队列的一种实现，循环队列，通过使用固定长度数组及首尾指针实现队列的入队、出队等： class CircularQueue { private Object[] data; //数据存储数组...isEmpty() == true) { //入队，队空，则head置0 head = 0; } tail = (tail + 1) % size; //循环队列...，队尾循环移动，所以使用取余的方式移动队尾 data[tail] = value; //将入队元素放入队列 return true; } /**
作者：Zhihuai Chen,Yinan Li,Xiaoming Sun,Pei Yuan,Jialin Zhang 摘要：非负矩阵分解（NMF）要求将（入口）非负矩阵分解为两个较小尺寸的非负矩阵的乘积...，这一点已被证明是难以处理的。...这种假设使NMF易于处理并广泛用于文本分析和图像处理，但对于大规模数据集仍然不切实际。 在本文的启发下，基于去量化技术的最新发展，我们提出了一种新的可分离NMF问题的经典算法。...我们的新算法在秩中的多项式时间和输入矩阵的大小中以对数运行，这在低秩设置中实现指数加速。
，并提供了处理这些挑战的方法(这些方法也可以应用于有轻微变化的回归问题)。...3、长期循环卷积网络(LRCN) 2016年，一组作者提出了用于视觉识别和描述的端到端可训练类架构。...因此，我们用CNN对原始的视觉输入进行处理，CNN的输出被输入到一堆递归序列模型中。 ? 在我看来，LRCN架构在实现方面似乎比其他架构更有吸引力，因为您必须同时练习卷积和循环网络。...从下图可以看出，经过训练后的模型存在明显的拟合不足。 ? 总结 LRCN是一种用于处理视觉和时间输入的模型，它提供了很大的灵活性，可应用于计算机视觉的各种任务，并可合并到CV处理管道中。...然后这种方法可用于各种时变视觉输入或序列输出的问题。LRCN提供了一个易于实现和训练的端到端模型体系结构。
但是它的参数大小是固定的，并且对图像尺度具有二次计算复杂度。 论文的Cycle FC:具有与通道FC相同的线性复杂度和比通道FC更大的感受野。 (d)-(f)为三个不同步长示例:橙色块表示采样位置。...为了简单起见省略了批处理尺寸，并将特征的宽度设置为1。 在保持计算效率的同时，扩大mlp类模型的接受域，以应对下游密集的预测任务。...基本的Cycle FC算子可以表述为: 大小为 Cin×Cout 的 Wmlp 和大小为 Cout 的 b 是Cycle FC的参数。...Cycle FC块由三个并行的Cycle FC组成，它们的步长为1×7、7×1和1×1的SH×SW。该设计的灵感来自卷积的分解(Inception-v3)和交叉注意(CCNet)。...在每个阶段转换中，所处理的令牌的通道容量被扩展，而令牌的数量被减少。总共有4个阶段。
导语 : 这篇文章是翻译别人的，来源是https://arxiv.org/abs/1503.02364 摘要 我们提出了神经响应机（NRM），一种基于神经网络的响应用于短文本的方法。...这些类型的方法通常依赖于手工设计规则或使用特定学习算法和少量数据对模型进行自动训练，这使得难以开发可扩展的开放域会话系统。...这里f（·）可以是逻辑函数，复杂的长期短期记忆（LSTM）单元（Hochreiter和Schmidhuber，1997）或最近提出的门控循环单元（GRU）（Chung等，2014; Cho等，2014）...局部方案：最近，Bahdanau et al（2014）和Graves（2013）引入了一种注意机制，允许解码器动态选择和线性组合输入序列的不同部分，其中加权因子αtj决定应选择哪个部分生成新的词yt，...我们所有的模型都小批量使用随机梯度下降算法在NVIDIA Tesla K40 GPU上进行了培训。 每个模型的训练阶段花了两个星期。
网络结构 SSH算法的网络结构如Figure2所示： ? Figure2 SSH算法的网络结构 SSH算法是在VGG的基础上进行了改进，创新点主要有两个，即「尺度不变性和引入更多的上下文信息」。...在Figure2中，「尺度不变性」是通过不同尺度的检测层来完成的，和SSD，YOLOV3等目标检测算法类似。...另外，在引入OHEM算法时也是针对不同尺度的检测模块分别进行的。 4. 实验结果 下面的Table1展示了不同的人脸检测算法在Wider FACE数据集上的效果对比。...HR算法的输入为图像金字塔，可以看到不使用图像金字塔的SSH算法效果都超过了相同特征提取网络的HR算法。...总结 这篇文章介绍了一下用于人脸检测的SSH算法，它提出的上下文模块和损失函数的分组传递还是比较有意思的，论文的精度也说明这几个创新点是有用的。
