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旷视提出目前最好的密集场景目标检测算法：一个候选框，多个预测结果

该方法通过一个候选框、多个预测框的概念，引入 EMD Loss、Set NMS、精细优化模块等新技术，并在 CrowdHuman 数据集上取得当前最佳结果，在拥挤程度更低的 CityPersons 数据集以及基本很少重叠的...新方法很简单，且成本几乎为零，还适用于所有基于候选框的检测器。...方法本文方法基于这样一个观察：当有多个重叠程度很高的物体时，如果一个候选框对应于其中任何一个物体，那么很有可能也会与剩下的其它物体相重叠。...后面的实验结果也表明，只有当多实例预测和 Set NMS 同时使用时，新方法才能在密集检测方面实现显著提升。...总结本文中，旷视研究院提出一种简单却有效的基于候选框的物体检测方法，尤其适用于密集实例检测。这种新方法利用了多实例预测的概念，并引入了 EMD Loss、Set NMS、精细优化模块这些新技术。

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基于多序列比对结果的一致性序列鉴定

1、概念基于多序列比对（Multiple Sequence Alignment, MSA）结果的一致性序列鉴定是生物信息学中的一项重要任务，它帮助我们理解不同序列之间的保守性和进化关系。...一致性序列（Consensus sequence）是指在多个相关序列的比对中，每个位置上出现频率最高的碱基或氨基酸组成的序列。...2、实现思路我现在有多序列比对的结果文件，里面的内容如图所示（奇数行为序列的名字，偶数行为序列的内容），我现在需要做基于多序列比对结果的一致性序列鉴定，我的思路是每一个序列纵向比对，如果全都是一样的字母...alignment = AlignIO.read(alignment_file, "fasta") # 读取FASTA格式的多序列比对文件 consensus_regions =...）放在工作目录下2、输入指令3、输出结果生成consensus_sequences.fas文件在工作目录下

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基于Fast Bilateral Filtering 算法的 High-Dynamic Range(HDR) 图像显示技术。

现实真正存在的亮度差，即最亮的物体亮度，和最小的物体亮度之比为108，而人类的眼睛所能看到的范围是105左右，但是一般的显示器，照相机能表示的只有256种不同的亮度，计算一般的显示器，照相机能表示的只有...针对这一问题，很多人提出了不少相当不错的解决方案，比如基于全局操作符的，其中本文作者实现其中的基于快速双边滤波技术的HDR显示过程。 ...本文对应的参考论文地址： Fast Bilateral Filtering for the Display of High-Dynamic-Range Images 论文的细路很简单，首先他将原始的...当然，自动的参数不一定能调处最好的效果，比如还是这两幅图，手工选择一些参数，可以调出如下效果： ? ? 　　特别是第一幅图，很有种蒙太奇的感觉。在看看几张长出现在论文中的图像的结果： ?...降低base layer的对比度对于普通的整体偏暗的图像，该方式也能取得相当理想的效果，一些测试结果如下： ? ? ? ? ? ?

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ES 基于查询结果的聚合

在了解本文内容前,必须先了解ES DSL查询和ES 聚合查询,ES基于查询结果的聚合分为两种,第一种类似与关系型数据库中的Having语法,第二种类似于关系型数据库中先where在group by的语法...field": "Tags.keyword", "order": { "_count": "asc" } } } } } 搜索结果如下...{ "key" : "水果", "doc_count" : 2 } ] } } } hits中是按照query查询的结果集...,下面是根据query的结果集进行的聚合查询. 2、先聚合后查询(注意这里不是having语法,而是查询聚合里面的详情) 通过post_filter实现现在需要查询价格范围在50到500之间,按照标签分组之后...、最大值等等,最后需要带上一个所有食品的平均值.这个时候计算所有食品的平均值不能受限于查询条件,实现方式如下: GET food/_search { "query": { "range":

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基于DNN的歌声演唱系统的测试结果

DNN 演唱引擎简单的描述思路样本：wav 和对应乐谱xml格式样本的预处理 wav需要运用ffmpeg软件转化为raw格式的文件 xml格式的乐谱需要借助festival 或者praat...或者HTK工具实现label化输入的包含三个（mono label 【声音学模型】或者full label【时长模型】）训练样本集大约300首歌曲需要对音素有所研究测试样本集结果样本1

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推荐系统学习笔记之二基于内容的推荐系统(CBRS)+Collaborative Filtering 协同过滤

