重新审视《 Network in network》中提出的全局平均 池化层（global average pooling），并阐明了它是如何通过图片标签就能让卷积神经网络具有卓越的定位能力。虽然这项技术以前被当做正则化训练的一种方法，但是我们发现它实际构建了一种通用的适用于各种任务的能定位的深度表示。尽管global average pooling很简单，我们仍然能够在2014年的ILSVRC物体定位比赛中得到37.1%的top-5错误率，与CNN的34.2%top-5错误率非常接近。我们证明了我们的网络能在各种任务中区分图像区域进行定位，尽管没有经过（定位）训练。
摘要 在这项工作中， 我们重新审视了《 Network in network》中提出的全局平均 池化层（global average pooling），并阐明了它是如何通过图片标签就能让卷积神经网络具有卓越的定位能力。虽然这项技术以前被当做正则化训练的一种方法，但是我们发现它实际构建了一种通用的适用于各种任务的能定位的深度表示。尽管global average pooling很简单，我们仍然能够在2014年的ILSVRC物体定位比赛中得到37.1%的top-5错误率，与CNN的34.2%top-5错误率非常接近。我们证明了我们的网络能在各种任务中区分图像区域进行定位，尽管没有经过（定位）训练。
对于一般公司普通测试工程师来说，可能性能测试做的并不是很复杂，可能只是编写下脚本，做个压测，然后输出报告结果，瓶颈分析和调优的事都丢给开发去做。
性能测试这种测试方式在发生过程中，其中一个过渡性的工作，就是对执行过程中的问题，进行定位，对功能的定位，对负载的定位，最重要的，当然就是问题中说的“瓶颈”，接触性能测试不深，更非专家，自己的理解，瓶颈产生在以下几方面：
例如，对于DETR，Conditinal-DETR，DAB-DETR和DN-DETR，性能提升分别为2.4 AP，2.5 AP，1.9 AP和1.6 AP。作者希望作者的工作能引起检测领域对当前DETR-like模型的定位Bottleneck的关注，并突出了RefineBox框架的潜力。 代码和模型：https://github.com/YiqunChen1999/RefineBox
机器之心报道 编辑：王强 神经网络开发到 100% 会发生什么？神经网络的究极形态又是什么？何为网络超体？上述问题的答案可能可以在电影超体（Lucy）中找到。 在电影中，随着女主角 Lucy 脑力的逐渐开发，她获得了以下能力： 10%：能够控制身体的自主神经系统，提高身体协调能力和反应速度。 30%：能够预测未来并预测人们的行动，提高洞察力和判断力。 50%：能够通过感知周围环境的微小变化来预测未来的变化。 70%：能够控制身体和物体的运动，拥有超凡的运动和战斗技能。 90%：能够与宇宙和时间相连，拥有灵感
背景 “618”年中购物节作为“全民狂欢”的代表，“万券齐发”“百亿购物金”“热爱狂欢趴”等花样繁多，优惠玩法以及由新兴直播带领线上与线下“全场景”的销售渠道，用户可以享受到各色各样的消费体验。在保障用户的使用体验和活动效果的过程中，我们经常会遇到网络质量问题、多页面大元素资源加载慢、接口调用异常等烦恼，导致线上用户体验差，用户流失直接影响企业品牌形象和经济收入。 烦恼表现： 1. 网络质量问题影响用户体验如何定位原因。 用户打开电商页面、查看商品图片快慢速度如何？差异原因在何处？ 运营商 DNS 服务器
