[其它] 用三层架构与设计模式思想部署企业级数据库业务系统开发

说明：1.1关于架构架构这个词从它的出现后,就有许许多多的程序员、架构师们激烈地讨论着它的发展，但是架构一词的出现，却是随着三层架构的出现才出现的。当然，目前应用三层架构开发也正是业界最关注的主题。那么这里我们来看看单层、双层、三层甚至多层架构到底是怎么一回事。单层结构是80年代以来小型应用的结构，在那个结构化编程充斥的时代，还没有出现架构的概念，典型的是基于Dbase、Foxbase等小型数据库的应用。双层结构的同义词可以理解为传统的客户/服务器结构，尽管目前占统治地位的结构，但是其封装移植等方面的
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[其它] 用于低秩矩阵完成的秩自适应原子分解及其在图像恢复中的应用

说明：最近，提出了一种贪婪算法，称为最小秩近似原子分解（ADMiRA）。 当矩阵的秩已知时，它解决了低秩矩阵近似问题。 然而，在实际应用中，矩阵的等级通常是未知的。 本文基于最小秩逼近的原子分解，提出了一种用于低秩矩阵完成的秩自适应原子分解算法（RAADLRMC）。 RAADLRMC的优点在于，当未给出矩阵的参数rank-r时，它可以工作。 此外，自适应地减小迭代的步长，以提高效率和准确性。 如我们的实验所示，我们的算法是鲁棒的，并且矩阵的秩可以被准确地预测。
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[其它] 如何更高效的进行回归测试？

说明：1、回归测试基本策略及其评价基于以上基本原则的阐述，回归测试的基本策略目前有如下几种，现一一进行阐述。1.1回归测试方式GTRT：全面用例回归测试选择基线测试用例库中的全部测试用例组成回归测试包，这是一种比较安全的方法，再测试全部用例具有最低的遗漏回归错误的风险，但测试成本最高。全部再测试几乎可以应用到任何情况下，基本上不需要进行分析和重新开发，但是，随着开发工作的进展，测试用例不断增多，重复原先所有的测试将带来很大的工作量，往往超出了我们的预算和进度(即使在引入了回归测试自动化来缓解回归测试的
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[其它] 基于低秩矩阵重构的TFT-LCD图像缺陷检测

说明：基于低秩矩阵重构的TFT-LCD图像缺陷检测
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[其它] 使用Bugzilla进行软件缺陷跟踪

说明：软件缺陷跟踪是我们在项目开发中的一个很重要的步骤，特别是在多个人合作的项目中。当项目出现Bug时，软件测试人员可以把他提交到缺陷跟踪系统，指定程序员修改进行修改或者由哪个程序员自己认领这个任务，同时可以跟踪这个Bug的状态等等。如果换一种看法，Bugzilla也可以用作任务管理，那么这里的Bug就不单单指是缺陷，我们在项目进行中所产生的任何任务都可以使用这个系统进行分配和跟踪。Bugzilla的安装算不上复杂，但是却足以使人人焦头烂额，究其原因，主要是它所依赖的东西太多了，即要有数据库服务器、H
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[其它] 基于PatchMatch和加权低秩矩阵恢复的视频恢复

说明：基于PatchMatch和加权低秩矩阵恢复的视频恢复
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[其它] 如何设计好一个搜索结果列表过滤器？

说明：最近在做产品的时候，遇到搜索结果列表过滤器的问题，要想把过滤器做的好用，是需要花费一些脑筋的，不仅要对搜索结果中数据属性要熟悉，还要巧妙的将这些属性一一配对。搜索的作用在于按照某个关键字找到最多（最相关）的结果，而过滤器的作用在于找到最少（最接近）的结果。过滤器设计的几个要点：1.属性——搜索结果有哪些属性比如说手机，它的属性就诺基亚、三星，新的、二手、CDMA、GMS等2.分组——把属性一一归类还是拿手机举例，诺基亚三星这些属性归为品牌条件组，新的二手的归为成色条件组，CDMA和GMS等归为网
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[其它] 跟踪不规则时间序列分析和趋势预测

说明：跟踪不规则时间序列分析和趋势预测
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[其它] 关于导航的探讨

说明：许多网站缺乏针对性和友好的导航设计，难以找到连接到相关网页的路径，也没有提供有助于让访客/用户找到所需信息的帮助，用户体验非常糟糕。这篇文章，我们尝试就网站导航交互做一些探讨。首先对于WEB交互设计师来说，解决上面遇到的问题，使之简单的方法是设计一套完善的网页导航系统。优化网站导航设计的目的一个网站导航设计对提供丰富友好的用户体验有至关重要的地位，简单直观的导航不仅能提高网站易用性，而且在方便用户找到所要的信息后，可有助提高用户转化率。如果把主页比作网站门面，那么导航就是通道，这些通道走向网站的
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[其它] 通过最大光流投影直方图检测拥挤场景中的异常事件

说明：通过最大光流投影直方图检测拥挤场景中的异常事件
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[其它] 20486D_MOD05_DEMO_L2_HTMLHelpers示例：第2课：使用HTML帮助器和标记帮助器-源码

说明：20486D_MOD05_DEMO_L2_HTMLHelpers示例 第2课：使用HTML帮助器和标签帮助器 乔斯·维森特·特耶罗·卡尔德雷拉-2020年11月27日 RESUMEN Muestracómoutilizar标记HTML帮助器 问题编号
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[其它] 边界框第二分类器：用于对象检测分类任务的自训练-源码

说明：边界框第二分类器 关于这个仓库 该存储库用作对象检测或分类的半监督训练流水线的一部分。 假设除了一个小的标记数据集之外，您还有大量的未标记数据集，此存储库将帮助您通过自我训练来使用该大的未标记数据集。 您可以将其视为EM算法。 *注意：假设您已决定使用半监督训练进行物体检测，并且您有一个训练有素的模型可以预测边界框上的不正确标签。 然后，该存储库将帮助您更正每个绑定框的标签，这意味着这也是您的工具！* w 关于此存储库的半监督学习和使用的简短描述 假设您有一个标记的数据集A和一个未标记的数据集
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