ScriptManager 控件管理用于 Microsoft ASP.NET AJAX 页面的客户端脚本。默认情况下，ScriptManager 控件将 Microsoft AJAX 库的脚本与页面注册到一起，这使脚本可以使用类型系统扩展并支持局部页面输出和 Web 服务调用。 在页面中，必须使用 ScriptManager 控件来使下列 Microsoft ASP.NET AJAX 的特性可用：
Dijkstra(迪杰斯特拉)算法是典型的单源最短路径算法，用于计算一个节点到其他所有节点的最短路径。主要特点是以起始点为中心向外层层扩展，直到扩展到终点为止。由for循环可知，其时间复杂度是O（n^2）。
这个工作来自于华中科技大学，发表于ICCV 2021。这个工作聚焦于点云的点特征表示学习，但是，与一般的点特征学习方法并不一样。我们知道，基于深度学习的三维点云处理已经在近年来得到了广发关注，从先驱性的工作例如PointNet到近期的Point Transformer等。这些工作都能有效的学习点特征表示。但是，这些方法学习点特征都是基于输入的某一个点云而言的，所有的操作也都集中在一个点云上，并且追求特征的描述性，力求能准确表示三维点云的局部几何结构。但是，这篇论文针对点云配准工作提出了另一种点云设计方式。我们知道配准的目的是求解输入的点云对之间的相对变换以使它们最好的对齐，在这个过程中，聚焦于用学到的点特征表示构造可靠的匹配对。为此，对于点特征的鲁棒性需求也很重要。为了实现这个目的，本工作提出从输入的两个点云出发，利用这两个点云之间的交互进一步调整点特征学习，使得到的点特征表示源于同时感知到当前点云和另一个需要配对的点云，从而追求正确的匹配点的可匹配性的提升。也就是说这是一个针对特定任务而设计的点特征学习方法，或许此方法学到的点特征难以应用到其他任务，例如分类、分割等，但对于匹配、配准而言应该更加适用。
参考链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/25765735
全局比对是用来衡量两条序列整体的相似性，满足整体相似性最大化。若两条序列长度不同，则必须插入一些空位使所有位点都能对应起来。而局部比对则不同，两条亲缘关系较远的DNA 或氨基酸可能只在一些片段上相似，这就需要找到这些相似性的片段，和其相应的匹配方式。通常这样的分析就需要进行局部比对，而不是全局比对。
Vue的生命周期指的是Vue实例在页面中创建到销毁整个过程。Vue提供了在各个生命周期的钩子，钩子也叫Vue生命周期函数。这些生命周期函数是伴随着Vue实例创建、销毁的过程中自动触发的（不需要人为手动触发）。Vue实例生命周期有三个阶段：
本文主要对比了ListView和RecyclerView在性能上的差异，总结了它们的优缺点。对于数据源变动不频繁且不需要复杂动画的场景，ListView是更好的选择；而对于数据源变动频繁、需要支持复杂动画以及高自定义性的场景，RecyclerView更有优势。同时，RecyclerView的缓存机制使得它在滚动、加载数据时更加高效。
一，背景 RecyclerView是谷歌官方出的一个用于大量数据展示的新控件，可以用来代替传统的ListView，更加强大和灵活。 最近，自己负责的业务，也遇到这样的一个问题，关于是否要将ListView替换为RecyclerView？ 秉承着实事求是的作风，弄清楚RecyclerView是否有足够的吸引力替换掉ListView，我从性能这一角度出发，研究RecyclerView和ListView二者的缓存机制，并得到了一些较有益的”结论”，待我慢慢道来。 同时也希望能通过本文，让大家快速了解Recycle
有些朋友已经体验过了cvpy.net最近新上的一键智能抠图和换背景的功能，智能判断前景并自动抠图，效果还是挺惊艳的，放几张图看看效果：
UpdatePanel可以用来创建丰富的局部更新Web应用程序，它是ASP.NET 2.0 AJAX Extensions中很重要的一个控件，其强大之处在于不用编写任何客户端脚本，只要在一个页面上添加几个UpdatePanel控件和一个ScriptManager控件就可以自实现一．
1.1.1 全量梯度下降(Batch gradient descent) 每次使用全量的训练集样本来更新模型参数，即θ=θ−η⋅∇θJ(θ)。 优点:每次更新都会朝着正确的方向进行，最后能够保证收敛于极值点(凸函数收敛于全局极值点，非凸函数可能会收敛于局部极值点)， 缺点:在于每次学习时间过长，并且如果训练集很大以至于需要消耗大量的内存，并且全量梯度下降不能进行在线模型参数更新。
逻辑回归 Sigmoid函数： Sigmoid函数 梯度： 梯度的表达式 这个梯度是指：沿着x方向移动 个单位，沿着y方向移动 个单位。函数f(x,y)在这一点上有定义并且可微，每个单位
