深度学习小评 深度学习小评 深度学习是机器学习的一个分支，概念由Hiton等人在2006年提出，来源于1943年提出的人工神经网络的概念。 自2006年之后，深度学习受到科研机构、工业界的高度关注。...深度重建（DeepRecon） ? 在基于深度学习的CT图像重建问题中，已经有若干个工作被刊载。 下面将主要介绍两个我们课题组关于深度重建的论文。...前4种方法为迭代重建方法，FBPConvNet为基于后处理的深度学习方法。 图5显示了一组腹腔数据重建结果的局部放大，其中 (a) 是正常剂量的CT图像。...本文主要介绍了我们课题组的深度重建工作。从结果可以看出，基于深度学习的CT图像重建方法在图像质量上要优于传统的重建算法。因此，在未来，深度学习和医学图像重建的联系将会越来越紧密。...在今后的工作中，我们也会致力于推进深度学习和CT图像领域的结合，引入深度学习发展的最新技术，将基于深度学习的方法引入临床应用上，并且尝试解决其他的医学图像问题，加快医学图像领域的发展进程。
基于深度学习的影像深度重建综述 论文名称：A Survey on Deep Learning Architectures for Image-based Depth Reconstruction 作者单位...所以可基于深度学习利用先验知识将深度估计问题建立为识别任务。 而深度学习方法分两类： 双像匹配方法：用深度学习完成特征提取、特征匹配、视差（深度）估计、视差（深度）修正。...深度估计和其他基于影像理解的问题，比如影像分割，语义标注和场景解译，都有强烈的关系。通过利用这些任务之间的复杂属性，可以联合解决这些任务进而互相增强任务效果。...7 基于双像数据实验 总表如TABLE 5。 ? ? 7.1 有无真实深度图的影响 大多数效果比较好的方法都需要真实深度图。但是真实深度比较难获取，所以非监督的训练方式更吸引人。...7.2 计算时间和内存 由TABLE 5，估计深度最慢需超过40s，最快需0.1s。 8 基于多像数据实验 TABLE 6比较了五种深度学习多视重建算法。
近年来，随着深度神经网络的迅速发展，基于深度学习的单目深度估计得到了广泛的研究，并取得了良好的精度。比如利用深度神经网络对单个图像进行端到端的稠密深度图估计。...为了提高深度估计的精度，之后提出了不同的网络结构、损失函数和训练策略。因此，本文综述了目前基于深度学习的单目深度估计方法。首先，我们总结了几种在基于深度学习的深度估计中广泛使用的数据集和评价指标。...基于几何的方法：基于几何约束的方法从一对图像中恢复三维结构是感知深度的常用方法，近四十年来得到了广泛的研究。...基于深度学习的方法：随着深度学习的快速发展，深度神经网络在图像处理方面表现出了突出的性能，如目标检测和语义分割等领域，最近的发展表明，基于深度学习，可以从单个图像中以端到端的方式恢复像素级深度图。...此外，对于基于深度学习的单目深度估计方法的机理研究很少，比如深度网络学习了什么深度线索以及利用了什么深度线索。 ●总结 本文旨在对基于深度学习的单目深度估计这一日益增长的研究领域的综述文献。
通过阅读文献，可以将基于深度学习的单目深度估计算法大致分为以下几类： ·监督算法 顾名思义，直接以2维图像作为输入，以深度图为输出进行训练： ? ?...上面给的例子是KITTI数据集中的一组例子，不过深度图可能看的不是很明显，我重新将深度图涂色之后： ? ·无监督算法 由于深度数据的获取难度较高，所以目前有大量算法都是基于无监督模型的。...4 相关工作 4.1基于单目视觉的深度估计 传统编解码结构 深度估计任务是从二维图像到二维深度图像的预测，因此整个过程是一个自编码过程，包含编码和解码，通俗点就是下采样和上采样。...代码是基于caffe开发的：https://github.com/lawy623/SVS 4.3基于视频的相机位姿估计和视觉测距 基于视频的单目深度估计大多都是面向相机位姿估计和视觉测距的，其核心就是利用相邻视频帧所产生的运动...本小节的内容都是基于无监督的单目深度估计算法。 5、总结 对于单目深度估计模型，目前主要分为基于回归/分类的监督模型，基于双目训练/视频序列的无监督模型，以及基于生成学习的图像风格迁移模型。
https://medium.com/@andersasac/anchor-boxes-the-key-to-quality-object-detection-ddf9d612d4f9 2 实现 利用深度学习跟踪人分为两个分支
一、下载redis压缩包 进入redis官网 https://download.redis.io/releases/ 选择要下载的版本 将下载好的压缩包使用Xftp上传至Linux系统中 或者直接在...Linux中使用命令直接下载 wget https://download.redis.io/releases/redis-4.0.0.tar.gz 使用tar命令解压 tar xzf redis-4.0.0...ef | grep redis- 启动之后再data目录下就会生成日志文件 四、远程连接 redis默认不支持远程连接，想要远程连接的话需要在配置文件中加一个配置，就可以从windows上连接到linux
