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目标检测涨点小Trick | 回顾Proposal-Based目标检测,启发小改NMS即可带来涨点

如图1所示,这通常是一个不恰当的问题。在检测器的正向传播过程中,Proposals框会被生成,通常只捕获到在其范围内的真实目标的一部分。学习进行完美的真实对齐会导致一个盲目修复的问题。...因此,作者只在Proposals的视觉范围内回归到真实值。 (2) 基于交点的分组: 给定一组具有预测到的真实值交点的Proposals,作者通过求交区域取并集来形成最终的预测。...在这个阶段,每个Proposals框都被要求独立解决交集与并集问题,这是一个固有的不恰当的问题。Proposals框往往存在错位,只捕捉到在其范围内的一部分真实值。...Post-processing for Object Detection 在回归阶段之后,从众多候选检测中选择最佳回归的Proposals确保了准确性,其中非极大值抑制(NMS)是选择最佳Proposals...给定一组Proposal框及其已识别的交集,作者可以用并运算符替换非极大值抑制,其中作者识别出所有在同一区域内的Proposal框的并集,作为最终的目标检测。

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第三阶段-Java常见对象:【第六章 基本类型包装类】

(一) 基本类型包装类 我们提出一个需求,将520的二进制、八进制、十六进制算出来,对于这种基本类型的一些操作,包装类就可以很好地解决这些问题。...(1) 自动装箱和自动拆箱(JDK 5新特性) 在我想要使用包装类的一些方法的时候,我可以通过基本类型包装类的构造方法将值传入,JDK5后的新特性就为我们大大的简化了一些麻烦的步骤 Integer...,需要这样: int b = a.intValue() 这样就能看出自动装箱和自动拆箱是简化了基本数据类型和相对应对象的转化步骤 (2) 缓存池(JDK 5新特性) 谈到数值顺便提一提缓存池问题...Integer类型对于-128-127之间的数字是在缓冲区取的,所以对于在这个范围内的数值用双等号比较是一致的,因为对应的内存地址是相同的。...(四) Character类 Character类对象中包装一个基本类别char的值此外,该类提供了几种方法,以确定字符的类别(小写字母,数字,等等),并将字符从大写转换成小写,反之亦然。

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    论文拾萃|带新下界算法和支配规则的精确式算法解决非限制性集装箱翻箱问题

    位于第堆、第层的存储空间称为。一开始,共个、编号为1,...,的集装箱分布在bay中,每个集装箱都有一个整数优先级,用表示。这些优先级在1到的范围内,所以这些集装箱可以划分到个优先级组中。...对于一个给定的布局: 用表示堆的高度,即堆内集装箱的个数; 用表示布局内的集装箱数; 若内存在集装箱,则其优先级可以用表示; 用表示集装箱的质量(quality),含义为堆的下面层中优先级的最小值,即;...当且仅当:是最小化的、集装箱位于堆顶部、堆和堆不同且堆未满时,这个操作可行。对布局进行操作后的布局表示为。 对于任意给定的问题实例,我们总是以其最小化形式作为其初始布局。...用表示其资源值。若,则;否则,。集装箱的资源值反映了其支持其他箱子变为好箱子的能力。 由这两个概念,判定阻塞层的第二个条件可以改写为:对一个给定的虚拟层,其最小的需求值比其最大的资源值大,即。...优先级扫描方法来源于计算几何学中的扫描线算法。对每一个集装箱,都有一个左闭右开的区间。相应地,判定阻塞层的第二个条件等价于:对一个给定的虚拟层,对,区间相互重叠。

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    【深入浅出C#】章节 2:数据类型和变量:类型转换和类型推断

