相关推荐

Downpour:超级棒的 WYSIWYG 编辑器，用于超级棒的引擎

创建一个名为Downpour的新文件夹并将构建的dylib或dll移动到其中将Downpour/Resources复制到新创建的文件夹中将Downpour文件夹移动到您的项目模块目录并更改manifest.json以加载libDownpour模块开场倾盆大雨默认...

SGD平行算法 - Downpour SGD （单机python多线程版）

SGD 被广泛运用到机器学习(machine learning)中最优化等问题中，学术... [1], Delay-tolerant Algorithm for SGD [2], Elastic Average SGD [3])，本篇实现了现在比较火的Downpour SGD [4]的样例代码 (选择这个的原因引

DistBelief 框架下的并行随机梯度下降法 - Downpour SGD

Corrado 等人的文章 Large Scale Distributed Deep Networks (2012) 后的一则读书笔记，重点介绍在 Google 的软件框架 DistBelief 下设计的一种用来训练大规模深度神经网络的随机梯度下降法 — Downpour SGD，该...

如何学习开源框架

在大家了解了框架的本质和Web开发模式之后，我们来讨论一下学习开源框架和基本方法。在这里，本书为大家小结了一些正确的学习方法和最佳实践，这些不仅是笔者多年开发中的心得体会，也汲取了网络上的大家之言，希望...

(3)如何学习开源框架

一般而言，名为xx-blank-xxx.war的sample项目是一个开源框架最小的一个可运行的范例。所以，如果大家仔细学习这个war包中的内容，至少可以发现组成一个Struts2程序的 最小元素 到底有哪些。在其中的WEB-INF/lib目录...

LightURL——打造零配置的Struts2开发方式

在完成以上的步骤后，lighturl的所有配置即告完成，现在你已经可以使用所有lighturl所提供的特性。 [b]Namespace, ActionName和URL映射[/b] lighturl所提供的最基本的特性是根据你的Action所在的package，确定...

SpringMVC个人理解（downpour 的SpringMVC深度探险的个人整理）

：传统servlet在项目规模扩大之后，请求-响应的映射关系全部定义在web.xml中，将造成web.xml的不断膨胀而变得难以维护。 为解决这个问题，SpringMVC提出的方案就是： 提炼一个核心的Servlet覆盖对所有Http请求的...

(装载)项目管理的一点想法

关键字: 项目管理 (装自：http://downpour.iteye.com/blog/186429) 1. 根据需求，将项目尽可能拆分 可能出现的情况是：将一个项目进行拆分，分成2到3个子项目进行单独开发。当前设想的主要可能性：主项目、统计和...

快手八卦！突破TensorFlow、PyTorch并行瓶颈的开源分布式训练框架来了！

来源：AI前线 本文约5200字，建议阅读8分钟本文介绍了专门针对分布式场景设计了特定的优化算法同比，性能较同类提升60%。 近日，快手和苏黎世理工宣布开源分布式训练框架 Bagua（...

编程精华资源（ITeye优秀专栏）大汇总

标准JDK中没有提供，或者提供了但是API不是很实用的一些在项目中经常用到的Java开源Library的用法。 rensanning Java EE 7 简明教程 本教程不会深入到每个技术的细节，仅仅只是浅尝辄止地介绍了 Java ...

在Intellij Idea中使用Maven创建SpringMVC项目

最最最傻瓜式的创建Spring MVC新项目，我就是个小白……写的会很细，借鉴类很多但是还有好多没懂，欢迎指正～ 一、新建项目 1、点击Create New Project 2、选择maven，勾选create from archetype，选择webapp...

AI绘画——本地配置webui启动器教程，支持一键启动/修复/更新/模型下载管理+Lora模型推荐

秋葉aaaki的个人空间_哔哩哔哩_bilibilihttps://space.bilibili.com/12566101/?spm_id_from=333.999.0.0 感谢秋葉aaaki大佬の免费开源 目录 1.获取资源整合包 2. 下载并配置webui启动器 3.启动器功能 4.一键启动，...

让Downpour的<Spring Security 2 配置精讲>简单化,大家一起学习

,系Downpour原创   -------------------------Begin----------------------------    &quot;Spring Security 2 配置精讲&quot; 让我认识了Spring Security(以下都简称Security),一直在做毕业设计，最近需要做...

TinyYolo2实时视频流物体检测ONNX模型

TinyYolo2实时视频流物体检测ONNX模型 运行 ONNX 模型，并结合 OpenCV 进行图像处理。具体流程包括： 1. 加载并初始化 ONNX 模型。 2. 从摄像头捕获实时视频流。 3. 对每一帧图像进行模型推理，生成物体检测结果。 4. 在界面上绘制检测结果的边界框和标签。

chromedriver-linux64-134.0.6998.23(Beta).zip

chromedriver-linux64-134.0.6998.23(Beta).zip

Web开发：ABP框架4-DDD四层架构的详解

Web开发：ABP框架4-DDD四层架构的详解

chromedriver-linux64-135.0.7029.0(Canary).zip

chromedriver-linux64-135.0.7029.0(Canary).zip

（参考项目）MATLAB人脸门禁系统.zip

实现人脸识别的考勤门禁系统可以分为以下步骤： 1. 采集人脸图像数据集：首先需要采集员工的人脸图像数据集，包括正面、侧面等多个角度的图像。可以使用MATLAB中的图像采集工具或者第三方库进行采集。 2. 预处理人脸图像数据：对采集到的人脸图像数据进行预处理，包括人脸检测、人脸对齐、人脸裁剪等操作。MATLAB提供了相关的图像处理工具箱，可以用于实现这些处理步骤。 3. 特征提取与特征匹配：使用人脸识别算法提取人脸图像的特征，比如使用人脸识别中常用的特征提取算法如Eigenfaces、Fisherfaces或者基于深度学习的算法。然后将员工的人脸数据与数据库中的人脸数据进行匹配，判断是否为注册员工。 4. 考勤记录与门禁控制：如果人脸匹配成功，系统可以记录员工的考勤时间，并且控制门禁系统进行开启。MATLAB可以与外部设备进行通信，实现门禁控制以及考勤记录功能。

rdtyfv、ijij

yugy

企业IT治理体系规划.pptx

企业IT治理体系规划.pptx