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沙盒inky的一大分析:Logo识别

在安全领域Logo识别的应用也很广泛,例如敏感信息挖掘,垃圾邮件过滤等方面都有涉Logo识别相的应用。2020年RSA沙盒中inky公司在恶意邮件识别系统中也用到了这一。 实际上Logo识别和目标检测(Object Detection)是非常相的,于目标检测学上研究的时间已经超过20年。 现在主流的目标检测方法包括RCNN,FRCNN,SSD,YOLO等,这些算法在神经网络结构上不断,从two stage到one stage,算法已经在业界的得到了应用验证。 因此Logo识别算是一种特殊的目标检测算法的应用。本文希望通过对目标检测的介绍出发,然后介绍Logo识别的方法,向读者介绍其原理应用。 四、总结随着深度学习的发展,目标检测在学届和业界都取得了很大的突破。越来越多商业化的AI平台都集成了目标检测相,Logo识别就是一个具备商业价值的落地应用场景。

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6G太赫兹

... 76G一项——太赫兹到光纤的转换... 7原理介绍.... 7方案分析——使用超宽带等离子体调制器的无线通信中的太赫兹到光纤的转换.... 76G概念6G(第六代无线)是5G蜂窝的后继者 基于区块链的网络去中心化被认为是简化网络管理并在6G中提供令人满意的性能的。 在与6G有的所有工作中,太赫兹通信、人工智能(AI)和可重配置的智能表面是最引人注目的想法,它们被视为无线通信中的革命性。 从算法的角度来看,机器学习对于实现基于AI的6G尤其重要6G受香农限制的限制,很难大规模提高6G的频谱效率。相反,应大大增强6G通信的安全性,保密性和隐私性。 类似地,将计算昂贵的基带(BB)信号的数字处理转移到大型数据中心等集中地的概念提供了前所未有的网络可伸缩性、资源的灵活和高效共享以改进的网络弹性。

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    zbar源码分析--优化策略

    前面一篇文章已经说过zbar中QR的解码流程,现在这里主要介绍一些和专注优化策略上的建议:仿射变换:已知三个:(x1,y1)、(x2,y2)、(x3,y3),原为(x1,y1),映射到(0 而用最小二乘法,只需要估算相参数(复杂度为n,n为数),另外还可以将浮数运算改为整数运算。直线的参数形式为Ax + By + C=0,采用这个样的参数形式就可以不用考虑斜率不存在时的情况。 Ransac是要找到判断不是集中的的判定规则,对于拟合直线来说,先取两个,认为所有的都在这两个拟合的直线上,然后根据判定规则加入第三个,第四个等等。 二、读取25个的网格数据;计算的中心与上面的网格中心的偏移,将偏移与模版对应相加,读取的数据位保存在一个32位整型数据的二进制中。 每当边缘数增加14时,重拟合直线,修正直线扫描的相参数,例如扫描的步长。

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    机器人解析前沿应用盘

    在科界,科学家会给每一个科语一个明确的定义,但机器人问世已有几十年,机器人的定义仍然仁者见仁,智者见智,没有一个统一的意。原因之一 是机器人还在发展,的机型,的功能不断涌现。 根本原因主要是因为机器人涉到了人的概念,成为一个难以回答的哲学问题。就像机器人一词最早诞生于科幻 小说之中一样,人们对机器人充满了幻想。也许正是由于机器人定义的模糊,才给了人们充分的想象和造空间。 这一过程是可逆的:如果电荷从负转 正,液态金属就会重成为球状。更改电压大小还可以调整金属表面张力和金属块粘度,从而令其变为不同结构。?机器人生物行走一代微型生物机器人能收缩肌肉。 机器人透视据国外媒体报道,目前,美国加州大学最研制一款具有“透视眼”能力的机器人,在两个机器人之间释放无线信号,通过测量信号强度的变化,将观察发现墙壁内部的物体。 此次麻省理工学院东北大学联合研究团队开发的“机器人手指传感器”突破了此前机器人手部节不灵敏等限制,甚至比人类手指更加灵活敏感,因此受到了各界瞩目。

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    前端开发,杂烩

    这里总结一下 WEB 前端面试的常见问题,同时这些问题也是对一些基础的概念和思想的理解。对这些基本知识的掌握程度和深度决定了你的层级。 它是页面中的一块渲染区域,并且有一套渲染规则,它决定了其子元素将如何定位,以和其他元素的系和相互作用。 在 HTTP1.1 协议下一般是6个,最多不超过8个;29、你觉得哪些网站前端比较好,这些网站的架构怎样? 31、你了解后端么,前后端一般是怎么配合的? 流应用建立在 H5+ 这一突破性之上,通过强化 HTML5 使其达到原生 App 的功能和体验,并辅以类似流媒体的边用边下发行,这2项是流应用诞生的

