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【译】WebSocket协议第五章——数据帧(Data Framing)

如果客户端和服务的没有协商扩展字段，或者服务端和客户端协商了一些扩展字段，并且代理能够完全识别所有的协商扩展字段，在这些扩展字段存在的情况下知道如何进行帧的合并和拆分，代理就可能会合并或者拆分帧。...同样的，扩展不能看到WebSocket握手（并且得不到通知内容）导致WebSocket的连接禁止改变连接过程中任意的消息片段。...关闭帧可能包含内容（body）（帧的“应用数据”部分）来表明连接关闭的原因，例如终端的断开，或者是终端收到了一个太大的帧，或者是终端收到了一个不符合预期的格式的内容。...服务端必须马上关闭底层的TCP连接，客户端应该等待服务端关闭连接，但是也可以在收到关闭帧以后任意时间关闭连接。例如：如果在合理的时间段内没有收到TCP关闭指令。...0x02 0x6c 0x6f (内容为”lo") 未添加掩码的Ping请求和添加掩码的Ping响应（译者注：即Pong） 0x89 0x05 0x48 0x65 0x6c 0x6c 0x6f (包含内容为

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【译】WebSocket协议第五章——数据帧(Data Framing)

每一个bit组的长度是在评论中展示的。在线上编码时，最高位的bit是在ABNF最左边的)。对于数据帧的高级的预览可以见下图。...如果客户端和服务的没有协商扩展字段，或者服务端和客户端协商了一些扩展字段，并且代理能够完全识别所有的协商扩展字段，在这些扩展字段存在的情况下知道如何进行帧的合并和拆分，代理就可能会合并或者拆分帧。...关闭帧可能包含内容（body）（帧的“应用数据”部分）来表明连接关闭的原因，例如终端的断开，或者是终端收到了一个太大的帧，或者是终端收到了一个不符合预期的格式的内容。...服务端必须马上关闭底层的TCP连接，客户端应该等待服务端关闭连接，但是也可以在收到关闭帧以后任意时间关闭连接。例如：如果在合理的时间段内没有收到TCP关闭指令。...0x02 0x6c 0x6f (内容为”lo") 未添加掩码的Ping请求和添加掩码的Ping响应（译者注：即Pong） 0x89 0x05 0x48 0x65 0x6c 0x6c 0x6f (包含内容为

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HTTP2 学习

HTTP/2 的前身是 SPDY 协议。 HTTP/2 中 TLS 为可选，但是大厂商如 chrome 和 firefox 表示只会实现基于 TLS 的 HTTP/2。.../1. 0版本以来未修复的队头阻塞问题；对数据传输采用多路复用，让多个请求合并在同一 TCP 连接内。...帧、消息、流和 TCP 连接有别于 HTTP/1.1 在连接中的明文请求，HTTP/2 将一个 TCP 连接分为若干个流（Stream），每个流中可以传输若干消息（Message），每个消息由若干最小的二进制帧...HTTP/2 中，每个用户的操作行为被分配了一个流编号(stream ID)，这意味着用户与服务端之间创建了一个 TCP 通道；协议将每个请求分区为二进制的控制帧与数据帧部分，以便解析。...其原理在于：客户端与服务端共同维护一份静态字典（Static Table），其中包含了常见头部名及常见头部名称与值的组合的代码；客户端和服务端根据先入先出的原则，维护一份可动态添加内容的共同动态字典

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【ML】OpenAI科学家一文详解自监督学习

为了识别旋转了不同角度的同一图像，模型必须学会识别高级对象部分，如头部，鼻子和眼睛，以及这些部分的相对位置，让使模型以这种方式学习对象的语义概念。...研究表明，此类生成模型的潜在空间可以捕获数据中的语义变化；比如在人脸上训练GAN模型时，一些潜在变量与面部表情，是否戴眼镜，性别不同等因素相关。...Wang＆Gupta在2015年提出了一种通过跟踪视频中的移动对象来实现无监督学习视觉表示的方法。也可以在一个较小的时间窗口（如30帧）内精确跟踪目标运动。...显示视频帧顺序验证的pretext任务，可在用作预训练步骤时，提高执行动作识别等下游任务的性能。有趣的是，数据集中存在一些人工提示。...如果处理不当，它们可能会导致图像分类过于琐碎，而不能有效反映视频内容，比如由于视频压缩，黑色帧可能不是完全黑色，而是可能包含按时间顺序排列的某些信息。因此，在实验中应消除黑框。

