iOS中Today扩展插件与宿主APP的交互 扩展是iOS8后系统开发给开发者的新开发思路与接口，每一个扩展都可以理解为一个简单的小应用程序，只是其不是独立存在的，要寄附于某一个主应用上...上述博客中只是简单的介绍扩展的应用场景与创建Today扩展插件的方法，在实际开发中，由于扩展是寄附于某个应用程序之上的，因此其通常需要和宿主APP进行数据交互。...需要注意，扩展与原APP是在不同的目录结构中的，默认情况下，扩展与原APP的数据并不共享，代码也不能复用。...可以通过为url配置参数的方式来进行Today扩展与原宿主APP的信息交互，当扩展使用openURL的方式打开原宿主APP时，宿主APP会调用AppDelegate中的如下方法： -(BOOL)application...实际上，扩展和原宿主APP共享数据的应用场景十分广泛，例如电商类宿主APP中拉取到一批商品信息，Today扩展中也需要这些信息进行展示，如果数据不共享，同样的数据将在宿主APP内部和扩展都都请求一次，十分浪费
mkdir --p /media/cdrom mount -t auto /dev/cdrom /media/cdrom/ cd /media/cdrom/ ....
对于一般的目标检测 loss 计算，通常分为几部分。...如果一个 anchor 经过 1 被标记为负样本，但是其与某个 gt 的 iou 大于某个阈值（0.6），则将其标记为忽略（低质量的负样本）。...可以与多个检测层的 anchor 匹配。...具体规则如下（以下规则是逐层进行的）：对于一个 gt，计算其与当前层的 anchor 是否匹配，匹配是通过 shape 而不是 iou。...总结与思考通过对这些核心概念和操作的了解，我们可以更加深入地理解目标检测的实现过程。
目标检测中的IOU 假设，我们有两个框， 与 ，我们要计算其 。其中 的计算公式为，其交叉面积 除以其并集 。 ?...语义分割中的IOU 先回顾下一些基础知识： 常常将预测出来的结果分为四个部分： , , , ,其中 就是指非物体标签的部分(可以直接理解为背景)，positive$就是指有标签的部分。...图被分成四个部分，其中大块的白色斜线标记的是 （TN，预测中真实的背景部分），红色线部分标记是 （ ，预测中被预测为背景，但实际上并不是背景的部分），蓝色的斜线是 （ ，预测中分割为某标签的部分...iou 其中，对于 与 有多种形式。...如识别目标为4类，那么 的形式可以是一张图片对应一份 ，，，， ，其中 为背景，我们省略，则 可以为 。也可以是对应四份二进制 ， , 这四层 的取值为 。 为 了。
文章目录 总述 IoU TP、TN、FP、FN Precision Recall F1-Score mAP mAP计算过程： 总述 要理解mAP与F1 Score需要一些前置条件...Precision Precision，即精度，表示被正确分配的正样本数占总分配的正样本数的比例，公式为 P r e c i s i o n = T P ( T P + F P ) Precision...，它是精度和召回率的调和平均数。...，AP的计算使用了差值平均准确率的评测方法，即Precision-Recall曲线下的面积，公式为 A P = ( 1 n Σ ( r ∈ 1 n , 2 n … n − 1 n , 1 ) P i...，P_interpo ®代表在召回率为r时准确率的数值。
关注文章公众号 回复"高旭"获取PPT与视频资料 导读 ---- 目前视频多目标跟踪在智能安防、自动驾驶、医疗等领域都有非常多的应用前景，但同时也是计算机视觉中比较困难的一个问题。...1.Introduction ---- 视频多目标跟踪（MOT）是目前计算机视觉中的一个很重要的问题。...该问题的主要目标是将视频中的每个目标的轨迹画出来，也就是要把属于同一个目标的bounding box标成同一个ID。MOT在很多领域上都有应用，例如智能安防、自动驾驶、医学场景等等。...2.Methods ---- 目前大多数的MOT工作的方向为Tracking-by-Detection的思路，即先将每一帧中的目标检测出来，然后对这些检测出来的框做跟踪。...另一种思路就是Model-Free，即先将第一帧中的目标检测出来，然后在之后的帧中跟踪第一帧标注出来的目标。 ?
