谷歌Cartographer学习（2）-原理阐述与源码解析

Linux创始人Linus Torvalds有一句名言:Talk is cheap. Show me the code. (冗谈不够,放码过来!). 代码阅读是从入门到提高的必由之路.尤其对深度学习,许多框架隐藏了神经网络底层的实现,只能在上层调包使用,对其内部原理很难认识清晰,不利于进一步优化和创新. YOLOv3是一种基于深度学习的端到端实时目标检测方法,以速度快见长. YOLOv3的实现Darknet是使用C语言开发的轻型开源深度学习框架,依赖少,可移植性好,可以作为很好的代码阅读案例,让

依赖关系 方法 class MinimalHttpClient extends CloseableHttpClient { //连接管理器 private final HttpClientConnectionManager connManager; //执行器 private final MinimalClientExec requestExecutor; //参数 private final HttpParams params; } doExecute方法 @Override protecte

现在,热修复的具体实现方案开源的也有很多,原理也大同小异,本篇文章以Nuwa为例,深入剖析. Nuwa的github地址 https://github.com/jasonross/Nuwa 以及用于hotpatch生成的gradle插件地址 https://github.com/jasonross/NuwaGradle 而Nuwa的具体实现是根据QQ空间的热修复方案来实现的.安卓App热补丁动态修复技术介绍.在阅读本篇文章之前,请先阅读该文章. 从QQ空间终端开发团队的文章中可以总结出要进行热更

学习路线: http://www.cnblogs.com/skywang12345/ 总结 1 总体框架 2 Collection架构 3 ArrayList详细介绍(源码解析)和使用示例 4 fail-fast总结(通过ArrayList来说明fail-fast的原理.解决办法) 5 LinkedList详细介绍(源码解析)和使用示例 6 Vector详细介绍(源码解析)和使用示例 7 Stack详细介绍(源码解析)和使用示例 8 List总结(LinkedList, ArrayList等使用

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转载请注明出处:http://blog.csdn.net/luoshixian099/article/details/50217655 随机抽样一致性(RANSAC)算法,可以在一组包含"外点"的数据集中,采用不断迭代的方法,寻找最优参数模型,不符合最优模型的点,被定义为"外点".在图像配准以及拼接上得到广泛的应用,本文将对RANSAC算法在OpenCV中角点误匹配对的检测中进行解析. 1.RANSAC原理 OpenCV中滤除误匹配对采用RANSAC算法寻找一个最佳

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型学习笔记5:C源码理解 http://jfsqhwhat2.eju.cn/ http://13660038501.i.sohu.com/v2/guestbook/index.htm http://15306736050.i.sohu.com/v2/guestbook/index.htm http://15090269366.i.sohu.com/v2/guestbook/index.htm http://13377896359.i.sohu.com/v2/guestbook/index.htm

SpringMVC关于json.xml自动转换的原理研究[附带源码分析] 原文地址:http://www.cnblogs.com/fangjian0423/p/springMVC-xml-json-convert.html 目录 前言 现象 源码分析 实例讲解 关于配置 总结 参考资料 前言 SpringMVC是目前主流的Web MVC框架之一. 如果有同学对它不熟悉,那么请参考它的入门blog:http://www.cnblogs.com/fangjian0423/p/springMVC-in