准确的对象检测的问题是未能检测到对象或者为检测到的对象分配错误的类别标签或错误地定位已识别的对象：
来源：Deephub Imba本文共2400字，建议阅读5分钟本文介绍了MOT的基本概念。 多目标跟踪（Multiple Object Tracking） MOT 获取单个连续视频并以特定帧速率 (fps) 将其拆分为离散帧以输出。 检测每帧中存在哪些对象 标注对象在每一帧中的位置 关联不同帧中的对象是属于同一个对象还是属于不同对象 MOT的典型应用 多目标跟踪（MOT） 用于交通控制、数字取证的视频监控 手势识别 机器人技术 增强现实 自动驾驶 MOT 面临的挑战 准确的对象检测的问题是未能检测到
Plotly 的 update_layout（） 方法以及legend_font_color和legend_font_size参数可用于手动添加图例颜色和字体大小。下面提供了语法的插图 -
上面的代码中用 for 循环去遍历 contents 这样我们就可以一个一个处理每封邮件。我们创建一个字典， emails_dict,这将保存每个电子邮件的所有细节，如发件人的地址和姓名。事实上，这些是我们要寻找的第一项信息。
欢迎来到《Pandas 学习手册》！ 在本书中，我们将进行一次探索我们学习 Pandas 的旅程，这是一种用于 Python 编程语言的开源数据分析库。 pandas 库提供了使用 Python 构建的高性能且易于使用的数据结构和分析工具。 pandas 从统计编程语言 R 中带给 Python 许多好处，特别是数据帧对象和 R 包（例如plyr和reshape2），并将它们放置在一个可在内部使用的 Python 库中。
文章：GFS-VO: Grid-based Fast and Structural Visual Odometry
本文主要介绍基于YOLOv8和BotSORT实现球员和足球检测与跟踪 ，并给出步骤和代码。
文章：BundledSLAM: An Accurate Visual SLAM System Using Multiple Cameras
我们都知道，Numpy 是 Python 环境下的扩展程序库，支持大量的维度数组和矩阵运算；Pandas 也是 Python 环境下的数据操作和分析软件包，以及强大的数据分析库。二者在日常的数据分析中都发挥着重要作用，如果没有 Numpy 和 Pandas 的支持，数据分析将变得异常困难。但有时我们需要加快数据分析的速度，有什么办法可以帮助到我们吗？
最近以人群为基础的神经成像和行为测量研究为研究大脑区域连接和行为表型的个体间差异之间的关系开辟了前景。然而，基于连接的预测模型的多变量特性严重限制了神经科学对大脑行为模式的洞察。为了解决这一问题，我们提出了一种基于区域连通性的心理测量预测框架。本文首先阐述了两个主要的应用:1)单个脑区对一系列心理测量变量的预测能力;2)单个心理测量变量在不同脑区间的预测能力变化。我们将这些方法提供的大脑行为模式与激活方法提供的大脑行为关系进行了比较。然后，利用我们方法增加的透明度，我们展示了各种数据处理和分析的影响是如何直接影响大脑行为关系的模式，以及该方法提供的对大脑行为关系的独特见解。
本章的目的是通过彻底检查序列和数据帧数据结构来介绍 Pandas 的基础。 对于 Pandas 用户来说，了解序列和数据帧的每个组件，并了解 Pandas 中的每一列数据正好具有一种数据类型，这一点至关重要。
基于功能连接组(FC)来独特描述个体特征的能力是迈向精确精神病学的关键要求。为此，神经成像界对FC指纹进行了越来越多的研究，开发了多种有效的FC指纹识别方法。最近的独立研究表明，在大样本尺寸和较粗的分区用于计算FC时，指纹识别的精度会受到影响。量化这一问题，了解这些因素影响指纹准确性的原因，对于开发更准确的大样本量指纹提取方法至关重要。指纹识别的部分挑战在于，FC既能捕捉通用信息，也能捕捉特定个体的信息。一种识别特定个体FC信息的系统方法对于解决指纹问题至关重要。在本研究中，我们解决了我们对FC指纹识别问题的理解中的三个空白。首先，我们研究了样本量和分区粒度的联合效应。其次，我们解释了随着样本量的增加和分区粒度的减小，指纹识别精度降低的原因。为此，我们使用了来自数据挖掘社区的聚类质量指标。第三，我们开发了一个通用的特征选择框架，用于系统地识别静止状态功能连接(RSFC)元素，该元素捕获信息，以唯一地识别主体。综上所述，我们从这个框架中评估了六种不同的方法，通过量化受试者特定指纹的准确性和随着样本量增加而降低的准确性，以确定哪种方法对质量指标的改善最大。
本文提出了一种用于目标检测的单阶段方法，通过单个CNN模型同时完成目标定位和分类，从而实现了速度与精度的平衡。该方法在速度和精度上都超越了目前最先进的双阶段方法，同时还在处理小目标、重叠目标、密集目标等复杂场景上表现出色。
在本文中，数据和分析工程师 Kunal Dhariwal 为我们介绍了 12 种 Numpy 和 Pandas 函数，这些高效的函数会令数据分析更为容易、便捷。最后，读者也可以在 GitHub 项目中找到本文所用代码的 Jupyter Notebook。
你对 Jupyter Notebook 了解多少？本文介绍了一些自定义功能，帮助你使用 Jupyter notebook 更高效地写代码。
pandas是基于numpy构建的，使数据分析工作变得更快更简单的高级数据结构和操作工具。本文为大家带来10个玩转Python的小技巧，学会了分分钟通关变大神！
每个人都知道这个命令。但如果你要读取很大的数据，尝试添加这个参数：nrows = 5，以便在实际加载整个表之前仅读取表的一小部分。然后你可以通过选择错误的分隔符来避免错误(它不一定总是以逗号分隔)。
文章采用了GPU加速的trick，本质上还是描述的LI-SLAM,里程计基于关键帧进行固定滞后平滑优化，然后在全局建图模块再一次进行因子图的优化。时间上通过GPU加速体素格GICP因子和IMU预积分因子的计算以及融合。
