图中，每个小竖条代表一帧，若干帧语音对应一个状态，每三个状态组合成一个音素，若干个音素组合成一个单词。也就是说，只要知道每帧语音对应哪个状态了，语音识别的结果也就出来了。 那每帧音素对应哪个状态呢？...假设语音有1000帧，每帧对应1个状态，每3个状态组合成一个音素，那么大概会组合成300个音素，但这段语音其实根本没有这么多音素。如果真这么做，得到的状态号可能根本无法组合成音素。...语音识别的第一个特点是要识别的语音的内容（比声韵母等）是不定长时序，也就是说，在识别以前你不可能知道当前的 声韵母有多长，这样在构建统计模型输入语音特征的时候无法简单判定到底该输入0.0到0.5秒还是0.2...但这样的选择方式通常会对训练模型的语音数据提出过高的要求，带来『数据稀疏』的问题，即数据中 很难包含汉语中的所有词组，同时每个词组也很难具有充足的训练样本以保证统计声学模型的可靠性。...由于一个词组通常由多个音素的连续发音 构成，常见的音素都包含在国际音标表中，它们具有恰当的数目（通常几十个），以及清晰的定义（由特定的发声器官运动产生），于是音素成了各种语言中的语音识别中都最为常见的
只要服务器收到这个“有魔力的字符串”，就知道客户端在 TLS 上想要的是 HTTP/2 协议，而不是其他别的协议，后面就会都使用 HTTP/2 的数据格式。...帧属于数据帧 控制帧: SETTINGS、PING、PRIORITY 等 帧标志 END_HEADERS 表示头数据结束，相当于 HTTP/1 里头后的空行（“\r\n”） END_STREAM 表示单方向数据发送结束...我给你简单列了一下： 流是可并发的，一个 HTTP/2 连接上可以同时发出多个流传输数据，也就是并发多请求，实现“多路复用”； 客户端和服务器都可以创建流，双方互不干扰； 流是双向的，一个流里面客户端和服务器都可以发送或接收数据帧...上图的意思: 封装成的帧交给 tcp 后随便发, 接收端根据 stream id 进行组合 (组合成 headers + data) 其他: HTTP/2 在一个连接上使用多个流收发数据，那么它本身默认就会是长连接...，相当于 HTTP/1 里的一次“请求 - 应答”； 在一个 HTTP/2 连接上可以并发多个流，也就是多个“请求 - 响应”报文，这就是“多路复用”
Small search region One-Shot Detection 可以看到两个任务之间的gap还是比较大的，总结一下，阻碍SOT和MOT两个任务统一的主要有三座大山： 被跟踪目标的属性不同（参考帧给定的一个...，任意类别的目标 VS 几十几百个特定类别的目标）； SOT和MOT关注的对应关系不同（SOT关注目标和背景的区分，MOT关注目标和轨迹的对应）； 不同的输入（SOT输入为小的搜索范围，以节省计算量和消除潜在的干扰...使用交叉熵损失；总的损失是关联损失+检测损失； 预测头设计，使用一个目标mask先验m与预测头特征x进行Fusion，SOT有mask，MOT没有； 训练流程，1:1随机采样SOT和MOT的数据，SOT...值得注意的是，该网络中没有分类头，因此可以在不同数据集之间灵活的切换。...训练分为三个阶段，第一步使用object365进行大规模预训练，进行检测和分割任务；第二步在多个图片benchmark组合成的数据集上训练；第三步在多个视频benchmark组合成的数据集+第二步数据集变成伪视频上训练
在R中我们可以使用rbind，它代表行绑定，只要两个数据帧具有彼此相同的列。...所有这些字符串拆分的结果都被组合成一个向量作为sapply函数的输出，然后我们将其存储到原始数据帧中的一个新列，称为Title。 最后，我们可能希望从标题的开头剥离这些空格。...所以在这里我们将两个标题“Mme”和“Mlle”组合成一个新的临时向量，使用c()运算符并查看整个Title列中的任何现有标题是否与它们中的任何一个匹配。然后我们用“Mlle”替换任何一场比赛。...如果你尝试，R会向你抛出错误。 因为我们在单个数据帧上构建了因子，然后在构建它们之后将它们拆分，R将为所有新数据帧提供所有因子级别，即使该因子不存在于一个数据帧中也是如此。...这是我上次没有提到的决策树的另一个缺点：它们偏向于支持多层次的因素。看看我们的61级FamilyID因素在这里是如此突出，并且树挑出了所有比其他家庭更偏向的家庭。
操作数据帧可能很快会成为一项复杂的任务，因此在Pandas中的八种技术中均提供了说明，可视化，代码和技巧来记住如何做。 ?...Melt Melt可以被认为是“不可透视的”，因为它将基于矩阵的数据（具有二维）转换为基于列表的数据（列表示值，行表示唯一的数据点），而枢轴则相反。...Unstack 取消堆叠将获取多索引DataFrame并对其进行堆叠，将指定级别的索引转换为具有相应值的新DataFrame的列。在表上调用堆栈后再调用堆栈不会更改该堆栈（原因是存在“ 0 ”）。...另一方面，如果一个键在同一DataFrame中列出两次，则在合并表中将列出同一键的每个值组合。...例如，如果 df1 具有3个键foo 值， 而 df2 具有2个相同键的值，则 在最终DataFrame中将有6个条目，其中 leftkey = foo 和 rightkey = foo。 ?
