其中用到了非对称加密算法, 此算法分为公钥和私钥, 一个加密, 只能用另一个进行解密.
王豆豆现在怀着无比复杂的心情写下此文，谨以此文献给广大越挫越勇的软件测试人员们。 此刻为什么王豆豆的心情无比复杂呢？ 原因有三： 1.在临近年关的时候，好多小伙伴都放假了，王豆豆却还在加班上项目 2
小型企业在人力方面的管理往往是比较充足的，在信息录入方面的投入非常的微弱，有的中小企业仓库管理甚至让负责搬运的工作人员负责出入库的记录工作，这样就会导致信息出现错误，入库出库信息录入错误频频发生，导致仓库作业效率低下。
随着区块链和数字货币的发展，各国央行都在研究数字货币。而央行数字货币（Central Bank Digital Currency, CBDC）也不断地传出风声来。
在计算机领域，状态[1]指的是一个系统被设计用来记住之前的事件或用户交互，那么就称之为有状态的系统，系统记录的信息则就是状态。注意这里的重点不是说记录信息，而是记住之前的。
学习从很少的训练例子中检测图像中的目标是具有挑战性的，因为看到建议框的分类器只有很少的训练数据。当有一个或两个训练例子时，就会出现一个特别具有挑战性的训练方案。在这种情况下，如果区域建议网络(RPN)甚至漏掉一个高相交-联集(IOU)训练框，分类器的目标外观如何变化的模型就会受到严重影响。我们使用多个不同但相互协作的RPN。我们的RPN被训练成不同的，但不是太不同；这样做产生了显著的性能改进的状态的艺术COCO和PASCAL VOC在非常少的样本设置。这种效果似乎独立于分类器或数据集的选择。
关于区块链是什么，网络上的解释多如牛毛。这里，我从通常需求的角度总结一下：在记录保存（身份存证）时，它是分布式账本（分布式数据库）；在交易或支付（跨境支付）时，它是信任机器。虽然这两种分类方法并不正交，但是对于理解区块链的应用领域有很大的好处。
在过去的十年中，对于行业论坛和从业媒体来说，扩容一直是永恒的主题。在这篇文章中，我将假设过去十年中一直被人们谈论的扩容方案，都没有命中要害，我将提出另一种框架。我认为，「机构式扩容」是一个被忽视了的扩容方向，而且它的实现很有可能不需要损害比特币的可靠性。
导读：创业公司应该如何分配股权？一般标准是谁最重要谁就该最多股份。比如：产品型团队，工程师拿最多股份。业务型，销售合伙人拿最多。商业模式型，那会融资的就应该拿最多股份。
公司股权的持有人，主要包括合伙人团队(创始人与联合创始人)、员工与外部顾问(期权池)与投资方。其中，合伙人是公司最大的贡献者与股权持有者。
关于区块链是什么，网上的解释多如牛毛。这里，我从需求的角度总结一下：当做记录保存（身份存证）时，它是分布式账本；当做交易或支付（跨境支付）时，它是信任机器。虽然这两种分类方法并不正交，但是对于理解区块链的应用方向有很大的好处。
书面语言是人类区别于其他生物的重要特点，有的生物可以和人类一样彼此交谈，但是只有人类可以写下有自己风格的字符：精巧的汉字，复杂的花体字母，每个人的笔迹都是独一无二的。
任意方向的目标广泛出现在自然场景、航拍照片、遥感图像等，任意方向的目标检测受到了广泛的关注。目前许多旋转检测器使用大量不同方向的锚点来实现与ground truth框的空间对齐。然后应用交叉-联合(IoU)方法对正面和负面的候选样本进行训练。但是我们观察到，选择的正锚点回归后并不能总是保证准确的检测，而一些阴性样本可以实现准确的定位。这说明通过IoU对锚的质量进行评估是不恰当的，进而导致分类置信度与定位精度不一致。本文提出了一种动态锚学习(DAL)方法，利用新定义的匹配度综合评价锚的定位潜力，进行更有效的标签分配过程。这样，检测器可以动态选择高质量的锚点，实现对目标的准确检测，缓解分类与回归的分歧。在新引入的DAL中，我们只需要少量的水平锚点就可以实现对任意方向目标的优越检测性能。在三个遥感数据集HRSC2016、DOTA、UCAS-AOD以及一个场景文本数据集ICDAR 2015上的实验结果表明，与基线模型相比，我们的方法取得了实质性的改进。此外，我们的方法对于使用水平边界盒的目标检测也是通用的。