ps：针对突然暴增的ip的流量，一般都属于黑客攻击，直接封掉增加时间梯度封禁即可， 具体如何限流 常用的服务限流算法和设计模式 与容错模式类似，对于具体如何进行限流，业界内也有一些常见、常用、被实践证明有效的设计模式可以参考使用...所以，我们把前面介绍的限流模式都统称为单机限流，把能够精细控制分布式集群中每个服务消耗量的限流算法称为分布式限流。 你可能要问，这两种限流算法在实现上的核心差别是什么呢？...无论是将限流功能封装为专门的远程服务，还是在系统采用的分布式框架中有专门的限流支持，都需要把每个服务节点的内存中的统计数据给开放出来，让全局的限流服务可以访问到才行。...小结 这节课，学习了限流的目标与指标这两项概念性的内容，现在你可以根据系统的服务和流量特征，来事先做好系统开发设计中针对流量的规划问题了。 对于分布式系统容错的设计，是必须要有且无法妥协的措施。...但限流与容错不一样，做分布式限流从不追求“越彻底越好”，我们往往需要权衡方案的代价与收益。
不过Siamese系列一个很大的问题在于其本质仍然是一个模板匹配问题，网络关注的是寻找与target相似的东西，而忽视了区分target和distractor的判别能力，这正是目标检测任务所擅长的。...TGM对目标和搜索区域的特征以及它们在主干中的相互作用进行编码，相当于让网络更关注于与目标相关的instance，后面几篇文章也用了不同的方法来实现这个目的。...TGM虽然使检测器聚焦于与目标相关的物体，但忽略了周围的背景干扰。为了弥补这一点，提出了few-shot instance classifier。然而，直接从头开始训练耗时且容易导过拟合。...6.总结 这几篇文章的一个共同思路都是融合了Siamese架构和目标检测框架，将目标实例信息以各种形式加入待检测图像中，从而将class-level的通用检测转变成instance-level的实例检测...借助目标检测对尺度，形变等复杂条件的优越性来解决跟踪中的问题，同时将跟踪转变成one-shot的检测任务也避免了更新带来的漂移（第一篇里面使用了MAML进行更新，主要原因猜测是单纯往RPN中融合目标信息还不够
感觉还是能学到不少东西的…比如敲make和tar之类的命令熟练了好多（x 主要是对整个最小化可用系统的构建过程、工具链安装和依赖解决、交叉编译和基本系统配置、启动过程之类东西有了一个直观的概念吧…还有也大概了解了一下那一个个软件包都是从哪里来干什么的...这次软件包编译安装部分完全按照文档走的。基本系统配置那边大概省略了一部分内容：主要只执行了7.6.2/7.7/7.8/7/9部分。...8.3部分中，宿主系统拥有单独的boot分区，但是若将/boot绑定至宿主系统的/mnt/lfs/boot，则复制内核文件可能并不会复制至安装lfs的分区boot目录下，导致找不到内核文件无法加载内核；...8.4可以忽略，由于ubuntu中已经安装了grub，在宿主系统中执行sudo update-grub即可自动进行引导设置。...---- 看了一下发现我刚弄好就出9.0版本了… 官方文档链接：http://www.linuxfromscratch.org/lfs/view/stable/ 原文也发在了自己的个人博客上面：
前言 本文介绍了知乎上关于视频目标检测与图像目标检测的区别的几位大佬的回答。主要内容包括有视频目标检测与图像目标检测的区别、视频目标检测的研究进展、研究思路和方法。...研究问题 ---- 无论是基于视频还是图像，我们研究的核心是目标检测问题，即在图像中（或视频的图像中）识别出目标，并且实现定位。...第三种：频域特征的利用 在基于视频的目标检测中，除了可以对目标空间和时间信息进行分析外，目标的频域信息在检测过程中也能发挥巨大的作用。比如，在鸟种检测中，我们可以通过分析翅膀扇动频率实现鸟种的判别。...1.与图像目标检测的区别 ---- 如Naiyan Wang 大佬所说，视频中多了时序上下文关系（Temporal Context）。...与目标跟踪的区别 ---- 目标跟踪通常可分为单目标跟踪和多目标跟踪两类，解决的任务和视频目标检测相同的点在于都需要对每帧图像中的目标精准定位，不同点在于目标跟踪不考虑目标的识别问题。 3.