CAN协议具有一下特点： 1） 多主控制。在总线空闲时，所有单元都可以发送消息（多主控制），而两个以上的单元同时开始发送消息时，根据标识符（Identifier 以下称为 ID）决定优先级。...在总线上显性电平具有优先权，只要有一个单元输出显性电平，总线上即为显性电平。而隐形电平则具有包容的意味，只有所有的单元都输出隐性电平，总线上才为隐性电平（显性电平比隐性电平更强）。...另外，在CAN总线的起止端都有一个120Ω的终端电阻，来做阻抗匹配，以减少回波反射。 注：ISO11898标准和ISO11519-2标准下，显性电平和隐形电平定义是有区别的。...仲裁段，表示数据优先级的段，标准帧和扩展帧格式在本段有所区别，如图30.1.3所示： 图30.1.3 数据帧仲裁段构成 标准格式的ID 有11 个位。从ID28 到ID18 被依次发送。...为了过滤出一个标识符，应该设置过滤器组工作在标识符列表模式。 应用程序不用的过滤器组，应该保持在禁用状态。
2、语音的基频，男声在 100 赫兹左右，女声在 200 赫兹左右，换算成周期就是 10 毫秒和 5 毫秒。既然一帧要包含多个周期，所以一般取至少 20 毫秒。...GMM+HMM算法 语音识别就分为三步：第一步，把帧识别成状态（难点）。第二步，把状态组合成音素。第三步，把音素组合成单词。第一步可以当做gmm做的，后面都是hmm做的。...然而语音没有图像识别那么简单，因为我们再说话的时候很多发音都是连在一起的，很难区分，所以一般用左中右三个HMM state来描述一个音素，也就是说BRYAN这个词中的R音素就变成了用B-R, R, R-AY...一个序列转化为另一个序列理论上有指数级种转化方式，所以每一个frame只取概率最高的那个state，这样的路线选择方法被称为Viterbi 方法。 下面结合实际语音输入讲讲整个过程： ?...最后，我们根据训练数据来训练音素级的hmm。这里用到hmm的三大问题。
彩色图像为.jpg，标签图像为_bin.png，实例级标签的多边形列表为.json，实例级标签为_instanceIds.png。 每个相机和每个记录只有一个姿态文件（即 pose.txt）。...因此，他们发起的这项挑战即是为了了解计算机视觉算法在解决自动驾驶环境感知问题方面的现状。在这个挑战中，他们准备了许多具有精细注释的大规模数据集。...一个是时间/天气条件; 另一个是地理适应性，更特别的是来自加州（美国）和北京（中国）的培训/测试。...任务 4：实例级视频可移动对象分割（Instance-level Video Movable Object Segmentation） 在这个任务中，给予参与者一组具有良好像素级标记的视频序列，特别是车辆和行人等移动对象的实例也是标记...我们的目标是评估基于视频的场景解析的画面状态，这是一个由于缺乏精确标记而未被评估的任务。一些非常具有挑战性的环境被捕获了。
就像上图这样 分帧之后,语音就变成了很多个小段,但是波形在时域上是没有什么描述能力的,因此就必须要将波形进行变换,常见的一种变换方法就是提取MFCC特征,然后根据人耳的生理特性,把每一帧波变成一个多维度向量...通常把一个音素划分成3个状态。 语音识别是怎么工作的呢？实际上一点都不神秘，无非是： 把帧识别成状态（难点）。 把状态组合成音素。 把音素组合成单词。 如下图所示: ?...图中，每个小竖条代表一帧，若干帧语音对应一个状态，每三个状态组合成一个音素，若干个音素组合成一个单词。也就是说，只要知道每帧语音对应哪个状态了，语音识别的结果也就出来了。 那每帧音素对应哪个状态呢？...假设语音有1000帧，每帧对应1个状态，每3个状态组合成一个音素，那么大概会组合成300个音素，但这段语音其实根本没有这么多音素。如果真这么做，得到的状态号可能根本无法组合成音素。...这篇文章语音识别的技术原理是什么？来自于这个问题的多个答案,之间加上了我的一些理解,也希望请这方面的专家能够多多指教.