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    5G混合网络

    蜂窝网络与以太网的融合频谱资源,功率分配算法遗传算法,参数迭代D2D网络(Device-to-device)无线异构网络计算卸载模型(算法)云计算的优、缺传感网络(欧姆龙),车载网络(NXP,特斯拉 )频谱分配算法实际问题的编辑条件求解边缘计算服务器信道通畅,平均传输时延能量采集约束条件:计算资源、传输能量有效转化电容通信系统所有,90%并非完全是的,大量成熟的应用(产业对强可靠性要求的必然结果 人千万不要害怕,注重路径与底层的钻研。有礼有节,良好对策,能破解难题。专精一道,一突破。————————————————

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    】大数据

    大数据处理一般包括:大数据采集、大数据预处理、大数据存储管理、大数据分析挖掘、大数据展现和应用(大数据检索、大数据可视化、大数据应用、大数据安全等)。? 三、大数据存储管理 大数据存储与管理要用存储器把采集到的数据存储起来,建立相应的数据库,并进行管理和调用。重解决复杂结构化、半结构化和非结构化大数据管理与处理。 主要解决大数据的可存储、可表示、可处理、可靠性有效传输等几个问题。 开发型数据库,数据库分为系型数据库、非系型数据库以数据库缓存系统。其中,非系型数据库主要指的是NoSQL数据库,分为:值数据库、列存数据库、图存数据库以文档数据库等类型。 系型数据库包含了传统系数据库系统以NewSQL数据库。 开发大数据安全

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    云端感受背后 盘云服务那些

    1概述、虚拟化【PConline 杂谈】云计算其实也不了,伴随着近几年云计算的不断成熟和快速发展,已经在很多行业当中都能够看到云计算带来的改变。 熟悉云计算的朋友们可能都不会陌生云计算是大规模分布式计算配套的商业模式演进而来的产物,它的发展主要是依赖虚拟化、分布式存储、数据管理、编程模式、信息安全等各项。 ? 与其说云计算是,不如说云计算是思维和商业模式的转变。本期,我们就一起来看看在云计算当中的核心都有哪些。 随着云计算应用的持续升温,业内对虚拟化的重视也提到了一个的高度。?虚拟化是一种在软件中仿真计算机硬件,以虚拟资源为用户提供服务的计算形式。旨在合理调配计算机资源,使其更高效地提供服务。 2分布式存储分布式存储 我们都知道云计算的一大特就是对于数据的存储和处理速度非常之快,为了保证数据的高可靠性,云计算通常会采用分布式存储,将数据存储在不同的物理设备中。

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    的风口下,金融科再度进化的在哪?

    在这个背景下,金融科必须进行通过与的融合,才能很强行业发展的脚步,而非仅仅只是概念的蜕变和。 通过将金融科进行更加深度的融合,规避掉金融行业发展的局限性成为当下行业发展的所在。 风口下,金融科成功进化的在哪?不可否认的是,时代的来临为金融科的再度进化提供了机遇,同时的方兴未艾又对金融科的发展提出了挑战。 在的风口下,金融科再度进化的就是避免半途而废,真正彻底、全面地进化,才能让其能为更多行业提供的发展机会。金融科的再进化要避免互联网思维,真正让成为其底层驱动力。 进入到时代后,如果我们还将金融科进化的盈利看做是C端用户的话,那么金融科的再度进化势必又将陷入到互联网金融和金融科的怪圈里。

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    SERDES总结

    整理:数字ICer 一、SERDES介绍 随着大数据的兴起以信息的快速发展,数据传输对总线带宽的要求越来越高,并行传输的发展受到了时序同步困难、信号偏移严重,抗干扰能力弱以设计复杂度高等一系列问题的阻碍 与并行传输相比,串行传输的引脚数量少、扩展能力强、采用的连接方式,而且能提供比并行传输更高带宽,因此现已广泛用于嵌入式高速传输领域。   下面将详细讨论SERDES用到的各种。二、SERDES  简化的SERDES结构图如下图所示? 它的线速度能达到10Gbs甚至更高,主要原因是因为它采用了多种来实现这些功能。2.1 多重相位  如果输入的串行数据流比特率为x, 那么可以使用多重相位以x4的低速时钟来重组织数据流。 “运行不一致性”的另一个优是如果数据违反了运行不一致性规则,那么接收器可以通过监控输入数据的运行不一致性规则来检测数据中的错误。

