route add命令的主要作用是添加静态路由，通常的格式是： route ADD 157.0.0.0 MASK 255.0.0.0 157.55.80.1 METRIC 3 IF 2 参数含义：^destination ^mask ^gateway metric^ ^interface
一类是以Faster-RCNN/Mask-RCNN为代表的two-stage检测器，第一阶段通过RPN网络产生大量的推荐区域，第二阶段通过对这些区域分类输出实现对象检测。这类方法的共同点就是算法精度比较高但是速度比较慢。
route add命令用于在本地IP路由表中显示和修改条目，使用不带参数的ROUTE可以显示帮助，代码为【route [-f] [-p] [command [destination] [mask netmask] ….】。
route [-f] [-p] [Command] [Destination] [mask Netmask] [Gateway] [metric Metric] [if Interface]
在前面分享的医学图像处理案例中，给出了很多具体案例，但有些读者还是渴望可以深入分享案例代码详解。那么今天我将从骨骼分割，气管分割，肺组织分割，血管分割这四个具体案例来详细讲解如何来实现。
用来度量每一个像素中每一个通道的精度，但它本身与图像的通道数无关。 depth数值越大，精度越高。 Mat.depth()得到的是一个0~6的数字，分别代表不同的位数，对应关系如下：
在本篇博客中，我们将通过Google Earth Engine (GEE) 探索湖泊面积随时间的变化。通过分析MODIS数据集中的归一化差异水体指数（NDWI），我们可以识别湖泊区域并监测其面积变化。
LinaerLayout又被称为线性布局，是Android界面开发中常用的一种容器视图控件。可以使用XML布局文件配置和代码动态创建两种方式来使用LinearLayout。使用LinearLayout可以十分轻松的布局出横向或者纵向线性堆叠界面，并且，嵌套使用LinearLayout也可以方便的布局出复杂的平面组合布局，通常情况下，ScrollView会与LinearLayout进行结合使用。在iOS9中推出的UIStackView、在watchOS开发中使用和核心布局模型Group与LinearLayout的思路十分一致，可见这种线性堆叠的布局方式在一定场景下十分有优势。
实例分割是一种在像素层面识别目标轮廓的任务，相比其他相关任务，实例分割是较难解决的计算机视觉任务之一：
点击上方蓝字关注我们 微信公众号：OpenCV学堂 关注获取更多计算机视觉与深度学习知识 引言： 学习图象分类、目标检测、实例分割、语义分割从理论到实践就看这套课程足够了。这套课程是我通过六个月精心打磨与准备，而且得到大家深度认同的系统化学习Pytorch框架CV相关的视频课程，它都有哪些内容，往下看即可。 01 课程有什么特色 深度学习是涵盖很多领域与方向，为了避免大家学习的太泛没有重点，课程主要针对CV方向组织知识点与章节，去伪留真，注重实战，注重代码实现。从零开始学习深度学习在计算机视觉/机器视觉领域
route命令用于在本地IP路由表中显示和修改条目。使用不带参数的ROUTE可以显示帮助。
OpenVINO是英特尔推出基于CPU/GPU新一代视觉加速框架，可以对常见的各种检测模型与分割模型在CPU端侧实现10倍以上加速。其自带预训练模型库支持多种常见视觉感知与识别应用场景，可以快速搭建原型演示程序与极简应用。相关视频教程可以点击下面链接学习：
本文将从基本概念、技术原理、常见易错常识、动手实践等多个方面入手，万字长文，带你一起全方位探索 WebSocket 技术。
我们在 Meta AI Research 和 FAIR 的团队开发了一个称为 SAM 的分割基础模型，其中包括一个可提示的分割任务、一个分割模型和一个数据引擎。 我们的数据集拥有超过 10 亿个masks和 1100 万张图像。
点击上方蓝字关注我们 微信公众号：OpenCV学堂 关注获取更多计算机视觉与深度学习知识 Pytorch框架现在越来越受到开发者欢迎的深度学习框架，小编也是从tensorflow到pytorch都使用过，让我现在选择我会选择pytorch框架，原因有几下几个： 集合了前面框架的优点，特别是torch与caffe2 学习曲线平缓，特别容易上手 针对计算机视觉提供了专项torchvision框架 模型导出ONNX公开格式，兼容各种推理框架部署，从边缘到云端 最新论文多数都是基于pytorch完成，容易对接开发
Mask-RCNN可以看成是在Faster-RCNN的基础上多出一个分支实现的实例分割网络二值化mask层输出，而且这个分支mask分割网络是全卷积网络，结构显示如下：
此网址内含大量python第三方库下载安装即可： 链接: https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#pandas.
