② 引入 IDS : 但是 防火墙 不能阻止所有的 入侵通信 , 这里就需要 入侵检测系统 ;
本文是对 BERT 原始论文（BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding ）的解读。
正文 缘起 1、哈喽大家中秋节（后）好呀！感觉已经好久没有写文章了，但是也没有偷懒哟，我的视频教程《系列一、NetCore 视频教程（Blog.Core）》也已经录制八期了，还在每周末同步更新中，欢迎
入侵防御系统是一部能够监视网络或网络设备的网络资料传输行为的计算机网络安全设备，能够即时的中断、调整或隔离一些不正常或是具有伤害性的网络资料传输行为。
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机器学习(Machine learning, ML)方法有可能实现临床脑电(Electroencephalography, EEG)分析的自动化。它们可以分为基于特征的方法(使用手工制作的特征)和端到端的方法(使用学习的特征)。以往对EEG病理解码的研究通常分析了有限数量的特征、解码器或两者兼而有之。对于I)更详细的基于特征的EEG分析，以及II)两种方法的深入比较，我们首先开发了一个全面的基于特征的框架，然后将该框架与最先进的端到端方法进行比较。为此，我们将提出的基于特征的框架和深度神经网络(包括EEG优化的时间卷积网络(temporal convolutional network, TCN))应用于病理性和非病理性EEG分类。为了进行强有力的比较，我们选择了天普大学医院(Temple University Hospital, TUH)的异常EEG语料库(2.0.0版)，其中包含大约3000个EEG记录。结果表明，所提出的基于特征的解码框架可以达到与现有深度神经网络相同的精度。我们发现这两种方法的准确率都在81%到86%的范围内。此外，可视化和分析表明，这两种方法使用了相似的数据方面，例如，在颞叶电极位置处的delta和theta波段功率。我们认为，由于临床标签之间的不完全一致性，目前的二值EEG病理解码器的准确率可能达到90%左右，并且这种解码器已经在临床上有用，例如在临床EEG专家很少的领域。我们提出的基于特征的框架是开源的，从而为EEG机器学习研究提供了一个新的工具。本文发表在Neuroimage杂志。
近年来，深度神经网络模型在计算机视觉识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了巨大的成功。但是受限于较高的计算复杂度和较大的存储需求，深度模型的部署在有限资源设备上面临着诸多挑战，因此相继出现了各种模型压缩和加速技术。其中知识蒸馏是一种典型的方法，它能从一个大的教师模型中学习到一个小的学生模型，受到了工业界和学术界的广泛关注。
经典的特征匹配算法有SIFT、SURF、ORB等，这三种方法在OpenCV里面都已实现。SURF基本就是SIFT的全面升级版，有 SURF基本就不用考虑SIFT，而ORB的强点在于计算时间，以下具体比较：
机器之心报道 编辑：小舟、杜伟 如何解释深度神经网络对于人工智能的发展具有重要的作用，也吸引了越来越多学界和业界人士的注意。在这篇长达 134 页的博士论文中，一位来自牛津大学的计算机科学博士生对这一课题进行了深入的探讨，带我们走进深度神经网络的世界。 近年来，深度神经网络正在计算机视觉、自然语言处理和语音识别等多种领域发挥着重要作用，推动了人工智能的发展。但是，深度神经网络仍存在一些局限性，例如这些模型的决策过程通常无法向用户解释。 但同时，在医疗、金融、法律等各个领域，了解人工智能系统决策制定背后的原因
实体抽取（Named Entity Recognition, NER）技术，在自然语言处理（NLP）领域中占据着不可或缺的地位。它的主要任务是从文本中识别出具有特定意义的实体，例如人名、地点、组织机构名等，这对于理解和分析大量未结构化的文本数据至关重要。深入理解实体抽取技术不仅仅是掌握其基本原理和应用方法，更是要深挖其技术细节、挑战以及面对这些挑战时的创新解决方案。
其中.Net Framework框架主要以如何引入AutoFac作为容器以及如何运用AuotoFac为主，.Net Core框架除了研究引入AutoFac的两种方式，同时也运用反射技巧对其自带的DI框架进行了初步封装，实现了相同的依赖注入效果。 项目架构如下图：
（1）亮度恒定，就是同一点随着时间的变化，其亮度不会发生改变。这是基本光流法的假定（所有光流法变种都必须满足），用于得到光流法基本方程；
特征码定位技术的应用非常广泛，我们所熟知的杀毒软件的查杀原理多半是基于特征码定位技术实现查杀的，在外挂技术领域特征码定位主要用于，版本的通杀，制作一键基址获取器，动态地址的定位等。
