视觉化思维的终极工具 Scrintal 超越了传统的线性笔记方式，提供了一个可以自由拖放、无限扩展的画布。用户可以在这个画布上自由地组织和连接想法，形成一个视觉化的知识网络。 2....无论是在研究、学习还是工作中，这种实时的交流都能极大地提高团队的效率和创造力。 4. 强大的搜索和导出功能 Scrintal 内置了强大的搜索工具，用户可以快速找到所需的信息。...学生：在阅读和讲座中做笔记、组织信息、撰写作业和论文。 工程师：创建文档、设计和改进流程、确保信息共享。 高管：映射复杂问题、构建新策略、集中管理信息。...在众多的生产力应用中，Scrintal 以其独特的视觉化和结构化方法脱颖而出。它不仅仅是一个应用程序，更是一个改变我们工作方式的强大工具。...五、结语 Scrintal 是一个创新的数字画布，它通过将复杂的思考和创意转化为结构化的知识，帮助我们在信息泛滥的世界中找到方向。
幸运地是两周前Houseparty首席执行官Ben Rubin发表的一则让我们有机会探索人造视觉用例的评论： “若有人可以做一个来检测笑脸的编外项目，以便让我们可以开始测量笑容并在仪表板上显示。...幸运地是，所有的行星都可以让我们在一个真正的应用上尝试一下，即：在WebRTC对话中，在iPhone本地上通过ML检测笑容。 框架选择 我们可以一些设备上的机器学习框架和库开始这项任务。...另外，它提供了不同的部署和执行模型，允许在设备上和在云中进行处理。 最后，它还能够实时优化和更新设备上的模型。...我们注意到的第一件事情是即使在快速模式下配置ML Kit时，面部检测的准确程度也是如此。 我们的测试是在一个典型的移动/桌面视频会议设置中完成的，人在看相机，没有任何物体阻挡它。...在其他情况下，检测会更加不可靠，并且不是很有用。 ML Kit也支持在图像中检测多个面，但我们没有进行太多的测试，因为它在我们应用程序的使用中并不常见。
文章分类在AI学习笔记： AI学习笔记（1）---《Transformer在小目标检测上的应用》 Transformer在小目标检测上的应用 1 小目标检测介绍 小目标检测(Small...Object Detection, SOD)作为通用目标检测的一个子领域，专注于对小尺寸目标的检测，在监控、无人机场景分析、行人检测、自动驾驶中的交通标志检测等各种场景中都具有重要的理论和现实意义。...虽然在一般目标检测方面已经取得了长足的进展，但SOD的研究进展相对缓慢。更具体地说，即使是领先的检测器，在检测小尺寸物体和正常大小物体方面仍然存在巨大的性能差距。...与许多其他检测器不同，新模型概念简单，不需要专门的库。DETR在具有挑战性的COCO目标检测数据集上展示了与成熟且高度优化的Faster RCNN基线相当的准确性和运行时间。...《小目标检测的福音 | 一文全览3年来Transformer是怎么在小目标领域大杀四方的？》 3.《大规模小目标检测》 4.《Transformer用于小目标检测有哪些文献或者方法？》
我们可以使用drawImage方法在画布上绘制像素值。此处的像素数值可以来自元素，或者来自其他的画布。下例创建了一个独立的元素，并且加载了一张图像文件。...诚然，我们可以绘制另一组精灵，但我们也可以使用另一种方式在画布上绘图。 我们可以调用scale方法来缩放之后绘制的任何元素。...DOM 也可以允许我们在图片上的每一个元素（甚至在 SVG 画出的图形上）注册鼠标事件的处理器。在画布里则实现不了。 但是画布的基于像素的方法在需要绘制大量的微小元素时会有优势。...它不会构建新的数据结构而是仅仅重复的在同一个像素上绘制，这使得画布在每个图形上拥有更低的消耗。...在一个画布上展示动画时，clearRect方法可以用来在重绘之前清除画布的某一部分。 习题 形状 编写一个程序，在画布上画出下面的图形。
但当异步复制到对方时，发现存在冲突。正常的主从复制则不会出现此问题。...3.2.1 同步与异步冲突检测 若为主从复制数据库，第二个写请求将： 被阻塞直到第一个写完成 或被中止，强制用户必须重试 多主节点的复制模型下，这两个写都是成功的，且只能在稍后时间点才能异步检测到冲突，...那时再要求用户解决冲突为时已晚。...理论上能做到同步冲突检测，即等待写请求完成对所有副本的同步，再通知用户写成功。但这样会失去多主的优点：允许每个主节点独立接受写请求。所以，若确实需要同步冲突检测，应考虑使用单主节点的主从复制！...3.2.2 避免冲突 处理冲突的最理想策略：避免它们，若应用层能保证对特定记录的所有写请求都通过同一主节点，就不会冲突。
