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1 引言 解决小程序地图切换标记点闪屏问题，提升用户体验。 2 问题 如何解决小程序地图切换标记点闪屏问题。...3 方法 解决思路：给顶部选项卡设置id并给其绑定相关标记点的信息，通过识别选项卡id实现切换不同标记点。 index.wxml <!...font-weight: 500; font-size: 15px; margin: 10em; background-color: #ffffff; } 4 实验结果与讨论 上述方法可解决小程序地图切换标记点闪屏问题...，并实现切换不同标记点时地图的缩小放大。
01 概要 半监督目标检测（SSOD）已经成功地提高了R-CNN系列和无锚检测器的性能。然而，一级基于锚的检测器缺乏生成高质量或灵活伪标签的结构，导致SSOD中存在严重的不一致性问题。...在今天分享中，提出了一个高效的教师框架，用于可扩展和有效的基于单阶段锚的SSOD训练，该框架由密集检测器、伪标签分配器和Epoch适配器组成。...我们的实验表明，高效教师框架在VOC、COCO标准和COCO附加方面取得了最先进的结果，使用的FLOP比以前的方法更少。据我们所知，这是将SSOD应用于YOLOv5的第一次尝试。...Epoch-Adaptor方法通过在标记数据和未标记数据之间进行域自适应，并计算每个历元中伪标签的阈值，来加速收敛。在整个培训过程中，教师模型采用指数移动平均（EMA）技术进行更新。...为了解决这个问题，我们提出了伪标签分配器方法，该方法根据高低阈值将伪标签分为可靠和不可靠的类别，分别为目标 L 提高单目标 SSOD 中伪标签的质量。
本文，将向大家介绍 CSS 规范中，最新的 Anchor Positioning，翻译为锚点定位。...其重点总结如下： 首先，锚点定位，需要我们通过新的锚点名称（anchor-name）来标记元素，允许我们使用这些经过了标记的元素作为我们绝对定位的基准目标； 其次，我们可以在绝对定位的元素上，通过新的语法...anchor() 或者 anchor-size() 来锚定上述被标记了的元素，并且可以使用被标记元素的相应属性（譬如被标记元素的 top、left、right、bottom 等） 并且，还有一些更高级的用法...）对齐到锚点元素的顶部（top） left: anchor(--target left)：同理，使用 name 为 --target 的锚点元素作为定位基准，并且将元素的左边（left）对齐到锚点元素的左边...，有点长，简单解释一下： 通过 元素的两个伪元素 ::before 和 ::after，实现了弹出框的框体和一个小三角形 给每个 都设置了成了锚点，也就是这么一段代码：p span
二、问题描述 为解决信号干扰下的超宽带（UWB）精确定位问题，我们通过实际场景实测，采集到一 定数量的数据，即利用 UWB 的定位技术（TOF），采集到锚点（ anchor）与靶点（Tag）之间...实验在实验场景 1 中采集了 Tag 在 324 个不同位置，在信号无干扰和信号干扰下的 UWB 数据，即每个位置各测试（采集）2 次，一次信号无干扰，另一次信号有干扰（锚点与靶点间 有遮挡），注意...: Tag 标识：时间戳：Range Report 的缩写：Tag ID：锚点 ID：该锚点的测距值(mm)：测 距值的校验值：数据序列号：数据编号（每个数据之间用“：”分隔）。...；而对于异常 数据，由于锚点和靶点间存在遮挡，因此此时计算的位置数据将存在偏差；此时可以先按照前 文正常数据计算的思路来时，将会发现计算得到的四组数据存在明显的偏差；因此可以首先将 可能认为是异常的点剔除...如果误差较小则将其应用于附 件 4 中提供的 10 组数据即可。
对每个随机定位点，也就是 F 点而言，我们在这个位置上建立辅助损失。左图：我们预测了 F 点前的一段随机序列 BCD。将 B 点插入解码器网络以开始重建，而 C 点和 D 点可以选择是否馈送。...我们随机采样一个或多个锚点，并在每个锚点插入无监督辅助损失。 3.1....重建辅助损失 在重建过去事件时，我们取样了锚点之前的子序列，并将第一段标记序列插入解码器网络；然后我们要求解码器网络预测出剩下的子序列。整个过程如图 2 左图所示。...预测辅助损失 本文考虑的另一种辅助损失类似于语言模型损失，如图 2 右图所示。这种情况要求解码器网络在子序列中从锚点出发预测出所给序列的下一段标记序列。...这类无监督辅助损失第一次是 Dai & Le (2015) 提出的，他们将其应用于整个输入序列。但我们将其应用在长期依赖关系学习的扩展方案中，因此我们仅将这种损失应用在随机锚点之后的子序列中。
