Young87

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Springboot跨域访问为什么会出现OPTION请求呢&#xff1f; **　 请求方式有两大类&#xff0c;一类是简单的请求&#xff0c;一类是非简单的请求。简单的请求类似于GET、POST、HEAD等&#xff0c;非简单的请求如PUT、DELETE等。对于简单请求&#xff0c;浏览器直接发本次请求&#xff0c;而对于非简单请求&#xff0c;浏览器会先发预检请求&#xff0c;然后再发本次请求。而预检请求就是OPTION请求&#xff0c;OPTION请求只是检测作用&#xff0c;并没有具体数据……

一、回溯法与深度优先搜索的关系 回溯搜索是深度优先搜索&#xff08;DFS&#xff09;的一种&#xff0c;回溯法通俗的将其采用的思想是“一直向下走&#xff0c;走不通就掉头”&#xff0c;类似于树的先序遍历。dfs和回溯法其主要的区别是&#xff1a;回溯法在求解过程中不保留完整的树结构&#xff0c;而深度优先搜索则记下完整的搜索树。   为了减少存储空间&#xff0c;在深度优先搜索中&#xff0c;用标志的方法记录访问过的状态&#xff0c;这种处理方法使得深度优先搜索法与回溯法没什么区别了。 由……

作者 | Emily Williamson译者 | 孙薇&#xff0c;责编 | 屠敏出品 | CSDN&#xff08;ID&#xff1a;CSDNnews&#xff09;以下为译文&#xff1a;数据库是应用及计算机的核心元素&#xff0c;负责存储运行软件应用所需的一切重要数据。为了保障应用正常运行&#xff0c;总有一个甚至多个数据库在默默运作。我们可以把数据库视为信息仓库&#xff0c;以结构化的方式存储了大量的相关信息&#xff0c;并合理分类&#xff0c;方便搜索及使用。因此&am……

作者 | Emily Williamson译者 | 孙薇&#xff0c;责编 | 屠敏出品 | CSDN&#xff08;ID&#xff1a;CSDNnews&#xff09;以下为译文&#xff1a;数据库是应用及计算机的核心元素&#xff0c;负责存储运行软件应用所需的一切重要数据。为了保障应用正常运行&#xff0c;总有一个甚至多个数据库在默默运作。我们可以把数据库视为信息仓库&#xff0c;以结构化的方式存储了大量的相关信息&#xff0c;并合理分类&#xff0c;方便搜索及使用。因此&am……

不久前&#xff0c;人力资源社会保障部发布了一种炙手可热的新职业&#xff1a;AI训练师。没想到&#xff0c;浙江大学与阿里安全的人工智能训练师马上创造出一个 “AI训练师助手”&#xff0c;高效打造AI深度模型&#xff0c;应对海量应用场景的增加&#xff0c;让AI训练模型面对新场景时不用从头学习&#xff0c;直接从已经存在的模型上迁移&#xff0c;迅速获得别人的知识、能力&#xff0c;成为全新的AI模型&#xff0c;而且能将模型周期从一个月缩短为一天。随后&#xff0c;阐述这种让A……

作者 | 阿里文娱高级开发工程师念贤出品 | AI科技大本营&#xff08;ID:rgznai100&#xff09;背景介绍对于电影爱好者来说&#xff0c;每次的电影节、影展活动&#xff0c;都是抢票大战的开启&#xff0c;出票速度几乎可 以用“秒空”来形容&#xff0c;例如上海国际电影节线上开售的记录是 60 秒售出 5 万张。本文主要围绕售票环节&#xff0c;讲述阿里文娱的云智系统是如何支撑高流量并发&#xff0c;保障系统的稳定&#xff0c;不出现重卖等实现方案背后的技术。先简单分析一……

「AI技术生态论」 人物访谈栏目是CSDN发起的百万人学AI倡议下的重要组成部分。通过对AI生态专家、创业者、行业KOL的访谈&#xff0c;反映其对于行业的思考、未来趋势的判断、技术的实践&#xff0c;以及成长的经历。 2020年&#xff0c;CSDN将对1000人物进行访谈&#xff0c;形成系列&#xff0c;从而勾勒出AI生态最具影响力人物图谱及AI产业全景图。本文为 「AI技术生态论」系列访谈第05期。 百万人学AI你也有份&#xff01;参与文章评论&#xff0c;评论区留言入选&#xff0c;可获得价值299元的……

作者 | VincentLee来源 | 晓飞的算法工程笔记介绍实例分割是许多计算机视觉任务中的重要手段&#xff0c;目前大多数的算法都采用在给定的bbox中进行pixel-wise分割的方法。受snake算法和Curve-GCN的启发&#xff0c;论文采用基于轮廓的逐步调整策略&#xff0c;提出了Deep snake算法进行实时实例分割&#xff0c;该算法将初始轮廓逐渐优化为目标的边界&#xff0c;如图1所示&#xff0c;达到很好的性能且依然保持很高的实时性(32.3fps)  。  论文的主要贡献如下&……

在本篇文章中&#xff0c;将根据上一篇文章得到的两个摄像机的相对位置进行图像的立体校正 引言 当两个像平面式完全行对准的&#xff0c;计算立体视差是最简单的。但是两台摄像机几乎不可能有准确的共面和行对准成像平面&#xff0c;完美的对准结构在真实的立体系统中几乎不存在。因此&#xff0c;立体校正的目的是对两台摄像机的图像平面重投影&#xff0c;使得它们精确落在同一个平面上&#xff0c;而且图像的行完全地对准到前向平行的结构上。 要保证两个摄像机的图像在校正之后是对准的&#xff0c;使得后续的立体匹配更可靠&#xff0c……