本文将利用TorchVisionFasterRCNN预训练模型，于Kaggle:全球小麦检测(https://www.kaggle.com/c/globalwheatdetection)🌾上实践迁移学习中的一种常用技术：微调（finetuning）。本文相关的KaggleNotebooks可见：TorchVis

       首先，我们必须要搞清楚的一件事是，不管java的参数类型是什么，一律传递的是参数的副本。也就是说每次传递参数的时候都会讲参数拷贝一份传递。1.基本数据类型：       对于基本的数据类型来说，java传递的是指的副本；也就是将数据拷贝一份以后传递。因此当函数返回的时候，不管在调用的函数中做了什么操作，基本数据类型的值都不会改变。

第一步，下载相关js文件https://blogstatic.cnblogs.com/files/linxixinxiang/compression.js第二步，建立jsp页面1<%@pagelanguage"java"import"java.util."contentType"text/html;char

​对于一个报表检验，性能就是其检验方向之一，皕杰报表之初就把性能摆到了第一位，但当面对超量的数据，服务器硬件毕竟有限，因而在设计报表时，性能优化也是需要考虑的问题。可以从以下几个方面来考虑优化：1.对数据集的sql语句进行优化，利用参数控制取出数据的数量，还可以使用视图或存储过程优化数据的获取。2.在制表的过程过程中进行函数的优化，使用select函数时，相

基于Flutter1.5的源码剖析，分析flutter的StatefulWidget的UI更新机制，相关源码：widgets/framework.dartwidgets/binding.dartscheduler/binding.dartlib/ui/window.dartflutter/runtime/runtime_controller.c

查看日志存放目录\find/nameaccess.log/var/log/nginx/access.logcd/var/log/nginxIP相关统计统计IP访问量（独立ip访问数量）awk'{print$1}'access.log|sortn|uniq|wcl

这几天一直在学习基于Python的OpenCV，开发环境是在Ubuntu16.04下，学习的心得就是基于Python的OpenCV开发基本上就属于函数式编程了，OpenCV提供了大多数的功能函数，以及大多数的算法封装，并不需要从头开发，不需要重复的造轮子，需要的仅仅是将各个零部件进行组装。所以学习起来相对容易一些。但是这是建立在对于Python有一定的基础

公众号不允许上传不是原创视频，所以只能上传到B站了，以后相关的视频还会同步更新到B站。主要包括：1、InstallVitis2019.2onLinuxUbuntu2、GettingStartedwithEDGEZYNQSoCFPGAkitusingVITISSoftwarePlatform2019.23、

查看与undo相关的系统参数!(https://img2018.cnblogs.com/blog/1003237/201812/1003237201812131730261831763941982.png)1、undo\_management 有两个参数值：auto、manual（默认）  manual：系统启动后使用rollbac

TLDRvscode的GraphQL语法插件,目前比较推荐GraphqlFoundation的GraphQL:LanguageFeatureSupport相关配置,见配置文件的语法规则,参考背景之前用的GraphQL插件,只开启了语法高亮.自己写的sche