I live near an airport and passing planes can be heard night and day.
Many different representations have been used to model 3D objects.
We have seen an upsurge of technological tools used in the past decade. Smart Phones have taken over the world and with that, the use of the internet has become an integral part of people’s lives. What we have come across in the past decade was shaped by the efforts of tech companies like Apple, Google, Facebook, and Microsoft. They were the key players in shaping the face of the IT industry. It will be interesting to see how technology trends in 2020 will shape the future of the upcoming decade. We already have got hints regarding some of the coolest technology that will be trending in 2020 in the last few years.
不知不觉已经写到第16篇，最近有很多朋友默默地关注了，有什么错误疏漏的地方还请多多包涵~如果你喜欢的话就推荐给你的朋友吧，谢谢各位大佬。
Biometric authentication is certainly starting to get the attention of the general public. Announcements like the revelation this past fall that over 1 billion stolen passwords had been amassed by a Russian crime ring underscore the fact that the current security systems are flawed, and that new approaches to security are necessary. There is a growing consensus in government and industry (and often confirmed in Hollywood) that biometric approaches are the best path forward. The push by Apple and Samsung to make fingerprint authentication available in their devices is among the most visible applications of biometrics.
2020 年 10 月 Cloudera 收购了 Eventador，Cloudera Streaming Analytics (CSA) 1.3.0 于 2021 年初发布，该版本是从收购中合并 SQL Stream Builder (SSB) 的第一个版本，它将丰富的 SQL 处理带到已经很强大的 Apache Flink 产品中。
我为什么要读APM的源码，一是为了学习，想知道飞控和大型项目是如何组织的。二是为了移植的需要，项目的需要。额，最近几年少儿编程大火，然后这些厂子也首当其冲的发布了一些产品，但是都是空心杯的产品，然后带来的问题就是动力不足，接着就是这个东西本身的扩展性不够。很多任务需要IO或者图像识别的帮助。
Detection PASCAL VOC 2009 datasetClassification/Detection Competitions, Segmentation Competition, Person Layout Taster Competition datasetsLabelMe datasetLabelMe is a web-based image annotation tool that allows researchers to label images and share the
现在打开谷*公司的搜索器，输入 “face detect”，估计大家都能够想到，都是五花八门的大牛文章，我是羡慕啊！（因为里面没有我的一篇，我们实验室的原因，至今没有让我发一篇有点权威的文章，我接下来会写4张4A纸的检讨，去自我检讨下为什么？-----蓝姑） 原归正传，让我开始说说人脸这个技术，真的是未来不可估计的IT技术，不知道未来会有多少企业为了这个技术潜心研究，现在就来看看最近的技术和未来的发展吧！ 我先大概说下遇到的一些问题： Ø 图像质量：人脸识别系统的主要要求是期望高质量的人脸图像，而质量好的图
www.radford.edu/ibarland/Manifestoes/whyC++isBad.shtml
在此之前，我和妻子决定大肆宣传一下这次的飞行之旅，主要是为了确保女儿能安稳地度过3小时的飞行时间。