在基于图像的序列中，两种方法的上下文是有用的和互补的。然后，CRNN将两个LSTM，一个向前，一个向后，组合成一个双向LSTM。此外，可以堆叠多个双向LSTM，产生深度双向LSTM，如图3.b所示。...除了水平和面向多个方向的文本实例之外，该数据集还特别具有曲线文本，这在其他基准数据集中很少出现，但实际上在实际环境中非常常见。该数据集分为训练集和测试集，分别包含1255张和300张图像。...此数据集中的文本实例标记为单词级四边形。 MSRA-TD500是一个具有多语言、任意定向和长文本行。它包括300个训练图像和200个带有文本的测试图像行级注释。...该算法遵循DenseBox 的一般设计，将图像输入FCN，生成多个像素级文本评分图和几何图形通道。其中一个预测的通道是一个像素值在[0,1]范围内的评分图。...主干可以是一个在ImageNet 数据集上预先训练好的卷积网络，具有交错的卷积层和池化层。从主干中提取出四级特征图，分别表示为fi，其大小分别为输入图像的1/32、1/16、1/8和1/4。
一、研究背景 用于自监督表示学习的对比学习技术在多个半监督计算机视觉应用上实现了重要的提高。对比学习实现了最大相同图像不同增强视角的一致性以及能够和数据集中不同图像的表示进行区分。...为此作者引入了一个实例映射函数从序列特征图中每连续几帧中产生一个实例用于对比学习。为了确保用于对比学习实例有效表示作者设计了一个增强过程并确保序列级别的对齐。...如图1所示,作者提出的框架由以下五个部分组成,随机的数据增强模块将一张图像随机的变换为两种增强的图像,基本的编码器f提取一对增强图像的序列表示,可选的投影头使用一个小的辅助网络对表示进行进一步的变换,实例映射函数从投影帧产生实例...此外，在之前的论文中，特征图被视为一个单一的表示，而在文本识别中，它最终被解码为一系列表示。 ? 图3....可以看到，在文本识别的情况下，使用非顺序对比学习方案的预训练往往与监督基线相比导致性能下降。另一方面，SeqCLR对每个半监督场景和每个手写数据集都具有更好的性能。
每个数据流都有一个唯一的标识符和可选的优先级信息，用于承载双向消息。每条消息都是一条逻辑 HTTP 消息（例如请求或响应），包含一个或多个帧。...请求优先级 HTTP/2中每个数据流都可以有一个关联的权重和依赖关系（根据帧类型为PRIORITY标识），这个可以标识资源优先级，服务器可以根据这个决定资源分配（不是强制），可以向每个数据流分配一个介于...多路复用 在 HTTP/1.x 中，如果客户端要想发起多个并行请求以提升性能，则必须使用多个 TCP 连接，HTTP2.0 基于二进制分帧层，可以在共享TCP连接的基础上，交错并行的发送请求和响应，互不影响...[多路复用] 流控制 流控制是一种阻止发送方向接收方发送大量数据的机制，以免超出后者的需求或处理能力 具有方向性 基于信用 无法停止 逐越点控制 首部压缩 在 HTTP/1.x 中，此元数据始终以纯文本形式...有效标头名称）的列表； 动态字典最初为空，将根据在特定连接内交换的值进行更新（Huffman Coding：用较少的字节表示较多的数据）动态字典上下文有关，需要为每个 HTTP/2 连接维护不同的字典。
高斯金字塔对于减少图像处理的细节和缩小图像尺寸具有较短的处理时间，相较于其他平滑技术效果更佳。通过在图像的不同比例上创建多个版本，金字塔的底部保留了原始图像，而顶部则是最低分辨率的图像。...高斯金字塔 图4显示了在具有不同高斯金字塔级别的图像上应用EDLines算法的结果。在图4(a)中，该算法直接应用于原始图像，产生446条线。在图4(b)中，使用2级高斯金字塔，产生179条线。...采用了跟踪列表来存储并传递这些线的历史信息。在第一种情况下，系统比对当前帧检测到的线与跟踪列表中的线，找到最佳匹配。...在第二种情况下，即先前帧信息不足，初始化跟踪列表为空，并将所有检测到的线添加到列表中。系统通过保持对先前帧信息的追踪，以提高车道线跟踪的准确性和鲁棒性。...离线测试 这些测试是在使用Intel(R) Core(TM) i7-5500 U CPU @ 2.4 GHz的PC上使用不同数据集进行的。
