我们在上一节花了很多篇幅介绍了线搜索中，步长选取条件的收敛性。那么在这一节，我们会开始关注线搜索中，如何实操中设计不同步长选取条件算法，并且还会关注线搜索中初始步长的选取。...事实上我们只需要知道这些方法在实操中具有很好的效果就足够了，因为他们的理论比较超纲，掌握并没有太大的必要（事实上在优化中，这样的情况非常常见）。...初始步长选取——BB步长 最后我们来提一下线搜索中的初始步长选取策略。 我们在回溯法中有说过，我们会先选取一个初始的步长为1，然后每一次都缩小一些，直到满足Armijo条件即可。...如果我们的初始步长取得很好，那么即使是在最简单的回溯法中，也可以大幅度减少我们步长选取的迭代步数，这自然就会加快我们的收敛速度。 这一部分我们不会给出理论证明，而只是在数值上提供一些视角。...但是共轭梯度法的完整算法还没有给出，我们会在下一节再继续说。 小结 本节我们关注了线搜索方法中步长选取的插值法与初始步长选取的重要方法。
作者博客: https://blog.csdn.net/yl_best 问题需求：获取Mat stride 如题，需要使用到Mat类型的步长stride。...但是怎么获取图片的stride呢？...(size_t s) { p = buf; p[0] = s; p[1] = 0; } 发现p指向buf，buf代表数组的首地址，二者指向的位置是一样的。...在我的电脑上，都指向同一个地址0x00f5fdc4。..., char ** argv) { Mat srcImage; // 【1】读入一张图片，载入图像 srcImage = imread("F:/images/lena.jpg"); //在程序中打开一张图片
一、序列简介 序列 指的是 内容 连续 , 有序 , 可以使用 下标索引 访问 的 数据容器 ; 之前介绍的 列表 list , 元组 tuple , 字符串 str , 都是序列 ; 序列 可以 使用...正向 索引下标 访问 , 也可以使用 反向 索引下标 访问 ; 二、序列切片 序列 的 切片操作 指的是 从 一个序列中 , 获取一个 子序列 ; 列表 list , 元组 tuple , 字符串...str , 等 数据容器 都是 内容 连续 , 有序 , 可以使用 下标索引 访问 的 序列 数据容器 , 因此 都可以进行 切片操作 ; 由于 元组 和 字符串 都是 不可更改的 数据容器 , 因此...序列切片操作 , 不会影响原来的序列 , 而是得到一个新的序列 ; 序列切片语法 : 序列变量后 , 使用 中括号 [] 进行切片操作 , 在 中括号中 分别给出 起始下标索引 , 结束下标索引 , 步长...13579 3、代码示例 - 步长为 -1 的切片 如果步长设置为 -1 , 则从后向前进行切片 ; 如果步长为负数 , 其起始下标索引 要 大于 结束下标索引 ; 代码示例 : # III.
数据统计在性能检测中的应用 https://www.zoo.team/article/data-statistics 前情提要 本文根据 2022.05.28 日，《前端早早聊大会》 的“性能”...本文首先分享了我司自研的性能检测平台百策的基本功能和应用，主要介绍了百策中基于数据统计的能力对指标得分模型及指标区间模型的选择和设计，并最终通过修复工具简化问题的修复，提升页面渲染效率，并反映到指标上。...一、百策平台简介 我司自研的性能平台百策可用于检测、分析前台和中后台页面，并提供相关修复方案。...在之前的分享中我们已经有同学对《 如何从 0 到 1 搭建性能检测系统》 做了分享，这里就不再赘述，后面主要分享下数据分析以及修复优化工具两个模块。...fr=aladdin) 中重要的应用之一，采用了非监督学习的方式，检测要测试的样本是否为模型中的离群点。
在目标检测中有很多常用的数据标注工具，如LabelImg、Labelme等等，经过标注生成的格式各不相同，但基本符合几大数据集的标注格式。...本文用来介绍目标检测中常见的几种数据格式，以及格式之间的相互转换代码。...1、数据格式 我之前整理了图像分类和目标检测领域常用的数据集，链接如下： 下图也给出了常用的数据集，本文主要关注PASCAL VOC、ImageNet和COCO的标注形式，其中PASCAL VOC和ImageNet...PASCAL VOC目标检测任务中所使用的的数据集和标注格式为xml，每张图片对应一个xml格式的标注文件。...以一个xml文件为例： xml文件中给出了：图片名称、图像尺寸、标注矩形框坐标、目标物类别、遮挡程度和辨别难度等信息。
