英语原文共 536 页， 第9章．保持对多线程的认知 在前面的章节中，我们总是设法在不依赖线程的情况下编写代码。现在是时候面对这个野兽并真正理解Qt中的线程是如何工作了。在本章中，你将开发一个显示Mandelbrot分形的多线程应用程序。这是一个繁重的并且会导致CPU内核崩溃的计算过程。 在示例项目中，用户可以看到Mandelbrot分形，通过放大图片和四处移动来发现分形的魔力。 本章涵盖以下主题: Qt所有可行的线程技术的概述 使用2类分派工作并聚合结果 如何同步线程和最小化共享状态 低层次绘图以优化性能 常见的线程陷阱和挑战 发现QThread Qt提供了一个复杂的线程系统。我们假设你已经了解线程基础知识和相关问题(死锁、线程同步、资源共享等等)，我们将重点覆盖Qt是如何实现这些问题的。

英语原文共 10 页， COCAS：一个用于再识别的大规模换衣人员数据集 摘要 近年来，人们在重新识别身份（re-id）方面取得了很大的进展。Market1501、CUHK03和DukeMTMC等多个学术基准对推动研究具有重要意义。据我们所知，所有现有的基准都假设每个儿子都穿同样的衣服。在现实世界中，一个人经常要换衣服。为了解决换衣人身份识别问题，我们构建了一个新的大规模的换衣人身份识别基准COCAS，它为不同的衣服提供相同身份的多个图像。CO-CAS共包含62382张人体图像，每个儿子5266张。在COCAS算法的基础上，提出了一种新的换衣服问题的个人识别码设置方法，该方法的查询包括一个衣服模板和一个换另一件衣服的个人图像。此外，我们还提出了一个双分支的生物识别服装网络（BC-Net），在我们的设置下，该网络可以有效地集成生物识别和�

英语原文共 14 页， 基于细粒度特征分析的推荐算法 Wenjie Lu , Gulila Altenbek 摘要 大多数现有的推荐方法没有足够的能力来捕获或恢复产品和用户偏好的细粒度特征。知识图包含了关于世界上产品和相互关系的大量信息。为了分析推荐过程中的细粒度特征，我们提出了一个知识感知的协作学习框架(KACL)，这是首次将用户的历史回顾与知识图相结合的工作。首先，我们使用命名实体识别(NER)系统来识别与非结构化评论中的项目特征相对应的命名实体。之后，我们使用实体链接(EL)系统将第一步中标识的实体映射到维基百科中的相应实体。然后，通过知识图嵌入模型变速器, 构建了一个依赖于所提取实体和相关实体的子图，并将子图嵌入到一个低潜在向量空间中作为预 训练项的嵌入。 下一步，我们将通过4个层次的RELU构建的深度学习

英文原文 A Call to Action: Domestic Violence Education in Social Work Abstract: The purpose of this commentary is to high-light the unique position of social work researchers, educators, and practitioners to educate current students and veteran social workers regarding domestic violence history, current research implications, and practice interventions. Key words: social work, domestic violence, education INTRODUCTION Domestic violence continues to affect our communities at an alarming rate. Research indicates that one in every three women will experience domestic violence in her lifetime (M. C. Black et al., 2011). On average, women experience 2 million injuries from domestic violence each year (Centers for Disease Control and Prevention, 2008). Risk is greatest for women living in disadvantaged neighborhoods (Benson amp; Fox, 2004) and for younger women who are between the ages of 16 and 24 (Rand, 2009). Given these statistics, one can almost guarante

英语原文共 29 页， 英语译文共 40 页， 资料编号：[262536]，资料为PDF文档或Word文档，PDF文档可免费转换为Word

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