CDP 运营数据库 (COD)是由 Apache HBase 和 Apache Phoenix 提供支持的实时自动扩展运营数据库。它是在 Cloudera 数据平台 (CDP) 公共云上运行的主要数据服务之一。您可以从CDP 控制台访问 COD 。
trace是内核自带的工具，相比于perf工具，trace只管抓trace数据并没有分析，perf在trace数据分析方面做出了很多成果。 但是我们现在就想看一下底层多调用关系，所以使用trace抓一下数据是非常有必要的，还可以分析一下驱动性能。
本教程将教你如何使用dlib和Python执行目标跟踪（object tracking）。阅读今天的博客文章后，你将能够使用dlib实时跟踪视频中的目标。
Web浏览器各种各样。每个人的创建方式都不一样，因为有些人比其他人安全得多。任何重视其在线隐私和安全性的人都应使用能够保护其安全，不会在其上充斥不必要的广告且浏览速度快的浏览器。
Web Scraping，也称为数据提取或数据抓取，是从网站或其他来源以文本、图像、视频、链接等形式提取或收集数据的过程。
“华尔街日报”记者调查了大约80个在App Store中被推荐为“我们喜欢的应用程序”的iOS应用程序。他们发现这些软件都使用第三方跟踪器收集有关用户的数据，平均每个应用程序有四个跟踪器。
Ftrace设计作为一个内部的tracer提供给系统的开发者和设计者，帮助他们弄清kernel正在发生的行为，它能够调式分析延迟和性能问题。对于前一章节，我们学习了Ftrace发展到现在已经不仅仅是作为一个function tracer了，它实际上成为了一个通用的trace工具的框架
哈喽，大家好，今天我将和你一起研读CV领域中一篇2021 CVPR的论文《SiamMOT: Siamese Multi-Object Tracking》，该篇论文由Amazon亚马逊研究团队发布。我将按照论文内容格式，给大家梳理论文中每一部分的内容精华。闲言少叙，我们进入正题：
随着 DevOps 的出现频率越来越高，很多企业都在蠢蠢欲动，想要设计和开发 DevOps 平台。工欲善其事必先利其器，本文为大家总结了 DevOps 各个阶段可以选择的工具，也许 DevOps 平台的技术选型在这一篇文章中就可以完成。
BugHerd 是一个基于 Web 的问题跟踪项目管理工具。这个工具能够捕捉问题的屏幕截图，其中包括正在注释的确切的 HTML 元素。它使你的团队和客户能够报告 bugs 和管理所有的沟通，以便直接在你的站点上解决这些问题。
作者 | Netflix 技术博客 译者 | 刘雅梦 策划 | 蔡芳芳 借助最新的数据网格平台（Data Mesh Platform），Netflix Studio 中的数据移动进入到了一个新阶段。这种配置驱动的平台在创建新管道时显著地缩短了前置时间，同时提供了新的支持特性，比如端到端的模式演进（schema evolution）、自助式 UI 和安全数据访问等。 1背景 未来几年，Netflix 上的大部分内容都将来自其自己的工作室（Netflix Studio）。Netflix 电影或电视据从开始宣传
在如今的在线世界，几乎所有的公司都面临它们产品中的 bugs，并且考虑如何管理这些 bugs。应该使用哪个工具？如何搭建 bug 跟踪流程？在本文中，我们将详细探讨这些问题。
如今，大量的跟踪器正在收集用户在线活动的信息。出于各种原因，我们好像已经习惯了在线服务提供商、营销机构和分析公司跟踪我们的每一次鼠标点击、社交帖子、浏览器和流媒体服务历史记录。 基于所收集信息类型的不同，跟踪器也分为不同的类型，包括广告跟踪器、分析跟踪器等等，其中大部分用于网站和内部应用程序。当然，还有更多功能的跟踪器，用于网站、内部应用程序，甚至电子邮件中。本文描述了这些跟踪器类型中的一种：网络信标，又称网页臭虫（web beacon），并揭示了网站和电子邮件中最常见的20个网络信标。 网络信标概念
本文提出了一种无监督的视觉跟踪方法。与使用大量带注释数据进行监督学习的现有方法不同，本文的CNN模型是在无监督的大规模无标签视频上进行训练的。动机是，强大的跟踪器在向前和向后预测中均应有效（即，跟踪器可以在连续帧中向前定位目标对象，并在第一个帧中回溯到其初始位置）。在Siameses相关过滤器网络上构建框架，该网络使用未标记的原始视频进行训练。同时提出了一种多帧验证方法和一种对成本敏感的损失，以促进无监督学习。由于没有bells & whistles，本文的无监督跟踪器可达到完全受监督的在训练过程中需要完整且准确的标签的跟踪器的基线精度。此外，无监督框架在利用未标记或标记较弱的数据以进一步提高跟踪准确性方面具有潜力。
随着2024年的到来，这是一个绝佳的机会来回顾一下那些对开发者们极为有用的人工智能（AI）工具。这些工具可以帮助我们在新的一年中提升开发流程。
