Abstract
As used in practice, traditional consensus algorithms require three message delays before any process can learn the chosen value. Fast Paxos is an extension of the classic Paxos algorithm that allows the value to be learned in two message delays. How and why the algo-rithm works are explained informally, and a TLA+ speci¯cation of the
algorithm appears as an appendix.
2022-01-04 11:11:01
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R-CNN原理：
R-CNN遵循传统目标检测的思路，同样采取提取框，对每个框提取特征，图像分类，非极大值抑制等四个步骤，只不过在提取特征这一步将传统的特征换成了深度卷积网络提取的特征。
对于原始图像， 首先使用Selective Search 搜寻可能存在物体的区域。Selective Search 可以从图像中启发式地搜索出可能包含物体的区域。相比穷举而言， Selective Search 可以减少一部分计算量。下一步，将取出的可能含高物体的区域送入CNN 中提取特征。CNN 通常是接受一个固定大小的图像，而取出的区域大小却各有不同。对此， R-CNN的做法是将区域缩放到统一大小，
2021-12-30 12:46:37
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FastReport是功能齐全的报表控件，使开发者可以快速并高效地为.NET/VCL/COM/ActiveX应用程序添加报表支持。
2021-12-25 20:11:10
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预算matlab代码快速NCA
该算法在Python中的快速实现。
某些选择背后的思想在硕士论文中得到了进一步扩展。
特征：
类似于Sklearn的API
与目标函数相同的梯度成本
当度量标准规模较大时，避免溢出
WIP迷你批次版本
例子
来自Python的样本用法：
from
nca
import
NCA
n
=
NCA
()
n
.
fit
(
X
,
y
)
X
=
n
.
transform
(
X
)
例如，运行脚本。
除其他外，脚本接受模型和数据集的类型：
python
example.py
--model
nca
--data
wine
有关可用选项的完整说明，只需调用帮助提示：
python
example.py
-h
安装
该代码取决于通常的Python科学环境：NumPy，SciPy，Scikit-learn。
所需的软件包在requirements.txt文件中列出，可以按如下所示安装在虚拟环境中：
virtualenv
-p
python3
venv
source
venv/bin/activate
pip
install
-r
requirements.txt
2021-12-23 19:43:39
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(2) 总线空闲
隐性电平，无长度限制（0 亦可）。
本状态下，可视为总线空闲，要发送的单元可开始访问总线。
(3) 延迟传送（发送暂时停止）
8 个位的隐性位。
只在处于被动错误状态的单元刚发送一个消息后的帧间隔中包含的段。
2021-12-22 19:53:21
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