Jenkins 简介 Jenkins是一个开源的、可扩展的持续集成、交付、部署（软件/代码的编译、打包、部署）的基于web界面的平台。...IP地址： 192.168.1.8 安装java # cd /data/software/ # wget http://js.funet8.com/centos_software/jdk-8u211-linux-x64....tar.gz # mkdir /usr/local/java/ # tar -zxvf jdk-8u211-linux-x64.tar.gz -C /usr/local/java/ 配置环境变量
在回顾了它们迄今为止已经取得的成就后，我们还推测了基于深度学习和立体视觉的深度估计研究在未来可能的前景。...第3节概述了可以用于训练和测试基于双目视觉的深度重建算法的数据集。第4节重点介绍了如何使用深度学习在图像之间匹配像素的工作。...立体视觉的端到端深度 图4. 使用端到端深度学习并基于立体视觉的视差估计的网络结构分类 ? 表3. （主要的）28种基于端到端深度学习的视差估计方法的分类与比较 ? 图6....结论 对于使用深度学习、基于立体视觉的深度估计技术，本文提供了它最新发展的全面调查。尽管这些技术还处于起步阶段，但是它们都达到了最高水平。...比如使用深度学习、基于图像的3D目标重建（Han等人最近对此进行了调查[153]），以及基于单目和视频的深度估计（鉴于过去5至6年中，已针对该领域发表了大量论文，因此需要单独的综述）。
Linux命令mkfifo深度解析一、引言在Linux操作系统中，mkfifo是一个非常重要的命令，它用于创建命名管道（named pipe），也称为FIFO（First In First Out）文件
2.5、 基于深度语义相似性模型（Deep Semantic Similarity Model）的推荐系统 深度语义相似性模型（DSSM）是一种广泛应用于信息检索领域的深度神经网络。...（a）基于深度语义相似性的个性化推荐；（b）多视角深度神经网络。...3.1 深度学习在基于内容的推荐系统中的应用 基于多层感知机的方法 基于卷积神经网络的方法 基于循环神经网络的方法 基于深度信念网络的方法 3.2 深度学习在协同过滤中的应用 基于受限玻尔兹曼机的协同过滤方法...基于自编码器的协同过滤方法 基于分布式表示技术的协同过滤方法 基于循环神经网络的协同过滤方法 基于生成对抗网络的协同过滤方法 基于其他深度学习模型的协同过滤方法 3.3 深度学习在混合推荐系统中的应用...基于自编码器的混合推荐方法 基于其它深度学习模型的混合推荐方法 3.4 深度学习在社交网络的推荐系统中的应用 基于深度学习的社交网络社会化关系影响建模 基于深度学习的位置社交网络序列模式建模
这里记录一些我平时用到的Linux命令 man man command可以查看某个命令的帮助文档，摁q退出帮助文档 cd cd -可以在最近两次目录之间来回切换 touch touch file_name...Linux 允许将命令执行结果 重定向到一个 文件 将本应显示在终端上的内容 输出／追加 到指定文件中 其中 >表示输出，会覆盖原有文件 >>表示追加，会将内容追加到已有文件的末尾 为什么说非常重要呢，...同时打开两个终端，在一个终端中跑深度学习任务，另一个终端是看不到输出的，即看不到loss、accuracy等信息。
前言 大家好吖，欢迎来到 YY 滴 Linux系列 ，热烈欢迎！...本章主要内容面向接触过Linux的老铁 主要内容含： 一.Linux的进程状态 1.Linux进程状态在kernel源代码里的定义 R运行状态（running） : 并不意味着进程一定在运行中，它表明进程要么是在运行中要么在运行队列里...浅度睡眠状态，可以被终止 浅度睡眠会对外部信号做出响应 1.S状态与S+状态 前台进程：带+ 后台进程：不带+ 不能ctrl c关闭；只能kill关闭；可以输入其他命令 3.D :磁盘休眠状态 / 深度睡眠状态...Linux在特殊情况下，会通过 杀掉睡眠中的进程，节省资源！ 即我们熟知的“杀后台” 深度睡眠状态不可被杀掉！...Z ：僵尸状态（Linux特有状态） 处于僵尸状态的进程：僵尸进程 进程结束不会立刻释放，会等一小会 当一个进程在退出的时候，退出信息会由OS写入到当前退出进程的PCB中，可以允许进程的代码和数据空间被释放
图1：具有深度学习的全景视觉的层次和结构分类 图2：具有代表性的360°摄像机示例 总之，本研究的主要贡献可概括如下： （I）这是第一次全面回顾和分析用于全景视觉的DL方法的调查，包括全方位成像原理...已经提出了许多基于神经网络的方法来增强从球形图像中提取“无偏”信息。这些方法可分为两大类： （i）在平面投影上应用2D卷积滤波器； （ii）直接利用球面域中的球面卷积滤波器。...基于平面投影的卷积 图4：ODI上基于ERP的卷积滤波器的图示 球形卷积 图5：两种代表性的球面卷积方法 数据集 ODI语义分割的代表性方法 全景相机的深度估计 房间布局重建 总结 全面回顾和分析了用于全景视觉的
