论文主要是基于移动设备的眼动追踪技术，使用了卷积神经网络来预测视点。...，可以实时使用计算成本高昂的方法，如卷积神经网络(CNNs); (3)移动设备上相机的大量使用导致相机技术的快速发展和部署; (4)相机相对于屏幕的固定位置减少了未知参数的数量。...最后，要求参与人员每次都要改变移动设备的方向60点。可以使用内置传感器检测此更改在设备上。这改变了相对位置相机和屏幕提供进一步的可变性。...为了关联每个手机设备里的AMT任务（手机此次数据的活动），每个工作人员随后键入了AMT中的唯一代码进入他们的移动应用。...虽然我们的数据集包含一个类似的总体分布h与现有数据集相比，异常值的比例明显更大。 ? 论文目标是设计一个通过一张图片就能预测视点的鲁棒模型，采用CNN。 输入包括左眼,右眼,脸的原始帧图像检测。
鉴于此，我们决定采用 Xilinx 的 PYNQ-Z2 开发板，将 FPGA 高度并行化的特点与人工智能安全相结合，设计了一种具有实时人脸伪造能力的视频采集设备。...目的在于对视频 数据进行有针对性的伪造，协助安全系统的评估与改进。相较于传统的基于软件实现的人 脸伪造系统，采用FPGA，功耗与成本较低，实时性较高，伪造结果真实，并且隐蔽性更高。...DPU 中的数据均尽可能重复使用来减少内存带宽并且使用基于深度流水线设计的计算引擎。处理元件（PE） 充分利用了 Xilinx 器件中的细粒度构造块，例如多路复用器，加法器和累加器等。 ...接下来采用opencv中的dnn函数对基于mobilenet-ssd 网络设计的人脸检测模型进行推理。虽然此时的识别率较高并且清晰度也较好，但是耗时大约为300ms，时间极长，也放弃了该方法。...与现存的基于滑动窗的 FCN 的检测框架相类似，DenseBox 更偏重于小目标及较为模糊目标的检测，比较适合对人脸的检测。整体流程如图 10 所示。
我们对于识别图像中的店铺招牌有兴趣的原因之一，在于后续我们将基于这一技术实现对twitter微博的情感分析。 1、数据集选择与预处理 任何机器学习项目的第一步，都是找到有趣的数据集。...CNN是通常用于图像分析的一种特殊设计的神经网络，让我们先看一个简单的神经网络： ? 简单地说，神经网络是一个包含输入层、隐层和输出层的图，节点彼此相连。...考虑到我们要识别图像中的小LOGO，CNN的另一个优势就是其具有位移不变性，也就是说，CNN可以识别出图像中任何区域的LOGO。...最终，使用cnn_model.evaluate(test_tensors, test_targets, verbose=0)，我们的CNN模型在测试集上达到了31.60%的准确率。...5、使用训练好的模型预测LOGO分类 成功训练好我们的CNN模型后，就可以使用Keras的predict_classes函数预测店铺LOGO的分类了： ?
一方面，词库中词的缺失影响了一些基于词库的分词器的分词质量，间接影响了文本召回质量和高亮提示的质量，即用户文本搜索的准确性和搜索结果的可解释性。...这个很好理解，像是汉字中最常出现的字"的"，随便一个汉字和"的"搭配的概率非常高，但是并不意味这"x的"或者"的x"就是一个词，这里"的"的单字热度就起了一个抑制的作用。...三、基于深度学习的新词发现 3.1 词频概率分布图 上述业界已有算法的三个指标，根本来源的特征只有一个，就是词频。...早期的图像分割算法，和上述的新词发现算法差不多，也是基于阈值的检测边缘灰度变化的算法，随着技术发展，现在一般使用深度学习算法，其中比较著名的是U-Net图像分割算法。...3.3 基于卷积网络的新词发现算法 对词频概率分布图的切分和对图的切分类似，都是将位置相邻并且灰度相近的部分切出来。所以对短句的切分，也可以参考图像分割算法，使用全卷积网络来做。
driver.find_element_by_xpath('//div[contains(@class,"Captcha")]/img') # 截取全屏 driver.save_screenshot('big.png') # 通过location定位...x,y left = ele.location['x'] top = ele.location['y'] # 通过x,y的值拼接长和宽 right = left + ele.size['width']...bottom = top + ele.size['height'] # 创建img对象 # open()第一个参数 fp:filepath 文件路径 # 打开刚截取的全屏图 img = Image.open...('big.png') # 定位到需要截取的地方 img = img.crop((left, top, right, bottom)) # 截取成功并保存到本地 img.save('captcha.png
这是 Data Mining 这门课的期末项目，主要记录一下中文文本的处理方式与 CNN 作用于文本特征的原理，网络训练调参和与其他模型的对比就不详细记录了。...# num_words 为前面设置的字典的长度，embed_size为词向量的长度 embed = Embedding(num_words, embed_size) CNN 处理文本的过程 这时候就要贡献出经典的一张图了...如下图所示，CNN 处理文本的时候，输入就是一个为矩阵的句子，就像原先图像像素的输入一样，不过是单通道的。矩阵的每一行对应一个单词的 Token，通常是一个单词，但它可以是一个字符。...CNN 处理文本过程 在这幅图中，使用了 3 种尺寸的滤波器（[2, 3, 4]），每种尺寸包含两个滤波器，所以一共有 6 个滤波器，然后在输入矩阵上进行卷积操作，再使用非线性的激活函数，得到 6 个feature...这里只给出了简单的初始模型，最后的训练的结果没有完全收敛。可以试试把学习率调小，这篇文章主要是学习中文文本的处理方法及 CNN 是如何作用于文本特征的。 参考 [1].