基于内容的推荐系统 (CBRS) 首先介绍一下最简单的一个推荐算法模型CBRS。在这个模型中我们用线性回归的基本思路拟合出每个用户对每个电影的评分向量，预测出用户没有评分的电影并进行推荐。...=0) 当然此模型可能过于简单，除了每个电影的属性很少，而且人们喜爱一个电影的因素也不只是因为电影的分类，电影的演员，导演，甚至是上映时间都可以成为观众喜爱一部电影的重要因素。...Collaborative Filtering 协同过滤算法在之前基于内容的推荐系统中，我们必须要有电影的特征向量才能求出每个用户的参数向量，但是这样会带来很大的麻烦，原因是每个人对电影的分类概念都不同...\end{bmatrix} 我们首先需要对结果 Y 矩阵进行均值归一化处理，将每一个用户对某一部电影的评分减去所有用户对该电影评分的平均值： Y=⎡⎣⎢⎢⎢⎢⎢⎢2.52.5?...num_features, lambda) % Collaborative filtering cost function % Unfold the U and W matrices from params

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多协程如何使用channel优雅的收集结果

但是随之而来的问题就是，有些时候我们需要同时执行多个协程，然后再根据其结果再进行处理，这时候收集多个协程的值就非常关键。这篇文章我们一起来实现从一个小白到优雅的处理这个问题的方式。...500) return number } func main() { start := time.Now() num := 5 resCha := make(chan int) //用于收集结果的...{ resCha <- job(input) }(i) } cnt := 0 for item := range resCha { cnt++ fmt.Println("收到的结果...改良下，优雅的收集结果，代码如下： //模拟耗时操作 func job(number int) int { time.Sleep(time.Millisecond * 500) return number...这个方法执行完毕后关闭通道 defer close(resCha) wg.Wait() }() for item := range resCha { fmt.Println("收到的结果

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基于潜在结果框架的因果推断入门（上）

2.1.2 干预效果基于上述定义，我们可以对干预效果进行定量的描述。干预效果可以从「多个层面」进行度量，包括人群层面、干预组层面、亚组层面或是个体层面。这里给出二元干预下的干预效果定义。...实际上最佳的结构应该是完全匹配的方式，即一个干预组可能对应多个对照组，而一个对照组可能对应一个或多个干预组。此外，NNM 存在多种变体，如可重置的 NNM（可重复匹配）与不重置的 NNM。...很多文献建议尽可能多地纳入与干预分配和结果相关的变量，以满足强可忽略性。然而，受干预分配影响的「后干预变量」应该被排除在外。...为了估计因果效应中的异质性，研究者们基于 CART 提出了一种数据驱动的方法，根据干预效果的差异，将数据划分为多个亚组（子空间）。...此外，多个研究表明，该模型还可以被扩展至任意数量的干预，并与其他的方法相结合（此处不作展开）。

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基于潜在结果框架的因果推断入门（下）

例如，在估计一系列药物治疗的个体剂量反应曲线时，为每种治疗添加一个相关联的剂量参数（连续型或类别型），则其对于类别型参数会存在多个版本，而对于连续型参数则会存在无限个版本。...另一种不满足 SUTVA 的案例是「动态治疗策略」（dynamic treatment regime），其包含多个干预阶段，由一系列决策规则构成。...该数据集的目标是研究妇女接受超过七年（或恰好七年）的教育对家庭中子女数量的影响。其包含多个观测混杂因子，如年龄、是否拥有电视、是否居住在城市等。工具变量是一个表示妇女是否在上半年出生的二元指示器。...为了估计多维值干预下的潜在结果，研究者采用了基于树的方法与基于稀疏加性模型的方法来实现潜在治疗与基线治疗之间的比较。...6.4 强化学习从强化学习的角度来看，ITE 估计可以视为一种上下文多臂赌博机问题，其中干预是动作（action），结果是奖励（reward），背景变量则是上下文信息。

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多性状或者多个模型的QQ和曼哈顿重叠图

之前介绍了好几篇QQ图和曼哈顿图的绘制GWAS的曼哈顿图和QQ图diamante，GWAS分析QQ图挺好，曼哈顿图没有显著性，如何调整阈值，今天介绍一下多个性状或者多个模型的QQ图和曼哈顿图如何绘制。...多性状的QQ图：多性状的曼哈顿图： 1，多性状曼哈顿图应用场景场景一：多环境的数据，一般分开进行分析，结果就是同一个性状在多个环境中有多个结果，如果想把结果合并到一个图中，这就需要多性状曼哈顿图，...场景二：同一个性状，使用多个模型，比如GLM、MLM、Farmcpu等，想把同一个性状不同的模型放在一起，也可以用多性状曼哈顿图。...GWAS分析的Pvalue值，比如trait1就是trait1性状的P值，trait2就是trait2性状的P值，等等 3，代码介绍将上面的数据整理好之后，使用下面的数据进行分析： library(...图合并绘制的QQ图分开绘制的曼哈顿图合并绘制的曼哈顿图关键参数： multracks=TRUE，这个参数是多个性状放在一个图中 multraits = TRUE，这个参数是多个性状叠加效果 4，