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一文详解自监督学习

为了识别旋转了不同角度的同一图像，模型必须学会识别高级对象部分，如头部，鼻子和眼睛，以及这些部分的相对位置，让使模型以这种方式学习对象的语义概念。...研究表明，此类生成模型的潜在空间可以捕获数据中的语义变化；比如在人脸上训练GAN模型时，一些潜在变量与面部表情，是否戴眼镜，性别不同等因素相关。...Wang＆Gupta在2015年提出了一种通过跟踪视频中的移动对象来实现无监督学习视觉表示的方法。也可以在一个较小的时间窗口（如30帧）内精确跟踪目标运动。...显示视频帧顺序验证的pretext任务，可在用作预训练步骤时，提高执行动作识别等下游任务的性能。有趣的是，数据集中存在一些人工提示。...如果处理不当，它们可能会导致图像分类过于琐碎，而不能有效反映视频内容，比如由于视频压缩，黑色帧可能不是完全黑色，而是可能包含按时间顺序排列的某些信息。因此，在实验中应消除黑框。

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OpenAI科学家一文详解自监督学习

为了识别旋转了不同角度的同一图像，模型必须学会识别高级对象部分，如头部，鼻子和眼睛，以及这些部分的相对位置，让使模型以这种方式学习对象的语义概念。...研究表明，此类生成模型的潜在空间可以捕获数据中的语义变化；比如在人脸上训练GAN模型时，一些潜在变量与面部表情，是否戴眼镜，性别不同等因素相关。...Wang＆Gupta在2015年提出了一种通过跟踪视频中的移动对象来实现无监督学习视觉表示的方法。也可以在一个较小的时间窗口（如30帧）内精确跟踪目标运动。...显示视频帧顺序验证的pretext任务，可在用作预训练步骤时，提高执行动作识别等下游任务的性能。有趣的是，数据集中存在一些人工提示。...如果处理不当，它们可能会导致图像分类过于琐碎，而不能有效反映视频内容，比如由于视频压缩，黑色帧可能不是完全黑色，而是可能包含按时间顺序排列的某些信息。因此，在实验中应消除黑框。

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中科院中科大芝加哥大学创新动态Token合并框架，无需微调，依然强大，零样本视频理解的突破性进展！

传统的视频处理方法严重依赖微调以捕捉细腻的空间-时间细节，这导致数据和计算成本巨大。相比之下，无训练方法虽然高效，但在保留复杂视频内容中的上下文丰富特征方面往往缺乏鲁棒性。...当只剩下一个聚类时，作者递归地根据特征的聚类平均值合并这些聚类，并选择第二个最大的聚类进行视频分割。作者用表示聚类中的帧的索引集。...因此，第个聚类内的帧可以表示为：作者对每个聚类中的帧进行均匀采样，并将其组合为关键帧序列，其中是聚类的数量。聚类可以提供当前视频序列中包含的事件的分布，从而指导后续步骤的细粒度合并。...对于中的每个单独帧，作者依次将 Token 分成两个非重叠 Token 集，其中包含 Token ，，其中包含 Token ，在每一步中，初始。...在这个实例中，DyTo准确地识别并保留了关键的视觉细节，如婴儿车上的红色玩具，孩子的服装，以及建筑背景。

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一文详解ORB-SLAM3

建图使用关键帧及其点的滑动窗口作为可优化变量，包括可共视的关键帧，但保持其固定。在某些情况下，当慢速运动不能提供良好的惯性参数观测能力时，初始化可能无法在15秒内收敛到精确解。...在本文的工作中我们提出了一个在长期和混合地图数据关联的时候有改进召回率的新的场景重识别的算法。当建图线程筛选出一个关键帧，场景重识别就尝试检测在Atlas中的关键帧进行匹配。...合并算法的具体步骤为: 连接窗口集合：连接窗口包括Ka和他的共视的关键帧，Km和他的共视关键帧，以及所有他们观测到的地图点。利用Tma把Ma中的地图点和关键帧和Mm对齐然后再放到连接窗口中。...这个优化将修正从连接窗口传播到地图的其余部分。 C.视觉惯导地图融合视觉-惯性合并算法的步骤与纯视觉合并相似。...改进纯视觉中的步骤1和步骤3，以更好地利用惯性信息: VI连接窗口集合：如果active成熟了，在把Ma包含在连接窗口前把地图Ma利用Tma(SE3)进行变换。

