实时投票监听vote表，当当前投票人和开始时间会进行判断。如果时间不符合要求，或当前人为空。显示当前无投票数据
很多学生或者说是初学者在学习完成数据库的基础增删改查后就自认为在数据库这里就很熟悉了，但是不接触项目根本部知道需求，我这里准备了50个项目的基本需求来让大家来熟练各类项目的列信息，让大家更好的深入项目进行实战式的练习，可以让大家在后面面试的时候有更多更丰富的资历让大家可以与面试官侃侃而谈。
本方法是最简单易懂的方法，但是直接使用API来题解不能达到出题者的目的。因此还需要寻找更优解。
当前的3D目标检测方法受2D检测器的影响很大。为了利用2D检测器的架构，它们通常将3D点云转换为规则的网格，或依赖于在2D图像中检测来提取3D框。很少有人尝试直接检测点云中的物体。
双方观点对抗，各持自己的意见的时候，分输赢，这个时候就出现了投票功能来分上下。用户可以选择支持代表自己观点的一方进行投票，本文以红蓝双方投票为例，通过前后台交互，直观展示红蓝双方投票数和所占比例.
可选择充值金额，由于我们这里没有开通微信支付，所以这里是模拟支付，如果想实现微信支付，需要用营业执照注册一个企业小程序，并且要开通微信支付。如果想实现真实支付，可以找石头哥定制改造。
今天没加班确实无聊，晚上女朋友在研究投票，看了一眼感觉十有八九是骗局。自从上次研究投票后身边一大堆找刷票的，也尝试了几种系统，感觉大部分都有漏洞或是bug（对于写代码的来说bug和漏洞还是区分的很敏感，勿笑）。 还是回到主题，投票是一个地方美食投票，看了链接大概都猜到了是TP框架，只是没想到是TP3.2的框架，熟悉的TP漏洞都试过了，没希望。 框架 PHP的ThinkPHP 3.2.3 服务器 liunx（玩不来 最蛋疼） 用了百度云加速（有拦截 而且还找不到真实IP） 服务器装了安全狗（都讨厌也都喜欢的）
对于点云中的任意两点，其距离关系和方向关系（两点的法线方向）可以用来描述这一对点，并且描述的特征点具有可区分性。
给定一个大小为 n 的数组，找到其中的多数元素。多数元素是指在数组中出现次数 大于 ⌊ n/2 ⌋ 的元素。
这时候sql语句的优势就凸显出来，利用sql语句仅仅须要改改数字，就能让显示的内容彻底替换；
前面一篇文章我们已经给大家讲解了ZooKeeper的核心的原理，这一篇我们重点分析ZooKeeper的Leader选举算法。Leader的选举是ZooKeeper的最重要技术之一，也是保证分布式系统数据一致的关键。
上篇笔记从零创建了一个django项目，一个项目肯定是由多个模块组成的，比方说一个电商项目，包括支付模块，商品展示模块，商家用户聊天模块等等，这些模块便可称之为一个应用。
文章“3D Pose Estimation of Daily ObjectsUsing an RGB-D Camera”2012发表在IEEE/RSJInternational Conference on Intelligent Robots and Systems上，这篇文章对原始点对特征（PPF）作了一个很大的改进。
微信分享里总是有一些亲子活动，或者参加某些大赛需要进行投票，而面向的是所有人都可以参与，或者有限制一个人每天能投票同一个参与者3票之类的。。。这些应用场景有很多。假如一个投票系统做一次投票活动1小时之内预计有100万用户进行投票，而且用户投票完成后就能查看到投票的实时情况，这个场景这个问题我们使用redis+mysql冷热数据交换来解决就好了。
论文标题：Point Pair Features Based Object Detection and Pose Estimation Revisited
第18届年度KDnuggets软件投票又一次受到了分析、数据科学界和软件生产商的热情参与。与去年相似，约有2900人参与了此次投票。 最近几年，Python的使用增长率一直比R快，到今年，Python终于以微弱的优势超过了R的使用率 (52.6% Vs 52.1%)。然而最大的惊喜应该是深度学习工具的广泛共享和使用。 深度学习工具使用率 2017年深度学习有32%的使用率，而在2016年只有18%，2015年9%。谷歌Tensorflow迅速成为深度学习平台的领头者，以20.2%的使用率领先于其他平台。
最近KDnuggets针对数据科学家最常使用的算法作了一个调查，有一些意外的发现，包括最学术向的算法和最产业向的算法。 下面是调查结果，总调查人数是 844 人。 数据科学家最常用的Top 10种算法