在本文中，提出了一种精确、鲁棒的多视点距离图像配准算法。首先从一组距离图像中提取一组旋转投影统计(RoPS)特征进行特征匹配。...然后使用一种变换估计方法和一种变体对两幅距离图像进行配准迭代最近点(ICP)算法的研究。基于成对配准算法，提出了一种基于形状增长的多视图配准算法。...相比之下，基于匹配的自动算法直接从数据中估计初始变换，更适用于现实世界与手动场景。在此基础上，本文的研究重点是基于局部特征的全自动化距离图像配准。 二 相关工作 ?...第一个任务是恢复输入范围图像之间的重叠信息，第二个任务是在任意两个重叠的范围图像之间计算刚性变换，首先将基于自旋图像的两两粗配准算法应用于所有对范围图像，构造了一种基于自旋图像的粗糙配准算法模型图，然后在这个图中搜索生成树...它还应该对小的重叠区域稳健，噪音，变化的网格分辨率和其他麻烦。在本节中，将介绍一种基于RoPS的成对注册满足这些条件的算法。该算法包括四个部分：RoPS特征提取、特征匹配、鲁棒变换估计和精细配准。
针对汽车涂料固有的缺陷特征，通过改进MobileNet-SSD网络的特征层，优化边界框的匹配策略，提出了一种改进的MobileNet-SSD算法，用于油漆缺陷的自动检测。...吴松林等人提出了一种基于Siam网络的按钮缺陷相似度检测方法。利用专门设计的损失函数Siam网络，实现了自动样本提取和相似度测量，并将其应用于实际的机器视觉系统。...筛选出正、负样本后，从深层网络中拿出对应的样本的分类预测值与偏移预测值，与真值计算分类和偏移的损失。 本文方法 提出了一种改进的MobileNet-SSD算法，用于车身油漆的缺陷检测。...1.3 生成汽车油漆缺陷数据库 为了验证所提出的离线数据增强算法的有效性，建立了三个数据集用于比较实验，分别是测试数据集，传统方法获得的扩展训练集和提议数据增强算法获得的扩展训练集。...原始纵横比非常适用于PASCAL VOC2017数据集，但不适用于油漆缺陷的检测。因此，采用K-均值聚类算法对油漆数据库中缺陷区域的长宽比进行聚类，以获得合适的长宽比来检测车身油漆缺陷。
然而，已经表明它们在诸如医学图像分割等具有挑战性的问题上仍然存在局限性。成功率较低的主要原因在于图像中物体尺寸的减小。在本文中，作者通过循环协作框架 CyCoSeg 克服了这一限制。...所提出的框架基于深度主动形状模型 (D-ASM)，它提供有关对象形状的先验信息，以及语义分割网络 (SSN)。...这两个模型通过相互影响协作以达到所需的分割：SSN 通过期望最大化公式帮助 D-ASM 识别图像中的相关关键点，而 D-ASM 提供指导 SSN 的分割建议。重复这个循环，直到两个模型收敛。...广泛的实验评估表明 CyCoSeg 提高了基线模型的性能，包括几个流行的 SSN，同时避免了重大的架构修改。...作者的方法的有效性在两个基准数据集的左心室分割上得到了证明，本文的方法在分割精度方面取得了最具竞争力的结果之一。此外，它的泛化在 CT 扫描中的肺部和肾脏分割中得到证明。
最常用的方法包括 （i） 幅值或功率的协方差（即幅值包络相关、功率相关、功率-功率耦合 [PPC]）；(ii) 相位同步（锁相值 (PLV)或循环相关 (CCorr)测量）；(iii) 基于相干性来测量功率和相位相似性的指标...如果选择将用于重新参考的通道（例如，用于链接乳突方法的 TP10）进行插值，则 GUI 将显示一条警告消息。一旦为成人数据选择了不良通道，婴儿数据的就会进行相同处理。...尽管 ICA 算法适用于成人数据，但可能需要对成分进行仔细的目视检查，以验证婴儿数据中的眼球运动成分。在这种情况下，用户应该有一些识别眼球运动伪影的经验。...四种方法分别是：(1) 最小-最大阈值：算法检查段内的最小值或最大值是否超过默认值+ -75μV，本文的示例数据使用的是这种方法。...然而，与静止状态条件相比，自由发挥条件下更强的功率和锁相关联的一种解释可能是自由发挥条件显示出更快速的功率瞬态波动。