相对于YOLOv1，改进后的v2版使用一种新的、多尺度的训练方法，相同的YOLOv2模型可以在不同的尺寸运行，在速度和准确性之间达到简单的折中。这个模型由于可以对9000类目标进行分类，因此称为YOLO9000，但是依然能实时的运行。文章的最后提出了一种联合训练目标检测与分类的方法。这种方法同时在COCO检测数据集和ImageNet分类数据集同时训练YOLO9000。这种联合训练可使YOLO9000预测没有标记检测数据的对象。
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如果一个包含多个步骤的业务操作，这些操作被事务管理，那么这些操作要么同时成功要么同时失败
不知道大家有没有遇到需要将数字转成中文大写的需要，如下图 这是转换的代码，有需要的的Ctr+C吧，不谢。 public class PublicConvert { pr
比起图像识别，现在图片生成技术要更加具有吸引力，但是要步入AIGC技术领域，首先不推荐一上来就接触那些已经成熟闭源的包装好了再提供给你的接口网站，会使用别人的模型生成一些图片就能叫自己会AIGC了吗？那样真正成为了搬运工了，而且是最廉价的。 生成图片技术更多是根据一些基础的图像处理技术来演变而来，从最基础的图像处理技术学习，你就能明白图片生成是怎么一回事。最近看了很多关于目标检测的文章和博客，也在学习AIGC技术，从基础手工设计特征到如今的深度学习模型，二者技术发展历史其实可以说是有比较共同性的。
作者简介： 元道，中关村区块链联盟理事长 孟岩，CSDN 副总裁、柏链道捷 CEO 在元道公链系列对话的上一篇（元道对话：中国公链必须马上行动（上）） 中，元道先生对于目前中国公链的发展提出了担忧。在本篇中则对于公链的发展提出了自己的明确主张。本篇是元道公链系列对话三篇中的第二篇，第三篇将于近期推出，敬请期待。 重新理解公链之“公” 孟岩（以下简称「孟」）：一般来说，我们所说的“公链”，即 Public Blockchain，其实质是 “Permissionless Blockchain”，也就是任何人
“月供400，新款手机电脑任君挑选！15分钟下款，大学生零首付，即刻开启梦想之旅！”
(1)什么是去中心化式数字资产管理钱包？有什么安全可靠的数字钱包推荐吗？ 去中心化数字钱包，通俗的说就是没有中心服务器，不需要与中心服务器交互，用自己的私钥管理(存储、转移、收款账户)数字货币的钱包。我用的斑马钱包挺好的。官网可以下载，其他不清楚。
这里是 10 月 22 日的每日1句话新闻晚报，只需1分钟，看看全球最热、最新的区块链新闻。
提出了一种用于快速多尺度目标检测的统一深度神经网络，即多尺度CNN (MS-CNN)。MS-CNN由建议子网络和检测子网络组成。在建议子网中，在多个输出层进行检测，使感受野匹配不同尺度的对象。这些互补的尺度特异性探测器被结合起来产生一个强大的多尺度目标探测器。通过优化多任务损失，实现了统一网络的端到端学习。此外，还探讨了反卷积特征上采样作为输入上采样的一种替代方法，以减少内存和计算成本。最先进的目标检测性能，高达15帧每秒，是报告的数据集，如KITTI和Caltech，包含大量的小目标。
Joseph Redmon和Ali Farhadi在2015年提出了YOLO目标检测深度网络，并在2017年和2018年进行了改进，这三个工作都发表在了当年的CVPR上。Joseph Redmon是华盛顿大学的博士，主要研究就方向为计算机视觉，这是Joseph Redmon的个人主页，Ali Farhadi是华盛顿大学的副教授，也是Joseph Redmon的导师，这是AIi Farhadi的个人主页。
前言 财富，也包括通货，都是人类劳动的成果。通货的商品属性，其实质乃是劳动属性 人们甚至忘记了美元仅仅是一种财富的收据，而绝非财富本身 人们在长期被洗脑的过程中已逐渐淡忘纸币收据背后的黄金，但黄金毕竟制约收据的超额增发，因为当收据过多时，迟早会激发人们对这些收据所能索取的黄金的兴趣。银行家们作为货币游戏规则的制定者，并不喜欢黄金作为纸币的抵押物，一是黄金不足以满足纸币膨胀的欲望，二是黄金不能产生利息收入 主权信用货币——一种以主权国家的债务为抵押资产来发行货币的尝试，纸币这一收据所能索取到的最终财富不再是黄
