在自定义CMake目标中的从属目标失败后继续_我可以强制cmake在特定的目标中包含我的头文件吗？_Pygame中的目标练习游戏在目标被射击几次后停止工作，我如何修复这个问题？ - 腾讯云开发者社区

在标准的Fast-RCNN中，RoI池层之后获得每个前景对象的卷积特征；使用这些特征作为对抗网络的输入，ASDN以此生成一个掩码，指示要删除的特征部分（分配0），以使检测网络无法识别该对象。 ?...这些变量将用作grid generator和sampler生成目标特征图的输入，输出是变形后的特征图。 ?...此外，为了使生成器恢复更多细节以便于检测，在训练过程中，将判别器中的分类和回归损失反向传播到生成器中。...在具有挑战性的COCO数据集上进行的大量实验证明了该方法从模糊的小图像中恢复清晰的超分辨图像的有效性，并表明检测性能（特别是对于小型物体）比最新技术有所提高。 ?...（B）基线检测器可以是任何类型的检测器（例如Faster RCNN 、FPN或SSD），用于从输入图像中裁剪正（即目标对象）和负（即背景）例，以训练生成器和判别器网络，或生成ROIs进行测试。

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Spring中的AOP——在Advice方法中获取目标方法的参数

方法中调用切点方法的返回值：原返回值：改变后的参数1 、bb，这是返回结果的后缀从结果中可以看出：在任何一个织入的增强处理中，都可以获取目标方法的信息。...另外，Spring AOP采用和AspectJ一样的有限顺序来织入增强处理：在“进入”连接点时，最高优先级的增强处理将先被织入（所以给定的两个Before增强处理中，优先级高的那个会先执行）；在“退出”...如果只要访问目标方法的参数，Spring还提供了一种更加简洁的方法：我们可以在程序中使用args来绑定目标方法的参数。..."目标方法的返回结果returnValue = " + returnValue); } } 上面的程序中，定义pointcut时，表达式中增加了args(time, name)部分，意味着可以在增强处理方法...，注意args参数中后面的两个点，它表示可以匹配更多参数。在例子args(param1, param2, ..)中，表示目标方法只需匹配前面param1和param2的类型即可。

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【目标检测】开源 | 结合few-shot和自我监督在目标检测任务中应用的综述文章

论文名称：A Survey of Self-Supervised and Few-Shot Object Detection 原文作者：Gabriel Huang 内容提要标记数据通常是昂贵和耗时的，...特别是对于目标检测和实例分割等任务，这需要密集的图像标记。...虽然few-shot目标检测是关于用很少的数据在新的(看不见的)对象类上训练模型，但它仍然需要在许多标记了基类的示例上进行事先训练。...另一方面，自我监督方法的目标是从未标记数据中学习表示，这些表示可以很好地传递到下游任务，如目标检测。结合few-shot和自监督进行目标检测是一个很有前途的研究方向。...在这个调查中，我们回顾和描述了最近的方法在few-shot和自我监督的目标检测。然后，我们给出了主要的结论，并讨论了未来的研究方向。

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组会系列 | 强化学习在目标跟踪中的应用

CV - 计算机视觉 | ML - 机器学习 | RL - 强化学习 | NLP 自然语言处理 AiCharm 读完需要 17 分钟速读仅需 6 分钟 / 强化学习在目标跟踪中的应用 / 强化学习讨论的问题是智能体...今天介绍三篇关于强化学习在目标跟踪中的工作，分别利用强化学习来决策使用的特征，多个跟踪器的切换以及是否更新模板。...这个自适应决策的问题可以通过基于 Q-learning 的强化学习完成，如图 1 所示，学习一个 agent 来判断当前特征是否已经可以以较高的置信度定位目标，还是需要继续计算更深层的特征来寻找目标。...整体框架如图 2 所示，在每一层互相关结果F_l后面接一个 Q-Net，用于判断是否在该层停止，或者调整预测框的形状并继续使用下一层特征。...在每一个 step 即第 l 层中，agent 根据当前状态S_l 采取动作A_l来决定是否调整预测框或者在该层停止并输出结果，动作A_l的目的是减少预测的框的不确定性。

