用于行走检测的Google API - 腾讯云开发者社区

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Google短网址的API

2009年底，Google发布了短网址服务goo.gl。 ? Google声称： "......（这是）互联网上最稳定、最安全、最快速的短网址服务。" 有人做了比较，证明确实如此。 ?...从上图可以看到，goo.gl的响应和跳转时间是最短的。除了速度快，goo.gl还提供详细的点击统计。...====================================== 但是当时，这个服务只供Google内部使用，不向外部使用者开放，大家只好眼睁睁地流口水。上周，这个限制终于取消了。...Google宣布，正式公开goo.gl的API。这意味着，所有外部使用者都能利用它，得到自己想要的短网址。感兴趣的同学，可以自己去研究这个API，还是很简单的。...根据这个API，我写了一个"短网址生成器"，欢迎访问，网址是： http://www.ruanyifeng.com/webapp/url_shortener.html 另外，我还提供一个Bookmarklet

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Google JavaScript API 的使用

入门您可以使用JavaScript客户端库与Web应用程序中的Google API（例如，人物，日历和云端硬盘）进行交互。请按照此页面上的说明进行操作。...启用Google API 接下来，确定您的应用程序需要使用哪些Google API，并为您的项目启用它们。使用API资源管理器浏览JavaScript客户端库可以使用的Google API。...要为您的项目启用API，请执行以下操作：在Google API控制台中打开API库。如果出现提示，请选择一个项目或创建一个新项目。API库按产品系列和受欢迎程度列出了所有可用的API。...获取您的应用程序的访问密钥 Google定义了两个级别的API访问权限：水平描述要求：简单 API调用不会访问任何私人用户数据 API密钥已授权 API调用可以读写私有用户数据或应用程序自己的数据...OAuth 2.0凭证要获取用于简单访问的API密钥，请执行以下操作：在API控制台中打开“ 凭据”页面。

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折腾Google Docs API 的坑

google docs api 起步有关链接快速开始 https://developers.google.cn/docs/api/quickstart/nodejs#step_2_install_the_client_library...https://github.com/gsuitedevs/node-samples/blob/master/docs/quickstart/index.js 登录谷歌账号后否则后面的按钮点击后没有反应的...打开https://developers.google.com/docs/api/quickstart/nodejs 点击获取api使用凭据点击按钮后会显示然后点击下载凭据保存到项目中等下运行程序会读取这个文件...把github上的代码下载下来记得执行安装相应的包 npm install googleapis --save 运行 node index.js 会出现以下信息这个时候就要点击链接进行屏幕授权...headers: { 'Content-Type': 'application/x-www-form-urlencoded', 'User-Agent': 'google-api-nodejs-client

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用于人脸检测的SSH算法

前言 Single Stage Headless Face Detector（SSH）是ICCV 2017提出的一个人脸检测算法，它有效提高了人脸检测的效果，主要的改进点包括多尺度检测，引入更多的上下文信息...在Figure2中，「尺度不变性」是通过不同尺度的检测层来完成的，和SSD，YOLOV3等目标检测算法类似。...创新点详解刚才提到，SSH算法的创新点就个，即新的检测模块，上下文模块以及损失函数的分组传递，接下来我们就再盘点一下： 3.1 检测模块下面的Figure3是检测模块的示意图： ?...M1主要用来检测小人脸，M2主要用来检测中等尺寸人脸，M3主要用来检测大尺寸人脸的目的。...总结这篇文章介绍了一下用于人脸检测的SSH算法，它提出的上下文模块和损失函数的分组传递还是比较有意思的，论文的精度也说明这几个创新点是有用的。

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DiffusionDet：用于对象检测的扩散模型

最近，DETR [10] 提出可学习的对象查询来消除手工设计的组件并建立端到端的检测管道，引起了人们对基于查询的检测范式的极大关注 [21、46、81、102]。图 1. 用于对象检测的扩散模型。...然而，据我们所知，还没有成功地将其应用于目标检测的现有技术。...： • 我们将目标检测制定为生成去噪过程，据我们所知，这是第一项将扩散模型应用于目标检测的研究。...然而，尽管对这个想法很感兴趣，但以前没有成功地将生成扩散模型用于对象检测的解决方案，其进展明显落后于分割。...特征金字塔网络 [49] 用于根据 [49、54、81] 为 ResNet 和 Swin 主干生成多尺度特征图。检测解码器。

