深度学习在很大程度上影响了遥感影像分析领域的研究。然而，大多数现有的遥感深度模型都是用ImageNet预训练权重初始化的，其中自然图像不可避免地与航拍图像相比存在较大的域差距，这可能会限制下游遥感场景任务上的微调性能。

背景nginx作为七层负载均衡软件，负载的方式有:1.iphash2.轮询3.带权重轮询4.stickysession(粘滞session)大概这一些。其中stickysession可以保证同一客户端请求能转发到后端固定的一台服务器上。tengine目前已经集成了该特性，但我试验没成功。有时间再试一试。stickyse

!Github代码实践：Pytorch实现的语义分割器(https://oscimg.oschina.net/oscnet/eb8b4d953860cfe322f371cdd22aa254d4e.jpg)使用Detectron预训练权重输出\e2e\_mask\_rcnnR101FPN\_2x\的示例!Github代码实践：Pyt

摘要：基于HiLensKit已经基本开发完成，可部署到HiLensKit，模型的选择为基于DarkNet53的YOLOv3模型，权重为基于COCO2014训练的数据集，而车道线的检测是基于OpenCV的传统方法实现的，可通过ModelArtsAIGallery与HiLensKit全流程端云协同开发部署。本文作者｜历天一点击

!(https://oscimg.oschina.net/oscnet/76a9ee48bb4c7f7b344343922f049224d4d.png)前言SOFA内置负载均衡，支持5种负载均衡算法，随机（默认算法），本地优先，轮询算法，一致性hash，按权重负载轮询（不推荐，已被标注废弃）。一起看看他们的实现（重点还是一致性

初衷简单说，我们需要一个智能合约来管理所有的分红项目（profititem）。分红项目是一个代币分配中心：每个分红项目的创建者（creator）可以为该分红项目注册（register）分红的接收地址（receiveraddress）或其他可以接收分红的分红项目，并为每个接收方设定权重（weight）。之后，每次分红项目的创建者释放（rele

新增志愿者活动签到系统，让公益活动有效率、有数据、有积累、有报表。特色功能更有利于推广每个页面都可以编辑搜索引擎优化信息。每一个资讯都可以编辑关键词等信息，直接写入页面，提升推广效果。地址采用汉字重写，提高搜索引擎索引权重，提升推广效果。例如：jiyikeji.cn/公益项目/项目执行志愿者活动签到系统

Nginx篇WindowsNginx配置使用Nginx负载均衡模式1)、轮询——1：1轮流处理请求（默认）每个请求按时间顺序逐一分配到不同的应用服务器，如果应用服务器down掉，自动剔除，剩下的继续轮询。2)、权重——you

一、复杂度综述1、什么是复杂度软件设计的核心在于降低复杂性。\《软件设计的哲学》业界对于复杂度并没有统一的定义，斯坦福教授JohnOusterhout从认知负担和工作量方面给出了一个复杂度量公式子模块的复杂度cp乘以该模块对应的开发时间权重值tp，累加后得