2018年8月中级前端开发推荐书籍

  1. 这些书籍适合中级前端开发者阅读,初级前端开发人员买来除了自我安慰和垫高显示器以外可能没什么用处。
  2. 说是推荐书单,实际上是笔者自己的读书计划。欢迎你在阅读中与我交流。
1.《企业IT架构转型之道 阿里巴巴中台战略思想与架构实践》

推荐理由:曾经有一个前端大神说过,如果你想成为前端架构师,首先你得忘记自己是个前端。

2. 《Redis实战》

推荐理由: Redis是服务端的缓存技术。缓存可以说只在性能优化阶段才有明显的作用,项目初期往往用不到。大多数使用node.js进行后端开发的前端开发者实际上更多地是做中间层或者直接做后端服务,缓存技术对自己来说是技术盲区,私以为对许多开发者来说也是盲区。

3. 《大话数据结构》

推荐理由:技术决定你能走多快,数据结构和算法决定你能走多远。

4. 《算法图解》

推荐理由:技术决定你能走多快,数据结构和算法决定你能走多远。

5. 《CSS世界》

推荐理由CSSjavascript一样,都是很容易上手,却很难精通的。CSS几乎可以说是我们全团队的软肋,包括前端人员在内,敢说自己精通js的大有人在,但敢说自己精通CSS的寥寥无几。这本是前端知名博主张鑫旭的书籍,好评很多,讲的很细致。如果你更倾向一些CSS的使用技巧,可以去看《CSS揭秘》这本书,许多实现方法会改变你对CSS的理解。

6. 《javascript设计模式(第二版)》

推荐理由:设计模式在javascript中的应用。

7. 《javascript框架设计(第二版)》

推荐理由:司徒正美的书,他的博客也是非常知名的。每个框架都有其优点和不足,如何在开发中扬长避短是非常考验基本功的。这本书会让你了解如何去设计一个框架,徒手打造简易版的jQuery,angularjs,vue.js,react.js并不是高不可攀,而当你能亲手造出一个简单框架时,你对它的理解必将到达另一个层次。你会发现,其实所有前端框架的架构都差不多,而核心的区别几乎全部集中在算法上。

8. 《javascript设计模式与开发实践》

推荐理由:前端设计模式类的书本来就很少,这本是腾讯前端AlloyTeam团队出品,综合讲述前端的设计模式,设计原则,编程技巧,代码重构等等。AlloyTeam有自己的资源站,感兴趣的读者可以自行搜索,资源还有博客非常多,质量也很高。

9. 《Node.js:来一打C++扩展》

推荐理由:公众号前端之巅上周推荐的书籍之一。我特别佩服那些在简历上将使用Express起一个后端服务写成精通node.js的人。

10. 《告别失控 软件开发团队管理必读》

推荐理由:计算机类图书销售榜排名第5的技术管理类书籍,不想当将军的士兵不是好士兵,其他的不多说。

11. 《视界·×××:写给UI设计师的设计书》

推荐理由:没有审美的前端不是好架构师。读设计类的书不是让你抢设计师的饭碗(实际上你也抢不了),而是下次再有人说你的界面不好看时,你可以用“不懂审美”噎死他。

12. 《前端工程化体系设计与实践》

推荐理由:如果你不想永远只是写页面,就需要面对从开发者到工程师的思维转变。

转载于:https://blog.51cto.com/13869008/2149767

### RT-DETRv3 网络结构分析 RT-DETRv3 是一种基于 Transformer 的实时端到端目标检测算法,其核心在于通过引入分层密集正监督方法以及一系列创新性的训练策略,解决了传统 DETR 模型收敛慢和解码器训练不足的问题。以下是 RT-DETRv3 的主要网络结构特点: #### 1. **基于 CNN 的辅助分支** 为了增强编码器的特征表示能力,RT-DETRv3 引入了一个基于卷积神经网络 (CNN) 的辅助分支[^3]。这一分支提供了密集的监督信号,能够与原始解码器协同工作,从而提升整体性能。 ```python class AuxiliaryBranch(nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_channels): super(AuxiliaryBranch, self).__init__() self.conv = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=3, padding=1) self.bn = nn.BatchNorm2d(out_channels) def forward(self, x): return F.relu(self.bn(self.conv(x))) ``` 此部分的设计灵感来源于传统的 CNN 架构,例如 YOLO 系列中的 CSPNet 和 PAN 结构[^2],这些技术被用来优化特征提取效率并减少计算开销。 --- #### 2. **自注意力扰动学习策略** 为解决解码器训练不足的问题,RT-DETRv3 提出了一种名为 *self-att 扰动* 的新学习策略。这种策略通过对多个查询组中阳性样本的标签分配进行多样化处理,有效增加了阳例的数量,进而提高了模型的学习能力和泛化性能。 具体实现方式是在训练过程中动态调整注意力权重分布,确保更多的高质量查询可以与真实标注 (Ground Truth) 进行匹配。 --- #### 3. **共享权重解编码器分支** 除了上述改进外,RT-DETRv3 还引入了一个共享权重的解编码器分支,专门用于提供密集的正向监督信号。这一设计不仅简化了模型架构,还显著降低了参数量和推理时间,使其更适合实时应用需求。 ```python class SharedDecoderEncoder(nn.Module): def __init__(self, d_model, nhead, num_layers): super(SharedDecoderEncoder, self).__init__() decoder_layer = nn.TransformerDecoderLayer(d_model=d_model, nhead=nhead) self.decoder = nn.TransformerDecoder(decoder_layer, num_layers=num_layers) def forward(self, tgt, memory): return self.decoder(tgt=tgt, memory=memory) ``` 通过这种方式,RT-DETRv3 实现了高效的目标检测流程,在保持高精度的同时大幅缩短了推理延迟。 --- #### 4. **与其他模型的关系** 值得一提的是,RT-DETRv3 并未完全抛弃经典的 CNN 技术,而是将其与 Transformer 结合起来形成混合架构[^4]。例如,它采用了 YOLO 系列中的 RepNCSP 模块替代冗余的多尺度自注意力层,从而减少了不必要的计算负担。 此外,RT-DETRv3 还借鉴了 DETR 的一对一匹配策略,并在此基础上进行了优化,进一步提升了小目标检测的能力。 --- ### 总结 综上所述,RT-DETRv3 的网络结构主要包括以下几个关键组件:基于 CNN 的辅助分支、自注意力扰动学习策略、共享权重解编码器分支以及混合编码器设计。这些技术创新共同推动了实时目标检测领域的发展,使其在复杂场景下的表现更加出色。 ---
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