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探索Google的Gemini语言模型的API

深入了解 Gemini API 的参数，展示如何在各种应用程序中最大化生成内容的有效性。...译自 Exploring the API of Google’s Gemini Language Model，作者 Janakiram MSV。...此实践涉及设计和优化提示以指导 LLM 生成所需内容，无论用于创意写作、编码、数据分析还是可以应用自然语言生成的任何其他应用程序。...仔细了解 API 参数 Gemini API 提供了一套参数来微调文本生成，使用户能够有效地在创造性和准确性之间取得平衡。以下是关键参数的概述，以及它们对 LLM 响应的创造性和准确性的影响。...Google 已将 Vertex AI Search 与 Gemini 集成，为 LLM 提供 Grounding 功能。

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用于变化检测的 Transformer 孪生网络

Patel 内容整理：陈梓煜本文提出了一种基于 Transformer 的孪生网络架构 ChangeFormer，用于对一对配准的遥感图像进行变化检测（Change Detection，简称 CD）。...Transformers 在自然语言处理 (NLP) 领域的巨大成功让研究者将 Transformers 应用于各种计算机视觉任务。...方法所提出的 ChangeFormer 网络由三个主要模块组成，如图 1 所示：Siamese 网络中的一个分层 transformer 编码器，用于提取双时相图像的粗细特征，四个特征差异模块用于计算在多个尺度下计算特征差异...因此 DSIFN 数据集分别有 14400/1360/192 个样本用于 train/val/test。...IFNet：是一种多尺度特征连接方法，它通过注意力模块融合双时态图像的多层次深度特征和图像差异特征，用于变化图重建。 SNUNet：是一种多级特征连接方法，其中使用密集连接孪生网络进行变化检测。

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TPAMI 2024 | 用于目标检测的CenterNet++

因此，我们的方法基本上适用于所有网络。 CenterNet在自底向上方法中实现了最先进的检测精度，并与现有的自顶向下方法的最先进性能紧密匹配。...以CornerNet[30]为例，它产生了两个热图用于检测角点：一个用于检测左上角点的热图和一个用于检测右下角点的热图。这些热图表示不同类别的关键点位置，并用于为每个关键点分配置信度分数。...前者应用于关键点估计网络，以提高检测角点和中心关键点的性能。后者在目标检测任务中更受欢迎，因为它具有更好的通用性并且获得更丰富的检测感知场。两个框架的设计略有不同，我们将在下一子节中提供详细说明。...将对象检测视为关键点三元组单分辨率检测框架：受到姿态估计的启发，我们应用通常用于姿态估计的网络来更好地检测角点和中心关键点，其中大多数在单分辨率特征图中检测关键点，例如沙漏网络[43]。...Adam[26]用于优化训练损失：其中和分别表示用于训练网络检测角点和中心关键点的焦点损失。是角点的“拉”损失，用于最小化属于同一对象的嵌入向量之间的距离。

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用于动作检测的多尺度时间ConvTransformer

作者 | 汪逢生编辑 | 赵晏浠论文题目 MS-TCT: Multi-Scale Temporal ConvTransformer for Action Detection 摘要动作检测是一项重要且具有挑战性的任务...，尤其是在标记密集的未剪辑视频数据集中。...这些数据由复杂的时间关系组成，包括复合或共同发生的动作。要在这些复杂的环境中检测动作，有效地捕获短期和长期时间信息至关重要。...为此，作者提出了一种用于动作检测的新型“ConvTransformer”网络：MS-TCT。...作者在多个具有挑战性的数据集（如Charades、TSU和MultiTHUMOS）上的实验结果验证了所提方法的有效性，该方法在所有三个数据集上都优于最先进的方法。

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用于异常检测的无监督通用方法

使用此方法时，每个基础检测器以一个起始权重初始化。在每一轮结束时，每个基础检测器的新权重是其旧权重乘以学习率与该轮输出标准化异常分数乘积的负指数。...所有基础检测器以这种方式更新后，它们的权重被归一化，使其总和为1。通过这个过程，持续输出较大分数的检测器将开始获得较低的权重。...这项工作的技术洞察是将最初为监督环境提出的经典乘法权重更新思想，应用到异常检测的无监督环境中。在模型评估期间，可以观察到算法根据输入数据为基础检测器重新分配权重。...因此，在计算资源有限的使用场景中，SEAD++是一个有前景的替代方案。SEAD代表了流式数据异常检测领域的重大进步。通过实时从候选池中智能选择性能最佳的模型，它确保了可靠且高效的异常检测。...其无监督、在线的特性，加上其适应性，使其成为适用于广泛应用的宝贵工具，为流式环境中的异常检测设立了新标准。

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目标检测--SqueezeDet 用于自动驾驶的实时目标检测网络