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基于Keras的多标签图像分类

由于本项目既有涉及multi-class（多类分类），也有涉及multi-label（多标记分类）的部分，multi-class分类网上已经很多相关的文章了。...multi-label多标记监督学习其实我个人比较喜欢把label翻译为标签。那可能学术上翻译multi-label多翻译为多标记。其实和多标签一个意思。...其实关于多标签学习的研究，已经有很多成果了。主要解法是 * 不扩展基础分类器的本来算法，只通过转换原始问题来解决多标签问题。如BR， LP等。 * 扩展基础分类器的本来算法来适配多标签问题。...基于 Keras 建立的网络结构本文采用的是一个简化版本的 VGGNet，VGGNet 是 2014 年由 Simonyan 和 Zisserman 提出的，论文–Very Deep Convolutional...是比较特殊的，输入命令如下所示：展示的结果，这是一条黑色连衣裙，但预测结果给出黑色牛仔裤的结果。

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基于Amos路径分析的输出结果参数详解

系列文章共有四篇，本文为第二篇，主要由整体层面关注输出结果参数。...博客1[1]：基于Amos的路径分析与模型参数详解博客3[2]：基于Amos路径分析的模型拟合参数详解博客4[3]：基于Amos路径分析的模型修正与调整在博客1[4]（https://blog.csdn.net.../zhebushibiaoshifu/article/details/114333349）中，我们详细介绍了基于Amos的路径分析的操作过程与模型参数，同时对部分模型所输出的结果加以一定解释；但由于Amos...1 Output path diagram 首先，通过上一篇博客[5]，我们已经知道可以在“Output path diagram”模块，对模型的非标准化结果与标准化结果加以显示。...如下图，若为非标准化结果，自变量、残差旁的数字代表其方差；而对于标准化结果，箭头旁的数字代表对应回归方程的R方。具体请见这篇博客[6]。 ?

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VimNeovim 基于 modeline 的多个任意代码执行漏洞分析

代码补全、编译及错误跳转等方便编程的功能特别丰富，在程序员中被广泛使用，和 Emacs 并列成为类 Unix 系统用戶最喜欢的文本编辑器。Neovim 是一个基于 vim 源代码的重构项目。...该漏洞是由于启用了 modeline 模式导致的，Vim & neovim 历史上也多次曝出和 modeline 相关的漏洞。...原作者已经分析的很清楚了，本文权当总结一下，顺便对历史曝出的多个漏洞（CVE-2002-1377、CVE-2016-1248、CVE-2019-12735）做一次完整的分析。...vim 的 modeline 可以让你针对每个文件进行文件级别的设置，这些设置是覆盖当前用户的 .vimrc 中的设置的。...、keymap 选项的值，受害者在 modeline 开启下打开特制的文件，则可能导致执行任意代码。

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Excel公式技巧：基于单列中的多个条件求和

标签：Excel公式，SUMPRODUCT函数基于列中的条件求和通常使用SUMIF函数或者SUMIFS函数，特别是涉及到多条件求和时。然而，随着条件的增多，公式将会变得很长，难以理解。...而使用SUMPRODUCT函数，可以判断同一列中的多个条件且公式简洁。如下图1所示的示例。...也可以使用下面更简洁的公式： =SUMPRODUCT(($A$2:$A$12="东区")*(($B$2:$B$12={"超市1","超市2"}))*($C$2:$C$12)) 公式中，使用了花括号，允许在其中放置多个条件...，因此，如果需要满足的条件更多的话，就可以通过逗号分隔符将它们放置在花括号中，公式更简洁。...小结在花括号中放置判断条件，从而使公式更简洁，是本文讲解的重点技巧。

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多库操作：多个数据库的动态切换（一）

，但是同一个api业务逻辑里，可能我们需要操作多个DB，比如我正在走的是主库，然后有一个操作，需要把数据从另一个DB里区保存或者查询。...3、想在测试的时候，同时无缝测试多个库连接，比如我的Blog.Core，每次我提交一个版本，都需要对Sqlite、MySql、MSSql（LocalDB）等同时做测试，那我就想在不停掉项目的前提下，做多库测试...其实说了那么多，就是想实现一个工作，就是多库操作，毕竟这是一个趋势，今天我们就简单说一下多库操作的第一弹 —— 动态切换数据库。过程很简单，这里就先说一下吧。...} } } return listdatabase; } } 3、注入服务这里要说一下，既然是多个库连接...{ if (services == null) throw new ArgumentNullException(nameof(services)); // 把多个连接对象注入服务

