object-c 中文经典教程 IOS开发必备

有时候是为了美化界面，有时候是为了播放动画，会需要用到这个Shockwave Flash Object插件，希望计算机上没有的同学们用得着

fp解释器 -> Get It ... ，许可证：（CC-BY-3.0-DE）Fpstefan FP-函数式编程 将功能分为纯功能和副作用是可行的，但是仅出现了脚本语言。 FP是一种严格的形式，没有点，并且具有John Backus所建议的组合器。 该FP配备了后缀表示法和OOP，但仅具有不变的数据结构，总体上效率低下。 副作用也只能通过“ monad”与命令一起使用，有时还可以在“ monad”内与代数作用一起使用。 函数式编程并不是人们所希望的。 编程语言将始终保持面向问题。 但是，除了这些诚实地说的缺点之外，它还具有其他优点，例如“”，这可以通过此实现的引用透明性来实现。 看-> 并查看-> ，德语

这是一个使用python语言编写的针对于摄像头的实时目标检测。没有训练过程。如果你想玩一玩，实际应用的话，可以下载一下。通过Open CV调用网络模型,对实时视频进行截取预测 实时性较高。内包含工程文件夹，网络模型，数据集类别等 即下即用。

Delta Lake: HighPerformance ACID Table Storage over Cloud Object Stores

源代码到目标码的一致性分析

对象跟踪SORT 此回购探讨了在将视频作为输入时，深度学习在预测某些类型的对象中的用途。

google EfficientDet 算法中文版paper.将高效网络骨架与我们提出的BiFPN 和复合尺度相结合，我们开发了一种新的对象检测器家族，称为高效Det，它始终以比以前的对象检测器更少的参数和FLOP 来获得更好的精度。图和图形显示COCO 数据集上的性能比较。在类似的精度约束下，我们的有效DET使用的FLOP 比YOLOv3 少28 倍，FLOP 比RetinaNet 少30倍，FLOP 比最近基于ResNet 的NAS-FPN 少19 倍。特别是，在单模型和单测试时间尺度下，我们的高效Det-D7 实现了最先进的53.7AP 和52M 参数和325B FLOP，在1.5AP的情况下优于以前最好的检测器，而在4 倍小和使用13 倍少的FLOP。我们的高效DET 在GPU/CPU 上也比以前的检测器快4 倍至11 倍。

TensorFlow实施RFCN 论文可在。 建造 ROI池和MS COCO加载程序需要首先进行编译。 为此，请在项目的根目录中运行make。 如果需要特殊的链接器/编译器选项，则可能需要编辑BoxEngine / ROIPooling / Makefile 。 注意：如果您的系统上有多个python版本，并且要使用与“ python”不同的版本，请在调用make之前提供一个名为PYTHON的环境变量。 例如：PYTHON = python3 make 尝试加载.so文件时，可能会遇到未定义的符号问题。 如果您自己构建TensorFlow版本，而Makefile无法自动检测到您的ABI版

Nonlinear optical properties of stimulated Brillouin scattering (SBS) to signal detection in water are analyzed. With the threshold characteristics, SBS only occurs when the high power laser is focused in the SBS cell. When there is an object present in front of the focus, it leads to lower incident intensity and then SBS does not occur. The backward SBS signal depends on the focusing location. The nonlinear optical properties of SBS process in the focusing regime are analyzed theoretically. Wit