1 Google Analytics GA向window暴露一个名为ga()的全局函数，ga()函数以参数格式、数目来分发不同的行为。这种模式的好处是API单一，不易混淆。但是缺点同样明显，在调用ga()时需要谨慎处理参数，包括格式、数目、名称等，推荐使用fieldsObject的方式调用，比如： ga('send', { 'hitType': 'pageview', 'page': '/home' }); 而不是 ga('send', 'pageview','/home'); GA的API总体分为
SniperPhish是一款专为渗透测试人员以及安全研究专家设计的网络钓鱼研究工具，其主要目的是为了通过模拟真实场景中的网络钓鱼攻击来提升用户的安全保护意识。SniperPhish可以将研究人员创建的钓鱼网站和钓鱼邮件绑定在一起，以实现集中跟踪用户的行为。该工具的设计是为了帮助执行专业的网络钓鱼活动，因此请广大用户在获取到目标组织许可的情况下使用SniperPhish。
SORT 算法以检测作为关键组件，传播目标状态到未来帧中，将当前检测与现有目标相关联，并管理跟踪目标的生命周期。
应用程序故障可能由于各种原因而发生，并且有一些工具可以解决每个可能的错误源，例如日志管理工具，错误跟踪器，性能监视解决方案等。实际上，我们已经研究这个颇有几分，不同发现的方法记录在生产中，最常见的方式来解决的Java应用程序中的错误，如何以及应用监控点的工具可以检测错误帮助。
S3 是亚马逊的存储服务。这个库是 rust 实现的客户端，功能相当丰富，基本涵盖了 Amazon S3 的所有功能。
MikroTik是拉脱维亚一家从事路由器和无线ISP系统开发的企业，在过去几个月中处理了许多影响其产品操作系统的漏洞。2018年4月，研究人员发现RouterOS的一个关键漏洞，攻击一直在以惊人的速度发生，当发现一种新发现的CVE-2018-14847开发技术时，情况更糟。问题在于，尽管供应商提供了安全修复程序，但大量的MikroTik路由器仍然没有打补丁并成为自动攻击的牺牲品。犯罪分子迅速利用概念证明代码在短时间内破坏数十万台设备。
一名合格的铲屎官，还要钻研各种养宠攻略，了解汪星人、喵星人的脾气与习性，体察它们的小情绪。
本博客提供了详细的分步教程，以便使用FastText进行文本分类。为此，我们选择在Amazon.com上对客户评论进行情绪分析，并详细说明如何抓取特定产品的评论以便对他们进行情绪分析。
不同于pprof的采样分析检测，执行跟踪器是基于运行时环境，且能够知道 Go 程序在特定的时刻正在做什么。但是原理是什么呢？
计算机视觉领域中的目标跟踪是一项重要的研究任务，它涉及在视频序列中自动识别和跟踪多个感兴趣的目标。多目标跟踪（Multi-object Tracking）旨在从连续的图像帧中准确地定位和跟踪多个目标，同时保持目标的身份一致性。本文将介绍多目标跟踪的基本概念、常见的算法和应用领域。
论文《LaSOT: A High-quality Benchmark for Large-scale Single Object Tracking》详细阐述了LaSOT数据集的构造原理和评估方法，由亮风台、华南理工大学、美图-亮风台联合实验室等单位共同完成，收录于CVPR 2019。此外，亮风台另一算法成果投影AR新成果入选CVPR 2019 oral。
本文分享利用yolov4+deepsort实现目标跟踪，主要是讲解如何使用，具体原理可以根据文中的参考资料更加深入学习。目前主流的趋势是将算法更加易用，让更多人感受到视觉的魅力，也能让更多有意向从事这个领域的人才进入。但受限于某些客观的限制，比如github下载容易失败，谷歌网盘无法下载等，让部分人不得不退却。
现在，网络上有数百个新冠疫情跟踪器。首先我想知道他们把数据放在了哪里。经过研究，很快确定了两个主要来源。我最初使用了其中的一个。那就是约翰·霍普金斯大学。他们在 GitHub上发布了一些有用的csv文件。但是，那里的数据每天仅更新一次，所以我开始寻找一些实时服务。我找到了 TheVirusTracker(https://thevirustracker.com/)。我最终使用了他们的 API。他们有每个国家的摘要，但还有时间表。这对我来说更有趣。我没有找到有关请求限制的任何信息，而且似乎没有任何限制信息。
Fottify全名叫Fortify Source Code Analysis Suite，它是目前在全球使用最为广泛的软件源代码安全扫描，分析和软件安全风险管理软件，该软件多次荣获全球著名的软件安全大奖，包括InforWord, Jolt，SC Magazine，目前众多世界级的软件开发企业都在使用该软件方案在他们的开发团队中加速查找软件安全漏洞的效率，监视和
近几年内，我们比较了近5000个开源 Python 项目，并从中挑选了36个最佳项目。