    装箱是将值类型转换为引用类型的过程。在装箱操作中,值类型的值被包装在一个堆上分配的对象中,并将该对象的引用返回。这样,值类型的数据就可以像引用类型一样进行传递和处理。...通过初始化表达式为每个属性指定了相应的值。 匿名类型在一些场景中很有用,特别是当你只需要在一个小范围内使用一组相关的属性时,而不需要为它们创建一个具名的类型。...Tip:匿名类型是只读的,即其属性的值在初始化后不能更改。此外,匿名类型的属性名称和类型是在编译时确定的,因此无法在运行时通过反射来获取属性信息。...临时数据传递:当需要传递一组相关的属性作为参数或返回值时,可以使用匿名类型。它可以方便地封装一组属性值,而不必为其创建一个专门的类。...匿名委托和事件处理:在事件处理程序或匿名委托中,可以使用匿名类型来传递一组相关的参数。这样可以方便地将一组值作为整体传递给处理程序。

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    特征工程(一):

    特征工程是指给定数据、模型和任务是制定最佳特征的过程。 特征的数量也是很重要的。如果没有足够的信息特征,模型就无法完成最终的任务。...要从计数映射到bin,取计数的log值。指数宽度的划分与对数变换非常相关,我们在“对数变换”中讨论。 例子2-3。用固定宽度的箱进行量化计数 ? 分位数装箱 固定宽度装箱很容易计算。...当应用 Box-Cox 变换或更一般的功率变换时, 我们必须确定参数 λ 的值。这可能是通过最大似然(找到的λ,使产生的变换信号的高斯似然最大) 或贝叶斯方法。...如果这两种功能都投入到模型中,那么该模型需要在确定要做什么的同时平衡它们的规模。输入特征的极大变化会导致模型训练算法的数值稳定性问题。在这些情况下,标准化功能是个好主意。...或者,可以更仔细地制作更少数量的复杂特征。两种策略都有其优点和缺点。特征选择采用计算手段来选择问题的最佳特征。(这种技术不限于交互特征。)一些特征选择技术仍然需要训练多个具有大量特征的模型。

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    最多因子数(DFS+数论+剪枝)- CodeVS 1032

    为了帮助他们寻找有趣的数,你将写一个程序扫描一定范围内的数,并确定在此范围内约数个数最多的那个数。不幸的是,这个数和给定的范围比较大,用简单的方法寻找可能需要较多的运行时间。...*(ak+1) (由于篇幅限制,证明过程省略,请谅解) 比如:20 = 2^2 * 5^1则个数为(2+1)*(1+1)=6 但是算出给定范围内的值的所有约数个数未免太低效了 那我们很容易想到使用DFS...深度搜索来找给定范围内的有最大约数的值 即,设定一个搜索数初值为1,让它从2,3,5,7....开始累乘直到 的这个素数,我们搜索它的阶乘数也是直到 的过程中,我们保留下最佳结果——最小整数和约数个数。 由于我们给定的素数表是递增的,可以数学证明,它将在给定范围内给出一个约数最多且最小的一个值,时间复杂度可观。 ?...0 2 0 0 20 2 0 1 0 24 3 1 0 0 【CodeVS测试数据有错】 有三组数据的值出错了,为了AC只有手动修改 截图其中一组给你们看一下 ?

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    在人工智能的世界里,测试将是一场噩梦,衡量标准将是关键

    新的质量标准 相同的数据,多个模型,相同的AI场景 在这种情况下,使用相同的数据来生成多个AI模型,使用不同的AI技术为相同的AI场景/业务问题提供动力。...聚合:训练数据集是通过聚合建立的,跨特定的一组属性或随着时间的推移。 派生:训练数据集是通过一个或多个属性级别转换(如字符串到整数,整数到分类,装箱等)构建的。...在这种情况下,第二个AI模型的结果的质量可以根据第一个AI模型的结果的质量而变化。 测试最佳实践 企业范围内的数据转换映射 企业需要确保他们建立和维护全面的企业级数据转换图。...这个企业范围内的数据转换映射应该描述如何从原始数据源获取数据,并将其转换并提供给AI模型。 拥有企业范围的数据转换映射,可以轻松无缝地确定AI模型的出处。...这是确定上游数据质量问题对AI模型和AI模型所影响的业务工作流程的影响所必需的。 数据转换语义分析 企业也需要投资于运营和语义上的数据转换。