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OpenAI科学家一文详解自监督学习

为了识别旋转了不同角度的同一图像，模型必须学会识别高级对象部分，如头部，鼻子和眼睛，以及这些部分的相对位置，让使模型以这种方式学习对象的语义概念。 ?...研究表明，此类生成模型的潜在空间可以捕获数据中的语义变化；比如在人脸上训练GAN模型时，一些潜在变量与面部表情，是否戴眼镜，性别不同等因素相关。 ?...Wang＆Gupta在2015年提出了一种通过跟踪视频中的移动对象来实现无监督学习视觉表示的方法。也可以在一个较小的时间窗口（如30帧）内精确跟踪目标运动。...显示视频帧顺序验证的pretext任务，可在用作预训练步骤时，提高执行动作识别等下游任务的性能。 ? 有趣的是，数据集中存在一些人工提示。...如果处理不当，它们可能会导致图像分类过于琐碎，而不能有效反映视频内容，比如由于视频压缩，黑色帧可能不是完全黑色，而是可能包含按时间顺序排列的某些信息。因此，在实验中应消除黑框。

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一文详解ORB-SLAM3

建图使用关键帧及其点的滑动窗口作为可优化变量，包括可共视的关键帧，但保持其固定。在某些情况下，当慢速运动不能提供良好的惯性参数观测能力时，初始化可能无法在15秒内收敛到精确解。...在本文的工作中我们提出了一个在长期和混合地图数据关联的时候有改进召回率的新的场景重识别的算法。当建图线程筛选出一个关键帧，场景重识别就尝试检测在Atlas中的关键帧进行匹配。...合并算法的具体步骤为: 连接窗口集合：连接窗口包括Ka和他的共视的关键帧，Km和他的共视关键帧，以及所有他们观测到的地图点。利用Tma把Ma中的地图点和关键帧和Mm对齐然后再放到连接窗口中。...这个优化将修正从连接窗口传播到地图的其余部分。 C.视觉惯导地图融合视觉-惯性合并算法的步骤与纯视觉合并相似。...改进纯视觉中的步骤1和步骤3，以更好地利用惯性信息: VI连接窗口集合：如果active成熟了，在把Ma包含在连接窗口前把地图Ma利用Tma(SE3)进行变换。

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网络原理知识总结

通信协议：两个或两个以上实体交换信息的规则和标准。构成要素：语义：通信内容所表达的意义。语法：通信内容的规则和结构。时序：信息交换中的时序关系，传输速率、时延、丢失处理等。...发送时延：=数据帧长度/发送速率，与传输介质和距离无关。传播时延：=信道长度/传播速率，数据在信道中传播的时间。处理时延：设备收到数据帧后，进行分析校验提取的时间。...源设备需要解析一个 IP 地址时发出广播桢。目的设备收到广播桢后应答单播桢，应答数据中包含目的设备的 MAC 地址。...路由表更新机制，包含静态和动态，动态更新通过路由协议。自治域一组由同一组织管理运行的路由器集合。内部采用相同的路由策略。是互联网系统中的独立区域。自治域内采用 IGP 内部网关协议。...响应头字段Age：在缓存代理服务中驻留的时长，单位秒。Content-Length：内容长度，只有持久连接时才有效。Content-Type：内容类型，如text/html。

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算法集锦（18） | 自动驾驶 | 车道线检测算法

识别道路上的车道是所有司机的共同任务，以确保车辆在驾驶时处于车道限制之内，并减少因越过车道而与其他车辆发生碰撞的机会。对自动驾驶汽车来说，这同样也是一项关键任务。...现在我们使用OR操作合并这两个掩码，然后使用AND操作与原始映像合并，并仅保留相交的元素。 ? 到目前为止，结果非常令人满意。看看我们的HSL黄面罩是如何清晰地识别黄色路标的!...Canny边缘检测现在已经对图像进行了充分的预处理，我们可以应用Canny边缘检测器，它的作用是识别图像中的边缘并剔除所有其他数据。...阈值捕获给定点的变化强度(可以将其视为梯度)。超过高阈值的任何点都将包含在我们的结果图像中，而阈值之间的点只有在接近高阈值的边缘时才会包含。低于阈值的边被丢弃。推荐低:高阈值比率为1:3或1:2。...我相信帧的局部性将在视频中获得接近完美的车道线起着至关重要的作用。我们还应该考虑将车道线表示为二级多项式来处理。

