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　　钻石，以其璀璨耀眼的光芒、坚硬持久的特性在情侣之间有着极为特别的含义。而作为钻石的原石，同为固体碳材料的金刚石是自然界中最坚硬的物质，在人们的生产生活之中也发挥着极为重要的作用。 　　金刚石之所以会被打磨成钻石，最重要的原因在于它的硬度。它不会被其他任何东西刮花，可以始终保持自身光泽。此外，它有着良好的色散特性，能将白光分散为向外扩散的彩虹光芒，增添了其自身魅力。 　　而近日，美国加利福尼大学尔湾分校与其他机构的研究人员一起， 从材料的微结构角度设计出一种碳的板状纳米结构，该结构的比强度（强度-重量比）甚至要超过钻石 。 这项研究发表在了《自然通讯》（Nature Communications）杂志上。 　　延斯·鲍尔（Jens Karl-Heinz Bauer）和卡梅伦·克鲁克（Cameron Crook）作为这项研究的主要负责人，对 DeepTech 表示：“这将是一个有助于改变长期以来对材料结构设计范式的、非常重要的见解，可以帮助人们创造更轻、更强、更好的材料。这是未来技术发展所需要的。” 　　 　　图｜新型碳纳米板状结构（来源：Cameron Crook & Jens Bauer/UCI） 　　 突破几十年的常见形态 　　碳，可谓是地球上最引人瞩目的元素之一，其有着不同结构的同素异形体，并存在于我们生活中近乎九成以上的已知物质中。 　

Use the smile to change the world. Don't let the world change your smile. 用你的笑容去改变这个世界，别让这个世界改变了你的笑容。 Always keep a smiling face toward the world, maybe it can return you a warm smile sometimes, especially in such cold days. But it is really cold these days, and the chilling wind makes me feel very bad. I really hope that the weather could be a little comfortable. Work and struggle and never accept an evil that you can change. 努力奋斗，坏事若是有改变的可能，就绝对不要认命。 From Andre Gide. If you think you are beaten, you are; if you think you dare not, you don't. If you'd like to win, but you think you can't, it

Many times ago, i saw a blog about MB sd connect C4 for benz, the author said he like this tool very much, and make a comparison with mb star c3 for a result that MB Star C4 is much better than c3, I was not too much attention to it. However, a month ago, i also saw a thread on an auto fourm about obd2 tools, the generl mean about the thread is Mb Star C3 is better C4. i think it’s a question, so i want to serach some infos on the internet. I serach “what’s the difference between MB Star C3 and MB Star C4″ with google, and get some answer. Here i made a discription about C3 C4 and with a share

【推荐阅读】微服务还能火多久？>>> 文章目录 一、背景 二、相关工作 三、重看 SOLOv1 四、SOLOv2 4.1 Dynamic Instance Segmentation 4.1.1 Mask kernel branch 4.1.2 Mask feature branch 4.1.3 Forming Instance Mask 五、Experiments 5.1 Instance segmentation 5.1.1 Main results 5.1.2 SOLOv2 visualization 5.1.3 Ablation Experiments 论文链接： https://arxiv.org/abs/2003.10152 代码链接： http://github.com/WXinlong/SOLO 一、背景 在 SOLOv1的基础上的两个提升： 1、Mask Learning SOLOv2要进一步动态学习目标分割器的 mask head，mask head 被解耦成 mask kernel branch 和 mask feature branch，分别来学习卷积核和卷积特征。mask learning 可以分为两部分： convolutional kernel learning：当把 pixel 分类到不同的网格中时，网络会自动预测要使用的分类器，并根据输入图像进行调整

（以下内容写于一年前） 以下内容来自作者关于yolov2的原论文及个人理解 Yolov2在Yolov1的基础上进行了许多的改进， 其中包括 Batch Normalization（批标准化）:作者在每个卷积层后面都加了一个batch normalization 层，作用是让网络更好的收敛和防止过拟合，添加了Batch Normalization层之后就可以去掉防止过拟合的dropout操作 High Resolution Classifier(更高的分辨率)： 将检测图片的分辨率提升到448*448，更全面的提取图片中的特征。 Convolution With Anchor Boxes： 在yolov1中，bounding box的预测是由神经网络自己根据训练集学习得的，没有预先定义bounding box。在yolov2中作者借鉴了Fast RCNN的做法，采用了事先设置bounding box而神经网络要做的预测关于事先设置的bounding box的中心点和长宽的偏移。不过与Fast RCNN的手动选择预定义bound ing box的方法不同，作者使用k-means对训练集的bounding box的相关数据进行归纳获取预定义bounding box的属性。至于为什么选择预定义bounding box，作者的说法是卷积网络预测偏移要比直接预测各个属性坐标要简单。 Fine

ctrl+Q 关闭网络名称 h 高亮 w 导线 b 顶层换为底层 (自动加过孔) f 底层换为顶层 来源： CSDN 作者： stronger_er 链接： https://blog.csdn.net/stronger_er/article/details/103570969