title: Vue核心与实践（三） series: Vue核心与实践 abbrlink: 13e62b6e date: 2024-04-28 12:37:31
思考：什么时候可以发送初始化渲染请求？（越早越好）什么时候可以开始操作dom？（至少dom得渲染出来）
本文转自知乎，作者立夏之光。AI科技评论获授权转载，如需转载请联系原作者。原文链接：https://dwz.cn/3BFMz8pW
发布于 2018-04-22 13:14 更新于 2018-09-01 00:11
局部更新是ajax技术的最基本，也是最重要的用法，今天大概把asp.net ajax中的局部更新控件 updatepanel的用法记录下，大家可以共同探讨
本文来源：https://blog.csdn.net/qq_44186838/article/details/109181453
首先谢谢大家对这个库的关注，前一篇博文得到了大家的 支持 和 Star，十分开心。
热部署全称Hot deploy，主要是针对容器或应用，若新增资源或部分源码更新，在不需要重启的情况下进行重新加载或部署。
原文中使用了C语言的函数对象，这里我们主要从.NET平台来说。在.NET中，委托这个概念对C++程序员来说并不陌生，因为它和C++中的函数指针非常类似，很多码农也喜欢称委托为安全的函数指针。无论这一说法是否正确，委托的的确确实现了和函数指针类似的功能，那就是提供了程序回调指定方法的机制。
由于增强现实/虚拟现实的发展及其在计算机视觉、自动驾驶和机器人领域的广泛应用，点云学习最近备受关注。深度学习已成功地用于解决二维视觉问题，然而在点云上使用深度学习技术还处于起步阶段。语义分割的目标是将给定的点云根据点的语义含义分成几个子集。本文重点研究基于点的方法这一技术路线中最先进的语义分割技术。
论文名称：UnrealText: Synthesizing Realistic Scene Text Images from the Unreal World
简单来说，梯度下降就像是从山顶出发，到达最低的谷底，但下山过程中可能误入歧途，走入不是最低的谷底，即局部最优。
Asp.net UpdatePanel 允许用户构建一个丰富的，以客户端为中心的应用程序，引用UpdatePanel控件，能够实现页面的部分刷新，一个包含scriptManage和 UpdatePanel控件的页面自动具有页面部分刷新的功能，不需要写任何的客户端JavaScript代码。一个web页面只能包含一个 ScriptManage控件，但可以包含一个或多个UpdatePanel控件。
梯度下降是最流行的优化算法之一并且目前为止是优化神经网络最常见的算法。与此同时，每一个先进的深度学习库都包含各种算法实现的梯度下降（比如lasagne, caffe 和 keras的文档）。然而，这些算法经常作为黑盒优化程序使用，所以难以感受到各种算法的长处和不足。 本次分享旨在为您提供对不同梯度算法的直观感受，以期会帮助您更好地使用不同的梯度下降算法。首先，会罗列各种梯度下降算法的变种并简单地总结算法训练阶段的挑战。然后，会通过展示解决问题的动机和依据这些动机来推导更新法则，以介绍最常见的优化算法。本次也
创建变换、发布传感器消息、里程数据信息、创建基础控制器、创建地图，机器人配置、全局和局部代价地图、rviz详细配置、自适应蒙特卡洛定位，避障，目标发送
1.模式识别、机器学习、深度学习的区别与联系 模式识别：过去、程序/机器做智能的事、决策树等 机器学习：热点领域、给数据+学习数据 深度学习：前言领域、强调模型 2.早年神经网络被淘汰的原因 耗时、局部最优、竞争对手、over-fitting、参数 3.深度学习的实质 及其 与浅层学习的区别 深度学习实质：多隐层+海量数据——>学习有用特征—–>提高分类或预测准确性 区别：（1）DL强调模型深度 （2）DL突出特征学习的重要性：特征变换+非人工 4.神经网络的发展（背景之类的） MP模型+
RAFT：All pairs correlation + recurrent refinement
1、计算出输出与标签间的损失函数值，然后计算其相对于每个神经元的梯度，根据梯度方向更新权值。
一、反向传播思想： 1、计算出输出与标签间的损失函数值，然后计算其相对于每个神经元的梯度，根据梯度方向更新权值。 （1）将训练集数据输入到ANN的输入层，经过隐藏层，最后达到输出层并输出结果，这是ANN的前向传播过程； （2）由于ANN的输出结果与实际结果有误差，则计算估计值与实际值之间的误差，并将该误差从输出层向隐藏层反向传播，直至传播到输入层； （3）在反向传播的过程中，根据误差调整各种参数的值；不断迭代上述过程，直至收敛。 2、无监督逐层训练：预训练：每次训练一层隐结点。训练时将上一层隐结点的输出作为
