4.1 概述
4.2 HBase访问接口
4.3 HBase数据模型
4.4 HBase的实现原理
4.5 HBase运行机制
4.6 HBase应用方案
4.7 HBase编程实践
2022-02-06 09:10:08
4.4MB
14.1 概述
14.2 Hive系统架构
14.3 Hive工作原理
14.4 Hive HA基本原理
14.5 Impala
14.6 Hive编程实践
2022-02-03 14:10:53
3.35MB
简单介绍:1、美化的聊天室，重写了聊天室文件。2、超强的NPC系统，后台可以修改和增加NPC的参数。3、修改了一些江湖的漏洞，这里并一一说明了。4、神兽功能很多江湖都已经有了，本站的神兽跟别的江湖的区别在哪里，特别是轩辕上对神兽攻击加了限制。5、组队系统6、任务系统7、神龙攻击8、元气攻击9、钓鱼系统10、魔法表情（更多的魔法表情收录）11、动感表情12、全新的奖励系统，一键搞定，不必再象别的江湖那样输入用户名了，麻烦13、超强的后台管理系统，礼物清理后台一键搞定14、怪物区（后台可以管理和修改参数）15、进化和会员钻石系统系统16、家园系统17、各种市场系统（自由市场、生产市场、贸易市场等等）
2022-01-31 15:31:37
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RCDNet：用于单幅图像去除的模型驱动的深度神经网络（CVPR2020）
，谢琪，赵倩和
抽象的
深度学习（DL）方法在去除单个图像雨水的任务中已经达到了最先进的性能。 但是，当前的大多数DL体系结构仍然缺乏足够的可解释性，并且没有与常规降雨条纹中的物理结构完全集成。 为此，在本文中，我们针对任务提出了一种模型驱动的深度神经网络，它具有可完全解释的网络结构。 具体而言，基于表示雨的卷积字典学习机制，我们提出了一种新颖的单图像排水模型，并利用近邻梯度下降技术设计了仅包含用于求解模型的简单算子的迭代算法。 这种简单的实现方案有助于我们将其展开为一个称为雨卷积字典网络（RCDNet）的新的深层网络体系结构，几乎每个网络模块都一对一地对应于算法中涉及的每个操作。 通过对建议的RCDNet进行端到端培训，可以自动提取所有的雨粒和近端操作员，如实地表征雨层和干净的背景层的特征，从而自然地导致其更好
2022-01-28 12:54:07
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