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hanlp在Python环境中的安装失败后的解决方法

Hanlp是由一系列模型与算法组成的javag工具包，目标是普及自然语言处理再生环境中的应用。...有很多人在安装hanlp的时候会遇到安装失败的情况，下面就是某大神的分享的在python环境中安装失败的解决方法，大家可以借鉴学习以下！...visual c++，可查看这个博客www.hankcs.com/nlp/python-calls-hanlp.html 安装完后发现问题并没有解决，初步怀疑应该是 jpype1没有安装成功，于是使用pip...install jpype1发现果然失败，最终手动安装pip install D:\soft\JPype1-0.6.2-cp36-cp36m-win_amd64.whl 安装成功。...CPython 3.6 and win32 → 32-bit version of ms-windows win_amd64 → 64-bit version of ms-windows 手动安装jpype1成功后，

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深度学习目标检测在实际场景中的应用（附源代码）

，目前最流行的还是Yolo系列框架，最近我们计算机视觉研究院也分享了很对目标检测干活及实践，都是Yolo-Base框架，今天我们分享一个经过修改后的Yolov5，实时检测的效果！...Transformer机制，而且在目标检测领域也能获得较大的提升，也是目前研究的一个热点。...我是在自适应缩放后的图片，我在右下角位置填边，其实大多数数据没有什么变化，只是随便改改，因为在线都是在Yolo的基础上增加最近几年新出的策略，确实在最后的检查有一定效果的增加。...Object Detection RestoreDet：低分辨率图像中目标检测 Yolo-Z：改进的YOLOv5用于小目标检测（附原论文下载）零样本目标检测：鲁棒的区域特征合成器用于目标检测（...：加法神经网络在目标检测中的实验研究多尺度特征融合：为检测学习更好的语义信息（附论文下载）

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【R语言在最优化中的应用】用goalprog包求解线性目标规划

标规划问题及其数学模型目标规划(goal programming) 是运筹学中的一个重要分支，它是为解决多目标决策问题而发展起来的一种数学方法。...(2) 模型2的约束条件中，第一行有偏差变量，为目标约束，第二行没有偏差变量，同线性规划里的约束条件一样，为绝对约束。...可以证明，在模型2有解的情况下，可以将其化为只含有目标约束的目标规划问题，方法是给所有的绝对约束赋予足够高级别的优先因子，从这个角度来看，线性规划为目标规划的特殊情况，而目标规划则为线性规划的自然推广。...例某工厂生产两种产品，受到原材料供应和设备工时的限制，在单位利润等有关数据已知的条件下，要求制定一个获利最大的生产计划，具体数据见表在决策时，按重要程度的先后顺序，要考虑如下意见： 1.原材料严重短缺...以上四条意见中，显然第一条为绝对约束，第二至四条为目标约束。请根据这些要求决定两种产品生产量。 ? 解: 这是典型的多目标规划问题，建立目标规划模型如下： ?

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VAE(变分自编码器)在少样本目标检测中的应用

该图对于我的理解就是假设我们训练了一个数据量非常大的模型，然后从这个模型中采样一种分类的特征与少样本数据特征进行融合，等于我们再推理的时候，这种模型就可以推理少样本数据的类别，虽然少样本数据可能是鸭子...，但是是跟狗的特征融合的，那么就可以把鸭子推理成狗。...样本分布就是你的数据集中各个种类占总数的占比，如某一数据集中有三种鸢尾花，它们的比例是1：1：1，那么这就是一种均匀分布。...特征分布指的是某个特征在整个数据集上的分布情况。假设我们需要识别的是猫这个种类(无论是英短，波斯，金渐层，银渐层)，首先卷积神经网络会提取它们的特征，如毛发、眼睛、胡子、尾巴，耳朵.........(神经网络提取出来的特征不一定是我们人类能理解的，这里只是打个比方)，假设有一个特征是毛发长度(该数据集并不只包含猫，还有其他的种类)，它在整个数据集中满足以下分布那么该特征的总体分布(整个数据集中)

