNN系列的方法，更加上了FPN，FCN，Focal Loss等多种技巧，由于准确度较好，目前仍然在各种检测任务扮演者重要的角色，包括在
市场和行业的区别 市场:由消费者和他们的需求构成 行业:提供可替代商品的公司构成 市场与行业的关系 市场关系指的是供应商与顾客作为买卖双方的关系，主要包括顾客与供应商关系、分销渠道关系、顾客与服务提供者等17种关系。 行业一般是指其按生产同类产品或具有相同工艺过程
产品调研 1.市场和行业的区别 市场:由消费者和他们的需求构成 行业:提供可替代商品的公司构成 2.市场与行业的关系 3.从宏观和微观区分市场和行业 4.需求是产品
语音识别简介 语音识别（speech recognition）技术，也被称为自动语音识别（英语：Automatic Speech Recognition, ASR）、计算机语音识别（英语：Computer Speech Recognition）或是语音转文本识别（英语：Speech To Text, STT），其目标是以计算机自动将人类的语音内容转换为相应的文字。 按照不同纬度
1） 激活函数（Activation Function） 背景 深度学习的基本原理是基于人工神经网络，信号从一个神经元进入，经过非线性的activation function，传入到下一层神经元；再经过该层神经元的activate，继续往下传递，如此循环往复，直到输出层。正是由于这些非线性函数的反复叠加，才使得神经网络有足够的c
Mysql1、Mysql一致性校验工具(pt-table-checksum)：https://www.percona.com/doc/percona-toolkit/LATEST/pt-table-checksum.html binlog replication的校验。对应于redis就是aof。 2、Mysql一致性校验方案(Baron Schwartz)： https://www.xaprb.com/blog/2007/04/07/how-to-know-if-
第一，开始学习： 思考题： （1）你的项目有哪些值得关注的竞争对手？为什么是这些，你是如何分类的？ （2）拿出其中一个产品，你会怎么分析他？ 第一，《明确调研目标》（补充） 1，调研4大类问题： （1）选择题：N个方向中选1-3个最靠谱的方向来创业。 （2）解答题：验证1-3个模式可行性，通过调研直接获得答案。 （3）设计题：通过
一：简介 前面我写了业务、产品、技术的一点看法，我也想更多的了解产品，技术跟产品要怎么配合，才能更好的做出用户满意的产品。 下面是我读《产品的视角》一书，看到的产品经理能力模型。 我有几点感想： 1、任何职位要做到很好，需要的能力都是综合的。 2、要做到一个合格的产品经理，需要
我们所说的设计调研的范围非常广，通常包括市场调研、用户调研等等，也分为一手资料调研和二手举例，来解答一下题主的疑问。 首先，对于多数设计项目而言，设计调研是很有必要的，甚至可以说，设计调研是设计专业学生和设计师在工作学习中必须掌握的一项基本技能。其中，市场调研占有很大的比
原文链接：http://suo.im/4DaGl2 摘要：IBM Security和Ponemon Institute联合发布2019年度数据泄露成本调研报告，该报告基于对2018年7月至2019年4月期间的全球16个国家和地区的17个行业的507家公司发生的数据泄露事件进行调查。 小编第一时间拿到了 IBM 和P
第二天进公司，就叫我调研myScript作为手写板的可行性，又不能不做，哎~ myScript效果十分的奈斯，前端用canvas手写的文字、数学字符，都可以识别然后转换，不知道myScript是不是你想要的，可以先去看下他们的官网介绍 https://developer.myscript.com/math 最后说一点这个东西现在可是收费的，现
一 主要针对自动驾驶： 1.KITTI数据集： http://www.cvlibs.net/datasets/kitti/index.php（RGB+Lidar+GPS+IMU） KITTI数据集由德国卡尔斯鲁厄理工学院和丰田美国技术研究院联合创办，是目前国际上最大的自动驾驶场景下的计算机视觉算法评测数据集。该数据集用于评测立体图像 (stereo)，光流
一 主要针对自动驾驶： 1.KITTI数据集： http://www.cvlibs.net/datasets/kitti/index.php（RGB+Lidar+GPS+IMU） KITTI数据集由德国卡尔斯鲁厄理工学院和丰田美国技术研究院联合创办，是目前国际上最大的自动驾驶场景下的计算机视觉算法评测数据集。该数据集用于评测立体图像 (ste
使用 nacos 是服务配置中心，也是服务注册中心（如 zk 于 dubbo，eureka, consul 于 spring cloud），后续并会增强服务治理。nacos 中的配置文件由 (namespace, group, dataId) 三元组决定：namespace 顶级目录（常用场景之一是区分不同环境的配置）group 配置集分组dataId 配置集
可以做的事情： It extends the observer pattern to support sequences of data/events and adds operators that allow you to compose sequences together declaratively while abstracting away concerns about things like low-level threading, synchronization, thread-safety
在做网络安全市场调研分析报告这块，老外一直比较会玩，尽管国内的咨询机构和媒体也在快速跟上。针对国外的分析报告，就我个人认可的权威性而言，Gartner自然是排在我心目中第一位的，其次是IDC、Forrester。这类报告的水平很大程度上取决于咨询机构的影响力和分析师的水平。而要说到问卷式
进程的描述PCB task_struct——PCB的一种，在linux中描述进程的结构体叫做task_struct. task_struct内容分类： 标识符：描述本进程的唯一标识符，用来区别其他进程 状态：任务状态，推出代码，退出信号等 优先级：相对于其他进程的优先级 程序计数器：程序中即将被执行的下一条指令的地址 内存
一、服务端实现 1、OpenLdap 2、ApacheDS 二、OpenLdap 1、https://segmentfault.com/a/1190000014683418 三、ApacheDS 四、界面维护 1、ApacheLdapStudio 2、phpldapadmin
Jmeter 支持协议：Rest、soap、websocket、socket 作用：功能，服务端性能 参数化数据来源：1.用户定义的变量(testPlan,配置原件);2.前置、后置处理器;3.Csvdataset、randomvariable; 报告：监听器(结果数,聚合报告等)可导出到文件，可导出JTL、CSV文件、通过插件可导出HTML（Jmeter3自带） 日志：jm
《你说对就队》第四次作业：项目需求调研与分析 内容 项目 这个作业属于哪个课程 【教师主页】 这个作业的要求在哪里 【作业要求】 团队名称 《你说对就队》 作业学习目标 1.探索团队软件项目需求获取技巧与方法2.学会利用UML模型描述用户需求3.学习编写软件需求规格说
项目 内容 这个作业属于哪个课程 2016级计算机科学与工程学院软件工程（西北师范大学） 这个作业的要求在哪里 实验八 团队作业4：基于原型的团队项目需求调研与分析 团队名称 《hello--world团队》 作业学习目标 (1)体验以原型设计为基础的团队软件项目需求获取技巧与方法
问题 工作中需要同步一些数据，大概接近百万条的量级，更新时间非常慢，需要7个多小时，更新的频率是每周一次。随着数据量的一步步增加，时间也越来越多，逐渐成为一个风险因子，于是想到要尝试做一些优化，降低同步时间。 分析 经过调查，需要同步的是TABLE_A，同步的过程可以简化表述为两步： Call AP
文章目录1. 激光雷达介绍激光雷达技术的起源激光雷达和有线相比的优势激光雷达的分类移动机器人携带传感器的类型SLAM问题的提出激光雷达和GPS的对比激光雷达特性和工作原理2. 国内外部分激光雷达制造厂商简介一、国内1 镭神智能2 思岚科技3 巨星科技4 大族激光二、国外1 美
