本章来记录一下Eclipse安装hadoop插件、配置MapReduce环境并新建一个MapReduce工程的过程0.现有环境：Eclipse(Windows 本地系统的)云服务器(已经配置好了Hadoop开发环境和集群)1.安装插件：hadoop-eclipse-plugin-2.7.3.jar地址：https://pan.baidu.com/s/1BaAOQkZaY4R...

本文系统介绍了目标检测中的核心概念与评估指标。主要内容包括：1）交并比(IoU)、置信度及TP/FP/FN等基本概念的定义与计算方法；2）精确度、召回率、AP/mAP等关键指标的计算过程，重点阐述了COCO AP采用101点插值法和多IoU阈值平均的特点；3）对比分析了两类检测模型（Faster R-CNN与DETR）的输出处理机制，前者依赖NMS去除冗余预测，后者通过二分匹配直接输出非重叠检测结

本文来自Qwen2大模型，有大模型提供的linux学习路线和参考资源

### 摘要本文提出Transformer模型，基于自注意力机制构建，解决循环神经网络（RNN）无法并行计算、卷积网络长距离依赖需多层堆叠的问题。多头自注意力通过分割输入、并行计算多组注意力分布增强特征捕捉；解码器掩码自注意力避免信息泄露，适配自回归生成。模型引入层归一化、残差连接及正弦余弦位置编码，优化训练稳定性与位置感知。实验表明，其在机器翻译等任务中性能优于传统模型，并行计算与模块化设计为后

本文介绍了两种配置Python运行环境的方法。第一种方法是直接在应用商店下载Python扩展，选择解释器后即可通过脚本或编译器运行。第二种方法详细说明了通过PowerShell配置conda环境的过程：包括添加环境变量、解决脚本执行权限问题（设置RemoteSigned策略）以及验证配置结果。作者指出虽然PowerShell方法可行，但Cursor编译器仍需通过终端运行程序，因此推荐更便捷的第一种

本文简单介绍了使用python和pygame开发的贪吃蛇小游戏，欢迎一起交流~

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本文围绕医学图像分割领域的U-Net展开。鉴于医学图像分割精度要求高、数据少易过拟合等问题，U-Net应运而生。其通过独特的“U”型网络结构、跳跃连接实现特征融合；运用数据增强、重叠拼接等策略高效利用数据；采用下采样与上采样操作提取特征。U-Net具有模块化设计优势，相较传统方法更高效，其架构、连接机制、数据处理策略等，为图像分割研究与改进提供了重要启发 。

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本文主要介绍论文：深度残差网络（ResNet），通过残差学习框架解决深层网络训练退化问题。技术上采用快捷连接机制，包含恒等捷径与投影捷径，配合深层瓶颈结构减少参数量。网络以分层残差块堆叠构建，突破深度限制实现高效训练。创新点在于残差学习框架的提出、高效残差块设计及极深网络训练能力。实验通过 top-1/top-5 错误率、mAP 等指标验证性能，为深层网络设计提供范式，凸显迁移学习价值与创新方法论