李炎恢XHTML学习指南:PHP100视频教程详解

需积分: 9 42 下载量 9 浏览量 更新于2024-07-20 1 收藏 1.79MB PDF 举报
"李炎恢的《XHTML学习笔记》是一份针对PHP100视频教程的学习资料,由主讲教师李炎恢编写。这份文档共15页,旨在帮助学员系统学习XHTML语言,它是网页开发的基础之一,与HTML一起构成了网页设计的核心。课程内容丰富,包括: 1. 入学序章:课程详细介绍了PHP100的课程结构,如总共分为网页三剑客(80课时)、VB(40课时)、XHTML(80课时)、ASP(80课时)、MSSQLSERVER2000(40课时)、PHP(150课时)、JavaScript(60课时)等模块。课程采用多元化的授课方式,包括基础灌输、项目串接、引导自学和视频重复,强调使用笔记本记录讲义重点。 2. 授课要求:学习者需要具备强烈的求知欲和持续的学习毅力,初高中以上水平的编程基础,一定的英语阅读能力和基础数学知识,以及至少5年的网络使用经验。此外,需要提前预习网页三剑客相关视频,并且理解个人修养在学习中的重要性。 3. 就业形势分析:课程并不承诺包就业,强调技能是关键,技术实力虽然重要,但实际工作中沟通能力和人际关系同样重要。学习是为了实现职业目标,无论是为了工作还是梦想,都需要长期坚持。 4. 项目实战:课程提供实时更新的项目实战练习,所有项目将在网站<http://www.php100.com>上发布。然而,完成项目并不等同于拥有工作经验,真正的经验积累来源于工作后的实践和反思。 通过这份学习笔记,学生可以全面掌握XHTML语法和结构,为后续的Web开发技能学习打下坚实基础。李炎恢的教学风格注重理论与实践相结合,旨在培养学生的实际操作能力,帮助他们在IT行业中立足。"
2024-09-05 上传
,发送类别,概率,以及物体在相机坐标系下的xyz.zip目标检测(Object Detection)是计算机视觉领域的一个核心问题,其主要任务是找出图像中所有感兴趣的目标(物体),并确定它们的类别和位置。以下是对目标检测的详细阐述: 一、基本概念 目标检测的任务是解决“在哪里?是什么?”的问题,即定位出图像中目标的位置并识别出目标的类别。由于各类物体具有不同的外观、形状和姿态,加上成像时光照、遮挡等因素的干扰,目标检测一直是计算机视觉领域最具挑战性的任务之一。 二、核心问题 目标检测涉及以下几个核心问题: 分类问题:判断图像中的目标属于哪个类别。 定位问题:确定目标在图像中的具体位置。 大小问题:目标可能具有不同的大小。 形状问题:目标可能具有不同的形状。 三、算法分类 基于深度学习的目标检测算法主要分为两大类: Two-stage算法:先进行区域生成(Region Proposal),生成有可能包含待检物体的预选框(Region Proposal),再通过卷积神经网络进行样本分类。常见的Two-stage算法包括R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN等。 One-stage算法:不用生成区域提议,直接在网络中提取特征来预测物体分类和位置。常见的One-stage算法包括YOLO系列(YOLOv1、YOLOv2、YOLOv3、YOLOv4、YOLOv5等)、SSD和RetinaNet等。 四、算法原理 以YOLO系列为例,YOLO将目标检测视为回归问题,将输入图像一次性划分为多个区域,直接在输出层预测边界框和类别概率。YOLO采用卷积网络来提取特征,使用全连接层来得到预测值。其网络结构通常包含多个卷积层和全连接层,通过卷积层提取图像特征,通过全连接层输出预测结果。 五、应用领域 目标检测技术已经广泛应用于各个领域,为人们的生活带来了极大的便利。以下是一些主要的应用领域: 安全监控:在商场、银行