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HTTP2：让网络飞起来

动态表：动态表是一种在整个连接过程中缓存和复用之前发送的头部字段的机制。动态表在客户端和服务器之间维护，初始为空。当发送一个头部字段时，首先检查该字段是否已经存在于动态表中。...这是通过服务器发送一个 PUSH_PROMISE 帧来实现的，该帧包含了服务器将要发送的资源的头部字段。然后，服务器可以开始发送这个资源的数据帧，就好像这个资源是由客户端请求的一样。...这个时序图描述了服务器推送的过程：服务器发送一个包含资源头部字段的 PUSH_PROMISE 帧给客户端。服务器开始发送该资源的数据帧给客户端，就像这个资源是由客户端请求的一样。...客户端接收并处理服务器推送的资源数据。通过这个机制，客户端可以更早地获取到资源，从而提高页面的加载速度。三、HTTP/2 的实现和部署那么，如何在服务器和客户端实现 HTTP/2 呢？...在 HTTP/1.1 的时代，我们有很多优化策略，如文件合并、图片雪碧图、域名分片等，这些都是为了解决 HTTP/1.1 的限制。

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【深度学习】光学字符识别（OCR）

其基本思想是先使用固定宽度（16像素）的小文本框对图像进行检测，得到一系列含有文字的区域，然后对这些区域进行合并，合并成大的、完整的文本框。 2）具体步骤 CTPN主要包含以下几个步骤：检测文本。...segment 是一个有方向的box，覆盖文本内容的一部分，而link则连接了两个相邻的segments，表达了这两个segment是否属于同一个文本。...首先，RNN具有很强的捕获序列内上下文信息的能力。对于基于图像的序列识别使用上下文提示比独立处理每个符号更稳定且更有帮助。以场景文本识别为例，宽字符可能需要一些连续的帧来完全描述（参见图2）。...此外，一些模糊的字符在观察其上下文时更容易区分，例如，通过对比字符高度更容易识别“il”而不是分别识别它们中的每一个。...每次接收到序列中的帧xtx_txt时，它将使用非线性函数来更新其内部状态hth_tht，该非线性函数同时接收当前输入xtx_txt和过去状态ht−1h_{t−1}ht−1作为其输入：ht=g(xt

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【干货】计算机视觉视频理解领域的经典方法和最新成果

剪辑的视频中包含一段明确的动作，时间较短标记唯一，而未剪辑的视频还包含了很多无用信息。如果直接对未剪辑的视频进行处理是未来的一大研究方向。 HMDB-51：6,766视频，51类。...内容包含化妆刷牙、爬行、理发、弹奏乐器、体育运动等。 Charades：9.848视频(7,985训练，1,863测试)，157类。未剪辑的视频，每个视频大约30秒。...一段视频中并非所有的帧都对识别任务同等重要，如果把它们同等看待，有价值的帧信息会淹没在其他无关的帧中。借助多示例学习思路，Zhu等人交替优化关键帧挖掘和分类两个目标。...可能的未来方向利用多示例学习进行视频分析。未剪辑视频中有很多无关内容，并非视频中所有的帧都对应于该视频标记，这符号多示例学习的设定。...现实应用中很多是资源受限的，如何在这种场景下进行视频分析是一大挑战。

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LLM 视觉语言模型在动作识别中是否有效?

然而，这些方法主要用于处理短时视频，对于在长时间范围内解决动作检测任务仍然存在挑战。这些模型，尤其是InternVideo [33]，旨在理解和生成视频内容描述，从而促进对视觉数据的多模态理解。...然而，由于 CLIP 基于图像而非视频进行训练，当转移到依赖时间推理的视频基础任务时，其性能仍然受到限制。在本研究中，作者以 CLIP 为基准模型评估其在视频基础动作识别任务上的性能。...语言绑定（LanguageBind）[42] 是一种多模态模型，主要通过对比学习以语言为主要手段将不同数据类型（如视频、红外图像、深度图和音频）连接起来。...在实际视频理解应用中，识别动作而无需特定训练数据的能力是无价的。然而，视觉特征通常是低级的，如形状、颜色和运动，而动作描述则更加抽象，这使得模型难以准确匹配这两种类型的特征。...丰田智能家居未修剪版（TSU）[8]扩展了Smarthome的行动类和视频计数，专注于帧级分割任务。该数据集非常具有挑战性，因为一个动作可以在视频中多次执行，同时也可以在同一时间执行多个动作。