MySQL复制是一个非常简单而有方便进行架构扩展的功能，可以说是运维必备，我们通过对主从进行不同的组合，可以满足我们相应的需求。...不过在slave比较多的时候。主从复制也会给MySQLMaster带来一些性能上和带宽上的压力。 小技巧：给Slave分配不同的角色。例如之前公众号文章说的延迟从库、灾备从库、数据仓库等。...5.主主复制，双写 ? 架构说明：主主复制其实就是MySQL的双向复制，两台机器互为主从，双主可以同时写，不过要处理好自增ID重复问题，例如设置使用奇偶插入。 6.主主复制，单写 ?...架构说明：还是主主复制，不过这次单写，也就是双主当主从。既可以保证写的高可用，又可以保证读的高可用。 小技巧：这个是两台机器的最佳方案。 7.双主双从 ? 架构说明：在主主复制，单写的时候。...好了，基于复制的扩展先写到这里，其实也可以使用MySQL Proxy替代客户端做的读写分离，不过一直没有生产使用过。
一 简介 python-mysql-replication 是基于python实现的 MySQL复制协议工具，我们可以用它来解析binlog 获取日志的insert，update，delete等事件...，并基于此做其他业务需求。...http://www.github.com/noplay/python-mysql-replication 使用pip 安装 pip install mysql-replication 权限: 可以直接使用复制账号也可以使用其他账号...log_file:设置复制开始日志文件log_pos:设置复制开始日志pos（resume_stream应该为true）auto_position:使用master_auto_position gtid...Date: 2019-06-25T17:41:34Log position: 531Event size: 8Read bytes: 8Transaction ID: 1293393() 2.3 拓展 基于该工具提供的日志事件解析我们可以做很多事情
图像模糊产生的原因非常多， 主要如下： （1）相机抖动. □ 拍摄时相机不稳. □ 全部画面被模糊. （2）物体的运动. □ 部分物体运动. □ 不同区域模糊不同..... □ 大光圈小景深时的效果. 等等。...今天在看Learning Deep CNN Denoiser Prior for Image Restoration (CVPR, 2017) 的文章，里面涵盖的内容非常全，其中模糊也是其中主要工作之一...本博客主要关注的是模糊。 论文将图像恢复统一为一个操作，如论文所述：即目标要还原出干净的x....学习噪声水平间隔较小的特定的去噪模型。 2、论文实践复现效果如下图所示： 不过比较难的程序输入是需要同时指定其模糊矩阵图，这个在实际应用中还有等于进一步细化。
在编码器普遍采用的基于块的混合编码框架中，在块的边界部分产生的不连续性导致了块效应失真。...VVC 中的环路滤波器 除了这些手工设计的滤波器，最近还提出了很多 CNN 网络的滤波方法，表现出可观的性能提升，带来了码率降低和感知质量提升。...最近提出的 CNN 滤波方法 方法 下图是所提出的基于 CNN 的后处理增强方法，其关键之处在于使用了编码信息，背后的动机在于伪影是编码工具造成的，应该让 CNN 了解这些信息。...对于 Inter 模型，CNN 的输入包含运动补偿信息、QP 和解码图像，以类似的方式进行训练。讲者也给出了运动补偿信息有用的例子。...与现有方法的性能比较 讲者在最后总结道： CNN 质量增强方法可媲美手工设计的滤波器； 使用编码信息可以有效帮助 CNN 学习压缩伪影，其中预测信息，帧类型和 QP 信息较为有效； 模型选择策略有效。
0x00 任务背景 随着个人手机终端的普及，手机移动网络也基本实现了城乡空间区域的全覆盖。...根据手机信号在真实地理空间上的覆盖情况，将手机用户时间序列的手机定位数据，映射至现实的地理空间位置，即可完整、客观地还原出手机用户的现实活动轨迹，从而挖掘得到人口空间分布与活动联系的特征信息。...商圈是现代市场中企业市场活动的空间，同时也是商品和服务享用者的区域。商圈划分的目的之一是研究潜在的顾客分布，以制定适宜的商业对策。...0x01 数据挖掘目标 对用户的历史定位数据，采用数据挖掘技术，对基站进行分群。 对不同的商圈分群进行特征分析，比较不同商圈类别的价值，选择合适的区域进行运营商的促销活动。...0x02 语句探索与预处理 数据挖掘的目标主要是为了找出高价值的商业圈，高价值的商业圈具有人流大，人均停留时间长的特点。