动机 尽管两阶段检测器取得了成功，那么问题就是:一个简单的单阶段能达到类似的精度吗?单阶段应用于目标位置、尺度和纵横比的常规、密集采样。...盒回归目标计算为每个锚点与其分配的对象盒之间的偏移量，如果没有分配，则省略。 分类子网络：分类子网为每个A锚和k对象类预测对象在每个空间位置出现的概率。...回归子网络：与对象分类子网并行，我们将另一个小FCN附加到每个金字塔级别，以便将每个锚框的偏移量回归到附近的ground-truth对象(如果存在的话)。...我们强调，当训练RetinaNet时，Focal loss应用于每个采样图像中的所有∼100k锚点。...分类子网络的最后一个卷积层，把bias初始化为 ， 指定在开始训练的时候每个anchor被标记为 的置信度。在所有实验中使用 ，虽然结果对精确值是鲁邦的。
如何设置页面锚点 这在活动类的页面上最常用，整个页面可能是一个超大的卖场，页面的每一段作为一个“楼层”，类似盖楼的感觉，然后页面的顶部或侧面有一组可以切换的选项，点击就会跳到不同的楼层： ?...类似图中这种页面，就可以通过锚点来设置。下面我们具体说一下锚点元素。 锚点有两种形式，都可以实现相同的效果，只是标记锚点的方式不同。...第一种：使用 a 元素 使用 a 元素标记锚点的位置，假设你希望某个链接打开后跳到 index_02 的位置，那么就在 index_02 的位置加一个锚点： ?...当然，你还可以用锚点跳到某个网页的指定位置，比如下面的链接就会跳到页面的第二处位置： http://st.midea.com/act/score/index_pc.html#a2 正常情况下，页面跳到每个锚点时都会自动把当前位置拉到窗口最顶部...还有一种比较常见的情况，就是页面中靠下的几个锚点，跳过去的时候可能不会自动滚到页面的顶部。 这是因为页面的长度可能已经到头了，页面的底部不会自动拉出空白，锚点被页面底部“拽”住了。
这里需要解决的问题是我们如何使用准确值盒来标记锚点。 这里的基本思想是我们想要将具有较高重叠的锚点标记为准确值框作为前景，将具有较低重叠的锚点标记为背景。...特征图中的每个位置都有9个锚点，每个锚点都有两个可能的标注（背景，前景）。...如果我们将特征映射的深度设置为18（9个锚点x 2个标签），我们将使每个锚点都有一个带有两个值（正常称为logit）的向量，表示前景和背景。...如果你想在这个过程中重新使用经过训练的网络作为CNN，你可能会注意的另一件事是感受野。确保要素图上每个位置的感受野覆盖它所代表的所有锚点。否则，锚点的特征向量将没有足够的信息来进行预测。...要建立一个有效的结构来处理不同大小的特征映射并不容易。 池化感兴趣区域可以通过将特征映射减少到相同的大小来简化问题。
为了解决这个问题，每个可能的对都被放入 BERT 模型中。这会导致推理过程中出现二次复杂度。...其他方法 分析交叉编码器架构的低效率，为每个句子独立地预先计算嵌入似乎是合乎逻辑的。之后，我们可以直接计算所有文档对上选定的距离度量，这比将平方数的句子对输入 BERT 要快得多。...回到 SBERT，在将一个句子传递给 BERT 后，池化层被应用于 BERT 嵌入以获得其较低维度的表示：初始 512 768 维向量被转换为单个 768 维向量。...当我们得到大量句子的集合并旨在计算它们之间的成对相似度分数时，这特别有用。通过将每个句子仅运行一次 BERT，我们提取了所有必要的句子嵌入。...在训练过程中，模型会评估该对（锚，正）与该对（锚，负）相比的接近程度。从数学上讲，以下损失函数被最小化： 间隔 ε 确保正句子与锚点的距离至少比负句子与锚点的距离近 ε。否则，损失将大于0。
然后，将包含对象地面真值框中心的单元格（在输入图像上）选择为负责预测对象的单元格。在图像中，标记为红色的单元格包含地面真值框的中心（标记为黄色）。 现在，红色单元格是网格第7行中的第7个单元格。...为了理解这一点，我们必须围绕锚的概念展开思考。 请注意，我们在此讨论的单元格是预测特征图上的单元格。我们将输入图像划分为一个网格只是为了确定预测特征图的哪个单元负责预测。...然后，将这些变换应用于锚框以获得预测。YOLO v3具有三个锚点，可预测每个单元格三个边界框。 回到我们前面的问题，负责检测狗的边界框将是具有地面真理框的锚具有最高IoU的边界框。...因此，为解决此问题，输出通过S型函数，该函数将输出压缩在0到1的范围内，从而有效地将中心保持在所预测的网格中。 边框尺寸 通过对输出应用对数空间转换，然后与锚点相乘，可以预测边界框的尺寸。 ?...现在在步幅为16的层上进行另一次检测。重复相同的上采样过程，并在步幅8的层上进行最终检测。 在每个尺度上，每个像元使用3个锚来预测3个边界框，使使用的锚总数为9。（不同尺度的锚是不同的） ?