关注并星标 从此不迷路 计算机视觉研究院 公众号ID｜ComputerVisionGzq 学习群｜扫码在主页获取加入方式 计算机视觉研究院专栏 作者：Edison_G 2017年创办以来，一直得到关注者的支持与鼓励才会有现在万人群的“计算机视觉研究院”。我们也持续为大家带来了最新的干货及实时资讯，今天我们回顾一下，当时第一篇公众号的内容，曾被雷锋网、搜狐等各大权威网络转载，再次感谢一直支持关注的同伴！ 现在打开谷*公司的搜索器，输入 “face detect”，估计大家都能够想到，都是五花八门的大
---- 因为最近人脸检测与识别火热的进行着，本平台想进一步详细介绍关于人脸领域的相关知识与分析，让更多人的有进一步深入的熟知！ ---- 最近因为种种原因，这方面的知识有得到大家的认可和对其有很大的兴趣，所以今天想再一次分享这知识，让已明白的人更加深入理解，让初学者有一个好的开端与认知，谢谢大家的支持！ ---- 现在打开谷*公司的搜索器，输入 “face detect”，估计大家都能够想到，都是五花八门的大牛文章，我是羡慕啊！最近的VALSE2017在厦门举办的非常成功，也得到了更过的人的关注！ 原归正
本次推送参考文献《An Empirical Study of Recent Face Alignment Methods》 人脸对齐方法的发展具有以下5个里程碑的阶段： 1、1995 年Cootes
目标检测和深度学习 Software Caffe [http://caffe.berkeleyvision.org/] PyTorch - Tensors and Dynamic neural networks in Python with strong GPU acceleration [https://github.com/pytorch/pytorch] CNTK - Microsoft Cognitive Toolkit [https://github.com/Microsoft/CNTK]
Keras提供了一些用ImageNet训练过的模型：Xception，VGG16，VGG19，ResNet50，InceptionV3。在使用这些模型的时候，有一个参数include_top表示是否包含模型顶部的全连接层，如果包含，则可以将图像分为ImageNet中的1000类，如果不包含，则可以利用这些参数来做一些定制的事情。
之前写了一篇博客《使用自己的数据集训练GoogLenet InceptionNet V1 V2 V3模型（TensorFlow）》https://panjinquan.blog.csdn.net/article/details/81560537，本博客就是此博客的框架基础上，完成对MobileNet的图像分类模型的训练，其相关项目的代码也会统一更新到一个Github中，强烈建议先看这篇博客《使用自己的数据集训练GoogLenet InceptionNet V1 V2 V3模型（TensorFlow）》后，再来看这篇博客。
上半年跨度到下半年之后，深度学习又进一步推送到了AI的顶端，很多领域都开始涉及到Deep Learning，而在人脸领域，已经被广泛应用，今天本平台再一次详细说说人脸领域的一些知识，想进一步让更多人的有进一步深入的熟知！ ---- 最近因为种种原因，这方面的知识有得到大家的认可和对其有很大的兴趣，所以平台今天再一次分享这领域知识，让已明白的人更加深入理解，让初学者有一个好的开端与认知，谢谢大家对本平台的支持！ ---- 让我开始说说人脸这个技术，真的是未来不可估计的IT技术，不知道未来会有多少企业为了这个
12月8日消息，据彭博社引述不具名知情人士报道称，荷兰正在考虑跟进美国对华新规，拟限制对华出口制造14纳米或更先进芯片的制造设备。然而，不久前荷兰外贸与发展合作大臣曾表示，在美国与其他盟友进行贸易规则谈判的过程中，荷兰作出自己的决定，重要的是捍卫荷兰自己的利益。
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【1】 Investor Behavior Modeling by Analyzing Financial Advisor Notes: A Machine Learning Perspective 标题：基于机器学习的财务顾问笔记分析投资者行为建模
到目前为止，我们已经仔细研究了线性模型如何学习以及如何在 PyTorch 中实现这一点。我们专注于一个非常简单的回归问题，使用了一个只有一个输入和一个输出的线性模型。这样一个简单的例子使我们能够剖析一个学习模型的机制，而不会过于分散注意力于模型本身的实现。正如我们在第五章概述图中看到的，图 5.2（这里重复为图 6.1），了解训练模型的高级过程并不需要模型的确切细节。通过将错误反向传播到参数，然后通过对损失的梯度更新这些参数，无论底层模型是什么，这个过程都是相同的。
通过这1002个地理信息系统应用程序和应用程序，增强您的数据能力。（1）为你或你的学生寻找地理信息系统项目而苦苦挣扎时？（2）当有人问起地理信息系统到底能做什么时？（3）想让你的业务和服务多样化？经过一年的发展，以下是您最喜欢的GIS应用程序：
摘要总结：本文介绍了技术社区中的一种新型内容编辑工具，该工具使用机器学习和自然语言处理技术来自动生成摘要，从而帮助作者更快速、高效地总结和分享自己的文章。作者通过实践案例展示了如何使用该工具来快速生成摘要，并分享了在实际操作过程中遇到的挑战和解决方案。
然后我就开始了1个多月的走读代码和写代码，脑袋里充斥着亚马逊、乐天、雅虎、eaby、bigcommerce等等各大国际电商平台。
gRPC是Google开源的跨语言远程服务调用(RPC)框架，通信协议用的HTTP/2，数据传输默认用的protocol buffers（一种轻便高效的结构化数据存储格式，想比json更小更快，不过没有可读性）。
