大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 2020博客之星年度总评选进行中：请为74号的狗子投上宝贵的一票！...我的投票地址：点击为我投票 ---- 文章目录 1.切换歌曲 2.调节音量 3.调节语速 4.播放/暂停 5.我们来看下效果 6.关于上一篇提到的播放卡顿，拖动进度条导致音乐不正常播放，已解决。...---- 项目下载 GitHub 前一篇：基于Qt的音乐播放器（一）添加音频文件，播放音乐，更新进度条 先说一下，针对上一次的ui界面，这次做了重新设计，第一张是以前的，第二张是现在的设计，不要喷我按钮的...---- 2.调节音量 可以看到ui中有一个喇叭，旁边有一个进度条，我们实现拖动进度条改变音量，而直接点击喇叭则静音。 1.喇叭按钮，选择clicked()槽函数。.... ---- 3.调节语速 语速也是用一个进度条来调节。
先说一下，针对上一次的ui界面，这次做了重新设计，第一张是以前的，第二张是现在的设计，不要喷我按钮的ui，都是临时的，后面会用一种风格整体替换，我还加入了皮肤切换，不过还没有实现功能，这个ui也不是最终设计...1.切换歌曲 切换歌曲的思路是：歌曲在PlayList列表是有序号的，第一首是0，第二首就是1，依此类推，player播放的是当前PlayList序号所标记的那一首，当我们需要切换下一首的时候，我们只需要将标记移到下一首...这里需要注意的一点是当标记到达最后的时候，我们应该检测以下，让他再次从0开始。 2.调节音量 可以看到ui中有一个喇叭，旁边有一个进度条，我们实现拖动进度条改变音量，而直接点击喇叭则静音。...int value) { player->setVolume(value); } 知识点： player->setVolume(value); 用于设置音乐音量(0-100). 3.调节语速...语速也是用一个进度条来调节。
在建设初期，内容、用户的数据都还在积累，甚至对于数据的描述还是残缺不全[2]。在冷启动阶段，不妨把解决策略移到内容“热度”描述的算法上，使用"热度“算法对内容打分，由分数决定内容展示顺序。...过度的推荐让用户停留在“信息茧房”[6]中，但我们还有另一个角度来实现推荐策略。即不考虑用户侧的隐私数据，按照对内容的评分无偏差的对用户进行展示，也就是本文即将描述的基于“热度”的可解释性推荐。...概括的讲，包含以下三个概念： 初始的热度分：内容入库时，利用对内容本身、内容的生产者的初步评估，可以得到内容初始的热度分。...1.使用用户正向投票 基于用户正向投票数：按照单位时间内用户对内容的正向投票绝对值，对内容进行降序排列。最直觉，也是最容易被理解的排名策略。 ?...随着发帖时间 的增长，内容的排名得分减小。而指数 用来调节发帖时间增长对排名得分的影响力度。通过调整G的大小，保证即使是热点新闻事件也会在设定的曝光时长后，平滑的退出排行榜首页。
在分享中，王亚楠分别介绍了自动码率调节的实现过程、现行算法与评价标准，并重点介绍了基于强化学习的自动码率调节算法的技术架构与实现要点。...，这个工作主要就是我们基于强化学习做的自动码率调节。...今天的主要内容： 1. 自适应码流 2. 强化学习 3. 基于强化学习的自动码率调节 今天的主要内容分三个方面，第一，介绍一下什么叫自适应码流，在自适应码流中我会着重介绍为什么要用自动码率调节。...在采取这个动作之后，这个Agent会获得一定的奖励，也就是Reward，那这个Agent就会观察我现在的状态，我所采取的动作是什么，我所获得的Reward是什么，这样在经过一系列的训练之后，它能够使得我之后再采取一些动作的时候...4、基于强化学习的自动码率调节 在做成基于强化学习的自动码率调节后首先需要考虑一个问题，即这个过程是放到客户端还是服务器端来做？
Hystrix 我们可以把熔断器想象为一个保险丝，在电路系统中，一般在所有的家电系统连接外部供电的线路中间都会加一个保险丝，当外部电压过高，达到保险丝的熔点时候，保险丝就会被熔断，从而可以切断家电系统与外部电路的联通...Hystrix提供的熔断器就有类似功能，当在一定时间段内服务调用方调用服务提供方的服务的次数达到设定的阈值，并且出错的次数也达到设置的出错阈值，就会进行服务降级，让服务调用方之间执行本地设置的降级策略，...但是Hystrix提供的熔断器具有自我反馈，自我恢复的功能，Hystrix会根据调用接口的情况，让熔断器在closed,open,half-open三种状态之间自动切换。...那么有一个问题，用来判断熔断器从closed->open转换的数据是哪里来的那？...其实这个是HystrixCommandMetrics对象来做的，该对象用来存在HystrixCommand的一些指标数据，比如接口调用次数，调用接口失败的次数等等。