Winform控件是Windows Forms中的用户界面元素，它们可以用于创建Windows应用程序的各种视觉和交互组件，例如按钮、标签、文本框、下拉列表框、复选框、单选框、进度条等。开发人员可以使用Winform控件来构建用户界面并响应用户的操作行为，从而创建功能强大的桌面应用程序。
非常好加载，基本上pytorch和torchvision版本不太落后就可以加载。里面的model_type需要和模型参数对应上，"vit_h"或者"vit_l"或者"vit_b",即便加载最大的2.4G的vit_h模型，也只需要占用8G的显卡。算是非常小的模型了。这里SAM测试的效果，很多情况下效果并不太好，是一个foundation model，我觉得主要原因是模型参数比较少。导致他不能很好的解决所有的问题。正确用法是对小领域最微调。
众所周知图像是由若干有意义的像素组成的，图像分割作为计算机视觉的基础，对具有现有目标和较精确边界的图像进行分割，实现在图像像素级别上的分类任务。
摘要：本篇从理论到实践分享了当前NLP中对比学习SOTA模型ESimCSE。首先回顾了无监督SimCSE以及存在的两个问题；然后重点详解了ESimCSE，包括ESimCSE介绍、通过词重复优化正例构建、通过动量对比优化负例构建和模型实验效果展示；最后源码实践了ESimCSE。对于想将对比学习应用到NLP场景的小伙伴可能有帮助。
WebSocket的出现，使得浏览器具备了实时双向通信的能力。本文由浅入深，介绍了WebSocket如何建立连接、交换数据的细节，以及数据帧的格式。此外，还简要介绍了针对WebSocket的安全攻击，以及协议是如何抵御类似攻击的。
不使用运算符 + 和 - ，计算两整数 a 、b 之和。
向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 机器学习AI算法工程 公众号：datayx 视频Embedding采用稠密向量能够很好的表达出视频的语义，在推荐场景下对视频去重、相似召回、排序和多样性打散等场景都有重要的作用。 本任务从视频推荐角度出发，提供真实业务的百万量级标签数据(脱敏)，以及万量级视频相似度数据(人工标注)，用于训练embedding模型，最终根据embedding计算视频之间的余弦相似度，采用Spearman’s rank correlation与人工标注相似度计算相关性，并最终排
这一节将从代码库里面的demo.ipynb笔记本入手，来整体理解一下Mask RCNN的网络架构。
考虑实现如下功能，点击一个按钮后出现一个遮罩层。 原始办法：我们只需要实现一个创建遮罩层的函数并将其作为按钮点击的回调事件即可。如下：
DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise，基于密度的带有噪声的空间聚类应用）是一种基于密度的聚类算法。
今天来写一个老生常谈的话题，也是一个面试的高频问题，我也在面试时不止一次被问到过这个问题——如何高性能的设置圆角。就用他作为2017年春节上班之后的第一篇文章。
我们首先定义了一个多边形区域（Region of Interest, ROI），这是分析湖泊面积的地理范围。坐标点列表表示多边形的顶点，我们使用ee.Geometry.Polygon来创建这个多边形。
要想做好这样的人像抠图，语义分割是远远不够用的。语义分割是对像素进行分类任务，只能获得硬的分割结果，在人像的边缘处无法取得精细结果，更无法处理好人像毛发等细节，因此需要更精细的技术，这就是Image Matting。
表面缺陷检测是工业视觉的热点应用之一，自动的表面缺陷检测技术越来越受到重视，其中以深度学习相关技术应用为代表，它通过大量图像对检测系统进行训练学习得到一个自动的视觉检测系统。这个方面基于深度学习的检测方法基本上可以分为两个大类。
概述 我们在谈Handler机制的时候，其实也就是谈Handler、Message、Looper、MessageQueue之间的关系，对于其工作原理我们不做详解（Handler机制详解）。 Message:Handler发送、接收和处理的消息对象 Looper:每个线程只能拥有一个Looper.它的looper()方法负责循环读取MessageQueue中的消息并将读取到的消息交给发送该消息的handler进行处理。 MessageQueue:消息队列,它采用先进先出的方式来管理Message。程序在创建L
route 命令用于显示和操作IP路由表。要实现两个不同的子网之间的通信，需要一台连接两个网络的路由器，或者同时位于两个网络的网关来实现。在Linux系统中，设置路由通常是 为了解决以下问题：该Linux系统在一个局域网中，局域网中有一个网关，能够让机器访问Internet，那么就需要将这台机器的IP地址设置为 Linux机器的默认路由。要注意的是，直接在命令行下执行route命令来添加路由，不会永久保存，当网卡重启或者机器重启之后，该路由就失效了；要想永久保存，有如下方法：