一、F12是不是抓包工具？感觉和抓包工具差不多？ 答:f12跟抓包工具charles两者进行对比来讲，都是属于抓包工具，具有抓包工具，只是面对的的对象不一样，开发者工具面对的是web浏览器，而charles面对的是web，app均可，由于涉及的对象不一样，所具体的功能特性也不一样，但从功能的丰富性charles的功能会比较大强大；两者的工具的使用主要根据测试对象来选择’ 二、F12是接口工具？ 答：非接口工具，是调试工具，不具有接口测试功能，可以跟postman配合使用 三、如何用它来简单排查前端问题？ 答：通过抓包数据和性能加载两个角度来判断是否是前端问题，如抓包数据以后，发现返回的数据是对的，但前端展示不对，就属于前端问题；在开发者工具里面通过性能模块进行测试，发现的问题，基本都是前端问题； 详细如下： JavaScript 错误排查：控制台可以显示页面上的 JavaScript 错误，测试人员可以点击错误信息查看错误详情，从而快速定位问题所在，并进行修复。 网络请求排查：控制台可以显示页面上的网络请求，测试人员可以查看请求状态、请求时间、请求头和响应信息等，从而判断是否存在网络请求问题。 DOM 操作排查：控制台可以让测试人员直接操作页面上的 DOM 元素，例如修改元素属性、添加或删除元素等，从而检查页面是否存在 DOM 操作问题。 性能优化排查：控制台可以显示页面的性能指标，例如加载时间、资源大小、资源加载顺序等，测试人员可以从中发现性能瓶颈，并进行优化。 四、能不能概括几种常见的测试使用F12的情况？ 答：seo测试，前端文字多少显示问题，元素布局，样式，交互，需要在元素模块进行测试 页面加载，返回格式错误，返回图片大小问题，不同网络页面加载测试，跨域，缓存测试，需要在网络模块进行测试 内存模块的内存泄露； 检查不同网站的兼容性测试 具体查看以下常识介绍 五、测试的过程中如何从F12中去寻找问题出现在哪里？ 答：通过打开console的日志，可定位问题；源码模块的源码提示也可以定位问题 六、能否介绍网络面板的使用？ 一、模拟不同网络环境，从而进行网络性能测试。步骤： 打开谷歌开发者工具，切换到 "网络" 面板。 点击 "禁/停用缓存" 以确保每次请求都是新的请求。 在工具栏上找到 "网络条件"，点击 "未选择网络条件/已停用节流模式" 选择要模拟的网络类型，例如 "Slow 3G" 或 "Offline"。 刷新页面或者重新加载资源，测试页面在不同网络情况下的性能表现。 二、分析网络请求 最简单的就是抓包了，这个具体培训的操作中已讲
选自arXiv 作者：Yu-Wei Chao等 机器之心编译 参与：Geek AI、路 近日，密歇根大学和谷歌研究院的一项研究提出了时序动作定位网络 TAL-Net，该网络将之前常用于图像目标检测的 Faster R-CNN 网络应用于视频时序动作定位中。在 THUMOS'14 检测基准上，TAL-Net 在动作提名（action proposal）和定位上都取得了目前最好的性能，并且在 ActivityNet 数据集上取得了具有竞争力的性能。目前，该论文已被 CVPR 2018 大会接收。 对人类动作的
今晚八点，各大店家将陆续开启了双十一预售，意味着双十一活动就此打响。用户希望的是网站千万别卡顿，秒杀的时候网速要跟得上，商家则更希望的是网站平稳运行，交易正常，利润源源不断，万一网站崩溃，就会对用户体验和网站收入造成双重伤害。
本文章来自我的微信个人技术公众号---网络技术修炼，公众号中总结普及网络基础知识，包括基础原理、网络方案、开发经验和问题定位案例等，欢迎关注。
DPU 作为新近发展的专用数据处理器，不同厂商的 DPU 功能差异化显著，有的侧重网络可编程，有的侧重存储卸载，有的侧重安全与虚拟化。对于用户而言，不仅对DPU 的功能定位有误差，也无法获取 DPU 真正的性能指标。同时，由于 DPU 新的功能定位，如远程资源本地化（DPU 将承担网络协议栈的处理，对主机端屏蔽网络细节）。而且 DPU 的某些主要功能的评测没有借鉴，需要重新定义评测标准。本文提出的 DPU性能基准评测根据“POC 原则”（真实性、针对性、全面性），围绕网络、存储、计算与安全四个维度的应用场景
作者 | 陆兴海 （云智慧产品总监） 我们都知道，当今的时代是一个新技术蓬勃发展的时代；大数据、云计算、移动互联网、物联网……作为应用服务开发者的我们，有了很多很好的选择；我们的传统的应用基础架构也开
