常见的目标检测算法都针对特定的数据集进行训练，学习固定数量的类别，用于特定的场景。而论文则讨论一个更现实的场景，开放世界目标检测(Open World Object Detection)。在这个场景中，算法需要解决非目标误识别问题以及具备增量学习的能力。
(Xingxing Zuo, Nate Merrill, Wei Li, Yong Liu, Marc Pollefeys, and GuoquanHuang.CodeVIO: Visual-Inertial Odometry with Learned Optimizable DenseDepth.IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA) 2021.)
在Power BI设置画布背景或者图表背景时，可以手动输入颜色代码，输入的方式有两种，HEX（十六进制）或者RGB（红绿蓝）。
同样需要注意冒号和缩进。另外，在Python中没有do..while循环。 这是一个最简单的一个while循环，循环打印0-10的数字：
引言 在本文中，我们将介绍Bash中序列表达式的基础知识。 Bash序列表达式通过定义范围的开始和结束点来生成整数或字符范围。 它通常与for循环结合使用。 Bash序列表达式 序列表达式采用以下形式
文章目录 一、Redis配置 1.安装相应包 2.settings配置 3.使用 二、redis操作大全 1.key 2.String 3.Hash 4.List 5.Set 6. zset 7.管道 ---- 一、Redis配置 1.安装相应包 pip install django_redis 2.settings配置 #配置redis CACHES = { "default": { # 默认 "BACKEND": "django_redis.cache.RedisCache"
向量时钟，最早是用于分布式系统中进程间的时间同步。由于在分布式系统中没有一个直接的全局逻辑时钟。在一个由n个并发进程构成的系统中，每个事件的逻辑时钟均由一个n维向量（n元组）构成，其中第i维（分量）对应于第i个进程的逻辑时钟Vi
《优秀的IC/FPGA开源项目》是新开的系列，旨在介绍单一项目，会比《优秀的 Verilog/FPGA开源项目》内容介绍更加详细，包括但不限于综合、上板测试等。两者相辅相成，互补互充~
接着上一篇基于生长的棋盘格角点检测方法–（2）代码详解（上），来看一下第二个重要函数chessboardsFromCorners。 该函数的目的是用上一步骤中找到的角点恢复出棋盘结构。首先初始化一
同样需要注意冒号和缩进。另外，在 Python 中没有 do..while 循环。
第一自变量h与与第二自变量sex是等长的， 对应元素分别为同一人的身高和性别， tapply()函数分男女两组计算了身高平均值
Python条件语句是通过一条或多条语句的执行结果（True或者False）来决定执行的代码块。
在今天分享恺明团队新推出的自监督学习+Transformer=MoCoV3之前，我想和大家分享下最近我看到一篇目标检测文章，最近因为一直推送目标检测类的，觉得这篇是个不错的idea。
R的源起 R是S语言的一种实现。S语言是由 AT&T贝尔实验室开发的一种用来进行数据探索、统计分析、作图的解释型语言。最初S语言的实现版本主要是S-PLUS。S-PLUS是一个商业 软件，它基于S语言，并由MathSoft公司的统计科学部进一步完善。后来Auckland大学的Robert Gentleman 和 Ross Ihaka 及其他志愿人员开发了一个R系统。R的使用与S-PLUS有很多类似之处，两个软件有一定的兼容性。 R is free R是用于统计分析、绘图的语言和操作环境。R是属于GNU系统的
R是S语言的一种实现。S语言是由 AT&T贝尔实验室开发的一种用来进行数据探索、统计分析、作图的解释型语言。最初S语言的实现版本主要是S-PLUS。S-PLUS是一个商业 软件，它基于S语言，并由MathSoft公司的统计科学部进一步完善。后来Auckland大学的Robert Gentleman 和 Ross Ihaka 及其他志愿人员开发了一个R系统。R的使用与S-PLUS有很多类似之处，两个软件有一定的兼容性。
使用表达式n:m生成简单数列n,n+1,n+2,...,m： > 1:5 [1] 1 2 3 4 5
