No.1 CoCo高强度限制自定义控件首先,讲一下我是怎么发现的,有一天,我无意间打开了我做的漂流瓶,正在准备登录小圳账户的时候,我发现,统一登录在作品正在审核,最开始,我并没有太在意,而是过了差不多2 我发现,H5给了一个这样的提示,“请将自定义控件提交审核后再访问”我瞬间意识到情况不对,我立马访问了一下我的其他作品,发现都差不多要审核,在此我发现,我的作品差不多有90%都报废了……No.2 为什么要封禁自定义控件通过 No.3 我的个人观点其实可以不用限制正常的自定义控件,我觉得应该设置一些检查,在导入自定义控件时,CoCo自动检查此控件的源代码中是否含有包含Cookie的源代码就行了。 但CoCo的目的应该不止这1个,应该是想让更多的训练师用上你的控件,或者不用那么麻烦去PICKDUCK社区找控件导入了,比较在PICKDUCK社区导入控件的风险比较高。No.4 我们应该怎么做?
COCO Dataset 数据特点 COCO数据集有超过 200,000 张图片,80种物体类别. 所有的物体实例都用详细的分割mask进行了标注,共标注了超过 500,000 个物体实体. dog horse motorbike person pottedplant sheep sofa train tvmonitor } COCO height" : int, # 图片高 "file_name" : str, # 图片名 "license" : int, "flickr_url" : str, "coco_url COCO现阶段仅队人体类别进行了标注.
以往的方式都是iptables,nginx-geo,或者云防火墙,都不能很好的满足要求。现在找到了一种简单的工具可以实现就是opengfw
COCO官方 COCO2017数据集简介: CoCo数据集一共有五种标注类型,分别(5种类型): 目标检测, 关键点检测, 素材分割, 全景分割, 图像说明 标注信息使用 JSON 格式存储( annotations ), 预处理通过COCO API用于访问和操作所有“标注” COCO 2017下载:地址 Images: 2017 Train images [118K/18GB] :下载 2017 Val images
前言 在没有专业WAF的情况下,我们如果想要封禁一些恶意访问的IP(段),可以使用ngx_http_access_module模块来实现。 ,我们可以把需要封禁的ip(段)单独拎出来写成一个conf文件,然后include到nginx.conf里面。 在适当的位置(我放到了/usr/local/nginx/conf/vhost下面)新建一个XXX.conf,比如blockip.conf,写入需要封禁的IP(段)并保存。 nginx/conf/nginx.conf test is successful [root@hkcn2 conf]# /usr/local/nginx/sbin/nginx -s reload 测试封禁效果 Tue, 14 Jul 2020 11:11:27 GMT Content-Type: text/html Content-Length: 159 Connection: keep-alive 如果封禁没有问题
ImageNet与Pascal VOC数据集主要关注图像分类、对象检测与图像语义分割,而COCO主要关注图像场景与实例分割。 ? 相比ImageNet而言,COCO数据集没有那么多分类,但是每个分类的实例对象比ImageNet多,COCO有91个分类,其中82个分类每个都超过5000个实例对象,这些有助于更好的学习每个对象的位置信息 COCO数据集跟其它数据集相比有更多的对象场景图像,有著有显著提升模型学习细节的能力。 在对象检测中使用COCO评估方法 首先需要安装COCO API https://github.com/cocodataset/cocoapi 计算方法,跟Pascal VOC评估方法不同,COCO不会只去一个阈值 详细代码可以看上面的COCO API的github地址。图示如下: ? ? ?
Dataset之COCO数据集:COCO数据集的简介、安装、使用方法之详细攻略 COCO数据集的简介 MS COCO的全称是Microsoft Common Objects in Context COCO数据集是一个大型的、丰富的物体检测,分割和字幕数据集。 数据集的意义 MS COCO的全称是Microsoft Common Objects in Context,起源于是微软于2014年出资标注的Microsoft COCO数据集,与ImageNet 1、COCO目标检测挑战 COCO数据集包含20万个图像; 80个类别中有超过50万个目标标注,它是最广泛公开的目标检测数据库; 平均每个图像的目标数为7.2,这些是目标检测挑战的著名数据集。 2、COCO数据集的特点 COCO is a large-scale object detection, segmentation, and captioning dataset.
