小编我最近在研究Vue底层数据双向绑定的实现原理，目前还停留在比较肤浅的层面，先把最近的学习成果总结一下，分享给大家 什么是数据双向绑定 Vue增长趋势迅猛，很大程度上得益于他“数据双向绑定”的设计模
Human-Object Interaction(HOI)检测是识别图像中“人-物-交互”的任务，涉及到：1）交互作用中的主体（人）和目标（对象）的定位；2）以及交互标签的分类。 大多数现有的方法都通过检测人和对象实例，然后单独推断检测到的每一对实例的关系来间接解决这个任务。
新智元报道 来源：eurekalert.org 编辑：肖琴 【新智元导读】多伦多大学研究人员设计新算法，通过动态地干扰人脸识别工具来保护用户的隐私。结果表明，他们的系统可以将原本可检测到的人脸比例
Yolov8是一种流行的目标检测算法，它能够在图像中同时检测并定位多个对象。InternImage是一个可视化和图像处理库，提供了各种图像处理功能。本文将介绍如何将Yolov8与InternImage对接，以实现目标检测和图像处理的联合应用。
>>>> 一、问题 什么是异常值？如何检测异常值？请伙伴们思考或者留言讨论。 >>>> 二、解决方法 1. 单变量异常值检测 2. 使用局部异常因子进行异常值检测 3. 通过聚类的方法检验异常值 4. 检验时间序列数据里面的异常值 >>>> 三、R代码实现 1、单变量异常值检测 这一节主要讲单变量异常值检测，并演示如何将它应用到多元（多个自变量）数据中。使用函数boxplot.stats()实现单变量检测，该函数根据返回的统计数据生成箱线图。在上述函数的返回结果中，有一个参数out，它是由异常值组成的列
在一些社交媒体平台，每次你上传照片或视频时，它的人脸识别系统会试图从这些照片和视频中得到更多信息。比如，这些算法会提取关于你是谁、你的位置以及你认识的其他人的数据，并且，这些算法在不断改进。
新智元编译 来源：Stanford、sciencemag 编辑：克雷格 【新智元导读】斯坦福大学和国立首尔大学的研究人员开发了一种人工感觉神经系统，可以激活蟑螂的抽搐反射，也能识别盲文字母中的字母
在上一节内容中，介绍了如何将YOLO应用于图像目标检测中，那么在学会检测单张图像后，我们也可以利用YOLO算法实现视频流中的目标检测。
今天是大年初三，按照传统习俗，从这天开始，就要开始走亲访友了。这时候的商场、饭馆也都是“人声鼎沸”，毕竟走亲戚串门必不可少要带点礼品、聚餐喝茶。
为什么？要弄清这个问题，需要从日常人类生活中的相互作用的多样性说起。我们几乎无时无刻不在进行活动，这些活动中包括简单的动作，比如吃水果，或更复杂一些的，比如做饭。这些活动中都会发生人和周围事物的相互作用，这个过程是多步的，会受到物理学、人类目标，日常习惯和生物力学的支配。
yolo3会利用第82、94、106层的特征图来进行不同尺寸的目标检测。 82层的图像小（分辨率低），感受野大，可以到检测图像中较大的目标； 94层的图像中等，感受野中等，可以检测到图像中不大也不小的目标； 106层的图像大（分辨率高），但感受野相对最小，可以检测到图像中较小的目标。 所以如果训练过程中，发现某层的输出值是非数，这只是说明在这层没有检测到目标对象，只要三层中至少有一层能输出正常的数字，就是正常的。 从图上也可以看到，为了能同时学到浅层和深层的特征，上面的82、94层特征图自身经过上采样后还会和早期层的特征图做一些拼接(concat)操作。用论文原话说就是：这样的方法让我们从上采样特征中得到更多有意义的语义信息；从更早期的特征中得到纹理信息(finer-grained information)。
作者：杨晓凡、camel、思颖、杨文 AI 科技评论按：神经网络的可解释性一直是所有研究人员心头的一团乌云。传统的尝试进行可解释性研究的方法是通过查看网络中哪个神经元被激发来来理解，但是即使我们知道「第 538 号神经元被激发了一点点」也毫无意义，并不能帮助我们理解神经元在网络中的意义。为了解决这样的问题 Google Brain 的一些研究人员开发了神经网络特征可视化方法。 2015 年上半年的时候，谷歌大脑的人员就尝试将神经网络理解图像并生成图像的过程进行可视化。随后他们开源了他们的代码 DeepDre
最近，Apple公布了名为ARKit的新增强现实（AR）库。对于许多人来说，它看起来只是另一个优秀的AR库，而不是一个值得关注的技术破坏者。但是，如果你看一下过去几年的AR进展，就不应该太快得出这样的结论。
我住在一个大城市。 但就像大多数城市一样，在这里寻找停车位总是一件很困难的事情。 停车位通常很快被抢走，即使你有一个专门的停车位，朋友们来拜访你也是一件很困难的事，因为他们找不到停车位。