src/cmd/compile/internal/ssa/prove.go 文件是 Go 语言编译器中的一个代码优化 pass，主要用于静态分析代码中的表达式，发现可能的常量表达式并尝试将它们求解为最终的常量值，从而进行常量传播、死代码消除等优化。
我们将在2D网格世界中定位一个机器人。实时定位与地图构建的基础是从机器人的传感器和运动中收集信息，然后使用有关测量和运动的信息来重新构建一个该世界的地图。
皮尔森相关系数也称皮尔森积矩相关系数(Pearson product-moment correlation coefficient) ，是一种线性相关系数，是最常用的一种相关系数。记为r，用来反映两个变量X和Y的线性相关程度，r值介于-1到1之间，绝对值越大表明相关性越强。
遇到不知道的函数时，可以使用help 函数名来查看帮助 1 求矩阵A的最大值的函数有3种调用格式，分别是： max(A)：返回一个行向量，向量的第i个元素是矩阵A的第i列上的最大值。 [Y,U]=max(A)：返回行向量Y和U，Y向量记录A的每列的最大值，U向量记录每列最大值的行号。 max(A,[],dim)：dim取1或2。dim取1时，该函数和max(A)完全相同；dim取2时，该函数返回一个列向量，其第i个元素是A矩阵的第i行上的最大值。 求最小值的函数是min，其用法和max完全相同。
这个方法用来创建ThreadLocalRandom随机数生成器，如果当前线程中threadLocalRandomProbe的变量值为0，则说明是第一次调用current方法，那么就调用localInit方法初始化种子变量。
数控加工中心编程技术，一直是数控车床的核心部分。怎样精确的写好程序指令，对于加工中心的运行和精确操作，有着极其重要的作用。它告诉机器如何执行操作，完成机械加工的目的。首选让我们来了解几个概念。
MATLAB 中可以使用 “:” 来建立矢量、下标数组和指定的迭代，是最有用的 MATLAB 运算符之一。
排序算法有很多，所以在特定情景中使用哪一种算法很重要。为了选择合适的算法，可以按照建议的顺序考虑以下标准： （1）执行时间 （2）存储空间 （3）编程工作 对于数据量较小的情形，（1）（2）差别不大，主要考虑（3）；而对于数据量大的，（1）为首要。 主要排序法有： 一、冒泡（Bubble）排序——相邻交换 二、选择排序——每次最小/大排在相应的位置 三、插入排序——将下一个插入已排好的序列中 四、壳（Shell）排序——缩小增量 五、归并排序 六、快速排序 七、堆排序 八、拓扑排序 九、锦标赛排序 十、基数排序 一、冒泡（Bubble）排序 ----------------------------------Code 从小到大排序n个数------------------------------------ void BubbleSortArray() { for(int i=1;i<n;i++) { for(int j=0;i<n-i;j++) { if(a[j]>a[j+1])//比较交换相邻元素 { int temp; temp=a[j]; a[j]=a[j+1]; a[j+1]=temp; } } } } -------------------------------------------------Code------------------------------------------------ 效率 O（n²）,适用于排序小列表。 二、选择排序 ----------------------------------Code 从小到大排序n个数-------------------------------- void SelectSortArray() { int min_index; for(int i=0;i<n-1;i++) { min_index=i; for(int j=i+1;j<n;j++)//每次扫描选择最小项 if(arr[j]<arr[min_index]) min_index=j; if(min_index!=i)//找到最小项交换，即将这一项移到列表中的正确位置 { int temp; temp=arr[i]; arr[i]=arr[min_index]; arr[min_index]=temp; } } } -------------------------------------------------Code----------------------------------------- 效率O（n²），适用于排序小的列表。 