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    它适用于哪些问题?这篇文章给你答案

    近似算法是一种处理优化问题 NP 完全性的方式,它无法确保最优解。近似算法的目标是在多项式时间内尽可能地接近最优值。 它虽然无法给出精确最优解,但可以将问题收敛到最终解的近似值。...分区问题 在计算机科学领域,该问题的定义是:给定多重正整数集 X,它可以被分割为两个元素之和相等的子集 X1 和 X2,即每个子集的数值之和与另一个子集相等。...多路数字分割:给定整数参数 W,确定如何将 X 分割成 W 个等额子集。...如果数字在 [0,1] 范围内均匀分布,则近似率约为 1 + O(log logn/n)。 分区问题图示。 上图用二叉树的形式展示所有分区。...这个问题就可以通过装箱问题来解决,帮助当局决定 x 量的垃圾需要多少个垃圾箱。 集装箱船:装箱问题的现实应用。 在计算机科学领域中,该问题可用于多种内存管理技术。

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    得物极光蓝纸箱尺寸设计实践

    基于以上对问题的分析可以看出,如果有了一组解K个箱型,去计算装箱率,这个问题的复杂度还好。但是如果正面去计算,则需对符合条件的sku去遍历箱型组合,这个基本上是无法在有效时间内算出结果的。...2.2.2 覆盖率约束覆盖率约束是个不等式约束,且当前问题,不可覆盖的sku部分的分布是非常显而易见的,集中在长宽高中一个或多个值超过仓内操控方便程度上限值,因此,这里将箱型上限值和接受不覆盖的部分,再建模之前先确定下来...2.2.4 问题建模经过上述简化,这里将目标函数定义成了装箱率,并且发货订单覆盖率、箱型数约束值放在了建模问题之外。...启发算法通常需要给定初始解;另外,算法不能保证在多项式时间收敛,但常常可以控制算法迭代次数。...非线性规划如果目标函数或者约束条件中含有非线性函数,例如当前的问题中目标函数装箱率中具有非线性因素,这种规划问题为非线性规划问题。

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    划分为k个相等的子集(难度:中等)

    一、题目 给定一个整数数组 nums 和一个正整数 k,找出是否有可能把这个数组分成 k 个非空子集,其总和都相等。...[1,4] 范围内 三、解题思路 根据题目描述,我们需要将数组nums分成k组,且每组的总和相等。...那么首先我们需要做的就是确定每组的总和是多少。即:sum(nums[]) / k。 为了便于匹配,我们将数组通过Arrays.sort进行排序,从而获得一个增序的有序数组。...条件二:针对排序后的数组中,最大的那个值是否 小于等于 每组总和。如果不是,则直接返回false。 如果满足上面两个条件,我们就可以开始尝试进行分组匹配了。...- 1, target, 0, k - 1); // 分组操作执行k-1次后,最后剩余的元素,就是最后一组了,不需要再匹配 for (int i = start; i >=

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    简洁又快速地处理集合——Java8 Stream(下)

    list.stream().collect(groupingBy(Person::getAge)); 例子中我们按照年龄 age 分组,每一个 Person 对象中年龄相同的归为一组 另外可以看出,Person...::getAge 决定 Map 的键(Integer 类型),list 类型决定 Map 的值(List 多级分组 groupingBy 可以接受一个第二参数实现多级分组: Map<Integer, Map...::getAge, summingInt(Person::getAge))); 该例子中,我们通过年龄进行分组,然后 summingInt(Person::getAge)) 分别计算每一组的年龄总和(Integer...一方面是因为装箱问题,这个前面也提到过,就不再赘述,还有一方面就是 iterate 方法很难把这些数分成多个独立块来并行执行,因此无形之中降低了效率。...好 顺序性 除了可分解性,和刚刚提到的装箱问题,还有一点值得注意的是一些操作本身在并行流上的性能就比顺序流要差,比如:limit,findFirst,因为这两个方法会考虑元素的顺序性,而并行本身就是违背顺序性的

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    论文拾萃|用带改进下界的Branch-and-Bound 算法求解Block Relocation Problem