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AAAI 2020 | DIoU和CIoU：IoU在目标检测中的正确打开方式

并且方法能够简单地迁移到现有的算法中带来性能的提升，实验在YOLOv3上提升了5.91mAP，值得学习。...如图1所示，在训练过程中，GIoU倾向于先增大bbox的大小来增大与GT的交集，然后通过公式3的IoU项引导最大化bbox的重叠区域。...图 2、在这种情况下，GIoU的loss会退化为IoU的loss，而DIoU的loss仍然可以区分。绿色和红色分别表示目标框和预测框。如图2中的包含情况，GIoU会退化成IoU。...2、Complete IoU loss 论文考虑到bbox回归三要素中的长宽比还没被考虑到计算中，因此，进一步在DIoU的基础上提出了CIoU。...DIoU-NMS倾向于中心点距离较远的box存在不同的对象，而且仅需改几行代码，DIoU-NMS就能够很简单地集成到目标检测算法中。

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业务表定义（在源和目标中定义一致的数据库）

解决方案使用mysql的FEDERATED，类似Oracle的dblink等，在汇总库中建立对各源库表的映射表，然后在汇总库中操作这些映射表，数据汇总。...实现步骤业务表定义（在源和目标中定义一致的数据库） CREATE TABLE `sample_record` ( `ID` varchar(36) COLLATE utf8mb4_unicode_ci...ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_unicode_ci ROW_FORMAT=DYNAMIC COMMENT='样品采集记录'; 源表在目标库中的映射表定义...在汇总库中定义存储过程，按时间段抽取各源表的数据写入到目标表中，并删除源表中数据。...其他可以使用kettle、datax甚至自定义业务程序实现从源头数据库中查询数据并写入目标数据库中。同构数据库或mysql等可使用binlog的方式来同步数据库。

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看了这篇文章，了解深度卷积神经网络在目标检测中的进展

1.1 R-CNN[1] R-CNN 是较早地将 DCNN 用到目标检测中的方法。...3，如果检测目标的长宽比在训练数据中没有出现过或者不常见，该模型的泛化能力较弱。...其原理图如上所示，初始检测框是对整个图像进行不同尺度的网格划分得到的，在经过卷积后得到物体的特征图像，将初始边框对应的特征图像通过 Fast R-CNN 中的方法转化为一个固定大小的特征图像，通过回归得到更加准确的边框...2.3 SSD[9] SSD 也是使用单个的卷积神经网络对图像进行卷积后，在特征图像的每一个位置处预测一系列不同尺寸和长宽比的边界框。...在不同的卷积层输出是不同尺度的特征图像（如上图中的和），在若干层的特征图像上的每一个位置处，计算若干个（如 4 个）默认边界框内出现各个目标物体的置信度和目标物体的真实边界框相对于默认边界框的偏差。

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【DB笔试面试584】在Oracle中，如何得到已执行的目标SQL中的绑定变量的值？

♣ 题目部分在Oracle中，如何得到已执行的目标SQL中的绑定变量的值？...♣ 答案部分当Oracle解析和执行含有绑定变量的目标SQL时，如果满足如下两个条件之一，那么该SQL中的绑定变量的具体输入值就会被Oracle捕获： l 当含有绑定变量的目标SQL以硬解析的方式被执行时...l 当含有绑定变量的目标SQL以软解析或软软解析的方式重复执行时，Oracle在默认情况下至少得间隔15分钟才会捕获一次。...，Oracle只会捕获那些位于目标SQL的WHERE条件中的绑定变量的具体输入值，而对于那些使用了绑定变量的INSERT语句，不管该INSERT语句是否是以硬解析的方式执行，Oracle始终不会捕获INSERT...查询视图V$SQL_BIND_CAPTURE或V$SQL可以得到已执行目标SQL中绑定变量的具体输入值。