Filter（筛选法）通过分析特征子集内部的特点来衡量特征的分类能力，与后面的采用何种分类器无关，这类方法通常需要评价特征相关性的评分函数和阈值判别法来选择出得分最高的特征子集。通过文献调研，根据选择特征子集方式的不同，可以继续划分为基于特征排序（Feature Ranking）和基于特征空间搜索(Space Search)两类。
缘起 1、哈喽大家中秋节（后）好呀！感觉已经好久没有写文章了，但是也没有偷懒哟，我的视频教程《系列一、NetCore 视频教程（Blog.Core）》也已经录制八期了，还在每周末同步更新中，欢迎大家多多指教。 2、除此之外呢，我也在平时的时间帮朋友开发了一个小项目，就是使用 .net mvc+vue+ele+mongo 框架写的项目，之前一直想着用mvc结合着vue写，这次也终于上手了，不过是一个小的demo，因为是朋友的项目，所以就不开源了。 言归正传，👉 从2018年8月就开始听说 netcore 要
虽然最近基于proposal的CNN模型在目标检测方面取得了成功，但是由于小兴趣区域(small region of interest, RoI)所包含的信息有限且失真，小目标的检测仍然比较困难。解决这一问题的一种方法是使用超分辨率(SR)技术来增强小型roi的特性。我们研究如何提高级的超分辨率特别是对小目标检测,并发现它的性能可以显著提高了(我)利用适当的高分辨率目标特性作为SR的训练监督信号模型和(2)匹配输入的相对接受训练领域对低分辨率的特性和目标高分辨率特性。我们提出了一种新颖的特征级超分辨率方法，它不仅能正确地解决这两个问题，而且可以与任何基于特征池的检测器集成。在我们的实验中，我们的方法显著提高了Faster R-CNN在清华-腾讯100K、PASCAL VOC和MS COCO三个基准上的性能。对于小目标的改进是非常大的，令人鼓舞的是，对于中、大目标的改进也不是微不足道的。因此，我们在清华-腾讯100K上取得了最新的技术水平，在PASCAL VOC和MS COCO上取得了极具竞争力的成绩。
本文介绍AOP编程的基本概念、Castle DynamicProxy（DP）的基本用法，使用第三方扩展实现对异步（async）的支持，结合Autofac演示如何实现AOP编程。
—在VO或VSLAM系统中保持性能（精确度和鲁棒性）和效率（延迟）的取舍是一个重要的课题。基于特征的系统展现了良好的性能，但由于显式的数据关联有更高的时延；直接和半直接系统低时延，但在一些场景不适用，比基于特征的系统精度低。本论文旨在为基于特征的视觉SLAM提高性能效率，提出了一个主动的地图到图像帧的特征匹配算法：特征匹配和一个需要评分的子矩阵选择联系起来，经过仿真，用Max-logDet矩阵评分有最好的表现。对于实时的适用性，调研了线性时间选择（deterministic selection）和随机加速（randomized acceleration）的组合。本文提出的算法用于了基于特征点的单目和双目SLAM系统。在多个数据集的表现可量化地表明不降低鲁棒性前提下可减少时延。
大家好，我是架构君，一个会写代码吟诗的架构师。今天说一说.Net Core + DDD基础分层 + 项目基本框架 + 个人总结「建议收藏」,希望能够帮助大家进步!!!
论文提出了一个创新的用于SLAM的半直接算法，结合了直接法和基于特征法的互补优势。算法将直接里程计和基于特征的SLAM松耦合，实现了3各层次的平行优化：（1）光度BA（联合优化了局部结构和运动）；（2）几何BA（细化了关键帧位姿和关联的特征地图点）；（3）位姿图优化以实现全局地图一致性（出现在回环中）。论文提出的算法在多个数据集上得到验证，结果表明，提出的系统在整体精度和鲁棒性上由于最先进的单目里程计和SLAM系统。
系统权限管理、工作流是企业应用开发中很常见的功能，虽说开发起来难度不大，但是假如从零开始开发一个完整的权限管理和工作流平台的话也是比较耗费时间的。今天推荐一款.NET开源且好用的权限工作流管理系统（值得借鉴参考和使用）：OpenAuth.Net。
作者|袁峻峰 编辑|bian zheng 本文系大数据文摘获作者授权发布，转载具体要求见文末 ◆ ◆ ◆ 摘要 哲学是各类学科的升华版，本篇文章将借多年前福柯的《词与物》[1]中的哲学立场，讨论个
SolidWorks是一款专业的三维CAD软件，针对工业设计和机械制造等领域，它具备许多独特的功能，可以帮助用户更轻松、高效地进行3D建模和设计。本文将通过举例法来介绍SolidWorks的几个重要功能，并探讨它们在实际应用中的价值。
上一届国际计算机视觉大会ICCV，成为了深度学习技术的主场，但在我们宣布卷积神经网络的全面胜利之前，让我们先看看计算机视觉的，非学习几何方面的进展如何。同步定位与地图构建可以说是机器人学领域最重要的算法之一，在计算机视觉和机器人研究社区完成了一些开创性的工作。本文将总结来自 ICCV 实时 SLAM 的未来研讨会的要点。