下面简单的对比一下sift和cnn的检索结果：（基于此改进的版本好多：各种sift；cnn（vgg-fc3；vgg（resnet、inception等）-conv；）+PCA等，各种特征融合等等） 检索库...cnn检索结果： 原图： ? 检索图： ? 原图： ? 检索图： ? 原图： ? 检索图： ? 原图： ? 检索图： ?...下面是基于SIFT检索的代码，CNN的还是自己撸吧： # coding: utf-8 import cv2 import numpy as np import os from sklearn.cluster...import KMeans from matplotlib import pyplot as plt # get_ipython().magic('matplotlib inline') # ### 基于...SIFT,BOW的图像检索 # #### 1、SIFT提取每幅图像的特征点 # #### 2、聚类获取视觉单词中心（聚类中心），构造视觉单词词典 # #### 3、将图像特征点映射到视觉单词上，得到图像特征
accz = az / AcceRatio; //z轴加速度 aax = atan(accy / accz) * (-180) / pi; //y轴对于z轴的夹角...aay = atan(accx / accz) * 180 / pi; //x轴对于z轴的夹角 aaz = atan(accz / accy) * 180 / pi;...//z轴对于y轴的夹角 aax_sum = 0; // 对于加速度计原始数据的滑动加权滤波算法 aay_sum = 0;...n_sample/2.0)) * 9 / 7.0; //角度调幅至0-90° aays[n_sample-1] = aay; //此处应用实验法取得合适的系数
基于FPGA车牌位置的定位 1 概述 本节将在《基于FPGA特征颜色目标的提取》基础上完成车牌位置定位的verilog算法代码仿真，为下板的成功打下基础。...图2 实验图像二 图1在《基于FPGA特征颜色目标的提取》的基础上完成车牌的提取并转化为二值图像如下图3中img2所示。 ?...图3 实验图1仿真实验过程 如图3中img2所示，提取出来的车牌的二值图像外围有黑色虚框。...关于二值图像的腐蚀可参考《基于FPGA的二值图像的腐蚀算法的实现》。 接下来我们利用垂直投影法完成黑色图像的上下左右边界查找。 关于垂直投影法可参考《基于FPGA水平垂直投影法的实现》。 ?...总结：此篇是一篇启示篇文章，既然车牌边界可以被定为，那么是否人脸位置可以被定位？，或者是其他交通警示牌，警示标志。
对CNN进行可视化是一项重要的工作，有助于理解深度学习模型的黑箱里面到底是什么东西。...此外，只用tensorflow的deepstream来学习一下CNN的模型到底都有哪些东西。...visuals at low cost generating DeepDream-like images with TensorFlow 从官网说明可以看出：DeepStream主要用于查看现有谷歌基于...render_deepdream(tf.square(T('mixed4c')), img0) render_deepdream(T(layer)[:,:,:,139], img0) 上面可以基于某个图片上进行绘制逐层的特征抽象...这种展示效果还是非常好的。当然看到说可以对上面的特征层可以再进行排序的，可能会产生意想不到的效果。以后有时间再测试一下。
