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选择位置:分类及其子级

选择位置是指在云计算中选择虚拟机实例部署的地理位置。根据用户的需求和业务场景，选择合适的位置可以提供更好的性能、降低延迟和提高数据传输效率。

分类及其子级：

地域（Region）：地域是指在一个地理区域内的数据中心集合，通常由多个可用区构成。地域通常以国家或特定地理区域的名称进行命名，例如中国大陆、美国东部等。地域选择影响着数据传输的延迟和可用性。
可用区（Availability Zone）：可用区是指一个独立的数据中心，与其他可用区在物理上隔离，但通过低延迟的网络互相连接。一个地域通常由多个可用区组成，每个可用区都有独立的电力、网络、供暖和冷却等设施。可用区选择可以提供高可用性和容灾能力，确保业务不会因为单一数据中心的故障而中断。
可用区域（Zone）：可用区域是指在某一特定地域内的可用区集合。可用区域可以理解为一个较大的数据中心集群，通常由多个可用区构成。选择可用区域可以在更广泛的范围内提供容灾和故障恢复的能力。

优势：

性能优化：选择就近的位置可以降低网络延迟，提高应用程序的响应速度和用户体验。
容灾备份：选择不同地理位置的可用区进行部署，可以实现数据的冗余备份，确保在某一地区发生故障时仍能保持服务的可用性。
法规合规：根据不同国家和地区的法规要求，选择合适的位置可以确保数据存储和处理符合当地的隐私和安全标准。

应用场景：

国际化业务：对于覆盖多个国家和地区的企业，选择就近的位置部署可以提供更好的用户体验。
大规模集群：对于需要大规模部署的应用程序，选择可用区域可以实现负载均衡和容灾备份，提高整体的稳定性和可用性。
数据备份和容灾：选择不同地理位置的可用区进行数据备份，可以保证数据在灾难发生时的可恢复性。

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android两级分类列表且子列表item不同布局实现

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测试也会开发 - TreeSelect 树选择

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细粒度图像分类（FGVC）—综述

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细粒度图像分析_图像分类研究现状

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纹理特征提取方法：LBP, 灰度共生矩阵

纹理特征提取方法：LBP, 灰度共生矩阵在前面的博文《图像纹理特征总体简述》中，笔者总结了图像纹理特征及其分类。在这里笔者对其中两种算法介绍并总结。...关于邻域像素点的选择方法，其实并不唯一：原始的LBP算子定义的是在3*3的窗口内，以窗口中心像素为阈值，将相邻的8个像素点灰度值与其进行比较；后来的LBP算法也将相邻8个像素点的位置改成了环形邻域内...具体步骤如下：图像划分若干为N × N的图像子块（如16 × 16），计算每个子块中每个像素的LBP值；对每个子块进行直方图统计，得到N × N图像子块的直方图；对所有图像子块的直方图进行归一化处理...纹理特征是一种结构特征，使用不同通道图像得到的纹理特征都是一样的，所以可以任意选择其一。 (2) 灰度级量化一般在一幅图像中的灰度级有256级，从0–255。...此时满足矩阵值(3, 0)统计条件的值，共有7个，所以该窗口对应的GLCM统计矩阵的(1, 2)位置元素的值即为7。又由于此例设定的灰度级只有4级，所以灰度共生矩阵GLCM是一个4×4的矩阵。

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纹理图像分割的常用方法概述

解决这个问题的最简单的方法就是减少图像中的灰度级，但是这样做会降低特征的精度。...Gabor函数特征选择是基于局部能量意义上的，滤波器的选择是根据不同方向和频率通道上滤波图像功率和决定的，因此可以在不同频率、不同方向上提取相关的特征。...小波变换是使用小波函数族及其相应的尺度函数来将原始信号分解成不同的频带，其标准的分解过程是采用金字塔算法，此算法在各分解级仅对低频部分进行分解，频率越低分解的越细。...由于它仅利用了纹理图像低频子带的信息，而忽略了中、高频子带含有的相关纹理的重要特征信息，因此只适用于对主要信息存在低频区域的信号进行分析。二. 纹理分类的常见方法 1....均值移动算法均值移动算法是一种基于密度梯度估计纹理簇的中心点方法 ,可以处理无人监督的簇分类。均值移动算法是在特征空间中移动样本点向平均值靠近, 直到收敛到一个特定位置。

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ICCV 2019 | 精确的端到端的弱监督目标检测网络

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从锚点到关键点，最新的目标检测方法发展到哪了

视觉目标检测即在给定图像中找出属于特定目标类别的对象及其准确位置，并为每个对象实例分配对应的类别标签。...该特征向量通常由低级视觉描述子编码而成，这些描述子包括 SIFT (Scale Invariant Feature Transform) 、Haar 、HOG(Histogram of Gradients...二阶检测器首先使用候选框生成器生成稀疏的候选框集，并从每个候选框中提取特征；然后使用区域分类器预测候选框区域的类别。一阶检测器直接对特征图上每个位置的对象进行类别预测，不经过二阶中的区域分类步骤。...对于检测组件，这篇论文首先介绍了两种检测设置：边界框级（bbox-level）定位和像素掩码级（mask-level）定位。...一阶检测器没有候选框生成这一单独步骤，它们通常将图像的所有位置都看作潜在对象，然后尝试将每个感兴趣区域分类为背景或目标对象。

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2019-07-15 数据库无限层级分类设计

，这是当分类结构不合理时，允许修改时使用；查询某一级的所有分类（很少会用到）。...而对于查询某一级的所有分类，这个设计简直是灾难。其实这个方案也是一开始就能想到的，在层级不深的情况下，这个方案不失为一个好的选择。...所以这个分类在许多系统中使用。方案三：基于ClosureTable的无限级分类存储另建一张表存储节点之间的关系，其中包含了任何两个有关系的节点的关联信息： ?...INSERT INTO CategoryTree(ancestor,descendant,distance) VALUES(10,10,0) 删除如果删除分类同时也删除其所有下级分类那好办，先找出该节点所有子级节点逐个删除...、路径都可能不一样，这就导致移动操作不是仅靠UPDATE语句能完成的，这里选择删除+插入实现移动。

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【技术白皮书】第三章 - 3：事件信息抽取的方法

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