\n\r\n； server 收到并检查是否正确； client 和 server 互相发送 setting 帧，收到后发送 ACK 确认； client 发送 Header 帧，包含 gRPC 协议字段...简单地说，接口级别注册发现，在注册中心中以 RPC 服务为 key，以实例列表作为 value 来组织数据的，而我们新引入的“应用粒度的服务发现”，它以应用名（Application）作为 key，以这个应用部署的一组实例...而对于基于接口粒度的模型，数据量是和接口数量正相关的，鉴于一个应用通常发布多个接口的现状，其数量级一般是比应用粒度的数十倍。...工商银行曾经对这两个模型进行生产测算：应用级服务注册模型可以让注册中心上的数据量变成原来的 1.68%，新模型可以让 zookeeper 轻松至成 10 万级别的服务量和 10 万级别的节点量。...兜底路由 在的路由规则配置中，可以配置一个没有任何条件的 match, 最终的结果是至少会有一个 subset 被选到，以达到地址空保护的作用。
YOLACT 本文的目标是对目前已有的单级目标检测网络添加一个产生mask的分支，就像Mask R-CNN对Faster R-CNN所做的工作一样，但是不包含定位步骤（如feature repooling...通过将这些部分激活的特征图结合起来，网络就具有识别同一语义类别的不同实例的能力（重叠的也可以），image d，绿色的伞可以通过模板4滤波结果减去模板5的滤波结果而获得。...此外，作为学习目标，模板是可压缩的，也就是说如果protonet将多种模板组合成了一个，那么mask系数分支就可以学习到哪些情况需要哪些功能。...6.3 动态稳定性 本文的方法在动态视频上的稳定性高于Mask R-CNN ， Mask R-CNN在帧间过渡的时候有很多跳动，甚至在目标静止的情况下也是一样。...我们之所以认为我们的方法对动态视频更稳定原因有两个： 我们的mask性能更高，故帧间并没有很大误检 我们的模型是单级的 多级模型更多的依赖于第一级产生的区域提议 本文的方法当模型在帧间预测多个不同的候选框时
，在逻辑上划分成多个小的局域网 通过在交换机上配置VLAN，可以实现，在同一个VLAN的用户可以相互通信，不同vlan的用户被二层隔离 作用：隔离广播域 交换机通过Tag区分不同的VLAN ID...发送规则 1、首先查看数据帧的VLAN ID是否在允许通过列表中 2、 （1）在允许通过列表中，则查看数据帧的VLAN ID和本端口的PVID是否相同 相同则去掉tag发送 不同则带着tag...发送 （2）不在列表中，直接丢弃 接收规则 1、收到一个不带tag的数据帧，添加tag字段，VLAN ID取值为本端口的值，然后查看允许通过列表 如果VLAN ID在允许通过列表 如果不在则丢弃...2、收到一个带tag的数据帧，查看允许通过列表 如果VLAN ID在允许通过列表则正常接收 如果不在则丢弃 hybrid端口 发送规则 查看VLAN ID是否在允许通过列表 VLAN...，就直接丢弃 接收规则 1、收到一个不带tag的数据帧，打上本端口的PVID，查看允许通过列表 如果允许则正常接收 如果不允许则丢弃 2、收到一个带tag的数据帧，查看允许通过列表 如果允许则正常接收