在非常有限的内存和计算能力的条件下实现准确定位是下一代汽车序列的一大挑战。本文提出了基于几何图元的定位算法，该几何图元的表示形式紧凑，对于其他任务（如规划和行为生成）更有价值。这些图元缺乏独特的签名，这使得检测和地图元素之间的关联非常不明确。我们通过在线构建局部地图来避免传递过程中的歧义，这对于提高运行效率至关重要。此外，我们基于鲁棒的位姿图优化引入了一种新的框架来融合与里程计观测的关联。
深度学习的最新进展很大程度上依赖于诸如卷积网络（CNN）[ 18 ] 和循环网络（RNN）[ 14 ] 之类的架构及注意力机制 [ 1 ]。这些架构虽然具有较高的表征能力，但由于其内置的「先天优势」，它们主要在网格状或顺序结构上运行。因此，CNN 和 RNN 在很大程度上依赖高表达能力来模拟复杂的结构现象，抵消了它们没有明确利用结构和图形表征的事实。
企业管理系统一般包含后台管理UI、组织机构管理、权限管理、日志、数据访问、表单、工作流等常用必备功能。下面收集的几款优秀开源的管理系统，值得大家入门学习。如有新的优秀项目，我会不断补充。
有小半年没写博客了，今年以来，感觉格外忙，再者，这半年代码写得相对少，做项目管理、出差、琐事多了，实在是惭愧。Java、前端、SQL还撸了一些，.NET好少了。幸得最近，争取了个公众号项目过来练练手，不然生分了。同时，项目里也算是整合了一些之前的想法，算是一些实践吧，这里聊做记录。
📷 （源自：https://neters.club） 一觉醒来Github改版了，我个人还是挺喜欢的🎉。 还有两个月就是老张做开源两周年了，时间真快，也慢慢的贡献了很多的开源作品，上边的是主要的七个作品，总star数约3500，虽称不上精品，而且有时候被感觉很low，只能做初学者的入门教程，不适合进大雅之堂，who cares🙃。 趁着这个时间，最终还是打算把春节期间开发的学生成绩管理系统开源吧。 （地址：https://github.com/anjoy8/Student.Achieve.Manager）
选自National Science Review 作者：张宇、杨强 机器之心编译 参与：Panda 多任务学习是一个很有前景的机器学习领域，相关的理论和实验研究成果以及应用也在不断涌现。近日，香港科技大学计算机科学与工程系的杨强教授和张宇助理教授在《国家科学评论（National Science Review）》2018 年 1 月份发布的「机器学习」专题期刊中发表了题为《An overview of multi-task learning》的概述论文，对多任务学习的现状进行了系统性的梳理和介绍。机器之心
机器之心专栏 机器之心编辑部 推荐算法的可解释性近年来受到工业界和学术界的广泛关注。尽管人们提出了很多模型，但如何合理地评价算法产生的推荐解释一直是人们讨论的焦点。 目前可解释推荐算法的评价有诸多限制，如解释的真值不是由真实用户标注，通常只基于单一的某个方面评估解释质量，评估策略难以统一等。 为了进一步推动可解释推荐领域的发展，来自中国人民大学和华为的研究者联合构建了一个新的可解释推荐数据集——REASONER (Real Users Labeled Multi-aspect Explanations fo
术前和术中成像之间的多模态图像配准能够在许多手术和介入任务中融合临床重要信息。磁共振成像 (MR) 和经直肠超声 (TRUS) 图像的配准有助于精确对准前列腺和其他解剖结构，例如在引导前列腺活检期间作为定位相关解剖和潜在病理目标的标准，以及用于前列腺活检和局部治疗/干预计划的方法或决策支持，可以说已经将前列腺癌患者护理转变为侵入性更小、更局部化的诊断、监测和治疗途径。尽管在过去二十年中取得了巨大进步，但该应用程序仍然面临挑战。首先，来自大量患者队列的配对 MR 和 TRUS 数据并未在临床实践中常规存储，而且公开数据稀缺且质量低下。其次，在两张图像上注释解剖和病理标志（对于表示相应位置进行验证至关重要）需要来自泌尿学、放射学和病理学等多个学科的专家领域知识和经验。
OpenAuth.Net.landv分支之旅开始制作CRM系统 这个事件的由来是因为没有一个统一的会员卡平台系统，目前需要连接三家酒店会员系统，由于三家酒店使用了三种酒店管理系统，彼此之间的耦合低。三家软件直接制作接口也能使用，但是要考虑接入其他系统所以就有了这个OpenAuth.Net.landv分支之旅。 OpenAuth.Net是一个开源的权限工作流快速开发框架。框架基于Martin Fowler企业级应用开发思想及全新技术组合（Asp.Net MVC、EF、AutoFac、WebAPI、Swagge
总结一篇综述《Knowledge Distillation A Survey》中的内容，提取关键部分以及感兴趣部分进行汇总。这篇是知识蒸馏综述的第一篇，主要内容为知识蒸馏中知识的分类，包括基于响应的知识、基于特征的知识和基于关系的知识。