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    网络

    不断层出不穷的和它们带来的加强了这些参与者之间的潜在系,将其转变为一个生态系统,提供多种途径来完成每一个角色,在的基础上理想地重配置网络,以最佳地开发可用的人才并最大限度地延长价值实现时间 合同条件——明确了解双方的预期责任,确定并记录适当的服务水平,以处理出现的问题的升级途径,可以排除相互指责和等同于相互保证销毁的。 过程注意事项-过程中的能力需要协同工作,每个能力都有定义的输入、定义的规则来管理能力内的活动,以为能力定义的输出2] 了解组织能力组织面临的挑战是现实地确定内部可用的能和能力以需要从外部获得的能和能力 在制定自己的计划、流程和网络时,使用指标来指导所有参与者的行为本文:http:jiagoushi.proinnovation-network讨论:请加入知识星球【首席架构师圈】或者微信小号【jiagoushi_pro 击,收听【智能时刻,架构君和你聊黑科】知识星球认识更多朋友,职场和闲聊。击加入知识星球【知识和

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    享云链源代码追踪函数试拆解

    本着学习的态度来了解一下具体实现原理,然而开源项目中几乎没有这几的设计说明文档,所以只能跟踪源代码并记录一些函数:代码结构 “郑和”是享云链第二个开源版本,第一个版本在6月份开源(开源地址:https ACCOUNT类型部分字段也与金额隐藏有,这个地方有些复杂很不好理解。隐私交易发生的资产转移手续费,从wallet(钱包)相代码中看出是动态更的,再进一步跟踪发现是通过合约来更。 7.png 虽然是支持了双虚拟机,但都用的开源项目,这一不是很足,其他项目如果想实现双虚拟机,估计也就几天时间就支持了。 双虚拟机没啥要研究的,想学习还是去了解开源项目EVM和WASM是如何设计和执行合约代码。 总结“郑和”版本是享云链白皮书发布之后的第一个升级版本,从当前的两次开源代码来说,享云链团队的效率非常高。

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    2017年AI进展与趋势

    人工智能最近三年发展如火如荼,学界、工业界、投资界各方一起发力,硬件、算法与数据共同发展,不仅仅是大型互联网公司,包括大量业公司以传统行业的公司都开始涉足人工智能。 2017年人工智能行业延续了2016年蓬勃发展的势头,那么在过去的一年里AI行业从发展角度有哪些重要进展?未来又有哪些发展趋势? 本文从大家比较注的若干领域作为代表,来归纳AI领域一些方向的重要进展。 从AlphaGo Zero到Alpha Zero:迈向通用人工智能的一步DeepMind携深度增强学习利器总是能够给人带来震撼性的,2016年横空出世的AlphaGo彻底粉碎了普遍存在的“围棋领域机器无法战败人类最强手 图1 AlphaGo Zero的自我对弈训练过程AlphaGo Zero从手段上和AlphaGo相比并未有本质上的改进,主体仍然是MCST蒙特卡洛搜索树加神经网络的结构以深度增强学习训练方法,但是实现上简单优雅很多

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    2017年AI进展与趋势

    从AlphaGo Zero到Alpha Zero:迈向通用人工智能的一步DeepMind携深度增强学习利器总是能够给人带来震撼性的,2016年横空出世的AlphaGo彻底粉碎了普遍存在的“围棋领域机器无法战败人类最强手 这里需要强调的是,Capsule本身是一种框架,并不单单是具体的某项,Hinton论文给出的是最简单的一种实现方法,完全可以在遵循其思路情况下造全的具体实现方法。 要理解Capsule的思路或者对其做一个实现其实也不困难,只要理解其中的几个环节就能实现此目的。如果用一句话来说明其中的的话,可以用“一个中心,两个基本”来概括。 本文选择了若干具有较高注度的AI领域来阐述最近一年来该领域的重要进展,受作者能力以平常主要注领域的限制,难免挂一漏万,很多方面的重要进展并未列在文中,比如Google在力推的TPU为代表的 作者简介:张俊林,中科院软件所博士,曾担任阿里巴巴、百度、用友等公司资深专家总监职位,目前在浪微博AI实验室担任资深算法专家,注深度学习在自然语言处理方面的应用。

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    HDR:质量评价(续)

    本文将结合重要的HDR,进一步描述HDR质量评价。本文评价对象将包括色调映射,逆色调映射,视频压缩与编码。 对于色调映射的评价即为比较原始的HDR图像和tone-mapped后的图像。我们将其分为主观评价方法和客观评价方法来重叙述。 视频TMO评估Eilertsen等人提出了对用于色调映射HDR视频内容所用的动态色调映射的评估方案,他们的工作涉选择视频色调映射算子,以参数选择的两项试研究,以总括性基于大数据量的成对比较研究。 图2 视频TMO评估结果小屏幕视频TMO评估 便携式设备的普导致了大量的多媒体内容出现在此类设备上,因而此类设备也需要支持显示HDR内容,在发展的初始阶段,这将通过使用色调映射来实现。 逆色调映射由于HDR视听内容的短缺,逆色调映射应运而生,它是把源SDR信号转换为HDR信号的,在一定程度上是向上兼容的。由于其不断的应用,业内也不断提出主观评估算法来衡量其质量。

