前言 之前分享了一系列的文章，分别从原理，运行，断言，执行，测试套件，如何跳过用例来讲解unittest，那么我们继续分享 正文 我们首先看下下面的代码 import unittestclass...self.assertEqual(1, 1) self.assertFalse(False)if __name__=="__main__": unittest.main() 我们执行下...我们发现在初始化的时候呢，我们每次都会初始化，但是在实际的测试中呢，我们可能会是有些参数或者动作只需要做一次即可，那么我们只能在用例中初始化一次。那么unittest里面有没有这样的方法 呢？...我们将这些代码带入到我们的测试用例中，看下效果会如何。...self.assertEqual(1, 1) self.assertFalse(False)if __name__=="__main__": unittest.main() 我们执行下看下最后的效果
Q：在工作表中有一些数据，如下图1所示，我想要获取“参数3”等于“A”、”参数4“等于”C1“对应的”参数5”中的最大值，能够使用公式解决吗？ ? 图1 A：这种情况用公式很容易解决。...我们看看公式中的： (参数3=D13)*(参数4=E13) 将D2:D12中的值与D13中的值比较： {"A";"B";"A";"B";"A";"A";"B";"A";"B";"A";"A"}=”A”...得到： {TRUE;FALSE;TRUE;FALSE;TRUE;TRUE;FALSE;TRUE;FALSE;TRUE;TRUE} 将E2:E12中的值与E13中的值比较： {"C1";"C2";"C1"...代表同一行的列D和列E中包含“A”和“C1”。...D和列E中包含“A”和“C1”对应的列F中的值和0组成的数组，取其最大值就是想要的结果： 0.545 本例可以扩展到更多的条件。
1.SpringMVC静态资源放行几种方案？...3种 1.在web.xml中，DispathcerServlet采用其他的url-pattern，此时，所有访问handler 的路径都要以 action结尾！！...，这个handler就是处理静态资源的 处理方式：将请求转会到tomcat中名为default的Servlet --> 3.在springMVC...中，修改访问路径 - mapping是访问路径，location是静态资源存放的路径 - 将/html/** 中 /**匹配到的内容，拼接到 /hhh/后 http://.......加注解，@ResponseBody 或者 @RestController 4.底层使用jackson方式转json时，如何设置时间格式？如何设置json的key？如何对json的value序列化？
在最近的渗透测试项目中，为了进一步验证漏洞的可用性和危害性，我们遇到了这样一种情形：构造基于时间差反馈的系统注入命令（OS command injection time based ），从某逻辑隔离的服务器中实现数据获取...之后在对参数的fuzzing中，其对单引号的处理方式和特征貌似像是SQL注入漏洞，但在漏洞利用过程中却不能成功实现注入攻击，然而，当我们执行了‘sleep 10′命令后，HTTP response在10...为了模拟实际测试效果，我们通过在linux环境下运行形如以下、包含sleep命令的“time if”判断语句来查看系统反馈信息： linux下time命令可以获取到一个程序的执行时间，包括程序的实际运行时间...这主要有两方面原因： Commix形成的payload非常长而且在我们的渗透场景中执行不成功 Commix对我们特定命令的执行非常耗时，读取一个whoami命令都很慢 TBDEx如何使用？...：程序执行主文件，发送命令请求并分析响应时间是否满足漏洞利用条件 数据获取过程： 把执行命令结果重定向输出到某个文件 用length.py或length.bat猜测判断执行命令结果输出长度 猜解判断获取数据的实际
测试时提示集成（Test-time Prompt Ensembling）：分析了在测试时使用多个提示模板对零样本性能的影响。...UniMed-CLIP模型在零样本评估中显示出显著的性能提升，并与特定模态的医学VLMs相匹配，同时在多个基准测试中优于现有的通用VLMs。...这篇论文试图解决的问题是如何在自动驾驶领域中有效地进行3D语义占用预测。具体来说，论文关注以下几个关键点： 整合序列输入：大多数现有的3D占用预测方法仅依赖单帧输入，而忽略了驾驶场景的时间连续性。...论文提出利用序列输入（即时间信息）来提高预测性能。 考虑驾驶场景的连续性：现有的方法在融合来自先前帧的表示时，没有考虑到驾驶场景的连续性和简单性，这导致模型难以理解驾驶场景的发展。...150个测试序列。