三、插入排序 --------------------------------------------Code 从小到大排序n个数------------------------------------- void InsertSortArray() { for(int i=1;i<n;i++)//循环从第二个数组元素开始，因为arr[0]作为最初已排序部分 { int temp=arr[i];//temp标记为未排序第一个元素 int j=i-1; while (j>=0 && arr[j]>temp)/*将temp与已排序元素从小到大比较，寻找temp应插入的位置*/ { arr[j+1]=arr[j]; j--; } arr[j+1]=temp; } } ------------------------------Code-------------------------------------------------------------- 最佳效率O（n）；最糟效率O（n²）与冒泡、选择相同，适用于排序小列表 若列表基本有序，则插入排序比冒泡、选择更有效率。 四、壳（Shell）排序——缩小增量排序 -------------------------------------Code 从小到大排序n个数------------------------------------- void ShellS
在第二章介绍了 R 语言中的基本数据类型，本章会将其组装起来，构成特殊的数据结构，即向量、矩阵与列表。这些数据结构在社交网络分析中极其重要，本质上对图的分析，就是对邻接矩阵的分析，而矩阵又是由若干个向量构成，因此需要熟练掌握这些特殊的数据结构。
当您第一次连接到Kibana 4时，您将进入发现页面。 默认情况下，此页面将显示您的所有ELK的最近接收的日志。 在这里，你可以根据搜索查询通过筛选，找到特定的日志消息，则缩小搜索结果与时间过滤器一个特定的时间范围。
今天给大家带来一篇剑桥大学有关增量学习的文章。从非平稳的数据流中渐进地学习新信息，被称为“持续学习”，是自然智能的一个关键特征，但对深度神经网络来说是一个具有挑战性的问题。近年来，许多用于持续学习的深度学习方法被提出，但由于缺乏共同的框架，很难比较它们的性能。为了解决这个问题，我们描述了持续学习的三种基本类型或“场景”:任务增量式学习、领域增量式学习和类增量式学习。每一种情况都有自己的挑战。为了说明这一点，作者通过根据每个场景执行Split MNIST和Split CIFAR-100协议，对目前使用的持续学习策略进行了全面的实证比较。作者证明了这三种情况在难度和不同策略的有效性方面存在实质性差异。提出的分类旨在通过形成清晰定义基准问题的关键基础来构建持续学习领域。
尽管Stan提供了使用其编程语言的文档和带有例子的用户指南，但对于初学者来说，这可能是很难理解的。
点击上方蓝字关注我们 计算机视觉研究院专栏 作者：Edison_G 一个简单、渐进、但必须知道的基线：用于Vision Transformer的自监督学习。尽管标准卷积网络的训练方法已经非常成熟且鲁棒，然而ViT的训练方案仍有待于构建，特别是自监督场景下的训练极具挑战。 公众号ID｜ComputerVisionGzq 学习群｜扫码在主页获取加入方式 关注并星标 从此不迷路 计算机视觉研究院 1 背景 在今天分享恺明团队新推出的自监督学习+Transformer=MoCoV3之前，我想和大家分享下
深度学习背后的核心有标量、向量、矩阵和张量这 4 种数据结构，可以通过使用这些数据结构，以编程的方式解决基本的线性代数问题
机器学习中的大部分问题都是优化问题，而绝大部分优化问题都可以使用梯度下降法（Gradient Descent）处理，那么搞懂什么是梯度，什么是梯度下降法就非常重要。 提到梯度，就必须从导数（deriv
希尔排序（基于逐趟缩小增量） 基本思想 先将整个待排记录序列分割成若干子序列,分别进行直接插入排序，待整个序列中的记录“基本有序”时，再对全体记录进行一次直接插入排序。 [在这里插入图片描述] 算法实现 void ShellSort(SqList &L, int dlta[], int t){ // 按增量序列dlta[0…t-1]对顺序表L作Shell排序 for(k = 0; k < t; k++) ShellInsert(L, dlta[k]); // 增量为dlta[k]的一趟插入排序