CNNs for object detection R-CNN，Faster R-CNN， R-FCN 这些基于候选区域的方法实时性比较差，YOLO是第一个实现实时检测的算法。...Fully convolutional networks 全卷积网络还是比较流行的。R-FCN 就是全卷积网络。 Method Description 3.1....输入图像经过一个卷积网络提取特征图 feature map，这个特征图经过一个 ConvDet 层处理得到若干矩形框，每个矩形框有坐标，C个类别概率，1个confidence score，就是包含物体的概率...最后经过非极大值抑制过滤，得到最终检测结果。 3.2. ConvDet ? 对特征图的每个网格位置使用 K个 anchors 进行矩形框的回归和置信度计算。 ? ?...RPN, ConvDet and YOLO的检测层对比，主要是参数数量的不一样。性能对比： ?

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CVPR目标检测：少见的知识蒸馏用于目标检测（附论文下载）

1、简介然而，以往的蒸馏检测方法对不同的检测框架具有较弱的泛化性，并且严重依赖于GT，忽略了实例之间有价值的关系信息。...然而，大多数蒸馏方法主要是针对多分类问题而设计的。直接将分类特定蒸馏方法迁移到检测模型中的效果较差，因为检测任务中正实例和负实例的比例极不平衡。...此外，目前的检测蒸馏方法不能同时在多个检测框架中工作：如two-stage， anchor-free。...因此，研究者希望设计一种通用的蒸馏方法，用于各种检测框架，以有效地使用尽可能多的知识，而不涉及正或负。...(iii)新方法对各种检测框架具有强大的泛化能力。基于学生和教师模型的输出计算GIS，而不依赖于特定检测器的某些模块或特定检测框架的某些关键特性，如anchor。

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Facebook推出用于android数据加密的开源API

，Facebook把它使用的用于数据加密的API开源了，的确是一件不错的事情。...一般情况下，应用都有SD卡的读写权限，当然他也可以读取到其他应用，存储在SD卡上的数据。这意味着如果你安装了恶意的应用，他就可以轻易的获取SD卡上的所有数据。...当然，为了数据的安全，可以给SD卡上的数据加密，但这多多少少会影响到手机的性能。...不过，facebook开放了一个名叫，“Conceal”的安全工具的源代码，它提供了密码学的Java API接口，这些简单易用的接口可以让应用程序以最优的方式加密数据， Conceal专门为速度设计...一个更小的库，有益于兼容更多的android版本，以及减少后期的维护成本。”

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满足 Google Play 目标 API 等级 (targetSdkLevel) 的要求

从 2018 年 8 月起，所有向 Google Play 提交的新应用都必须针对 Android 8.0 (API 等级 26) 开发。...其中部分变更仅适用于那些通过 manifest 文件中的 targetSdkVersion 属性 (即目标 API 等级) 明确指出支持新版 API 行为的应用。...本文重点说明了开发者在更新目标 API 中应该注意的几个事项，从而满足 Google Play 的要求。...4.4 (API 等级 19) Android 4.1 x (API 等级 16) 早于 Android 6.0 (API 等级 23) 下文列举内容适用于针对 Android 6.0 或更高版本平台开发的应用...早于Android 7.0 (API 等级 24) 下文列举内容适用于针对 Android 7.0 或更高版本平台开发的应用： Doze 以及应用待机模式：请根据《Doze 以及应用待机模式优化》一文中的相关描述设计您的

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APISpace的人脸检测API 它来啦~

人脸检测是指通过计算机视觉技术，从图像中识别、检测出人脸，并确定人脸的位置及大小。它是一种计算机图像处理技术，是计算机视觉领域的关键技术，可用于实现自动识别和跟踪人脸。...近几年来，随着深度学习的发展，人脸检测API已成为许多技术领域的用户所普遍使用的精准的图像处理工具，它可以从图像中检测出人脸，并以多种方式分析出特征以及其他识别信息。...人脸检测API被广泛应用于智能社交网络分析、自动身份认证和安全系统等多种行业。它的工作原理是，把图像数据输入到深度神经网络中，通过特定的处理过程来提取出图像中的人脸特征信息，如人脸位置、脸型和表情等。...通过这些过程可以实现脸部特征的检测、特征抽取以及自动识别等功能。未来，随着技术的发展，人脸检测API的应用范围将进一步扩大，将会给人们的生活带来更多便利，并为应用开发者提供更多智能图像处理工具。...APISpace 的人脸检测API 上线辣！快速检测图片中的人脸并返回人脸位置，输出脸颊、眉、眼、口、鼻关键点坐标，支持识别多张人脸。