更好的方法是去模拟视频，去学习图像的转换而不是用静态图像工作。GRBM已被用于这一目的，其中输入x，GRBM在一个时间帧是完整的图像，且输出y是随后时间帧中的完整图像。...利用卷积减少参数的学习数量，允许更大的输入规模，更好地处理可能出现在图像中的任何地方的局部仿射变换。该模型是对合成数据和多个基准数据集的验证，包括KTH行为识别数据集。...建模时间序列面临许多作为建模静态数据一样的挑战，如用高维观测和变量之间非线性关系的对应，通过简单忽略时间和应用静态数据的模式，到时间序列之一忽略许多丰富结构中存在的数据。...解决方案是使用一个模型，结合时间相干性，执行时域池化，或隐单位激活的模型序列。 模型的选择和数据应该如何被呈现模型高度依赖于数据的类型。选择模型之内，有附加的设计选择就连接、结构和超参数而言。...仍有余地，特别是改善学习算法对于时间序列数据，例如在执行信号选择，在多变量输入数据中处理荣誉信号。
特别是在长视频和复杂场景中，如何根据自然语言的描述来精确分割特定对象，一直是计算机视觉领域的一大挑战。此前的研究多聚焦于短视频或静态属性较多的视频，未能充分利用视频的时间信息。...在此基础上，针对MeViS数据进行微调，提升模型对视频/语言动态信息的分析能力，以及对多目标语言描述的适应能力。...通过将输入视频采样成多个子集，并对每个子集分别进行语言指导的对象分割，从而优化了模型的运行效率和效果。...输入视频和描述目标对象的文本，方案首先将视频帧进行间隔采样，得到视频子集（图中以两个子集为例，分别使用绿色和蓝色框标识）。推理过程中，每个子集被独立分割，对结果进行拼接后得到最终的目标分割输出。...实验结果 该方案在MeViS测试数据上达到了0.5447 的J&F准确率，排名第一。实验结果显示，即使在包含多个同类实例和长视频的复杂场景中，该方案也能有效识别和分割目标对象。
用点来跟踪目标简化了跟踪流程的两个关键部分： 第一，它简化了基于跟踪的检测。如果之前帧里每个目标都用一个简单点来表示，那么多个目标就可以用一个包含多个点的热图来表示。...基于跟踪的检测器可以直接提取该热图，并在关联多个帧中的目标时对它们执行联合推理； 第二，基于点的跟踪简化了跨时间的目标关联。类似稀疏光流的简单位移预测就可以把不同帧中的目标连接起来。...事实上，数据增强方案足以让模型学会基于静态图像跟踪目标。也就是说，在没有实时视频输入的情况下，CenterTrack 模型可以在静态图像数据集上成功训练。 CenterTrack 是完全局部的方法。...此外，还可以在标注视频序列或使用数据增强后的静态图像上训练 CenterTrack。 具体如何做？ 在这篇论文中，研究者从局部的角度研究跟踪技术。...然而，在当前帧中不直接可见的目标是无法被找到的，检测到的目标可能在时间上没有连贯性。提高时间连贯性的一种自然方式是添加之前帧中的图像作为检测器输入。
接下来，占用结果作为单阶段世界模型的输入，以非自回归方式生成未来占用。 为了进一步简化任务，在世界模型中执行动态 Voxel 解耦。...该模型通过 Voxel 流对现有观察进行扭曲，从而生成未来的动态 Voxel ，而静态 Voxel 可以通过姿势变换轻松获得。...这一挑战主要面临两个主要困难：第一个是如何在大量数据上有效地训练。考虑到 OpenScene 数据集[2]包含600万个帧，设计的模型必须高效。第二个挑战是如何通过视觉输入预测出忠实于原始的点云。...然后，采用标准的多头注意力机制来捕获 Token 之间的时间相关性。这种方法在保留序列的空间信息的同时，允许学习时间相关性。...对于动态 Voxel ，作者使用每个未来时间戳的未来自身体位变换绝对流量，确保与当前帧对齐。对于静态 Voxel ，作者直接使用未来自身体位进行变换。
通过对这些任务的联合推理，我们的整体方法对遮挡和范围内的稀疏数据更为鲁棒。我们的方法在三维世界的鸟瞰图表示上执行跨空间和时间的三维卷积，这在内存和计算方面都非常有效。...我们的方法是一个单级检测器，它以多个连续的时间帧生成的4D张量作为输入，在空间和时间上执行3D卷积以提取精确的3D边界盒。我们的模型不仅在当前帧生成边界框，而且在将来生成多个时间戳。...为了实现这一目标，我们开发了一种单级检测器，它以多帧为输入，对未来物体的运动轨迹进行检测、跟踪和短期运动预测。我们的输入表示是一个4D张量，它在多个时间帧上对3D空间的占用网格进行编码。...执行此转换后，我们计算每个帧的体素表示。现在每个帧都表示为一个三维张量，我们可以沿着一个新的时间维度附加多个帧来创建一个4D张量。...4、实验评价 不幸的是，没有公开可用的数据集来评估3D检测、跟踪和运动预测。因此，我们收集了一个非常大的数据集，以便对我们的方法进行基准测试。