解决问题：使用yum的方法安装jdk，配置java_home环境 其他教程： 更换Centos的yum源为阿里云的源：https://wiki.nooss.cn/archives/211.html Linux
Linux内核版本有两种：稳定版和开发版 ，Linux内核版本号由3个数字组成：r.x.y r：目前发布的内核主版本。 x：偶数表示稳定版本；奇数表示开发中版本。 y：错误修补的次数。...知识延伸 一般的有三种 1 smp 2 bigmem 3 一般的内核 Red Hat Linux开机的时候，GRUB的启动菜单会有两个选项，分别是 Red Hat Enterprise Linux ES...(版本号.ELsmp) Red Hat Enterprise Linux ES-up (版本号.EL) 这两个分别是代表什么含义呢? ...Linux ES-up (版本号.EL) uniprocessor **下面就把SUSE与Red Hat启动菜单内可选择的选项，列举出来 SUSE** 版本号-default: SUSE Linux...and up to 64 GB 支持64GB内存的对称多处理器机器 Red Hat Linux 版本号.EL: Red Hat Linux kernel for uniprocessor machines
2018年华中科大的邹德清教授课题组第一次提出了使用深度学习进行漏洞检测，算是敲开了基于深度学习的漏洞检测领域的大门，自此各种新的方法被全世界的研究者们提了出来。...那么我们最关心的问题也随之被提了出来：深度学习是怎么识别并检测漏洞的？...基于深度学习的漏洞检测方法论 其他领域中的特征表征方式 利用深度学习的关键步骤之一是需要神经网络能够学习到所输入源代码的特征。在图像识别中，作为输入数据的图像可以以灰度的形式被神经网络所接受。...” 曾经和同事讨论过基于代码度量的漏洞检测和其他基于语义的漏洞检测有什么区别，得出了一个比较形象的结论。...总结与展望 基于深度学习的漏洞检测才刚刚起步，本文也浅尝辄止，只针对漏洞源代码的表征方式进行了讨论。
对比于传统方法，基于CNN的一些方法极大地改善了图像增强的质量。现有的方法大多是有监督的学习，对于一张原始图像和一张目标图像，学习它们之间的映射关系，来得到增强后的图像。...标准的下采样操作如max pooling, average pooling, strided convolutional 是不可逆的，但本文中提出的这种方式没有改变任何像素值，即没有丢失输入信息，这是提高深度学习模型性能的关键之一...Natural Image Quality Evaluator(NIQE)是一种盲图像质量指数，它基于一组已知的统计特征，这些特征对自然图像遵循多元高斯分布。...Low-Light Image Enhancement via a Deep Hybrid Network 这是TOG2019年的一篇论文，感觉创新点还是比较多的，第一，提出了一种深度混合网络来增强低光照图像...从图中，可以看出深度CNN结构用于获取两个权重map g和p,上半部分对输入图像采用下采样卷积获得多尺度的特征x,大小分别为{1，1/2，1/4，1/8}，再将他们resize到与x一样大，然后concatenate
UI遍历的工具可以基于appium来实现。当然了用其他工具也是可以的。这里如何设计实现呢，方案整体是基于appium来实现。会在接下来的分享中大概的写下这里面的逻辑流程。...主要设计如下 1.基于深度优先算法，遍历所有可测路径 2.支持运行可配置化 3.收集测试过程中log，分析崩溃 4.收集测试过程性能数据 5.点击过程可以截图并记录点击范围 6.分析测试过程性能数据，...log日志 7.分析测试结果，行程测试报告 基于上面设计思路，就可以去设计开发UI遍历的小工具。
这些应用在人工智能深度学习中都属于向量搜索的技术范畴，现在给大家简单介绍一下向量搜索。 2.人脸识别的案例 一般而言基础信息中的图像、音频、视频信息通过向量化存储在数据库中。...向量化的方法主要分为基于特征的向量化方法和基于卷积神经网络的向量化两种方法。 基于特征的向量化方法主要是通过提取图像的色彩、纹理、形状等特征，然后将这些特征转化为向量。...由于基于特征的向量化方法在处理复杂、模糊的图像时效果不太理想，所以一般不使用。 基于卷积神经网络的向量化可以自动学习从原始像素到高级语义特征的映射关系，从而提取出更加复杂和抽象的特征。...深入了解基于特征的向量化和基于卷积神经网络的向量化需要具备高等数学的知识，在这里不进行介绍，有兴趣的同学可以寻找相关资料学习。
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