@Author：Runsen计算机视觉中具有挑战性的主题之一，对象检测，可帮助组织借助数字图片作为输入来理解和识别实时对象。大量的论文基于常见的目标检测的开源数据集而来，因此CIFAR-10CIFAR-10 是一个综合数据集，由 10 个不同类别的 60,000 张彩色图像组成。该数据集包含 10,000 张测试图像和 50,000 张训练图像，分为五个训练组。...

我们使用迁移学习方法，只需要修改最后的输出即可。

@Author：Runsen为了使 R-CNN 更快，Girshick ( 2015 ) 通过将三个独立模型统一为一个联合训练的框架并增加共享计算结果，改进了训练过程，命名为Fast R-CNN。该模型不是为每个区域提议独立提取 CNN 特征向量，而是将它们聚合到整个图像的一个 CNN 前向传递中，并且区域提议共享此特征矩阵。然后将相同的特征矩阵分支出来用于学习对象分类器和边界框回归器。总之，计算

@Author：Runsen对象检测是一种属于更广泛的计算机视觉领域的技术。它处理识别和跟踪图像和视频中存在的对象。目标检测有多种应用，如人脸检测、车辆检测、行人计数、自动驾驶汽车、安全系统等。ImageAI提供了非常方便和强大的方法来对图像进行对象检测并从图像中提取每个对象。ImageAIImageAI 包含几乎所有最先进的深度学习算法的 Python 实现，如RetinaNet、YOLOv3和

@Author：RunsenTF 目前发布2.5 版本，之前阅读1.X官方文档，最近查看2.X的文档。tensorflow是非常强的工具，生态庞大。tensorflow提供了Keras的分支，这里不再提供Keras相关顺序模型教程。关于环境：ubuntu的 GPU，需要cuda和nvcc不会安装：查看完整的Ubuntu18.04深度学习GPU环境配置，英伟达显卡驱动安装、cuda9.0安装、cud

@Author：Runsen为了使 R-CNN 更快，Girshick ( 2015 ) 通过将三个独立模型统一为一个联合训练的框架并增加共享计算结果，改进了训练过程，命名为Fast R-CNN。该模型不是为每个区域提议独立提取 CNN 特征向量，而是将它们聚合到整个图像的一个 CNN 前向传递中，并且区域提议共享此特征矩阵。然后将相同的特征矩阵分支出来用于学习对象分类器和边界框回归器。总之，计算

【推荐系统】基于模型的协同过滤算法

最近，在学习PPT设计的时候，需要对下面的Logo进行换色。

相信大家都知道设置压缩文件的时候，可以设置密码，这种可以让zip或者rar压缩包进行密码的添加。

Meterpreter是Metasploit框架中的一个扩展模块，作为溢出成功以后的攻击载荷使用，攻击载荷在溢出攻击成功以后给我们返回一个控制通道。使用它作为攻击载荷能够获得目标系统的一个Meterpreter shell的链接。Meterpreter shell作为渗透模块有很多有用的功能，比如添加一个用户、隐藏一些东西、打开shell、得到用户密码、上传下载远程主机的文件、运行cmd.exe、