我们知道在目标检测算法如Faster RCNN/SSD中常用基于ImageNet数据集预训练的模型来提取特征，也就是迁移学习，但是我们从Figure1发现ImageNet和COCO数据集在目标的尺寸分布上差异比较大...如果读过我之前写的目标检测算法之YOLOv2 这篇文章的话应该知道YOLOv2考虑到在ImageNet数据集上预训练模型时输入图像大小是 ，而YOLOv2的输入图像大小是 ，这两者差距比较大，所以就将预训练模型在...上面介绍了在ImageNet上的实验细节，下面来说说在COCO数据集上关于「特定尺度检测器」 和 「多尺度检测器」 的实验，如Table1和Figure5所示。 ?...Table1 Table1是检测器在小目标验证集上的检测效果对比结果，用的验证图像尺寸都是 。...SNIP算法和其他算法的对比 第二行的多尺度测试比第一行的单尺度效果好，而第三行是在多尺度测试的基础上加入了多尺度训练的情况，这个时候在大尺寸目标( )上的检测结果要比只有多尺度测试的时候差，原因在第
JS实现获取鼠标在画布中的位置 效果展示 概述 本文讲解如何实现我们平时用的画布软件中，怎么获取的我们鼠标时刻在画布中的位置。...// 首先得到鼠标在页面中的坐标（ e.pageX, e.pageY） // 其次得到盒子在页面中的距离(box.offsetLeft, box.offsetTop) /.../ 用鼠标距离页面的坐标减去盒子在页面中的距离， 得到 鼠标在盒子内的坐标 // 我们生活中常见的画布里面的那个获取鼠标的位置 就是这么实现的 var box = document.querySelector...// 首先得到鼠标在页面中的坐标（ e.pageX, e.pageY） // 其次得到盒子在页面中的距离(box.offsetLeft, box.offsetTop) /.../ 用鼠标距离页面的坐标减去盒子在页面中的距离， 得到 鼠标在盒子内的坐标 // 我们生活中常见的画布里面的那个获取鼠标的位置 就是这么实现的 var box = document.querySelector
前言 本篇博文用来研究YOLOv5在Android上部署的例程 主要参考的是Pytorch官方提供的Demo：https://github.com/pytorch/android-demo-app/tree.../master/PyTorchDemoApp 功能简述 App主页如下图所示： 主要功能： 切换测试图片 在程序中直接指定三张(或任意张)图片，点击测试图片，可以切换图片 选择图片 点击选择图片...，可以在相册中选择一张图片，也可以直接进行拍照 实时视频 点击实时视频，可以开启摄像头，直接在摄像预览中显示检测结果 切换模型(我添加的功能) 点击切换模型，可以选择不同的模型进行检测...app_name">YOLOv5 Image View 检测...同时，视频实时检测，帧率很低，基本卡成PPT，可能是受限于手机的算力不足，后续也有待研究优化。
前 言 Yolov8 是一种流行的物体检测 AI。Android是世界上用户最多的移动操作系统。 本文介绍如何在 Android 设备上执行 yolov8 物体检测。...将其转换为tflite，以便在 android 上使用。 安装YOLOv8 安装一个名为Ultralytics的框架。Yolov8包含在此框架中。...pip install tensorflow==2.13.0 在 Android 上运行 tflite 文件 从这里开始，我们将在android studio项目中运行yolov8 tflite...将 tflite 文件添加到项目中 在android studio项目的app目录下创建assets目录（File → New → Folder → Asset Folder），添加tflite...在重叠框中，保留可靠性最高的框。（nms） private fun bestBox(array: FloatArray) : List?