作者：张加浪，腾讯云云监控高级工程师 前言 某电商客户的网站加速 30% ，调用成功率上升3%，实现了分钟级定位故障...... 某银行实现端到端的全链路覆盖和性能量化，解决了多处性能短板...... 在云原生时代，且业务架构复杂、用户量庞大的场景下，他们怎么都能轻而易举地实现了？ 方案背景 自研业务上云、业务服务云化，底层 IAAS、PAAS 等资源托管依赖，业务聚焦于业务逻辑实现。使用微服务框架开发服务进行敏捷开发，服务模块化运作。资源依赖托管、业务微服务化这些使得服务研发、运营变得更符合云化，
针对开阔空间中移动目标的定位技术，如卫星定位技术，存在的易受环境影响、定位误差较大的问题，以及室内定位技术，如超声波、WiFi网络和无线传感器网络等，存在的灵活度较低、成本较高的问题，提出一种基于机器学习的精准定位系统（PPS-ML）。该系统包括实景GIS(地理信息系统)服务器、图像训练服务器、定位服务器和无线摄像机。
性能测试中，对服务端的指标监控也是很重要的一个环节。通过对各项服务器性能指标的监控分析，可以定位到性能瓶颈。
本系列文章总结归纳了一些软件测试工程师常见的面试题，主要来源于个人面试遇到的、网络搜集（完善）、工作日常讨论等，分为以下十个部分，供大家参考。如有错误的地方，欢迎指正。有更多的面试题或面试中遇到的坑，也欢迎补充分享。希望大家都能找到满意的工作，共勉之！~
今天要介绍的是南方医科大学徐莹莹课题组在BMC Bioinformatics发表的文章”Automated classification of protein subcellular localization in immunohistochemistry images to reveal biomarkers in colon cancer”。作者在这篇文章中提出了将特征工程和深度卷积神经网络相结合的方式构建了蛋白质亚细胞定位的自动分类器，以此来识别蛋白质亚细胞位置变化。相较于统计机器学习模型的好坏取决于预定义特征的好坏，作者创新性地整幅IHC图像划分小图像块处理，引入了深层特征并级联预定义特征，以此来训练支持向量机(SVM)模型。训练的模型可以基于蛋白质亚细胞易位有效检测生物标志物，并在识别蛋白质位置表现更为出色。该研究在注释未知的蛋白质亚细胞位置并发现新的潜在位置生物标志物有着重要科学意义。
自然场景图像中的文字识别应用广泛，其中文字定位是最重要的一步，但技术上极具挑战。本文提出了一个高效的场景文本检测框架，取得了明显的效果提升。
大模型算力集群就像协作严密的“超级工厂”，员工（GPU）完成阶段性“交付”（计算结果输出）后，必须与其他同事“拉通”（计算结果同步）才能开始新一轮工作。
针对光网络故障实时定位这个挑战，现有的光网络管控系统是否最优？针对硬件设备的异构性，能否实现统一并直接的管控？针对光层瞬发事件，SNMP技术是否还有用武之地？针对大规模故障实时定位，传统的管控软件是否还能应对？本文展示了一个全新的系统，来解答上述几个问题。 在即将举行的计算机网络顶会 NSDI 2022 上，腾讯网络平台部设计并实现大规模光网络实时管控系统TOOP(又名OpTel)，通过开放解耦合实现设备统一管控，光层流式遥测实现高精度数据采集，腾讯云平台实现海量数据分析和故障实时定位
论文：IRMCL: Implicit Representation-based Online Global Localization
论文地址： https://arxiv.org/pdf/2007.10599.pdf
◆ 服务调用链技术 服务调用链技术是微服务架构中对服务进行监控的重要环节，它可以帮助我们清晰地了解当前系统的运行情况，同时帮助我们定位问题，解决分布式网络下服务交互追踪的问题。 ◆ APM与调用链技术 在单体应用架构拆分为微服务架构后，一个用户请求会跨网络依次调用不同的服务节点进行分布式交互处理，最后将结果汇总处理，再将结果返回给用户。那么在整个处理的链条中，如果有任何一个节点出现了延迟或者超时等问题，都有可能导致最终结果出现异常。在很多场景下，一个功能可能需要多个技术团队、多种技术栈、多个跨地域网络