当对整个大脑进行分析时，我们发现边时间序列表现出突发性行为，因此共振荡幅度(通过计算平方根[RSS]量化)围绕一个平均值移动，但被短暂的、间歇的、不合理的大波动打断(图1B)。...考虑到在高振幅帧中，与低振幅帧相比，BOLD活动的波动更大，我们询问它们是否形成了一致和可识别的活动模式。...重要的是，我们还发现，当用高振幅帧估计时个体内部和个体之间的相似性、差异可识别性也更大(图4 C-E)。这一观察表明，与低幅度帧相比，高幅度帧可能包含更多个性化和可识别的被试信息。...它跟踪认知状态的时变波动，并具有很强的个性化。这些关键的观察结果对大脑行为关联、临床神经科学和表型发现的研究具有明确的意义，在这些研究中，做出推论的能力受到可用数据量的限制。...我们的结果表明，通过利用高振幅共振比低振幅共振携带更多的特定个体信息这一事实，使用相对较少的帧数和减少所需的数据量可能生成鲁棒的网络级生物标志物。
通过在交换机上配置VLAN，可以实现，在同一个VLAN的用户可以相互通信，不同vlan的用户被二层隔离 作用：隔离广播域 交换机通过Tag区分不同的VLAN ID VLAN数据帧格式 DMAC SMAC...1、首先查看数据帧的VLAN ID是否在允许通过列表中 2、 （1）在允许通过列表中，则查看数据帧的VLAN ID和本端口的PVID是否相同 相同则去掉tag发送 不同则带着tag发送 （2）不在列表中...，直接丢弃 接收规则 1、收到一个不带tag的数据帧，添加tag字段，VLAN ID取值为本端口的值，然后查看允许通过列表 如果VLAN ID在允许通过列表 如果不在则丢弃 2、收到一个带tag的数据帧...ID在允许列表中 VLAN ID在Untagged列表中，去掉tag发送 VLAN ID在Taggged列表中，带Tag直接发送 VLAN ID不在任何列表中，就直接丢弃 接收规则 1、收到一个不带...tag的数据帧，打上本端口的PVID，查看允许通过列表 如果允许则正常接收 如果不允许则丢弃 2、收到一个带tag的数据帧，查看允许通过列表 如果允许则正常接收 如果不允许则丢弃 命令配置 创建VLAN
孤立的旋转可以用四元数表示，它是一个四分量矢量。为此，Unity具有四元数结构类型，我们可以通过将其分配给子级局部旋转来应用于子级。 ?...我们可以将所有部件放置在一个大数组中，也可以为同一级别的所有部件提供自己的数组。后者可以让之后使用层次结构更容易。我们通过将部件字段转换为数组来跟踪所有这些数组。...这就要求我们在每次迭代中将分形部分索引增加5，而不仅仅是增加它。 ? ? （级别和索引同时显示） 我们还需要确保部件尺寸正确。同一级别的所有部分都具有相同的比例尺，不会改变。...由于我们的部件不再具有这些组件，因此我们需要自己创建矩阵。将它们存储在每个级别的数组中，就像我们存储部件一样。...如果多个进程并行修改同一数据，那么它将首先执行任意操作。如果两个进程设置相同的数组元素，则最后一个赢。如果一个进程获得与另一个进程相同的元素，则它将获得旧值或新值。
前些时间，我在知识星球上创建了一个音视频技术社群：关键帧的音视频开发圈，在这里群友们会一起做一些打卡任务。...实际中更多使用声压来代表声波的振幅表现：人耳表现为压力敏感组织；压力或压强具有相对容易进行实地测量。 声压级，人耳允许的声压范围太大；人对声音的强弱的感觉是与声压的对数成正比。因此引入「声压级」。...读取的是当前绑定 FBO 的颜色缓冲区图像，所以当使用多个 FBO（帧缓冲区对象）时，需要确定好我们要读那个 FBO 的颜色缓冲区。 在大分辨率图像的读取时性能略差。...目前通用的优化方法是在 shader 中将处理完成的 RGBA 转成 YUV （一般是 YUYV 格式），然后基于 RGBA 的格式读出 YUV 图像，这样传输数据量会降低一半，性能提升明显。...PBO 可以在 GPU 的缓存间快速传递像素数据，不影响 CPU 时钟周期，支持异步，主要用于异步像素传输。 以空间换时间，通常需要多个 PBO 交替配合使用来提升性能。
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