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Gitlab CI 变量

1.Gitlab CI 预定义变量

GitLab CI / CD具有一组默认的预定义变量 ，您可以使用它们而无需任何其他说明。您可以呼叫问题编号，用户名，分支名称，管道和提交ID等。

GitLab为Runner的本地环境提供了预定义的环境变量。

GitLab读取.gitlab-ci.yml文件并将信息发送到Runner，在此处公开变量。然后，运行程序运行脚本命令。

Docker & Gitlab CI

一、Model类

（1）初始化方法

1.可扩展参数：从kwargs字典里获取，可限制key的取值

• name: model变量域scope名称，获取不到采用self.__class__.__name__.lower()取类的名字
• logging: 是否开启TensorBoard直方图仪表板，获取不到为False 阅读更多...

1. 基于候选区域的目标检测

1.1 滑动窗口检测器

 一种用于目标检测的暴力方法是从左到右、从上到下滑动窗口，利用分类识别目标。为了在不同观察距离处检测不同的目标类型，需要使用不同大小和宽高比的窗口。

目标检测学习笔记

1.概述

 目标检测是计算机视觉三大任务之一，不论是需要实现图像与文字的交互还是需要识别精细类别，它都提供了可靠的信息。本文对目标检测进行了整体回顾，第一部分从RCNN开始介绍基于候选区域的目标检测器，包括 Fast R-CNN、Faster R-CNN 和 FPN等。第二部分则重点讨论了包括YOLO、SSD和RetinaNet 等在内的单次检测器，它们都是目前最为优秀的方法。

目标检测的基本思路：同时解决定位（localization） + 识别（Recognition）
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一、照明与图像

光通量（Φ 流明 lm）：光通量指人眼所能感觉到的辐射功率，它等于单位时间内某一波段的辐射能量和该波段的相对视见率的乘积。
辐照度（E 勒克斯 lux）：辐照度指投射到一平表面上的辐射通量密度。指到达一表平面上，单位时间，单位面积上的辐射能。

1lux = 1 lm /m³

RGB与CMYK颜色模型

RGB：红绿蓝三原色
CMYK：品红 黄 青 三补色

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1.Perceptron 感知机

Perceptron 感知机，我们知道的最简单和最古老的神经元模型。接收一些输入，把它们加总，通过激活函数并传递到输出层。这没什么神奇的地方。
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HTTP 协议常识

一、卷积&池化

卷积

• 卷积能抽取特征
• 多层卷积能抽取复杂特征

  1. 卷积神经网络每层的卷积核权重是由数据驱动学习得来，不是人工设计的，人工只能胜任简单卷积核的设计，像边缘，但在边缘响应图之上设计出能描述复杂模式的卷积核则十分困难。 阅读更多...