静态代理

Mmdetection用自己的数据集训练Mask_RCNN 将自己数据的标签写入配置文件,在data前一行添加自己的标签列表,同时在train,val,test中添加classes = classes,如果不添加,模型就会默认读取coco原始数据集的80个标签,与自己的数据集对应不上就会报错。2.打开第二个文件coco_instance.py,将data_root路径改为你自己coco数据集的位置(注意一定要以/结尾),修改输出图片尺寸(根据自己的数据集决定)3.将标注完的数据转为Mask_rcnn训练所需的数据集格式。4.将数据集放到训练代码文件夹中。 阅读详情

1、接口

package AOP.proxy;

/**
 * Created by Administrator on 2019/6/11.
 */
public interface PersonDao {
    public void savePerson();
}

2、目标实现类

package AOP.proxy;

/**
 * Created by Administrator on 2019/6/11.
 */
public class PersonDaoImpl implements PersonDao {
    @Override
    public void savePerson() {
        System.out.println("保存成功");
    }
}

3、事物类

package AOP.proxy;

/**
 * Created by Administrator on 2019/6/11.
 */
public class Transaction {
    public void beginTransaction() {
        System.out.println("开启事物");
    }

    public void Commit() {
        System.out.println("提交事物");
    }
}

4、代理类

package AOP.proxy;

/**
 * Created by Administrator on 2019/6/11.
 */
public class PersonProxy implements PersonDao {
    private PersonDao personDao;
    private Transaction transaction;

    public PersonProxy(PersonDao personDao,Transaction transaction) {
        this.personDao = personDao;
        this.transaction=transaction;
    }

    @Override
    public void savePerson() {
        /*开启事物
        执行目标方法
        事物提交
        * */
        transaction.beginTransaction();
        personDao.savePerson();
        transaction.Commit();

    }
}

5、单元测试

package AOP.proxy;

import org.junit.Test;

/**
 * Created by Administrator on 2019/6/11.
 */
public class ProxyTest {

    @Test
    public void ProxyTest() {
        PersonDao personDao = new PersonDaoImpl();
        Transaction transaction= new Transaction();
        PersonProxy personProxy = new PersonProxy(personDao,transaction);
        personProxy.savePerson();
    }
}

6、结果
开启事物
保存成功
提交事物

7、总结
目标:操作hibernate的时候,不在每次save、update的时候,开启和提交事物。
1、静态代理模式并没有做到事物的重用
2、假如Dao层有100个类,100个proxy,接口中有多少个方法,在proxy层就要实现多少个方法,有多少个方法,就要开启和提交多个事物
3、如果一个proxy实现了多个接口,如果其中的一个借口发生变化(添加一个方法),那么proxy也要做相应的变化。

04目标检测-Two-stage的目标检测算法 前面我们对进行了对比分析,同时上一篇我们介绍了传统算法在目标检测的原理和效果,此篇我们记录了我学习目标检测算法的深度,深入讲述一下深度学习算法在目标检测的原理和效果。原文链接:https://blog.youkuaiyun.com/qq_41946216/article/details/132800752。版权声明:本文为优快云博主「爱吃面的猫」的原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接及本声明。One-stage(YOLO和SSD系列):直接回归目标位置。 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. 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plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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