阿里灵骏智算产品有磐久可预期网络（参考：阿里整网络顶呱呱，整图苦哈哈！），腾讯也没闲着，星脉高性能计算网络为AI大模型构筑网络底座。
导言——AI 大模型以其优异的自然语言理解能力、跨媒体处理能力以及逐步走向通用 AI 的潜力成为近年 AI 领域的热门方向。业内头部厂商近期推出的大模型的参数量规模都达到了万亿、10 万亿级别。 前几天横空出世的 AI 爆款产品 ChatGPT，可以聊天、写代码、解答难题、写小说，其技术底座正是基于微调后的 GPT3.5 大模型，参数量多达 1750 亿个。据报道，GPT3.5 的训练使用了微软专门建设的 AI 计算系统，由 1 万个 V100 GPU 组成的高性能网络集群，总算力消耗约 3640 PF-
前言 AI大模型以其优异的自然语言理解能力、跨媒体处理能力以及逐步走向通用AI的潜力成为近年AI领域的热门方向。业内头部厂商近期推出的大模型的参数量规模都达到了万亿、10万亿级别。 前几天横空出世的AI爆款产品ChatGPT，可以聊天、写代码、解答难题、写小说，其技术底座正是基于微调后的GPT3.5大模型，参数量多达1750亿个。据报道，GPT3.5的训练使用了微软专门建设的AI超算系统，由1万个V100 GPU组成的高性能网络集群，总算力消耗约3640 PF-days (即假如每秒计算一千
标题：Line as a Visual Sentence: Context-aware Line Descriptor for Visual Localization
本项目案例由博睿数据投递并参与“数据猿年度金猿策划活动——2023大数据产业年度创新服务企业榜单/奖项”评选。
视觉定位是自动驾驶和移动机器人领域的核心技术之一，旨在估计移动平台当前的全局位姿，为环境感知和路径规划等其他环节提供参考和指导。美团无人配送团队长期在该方面进行深入探索，积累了大量创新性工作。不久前，视觉定位组提出的融合3D场景几何信息的视觉定位算法被ICRA2020收录，本文将对该方法进行介绍。ICRA的全称是IEEE机器人与自动化国际会议（International Conference on Robotics and Automation)，是机器人领域一年一度的顶级会议之一。
首先我们打开Wireshark看到如下选项界面根据自己的网络情况选择我用的WiFi所以我选的(双击选项就行了)
移动互联网的大潮到来之后，我们都变身好男人：“用智能手机的男人都是好男人，因为晚上必须回家充电。”一句笑言，但也可以看得出来目前使用智能设备电量方面的问题。
5G通信方式的特点是采用了网络切片的技术，将物理网络划分为多个虚拟网络。每个虚拟网络还可以根据不同项目和业务的时延、带宽、安全性、可靠性需求进行专项划分，从而高度灵活地应对不同的通信应用需求。
👉 腾小云导读 近期大量 AIGC 产品横空出世，可以聊天、写代码、解答难题、写小说，饱受热捧。其技术基座大模型的给力支持，往往伴随着大规模、长时间的 GPU 集群训练任务。这对网络互联底座的性能、可靠性、成本等各方面都提出极致要求。业界主流 GPU 集群网络技术路线是什么？腾讯的解决方案是什么？腾讯工程师何春志将带来最新解读。欢迎阅读。 ---- 👉 看目录，点收藏 1 业界主流 GPU 集群网络技术路线 2 如何创造AI训练集群下的极致性能网络 2.1 超带宽计算节点 2.2 多轨道流量聚
我们提出了一个使用卷积网络进行分类、定位和检测的集成框架。我们认为在一个卷积网络中可以有效地实现多尺度和滑动窗口方法。我们还介绍了一种新的深度学习方法，通过学习预测目标的边界来定位。然后，为了增加检测的置信度，对边界框进行累积而不是抑制。我们证明了使用一个共享网络可以同时学习不同的任务。该集成框架是ImageNet Large scale evisual Recognition Challenge 2013 (ILSVRC2013)定位任务的获胜者，在检测和分类任务上获得了非常有竞争力的结果。在比赛后的工作中，我们为检测任务建立了一个新的技术状态。最后，我们从我们最好的模型中发布了一个名为OverFeat的特性提取器。