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AAAI 2020 | DIoU和CIoU：IoU在目标检测中的正确打开方式

如图1所示，在训练过程中，GIoU倾向于先增大bbox的大小来增大与GT的交集，然后通过公式3的IoU项引导最大化bbox的重叠区域 [1240] 如图2中的包含情况，GIoU会退化成IoU 由于很大程度依赖...x 7 x 7个bbox，且分布是均匀的： Distance：在中心点半径3的范围内均匀分布5000中心点，每个点带上7种scales和7种长宽比 Scale：每个中心点的尺寸分别为0.5, 0.67...] 论文考虑到bbox回归三要素中的长宽比还没被考虑到计算中，因此，进一步在DIoU的基础上提出了CIoU。... 在原始的NMS中，IoU指标用于抑制多余的检测框，但由于仅考虑了重叠区域，经常会造成错误的抑制，特别是在bbox包含的情况下。...DIoU-NMS倾向于中心点距离较远的box存在不同的对象，而且仅需改几行代码，DIoU-NMS就能够很简单地集成到目标检测算法中 Experimental Results *** YOLO v3 on

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YOLOv3 提升 5.91 mAP，IoU在目标检测中的正确打开方式

并且方法能够简单地迁移到现有的算法中带来性能的提升，实验在YOLOv3上提升了5.91mAP，值得学习。...IoU是目标检测里面很重要的一个指标，通过预测的框和GT间的交集与并集的比例进行计算，经常用于评价bbox的优劣。...论文考虑到bbox回归三要素中的长宽比还没被考虑到计算中，因此，进一步在DIoU的基础上提出了CIoU。其惩罚项如公式8，其中是权重函数，而用来度量长宽比的相似性 ? ...在长宽在的情况下，的值通常很小，会导致梯度爆炸，因此在实现时将替换成1 Non-Maximum Suppression using DIoU 在原始的NMS中，IoU指标用于抑制多余的检测框，但由于仅考虑了重叠区域...DIoU-NMS倾向于中心点距离较远的box存在不同的对象，而且仅需改几行代码，DIoU-NMS就能够很简单地集成到目标检测算法中 Experimental Results ---- YOLO v3 on

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POSTGRESQL 主节点失败后, 在多变的情况下重新让他融入复制中

POSTGRESQL 在主从流复制中,在主库失败切换后,从库变为主库后,如果主库不是因为硬件的原因,想继续拉起来,并且加入到新的复制关系中,一般都会通过pg_rewind的程序来进行拉起来....另外有两点注意,当pg_rewind操作失败后,则目标系统文件损坏,此时只能通过备份的方式来重建"从库",同时对于数据目录中一些"只读文件",使用pg_rewind 时会失败,常见与使用了ssl key...,而是通过打入一个备份的标签,在节点开启后重放日志,达到最终的一致性. 1 正常停止主库 2 提升从库此时需要注意,如果使用了物理复制槽,则必须确认(新主上也有物理复制槽,否则在此设置连接会失败...复制状态以上情况中,pg_rewind都可以将失败的主, 拉起来并和"新主"进行数据同步....总结: 整体pg_rewind 在多种情况下,都可以保证失败后的数据库重新拉起来并进入新的复制, 但需要注意的两点 1 如果添加的物理复制槽的,那就需要在新的主库上添加,或确认复制槽的存在 2

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关注难易样本分布 Focaler-IoU | 提升边界框回归在目标检测中的应用性能！