神经网络的可解释性一直是所有研究人员心头的一团乌云。传统的尝试进行可解释性研究的方法是通过查看网络中哪个神经元被激发来来理解，但是即使我们知道「第 538 号神经元被激发了一点点」也毫无意义，并不能帮助我们理解神经元在网络中的意义。为了解决这样的问题 Google Brain 的一些研究人员开发了神经网络特征可视化方法。 2015 年上半年的时候，谷歌大脑的人员就尝试将神经网络理解图像并生成图像的过程进行可视化。随后他们开源了他们的代码 DeepDream。这个方法出乎他们意料的是，竟然促成了一个小小的艺术
目标检测是深度学习中应用比较多的领域。近年来，人们开发了许多用于对象检测的算法，其中包括YOLO，SSD，Mask RCNN和RetinaNet。
识别每个语义部分（如手臂、腿等）是人体解析中最基本、最重要的一部分。不仅如此，它还在许多高级应用领域中发挥了重要的作用，例如视频监控 [38]、人类行为分析 [10,22] 等。
传统的目标检测方法通常需要大量的训练数据，并且准备这样高质量的训练数据是劳动密集型的（工作）。在本文中，我们提出了少量样本的目标检测网络，目的是检测只有几个训练实例的未见过的类别对象。我们的方法的核心是注意力RPN和多关系模块，充分利用少量训练样本和测试集之间的相似度来检测新对象，同时抑制背景中的错误检测。为了训练我们的网络，我们已经准备了一个新的数据集，它包含1000类具有高质量注释的不同对象。据我们所知，这也是第一个数据集专门设计用于少样本目标检测。一旦我们的网络被训练，我们可以应用对象检测为未见过的类，而无需进一步的训练或微调。我们的方法是通用的，并且具有广泛的应用范围。我们证明了我们的方法在不同的数据集上的定性和定量的有效性。
现在我们已经完成了正确运行ARKit项目的所有基本设置，我们希望我们的设备能够坐在水平表面上。这是飞机检测。在本节中，我们将学习如何激活平面检测。我们将熟悉锚点以及如何使用它们将对象放置在锚点上。此外，我们将能够在现实生活中看到我们发现的飞机锚。从现在开始，我们将更多地投入到代码中。
论文标题：Scale-Hierarchical 3D Object Recognition in Cluttered Scenes
1. 单实例类型（singleton），对于这种类型对象的序列化和反序列不应该在AppDomain中创建新的对象，应该使用已经存在的单实例对象。
深度学习有在新的高度得到大家的认可，并驱使更多的爱好者去学习、去探索，已不仅仅在图像、视频及语音领域得到重视。现在在SLAM、NLP、医学、经济学等领域都得到愈来愈多的研究者的重视，今天我们就和大家说说人与物体目标之间的互动检测识别，有兴趣的您可以接下来慢慢享受~
传统的目标检测方法通常需要大量的训练数据，并且准备这样高质量的训练数据是劳动密集型的（工作）。在今天分享中，研究者提出了少量样本的目标检测网络，目的是检测只有几个训练实例的未见过的类别对象。新提出的方法核心是注意力RPN和多关系模块，充分利用少量训练样本和测试集之间的相似度来检测新对象，同时抑制背景中的错误检测。
https://dl.acm.org/doi/abs/10.1145/3372278.3390671
机器人视觉、计算机视觉、图像处理、机器视觉和图形识别，这几者之间到底有神马区别呢？ 要弄清楚他们哪一个是哪一个，有时候也真的是容易混淆的。接下来看看这些术语的具体含义是什么，以及他们与机器人技术有什么关联。读了这篇文章后，你就再也不会被这些概念弄糊涂了！ 当人们有时候谈论机器人视觉的时候，他们搞混淆了。当他们说，他们正在使用“计算机视觉”或“图像处理”的时候，实际上，他们的意思是正在使用‘机器视觉’，这是一个完全可以理解的错误。因为，所有不同术语之间的界限有时候也是有些模糊的。 在这篇文章当中，我们分
研究环状RNA除了高通量测序外，还有一种常见的手段就是环状RNA芯片，两种产品之间各有优劣，只有了解其对应的特点，才能更好的做出选择。
作者：Amir Rosenfeld、Richard Zemel、John K. Tsotsos
在这个系列的第一部分，我谈到了架构的直观介绍和动机。在这部分，我将描述Capsule是如何在内部运作的。 第一部分：http://www.atyun.com/10006_深入了解Hinton的Caps
C#从本质上来说，它是一门编程语言。他不是.NET体系的一部分。虽然C#总是用来生成.NET平台的代码。C#语言不能孤立的使用，必须与.NET平台一起使用。这样才能大大提高开发效率。
目前，对于恶意流量的识别，基于机器学习的检测技术愈发成熟。然而在高吞吐量的网络中，它对于流量特征提取的效率低，检测精确度低，不能实现实时检测。且由于攻击者在流量中注入了噪声，导致包级特征和流级特征不再适用，因此传统的机器学习技术不再可行。
AI 科技评论按：本文译自 Google Blog，作者为 Google 大脑团队产品经理 Craig Mermel 和技术主管 Martin Stumpe。
主内存到工作内存，工作同步回主内存，Java内存模型定义8种操作来完成，JVM保证8种操作都是原子的，不可再分的。：
Yolov8是一种流行的目标检测算法，而FasterNet则是一个基于神经网络的目标跟踪算法。本文将介绍如何将Yolov8和FasterNet结合起来，实现更准确和更快速的目标检测和跟踪。