一种用于决策（decision-making）的系统架构 前言 大数据（big data）时代 什么是大数据 Gartner 是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合...麦肯锡 一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。...适用于大数据的技术，包括大规模并行处理（MPP）数据库、数据挖掘、分布式文件系统、分布式数据库、云计算平台、互联网和可扩展的存储系统。...随之兴起的数据挖掘、机器学习和人工智能等相关技术，可能会改变数据世界里的很多算法和基础理论，实现科学技术上的突破。...分析应用过程 2002 年，Bill 提出了一种用于决策的非常有用的架构，称之为“分析应用过程”。由五个阶段构成： 1.发表报告（报表）。 2.识别异常。 3.判定因果要素。
一、主要内容 本文介绍了一种用于语义图像分割的轻量级结构LiteSeg。...论文探索了一个新的更深层的Atrous Spatial Pyramid Pooling module (ASPP)，并应用了长短残差连接以及深度可分离卷积，从而得到了一个更快、更有效的分割模型。...以MobileNetV2为主干网的LiteSeg模型，在Cityscapes数据集上针对640×360分辨率的图像以每秒161帧的速度，达到了67.81%的mIoU精度。...二、创新点 基于编解码结构、Atours Spatial Pyramid Pooling (ASPP)、空洞卷积和深度可分离卷积，论文设计了一种能够适应任何backbone的LiteSeg结构。...详细来说主要有两点： 1、提出了一种实时有竞争力的网络结构，并用三种不同的backbone Darknet19、MobileNetV2和ShuffleNet进行了测试，在Cityscapes数据集上实现了
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 FTP协议是一种用于什么的协议 FTP（File Transfer Protocol，文件传输协议） 是 TCP/IP 协议组中的协议之一。...扩展资料 FTP协议的任务从一台计算机将文件传送到另一台计算机，它与这两台计算机所处的位置、联接的方式、甚至是是否使用相同的操作系统无关。...默认情况下FTP协议使用TCP端口中的 20和21这两个端口，其中20用于传输数据，21用于传输控制信息。...扩展资料 工作方式 FTP支持两种模式，一种方式叫做Standard (也就是 PORT方式，主动方式)，一种是 Passive(也就是PASV，被动方式)。...在传送数据的时候，服务器端通过自己的TCP 20端口连接至客户端的指定端口发送数据。 FTP server必须和客户端建立一个新的连接用来传送数据。
本文介绍一种使用脚本自动获取 Unsplsh 精美图片并设置为桌面的方法，最终效果为命令行使用一条指令达到上述效果。理论上说，本文原理可用于所有 Gnome 桌面环境的 Linux 发行版。...GNOME（/ɡˈnoʊm/或/ˈnoʊm/）是一个完全由自由软件组成的桌面环境。它的目标操作系统是Linux，但是大部分的BSD系统亦支持GNOME。...GNOME是由志愿贡献者和受雇贡献者组成的GNOME计划开发，其最大的公司贡献者为红帽公司。它是一个为开发软件框架、基于这些框架来开发客户端软件及协调软件翻译和开发无障碍软件的项目。...GNOME最初是GNU网络对象模型环境（GNU Network Object Model Environment）的缩写，但是已经被废弃了。是GNU计划的一部分，并且是由志愿者开发的。...，这里获取的是 1920*1080 分辨率，关键词为 nature,water 的壁纸。
简读分享 | 陈兴民 编辑 | 乔剑博 论文题目 Uformer: A General U-Shaped Transformer for Image Restoration 论文摘要 本文提出了一种有效的基于...首先，文章介绍了一种新的局部增强窗口(Lewin)转换块，它的执行是基于非重叠窗口的自注意力，而不是全局自注意力。该算法在捕捉局部背景的同时，显著降低了高分辨率特征图的计算复杂度。...其次，作者以多尺度空间偏差的形式提出了一种可学习的多尺度恢复调制器来调整Uformer解码器的多层特征。文中的调制器展示了在各种图像恢复任务中恢复细节的优越能力，同时引入了边际额外参数和计算成本。...在这两种设计的支持下，Uformer具有捕获本地和全局依赖关系上有着出色的能力，可用于图像恢复。...为了评估文中的方法，作者在几个图像恢复任务上进行了大量的实验，包括图像去噪、运动去模糊、离焦去模糊和去模糊。在没有花里胡哨的情况下，Uformer能够达到甚至超过SOTA。