“近年来，数字货币发展迅速却又蒙着神秘面纱。连菜市场的大妈大爷也能唠一唠的区块链、比特币、以太坊，你又了解多少呢？法定货币与数字货币存在怎么样的关系？数字货币的交易网络如何用可视化手法巧妙呈现？DT君上周请到了数据侠周宁奕，他用数据分析及可视化，带领大家了解了数字交易市场背后的那些事儿。本文为嘉宾的直播实录整理，感兴趣的朋友不要错过哦~
文章中提到的项目有： 以太坊 2.0[6], Cosmos[7], IBC[8], Layer Zero[9], Solana[10], Serum[11], Optimistic Roll-ups[12], StarkNet[13] , [Terra] (https://www.terra. money/), [THORChain](https://thorchain.org/ "Terra] (https://www.terra. money/ "Terra] (https://www.terra. money/), [THORChain"), [THORChain"), Osmosis[14], Anyswap,[15] Wormhole[16], Ronin Bridge[17], Terra Bridge[18], Avalanche Bridge[19], Ren Bridge, [20] Axie Infinity[21]
罪名一共包括202种罪名,文件放在dict/crime.txt中, 详细内容举例如下:
【作者按】整整一年前，中关村区块链产业联盟理事长元道先生就区块链和通证经济与我进行了一系列对话，并由我整理成文陆续发表，后在行业内引起了比较大的反响，尤其是我们将 “token” 翻译为“通证”，以及将通证经济作为区块链主要应用方向的建议，已经获得广泛接受。一年间，区块链产业和通证经济都发生了重大的变化，现在已经走到了一个新的十字路口上。
刘某某，男，1959年出生，硕士研究生文化，案发前系农信银资金清算中心有限责任公司党委委员、副总裁。 2011年至2019年间，刘某某担任中共农信银资金清算中心委员会委员、中共农信银资金清算中心有限责任公司委员会党委委员、农信银公司副总裁。 1、2013年至2019年间，刘某某利用上述职务便利，为北京叁甲科技有限公司（曾用名：中科天成公司）承揽农信银公司项目提供帮助，以免除债务的形式，收受中科天成公司实际控制人黄某1给予的钱款180万元；收受黄某1给予的股权及分红款共计519479.46元；以报销个人票据
王者荣耀、吃鸡、跳一跳、欢乐斗地主、开心消消乐……我问了身边几十个朋友，这是得票率最高的几个答案。
我们提出了秩和排序损失，作为一个基于秩的损失函数来训练深度目标检测和实例分割方法(即视觉检测器)。RS损失监督分类器，一个子网络的这些方法，以排名每一个积极高于所有的消极，以及排序积极之间关于。它们的连续本地化质量。为了解决排序和排序的不可微性，我们将错误驱动的更新和反向传播的结合重新表述为身份更新，这使我们能够在肯定的排序错误中建模。有了RS Loss，我们大大简化了训练:(I)由于我们的分类目标，在没有额外辅助头的情况下，由分类器对阳性进行优先排序(例如，对于中心度、IoU、掩码-IoU)，(ii)由于其基于排序的特性，RS Loss对类不平衡是鲁棒的，因此，不需要采样启发式，以及(iii)我们使用无调整任务平衡系数来解决视觉检测器的多任务特性。使用RS Loss，我们仅通过调整学习速率来训练七种不同的视觉检测器，并表明它始终优于基线:例如，我们的RS Loss在COCO数据集上提高了(I)Faster R-CNN约3框AP，在COCO数据集上提高了约2框AP的aLRP Loss(基于排名的基线)，(ii)在LVIS数据集上用重复因子采样(RFS)Mask R-CNN约3.5个屏蔽AP(稀有类约7个AP)；
