服务器端编程经常需要构造高性能的IO模型，常见的IO模型有四种：

（1）同步阻塞IO（Blocking IO）：即传统的IO模型。
（2）同步非阻塞IO（Non-blocking IO）：默认创建的socket都是阻塞的，非阻塞IO要求socket被设置为NONBLOCK。注意这里所说的NIO并非Java的NIO（New IO）库。
（3）IO多路复用（IO Multiplexing）：即经典的Reactor设计模式，有时也称为异步阻塞IO，Java中的Selector和Linux中的epoll都是这种模型。
（4）异步IO（Asynchronous IO）：即经典的Proactor设计模式，也称为异步非阻塞IO。

一直性Hash算法在很多场景下都有应用，尤其是在分布式缓存系统中，经常用其来进行缓存的访问的负载均衡，比如：redis等非关系数据库作为缓存系统。我们首先来看一下采用取模方式进行缓存的问题。

准确率(accuracy),精确率(Precision)和召回率(Recall)是信息检索，人工智能，和搜索引擎的设计中很重要的几个概念和指标。中文中这几个评价指标翻译各有不同，所以一般情况下推荐使用英文。

https://blog.csdn.net/v1_vivian/article/details/78599229

R-CNN系列论文（R-CNN,fast-RCNN,faster-RCNN）是使用深度学习进行物体检测的鼻祖论文，其中fast-RCNN 以及faster-RCNN都是沿袭R-CNN的思路。今天又重新整理了一下当初阅读论文的笔记，希望自己能有新的理解吧。

visdom介绍

visdom是Facebook专门为Pytorch开发的一款可视化工具，开源于2017年3月，项目地址为visdom，其十分轻量级，但功能丰富，提供了大多数的科学运算可视化API，基本可视化界面如下图所示：