原文链接：https://arxiv.org/pdf/2002.03923v1.pdf
大家好，今天为大家带来的文章是—— PVNet: Pixel-wise Voting Network for 6DoF Pose Estimation。
近日，著名数据科学网站 KDnuggets 发布了 2018 年数据科学和机器学习工具调查结果。超过 2000 人对自己「过去 12 个月内在项目开发中使用过的数据挖掘/机器学习工具和编程语言」进行了投票。
近日，KDnuggets网站公布了2018年度的数据科学和机器学习工具调查结果。2300多名参与者对自己“过去 12 个月内在项目开发中使用过的数据挖掘 / 机器学习工具和编程语言”进行了投票。
新智元报道 来源：kdnuggets 编译：肖琴 【新智元导读】近日，KDnuggets网站公布了2018年度的数据科学和机器学习工具调查结果。2300多名参与者对自己“过去 12 个月内在项目开
作者：Gregory Piatetsky 机器之心编译 近日，著名数据科学网站 KDnuggets 发布了 2018 年数据科学和机器学习工具调查结果。超过 2000 人对自己「过去 12 个月内在项目开发中使用过的数据挖掘/机器学习工具和编程语言」进行了投票。该统计还对过去三年来的排名进行了对比分析。此外，机器之心在文末发起了一个投票，快选出你心中最美的深度学习框架吧。 这份投票结果既有预料之内，也有预料之外的部分。数据显示，Python 作为机器学习常用的编程语言正在不断扩大领先优势，R 语言的使用率
大型公司的年会上总会进行一些优秀员工的评选，大学每个学期期末的时候总会进行奖学金的评选，等等……
Propser,接受Client请求,向集群提出提议(propose),并在发送冲突的时候，起到冲突调节的作用，向议员,替民众提出议案
名字：Neighbor-Vote: Improving Monocular 3D Object Detection through Neighbor Distance Voting
之前接到一个需求，设计一个类似H5 投票系统之类的小程序，我绞尽脑汁，冥思苦想，最后终于做了出来。 再次感谢 @文晓港 的ColorUI微信样式组件库，实在是开发者的好帮手。秉持开源精神，该小程序代码已全部开源。后台使用的云开发，申请个云开发环境，部署成功即可直接使用。
52CV曾经第一时间报道过Softer-NMS:CMU&旷视最新论文提出定位更加精确的目标检测算法，当时引起了不少读者对Softer-NMS的兴趣。
面试背景：社招、2 年开发工作经验。面试时间是今年 7.3 号，工作地点是长沙，面试总时长 50 分钟。
2017年12月14日OKEx上线DAT币。该币的官方网站是datum.org。通过阅读其白皮书，发现该币的技术实现依赖一个叫做BigchainDB的技术，号称可以大容量、低延迟、高吞吐量的实现区块链技术。比特币的可扩展性不好是众所周知的，这样一种神器当然会引起人的好奇心。搜了一下，找到了BigchainDB的论文，是2016年6月的技术。决定好好读一读。 废话不多说，我们直接看具体技术，下面会沿用原文章的章节编号。 ~~以下大部分是翻译稿~~ 4. BigchainDB描述 4.1原理 Bigch
圈里有高质量教程资料、可答疑解惑、助你高效解决问题 文章“Point Pair Feature-Based Pose Estimation with Multiple Edge Appearance Models (PPF-MEAM) for Robotic Bin Picking”2018年发表在《Sensors》，是近年来ppf方法的一个代表性的继承与发展。 一、算法主要框架
最近开发了一个只有3个页面的微信投票小项目 基本流程:一个微信号一天只能对一个参与者投一次票且一天总共可以对不同参与者投10次票 首页内容:展示所有投票参与者以及其得票数,按照编号排序(支持点击投票) 排行页内容:展示所有投票参与者以及其得票数,按照得票数排序 详情页内容:展示指定参与者以及其得票数(支持点击投票) 后台略过… 项目上线后服务器cpu长时间负载100%,仔细查看后发现几个主要问题: 首页和详情页js中没有对触发异步请求的请求中状态(已发出请求且未收到响应[搜索,下一页加载,投票操作])没