在目标检测领域，边界框回归起着至关重要的作用，而目标检测的定位精度很大程度上取决于边界框回归的损失函数。...Focal Loss 在边缘回归的过程中，不平衡训练样本的问题依然存在。训练样本可以根据是否包含目标类别分为正样本和负样本。...一些传统的解决样本不平衡问题的方法是在训练过程中，在采样和重新加权困难样本，但是这种方法的效果并不显著。在Focal Loss中，提出了一种方法，即容易识别的负样本占总损失的大部分，并且主导梯度。...在Libra R-CNN中，提出了一种简单而有效的平衡学习框架，其中在目标层面使用Balanced L1损失将训练样本分为异常值和内值。...在本实验中，作者选择 YOLOv5s 作为检测器，并使用 SIoU 作为比较方法。实验结果如下表2 所示： V Conclusion 在这篇文章中，作者分析了困难样本和容易样本分布对目标检测的影响。

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华为诺亚方舟实验室品：加法神经网络在目标检测中的实验研究

在今天分享中，研究者展示了AdderNets用于目标检测的实证研究。首先揭示不应冻结预训练加法主干中的批量归一化统计数据，因为AdderNets的特征方差相对较大。...二、背景在很久之前，诺亚方舟提出了AdderNets时，那时候处于好奇，就将他们在分类想法移植到目标检测中，后来也发表了一个小小的分享，可惜整体的测试精度还是不是很理想，但是确实可以减少很多的计算消耗...我们接下来还是说说诺亚方舟是怎么处理的！目标检测：几十年来，目标检测引起了研究者们极大的兴趣。尽管在目标检测方面取得了巨大的进步，但在高速和节能检测器方面的斗争在很大程度上仍未解决。...在基于卷积的检测框架（例如FCOS）上构建加法目标检测器。用加法滤波器替换检测器中的卷积滤波器很简单。然而，训练一个性能不错的加法检测器并非易事。首先分析为检测器应用加法器滤波器的几个关键策略。...在目标检测中，由于输入图像的分辨率相对较高，因此批量大小通常比图像分类任务小得多。例如，通常在一个GPU上只有2或4个图像来训练检测器。

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CMake学习笔记

：编译库时编译链接库的任何其他目标时 scope的参数含义是： PRIVATE - 目录已添加到此目标的包含目录 INTERFACE - 该目录被添加到链接该库的任何目标的包含目录中。...PUBLIC - 如上所述，它包含在此库中以及链接到该库的所有目标。对于public headers，通常最好将include文件夹与子目录进行 “命名间隔（namespaced）”。...Assertions ASSERT_*版本失败时会产生致命故障，并中止当前函数。EXPECT_*版本会产生非致命故障，不会中止当前函数。通常EXPECT_*是首选，因为它们允许在测试中报告多个故障。...但是，如果在断言失败时继续执行没有意义，则应使用ASSERT_* 由于一个失败的ASSERT_*会立即从当前函数返回，可能会跳过其后的清理代码，因此可能会导致空间泄漏。...要提供自定义失败消息，只需使用<<运算符或此类运算符的序列将其流式传输到宏中macro 即可。

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CMake 秘籍（三）

最后一个参数COMMENT用于指定在执行自定义目标时 CMake 应该打印出什么消息。还有更多 add_custom_target 命令可用于在构建过程中执行一系列没有输出的自定义命令。...正如我们在本食谱中所展示的，自定义目标可以被指定为项目中其他目标的依赖项。此外，自定义目标也可以依赖于其他目标，从而提供了在我们的构建中设置执行顺序的可能性。...}/wrap_BLAS_LAPACK/CxxLAPACK.hpp ) 列出要提取的源文件后，我们定义一个自定义目标和一个自定义命令。...因此，可以在子目录中引入自定义目标，并且仍然能够在顶层的CMakeLists.txt中引用它。...我们将通过一个示例来演示这一点，在该示例中，我们在目标构建之前打印其链接行，然后在编译后的可执行文件之后测量其静态大小分配。

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