然后，经过鲁棒BA来从动态对象中丢弃跟踪的特征，只有静态对象的特征被保留。之后使用被追踪特征的数量对关键帧进行分组，并且聚类在当前关键帧组中检测到的回环假设。...(2) 提出了一种新的BA算法，用于同时估计相机姿态和丢弃动态对象中明显偏离运动先验的特征。 (3) 提出了一种鲁棒的全局优化方法，将约束分组为多个假设，以拒绝来自暂时静态对象的回环。...图2 主要测试的动态环境 (a)--(b) VIODE数据集的city_day序列，包含大量遮挡；(c) 自建数据集，包含暂时静态的对象 3.2 鲁棒BA 因为Huber损失并不完全拒绝异常值的残差，所以一旦外点比例增加...表1 在VIODE数据集的parking_lot high序列中的消融实验 如表2和图5所示，目前的SOTA方法在静态环境中有精确的姿态估计结果，但在动态环境中性能变差。...表2 动态环境下的SOTA方法对比 图5 在VIODE数据集的city_day序列上测试的SOTA算法 在如图6所示的停车场序列中，即使其他算法受到动态对象的影响，DynaVINS也能执行稳定的姿态估计
测试Gemini1.5 Pro、GPT-4o等多模态大模型的新基准来了，针对视频理解能力的那种。 直接在视频内容中插入多个无关的图像或文本“针”，严格评估模型对时间理解的能力。 来看下面的栗子。...该方法名为VideoNIAH，可以解耦视频内容与其对应的查询-响应对，通过插入无关的图像或文本“针”来生成测试数据，既保证了视频来源的多样性和查询响应的多样性，还通过插入多个针来严格评估模型对时间理解的能力...插入帧间（Insert）：使用图像作为”针”，这些图像作为静态片段插入到视频帧之间，考察模型对视频中静态图像的识别和记忆能力。...视频”干草堆”（Video Haystack）的多样性 时间分布：VNBench使用的视频”干草堆”来自不同的数据源，视频时长从10秒到180秒不等，覆盖了短、中、长三种不同的视频长度，以评估模型对不同视频长度的适应能力...计数任务：要求模型计算视频中特定对象的出现次数，包括对单个帧内和跨帧的重复模式的识别和追踪，考察模型在时空维度上的理解能力。
该方法的关键在于将可视外壳方法 [41] 泛化至单目视频（其中的人处于运动状态）。标准可视外壳方法从多个视角捕捉静态形状。...他们扩展了 [7] 中的方法使其更加鲁棒，并获得更好的时间一致性和轮廓重叠。在第二步，一致形态的计算在 3.3 节中有详细介绍。一致形态被高效优化，以最大化地解释每帧实例中的轮廓。...由于时间变化导致的衣物变形，这些姿势的一致形态可能和帧轮廓有轻微的错配。因此，为了计算纹理和捕捉时间演化细节，第三步中将用滑动窗口方法对一致形态的偏离进行每一帧的优化（3.4 节）。...给出精炼的逐帧形态，我们可以计算纹理图。本文的方法依赖于图像的前景分割。因此，研究者使用了 [9] 中基于 CNN 的视频分割方法，并对每个序列用 3-4 个手工分割图像进行训练。...这种方式可以让我们在单个模型上对多个帧进行有效的优化。 ? 图 6：在 BUFF 和 D-FAUST 数据集的图像序列上的结果。
在排除本文测试数据的情况下，对该模型进行了深度特征分割(Eigen et al.(2014))训练。...image.png 5.3牛津多运动数据集 最新的牛津多运动数据集(Judd and Gammell(2019))包含了通过移动双目或RGB-D相机传感器在室内场景中观察多个摆动箱或玩具车的视频序列。...图7给出了在所有测试序列中，一些选中目标(跟踪超过20帧)的跟踪长度和速度（估计）的结果。我们的系统能够跟踪大多数目标在其出现的序列中超过80%的比例。此外，我们估计的目标速度始终与其真实速度接近。...在局部批量优化中，窗口大小被设置为20帧，并有4帧的重叠。每个系统组件在所有帧和序列上的时间成本都是平均的。...蓝色线条表示初始估计速度，绿色线条表示全局细化后的估计速度，红色为速度真值。 ? 表5。在两个数据集上的不同系统组件的运行时间。每个组件的运行时间是所有帧和序列的用时的平均值。
attention网络来对单个实例进行建模，作者提出了多层的长短期Transformer（LSTT）同时对多个实例进行建模。...由于当前帧和过去帧之间的时间间隔是可变的，因此很难保证时间平滑度。长期关注采用 non-local attention来实现信息的映射。...训练策略 训练分为两个阶段，先在静态图像数据集生成的视频序列中进行预训练，再在YouTube-VOS与DAVIS公开视频数据集上进行训练。...实验效果 在YouTube-VOS与DAVIS测试集与验证集上均取得SOTA性能。并且大幅提升了推理阶段的FPS。 由上分割结果可以看出，AOT在对多个相似实例进行分割时效果更好。...提出一种简单有效的识别机制，在多目标场景下对所有实例进行统一关联、匹配和解码。AOT首次通过使用识别机制证明了在VOS中处理多个对象可以有效地处理单个对象。