本文所需的一些预备知识可以看这里: http://www.cnblogs.com/cgzl/p/9010978.html 和 http://www.cnblogs.com/cgzl/p/9019314.html
1、反向传播思想： 计算出输出与标签间的损失函数值，然后计算其相对于每个神经元的梯度，根据梯度方向更新权值。 （1）将训练集数据输入到ANN的输入层，经过隐藏层，最后达到输出层并输出结果，这是ANN的前向传播过程； （2）由于ANN的输出结果与实际结果有误差，则计算估计值与实际值之间的误差，并将该误差从输出层向隐藏层反向传播，直至传播到输入层； （3）在反向传播的过程中，根据误差调整各种参数的值；不断迭代上述过程，直至收敛。 2、无监督逐层训练：预训练：每次训练一层隐结点。训练时将上一层隐结点的输出作为输
标题：NeuralRecon: Real-Time Coherent 3D Reconstruction from Monocular Video
虽然感觉 JDK9 发布才仅仅几周的时间，然而，随着新的 OpenJDK 的发布节奏，JDK10 已经到达发布候选里程碑阶段。
上面一段非常简单代码，其生产的IL代码如下，在使用常量变量的地方，把她的值拷过来了（把常量的值内联到使用的地方），与常量变量A.PORT没有关系了。假如A引用了B程序集（B.dll文件）中的一个常量，如果后面单独修改B程序集中的常量值，只是重新编译了B，而没有编译程序集A，就会出问题了，就是上面所说的不支持跨程序集版本更新。常量值更新后，所有使用该常量的代码都必须重新编译，这是我们在使用常量时必须要注意的一个问题。
垃圾回收机制有一些未定义部分，一般来说不要依赖于这些未定义部分编程，否则容易出现一些诡异的 bug 或者不稳定的现象。
（点击上方公众号，可快速关注） 来源：开源中国， www.oschina.net/translate/109-new-features-in-jdk-10 虽然感觉 JDK9 发布才仅仅几周的时间，然而，随着新的 OpenJDK 的发布节奏，JDK10 已经到达发布候选里程碑阶段。 我看过各种关于 JDK10 新特性的博客，但是它们都倾向于关注通过 JEPS 定义的大方面。这篇博文，我将看看是否可以罗列出 JDK10 中已经发生变化的方方面面（包括新增的和剔除的）。 有时候，我会做一些关于 Java SE
测试时领域适应（Test-Time Adaptation）的目的是使源域模型适应推理阶段的测试数据，在适应未知的图像损坏领域取得了出色的效果。然而，当前许多方法都缺乏对真实世界场景中测试数据流的考虑，例如：
按计划，JDK 10 将于 3 月 20 日正式发布。据前 Oracle 员工 Simon Ritter 的统计，JDK 10 总共包含 109 项新特性。当然，在最终发布前，可能还会发生变化。
什么是Ajax请求？ AJAX即“Asynchronous Javascript And XML”（异步JavaScript和XML），是指一种创建交互式网页应用的网页开发技术。 ajax是一种浏览器异步发起请求。局部更新页面的技术。 1、异步发起请求 2、局部更新页面
不同于图像数据在计算机中的表示通常编码了像素点之间的空间关系，点云数据由无序的数据点构成一个集合来表示。因此，在使用图像识别任务的深度学习模型处理点云数据之前，需要对点云数据进行一些处理。目前采用的方式主要有两种：
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本文介绍笔者被 ICCV 2019 接受为 Oral 的论文 Expectation-Maximization Attention Networks for Semantic Segmentation[1]。论文作者为：李夏、钟之声、吴建龙、杨一博、林宙辰、刘宏。
ajax: Asynchronous JavaScript and XML 异步JavaScript和XML技术 Asynchronous： JavaScript：XMLHttpRequest XML：实现数据存储和交换 ----- JSON 特点： AJAX 是与服务器交换数据并更新部分网页的艺术，在不重新加载整个页面的情况下。 不重新加载整个页面的情况下实现页面局部内容的刷新（无刷新技术–局部刷新） 有效利用带宽
关键时刻，第一时间送达！ 期待已久，没有跳票的 Java 10 已正式发布！ 为了更快地迭代，以及跟进社区反馈，Java 的版本发布周期变更为了每六个月一次，并且承诺不会跳票。新的发布周期也会严格遵循
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