超负荷地工作会累坏身体的，而且效率也不高，所以工作一段时间就应该休息一下。长时间在电脑前一动不动，很容易患上“重复性劳损”，即RepetitiveStrainInjury(RSI)。具体现象大家一定有过体会，上机一段时间后肩膀、脖子、手臂酸痛，眼睛模糊等等。WorkRave，一款工作...

手工移动是不可能的，总是有点误差，虽然有主动捕捉的功能。publicvoidSetTablePosition(TableAnnotationtable,doublex,doubley){table.Anchored=true;DrawingDocswDrawing=(DrawingDoc)currentDoc;if(t...

工程图模板文件：drwdot，这个文件是在新建工程图的时候，可以选择的，如下。  图纸格式文件：slddrt，这个文件是进入工程图环境，编辑【图纸属性】的时候，可以选择的。如下。  怎么定制上述两种文件？1.drwdot，使用工程图另存即可。2.slddrt，稍微麻烦一些（1）将...

 本文是帮助里面的一个例子，首先打开一个三维模型和对应的工程图，保持三维模型为当前激活窗口，在三维模型里面选中一个面或者一个边，然后运行下面的代码，会将工程图里面的第一视图里面对应的投影元素的线型的宽度改成4main(){SldWorksApp=newSldWorks();App.Visible=true;M...

两种方法：SldWorksApp=newSldWorks();App.Visible=true;//SldWorks.Application.24是2016//App=(SldWorks)Marshal.GetActiveObject("SldWorks.Application.20");...

刚开始遇到的问题： 点击选择【救援类别】-->点击【提交】-->跳转到另一个页面--->再进入这个页面进行选择因为在选择类别的时候我做了一个样式：点击的那个背景颜色会变化然而遇到的问题是：第一次进入页面背景颜色会变，第二次就不会变了 解决方法：其实是页面跳转之后这个页面还存在并没有...

RobotFramework是一个通用的关键字驱动自动化测试框架。测试用例以HTML，纯文本或TSV（制表符分隔的一系列值）文件存储。通过测试库中实现的关键字驱动被测软件。RobotFramework灵活且易于扩展。它非常适合测试有不同接口的复杂软件：用户接口、命令行，Web服务，专有的编程接口等。官网：http://...

RDIFramework.NET平台代码生成器V1.0发布（提供下载）  RDIFramework.NET（.NET快速开发整合框架）框架做为信息化系统快速开发、整合的框架，其目的一至是给用户和开发者提供最佳的.Net框架部署方案。在我们日常开发工作中，有很多提高开发效率的办法，如：尽量创建可重用的...

 TimeLimit:2000/1000MS(Java/Others)    MemoryLimit:65536/32768K(Java/Others)TotalSubmission(s):3958    AcceptedSubm...

题目链接：http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=1789题目意思：有n个作业，每个作业有一个截止日期，每个作业如果超过截止日期完成的时候有一个惩罚值，问怎样安排作业，使惩罚值最小。解题思路：贪心。先按惩罚值从大到小排序，惩罚值越大，就应该尽量安排改作业在截止日期之前完成，而...

对整篇paper的一个总结:https://blog.csdn.net/xbinworld/article/details/69049680github:1.https://github.com/Dive-frank/caffe_stn有prototxt,并且prototxt看起来写的还不错  &n...

fast、faster这些网络都可以被roi-pooling层分成两个子网络：1.ashared,'fullyconvolutional'subnetwork　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　2.anroi-wisesubnetwork（就是doesnotsharecomputation的子网络）其...

internalcovariateshift(ics):训练深度神经网络是复杂的，因为在训练过程中，每层的输入分布会随着之前层的参数变化而发生变化。所以训练需要更小的学习速度和careful参数初始化，这将减缓训练的速度。bn的目的就是解决ics我们知道在神经网络训练开始前，都要对输入数据做一个归一化处理，那么具体为什...

Introduction:传统的cnn过滤器是一个泛化的线性模型（GLM），我们认为这GLM的抽象能力是低级别的。把GLM替换为一个更有效的非线性函数近似能够提高抽象能力。当例子是线性可分时，GLM能实现很好的抽象。然而例子很多情况下是线性不可分的，输入的线性函数才能很好地表达。此网络没有采用传统的全连接层，而是采用全...

Architecture:　　整个网络8层，5个卷积层，3个全连接层　　ReluNonlinearity：　　　　非饱和的relu比饱和的sigmoid或者tanh训练速度快很多，并有效解决梯度消失　　OverlappingPooling：　　　　论文中整个网络都使用重叠网络，分别降低top-1、top-5的错误率0....