鉴于直接操作数字输入空间中的图像像素的能力，对手可以很容易地产生难以察觉的扰动来欺骗深度神经网络(DNN)的图像分类器，正如前面的工作所证明的那样。在这项工作中，我们提出了ShapeShifter，这是一种解决更具挑战性的问题的攻击，即利用物理上的对抗扰动来愚弄基于图像的目标检测器，如Faster 的R-CNN。攻击目标检测器比攻击图像分类器更困难，因为需要在多个不同尺度的边界框中误导分类结果。将数字攻击扩展到物理世界又增加了一层困难，因为它需要足够强大的扰动来克服由于不同的观看距离和角度、光照条件和相机限制而造成的真实世界的扭曲。结果表明，原提出的增强图像分类中对抗性扰动鲁棒性的期望变换技术可以成功地应用于目标检测设置。变形机可以产生相反的干扰停止信号，这些信号经常被Faster R-CNN作为其他物体错误地检测到，对自动驾驶汽车和其他安全关键的计算机视觉系统构成潜在威胁。
2017-06-25 by Liuqingwen | Tags: Unity3D | Hits
1.Awake：用于在游戏开始之前初始化变量或游戏状态。在脚本整个生命周期内它仅被调用一次.Awake在所有对象被初始化之后调用，所以你可以安全的与其他对象对话或用诸如GameObject.FindWithTag()这样的函数搜索它们。每个游戏物体上的Awake以随机的顺序被调用。因此，你应该用Awake来设置脚本间的引用，并用Start来传递信息Awake总是在Start之前被调用。它不能用来执行协同程序。
什么是内存管理 对内存的产生、分配、释放的过程就叫做内存管理 为什么要有内存管理 任何一门编程语言都有自己的内存管理的机制，有一些语言底层封装了一些内存回收的接口和方法，那么js中其实也有，我们叫做垃圾回收，不过js的相对比较混乱，原因是我们在创建和分配的过程没问题，但是释放的时候是自动释放，所以导致很多“垃圾”并不会得到合理的释放，就因为js是自动释放导致我们写js代码的程序员们觉得不需要对js代码中存在的内存问题进行处理，最后会导致代码中出现很多难以回收的内存，造成内存泄漏！ js中内存的
导读：《架构设计》系列为极客时间李运华老师《从0开始学架构》课程笔记。本文为第三部分，主要介绍 FMEA 方法，以及如何将 FMEA 方法应用于架构设计之中以提高服务可用性。
许多程序员都熟悉Java线程死锁的概念。死锁就是两个线程一直相互等待。这种情况通常是由同步或者锁的访问(读或写)不当造成的。
Angular 中的数据绑定是自动从模型和视图间同步数据，Angular的这种数据绑定实现让你可以将应用中的模型和视图的数据看作一个源， 视图在任何时候都是对模型的一个投影，当模型发生变化，相关的视图也会发生变化，反之亦然。
文章标题：《Subclone-specific microenvironmental impact and drug response in refractory multiple myeloma revealed by single‐cell transcriptomics》
并发是 Go 的核心特性，它使程序能够同时处理多个任务。它是现代编程的一个强大组件，如果使用正确，可以产生高效、高性能的应用程序。然而，并发性也带来了顺序编程中不存在的某些类型错误的可能性，其中最臭名昭著的是死锁。在这篇文章中，我们将探讨 Go 如何处理死锁以及它提供的用于检测或防止死锁的工具。
论文地址：https://arxiv.org/pdf/2112.11798.pdf
借助《堡垒之夜》，开发商Epic Games不仅创造了一款国际知名的游戏，还建立了一个新的虚拟社交空间。索尼推出了PlayStation VR，这是首个面向大众市场游戏机，让我们能够在舒适的客厅中体验高清虚拟现实。在过去的二十年中，有无数的游戏行业革命性变化的例子。它们这些都指向相同的结论：随着技术的发展和发展，游戏行业也随之发展。游戏领域的下一个重大变革将来自我们这个时代最具革命性的技术之一：人工智能。本文将解释AI是如何改变视频游戏行业，以及它将如何在未来几年内强烈影响这个行业。
谈到Vue.set就要说响应式原理，所以得为你自己准备下这方面的理论知识。然而，一如即往，这并不难或者枯燥。准备点鳄梨和薯条，制作些鳄梨酱，然后我们再进入话题。
数据挖掘研究的当前状态太“特别”。许多技术都是针对个体问题设计的，如分类或聚类，但没有统一的理论。然而，统一不同数据挖掘任务（包括聚类，分类，关联规则等）以及不同数据挖掘方法（如统计，机器学习，数据库系统等）的理论框架将有助于该领域 并为未来的研究提供基础。
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这次推荐的是ios上的文章，无奈ios上的东西没接触过，权且当做开拓视野了。老规矩，原文如下：
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