一、文本表示和各词向量间的对比 1、文本表示哪些方法？ 2、怎么从语言模型理解词向量？怎么理解分布式假设？ 3、传统的词向量有什么问题？怎么解决？各种词向量的特点是什么？ 4、word2vec和NNLM对比有什么区别？（word2vec vs NNLM） 5、word2vec和fastText对比有什么区别？（word2vec vs fastText） 6、glove和word2vec、 LSA对比有什么区别？（word2vec vs glove vs LSA） 7、 elmo、GPT、bert三者之间有什么区别？（elmo vs GPT vs bert）
点击上方蓝字关注我们 微信公众号：OpenCV学堂 关注获取更多计算机视觉与深度学习知识 OpenVINO2022 API介绍 OpenVINO2022 版本的SDK在使用比之前版本简单，而且功能比较丰富，特别是支持动态输入设置，一次可以推理多张图像；相比之前的模型输入只支持一种尺度输入跟每次一张图片推理来说是大大的提升执行效率。特别是Python版本的API简单易学，容易上手，只需要掌握下面几个函数就可以完成从模型加载到推理。 01 导入支持 要使用Python SDK，首先需要导入支持语句， fro
OpenCV DNN模块支持的图像语义分割网络FCN是基于VGG16作为基础网络，运行速度很慢，无法做到实时语义分割。2016年提出的ENet实时语义分割网络基于编码与解码的网络语义分割方式，类似UNet网络，通过构建自定义Block块，在Cityscapes, CamVid, SUN数据集上实现了性能与实时双提高。
之前写了两篇文章分别是图像单应性矩阵变换与图像拼接，图像拼接中使用单应性矩阵实现图像特征对齐，从而为图像拼接特别是无缝拼接打下基础，看一下上一篇我的图像拼接效果如下：
作者：小郭学数据 源自：快学python 学习视频可参见python+opencv3.3视频教学 基础入门[1] ROI与泛洪填充 1.ROI ROI（region of interest），感兴趣区域 对lena图进行脸部的获取，代码如下 def roi_test(src): #第一个参数，高度范围，第二个参数宽度范围 face = src[200:410, 200:400] gray = cv.cvtColor(face, cv.COLOR_BGR2GRAY) # face彩
BERT全称为Bidirectional Encoder Representation from Transformer，是Google以无监督的方式利用大量无标注文本「炼成」的语言模型，其架构为Transformer中的Encoder（BERT=Encoder of Transformer）
华为ensp中的基本acl是指华为设备中用于控制网络访问的访问控制列表的其中一种类型。基本acl可以根据数据包的源IP地址进行过滤，配置简单，但功能有限。
有关Web端即时通讯技术的文章我已整理过很多篇，阅读过的读者可能都很熟悉，早期的Web端即时通讯方案，受限于Web客户端的技术限制，想实现真正的“即时”通信，难度相当大。
通信术语 最大传输单元（Maximum Transmission Unit，MTU）是指一种通信协议的某一层上面所能通过的最大数据包大小（以字节为单位）。最大传输单元这个参数通常与通信接口有关（网络接口卡、串口等）。
点击上方蓝字关注我们 微信公众号：OpenCV学堂 关注获取更多计算机视觉与深度学习知识 一：API函数介绍 OpenCV3.x的图像计算模块多了新算法API-无缝克隆(Seamless Cloning)，主要是针对图像编辑，局部修改等应用场景实现迁移对象与原图像场景的无缝克隆。相关函数与参数说明如下： seamlessClone(InputArray src, // 输入的待克隆的图像，三通道InputArray dst, // 输入的克隆目标图像，三通道InputArray mask, // 遮罩层，大
本文首发于前端面试总结@知乎专栏，各位可以通过点击文章下方的阅读原来来访问原文地址 问题一览 mouseover和mouseenter两个事件有什么区别？ 移动端的click事件行为与PC端有什么不
最近看到好几篇类似“n行Python代码…”的博文，看起来还挺不错，简洁、实用，传播了知识、带来了阅读量，撩动了老猿的心，决定跟风一把，写个视频转动画的三行代码的极简实现。
一直都说类最终都会编译为struct，可是怎么验证呢？编译后的结构体内部都会有些什么东西呢？
前面写了一篇关于单应性矩阵的相关文章，结尾说到基于特征的图像拼接跟对象检测中单应性矩阵应用场景。得到很多人留言反馈，让我继续写，于是就有这篇文章。这里有两张照片(我手机拍的)，背景是我老家的平房，周围是一片开阔地带，都是麦子。有图为证：
本篇博客将介绍如何使用Google Earth Engine (GEE) 进行雪盖监测和分析。通过MODIS MOD10A1数据集，我们可以识别2010年至2015年间的雪盖范围，并计算其面积。
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