文章“A Method for 6D Pose Estimation of Free-Form Rigid Objects Using Point Pair Features on Range Data” 2018年发表在《sensors》上，是近年来对PPF方法的进一步继承与改进。
收到消息回复：当你不是输入关键词时，自动发送当前消息，如果输入的是关键词，就返回关键词所指定的内容
数组中占比超过一半的元素称之为主要元素。给你一个 整数 数组，找出其中的主要元素。
投票主页面： <!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd"> <html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml"> <head> <meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=utf-8" /> <title
本文作者系肖遥（花名），原甲骨文技术支持工程师 ，专注于Oracle RAC领域。个人主页:
1.待挖掘区块需要组装 在Ethereum 代码中，名为miner的包(package)负责向外提供一个“挖矿”得到的新区块，其主要结构体的UML关系图如下图所示： 处于入口的类是Miner，它作
Zookeeper概念 Zookeeper是分布式协调服务,用于管理大型主机,在分布式环境中协调和管理服务是很复杂的过程,Zookeeper通过简单的架构和API解决了这个问题Zookeeper实现分布式锁分布式锁三要素: 加锁 解锁 锁超时 Zookeeper数据结构类似树结构,由节点Znode组成 Znode分为四种类型: 持久节点(PERSISTENT): 默认节点类型,创建节点的客户端与Zookeeper断开连接后,节点依旧存在 持久节点顺序节点(PERSISTENT_SEQUENTIAL): 持
背景：我司是一家正处于高速发展，目前拥有数百万用户，年销售额近五十亿的社交电商公司。公司技术部建立之初，为了适应用户量的高速增长，与业务的不断变更迭代，在选用数据库的时候，经过调研对比我们选择了MongoDB。
点对特征是一种广泛应用的检测点云中三维物体的方法，但在存在传感器噪声和背景杂波的情况下，它们很容易失效。本文引入了新的采样和投票方案，可以很好地降低杂波和传感器噪声的影响。我们的实验表明，随着我们的改进，ppfs变得比最先进的方法更有竞争力，因为它在几个具有挑战性的基准上优于它们，成本很低。
Zookeeper是一个开源的分布式数据一致性的解决方案，分布式应用程序可以基于zookeeper实现数据发布订阅，负载均衡，命名服务，分布式协调，集群管理，分布式锁和分布式队列等一系列功能。
Zookeeper的数据模型是什么样子呢？它很像数据结构当中的树，也很像文件系统的目录。
本文实例讲述了PHP结合Redis+MySQL实现冷热数据交换应用案例。分享给大家供大家参考，具体如下：
2021年12月29日上午9时30分，紫光集团等七家企业实质合并重整案第二次债权人会议暨出资人组会议通过全国企业破产重整案件信息网召开。现将本次会议召开情况及表决结果公告如下： 一、 本次会议主要议程 本次会议议程主要包括：1. 管理人作执行职务报告；2. 管理人作债权申报和审查情况报告，并由债权人会议核查《债权表（三）》；3. 审计机构作审计工作情况说明；4. 评估机构作评估工作情况说明；5. 管理人介绍《重整计划（草案）》主要内容；6. 管理人回答债权人有关提问；7. 出资人审议表决出资人权益调整方
我最近在Kaggle上看到了美国大选的数据集。既然我们正在热烈讨论2020年的大选，我想分析一下之前的美国总统大选是个好主意。
群集仲裁的目的之一是防止群集出现网络分区的时候导致群集脑裂，脑裂是群集出现分区（或者叫分组）的结果，群集分区意味着两个分区都认为对方已经不存在或者失效，于是会争夺群集资源的控制权。脑裂的后果是两个分区各自同时且独立读写共享磁盘而导致磁盘数据混乱。
本文是秒杀系统的第三篇，通过实际代码讲解，帮助你了解秒杀系统设计的关键点，上手实际项目。
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