Semantics-aware Adaptive Knowledge Distillation for Sensor-to-Vision Action Recognition 原文作者：Yang Liu 内容提要...现有的基于视觉的动作识别容易受到遮挡和外观变化的影响，而可穿戴传感器可以通过一维时间序列信号(如加速度、陀螺仪和方向)捕捉人体运动，从而减少上述问题。...对于同样的动作，从视觉传感器(视频或图像)和可穿戴传感器学到的知识可能是相关和互补的。然而，可穿戴传感器与视觉传感器采集的动作数据在数据维度、数据分布、固有信息内容等方面存在显著的模态差异。...在本文中，我们提出了一个新的框架，名为语义感知自适应知识蒸馏网络(SAKDN)，通过从多个可穿戴传感器中自适应地转移和提取知识来增强视觉传感器模式(视频)中的动作识别。...为了保持局部时间关系，促进视觉深度学习模型的应用，我们设计了一个基于格拉姆角场的虚拟图像生成模型，将可穿戴传感器的一维时间序列信号转化为二维图像。
在本文中，我们将看到 Kubernetes Ingress 为集群内部基于内容的路由和流量控制提供的功能。...Ingress 的 API 将使用与公共网络所连接的 HTTP（S）负载均衡器，为具有外部端点的服务提供基于内容的路由。 什么是 Anycast 路由？...Anycast 是一种路由方法，它基于区域、基于内容或任何其他优先级方法将传入请求（单个 IP 地址）分配到多个路由中。路由节点的优先级为用户提供了低延迟带宽内的服务。...URL 网址映射创建路径规则来控制基于内容的路由后端服务流量。...K8sMeetup 外部流量的 Ingress 负载均衡 多种后端 外部 HTTP 负载均衡器使服务可以与公共后端服务连接，例如，云 CDN、基于内容的存储后端、地理区域服务以及具有单个 IP 地址的后端服务
作者：章华燕 编辑：田 旭 前言 在第一篇文章《推荐算法综述》中我们说到，真正的推荐系统往往是多个推荐算法策略的组合使用，本文介绍的将会是推荐系统最古老的算法：基于内容的推荐算法（Content-Based...CB是最早被使用的推荐算法，它的思想非常简单：根据用户过去喜欢的物品（本文统称为 item），为用户推荐和他过去喜欢的物品相似的物品。而关键就在于这里的物品相似性的度量，这才是算法运用过程中的核心。...随着今日头条的崛起，基于内容的文本推荐就盛行起来。在这种应用中一个item就是一篇文章。 第一步，我们首先要从文章内容中抽取出代表它们的属性。...比如在交友网站上，item就是人，一个item会有结构化属性如身高、学历、籍贯等，也会有非结构化属性（如item自己写的交友宣言，博客内容等等）。...其中的用户属性与item属性的相关性可以使用如cosine等相似度度量获得。 基于内容推荐的优缺点 下面说说基于内容推荐算法的优缺点。
Denoising-Diffusion-based Motion Synthesis 论文链接：https://arxiv.org/abs/2212.04495 论文作者：Rishabh Dabral 等人 内容整理...: 林宗灏 本文提出了一种基于去噪扩散的、用于高质量人体动作条件合成的框架 MoFusion，该框架可以根据一系列条件上下文（例如文本、音乐）合成时间上可信、语义上准确的长动作序列。...针对这些局限性，我们提出了 MoFusion，即一种基于去噪扩散的、用于高质量人体动作条件合成的新框架。...方法 动作合成的扩散 图 2：3D 动作合成的扩散。在前向扩散过程中，我们反复向 t=0 时的初始动作添加高斯噪声。...表 2：我们的方法与以往方法在 HumanML3D 上的比较。 定性结果 图 4：给定文本生成不同动作的示例。请注意动作方向的变化以及姿态的不同。 图 5：基于真实度和语义指标的用户研究结果。
推荐阅读时间：9min~11min 文章内容：基于内容的推荐系统 推荐系统起步阶段一般都会选用内容推荐，并且会持续存在。 ? 为什么要做内容推荐 内容推荐非常重要，并且有不可替代的作用。...内容推荐有以下优势： 从内容数据中可以深入挖掘很多信息量 新物品想要快速被推出，首选内容推荐 可解释性好 内容推荐流程 基于内容的推荐，最重要的不是推荐算法，而是内容分析。...内容推荐算法 基于内容的推荐系统，最简单的当属计算用户与物品之间的相似度了。具体来说，物品画像有对应的稀疏向量，用户画像也有对应的稀疏向量，两者之间计算余弦相似度，之后按照相似度结果对物品进行排序。...总结 总结一下，基于内容的推荐有一些天生的优势，也是非常重要的，基于内容推荐时，需要两类数据：物品画像，用户画像。...基于内容来构建推荐系统可以采用的算法有简单地相似度计算，也可以使用机器学习构建监督学习模型。