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VimNeovim 基于 modeline 的多个任意代码执行漏洞分析

前言 Vim 是从 vi 发展出来的一个文本编辑器。代码补全、编译及错误跳转等方便编程的功能特别丰富，在程序员中被广泛使用，和 Emacs 并列成为类 Unix 系统用戶最喜欢的文本编辑器。...Neovim 是一个基于 vim 源代码的重构项目。 2019 年 06 月 04 日，Vim & neovim 被曝出任意代码执行漏洞。...原作者已经分析的很清楚了，本文权当总结一下，顺便对历史曝出的多个漏洞（CVE-2002-1377、CVE-2016-1248、CVE-2019-12735）做一次完整的分析。....vimrc 中的设置会对打开的所有文件生效，不便于对单个文件作个性化设置，modeline 应运而生。...vim 的 modeline 可以让你针对每个文件进行文件级别的设置，这些设置是覆盖当前用户的 .vimrc 中的设置的。

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基于多尺度动态卷积的图像分类

本文将介绍一种基于动态卷积网络（Dynamic Convolutional Networks）、多尺度特征融合网络（Multi-scale Feature Fusion Networks）和自适应损失函数...效果可视化模型原理解读动态卷积传统卷积网络通常使用固定的卷积核，而动态卷积则是通过引入多个可学习的卷积核，动态选择不同的卷积核进行操作。..._forward_impl(x) 多尺度特征融合网络多尺度特征是指从图像中提取不同尺度、不同分辨率下的特征。这些特征可以捕捉图像中的局部细节信息（如纹理、边缘等）和全局结构信息（如物体形状和轮廓）。...传统的卷积神经网络（CNN）一般通过逐层下采样提取深层特征，但在这个过程中，高层的语义信息虽然丰富，却丢失了低层的细节信息。多尺度特征融合通过结合不同层次的特征，弥补了这一不足。...图像具有不同的光线条件和丰富的背景。如下图所示：实验结果在经过动态卷积和多尺度特征提取以及自适应损失函数后在验证集上能够取得0.944的准确率。

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技术分享 | 基于 GTID 的多源复制

基于 GTID 的复制可以忽略已经执行过的事务，减少了数据发生不一致的风险； 3. 避免因为设置位点信息不准确而造成主从不一致的情况。下面开始做多源复制的操作。二、服务器情况说明 ?...db01 的库上是可以查的，说明可以同步。...binlog 先备份下， /data/mysqlLog/logs mkdir binlogbak cp mysql-bin.000001 binlogbak/ # 设置多个 GTID SET @@GLOBAL.GTID_PURGED...六、总结 GTID 对于单源复制还是很方便，但是对于多源复制，这里就需要特别注意：要先停止所有的从库 stop slave; 然后清理本机所有的 GTID，reset master; 再进行 SET...如果下一级的从库存在延迟，没有及时的把 binlog 传过去，就会造成主从中断，这里我们该怎么避免呢？看这里：做 reset master 的时候，先看看下游的从库是否存在很大的延迟。

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综述 | 基于 Transformer 网络的多模态学习

伴随着近年来多模态应用和多模态大数据的蓬勃发展，基于Transformer 网络的多模态学习已经成为了人工智能领域的前沿热点之一。...今天为大家介绍一篇基于Transformer的多模态学习的综述论文“Multimodal Learning with Transformers: A Survey”，该论文已经被IEEE TPAMI录用...进行了系统性回顾和总结；（3）从多模态预训练和面向特定多模态任务的两个维度对多模态Transformer 的应用和研究进行了总结；（4）对多模态Transformer 模型及应用中的一些共通的技术挑战和设计思想进行了对比与总结...（3）强调了，在基于Transformer 的多模态模型中，跨模态的相互交互（例如，融合，对齐）实质上是由自注意力机制及其变体所感知并处理的。...所以，从自注意力设计与演变的角度，归纳总结了基于Transformer的多模态学习实践中的公式化表达，将常见的基于Transformer的多模态交互过程归纳为了6种自注意力操作。

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【Hibernate教程】基于主键的单(双)向多对多的关联映射

一、基于主键的单向多对多的关联映射 1、Role类 2、Function类 3、Role.hbm.xml 4、Function.hbm.xml 5、HibernateTest...6、数据库二、基于主键的双向多对多的关联映射 1、Role类 2、Function类 3、Role.hbm.xml 4、Function.hbm.xml

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