好久没写东西了，今年实在太忙，基本都在搞业务开发，晚上来补一篇，作为今年的收官博客。google-rpc 正式发布以来，受到了不少人的关注，这么知名的rpc框架，不集成到dubbox中有点说不过去。 但是grpc的思路与其它rpc(比如：avro/thrift)有些不一样，并非直接采用 "接口定义+服务实现"的套路，而是采用了"抽象类派生"的做法，见下面的示例： 1 syntax = "proto3"; 2 3 option java_multiple_files = true; 4 option
rpm包作为redhat、centos系列操作系统的包管理工具，让我们可以轻松通过yum install xxx.rpm命令安装某些软件包。本项目介绍文件打包方法，用于将任意文件按照描述文件的组织方式打包成rpm包。
gRPC是Google开源的一个高性能RPC通信框架，通过Protocol Buffers作为其IDL，可以在不同语言开发的平台上使用，同时基于HTTP/2协议实现，继而提供了连接多路复用、头部压缩、流控等特性，极大地提高了客户端与服务端的通信效率。
前文我们给出了分布式autograd的设计思路，本文开始，我们进行具体源码分析。因为无论是前向传播还是反向传播，都需要依赖 RPC 来完成，所以我们先看看封装于 RPC 之上的一些基本功能，比如初始化，代理（RPC 相关功能都是基于代理完成），消息接受，发送等等。
在之前的文章中，我们由SparkContext的初始化提到了事件总线LiveListenerBus与执行环境SparkEnv。在讲解SparkEnv的过程中，RPC环境RpcEnv又是首先被初始化的重要组件。做个不怎么恰当的比较，SparkEnv之于SparkContext，正如RpcEnv之于SparkEnv。
Flink基于Akka来实现内部各组件(ResourceManager、Dispatcher、JobMaster、TaskExecutor等)间的RPC通信。本篇着重分析Flink的RPC设计，如何封装Actor模型，RPC的创建和调用流程。
编译：生成grpcatabase_pb2.py grpcdatabase_pb2_grpc.py文件
值得提到的一点是 PlayerPrefs 主动存储的实现方式,代码中除了释放 PlayerPrefs 时会做一次主动存储以外,另外还使用了一个脏标记(mPlayerPrefsDirty)来定时的检查是否要进行主动存储
Spark-1.6以后RPC默认使用Netty替代Akka，在Netty上加了一层封装，为实现对Spark的定制开发，所以了解Spark中RPC的原理还是有必要的
对于Flink中各个组件（JobMaster、TaskManager、Dispatcher等），其底层RPC框架基于Akka实现，本文着重分析Flink中的Rpc框架实现机制及梳理其通信流程。
在写mvc项目时，经常会用到filter，可以给一个请求做前置或者后置处理。如下：
flink-release-1.7.2/flink-runtime/src/main/java/org/apache/flink/runtime/io/network/buffer/BufferPoolFactory.java
flink-release-1.7.2/flink-runtime/src/main/java/org/apache/flink/runtime/rpc/RpcService.java
如题 客户端 centos安装脚本 version=`curl --silent "https://api.github.com/repos/fatedier/frp/releases/latest"
frp 是一个专注于内网穿透的高性能的反向代理应用，支持 TCP、UDP、HTTP、HTTPS 等多种协议，且支持 P2P 通信。可以将内网服务以安全、便捷的方式通过具有公网 IP 节点的中转暴露到公网。今天跟大家分享一下frp实现内网穿透
flink-release-1.7.2/flink-runtime/src/main/java/org/apache/flink/runtime/rpc/RpcGateway.java
executor端通过上文中xxlRpcProviderFactory.invokeService(xxlRpcRequest);函数执行本地暴露的服务方法
说道删除文件.有各种各样的方法. 有ring3 也有ring0. 而且也有许多对抗的方法. 如ring3想删除一个文件.被占用你就无法删除.此时可以通过解除句柄进行删除 ring0中想删除一个文件.有常规方法也有非常规方法.常规方法就是 设置文件属性为删除.然后进行设置. 还有就是直接调用ZwDeleteFile 进行删除. 暴力删除就是这里所讲的 IRP删除.给底层发送IRP即可进行删除文件.
为了不存在yum和python的依赖问题，直接暴力yum和python同时卸载干净
格式设置规则会影响 .NET 编程语言构造的缩进、空格和换行的排列方式。 规则分为以下几类：
RPC 被称为“远程过程调用”，表明了一个方法调用会跨越网络，跨越进程，所以传输层是不可或缺的。一说到网络传输，一堆名词就蹦了出来：TCP、UDP、HTTP，同步 or 异步，阻塞 or 非阻塞，长连接 or 短连接... 本文介绍两种传输层的实现：使用 Socket 和使用 Netty。前者实现的是阻塞式的通信，是一个较为简单的传输层实现方式，借此可以了解传输层的工作原理及工作内容；后者是非阻塞式的，在一般的 RPC 场景下，性能会表现的很好，所以被很多开源 RPC 框架作为传输层的实现方式。 RpcR
gRPCurl简介 gRPCurl[1]是一个与gRPC服务器交互的命令行工具，可认为是gRPC的curl工具。
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