json到mysql 轻松获取任何JSON对象，并将其创建+插入到根据其结构构建的mysql表中。 还可以使用JSON搜索，更新，索引和验证表。 include("config.php"); include("include.classloader.php"); $classLoader->addToClasspath(ROOT); $mysql = new MySQLConn(DATABASE_HOST, DATABASE_NAME, DATABASE_USER, DATABASE_PASS); $db = new JSONtoMYSQL($mysql); // create some json $obj = json_decode('{"id":4,"name" : "asfd"}'); // save it to a table $db->save($obj, "brandnewt

基于命令行参数的Android ADB tools需要用户进行手工键入命令行，使得某些普通最终用户可能无法完成工作。使用基于Windows的ADBGUI图形界面工具，用户可以轻松地运用ADB命令并以前所未有的可视化方式(例如无线调试)调试Android设备。本文介绍该软件的基本界面及使用方法。

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1.3.3 高端化：国内乘用车高端化趋势明显，可减轻轻量化带来的价格焦虑  对于高性能和安全性的追求使得高端车型在汽车轻量化方面不惜代价，比如豪华品牌捷豹 已实现全铝车身。因轻量化材料价格普遍高于普通钢材，在中高端车型中应用尤为普遍。自主品 牌迈入中高端市场有望促使采取更加激进的轻量化策略。汽车整备质量每减少 100kg，0-100 km/h 加速性能提升 8%-10%；制动距离缩短 2-7m；采用高强度材料，在减轻车身重量的同时，还可 提高车身强度，提升车辆的安全性，降低车辆重心，提升车辆稳定性和操控性。 2017 年我国乘用车产量约 2472 万辆，按照每年 4%的增长率估算，

1 、Li探索了一个新的更深层的Atrous Spatial Pyramid Pooling module (ASPP)，并应用了长短残差连接以及深度可分离卷积，从而得到了一个更快、更有效的分割模型。LiteSeg体系结构在多个backbone上进行测试，如Darknet19、MobileNet和ShuffleNet，在准确性和计算成本之间提供多重权衡。以MobileNetV2为主干网的LiteSeg模型，在Cityscapes数据集上针对640×360分辨率的图像以每秒161帧的速度，达到了67.81%的mIoU精度。 2 、基于编解码结构、Atours Spatial Pyramid Pooling (ASPP)、空洞卷积和深度可分离卷积，论文设计了一种能够适应任何backbone的LiteSeg结构。通过选择不同的backbone，将允许在计算成本和精度之间进行权衡，以满足多种需求。 主要有两点： 2.1、提出了一种实时有竞争力的网络结构，并用三种不同的backbone Darknet19、MobileNetV2和ShuffleNet进行了测试，在Cityscapes数据集上实现

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2012年以来，深度神经网络在计算机视觉、语音识别、自然语言处理、智慧 医疗等多个领域取得了优异的成果。这是卜数只偶，也是水到渠成。究其本质， 还是得益于三个基础的驱动，包括:大数据(充分标注)、大模型(参数量庞大) 和大计算(高性能计算)。正因为对这三个基础的严重依赖，也在一定程度上限 制了人工智能的进一步发展和普及。首先，大模型对大数据的过度依赖表现在其 在训练阶段必须在大量的标注充分的数据下训练，否则模型的准确率将大大降 低。很多新的应用场景的样本获取困难并且标注成本极高，因此不少学者开始 研究小样本学习方法，目的是当面对一个新的场景时，快速的从少量的有标记 样本中学会认识新的类别。其次，大模型对大计算的依赖表现在其无论在训练 和测试阶段均需要拥有大量存储空间和优异计算性能的硬件平台的加持。那么， 对于很多的存储和计算资源均极其有限的测试场景，比如移动端(智能手机，自 动驾驶汽车等)，离线监控设备(公共摄像头，汽车行车记录仪等)，现有的训练 好的大模型将会出现水土不服，无法顺利落地。于是，模型轻量化问题也被领域 内科研人员广泛关注。研究模型轻量化的目的是压缩模型参数量，使其在移动