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    物联网的

    它是一代信息的重要组成部分,近年来发展迅速,具有广阔的应用前景。 射频识别RFID射频识别RFID是一种无接触的自动识别,利用射频信号其空 间耦合传输特性,实现对静态或移动待识别物体的自动识别,用于对采集的信息进行“标准化”标识。 在生活应用中要求相的软硬件的匹配。RFID射频识别利用优越的条件,促使人类对事物设施等在静止或者动态等状态下的管理和自动识别。该发展涉的难问题是:如何选择最佳工作频率和机密性的保护等。? 传感器作为一种检测装置,作为摄取信息的器件,由于其所在的环境通常比较恶劣,因此物联网对传感器提出了较高的要求。 结合P2P、云计算等分布式计算,成为解决以上难题的一个途径。?云计算云计算是把一些相网络和电脑融合在一起的产物。

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    打通CICD任督二脉的在哪?

    那么有人会问,做CICD是否可以只用Jenkins或Ansible Tower呢,于这,请见下表:CDCD使用场景描述Jenkins如果代码要部署的环境非常简单并且单一(如build和deploy 那么打通CICD任督二脉的,或者说Jenkins的在哪呢? 打通CICD任督二脉的笔者认为,在通过Jenkins实现CICD的过程中,pipeline的制定是最的。 方式1:通过Jenkins UI建登录Jenkins后, 建:?然后可以看到有多种构建方式,这里我们选择第一种,并命名为david pipeline ? 在openshift中建一个的项目?然后在的项目中,根据下载的yaml文件,建应用。 ?应用建成功: ?接下来,我们登录Openshift的UI,进行查看,会更直观一些:? 最后,可以在pipeline中击start build,触发构建,由于内容与上文类似,这里不再进行赘述。总结:本文介绍了实现CICD的

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    Cobub无码埋实现流程(附图)

    由于我们在开发项目的时候,埋都是手动的,每次业务需求的改变都要到处埋,而无码埋,即不需要手动插入代码,只需要前期进行相配置,SDK自动采集用户行为,极大程度避免了因需求变更、埋错误等原因导致的重繁复工作 本文主要介绍无码埋实现。无码埋的实现流程 1.可视化视图圈选,在页面上会出现浮动的圆圈,拖动圆圈至想配置事件的控件上,将会弹出输入事件的弹框。 实现流程中的可视化视图圈选实现自定义UIWindow的子类,当做悬浮小圆圈,添加UIPanGestureRecognizer手势,根据手势的位移,设置悬浮框的位移。 如何检测用户触发了绑定了事件ID的视图也是重,此处运用的核心是runtime中Method Swizzle。下面介绍一下针对不同类型的控件,如何hook相应的方法。1. 总结无码埋,就是以上分析的几,首先通过可视化圈选拿到需要绑定事件视图,并生成唯一标识viewPath,通过hook系统控件的方法,拿到用户触发的视图,生成视图的viewPath与本地的事件列表比对

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    区块链比特币三大讲解

    中本聪提出的《比特币:一种的电子现金系统》中结合了许多密码学成果,例如非对称加密,分布式电子加密货币系统,工作量验证,网络哈希现金等。 但由于Ecash并非去中心化系统,即使后来很多电子加密货币继承了Ecash重视隐私安全的特性,以盲签名为基础,都没有流行起来。二、非对称加密、、哈希现金 比特币的三项。 真正比特币的加密理论基础主要来源于以下几项密码学的,而这其中非对称加密、、哈希现金是比特币的三项。 2、非对称加密的发明以立Napsterl的肖恩•范宁(Shawn Fning)与肖恩•帕克( ShawnParke)网络的开发,使比特币的出现成为可能。 ——本文有IT徐瑞编辑,文章所涉信息来源于网络。

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    2018中国人工智能峰会词之三:AI与应用

    其中,在“AI的与应用”论坛中,中国国际电视总公司、京东金融、小米、奇智、云问科、思必驰、运满满、云从科、喜马拉雅等公司代表分别就该议题与现场数百位观众分享了他们的观与见解。 演讲中,黄瑞刚介绍了人工写稿、机器人采访等都是人工智能在国内国内闻界的典型应用,也谈了AI为媒体行业带来的改变与。 图 | 崔宝秋小米科首席架构师、人工智能与云平台副总裁崔宝秋则围绕小米AI与应用进行分享。 一定要通过平台四位对不同资源进行跨界的整合,对现有的商业模式进行,以此达到提升带给用户综合服务的目的。图 | 王清琛云问科始人兼CEO王清琛分享了于“机器理解变革企业服务”这一主题他的思考。 另外,他也阐述了语音识别目前存在的问题,包括核心互动是非高频互动、基础能力没有很好的应用性、资金流没有向线上流转、数据迭代闭环未形成、实时个性化服务缺少、上下游未形成标准化产品链等。

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