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怎样用Google APIs和Google的应用系统进行集成(3)—-调用Google 发现（Discovery）API的RESTful服务

说了这么多，那么首先同意我以Google Discovery RESTful服务为例，给大家演示怎样用最普通的Java代码调用Google Discovery RESTful服务。...引言：在“怎样用Google APIs和Google的应用系统进行集成(2)”的以下，我列出了当前Google APIs支持的全部的Google APIs。...事实上这个表格是我用代码调用Google Discovery RESTFul服务自己主动生成的。...： http://code.google.com/p/google-gson/ GSon是谷歌官方提供的解析JSON数据: 1.谷歌GSON这个Java类库能够把Java对象转换成JSON...： “ 怎样用Google APIs和Google的应用系统进行集成(2)”一文中看到的表格的html源码。

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一段用于检测PHP Hash漏洞的代码

下面是一段从互联网上转载来的PHP代码，可以用来检测服务器上的PHP是否存在Hash漏洞。 <?...= array(); $ch = curl_init(); curl_setopt($ch, CURLOPT_URL, "http://www.xxx.com/index.php"); //修改成你的网站域名...CURLOPT_RETURNTRANSFER, true); curl_setopt($ch, CURLOPT_TIMEOUT, '0'); curl_setopt($ch, CURLOPT_USERAGENT, 'API...> 上面的代码请谨慎使用，同时提醒大家尽快修补漏洞，相关的方法请参见：http://www.sunbloger.com/article/224.html

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用于门牌号码检测的深度学习

该MNIST数据库（修改国家标准技术研究所的数据库）是一个大型数据库的手写数字是通常用于训练各种图像处理系统。该数据库还广泛用于机器学习领域的培训和测试。...SVHN数据集这是斯坦福大学收集的数据集，可供公众进行实验和学习。 SVHN是一个现实世界的图像数据集，用于开发机器学习和对象识别算法，而对数据预处理和格式化的要求最低。...SVHN是从Google街景图像中的门牌号获得的。这些图像尚未经过预处理或可以使用。因此，任何想使用它的人都必须做一些工作！挑战建立一种算法，对数据集中的不同门牌号进行分类。...现在，我将卷积层用于：内核大小：5 内核初始化程序：he_uniform 内核正则化：l2 激活方式：elu 最大池数（2，2）批量归一化 Dropout 30％ model = Sequential...超参数是一个参数，其值用于控制学习过程。相反，其他参数的值（通常是节点权重）被学习。

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深度学习用于图片的分类和检测总结

CNN用于分类：具体的过程大家都知道，无非是卷积，下采样，激活函数，全连接等。CNN用于分类要求它的输入图片的大小是固定的（其实不单单是CNN，很多其它的方法也是这样的），这是它的一个不足之处之一。...CNN用于检测：主要的方法有两种，细分一下有三种：第一种最为简单和暴力的，通过滑动窗口的方法，提取一个固定大小的图像patch输入到CNN网络中，得到该patch的一个类别，这样得到一个图片密集的类别得分图...显然，这种方法的一个弊端就是运算量太大，如果图片的分辨率比较的大，就根本无法进行下去，更何况，这还是在没有考虑图片多尺度检测的情况。...CNN里面有一个trick就是把训练好了的用于分类的网络，把它的全连接层参数转化为卷积层参数。这样改造后的CNN就成了全卷积CNN，它的输入是可以任意的，而它的输出是patch 的类别得分。...再者，它要保证这1000-2000个窗口的提取要足够的快，（在R-CNN中，由于它采用的方法生成窗口很慢，所以实际上整个检测是比较慢的。）

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干货 | 基于特征的图像配准用于缺陷检测

ORB特征提取算法是基于FAST跟BRIEF算法改进的组合算法，其中FAST实现关键点/特征点的检测，在此基础上基于几何矩添加方向属性，BRIEF实现描述子生成，添加旋转不变性支持。...应用代码演示下面是一个简单的代码演示，基于特征对齐，实现基于分差的缺陷检测。 ? 用基于ORB特征的匹配结果，如下图所示，可以看到有一些错误的匹配点 ?...std::vector keypoints1, keypoints2; Mat descriptors1, descriptors2; // 检测ORB特征计算特征描述子...ORB+GMS的匹配效果如下，可见错误的匹配点少了很多。 ? 配准后的图如下图所示： ? 将配准后的图与基准模板图做差分，效果如下： ? 进行形态学操作， ?...} } imwrite("res1.jpg", imReg); imshow("moving area1", imReg); waitKey(0); } 关于特征检测跟提取

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