我们在配置vmware时，有三种模式，分别是NAT模式、桥接模式、仅主机模式，现在让我们来看看这三种模式吧。
我花了72小时，用了近4万字，总结了65道操作系统知识点！
使用HybridSN进行高光谱图像分类
一、前言
高光谱图像（Hyperspectral image，以下简称HSI）分类广泛应用于遥感图像的分析，随着深度学习和神经网络的兴起，越来越多的人使用二维CNN对HSI进行分类，而HSI分类性能却高度依赖于空间和光谱信息，由于计算复杂度增加，很少有人将三维CNN应用于HSI分类中。这篇 Exploring 3-D–2-D CNN Feature Hierarchy for Hyperspectral Image Classification构建一种混合网络(HybridSN)解决了HSI分类所遇到的问题，它首先用三维CNN提取空间-光谱的特征，然后在三维CNN基础上进一步使用二维CNN学习更多抽象层次的空间特征，这与单独使用三维CNN相比，混合的CNN模型既降低了复杂性，也提升了性能。经实验证明，使用HybridSN进行HSI分类，能够获得非常不错的效果。
SalBiNet360-Saliency Prediction on 360° Images with Local-Global Bifurcated Deep Network
这是我第一篇精读的IEEE2020论文，我认为这一篇论文非常有意义，因为它是目前为止最先进显著性预测模型，在理解论文过程中，我查阅了许多相关资料，其中一些放在文章最后的补充概念部分，这对理解SalBiNet360的原理非常重要。另外，如果翻译过程中有什么不妥之处，欢迎在评论区留言指正。
英文名称：SalBiNet360: Saliency Prediction on 360° Images with Local-Global Bifurcated Deep Network
中文名称：基于局部-全局二叉式深度网络的360°全景图显著性预测
论文会议：2020 IEEE Conference on Virtual Reality and 3D User Interfaces (VR)
破解DeePL翻译ppt后下载下来的加密文件
在DeePL中把ppt翻译后再下载下来不能进行编辑，只能以只读方式打开，只有输入密码后才能进行编辑，这里破解密码，步骤如下：
使用matplotlib绘制各种图像
最近由于论文的需要，要用到matplotlib绘制图像，这里顺便总结一下！
C++学习笔记——函数提高
本文讲解了C++函数的各种用法，如函数的默认参数、占位参数、函数重载等。
C++学习笔记——引用
引用作为c++的一个重要功能，起到了不可忽视的作用，那么，就让我们一起来看看吧！
C++学习笔记——程序的内存模型
本文带来C++的内存模型，干货多多！