插件化】Hook 插件化框架 ( 合并 “插件包“ 与 “宿主“ 中的 Element[] dexElements | 设置合并后的 Element[] 数组 ) ---- 文章目录 Android...插件化系列文章目录 前言 一、合并 “插件包“ 与 “宿主“ 中的 Element[] dexElements 1、获取 “插件包“ 与 “宿主“ 中的 Element[] dexElements 数组长度..." 插件包 " APK 中的 Element[] dexElements 和 “宿主“ 应用中的 Element[] dexElements 合并 ; ---- 一、合并 “插件包“ 与 “宿主“ 中的...pathList 成员的 Element[] dexElements 成员中 ; 1、获取 “插件包“ 与 “宿主“ 中的 Element[] dexElements 数组长度 调用 Java 提供的...“ 中的 Element[] dexElements ---- 将之前 合并 “插件包“ 与 “宿主“ 中的 Element[] dexElements 数组 , 设置到 宿主 PathClassLoader
导言 在过去的几年中，基于RGB的深度学习已经在目标分类与语义分割方面取得了非常好的效果，也促进了很多技术的发展，深度学习在现实生活中的应用也越来越多。...图1：三维模型的表示方法（来源：stanford bunny） 三维深度学习的难点与挑战： 点云的非结构化 二维图像是结构化的，可以使用一个二维矩阵进行表示，但是在三维表示方法中，点云以及多边形网格都是非结构化的...三维深度学习的方法 基于体素化的方法 这种方法的核心思想就是将无序的点云进行体素化，使之变成规格化的表示方法，然后使用3D CNN网络架构进行特征学习，来达到分类或是目标检测的目的。...，也就导致这种方法很难应用于大场景物体检测与定位中。...基于二维RGB图像与三维点云学习 Frustrum PointNet[7] ?
在过去的几年中，基于RGB的深度学习已经在目标分类与语义分割方面取得了非常好的效果，也促进了很多技术的发展，深度学习在现实生活中的应用也越来越多。...Point cloud Mesh Voxel Multi-View Images 三维深度学习的难点与挑战： 点云的非结构化 二维图像是结构化的，可以使用一个二维矩阵进行表示，但是在三维表示方法中，点云以及多边形网格都是非结构化的...三维深度学习的方法 基于体素化的方法 这种方法的核心思想就是将无序的点云进行体素化，使之变成规格化的表示方法，然后使用3D CNN网络架构进行特征学习，来达到分类或是目标检测的目的。...，也就导致这种方法很难应用于大场景物体检测与定位中。...基于多视角图片的方法 区别于体素化的方法，多视角图片在处理三维问题核心思想是，希望通过使用物体在不同视角下的图片来将三维物体的表面特征完整表示出来，接下来就可以直接使用现在非常成熟的2D CNN技术进行识别与检测
在程序编译过程中，从源程序到最终可执行程序之间往往会经历一个中间步骤，即生成目标程序。目标程序的引入看似复杂，实则是编译领域中经过深思熟虑的设计选择。...支持模块化与增量编译现代软件开发常常采用模块化设计，每个模块可能独立开发和编译。目标程序为模块化提供了技术支持。实际案例：在大型应用开发中，例如操作系统内核，模块化显得尤为重要。...例如，Unity 使用中间字节码作为目标程序，随后通过 JIT（即时编译）将其转化为目标设备的机器码。嵌入式系统开发中的代码优化在嵌入式系统中，硬件资源往往有限，对程序效率的要求较高。...从技术实现到实际应用的总结目标程序在编译流程中的引入，既是一种技术上的选择，也反映了软件工程实践的智慧。...通过解耦源语言与硬件架构、提升编译效率、支持模块化开发，以及便于调试和优化，目标程序成为了现代编译器设计中的关键环节。
一、问题解答 1.南哥,我在用python + selenium爬取药物临床试验登记与信息公示平台(http://www.chinadrugtrials.org.cn/index.html)数据的时候遇见一些问题...如果虚拟机运行的是一个厉害的新品种的病毒，会中招吗？ 有两种情况： 1. 虚拟机本身有漏洞，病毒在虚拟机里面通过这个漏洞感染宿主机。例如这两天java的log4j2漏洞。...如果虚拟机是Java写的，而又用log4j2来记录日志。就可以利用。 2. 虚拟机和宿主机网络是通的，他们的关系就像是一个局域网里面两台电脑的关系。...病毒怎么在局域网感染其他电脑，那么虚拟机里面的病毒就怎么感染宿主机。 8.南哥，有关采集监控设计的问题向您请教下：目前项目里有几十个采集程序在跑，并将采集数据存放入库。...能不能通过分析日志得到你想要的数据？ 不行，那些爬虫是好几个人开发的，没有统一的日志输出， 只有入库的结构是一样的。