AIDE(“高级入侵检测环境”的简称)是一个开源的基于主机的入侵检测系统。...对于某些客户,他们可能会根据他们的安全策略在他们的服务器上强制安装某种入侵检测系统。但是,不管客户是否要求,系统管理员都应该部署一个入侵检测系统,这通常是一个很好的做法。...在 CentOS或RHEL 上安装AIDE AIDE的初始安装(同时是首次运行)最好是在系统刚安装完后,并且没有任何服务暴露在互联网甚至局域网时。...事实上,这也是确保系统在AIDE构建其初始数据库时保持干净的唯一途径。...上配置基于主机的入侵检测系统（IDS）的内容，更多 检测 主机 的内容，请您使用右上方搜索功能获取相关信息。
摘要 随着深度学习发展，大量方法提出使得人脸检测性能在近些年提高。...多任务学习 多任务学习在cv领域中已经被证实能帮助网络学习到更鲁棒的特征 我们充分利用了图像分割和anchor free检测来监督网络的训练 图像分割这一分支与检测的分类分支，回归分支同时进行 分割的groundTruth...10.png 可以看到在Hard级别的数据集上，pyramidBox++表现的是非常好的 7....训练细节 采样ImageNet上预训练的resnet50作为backbone，vgg16这个网络确实有点笨重 新加入的层采用Xavier初始化 优化器采用小批量SGD，动量为0.9，weight decay...训练细节上也没有用很复杂的trick，就得到了SOTA的结果。但是如此大的计算量，模型检测的实时性可能会是个问题。有文题欢迎留言。
上一篇给大家介绍了深度学习在医学影像上分割的应用，这一篇我将分享深度学习在医学影像上检测应用。...所提出的方法已经在455名患者头颈CT数据集上针对颈动脉分叉检测进行了定量评估。与现有技术相比，平均误差减少了一半以上，从5.97 mm降至2.64 mm，且检测速度小于1 s /体积。 ?...原则上，所提出的方法可以适用于来自3D医学数据的其他生物标记检测任务。...我们专注于彩色眼底图像中的出血检测。训练时间从170个迭代减少到60个迭代，与两位专家一样有相媲美的性能，在两个数据集上的接收器操作特性曲线下面积为0.894和0.972。...SeS CNN在独立测试集上统计性能优于NSeS CNN。
在Linux中，有许多命令行或基于GUI的工具就能来展示你的CPU硬件的相关具体信息。 ? 1....来看下CPU #0上的信息： $ cpufreq-info -c 0 ?...它能实时显示每个核心的各类信息，比如睿频加速状态、CPU频率、CPU电源状态、温度检测等等。i7z运行在基于ncurses的控制台模式或基于QT的GUI的其中之一上。 $ sudo i7z ?...不同于其它工具，lshw需要root特权才能运行，因为它是在BIOS系统里查询DMI（桌面管理接口）信息。它能报告总核心数和可用核心数，但是会遗漏掉一些信息比如L1/L2/L3缓存配置。...11. lstopo lstopo命令 (包括在 hwloc 包中) 以可视化的方式组成 CPU、缓存、内存和I/O设备的拓扑结构。这个命令用来识别处理器结构和系统的NUMA拓扑结构。
2.13 版本之前，对于自己部署 Git 服务器的用户来说，可能会存在不受信任的 Git 用户在远程主机上执行 shell 命令的风险。...下面我们来介绍一下几个新增特性： SHA-1 冲突检测 前段时间有新闻报道说，研究人员找到了第一例 SHA-1 冲突，而 SHA-1 正是 Git 用来识别对象的哈希函数。...Git 2.13 版本会对对象进行检测，并拒绝可能存在冲突攻击的对象。新版本中，该检测已默认生效，用户不用再安装其他依赖。...不过，这个实现的速度相对慢一些，但是实际上对于大多数 Git 操作的时间不会产生可见影响。...pathspec 以前，你可能会这样使用 Git： $ git log foo.c $ git grep my_pattern program.rb 其实，foo.c 和 program.rb 这种参数实际上被称为
