目标检测“是当前计算机视觉和机器学习领域的研究热点。从Viola-Jones Detector、DPM等冷兵器时代的智慧到当今RCNN、YOLO等深度学习土壤孕育下的GPU暴力美学，整个目标检测的发展可谓是计算机视觉领域的一部浓缩史。整个目标检测的发展历程已经总结在了下图中：可以看出，在2012年之前，在目标检测领域还是以传统手工特征的检测算法为主，但是随着卷积神经网络(CNN)在2012年的兴起

在my.cnf配置中可以找到。Mysql的二进制日志（Binlog）是MySQL服务端非常重要的一种日志，它会保存MySQL数据库的所有数据变更记录。binlog文件是以二进制形式存在的， binlog在达到一定阈值的时候，都会创建一个新的文件，例如binlog.000002。（2）读写分离：主数据库只负责业务数据的写入操作，而多个从数据库只负责业务数据的查询工作，在读多写少场景下，可以提高数据库

36、已知 apache 服务的访问日志按天记录在服务器本地目录/app/logs下，由于磁盘空间紧张现在要求只能保留最近7天的访问日志!请给出解决办法或配置或处理命令?22、使用tcpdump监听主机为192.168.1.1，tcp端口为8 0的数据，同时将输出结果保存输出到tcpdump.log。35、写一个脚本，实现判断192.168.1.0/24网络里，当前在线的IP有哪些，能ping通则

解决HBase和Hadoop的log4j兼容性（冲突）问题，修改HBase的jar包，使用Hadoop的jar包。

计算机视觉是一种利用计算机和数学算法来模拟人类视觉的技术，可以应用于许多领域。

计算机视觉是一种利用计算机和数学算法来模拟人类视觉的技术，可以应用于许多领域。

Tesseract工具是一个图片识别工具， 由HP实验室开发 由Google维护的开源的光学字符识别（OCR）引擎。它可以直接使用，或者（对于程序员）使用 API​​ 从图像中提取输入，包括手写的或打印的文本。与Microsoft Office Document Imaging（MODI）相比，我们可以不断的训练语言，提高图像转换文本的能力。Tesseract工具环境安装分为win和python。

学习Transformer之前我们先看一下作者论文中的模型，如下图所示：本章内容主要是自己学习笔记，在学习过程中总结和整理，希望对各位有所帮助。本章学习从基础模型 Transformer 拆解，分析整个 Transformer 架构用到哪些模块，再把整个 Transformer 拼接起来。同时，图中的位置编码、矩形 和 Nx又是什么？这些模块又如何搭建起来呢？当真的有一个任务，又如何使用和完成的？

本篇文字是【深度学习】YOLOV5-WIN11环境搭建（配置+训练)，首先介绍win11下 基于Anaconda、pytorch的YOLOV5深度学习环境搭建，环境配置顺序：显卡驱动 - CUDA - cudnn - Anaconda - pytorch - pychorm，按这个顺序配置可以避免很多莫名其妙的错误出现。另外不用单独安装python，使用Anaconda里的python环境。做深度

n)取值0或1，分别表示该神经元的抑制和兴奋，每个神经元的状态都受其他神经元的制约，单个的感知器(也叫单感知机)就构成了一个简单的模型(MP模型)，但在现实世界中，实际的决策模型则要复杂得多，往往是由多个感知器组成的多层网络，如下图所示，这也是经典的神经网络模型（也叫多感知机，也叫人工神经网络），由输入层、隐含层、输出层构成。Tanh是双曲函数中的一个，Tanh()为双曲正切。每两层的神经网络连接