图像配准是计算机视觉领域的一个基础步骤。在本文深入探讨深度学习之前，我们先展示一下 OpenCV 中基于特征的方法。
在快速发展的人工智能领域中，有效地利用大型语言模型（LLM）变得越来越重要。然而，有许多不同的方式可以使用大型语言模型，这可能会让我们感到困惑。实际上，可以使用预训练的大型语言模型进行新任务的上下文学习并进行微调。
（1）图像配准(Image registration)是将同一场景拍摄的不同图像进行对齐的技术，即找到图像之间的点对点映射关系，或者对某种感兴趣的特征建立关联。
人脸识别技术作为一种生物识别技术，在过去几十年中经历了显著的发展。其发展可以分为几个主要阶段，每个阶段都对应着特定的技术进步和应用模式的变化。
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去年时候，写过一篇《Vue2.0 + Element-UI + WebAPI实践：简易个人记账系统》，采用Asp.net Web API + Element-UI。当时主要是为了练手新学的Vue及基于Vue的PC端前端框架Element-UI，所以文章重点放在了Element-UI上。最近，从鹏城回江城工作已三月有余，人算安顿，项目也行将上线，算是闲下来了，便想着实践下之前跟进的.net core，刚好把之前练手系统的后端给重构掉，于是，便有了此文。
每次都想找个权威的图像匹配的综述看看。但看的论文零零散散，每家都说自己方法如何如何的好，其实我都半信半疑的，希望中国的研究学者能够脚踏实地的务实的多做点实事，牛顿说我成功是因为站在巨人的肩上。我是菜鸟，我希望能站在大鸟的身上，展翅飞翔。
说接上文，上回说到了《八 || API项目整体搭建 6.3 异步泛型+依赖注入初探》，后来的标题中，我把仓储两个字给去掉了，因为好像大家对这个模式很有不同的看法，嗯~可能还是我学艺不精，没有说到其中的好处，现在在学DDD领域驱动设计相关资料，有了好的灵感再给大家分享吧。
目前网上能搜到的讲特征工程方法基本都是教材里的那一套：缺失值填充，归一化，category特征one-hot，降维等等。但是指望靠这些提升模型性能是远远不够的，特别是对强大的xgb/lgb上述方法几乎是毫无意义。也有一些文章总结了特定业务的特征工程，但是对其他任务也没有泛化能力。
在.NET上现在存在许多的依赖注入容器, 我也在实践中使用过Castle Windsor、StructureMap、Autofac 、Unity。这些容器的简要介绍可以参看： IoC in .NET part 1: Autofac IoC in .NET part2: StructureMap IoC in .NET part 3: Ninject 2 beta IoC in .NET part4: Spring.NET IoC in .NET part 5: Using CastleWindsor con
几天前一篇arXiv新上论文《Face Recognition: From Traditional to Deep Learning Methods》，对人脸识别技术发展经历的几个时期进行了分类，为我们展开了计算机视觉中最为活跃的人脸识别技术发展波澜壮阔的四十年。
来源：专知本文为论文，建议阅读5分钟我们提出了一种基于特征纯化的视线估计算法。 视线估计算法基于用户的面部图片计算其视线方向。然而，面部图片中除包含有效的人眼区域信息外，仍包含众多的视线无关特征，如个人信息、光照信息。这些视线无关特征损害了视线估计的泛化性能，当使用环境更改时，视线估计算法的性能也会出现大幅度的下降。在本工作中，我们提出了一种基于特征纯化的视线估计算法，算法利用对抗训练实现了视线特征的纯化。在纯化过程中，算法保留了视线相关特征而消除视线无关特征。通过利用此特征纯化算法，方法在多个数据集上达
共面性检测网络为解决这一问题提供了新的思路，并能够显著提升三维场景重建的质量。目前这项研究工作已被欧洲计算机视觉大会 (ECCV 2018) 收录，并被邀请赴会进行口头报告 (Oral Presentation)。
【原文】 Dependency Injection with ASP.NET Web API and Autofac，以下为摘要： 在ASP.NET Web API里使用Autofac 通过NuGet安装Autofac.WebApi。（Nuget会安装依赖的Autofac.dll)。 PM > Install-Package Autofac.WebApi 引用如下命名空间。 using Autofac; using Autofac.Integration.WebApi; 代码配置Autofac 可参看ht
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