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论文翻译 | ORB-SLAM3：一个用于视觉、视觉惯性和多地图SLAM系统

找出一些候选关键帧,对每个候选关键帧,用ransac和EPNP估计位姿,然后更新当前帧的地图点匹配,然后优化位姿,如果内点较少,则通过投影的方式对之前未匹配的点进行匹配,再进行优化求解,直到有足够的内点支持...本文提出了一种新的具有改进召回率的位置识别算法，用于长期和多地图数据关联。每当建图线程创建一个新的关键帧时，就会启动位置识别，尝试检测与地图集中已经存在的任何关键帧的匹配。...2 Place Recognition（位置识别）为了获得较高的召回率，对于每个新的活动关键帧，本系统在DBoW2数据库中查询Atlas中的几个相似的关键帧。...（视觉地图合并）如果位置识别成功,产生了多地图数据关联,在活动地图中的关键帧和地图集中的不同地图中的匹配关键帧之间,使用对齐变换进行地图合并操作.需要确保Mm中的信息能被tracking线程及时调用,...）回环闭合校正算法类似于地图合并,但是位置识别匹配的两个关键帧都是属于活动地图.

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机器学习都能预测未来了！Google华人博士在ICCV 2021发布新模型，打个鸡蛋就知道你要做煎饼！

基于这个思路，Google在ICCV 2021上发表了一篇文章，提出了一种自监督的方法，使用了一个大型、未标记的人类活动数据集。...手动标注视频中的时间关系是非常耗时耗力的，而且很难定义标签的正确性。所以模型应当能够从大量未标记的数据中自主学习和发现事件的变换，从而实现实际应用。 2....模型从叙事视频中的一个样本帧开始，学习如何在所有叙事文本中找到相关的语言表述。...模型学习嵌入所有视觉和文本节点，然后在其他模式下仔细计算与起始节点对应的跨模式节点。这两个节点的表示都被转换为全连接层，预测了在初始模态下使用注意力的未来帧。...首先是数据，研究人员在无约束的真实世界视频数据上训练模型。使用HowTo100M数据集的子集，其中包含大约123万个视频及其自动提取的音频脚本。

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FragAttacks漏洞几乎将所有Wi-Fi设备“一网打尽”，机密数据面临被窃风险

新发现的漏洞中，有三个是影响大部分设备的帧聚合和帧碎片功能Wi-Fi 802.11标准设计缺陷，其他的则是Wi-Fi产品的编程错误。这些漏洞可能可以使攻击者控制系统并窃取机密数据。...攻击者必须在目标设备的Wi-Fi范围内，才能窃取敏感的用户数据，并在成功利用后执行恶意代码，才有可能导致设备被完全接管。...CVE-2020-24587：混合密钥攻击（重新组合在不同密钥下加密的片段）。 CVE-2020-24586：片段缓存攻击（当重新连接到网络时没有从内存中清除片段）。...CVE-2020-26140: 在一个受保护的网络中接受明文数据帧。 CVE-2020-26143: 在一个受保护的网络中接受碎片化的明文数据帧。...CVE-2020-26141: 没有验证片段帧的TKIP MIC。该研究人员还制作了一个视频演示，展示攻击者如何在目标的本地网络内接管一个未打补丁的Windows 7系统。

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unity 减少drawcall_unity scroll

的内容，或是叫：SetGPUDataBeforeDraw 会更适合理解（在绘制前设置GPU数据，这些数据包括渲染系统，如：DX 或是 OpenGL 的状态值，或是 Buffer 数据）所以 Unity...参数 + 绘制前状态，都一样）的 VBO，IBO，等数据打包到一个大的 VBO、 IBO 中，然后在调用一次 DrawCall，从而提升性能：SetPass 的 State 时，或是多次 Draw API...中的代码，可以我之前写的参考：LearnGL – 02 – DrawTriangle – VBO/Shader – 了解一个三角形如何在 OpenGL 中调用绘制动态合批伪代码 //(暂时未实现伪代码...StaticObjInfo { public uint startIdx; public uint endIdx; public Bounds bounds; // jave.lin : 用于绘制时识别是否在...如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容，请发送邮件至举报，一经查实，本站将立刻删除。

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