Keras中的长短期记忆（LSTM）网络支持时间步长。 这就引出这样一个问题：单变量时间序列的滞后观察是否可以用作LSTM的时间步长，这样做是否能改进预测性能。...在本教程中，我们将研究Python 中滞后观察作为LSTM模型时间步长的用法。 在学完此教程后，你将懂得： 如何开发出测试工具，系统地评测时间序列预测问题中的LSTM时间步长。...每个试验中时间步长1至5 的run()函数的时间步长参数都各不相同。...时间步长对比均方根误差的箱须图 我们并没有像预期的那样，看到性能随着时间步长的增加而增强，至少在使用这些数据集和LSTM配置的试验中没看到。 这就引出这样一个问题，网络的学习能力是否是一个限制因素。...在第二组试验中， LSTM中神经元数量的增加可能受益于训练epoch的增加。这可通过一些后续试验进行探索。 增加重复次数。重复试验10次得出的测试均方根误差结果数据群相对较小。
数据集 我们首先需要从互联网上获取包含墙壁裂缝的图像（URL格式）数据。总共包含1428张图像：其中一半是新的且未损坏的墙壁；其余部分显示了各种尺寸和类型的裂缝。 第一步：读取图像，并调整大小。...，在我们的数据中显示了不同类型的墙体裂缝，其中一些对我来说也不容易识别。...在最后一步，我们将利用分类器学到的知识来提取有用的信息，这将有助于我们检测异常情况。对于这个类任务，我们选择在Keras中重载VGG16来完成它。...COLAB为我们提供了加快这一过程所需的武器。我们还使用了Keras提供的简单数据生成器进行图像增强。 最终，我们能够达到0.90的整体精度，还不错！...局部异常 现在我们要对检测出异常的图像进行一定的操作，使墙壁图像裂缝被突出。我们需要的有用信息位于顶层。因此我们可以访问：卷积层：上层是VGG结构，还有网络创建的更多重要功能。
数据集 我们首先需要从互联网上获取包含墙壁裂缝的图像（URL格式）数据。总共包含1428张图像：其中一半是新的且未损坏的墙壁；其余部分显示了各种尺寸和类型的裂缝。 第一步：读取图像，并调整大小。...，在我们的数据中显示了不同类型的墙体裂缝，其中一些对我来说也不容易识别。...在最后一步，我们将利用分类器学到的知识来提取有用的信息，这将有助于我们检测异常情况。对于这个类任务，我们选择在Keras中重载VGG16来完成它。...COLAB为我们提供了加快这一过程所需的武器。我们还使用了Keras提供的简单数据生成器进行图像增强。 最终，我们能够达到0.90的整体精度，还不错！ ?...局部异常 现在我们要对检测出异常的图像进行一定的操作，使墙壁图像裂缝被突出。我们需要的有用信息位于顶层。因此我们可以访问：卷积层：上层是VGG结构，还有网络创建的更多重要功能。
在本文中，我们将会讨论 Go 的一个默认动态竞争检测器，它将会在 Go 的开发环境中不断检测数据竞争。这一部署实现了对 2000 多个竞争的检测，使两百多名工程师修复了约 1000 个数据竞争。...Go 有一个内置的竞争检测器，可以用来在编译时检测代码，以及检测执行过程中的数据竞争。...部署的效果 我们在 2021 年 4 月推出了这一部署，并在 6 个月里收集数据。我们的方法帮助检测了单体仓库中的 2000 个数据竞争，每天有数百名 Go 开发人员提交的数据。...图 3：提交和修复的 Jira 任务的数量说明 就运行我们的离线数据竞争检测器的开销而言，我们注意到，在没有数据竞争检测的情况下，在所有的测试中，95% 的运行时间是 25 分钟，而在启用数据竞争之后，...我们已经确定了与 Go 中的数据竞争有关的基本编码模式（在本博客系列的第二部分中将会介绍），而 CI 时间的静态分析检测可能会捕捉到其中一个子集。 所检测的竞争集依赖于输入的测试套件。
作者：Raghul Asokan 编译：ronghuaiyang 导读 给大家再次解释一下Anchors在物体检测中的作用。...今天，我将讨论在物体检测器中引入的一个优雅的概念 —— Anchors，它是如何帮助检测图像中的物体，以及它们与传统的两阶段检测器中的Anchor有何不同。...两阶段物体检测器：传统的两阶段物体检测器检测图像中的物体分两阶段进行： 第一阶段：第一阶段遍历输入图像和物体可能出现的输出区域(称为建议区域或感兴趣的区域)。...单阶段检测器与Faster-RCNN中第一个阶段的网络几乎相同。 我说SSD和RPN几乎是一样的，因为它们在概念上是相同的，但是在体系结构上有不同。 问题：神经网络如何检测图像中的物体？...解决方案(1) —— 单目标检测：让我们使用最简单的情况，在一个图像中找到一个单一的物体。给定一个图像，神经网络必须输出物体的类以及它的边界框在图像中的坐标。