JavaScript 是一种以其异步功能而闻名的语言，在处理异步操作时尤其表现出色。随着 async/await 语法的出现，处理异步代码变得更加简单和可读。...1.For循环传统的 for 循环是迭代一系列元素的最直接的方法。与 async/await 结合使用时，它允许顺序执行异步任务。...For…Of 循环for...of 循环是一种更现代的方法，特别适合迭代可迭代对象，例如数组或字符串。它更干净，并且可以与 async/await 无缝协作。...3.forEach方法虽然 .forEach() 是一种流行的迭代数组元素的方法，但它不能直接与 async/await 配合使用，因为 .forEach() 不会等待 Promise 解决。...如果需要顺序执行，这可能是不可取的。4.While循环while 循环对于事先未知迭代次数的情况很有用。通过async/await，它可以以顺序的方式处理异步操作。
它可以通过图像输入来学习“现实世界”的模型，并利用规则来进行成功的决策。PlaNet可以解决各种各样基于图像的控制任务，就最终的性能而言，其比那些基于非模型的代理的数据效率平均要高50倍。...通过这样压缩图像集，代理可以自动的学习更多的抽象概念（比如物体的位移和速度），这使得代理可以更加容易的进行预测，而不是非要获取沿程的图像。 ?...为了训练一个准确的隐藏动态模型，我们引入了： 循环状态空间模型： 隐藏动态模型同时包含确定性的和统计性的分量，这允许其对可靠决策所需的各种可能的条件进行预测，同时对过往的信息进行记忆。...手指旋转任务，需要预测两个独立的物体，以及它们之间的相互作用。 猎豹执行一项任务，该任务要考虑与地面的接触，这很难精确预测，因此需要一种能够预测多种可能的模型。...代理观察前5个帧作为上下文来推断任务和状态，并在给定操作序列的情况下提前准确地预测50个步骤。 结 论 我们的研究展示了可用于构建自主RL代理的隐藏动态模型的应用可行性。
pdf是互联网上第二大使用的数据格式，占信息的2.4%，经常用于文档传递。尽管它们被广泛使用，但从PDF文件中提取信息可能很困难，特别是在处理像科学研究文章这样高度专业化的材料时。...Meta AI的一组研究人员推出了一种名为Nougat的解决方案，它代表“Neural Optical Understanding for Academic Documents”。...Nougat基本上是一个基于Transformer的模型，用于将文档页面的图像(特别是来自pdf的图像)转换为格式化的标记文本。...数据集创建管道:描述了一种构建数据集的方法，将PDF文档与其相关的源代码配对。这种数据集开发方法对于测试和改进Nougat模型至关重要，也可能对未来的文档分析研究和应用有用。...仅依赖于页面的图像:也就是说这个模型只要pdf的截图就可以了，这使得它成为一种灵活的工具，可以从各种来源提取内容，即使原始文档没有数字文本格式，也可以使用扫描的纸张和书籍进行处理。
循环 循环可以让很多数据处理的工作变得简单。透过循环，也可以让FME魔板更加简洁！ 在之前的推送使用FME沿线生成点（二）中，使用了循环来沿着线来均匀的生成点。...今天，我们使用另一种方式来完成相同的操作啊！...思路如下： 1、使用Creator生成一条线，参数：((0,0),(10,0))，并添加NUM字段； 2、使用Python，通过循环生成所需参数； 在这里，首先计算要生成的点数、分割比例，与生成间隔；...使用Snipper生成，设置方式与之前的推送基本一致。 运行概览： ?...虽然FME自带循环也可以，不过，有没有觉得这种方式更优雅呢？? 各位，周末愉快！
作为一种用于深度学习的数据选择方法，其可以在保证识别准确率的同时，有效地提高深度学习中计算效率。...在最近ICLR 2020的工作中(https://openreview.net/pdf?id=HJg2b0VYDr)，我们提出了一种将数据选择速度提高多达41.9倍的方法。...我们使用一种规模较小、精度较差的模型作为规模较大目标模型的低代价的代理，并用此来选择用于训练的“核心”数据。...粗体的加速表明使用相同模型来进行选择和使用最终预测的基准方法的设置不是误差较低就是误差在平均top-1误差的1 std之内。在整个数据集中，SVP加快了数据选择速度的同时没有显著增加最终结果的误差。...特别是在CIFAR10上，小规模代理模型删除了50％的数据，但不会影响在子集上训练的更大、更准确的模型的最终准确性。
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