该系统包含一个时序生成器（temporal generator）和多个判别器，每个判别器从不同视角评估生成的序列。生成器捕捉自然序列不同侧面的能力与每个判别器基于不同侧面判别视频的能力成正比。 ?...判别器 本文中的系统使用了多个判别器，以捕获自然视频多个方面的信息。帧判别器（Frame Discriminator）对视频中说话者的面部进行了高质量的重建。...由于基线模型和 Speech2Vid 模型均为静态方法，因此它们生成的序列一致性较差，有抖动，而这一现象在没有音频的片段中（话语之间的静止时刻）更加糟糕。...下图展示了静止模型在这方面的失败表现，同时展示了静态模型与该研究提出方法的对比情况。 ? 图 17：图中的连续帧表明静态方法无法生成一致的动作。在无声片段中，静态方法生成视频中人物嘴部出现抖动。...用户调查 人类对合成视频的感知很难用客观指标进行量化，因此该研究通过在线图灵测试评估生成视频的逼真程度。
此外，来自不同摄像头的帧分别划分为 64×48 大小的网格，并根据位置将特征分配到相应的网格中，以降低匹配的时间复杂度。...首先介绍了我们的运动估计方法，为每个时间步的第一个相机姿态赋予初始值，如果上一帧中的跟踪成功，我们就将初始值设为前一相对运动，假设了一个恒定速度运动模型。...考虑到多线程系统的非确定性以及所涉及的固有随机性，对每个序列执行了五次。这种方法不仅可以展示最佳结果，还可以提供中位数结果，全面展示了在估计轨迹方面实现的准确性。 A....我们的手工场景包括静态背景和前景的移动物体，有些物体偶尔会遮挡视野的大部分区域，以测试IMU-PARSAC的能力。...我们还比较了使用IMU预积分预测姿势来消除视觉观测中的异常值的能力。我们对当前帧中可见的2D点和地图中的3D点执行PnP几何估计，以确定观察到的2D点是否对应于移动物体。 B.
已有方案 在这之前，我们将反馈的常见卡顿场景，或测试过程中常见的测试场景使用UI自动化来重复操作，用adb系统工具观察App的卡顿数据情况，试图重现场景来定位问题。...方式1：adb shell dumpsys SurfaceFlinger 使用‘adb shell dumpsys SurfaceFlinger’命令即可获取最近127帧的数据，通过定期执行adb命令，...使用FPS在静态页面情况下，由于获取数据不变，计算结果为0，无法有效地衡量静态页面卡顿程度； 通过外部adb命令取得的数据信息衡量app页面卡顿情况的同时，app层面无法在运行时判断是否卡顿，也就无法记录下当时运行状态和现场信息...也就是说，每一次卡顿的发生，我们记录了整个卡顿过程的多个高频采样堆栈。由此精确地记录下整个凶案发生的详细过程，供上报后分析处理（后文会阐述如何从一次卡顿中多个堆栈信息中提取出关键堆栈）。...在一个卡顿过程中，一般卡顿发生在某个函数的调用上，在这多个堆栈列表中，我们把每个堆栈都做一次hash处理后进行排重分析，有很大的几率会是dump到同一个堆栈hash，如下图： 我们对一个卡顿中多个堆栈进行统计
背景介绍 图像的实例分割指的是对静态图像中感兴趣的物体进行检测和分割的任务。视频是包含多帧图像的信息载体，相对于静态图像来说，视频的信息更为丰富，因而建模也更为复杂。...不同于静态图像仅含有空间的信息，视频同时含有时间维度的信息，因而更接近对真实世界的刻画。其中，视频的实例分割指的是对视频中感兴趣的物体进行检测、分割和跟踪的任务。...不难看出，首先，VisTR是一个端到端的模型，即同时对多帧数据进行建模。建模的方式即：将其变为一个seq2seq的任务，输入多帧图像序列，模型可以直接输出预测的实例序列。...实验结果 为了验证方法的效果，我们在广泛使用的视频实例分割数据集YouTube-VIS上进行了实验，该数据集包含2238个训练视频，302个验证视频以及343个测试视频，以及40个物体类别。...表1 不同帧数模型的训练效果对比 表1中展示了我们利用不同帧数的clip训练模型最终的测试效果，不难看出，随着帧数从18提升至36，模型的精度AP也在不断提升，证明多帧提供的更丰富的时序信息对模型的学习有所帮助
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
腾讯会议
云直播
对象存储