这些层保留了更多的空间信息（即图像的精细细节）。 因此，它们擅长检测小物体。 小锚框放置在这些层上以检测图像中的小物体。 示例： 想象我们正在检测图像中的汽车。远处的小汽车可能只有30×30像素。...两阶段检测器中的更快区域提议 在像Faster R-CNN这样的模型中，区域提议网络（RPN）仅在特征图上应用锚框，生成较少但高质量的对象提议。...我们如何确保检测到小而远的物体和大而近的物体？ 为了捕捉不同尺度和形状的物体，我们使用一组多样化的锚框。这些框需要仔细选择以与数据集中常见的物体对齐。 如何选择锚框？...选择锚框涉及手动设计和数据驱动优化的结合： 手动选择： 基于数据集中物体的先验知识，我们定义一些常见的锚框形状和大小。 例如，如果检测行人，我们可能会使用高而窄的框。...如果检测汽车，我们可能会使用更宽的框。 使用K-Means聚类： 我们不是手动选择所有锚框，而是可以使用K-Means等聚类算法分析数据集。
最后，使用了不同的检测器从SR图像中检测出小的物体。当将检测损失反向传播到SR网络中时，检测器的作用就像鉴别器，因此提高了SR图像的质量。...除了OGST数据集外，研究人员还将方法应用于COWC数据集(Cars Overhead with Context)，以比较不同用例的检测性能。对于两个数据集，该方法均优于独立的最新研究结果。...再进行端到端训练，也采用了单独的训练作为训练前的初始化权重步骤，然后联合训练SR和目标检测网络，将来自目标检测器的梯度值传递到生成器网络中。...在COWC 数据集的训练过程中，端到端模型训练历时96小时，共200个批次，在测试过程中，使用快速基于区域卷积神经网络的平均推理耗时大约是0.25秒，SSD (Single-Shot MultiBox...然而，本文还需要在OGST (Oil and Gas Storage Tank) 数据集中添加更多样化的训练数据，以使分类模型在检测油气储罐方面具有更好的鲁棒性。
视觉/图像重磅干货，第一时间送达 在工业场景中，网络结构决定了下限，数据决定着上限，要想模型有好的表现，数据是至关重要的。...下面就这个项目来说一说，工业缺陷检测在标注数据时需要注意的几个事项： 1、离得比较近的缺陷就合并在一个框里 以上两个图里的缺陷都是可以合并的，一是为了保持缺陷的完整性，同一个缺陷被标注成好多个，会给神经网络造成误解...5、框的位置尽量准确一点，把缺陷部分刚好框进去 像右下角那个框，完全可以打大点吧。 6、需要检测的缺陷在训练集中至少要出现一次相似的 另外，需要多说一句，跟标注无关的。...就是虽然都是缺陷，但实际上也分很多种的，如果训练集里都没有出现过相似的，就基本上别指望测试时能够检测出来了。...目前的技术，不靠大量的数据喂，是训练不出很好的模型的。
这意味着，我们可以根据用户浏览器是否支持JavaScript来提供不同的CSS规则，从而减少未样式化内容的闪烁或不受欢迎的布局偏移。...我个人不太能想象自己会经常使用initial-only，尽管我很想找到更多实际应用中的具体例子。...特性出现之前 在这项特性出现之前，检测JavaScript支持的一种方法是通过在html标签上设置一个自定义选择器——常见的做法是添加一个no-js类名。...在上面的演示中，回退需要接入演示的scripting: none媒体查询规则集。 小心那些陷阱 尽管scripting媒体特性非常有用，但上述问题提醒我们，在依赖它时需要谨慎。...现实世界的应用 在现实世界的网页设计中，这意味着我们需要为那些可能由于技术或个人偏好而禁用JavaScript的用户考虑。
我们经常在优化相机的内存，性能调优或者其相关引起的稳定性流程问题时，需要来针对系统内存大小判断来做camera flow相关客制化修改；内存检测方法参考如下：BOOL GetLowMemorystate