视觉和听觉事件往往同时发生：音乐家拨动琴弦流出旋律；酒杯摔碎发出破裂声；摩托车加速时发出轰鸣声。这些视觉和听觉刺激同时发生，因为它们的起因相同。理解视觉事件与其相关声音之间的关系是探索我们周围世界的一条重要途径。
一、Tencent NOS概述 SONiC is an open source network operating system based on Linux that runs on switches from multiple vendors and ASICs. SONiC offers a full-suite of network functionality, like BGP and RDMA, that has been production-hardened in the data cen
做测试这一行，总有一道绕不过去的坎就是定位bug，这其实是非常花费时间的。也许有很多人不以为然，觉得无非就是发现bug后提交bug管理系统，描述操作步骤，预期结果和实际结果哪里不一致，然后继续测试。并不是说这样做的不对，只是说这样做的不够好，看似节约了测试时间，实则对于项目的进度没有起到应有的推动作用。学会定位原因也是自我提升的一个过程
V2：基于论文发布时间段其他学者的一些学术成果和作者自己的思考和实验进行yolo的改进
为什么5G核心网和电信云需要可观测性？在过去的2021年，其实5G核心网在全球发生了多次影响范围大、持续时间长、社会影响广的故障。2021年的4月份加拿大Rogers发生了一次长达26个小时全国范围的移动通信网故障，故障发生后缺乏快速定位手段，导致故障难以在短时间内定位、消除。
前端的基本工作就是写页面，那么你写那么多页面，知道自己的页面健康吗，性能好吗？如果你不单单是完成业务需求，还会关注自己的页面是否健康，那么你是一个有追求的前端开发者。本篇文章将会讲述如何去知道你的页面是否健康。
“2020 SONiC产业生态研讨会”于9月19日圆满落幕，腾讯网络平台部汤桢乾带来了主题演讲《腾讯自研交换机成长之路》。
在实际的性能分析中，一个很常见的现象是，明明发生了性能瓶颈，但当你登录到服务器中想要排查的时候，却发现瓶颈已经消失了。或者说，性能问题总是时不时地发生，但却很难找出发生规律，也很难重现。
本篇文章分享论文EditGuard: Versatile Image Watermarking for Tamper Localization and Copyright Protection ，联合篡改定位和版权保护的多功能图像水印研究。
人群计数在各个应用领域中扮演着至关重要的角色，从城市规划、公共安全到活动管理和零售[5]。它有助于设计高效的公共空间，优化活动期间的人群控制，以及管理商店内的顾客流量。此外，它还助于创建能够适应人口密度变化的响应式基础设施。这项技术在理解和管理不同情境下的人群动态方面至关重要。
该论文名为《Multi-task Collaborative Network for Joint Referring Expression Comprehension and Segmentation》，其首次提出单阶段的协同学习网络来同时解决指向性目标检测（Referring Expression Comprehension）和指向性目标分割（Referring Expression Segmentation）两个任务，而且在性能超越了 SOTAs 的条件下，达到了实时检测和协同检测的目的。
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