[基于sketch-rnn（LSTM和MDN）生成SVG格式的伪造汉字字符。代码详见GitHub。] 注意：对于中文汉字和日文汉字我根据具体情况交替使用它们。...更新： 宾夕法尼亚大学语言学院关于这项工作的讨论。 这篇文章也被@weakish 翻译成了简体中文。 介绍 这是记录我的实验的博客文章系列中的第三篇文章，实验是基于TensorFlow的。...为了能更好地理解，可以阅读第一篇关于混合密度网络（MDNs）的文章，以及第二篇结合MDN生成伪造手写体的例子来写的关于长短期记忆网络的文章，关于伪造手写体，Alex Graves有一篇经典论文《Generating...从日本开始，近几十年已经成为了普遍现象，现在可能就是亚洲其他地区，在这些地区，大多数人通过基于发音的输入法输入亚洲文本（日文使用假名，中文使用拼音），然后从屏幕上一堆可能的候选中选择所需的汉字。...对小概率事件的梯度提升 最初的结果有点令人失望，尽管生成的每一笔看上去很真实，但笔会一直“写”下去而不会移动到下一个汉字上。
利用CNN检测艺术伪造：从解决问题出发 夫妻二人开发AI程序的过程可谓是条理清晰，发现问题，解决问题。 首先，他们分析了使用神经网络分析绘画的困难。...一是尺寸，一幅画的高分辨率图像对于传统的 CNN 来说太大了，而适合 CNN 的图像又可能缺乏需要辨别的信息。 二是数据，神经网络需要数千个训练样本，「数量就是质量。」...训练CNN时，信息少的区域可能起不了什么作用，甚至还会误导CNN。 所以，计算机需要某种标准来帮助自动且一致地识别可行的图块。...如果用50 幅伦勃朗画的肖像，和 50 幅随机选择的其他艺术家的肖像画作，训练出的系统可以区分伦勃朗和毕加索（两人风格大相径庭），但是难以分辨出他的学生和模仿者，更不用说伪造者了。...于是，两人共同完成了这一「利用CNN检测艺术伪造」的项目，他们还给自己的AI系统取名为「The A-Eye」。
需求描述 上上周接到了新的项目，移动端需要做一个底部有五个导航，点击不同的导航页面主体显示不同的页面，其中两个页面是自己做，而另外三个页面是引用另外三个网址，其中两个网址为内部项目，另外一个为外部（涉及跨域...问题 考虑再三后最省时间成本的就是使用iframe，虽然在移动端使用，我的内心是很拒绝的，不过其他方案调研了下都不太符合现状。...外部的页面使用width=device-width,而引用的其中一个页面的width=640，这导致那个页面渲染的时候无法全屏缩小 3.ios下其中的一个页面莫名其妙的扩大 4.iframe的页面a...标签的锚点失效 5.当我点击a加载了a的iframe页面，在切换到b，这个时候b页面字体莫名的变大 6.导航栏有个样式要求，active的时候icon是为红色的icon，其他状态下则为灰色的。...3.ios下其中的一个页面莫名其妙的扩大 经排查我发现对于标题这类的设置了white-space:nowrap, 以及iframe页面用了swiper设置的宽度为100%,而移动端为了自适应body也设置的为
文件复制：cp命令，即copy 该命令的功能是将给出的文件或目录拷贝到另一文件或目录中语法： cp [选项] 源文件或目录 目标文件或目录 常用选项： - a...- p 此时cp除复制源文件的内容外，还将把其修改时间和访问权限也复制到新文件中。- r 若给出的源文件是一目录文件，此时cp将递归复制该目录下所有的子目录和文件。此时目标文件必须为一个目录名。...文件移动/重命名 ：mv命令语法：mv [选项] 源文件或目录 目标文件或目录 该命令的功能视mv命令中第二个参数类型的不同而不同（是目标文件还是目标目录）。 ...（如果所给目标文件（不是目录）已存在，此时该文件的内容将被新文件覆盖。为防止用户在不经意的情况下用mv命令破坏另一个文件，建议用户在使用mv命令移动文件时，最好使用i选项。）...示例：sudo mv file.py /usr/li/ #将file.py 移动到/usr/li/中sudo mv dir1 dir2 #如果目录dir2存在，将dir1移动到dir2
我们用的是Python自带的shutil库。...import shutil shutil.copy("D:/wheel/PyHook3-1.6.1/setup.py","D:/wheel/target.py") # 复制 shutil.move...("D:/wheel/PyHook3-1.6.1/setup.py","D:/wheel/target.py") # 移动 D:/wheel/PyHook3-1.6.1/setup.py是原文件...D:/wheel/target.py是目的文件 精确到文件名，target.py是新的文件名。
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