TudBrussels Pedestrian dataset 是一个包含行人的视频数据，可用以进行行人检测和识别等机器视觉任务。

考研英语阅读理解精读100篇(基础版+高分版) 新东方出版的 2011年的和以前的基本无变化，可以放心使用 有全文翻译 解释 很详细

摘要 前面基本已经将yolo3的大致细节都分析了，那么现在就要训练自己下载的数据集来看下效果，进行迁移学习，首先我会先对github本身自定义的custom数据集进行训练，只有一张照片，一个标签签，之后训练自己的数据集是摇从xml文件先提取标签，完全按照custom中的格式进行布局，然后修改一下cfg文件就可以运行。dataset源码是对txt文件的处理，在实际运行中对数据进行分析是利用panda，所以直接利用panda生成csv文件进行读取更加方便。代码githubhttps://github.com/eriklindernoren/PyTorch-YOLOv3 custom数据集文件 在

深入理解linux虚拟内存管理(中+英) 中文+英文

目录 一、为什么要有红黑树？ 二、什么是“平衡二叉查找树”？ 三、红黑树的定义 四、为什么说红黑树是“近似平衡”的？ 五、红黑树为什么综合性能好？ 六、实现红黑树 1、插入操作的平衡调整 2、删除操作

-3db带宽定义和理解

线性函数的分类的一个缺点就是只能做线性分割，因为线性函数(y=kx+b)之间无论怎么做线性组合，最后得到的还是线性函数y=kx+b，这样就不能完成类似异或问题这样的非线性分割。 那么怎么做非线性分割呢，其实中学中我们已经学过了二次曲线，二次曲线之所以能画出一个封闭的曲线，就是因为它的非线性，一方面是因为它的导数不是常数，另外一个方面，它的单调性也不是唯一的，也就是有曲线的拐点，这样就可以让曲线拐弯，最后和起点汇合形成封闭曲线。 我们观察最基本的圆方程： x^2 + y^2=1 我们如果引入函数f(t)=t^2，稍微改写一下这个式子，就可以得到： f(x)+f(y)=1 在这里，我们选择的函数是

《深入理解Android：卷I》是一本以情景方式对Android的源代码进行深入分析的书。内容广泛，以对Framework层的分析为主，兼顾Native层和Application层；分析深入，每一部分源代码的分析都力求透彻；针对性强，注重实际应用开发需求，书中所涵盖的知识点都是Android应用开发者和系统开发者需要重点掌握的。 目录 第1章　阅读前的准备工作 / 1 1.1　系统架构 / 2 1.1.1　Android系统架构 / 2 1.1.2　本书的架构 / 3 1.2　搭建开发环境 / 4 1.2.1　下载源码 / 4 1.2.2　编译源码 / 6 1.3　工具介绍 / 8 1.3.1　Source Insight介绍 / 8 1.3.3　Busybox的使用 / 11 1.4　本章小结 / 12 第2章　深入理解JNI / 13 2.1　JNI概述 / 14 2.2　学习JNI的实例：MediaScanner / 15 2.3　Java层的MediaScanner分析 / 16 2.3.1　加载JNI库 / 16 2.3.2　Java的native函数和总结 / 17 2.4　JNI层MediaScanner的分析 / 17 2.4.1　注册JNI函数 / 18 2.4.2　数据类型转换 / 22 2.4.3　JNIEnv介绍 / 24 2.4.4　通过JNIEnv操作jobject / 25 2.4.5　jstring介绍 / 27 2.4.6　JNI类型签名介绍 / 28 2.4.7　垃圾回收 / 29 2.4.8　JNI中的异常处理 / 32 2.5　本章小结 / 32

等式约束下的范数最小问题求解； 在数学中，范数是从实数或复数向量空间到非负实数的函数，其行为方式类似于到原点的距离：它与缩放对易，服从三角不等式的形式，并且为零只在原点。具体来说，向量到原点的欧几里得距离是一个范数，称为欧几里得范数或2-范数，也可以定义为向量与其自身 的内积的平方根。半范数满足范数的前两个属性，但对于除原点以外的向量可能为零。[1]具有指定范数的向量空间称为范数向量空间。以类似的方式，具有半范数的向量空间称为半范数向量空间。 在受约束的最小二乘法中，通过对解的附加约束来解决线性最小二乘问题。即无约束方程{\displaystyle \mathbf {X} {\boldsymbol {\beta }}=\mathbf {y} }\mathbf {X} {\boldsymbol {\beta }}=\mathbf {y}必须尽可能紧密地拟合（在最小二乘意义上），同时确保{\displaystyle {\boldsymbol {\beta }}}{\boldsymbol {\beta }}得到维护。

不等式约束下的线性规划； 线性规划（LP），也称为线性优化，是一种在其要求由线性关系表示的数学模型中实现最佳结果（例如最大利润或最低成本）的方法。线性规划是数学规划（也称为数学优化）的一种特殊情况。更正式地说，线性规划是一种优化线性 目标函数的技术，受线性等式和线性不等式 约束。它的可行域是一个凸多面体，它是一个集合，定义为有限多个半空间的交集，每个半空间都由一个线性不等式定义。它的目标函数是定义在这个多面体上的实值仿射（线性）函数。线性规划算法在多面体中找到一个点如果存在这样的点，则此函数具有最小（或最大值）值。 出于多种原因，线性规划是一个广泛使用的优化领域。运筹学中的许多实际问题可以表示为线性规划问题。线性规划的某些特殊情况，例如网络流问题和多商品流问题，被认为足够重要，可以对专门的算法进行大量研究。许多其他类型的优化问题的算法通过将线性规划问题作为子问题来解决。从历史上看，线性规划的思想启发了优化理论的许多核心概念，例如对偶性、 分解和凸性的重要性及其概括。