对于内容网站形成于上个世纪九十年代，Web1.0时代开发的网站大多数都是基于内容网站，比如新闻类。...开发这类的网站可以采用ASP、JSP、PHP技术，但是基于这类开发出来的网站，内容都是在阅读的时候实时的从数据库中读取的，对于搜索引擎网站，比如百度、Google的排行榜上排名往往很低，只有做成静态的HTML...本文以一个内容发布网站来介绍基于模版的内容网站开发。...String replacement1 = ""; //内容替换后的字符串 String replacement2...//标题的替换标识符 String regex1 = "###1"; //内容的替换标识符
Linux下批量替换多个文件中的字符串的简单方法 :%s/oldstring/newstring/g Linux下批量替换多个文件中的字符串的方法 用sed命令可以批量替换多个文件中的字符串。...sed -i "s/原字符串/新字符串/g" `grep 原字符串 -rl 所在目录`(千万注意这个符号，是最左上角那个符号不是单引号) 例如：我要把/test下所有包含abc的文件中的abc替换为def...，执行命令： sed -i "s/abc/def/g" `grep abc -rl /test` 这是目前linux最简单的批量替换字符串命令了！...，可能大家会遇到将某个变量名修改为另一个变量名的情况，如果这个变量是一个局部变量的话，vi足以胜任，但是如果是某个全局变量的话，并且在很多文件中进行了使用，这个时候使用vi就是一个不明智的选择。...这里给出一个简单的shell命令，可以一次性将所有文件中的指定字符串进行修改： grep "abc" * -R | awk -F: '{print $1}' | sort | uniq | xargs
好久未和老相好的您们面对面的知识交流过，不知道大家最近科研是否顺利，有没有新的想法和创新，我都会祝学术界的您科研硕果累累，祝工业界的您工程完善更多智能化功能，造福人类，推动人工智能的进步！...今天给您讲讲视频大数据和视频内容的识别（部分内容来自复旦大学-计算机科学技术学院薛向阳、姜育刚，谢谢参考阅读）。 视频大数据 ? 作为目前最火热的词汇之一，大数据在各个领域都已有了较为成熟的应用。...现代社会的信息量正以飞快的速度增长，这些信息里又积累着大量的数据。预计到2025年，每年产生的数据信息将会有超过1/3的内容驻留在云平台中或借助云平台处理。...我们还是来说说视频内容的知识，先来说说现在这领域的视频数据集的构建。 ?...大规模动作识别比赛的数据 THUMOSChallenge 101类别；分别与ICCV2013、ECCV2014、CVPR2015合办 ?
当我们阅读表格时，首先注意到的就是单元格。一个单元格使用边框（线）与另一个单元格分开，边框可以是垂直的也可以是水平的。识别单元格后，我们继续阅读其中的信息。...在执行每个任务之前，让我们先导入必要内容 import cv2 as cv import numpy as np filename = 'filename.png' img = cv.imread(cv.samples.findFile...rho —累加器的距离分辨率，以像素为单位。 theta —弧度的累加器角度分辨率。 threshold-累加器阈值参数。仅返回那些获得足够投票的行 line — 线的输出向量。...短于此的线段将被拒绝。 maxLineGap —同一线上的点之间允许链接的最大间隙。...但是，霍夫线变换结果中有一些重叠的线。较粗的线由多个相同位置，长度不同的线组成。为了消除此重叠线，我们定义了一个重叠过滤器。 最初，基于分类索引对线进行分类，水平线的y₁和垂直线的x₁。
然而，现有的基于SNN的方法的计算通常仅限制在计算效率的局部时间上下文中，从而失去了事件数据的全局时间依赖性，无法准确识别人类动作。...Related Work 在本节中，作者简要介绍了基于事件的HAR的ANN（人工神经网络）、基于事件的HAR的SNN（单神经网络）以及状态空间模型。...以下是我为您翻译的中文内容： Mamba受到启发于一种连续系统，该系统将序列 映射到 ，使用隐含时间状态 。...作者从SpikMamba块的输出特征中使用全局平均池化进行池化，并使用线性层预测人类动作。 在训练过程中，预测值 优化为与真实人类动作类别一致的交叉熵损失。 4....考虑到四个数据集中的动作持续时间主要在5到7秒之间，动作的关键帧很可能是短期，构成了动作的主要特征。因此，当从作者的模型中移除SpikeSLA时，网络无法有效地增强HAR的特征局部性。
