现有基于时域金字塔的特征提取方法不能学习视频帧和视频段各自之间的时间依赖性信息以及未充分利用视频时域的分层结构信息,造成视频分类特征提取不充分.为此,提出一种基于SRU的多层次多粒度时空域深度特征提取方法.利用卷积神经网络提取视频的低、中、高3个层次的帧特征,构建时域金字塔,同时采用级联SRU学习视频时间依赖性和时域的分层结构特征,通过聚合3个层次的时域金字塔得到视频的多层次多粒度全局特征.在数据集UCF101和HMDB51上的实验结果表明,与DTPP方法、TLE方法相比,该方法提取的特征具有较好的表征能力和鲁棒性.

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最近，我一直在重构之前做的一个项目，在这个过程中感慨万千。原先的项目是一个运用了WCF的C/S系统，在客户端运用了MVC模式，但MVC的View、Model耦合以及WCF端分布式欠佳等问题让我有了重构的想法，经过了一段时间的改造，逐渐形成了MVP+三层结构+WCF的面向服务的程序架构。在这里我把我的想法写成了一个例子，供大家参考。在正式开始讲解之前，我必须得感谢Artech、代震军等诸多大虾，他们的文章给了我很大的启发。我写的这个例子是关于博客管理的，逻辑很简单，就是用户发表文章、发表评论，管理员可以对用户进行管理。让我们先从MVP的运用开始讲起。关于MVP和MVC，我只谈谈在重构过程中的看法

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