基于生成对抗性网络（GAN）的数据扩充用于提高目标检测模型的性能。它包括两个阶段：训练GAN生成器以学习小目标数据集的分布，以及从训练的生成器中采样数据以提高模型性能。在本文中，我们提出了一种流程化的模型，称为鲁棒数据增强GAN（RDAGAN），旨在增强用于目标检测的小型数据集。首先，将干净的图像和包含来自不同域的图像的小数据集输入RDAGAN，然后RDAGAN生成与输入数据集中的图像相似的图像。然后，将图像生成任务划分为两个网络：目标生成网络和图像翻译网络。目标生成网络生成位于输入数据集的边界框内的目标的图像，并且图像转换网络将这些图像与干净的图像合并。 定量实验证实，生成的图像提高了YOLOv5模型的火灾检测性能。对比评价表明，RDAGAN能够保持输入图像的背景信息，定位目标生成位置。此外，消融研究表明，RDAGAN中包括的所有组件和物体都发挥着关键作用。
随着移动设备用户数量的不断增加，流媒体播放在移动设备上的需求也越来越高。然而，移动设备上使用的流媒体播放器支持的格式有限，其中MPD格式和M3U8格式是两种常用的格式。那么，这两种格式有何区别，哪种更适合移动端的流媒体播放呢？
完整日期时间格式 (long date + long time) dddd, MMMM dd, yyyy HH:mm:ss g 一般格式 (short date + short time) MM/dd/yyyy HH:mm G 一般格式 (short date + long time) MM/dd/yyyy HH:mm:ss m,M 月日格式 MMMM dd s 适中日期时间格式 yyyy-MM-dd HH:mm:ss t 精简时间格式 HH:mm T 详细时间格式 HH:mm:ss.
echo命令用于在终端显示字符串或输出变量提取后的值，格式为：“echo [字符串 | $变量]”。
我们生成缩略图的时候，有很多种格式可以选择，下图是一个生成缩略图效果的对比。 原图 比尔 盖茨 家客厅的图片：
(1)“格式控制”是用双撇号括起来的字符串，也称“转换控制字符串”，它包括两种信息：
欢迎来到程序设计的世界，请编写一个简单程序，输出2行字符，第一行为“Thisis my first program!”，第二行为“Coding is fun!"
最近我遇到了Python转换图像格式问题，正好干脆总结了一波，将一些奇怪的图片格式（webp格式、jfif格式、svg格式）转换为常见的jpg、png图片格式。
YUV 4:4:4 采样格式 , Y 亮度分量 与 UV 色度分量 的比例是 1:1 ;
Github：https://github.com/Humanizr/Humanizer(opens new window)
在Python中，我们经常需要将不同类型的数据格式化为字符串，然后输出到控制台或文件中。Python字符串格式化提供了一种方便的方式，可以将变量值插入到字符串中，并控制输出格式。
之前一直利用闲暇时间做深蓝词库转换，对各大输入法的分类词库有了一些大概的了解，下面来比较下各个词库格式的特点：
MP4 格式是一种新的即将普及的因特网视频格式。HTML5 、Flash 播放器以及优酷等视频网站均支持它。
很多情况下视频不能被直接播放，对格式的要求有些固定性，因此这个时候我们需要将视频格式进行转换为别的格式，但是有些视频格式转换之后会遇到视频画质下降，视频大小出现变化以及音质变化的一系列问题，那么我们该采用什么方法来给视频格式进行转换对视频音质，画质，大小没有那么大的影响呢？对此接下来就为大家说一下视频格式转换的方法。
我们平时使用电脑的时候，经常会遇到需要格式化磁盘的情况，比如格式化硬盘、U盘、SD卡等存储设备。不论是出于什么原因进行格式化，我们有时候会遇到“Windows无法完成格式化”的错误提示，这样我们就无法将磁盘格式化。相信很多人都遇到过类似的问题，并且对这个问题感到困惑和无助。本期内容将针对这个问题，分析症状、可能的原因并给出多种解决方法，帮助大家顺利解决无法格式化问题。
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