本系列是《玩转机器学习教程》一个整理的视频笔记。本小节主要介绍批量梯度下降法的弊端进而引出随机梯度下降法,并通过代码构建随机梯度下降法。
以下为COCO数据集目标检测的测评指标: ? 我们看论文时常见的AP50AP50AP^{50}、AP75AP75AP^{75}便是来源于此: ? Note: 在COCO数据集评价指标中,所有的AP 默认为mAP 。 在更早期的数据集VOC上,数据量更少,评价指标也更简单,为 mAP ,即相当于COCO数据集上的 AP50AP50AP^{50} 这一单项指标。 COCO数据集出来后,对检测算法性能的评价指标变得多样化,也更加客观全面了。 ---- [1] COCO: Metrics
近日据俄罗斯卫星通讯社报道,由于美国制裁,谷歌已经停止了对俄罗斯BQ公司运行安卓系统的智能手机进行认证。 俄罗斯BQ公司总经理Vladimir Buzanov表示,该公司已接到了谷歌发来的通知,谷歌声称美国法律禁止向俄罗斯提供服务,包括向俄罗斯出口、再出口以及提供原产于美国的软件或技术。 据报道,BQ已经在测试中国华为开发的鸿蒙操作系统,可能会在2022年下半年发布搭载鸿蒙操作系统的新智能手机。 Buzanov声称:“所有通过认证的设备将继续运行,新设备的安卓系统方面可能会有问题。” 2019年8月,华为
coco keypoint challenge 2020 leaderboard 今年和coco一起举办的还有LVIS(Large Vocabulary Instance Segmentation https LVIS Challenge 2020 coco死了吗? 个人觉得并没有,一方面coco一直是学术界算法评测的标杆,谈饱和还言之过早,至少我觉得keypoint问题上还没有,一眼望去在coco的反映下,还有太多问题还没完全解决。 另外一方面,今年的局面大多也是由于coco的地位导致资本角逐,但是明年的coco有新一年的技术突破加持下,其他赛道也很有希望突破算力形成的壁垒,回归以学术为主导,百家争鸣时代指日可待,大家共勉。 今年workshop上组委会也强调了明年的coco会有大改动,期待ing。
Position Find( List L, ElementType X ):返回线性表中X的位置。若找不到则返回ERROR;
网络爬取和网络抓取相辅相成,对于公共数据收集来说至关重要。电子商务企业会使用网络抓取工具从各个网站收集新数据。然后,将抓取到的信息用于改进业务和营销策略。
前言 在没有专业WAF的情况下,我们如果想要封禁一些恶意访问的IP(段),可以使用ngx_http_access_module模块来实现。 ,我们可以把需要封禁的ip(段)单独拎出来写成一个conf文件,然后include到nginx.conf里面。 在适当的位置(我放到了/usr/local/nginx/conf/vhost下面)新建一个XXX.conf,比如blockip.conf,写入需要封禁的IP(段)并保存。 nginx/conf/nginx.conf test is successful [root@hkcn2 conf]# /usr/local/nginx/sbin/nginx -s reload 测试封禁效果 Tue, 14 Jul 2020 11:11:27 GMT Content-Type: text/html Content-Length: 159 Connection: keep-alive 如果封禁没有问题
大家好,又见面了,我是全栈君 coco2dx c++ HTTP实现 达到的结果如下面的 iPhone截图 android 日志截图 流程图例如以下 功能主要通过CURL c pthread 实现
coco2017是当前最主流的多人姿态估计benchmark,官网的Evaluate已对coco的评价标准做了详细的解释,本文只对其二次整理。 Overview 首先coco的姿态估计要求对目标进行检测和定位他们的keypoint,测试过程中目标的定位结果是不提供的,这非常符合常理。 其次coco对姿态估计的评价主要参考了coco的目标检测评价,在目标检测评价中,IOU是预测结果与GT之间的相似度度量标准,有了这个值之后,我们就可以设定阈值,计算出AP(average precision 无论是目标检测还是姿态估计,coco评价都是以object为单位进行的,而不是图的数量。 OKS 那么什么是OKS? Metrics OKS是一个以object为单位的度量值,计算得到OKS之后,它起到的作用就和目标检测里面的IOU一样,于是我们就可以设定阈值过滤,就有了coco下面10个metrics: Average
背 景 为了封禁某些爬虫或者恶意用户对服务器的请求,我们需要建立一个动态的 IP 黑名单。对于黑名单之内的 IP ,拒绝提供服务。
在这个版本里,我们实现了两个主要的命令行工具: coco。通过 CLOC、Git 等对项目进行你那样的。 visual(待改进)。对于 coco CLI 生成的结果进行可视化。 于是,当前 Coco 的架构可视化针对的主要是分层架构,即文件 + (PS:目录结构。如果我们能在 Coco 里实现 C4 模型,那自然也是不错的。) Coco 首页:https://github.com/inherd/coco 过程如下: 安装 coco。可以从 Release 页面下载对应的二进制包,又或者是从源码中构建。 配置。 根据 Coco 的 README.md 编写 Coco 的配置文件 coco.yml,配置对应的代码仓信息。可以是远程的项目,也可以是本地的项目,又或者是 .。 分析。执行 coco。 可视化。 GitHub:https://github.com/inherd/coco
过滤nginx日志异常频率访问的IP,如果发现高频率访问量的ip,将自动对其进行封杀,如IP在半小时后恢复正常,则解除封禁 #!
在数据为王的数字时代,网络爬虫已成为获取信息的核心工具。本文基于Go语言的高并发特性,设计了一个轻量级但功能完备的爬虫程序。通过标准库net/http实现高效请求,结合x/net/html进行DOM解析,程序可精准抓取网页标题与链接。