docker inspect 容器名，可以查看到容器的元信息，在返回的j'son信息里面有个Mounts字段可以看到挂载目录 "Mounts": [ {..., "RW": true, "Propagation": "rprivate" } ] 可以看到宿主机是.../data1/cmsphp 挂载到容器 /data1 宿主机/data1/ftp/public/src/cms 挂载到容器 /data1/ms 完整信息： [root@localhost log]
然而，注意到这些锚框中没有一个完美匹配图像中的实际物体。由于我们只使用一种形状和大小的锚框，它无法捕捉到不同尺寸和宽高比的物体。因此，仅靠这种方法不足以进行准确的目标检测。...尺度不变性（有效检测小和大物体） 目标检测中的一个巨大挑战是物体有不同的尺寸。有些物体可能小而远，而有些物体可能大而近。...我们如何确保检测到小而远的物体和大而近的物体？ 为了捕捉不同尺度和形状的物体，我们使用一组多样化的锚框。这些框需要仔细选择以与数据集中常见的物体对齐。 如何选择锚框？...在推理过程中如何生成锚框？ 生成锚框的确切方法取决于所使用的目标检测算法。...【参考资料】 终于理解目标检测中的锚框（2D和3D）：https://www.thinkautonomous.ai/blog/anchor-boxes/ 下载1：OpenCV-Contrib扩展模块中文版教程
今天，我将讨论在物体检测器中引入的一个优雅的概念 —— Anchors，它是如何帮助检测图像中的物体，以及它们与传统的两阶段检测器中的Anchor有何不同。...步骤2看起来非常简单，因为它可以归结为图像分类，即将目标物体分成N个类别中的一个。 让我们深入研究第1步。 (a) 这个神经网络如何预测这些目标的位置？...单阶段检测器与Faster-RCNN中第一个阶段的网络几乎相同。 我说SSD和RPN几乎是一样的，因为它们在概念上是相同的，但是在体系结构上有不同。 问题：神经网络如何检测图像中的物体？...第一个cell可以与输入图像中的特定位置相关联，从该位置进行预测。 类似地，输出中的每个cell都可以与输入图像中的特定位置相关联，从该位置进行预测。...现在通过这些参考位置，我们可以实现两个目标： 分类损失：如果N个物体中有一个落在这16个参考位置，即与ground truth的包围框的IOU≥某个阈值，那么我们就知道要匹配哪个ground truth
最近才参加完中兴的捧月比赛，感觉一开始该公司水分较大，让参赛者自己制作数据集，并且制作的数据集作为比赛最后的评审得分之一（对此有啥看法，你们懂得-----不就是想通过比赛得到大量数据，这可是大数据的时代...最后，因为引起了很多参赛者的抗议，最后不提供自己制作的数据集，并且中兴提供测试数据集，感觉这也还是不错的，但是有一点不公平的地方其实已经体现出来，那就是那个才赛队伍的数据集多，可能胜率会高一些，深度学习的你大概能够理解原因...其中因为不用做人脸的检测，只是做一些遮挡的检测和性别的检测，所以难度有所减低。...人脸检测与识别的趋势和分析（增强版） 之前有介绍一些相关的人脸检测与检测过程遇到的问题，现在针对的就是遮挡问题，已经将问题缩小到一个点了，所以难度不会很高！...过段时间我把改进的代码放到我的Github上，供大家参考学习，一起交流，怎么进一步改进！ 最后给出我一开始的效果图吧！ ? 自己找了一些简单的结果展示下，效果一般般吧！
视觉任务中处理目标多尺度主要分为两大类： 图像金字塔：经典的基于简单矩形特征(Haar)+级联Adaboost与Hog特征+SVM的DPM目标识别框架，均使用图像金字塔的方式处理多尺度目标，早期的CNN...目标识别框架同样采用该方式，在image pyramid中，我们直接对图像进行不同尺度的缩放，然后将这些图像直接输入到detector中去进行检测。...目标检测中存在不同目标实例之间的尺度跨度非常大,在多尺度的物体中，大尺度的物体由于面积大、特征丰富，通常来讲较为容易检测。难度较大的主要是小尺度的物体，而这部分小物体在实际工程中却占据了较大的比例。...然而作者通过实验发现，在MST中，对于极大目标和过小目标的检测效果并不好，但是MST也有一些优点，比如对一张图片会有几种不同分辨率，每个目标在训练时都会有几个不同的尺寸，那么总有一个尺寸在指定的尺寸范围内...第二点是对于trident block中每一个branch的weight是share的。这样既充分利用了样本信息，学习到更本质的目标检测信息，也减少了参数量与过拟合的风险。
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