    2 The remarshalling and premarshalling problem:在blocks的存储位置确定后,考虑重新分配和预分配问题,在集装箱堆场内重新分配位置,为将来的取出操作做准备...3 The block relocation problem:也叫container relocation problem,是为了找到一个最佳的操作顺序来按照给定的顺序从集装箱堆场取出block。...为了按给定顺序取出集装箱,会进行以下两种操作: 1. Relocation:将stack i 的顶部block移动到stack j 的顶部。 2....Retrieval: 当前最高优先级且处于顶部的block被移除。 我们的目标是找到这两种操作的最佳序列操作的最佳序列,使所需操作的数量最小化。...对于有重复优先级的问题,当目标block还没有确定时,要移动的block不能被唯一地确定。在这种情况下,子节点是由首先固定目标block,然后将可移动的block移动到某个候选stack来生成的。

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    5.算法设计与分析__回溯算法

    有许多问题,当需要找出它的解集或者要求回答什么解是满足某些约束条件的最佳解时,往往要使用回溯法。 可以系统地搜索一个问题的所有解或任意解,既有系统性又有跳跃性。...1 回溯算法的理论基础 1.1 问题的解空间 应用回溯法求解时,需要明确定义问题的解空间。问题的解空间应至少包含问题的一个(最优)解。...给定n个集装箱要装上一艘载重量为c的轮船,其中集装箱i的重量为wi。...集装箱装载问题要求确定在不超过轮船载重量的前提下,将尽可能多的集装箱装上轮船。...算法6.3(1) 装载问题回溯算法的数据结构 算法6.3(2) 装载问题回溯算法的实现 算法6.3(3) 剩余集装箱的重量r初始化 3 0-1背包问题 给定一个物品集合s={1,2,3

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    面试真题:Integer(128)引发的思考

    本文将深入探讨 Integer 类的特性、装箱和拆箱的性能影响、常见的面试问题以及在不同版本中的变化,力求为读者提供全面的知识体系。...endTime = System.nanoTime();System.out.println("Primitive time: " + (endTime - startTime) + " ns");常见面试问题面试问题示例装箱和拆箱的性能开销是什么...对于 -128 到 127 的值,它会返回缓存中的对象;对于其他值,则会新建对象。...当你使用 Integer.valueOf(int i) 方法时,如果 i 在缓存范围内,方法会直接返回缓存的对象;如果不在范围内,则会创建新的 Integer 对象。...总结在深入探讨 Java 中 Integer 类的特性、装箱与拆箱的性能影响以及相关的最佳实践后,我们可以清晰地认识到,合理使用基本数据类型和包装类对性能优化至关重要。

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    它适用于哪些问题?这篇文章给你答案

    近似算法是一种处理优化问题 NP 完全性的方式,它无法确保最优解。近似算法的目标是在多项式时间内尽可能地接近最优值。 它虽然无法给出精确最优解,但可以将问题收敛到最终解的近似值。...多路数字分割:给定整数参数 W,确定如何将 X 分割成 W 个等额子集。...如果数字在 [0,1] 范围内均匀分布,则近似率约为 1 + O(log logn/n)。 分区问题图示。 上图用二叉树的形式展示所有分区。...它所需的空间复杂度为 O(n),但最糟糕的情况下所需的时间复杂度可能会达到 O(2^n)。 装箱问题 装箱问题有多种现实应用。例如,如何从根本上改善印度的垃圾管理系统。...这个问题就可以通过装箱问题来解决,帮助当局决定 x 量的垃圾需要多少个垃圾箱。 集装箱船:装箱问题的现实应用。 在计算机科学领域中,该问题可用于多种内存管理技术。

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    Java 为什么需要包装类,如何使用包装类?