通过高效的模型集成和算法改进，作者为用户提供了一个快速响应且准确的目标检测和分割解决方案，使得在边缘设备上处理复杂图像任务成为可能，极大地提升了实时应用的性能和用户体验。 让我们一起来看看吧！...然而，GroundingDINO和SAM的运行速度都太慢，无法在边缘设备（如Jetson Orin）上实现有意义的实时交互。...两个模型都在Invidia Jetson AGX Orin 64GB上运行。...凭借这一结果，实时语言分割模型可以轻松地在Jetson AGX Orin上使用网络摄像头的输入进行实时处理。 硬件安装 本项目的硬件设置包括鼠标、键盘和显示器，以便与Jetson Orin进行交互。...确保安装以下模块： Pytorch 2.1 Torchvision 0.16.1 请按照此说明在Jetson AGX Orin上安装上述软件包（/forums.developer.nvidia.com/
图片并且在底部出现类似这样的提示，那你有救了！图片看到这儿先不要着急，我们先了解下，为么会出现这个问题？...事实上都是因为phpMyAdmin版本不兼容问题，phpMyAdmin支持的php版本如下：phpMyAdmin4.0PHP5.2/PHP5.3/PHP5.4/PHP5.5/PHP5.6/PHP7.0/
介绍： LaneNet是用于车道检测的实时深度神经网络模型。这个GitHub存储库提供了TensorFlow的非官方实现，该实现在PC上运行得很好。...从TensorFlow到TensorRT 不幸的是，在Xavier NX上运行TensorFlow模型会导致内存和性能问题。...这个forked repo包含额外的文件，以及一个Dockerfile，该Dockerfile包含在Xavier NX上运行此操作所需的所有依赖项。...可以在找到Python脚本tensorrt/trt_inference.py。
问题说明： 在公司办公网内的一台物理机A上安装了linux系统（ip:192.168.9.120），在上面部署了jenkins，redmine，svn程序。...由于是在办公网内，这台机器和同事电脑都是在同一网段的。...突然某天问题出来了：有部分同事远程ssh登陆不上这台linux系统的机器，jenkins/redmine/svn也登陆不上，其他部分同事可以正常使用。...机器B上（比如：129.168.9.200）上执行下面的命令（不能在本机arping检验自己的ip）： 只需要在另一台同网段的linux机器B上（比如：129.168.9.200）上执行下面的命令（不能在本机...dl.fedoraproject.org/pub/epel/7/x86_64/e/epel-release-7-8.noarch.rpm ------------------------------------ 要检测
前言 人脸检测领域目前主要的难点集中在小尺寸，模糊人脸，以及遮挡人脸的检测，这篇ICCV2017的S3FD（全称：Single Shot Scale-invariant Face Detector）即是在小尺寸人脸检测上发力...这一算整体上可以看做是基于SSD的改进，它的主要贡献可以概括为： 改进检测网络并设置更加合理的Anchor，改进检测网络主要是增加Stride=4的预测层，Anchor尺寸的设置参考有效感受野，另外不同预测层的...S3FD的消融实验结果 Figure8是S3FD和其它人脸检测算法在WIDER FACE数据集上的对比。 ?...S3FD和其它人脸检测算法在WIDER FACE数据集上的对比 下面的Table4展示了关于选择不同预测层对最终模型效果(mAP值)的影响。 ?...结论 这篇论文在小尺寸人脸检测上发力，提出了一些非常有用的Trick大大提升了在小尺寸人脸上的召回率以及效果，这篇论文在小目标检测问题上提供了一个切实可行的方法，值得我们思考或者应用它。 9.
机器视觉技术是目前工业生产检测、医疗检测等领域为实现自动化、智能化而采取的应用。...同时，由于机器视觉系统图像采集部分主要由LED光源、工业镜头以及工业相机互相配合组合而成，而图像处理部分则是由图像处理软件来实现，因此，在原理结构上，图像采集卡连接着工业相机与图像处理软件。 ...由于工业精度的高需求，相机像素也随之提高，检测进度的提高也导致数据的大幅度增加，对传输带宽的要求更加苛刻。因为如果流量超负荷，则会出现丢包现象。 ...联瑞电子有一款双口万兆的PoE网卡，在连接万兆工业相机上，轻松应对供电及带宽需求，已在客户的灰点、巴斯勒等相机上使用实现对了客户的需求。...随着千兆PoE网卡已逐渐成为行业中常见产品，万兆速率的PoE+网卡也即将成为目标客户的上佳选择，它能够保证图像数据的稳定…… 同时在露天场所的监控设备上使用上万兆也是智慧城市、交通的趋势……
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