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笔记目录摘要1.简介2.相关工作3.方法3.1生成器模块3.2判别模块3.3优化4.实验4.1实验实现细节4.2生成评估4.3判别评估5.结论论文部分英文解释论文翻译参考 Joint Discriminative and Generative Learning for Person Re-identification arXiv:1904.07223v2 [cs.CV] 22 May 2019 注：限于作者水平，本笔记难免存在不妥之处，欢迎批评指正 摘要 以往的方法生成数据流程与判别性re-id学习阶段保持相对分离 本文则通过更好地利用生成的数据来寻求改进学习的re-id特征 提出了一个将re

Rx是一个编程模型，目标是提供一致的编程接口，帮助开发者更方便的处理异步数据流，现在已经支持几乎全部的流行编程语言了

RE文件管理器3.3.5：安卓下带Root权限的文件浏览器，安卓开发经常可以派上用途。

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matlab人脸识别代码具有两个阶段的人脸对齐重新初始化 CVPR 2017论文“具有两阶段重新初始化的深度回归架构，用于高性能面部地标检测”的测试代码。 要求 Linux OS上Caffe平台的一般环境：。 Matlab 2013a或更高版本 CUDA（如果使用Nvidia GPU） 介绍 由于不同的面部检测器通常会返回具有不同比例和中心偏移的各种面部边界框，因此如果面部界标检测算法可以产生鲁棒的结果而不过多依赖面部检测结果，这将非常有用。 为了显式处理基于回归的界标检测方法中的初始化问题，我们提供了一种具有从头到尾学习的“两阶段重新初始化”的深度回归体系结构。 我们提出的深度架构经过了端到端的培训，并使用各种不稳定的初始化方法获得了可喜的结果。 与许多竞争算法相比，它还具有出色的性能。 我们的方法与其他基准方法在300W和AFLW数据集上的比较如下所示，更多细节可以在初始论文中找到。 运行测试代码 这些模型保存在百度SkyDrive中： 300W型号：链接：密码​​：qzmi aflw的型号：链接：密码​​：1j8e 在此项目中成功构建CAFFE并下载模型后，只需在demo文件夹中

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Web3j：Web3 Java以太坊ÐappAPI Web3j是一个轻量级，高度模块化，React性，类型安全的Java和Android库，用于处理智能合约并与以太坊网络上的客户端（节点）集成： 这使您可以使用链，而无需为平台编写自己的集成代码而产生的额外开销。 讨论概述链，以太坊和Web3j。 特征 通过HTTP和IPC完整实现以太坊的客户端API 以太坊钱包支持 自动生成Java智能合约包装器，以从本地Java代码创建，部署，交易和调用智能合约（支持和定义格式） 响应式API，可用于过滤器 支持 支持Parity的和Geth的客户端API 支持 ，因此您不必自己运行以太坊客户端 全面的集成测试，证明了上述多种情况 命令行工具 兼容Android 通过支持JP Morgan的Quorum 支持并在实现的。 它具有五个运行时依赖项： 的React功能API 用于HTTP连接 用于快速JSON序列化/反序列化 （Android上的 ）用于加密 * nix IPC的 （不适用于Android） 它还使用生成智能合约包装器。 快速开始 开始使用Web3j的最简单方法

Retrofit配合RxJava实现网络请求