发表于：2021 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA)
版本控制工具的核心是以简单的方式工作。它跟踪所做的协作更改，并确保每个协作者都知道并可以访问项目的最新版本。由于不同的项目各不相同，VCS工具也有各种产品。此外，该行业的最新趋势也在改变其部署方式。在这篇文章中，我们整理了20个最佳版本控制系统。
数据是每项技术业务的支柱，作为一个健康医疗技术平台，Halodoc 更是如此，用户可以通过以下方式与 Halodoc 交互：
原文地址：https://dzone.com/articles/7-cool-iot-apps-and-how-to-develop-one
trace.go 文件是 Go 语言标准库中 runtime 包中的一个文件，它的作用是提供对程序运行时的跟踪和分析功能。这意味着我们可以使用 trace.go 文件来收集程序的事件和操作，进而分析和优化程序的性能。
昨天PyImageSearch博主Adrian Rosebrock新发博文，使用Dlib计算机视觉库开发多目标跟踪的示例教程，代码和数据已开源。
本次笔记整理自NVIDIA 8月20日在线研讨会，原讲座标题：DEEPSTREAM SDK – ACCELERATING REAL-TIME AI BASED VIDEO AND IMAGE ANALYTICS
编者按：作者通过创建和扩展自己的分布式爬虫，介绍了一系列工具和架构, 包括分布式体系结构、扩展、爬虫礼仪、安全、调试工具、Python 中的多任务处理等。以下为译文： 大概600万条记录，每个记录有15个左右的字段。 这是我的数据分析项目要处理的数据集，但它的记录有一个很大的问题：许多字段缺失，很多字段要么格式不一致或者过时了。换句话说，我的数据集非常脏。 但对于我这个业余数据科学家来说还是有点希望的-至少对于缺失和过时的字段来说。大多数记录包含至少一个到外部网站的超链接，在那里我可能找到我需要的信息。因此
作者：沃纳•威格尔（Werner Vogels），亚马逊全球副总裁兼CTO 翻译：腾讯科技 2014年，我们见证了云计算如何推动消费产品和企业级产品领域的伟大创新，而成为不同规模组织的新常态。如今，
本文是第三十八届国际机器学习会议（ICML 2021）入选论文《向抗视觉混淆的主动目标跟踪迈进（Towards Distraction-Robust Active Visual Tracking）》的解读。
现有的视觉跟踪方法通常以图像块作为目标的参考来进行跟踪。然而，单个图像块无法提供目标对象的完整和精确的概念，因为图像的抽象能力有限并且可能是模糊的，这使得跟踪变化剧烈的目标变得困难。在本文中，我们提出了 CiteTracker，通过连接图像和文本来增强视觉跟踪中的目标建模和推理。具体来说，我们开发了一个文本生成模块，将目标图像块转换为包含其类别和属性信息的描述性文本，为目标提供全面的参考点。此外，还设计了动态描述模块来适应目标变化，以实现更有效的目标表示。然后，我们使用基于注意力的相关模块将目标描述和搜索图像关联起来，以生成目标状态参考的相关特征。在五个不同的数据集上进行了广泛的实验来评估所提出的算法，并且相对于最先进的方法的良好性能证明了所提出的跟踪方法的有效性。源代码和训练模型将在 https://github.com/NorahGreen/CiteTracker 发布。
在本文中，我们研究了跟踪可能非常复杂背景的视频中运动物体轨迹的挑战性问题。与大多数仅在线学习跟踪对象外观的现有跟踪器相比，我们采用不同的方法，受深度学习架构的最新进展的启发，更加强调（无监督）特征学习问题。具体来说，通过使用辅助自然图像，我们离线训练堆叠去噪自动编码器，以学习对变化更加鲁棒的通用图像特征。然后是从离线培训到在线跟踪过程的知识转移。在线跟踪涉及分类神经网络，该分类神经网络由训练的自动编码器的编码器部分构成，作为特征提取器和附加分类层。可以进一步调整特征提取器和分类器以适应移动物体的外观变化。与一些具有挑战性的基准视频序列的最先进的跟踪器进行比较表明，当我们的跟踪器的MATLAB实现与适度的图形处理一起使用时，我们的深度学习跟踪器更准确，同时保持低计算成本和实时性能单位（GPU）。
Mozilla Firefox 65现在可以在所有支持的平台上下载，其中一个最重要的变化涉及内容拦截器。
我会建议你以持续集成的最小定义作为开始来回答这个问题。这是一种研发实践，需要开发人员每天多次将代码集成到共享代码库中。然后通过自动构建来验证每次代码的修改，以便团队尽早发现问题。
本文主要介绍如何使用Yolo-V5 + DeepSORT实现多目标检测与跟踪。（公众号：OpenCV与AI深度学习）
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
实时音视频
即时通信 IM