    包装类与自动装箱拆箱 装箱就是 Java 将基本类型转换成对应的包装类型,比如将 int 转换成 Integer 对象。反之将 Integer 转换成 int 值,则称为拆箱。...Integer 对象,所以当包装类的值在-128 到 127 的范围内,判等比较的是同一个引用。...手动拆箱,true System.out.println("a.equals(b) : " + (a.equals(b))); //true equals 方法会拆箱后,根据基本类型比较,所以比较的是两者值的大小...包装类比较大小的时候有很多坑,比如: ==比较引用,Integer 类型只有在-128 到 127 的范围内,才会持有同一个引用。...最佳的操作实践是,比较大小的时候,统一先手动拆箱,然后再比较值。 参考: http://coderevisited.com/boxing-and-unboxing-in-java/

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    学会这14种模式,你可以轻松回答任何编码面试问题

    以下是一些可以确定需要滑动窗口的方式: 问题输入是线性数据结构,例如链表,数组或字符串 要求你找到最长/最短的子字符串,子数组或所需的值 你将滑动窗口模式用于以下常见问题: 大小为" K"的最大总和子数组...在许多情况下,两个指针可以帮助你找到具有更好空间或运行时复杂性的解决方案。 确定何时使用"两指针"方法的方法: 在处理排序数组(或链接列表)并且需要找到一组满足某些约束的元素时,它将遇到一些问题。...合并间隔问题模式: 区间相交(中) 最大CPU负载(硬) 5、循环排序 此模式描述了一种有趣的方法来处理涉及包含给定范围内的数字的数组的问题。...它们将是涉及编号在给定范围内的排序数组的问题 如果问题要求你在排序/旋转数组中查找缺失/重复/最小的数字 具有循环排序模式的问题: 查找丢失的号码(简单) 查找最小的遗漏正数(中) 6、就地反转链表 在很多问题中...跟踪" K"元素的最佳数据结构是堆。此模式将利用堆来解决一组给定元素中一次处理" K"元素的多个问题。该模式如下所示: 根据问题将" K"元素插入最小堆或最大堆。

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    OR-Tools|带你了解谷歌开源优化工具(Google Optimization Tools)

    02 问题介绍 优化问题类型众多,对于不同类型的问题,需要使用不同的方法和算法来寻求最佳解决方案。在开始解决优化问题之前,需要确定处理问题的类型,然后再据此选择合适的求解器(即寻求最优方案的算法)。...接下来就介绍一下OR-Tools解决问题的类型。 2.1 线性规划与整数规划 熟悉运筹学的小伙伴都知道,线性规划是指寻求以一组线性关系为模型的问题的最佳解决方案。...OR-Tools为路径规划问题提供了专门的车辆路径优化库(vehicle routing library),包含约束求解器、路径索引管理器等专门的接口或类,用于在给定限制的情况下识别出最佳车辆路径。...装箱问题的目标是寻求将一组给定尺寸的物品装入具有固定容量的容器中的最佳方法。...根据具体目标的不同,装箱问题可分为两类:背包问题(以装入最大总价值的物品为目标)和装箱问题(以容纳所有物品的容器数量最小为目标)。

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    KDD 2021最佳论文等奖项出炉,首尔大学、斯坦福获奖,北理工上榜

    论文地址:https://dl.acm.org/doi/pdf/10.1145/3447548.3467290 论文摘要:给定一个时间密集张量和一个任意的时间范围,我们如何有效地在这个范围内得到潜在因子...Zoom-Tucker 充分利用块结构来压缩给定的张量,支持有效查询并捕获本地信息。Zoom-Tucker 通过精心解耦包含在该范围内的预处理结果并仔细确定计算顺序,快速且高效地回答各种时间范围查询。...此外,在图 4(h) 中嵌入的 SpectralMix 节点上值得注意的是,右侧有一组不同的节点,代表噪声数据或异常值,这表明 SpectralMix 对异常值具有稳健性。...由 5 部分组成的交互式仪表板,分别是 POI 导航栏(左)、地图面板(右上)、表格面板(中下)、数据面板(右下)和移动性历史面板(弹出窗口)。...在该论文中,研究者考虑了在 3D 灾难工作区中导航一组 UV,以最大限度地提高收集的数据量、地理公平性、能源效率,同时最大限度地减少由于传输速率有限而导致的数据丢失。

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