深度学习使我们能够执行许多类似人类的任务，但是如果是数据科学家并且没有在FAANG公司工作（或者如果没有开发下一个AI初创公司），那么仍然有可能会使用和旧的（好吧，也许不是那么古老）机器学习来执行日常任务。
Jupyter Notebook 是所有开发者共享工作的神器，它为共享 Notebooks 提供了一种便捷方式：结合文本、代码和图更快捷地将信息传达给受众。目前，Jupyter Notebook 已经应用于数据分析和数据科学等领域。
大家都知道Pandas和NumPy函数很棒，它们在日常分析中起着重要的作用。没有这两个函数，人们将在这个庞大的数据分析和科学世界中迷失方向。
链接 | https://towardsdatascience.com/4-awesome-tips-for-enhancing-jupyter-notebooks-4d8905f926c5
在本公众号的前面文章中，曾经提到过，TSN(Time Sensitive Networking,TSN)和TTE(Time-Triggered Ethernet)的起源及应用领域，在那篇文章中，还提到了可以尝试着把TTE看作是密闭空间内使用的TSN的说法。事实上，这种说法是非常不准确的。二者虽然都对业务进行了是否实时性的区分，但实现时却采用了截然不同的两种方法。
基于RNA杂交的空间转录组方法提供了极高的RNA检测准确率。然而其需要使用图像分割算法将图像分割成细胞，将RNA检测转换为空间单细胞数据。把mRNA分配给细胞仍然是一个具有挑战性的问题，会大大影响组合FISH方法的整体准确性。
在本章中，我们将讨论如何安装和管理 Anaconda。 Anaconda 是一个包，我们将在本书的以下各章中使用。
作者 | June Tao Ching 编译 | VK 来源 | Towards Data Science
预测通常被认为是报告的发展。报告可以帮助我们回答，发生了什么事？预测有助于回答下一个逻辑问题，将会发生什么？
文章：AVM-SLAM: Semantic Visual SLAM with Multi-Sensor Fusion in a Bird’s Eye View for Automated Valet Parking
评估聚类结果的有效性，即聚类评估或验证，对于聚类应用程序的成功至关重要。它可以确保聚类算法在数据中识别出有意义的聚类，还可以用来确定哪种聚类算法最适合特定的数据集和任务，并调优这些算法的超参数(例如k-means中的聚类数量，或DBSCAN中的密度参数)。
PyCaret 是由 Moez Ali 创建并于2020年4月发布的 python 开源低代码机器学习库。它只需要使用很少的代码就可以创建整个机器学习管道。
这是一个在过去几年里反复出现在我脑海中的问题。很长一段时间以来，情景喜剧一直是我的首选。
数据探索和预处理是任何数据科学或机器学习工作流中的重要步骤。在使用教程或训练数据集时，可能会出现这样的情况：这些数据集的设计方式使其易于使用，并使所涉及的算法能够成功运行。然而，在现实世界中，数据是混乱的！它可能有错误的值、不正确的标签，并且可能会丢失部分内容。
Name Disambiguation in AMiner: Clustering, Maintenance, and Human in the Loop
当以某种方式组合多个序列或数据帧时，在进行任何计算之前，数据的每个维度会首先自动在每个轴上对齐。 轴的这种无声且自动的对齐会给初学者造成极大的困惑，但它为超级用户提供了极大的灵活性。 本章将深入探讨索引对象，然后展示利用其自动对齐功能的各种秘籍。
---- 新智元专栏 【新智元导读】美国国立卫生研究院（NIH）的研究人员通过创建基于真实放射学影像的大型数据集，进行病变检索和匹配的研究。本文是相关研究在约翰霍普金斯大学 Sol Goldman国际会议上的演讲整理，该研究具有创新性的科学价值和临床价值。 论文地址： http://www.cs.jhu.edu/~lelu/publication/DeepLesionGraph_CVPR2018_camera_ready.pdf 本文介绍了美国国立卫生研究院（NIH）最新的一篇CVPR论文“Deep
系统和网络社区的传统观点是拥塞主要发生在网络结构内。然而，高带宽访问链路的采用和主机内资源相对停滞的技术趋势导致了主机拥塞的出现，即支持 NIC 和 CPU/内存之间数据交换的主机网络内的拥塞。这种主机拥塞改变了数十年来拥塞控制研究和实践中根深蒂固的许多假设。
通过第一章容器网络基础的学习，我们已经实现了单机容器间的互通、容器访问外部网络及容器对外提供服务。 在实际的应用场景中，为了保证业务的高可用性，我们的容器多是跨宿主机部署的，并且部署在不同宿主机上的容器会进行大量的网络通信。那么，怎么实现容器的跨宿主机通信呢？
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聚类模型是一个概念，用于表示我们试图识别的聚类类型。四种最常见的聚类方法模型是层次聚类，k均值聚类，基于模型的聚类和基于密度的聚类
文章：RD-VIO: Robust Visual-Inertial Odometry for Mobile Augmented Reality in Dynamic Environments
作为每个数据科学家都非常熟悉和使用的最受欢迎和使用的工具之一，Pandas库在数据操作、分析和可视化方面非常出色
在数据分析中，数据的选择和运算是非常重要的步骤。数据选择和运算是数据分析中的基础工作，正确和高效的选择和运算方法对于数据分析结果的准确性和速度至关重要。
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