推荐系统在当今的信息爆炸时代显得尤为重要，它帮助用户在海量信息中找到最感兴趣的内容。推荐系统主要分为两类：协同过滤推荐和基于内容的推荐。...本篇博客将详细介绍基于内容的推荐系统的原理、实现过程及其在实际项目中的应用，结合实例分析，展示如何构建一个有效的基于内容的推荐系统。...音乐平台：根据用户的听歌历史，推荐相似的歌曲或艺术家。 基于内容的推荐系统原理 基于内容的推荐系统通过分析内容的特征和用户的历史行为，推荐相似内容给用户。其基本原理如下： A....特征提取 特征提取是基于内容的推荐系统的核心步骤。系统需要从内容中提取出能代表其特征的向量。...推荐生成的目的是根据相似度计算结果，选取最符合用户兴趣的内容，提升推荐系统的精准度和用户体验。 基于内容的推荐系统实现 数据准备 为了演示基于内容的推荐系统的实现，我们将使用一个简化的新闻推荐数据集。
基于骨骼点的动作识别 (Skeleton-based Action Recognition) 旨在从一系列时间连续的人体骨骼点中识别正在执行的动作。...基于骨骼点的动作识别的动作识别，往往具有比基于其他模态的算法更轻量，更具泛化性的特点。...当然，由于骨骼点所包含信息的局限性，基于骨骼点的算法很难对一些与物体或场景关系紧密的动作进行有效识别，可以说有利有弊。...目前对于基于骨骼点的动作识别这一任务， 主流的公开数据集有 NTURGB+D，NTURGB+D 120，Kinetics-400 等，下表总结了这些数据集的相关信息及特点。...算法， 后续还会支持更多行为识别算法以及与 skeleton 相关的任务算法， 敬请期待~~ 同时， 有兴趣了解更多视频内容理解的内容可前往 Github ， MMAciton2欢迎大家关注 star
在本项研究中，我们提出了一个用于单摄像头输入的基于学习的动作捕捉模型。我们的模型没有直接优化网格和骨骼参数，而是通过优化神经网络权重来预测给定单目RGB视频的3D形状和骨骼构造。...其中，基于模型的纯监督或纯优化模型既不能适应也不能从训练数据中受益。 我们提出了一个在单目视频中进行动作捕捉的神经网络模型，学习将一个图像序列映射到一个相应的3D网格序列中。...与之前基于优化的动作捕捉研究相比，我们现在对光流和分割损耗使用的可微变形（differentiable warping）和可微相机投影技术，使得模型可以通过标准的反向传播进行端对端的训练。...相比之下，我们的基于学习的MOCAP模型通过预训练（合成数据）可在测试时提供良好的姿态初始化。此外，自监督适应模型比预训练的非适应模型的3D重建误差低。...结论 我们已经提出了一个基于学习的用于密集人体3D动作追踪的模型，用合成数据进行监督，并并通过动网格、关键点和分割的可微渲染进行自监督，并与2D等价量相匹配。
call 有阻塞地调用 saga 或者返回 promise 的函数，只在触发某个动作。 takeEvery 循环监听某个触发动作，我们通常会使用while循环替代。...一旦监听到login动作，返回的action为： { type:'login' } call(apply) call和apply方法与js中的call和apply相似，我们以call方法为例： call...takeEvery和takeLatest takeEvery和takeLatest用于监听相应的动作并执行相应的方法，是构建在take和fork上面的高阶api，比如要监听login动作，好用takeEvery...方法可以： takeEvery('login',loginFunc) takeEvery监听到login的动作，就会执行loginFunc方法，除此之外，takeEvery可以同时监听到多个相同的action...，首先监听原始动作提取出传递来的用户名和密码，然后请求是否登陆成功，如果登陆成功有返回值，则执行put的action:to_login_in. (2) LoginSuccess(登陆成功列表展示页) 登陆成功后的页面功能包括
然而，当面对复杂场景的视频以及包含动作行为等描述信息的自然语句时，比如 “找出违规掉头的那些车辆” ，模型是否能够准确地从视频中找到并分割出这些目标物体呢？...图3中的例子展示了视频内容复杂度上升带来的质量和难度的提升。 图3 MeViS (a)和Refer-YouTube-VOS (b)在动态描述上的对。...方法 为了迎接 MeViS 数据集所带来的新挑战，研究人员提出了一种基于 object embedding 获取时序动态信息的基线方法：Language-guided Motion Perception...总结 研究者创建了一个名为 MeViS 的大规模语言-视频分割数据集，其重点是推动语言-视频分割在更真实且复杂的场景中的应用研究，特别侧重于 动作特征的推理 。...基于提出的 MeViS 数据集，研究者对现有语言-视频分割方法进行了基准测试并进行了全面比较。发现在视频场景更加复杂以及语言偏向动作描述时，会给现有算法带来了巨大挑战。
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