以下示例将演示该概念。下面绘制x的值范围是从0到100，使用简单函数y = x，增量值为5。
在上一次教程中，我们介绍了把观测值凝聚成子组的常见聚类方法。其中包括了常见聚类分析的一般步骤以及层次聚类和划分聚类的常见方法。而机器学习领域中也包含许多可用于分类的方法，如逻辑回归、决策树、随机森林、支持向量机（SVM）等。本次教程的内容则主要介绍决策树、随机森林、支持向量机这三部分内容，它们都属于有监督机器学习领域。有监督机器学习基于一组包含预测变量值和输出变量值的样本单元，将全部数据分为一个训练集和一个验证集，其中训练集用于建立预测模型，验证集用于测试模型的准确性。这个过程中对训练集和验证集的划分尤其重要，因为任何分类技术都会最大化给定数据的预测效果。用训练集建立模型并测试模型会使得模型的有效性被过分夸大，而用单独的验证集来测试基于训练集得到的模型则可使得估计更准确、更切合实际。得到一个有效的预测模型后，就可以预测那些只知道预测变量值的样本单元对应的输出值了。
https://www.groundai.com/project/unsupervised-learning-of-latent-physical-properties-using-perception-prediction-networks/
数据统计描述与列联表分析是数据分析人员需要掌握的基础核心技能，R语言与Python作为优秀的数据分析工具，在数值型数据的描述，类别型变量的交叉分析方面，提供了诸多备选方法。 这里根据我们平时对于数据结构的分类习惯，按照数值型和类别型变量分别给大家盘点一下R与Python中那些简单使用的分析函数。 R语言： 描述性统计：（针对数值型） library("ggplot2") myvars<-names(diamonds)[c(5,6,7)];myvars [1] "depth" "table" "price"
为了方便大家了解基于多视图立体的三维重建技术，更重要的是能亲手利用开源数据集或者自己采集的影像跑一遍流程，进而对整个流程更为熟悉，本文整理了近年来几种经典的基于传统方法和基于深度学习方法的三维重建技术Pipeline，并详细介绍从多视图影像到深度图估计，再到恢复三维点云的整个过程。
方式：RStudio中，菜单栏File→NewProject→NewDirectory→NewProject→DirectoryName
下面是一系列使用信号量实现生产者/消费者场景的类。 “主”进程初始化信号量并等待用户指示活动已全部完成。生产者在循环中随机增加一个信号量值，更新之间的延迟可变。消费者尝试在随机时间从信号量中删除随机数量，也是在循环中。该示例由 5 个类组成：
此外，让 yv[n] 是输出 y[n] 的噪声测量，其中 v[n] 表示测量噪声：
构建词库是离线操作，主要对目标数据集中的文本进行解析提取词干信息，建立当前数据集的词库，然后基于词库，对数据集中所有文档提取本文特征。构建词库在整个检索系统生命周期开始阶段实施，一般情况仅执行一次，是针对目标检索文本数据集进行的非频繁性操作。
在最近的一篇文章中，我描述了一个Metropolis-in-Gibbs采样器，用于估计贝叶斯逻辑回归模型的参数。
所有的数据集合可以分为三类，连续型，名义型和有序型。连续型例如1 2 3 4 5 8 9 10，名义型如sample1 sample2 sample3 ，而有序型 good better best；周一，周二，周三……等。在R中名义型变量和有序性变量称为因子，factor。这些分类变量的可能值称为一个水平level，由这些水平值构成的向量就称为因子。因子主要用于计算频数，可以用来分组。可以通过factor()函数中的labels选项对因子的值进行批量修改。
OpenGLES 3D 模型本质上是由一系列三角形在 3D 空间（OpenGL 坐标系）中构建而成，另外还包含了用于描述三角形表面的纹理、光照、材质等信息。
设置曲线绘制颜色在 polar 函数中 , 第三个参数使用 'b' 指定 , 绘制曲线是蓝色的 ;
路由和网工可谓是有着千丝万缕的联系，海翎光电的在小编在往期的文章中也写过不少关于路由的那些事儿：路由器内部到底是啥结构？什么时候使用多路由协议? 什么是距离向量路由协议?如何创建 IP 标准访
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