从 SQL Server 2012 (11.x) 开始，xml_deadlock_report应使用扩展事件 (xEvent)，而不是 SQL 跟踪或 SQL 事件探查器中的死锁图事件类。...为了帮助最大限度地减少死锁：以相同的顺序访问对象。避免交易中的用户交互。- 保持交易简短并集中进行。使用较低的隔离级别。使用基于行版本控制的隔离级别。...将数据库选项设置READ_COMMITTED_SNAPSHOT为启用以启用读提交事务以使用行版本控制。...当READ_COMMITTED_SNAPSHOT数据库选项设置为 ON 时，在读已提交隔离级别下运行的事务在读操作期间使用行版本控制而不是共享锁。...在事务可以在快照隔离下运行之前，ALLOW_SNAPSHOT_ISOLATION必须设置数据库选项ON。实现这些隔离级别可以最大限度地减少读取和写入操作之间可能发生的死锁。使用快照隔离。
前言不知道大家在面试时有没有被问过“如何在大量数据中快速检测某个数据是否存在”。如果有过相关的思考和解决方案，看看你的方案是否和本文一样。...问题剖析通常我们查找某个数据是否存在需要借助一些集合，比如数组、列表、哈希表、树等，其中哈希表相对其他集合的查找速度较快，但是这里有个重点“大量数据”，比如“在13亿个人的集合中查找某个人是否存在”，如果就使用哈希表来存储...布隆过滤器介绍布隆过滤器是1970年一个叫布隆的人提出来的，主要用于检测一个元素是否在一个集合里。其空间效率和查询时间都远远超过一般的算法，但是会存在一定的失误率，下面对其进行详细说明。...（如果有对哈希函数个数有疑问的，请继续向下看）同样，查找该元素时以同样的方式进行查找，通过哈希函数映射到数组中，如果下标对应的值为1，说明该元素存在。...但是，查找时会有失误率，先看图当元素2插入后位图的状态如图左，此后，如果检测元素3存不存在位图中（元素3在此之前并没有添加进来），因为哈希存在冲突问题，所以可能会出现图右的情况，这就是查找失误了。
作为数据分析最重要的任务之一，异常值检测在时间序列数据上有多种应用，例如欺诈检测、故障检测和网络安全攻击检测。...在时间序列数据上，异常值可以分为三种情况：逐点异常值、模式（集体）异常值和系统异常值。 在本文中，我想介绍一个开源项目，用于构建机器学习管道以检测时间序列数据中的异常值。...当时间序列中存在潜在的系统故障或小故障时，通常会出现逐点异常值。这种异常值存在于全局（与整个时间序列中的数据点相比）或局部（与相邻点相比）的单个数据点上。...检测系统异常值的目标是从许多类似的系统中找出处于异常状态的系统。例如，从具有多条生产线的工厂检测异常生产线。...我希望你喜欢阅读这篇文章，在接下来的文章中，我将详细介绍在时间序列数据中检测不同类型异常值的常见策略，并介绍 TODS 中具有合成标准的数据合成器。
论文介绍 众所周知，一般的检测网络并不具备旋转不变性或者旋转等变性，在某些场景如遥感图像中，经常会对训练数据使用“旋转增强”来增强网络的性能。...然而作者发现，这种最大外接框的取法会得到过于大的真值框，从而产生标签歧义问题，甚至会损害网络的检测性能，特别是AP75的性能。...IoU的期望最大，这里期望的计算是通过对一个数据集形状分布进行K次随机采样。...实验结果 在以下四个数据集的结果： 在COCO数据集的结果（对验证集分别旋转0,10,20,30度，得到新的验证集）： 可以看到广泛使用的最大框法有时甚至会带来AP的负提升，而作者的椭圆表示法+RU...总结 本文针对目标检测中的旋转增强提出两个贡献： 旋转增强后新的标签怎么生成的问题，提出了比最大框法更优的椭圆表示法 提出用于回归损失计算的旋转不确定损失RU Loss，进一步提升了效果
在游戏开发中，我们经常会回使用到边框检测。我们知道，边框检测是计算机视觉中常用的技术，用于检测图像中的边界和轮廓。在Python中，可以使用OpenCV库来实现边框检测。具体是怎么实现的？...以下是一个简单的示例代码，演示如何在Python中使用OpenCV进行边框检测：1、问题背景：用户试图编写一个程序，该程序要求用户输入一个数字，然后在屏幕上绘制相应数量的矩形。然而，这些矩形不能重叠。...用户借鉴了 Al Sweigart 书中的边框检测方法，但遇到了问题，希望寻求帮助。...如果矩形重叠，则重新生成矩形，直到找到一个不重叠的矩形。最后，所有生成的矩形都会被绘制到游戏窗口中。边框检测在图像处理、目标检测和计算机视觉领域有着广泛的应用，能够帮助识别物体的形状、边界和结构。...通过使用OpenCV库，可以方便地实现边框检测功能。所以说边框检测在实际应用中是很重要的，如有任何疑问可以评论区留言讨论。
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