在线实例分类器细化（OICR）的多实例检测网络的PyTorch实现 如何开始 git clone http://www.github.com/jd730/OICR-pytorch 依存关系 Python 3.5或更高版本 火炬0.4.0（不是0.4.1） CUDA 8.0或更高 资料准备 PASCAL_VOC 07 + 12 ：请按照中的说明准备VOC数据集。 实际上，您可以参考其他任何人。 下载数据后，在文件夹data /中创建软链接。 选择性搜寻 wget https://dl.dropboxusercontent.com/s/orrt7o6bp6ae0tc/selective_search_data.tgz tar -xvf selective_search_data.tgz rm -rf selective_search_data.tgz 将selective_search_

webuploader + cropper 真正的pc/H5同一页面多实例+裁剪+分片上传asp+demo，应该是到目前此类demo相对来说最好的了：1、同一页面多实例调用；2、按需裁剪；3、裁剪后真真实实的传的裁剪后的图；3、预览图两种展示方案；4、每个实例可单独配置参数。详细介绍：https://blog.csdn.net/xuemu2008/article/details/109412165

本文提出了一种基于稀疏编码和分类器集成的多实例学习框架下的图像分类方法。 具体而言，从所有训练包的实例中学习字典。 包的每个实例都表示为字典中所有基本向量的稀疏线性组合，然后，包也表示为一个特征向量，该特征向量是通过包内所有实例的稀疏表示来实现的。 因此，MIL问题被转换为可以通过众所周知的单实例学习方法（如支持向量机（SVM））解决的单实例学习问题。 有两种提高分类性能的策略：第一，通过使用不同大小的字典重复使用上述方法来获得组件分类器。 其次，将分类器集合的结果用于预测。 与最新的MIL方法相比，COREL数据集上的实验结果证明了该方法在分类准确性方面的优越性。

供zabbix监控同一台服务器上的多个mysql实例使用的模板

V1.0.1优化已知问题。 现状：管理着几十个实例的MYSQL数据库，新版本升级时需要执行相同的数据库脚本，一个一个去手动升级耗时耗力，而且都是重复的手动操作，急需一款可以对多个数据库同时执行相同脚本的工具，且自己信得过的工具。在网上查找类似工具，没有找到。。。所以自己动手写一个。这是第一个版本，满足业务的基本需求，后续还会增加更多功能，以适应更多的业务需求及业务场景。如有同仁下载使用，还请多多提意见！ 实际业务需求： 1、所有数据库都是相同的业务场景及数据库结构，但数据不同； 2、新版本升级时需要全部实例同时升级； 3、新版本升级时需要部分实例同时升级； 4、查看各实例当前的业务版本号； 5、执行查询后，将结果保存，以备下一步操作及分析； 后续： 1、目前只支持MYSQL数据库，后续支持ORACLE、SYBASE数据库； 2、界面美化

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mysql备份脚本 可以同时备份一个实例下的多个库 适合多实例部署的版本 各路径请进行相应的修改 别忘了脚本赋权

matlab auc代码

matlab匹配滤波代码多目标MI-ACE和MI-SMF： 多目标多实例自适应余弦估计器和光谱匹配滤波器，用于使用不确定标记数据的目标检测 James Bocinsky，Susan Meerdink，Connor H.McCurley和Alina Zare 如果您使用此代码，请引用为： James Bocinsky，Susan Meerdink，Connor H.McCurley和Alina Zare。 （2020年，3月25日）。 GatorSense / Multi-Target-MI-ACE_SMF：初始版本（版本v1.0）。 Zenodo。 相关文章为：SK Meerdink，J。Bocinsky，A。Zare，N。Kroeger，CH McCurley，D。Shats和PD Gader。 审查中的IEEE TGRS中的“用于高光谱目标检测的多目标多实例学习”。 在此存储库中，我们提供了多目标MI-ACE和MI-SMF算法的论文和代码。 安装先决条件 此代码使用MATLAB Statistics和Machine Learning工具箱，MATLAB Optimization T

Mysql数据库多实例安装部署