近年来，人们提出了基于三元体神经网络的深度学习方法来学习这种嵌入函数。三元体神经网络通过优化输入三元体网络上的排名问题来学习度量标准。三元体网络由锚点序列、正序列和负示例组成。...首先，它根据训练示例的数量进行缩放，其次，它允许学习更高质量、特定于领域的度量标准。它还提供了一种通用的方法，将输入数据的现有度量与标记的示例结合起来。...三联体的每一个输入都是用同一个网络嵌入的，归一化的输出用于计算三联体的损失函数。我们使用lstm来嵌入序列，而非卷积神经网络。LSTM非常适合于序列建模，并已应用于许多顺序学习问题。...在这里，我们描述了学习序列距离度量的目标。当嵌入锚与嵌入正例之间的距离大于嵌入锚与嵌入负例之间的距离时，此目标将惩罚三重连接。...然后我们将两个序列之间的相似关系r定义为： 【总结】：本文介绍了深度度量学习如何处理时序数据的问题。欢迎大家持续关注我们的公众号，学习更多机器学习知识。
在这项工作中，我们探索了一种将细粒度知识直接编码到模型参数中的替代方法：我们训练模型从外部存储器中检索这些知识。...Generating Synthetic Conversations via Large Language Models (Microsoft) 标题：GPT-Calls：通过大型语言模型生成合成对话来增强呼叫分段和标记...在这项工作中，我们提出了一种新方法，即 GPT 提取的呼叫分割和标记 (GPT-Calls)，用于高效准确的呼叫分割和主题提取。GPT-Calls 由离线和在线阶段组成。...离线阶段对给定的主题列表应用一次，涉及使用 GPT 模型为每个主题生成合成句子的分布并提取锚向量。在线阶段分别应用于每个呼叫，并对转录的对话与离线阶段找到的主题锚点之间的相似性进行评分。...然后，将时域分析应用于相似性分数，将话语分组并用主题标记。所提出的范例为不需要标记数据的呼叫分割和主题提取提供了一种准确有效的方法，从而使其成为适用于各种领域的通用方法。
FCOS 的提出 因此 FCOS 方法采用了新的思路，即不再使用锚框，而是像语义分割一样，以逐像素预测的方式解决目标检测问题。...通过一个 8x8 的图像以及 4x4 的特征图，将能够很好地理解这一特征提取过程。 通过上述映射，我们能够将图像中的每个像素都关联起来作为训练样本。...如下图所示，检测器应用于特征图P3、P4、P5、P6、P7等多个级别，这有助于我们检测图像中不同大小的物体，同时也有助于解决边界框重叠的问题。 ?...基于锚框的检测器，通过将不同的锚框应用于不同的特征级别，以实现在不同级别分离不同的重叠的边界框。而类似于 FCOS 的无锚框检测器，则通过在不同的特征级别对回归预测进行约束，以实现相同的功能。...这一方法的提出，将引导更多研究者摒弃基于锚框的目标检测算法，有可能成为解决目标检测这一难题更有效的方案。 DeepHub
元数据包含四个数据集中每个细胞的技术（列）和细胞类型注释（列）。...首先，我们将合并后的对象拆分为一个列表，每个数据集都作为元素。...，我们执行标准的预处理，并单独识别每个变异基因。...请注意，原始值（未校正值）仍存储在"RNA"Assay，因此您可以来回切换。 然后，我们可以使用这种新的整合矩阵进行下游分析和可视化。...在此示例中，我们发现细胞类型分类存在高度一致性，超过 96% 的细胞被正确标记。
RPN 中长度可变列表的问题可以使用锚点解决：使用固定尺寸的参考边框在原始图片上一致地定位。不是直接探测目标在哪，而是把问题分两个方面建模，对每个锚点，我们考虑： 这个锚点包含相关目标吗？...之前提到过锚点是解决长度可变问题的一种方法，现在将详细介绍。 我们的目标是寻找图片中的边框。这些边框是不同尺寸、不同比例的矩形。设想我们在解决问题前已知图片中有两个目标。...RPN 用所有以 mini batch 筛选出来的锚点和二进制交叉熵（binary cross entropy）来计算分类损失。然后它只用那些标记为前景的 mini batch 锚点来计算回归损失。...我们接下来要解决的问题就是如何将这些边框分类到我们想要的类别中。 最简单的方法是采用每个建议，裁剪出来，然后让它通过预训练的基础网络。然后，我们可以用提取的特征作为基础图像分类器的输入。...这通过按类进行分组完成，通过概率对其排序，然后将 NMS 应用于每个独立的组。 对于我们最后的目标列表，我们也可以设置一个概率阈值并且对每个类限制目标的数量。
事实上，当我们将最近最先进的 SS-OD方法适应无锚检测器时，我们发现，与它在基于锚的模型上的改进相比，在无锚模型上的改进要小得多（见图1a和表1）。...现有的物体检测器包括基于锚的检测器和无锚检测器。具体来说，基于锚的检测器预测预先定义的锚框的移动和缩放，并且每个预测的锚框根据其与标签锚框的交集-联合（IoU）得分进行标注。...然后，在每个训练迭代中教师模型将弱增强的未标记图像作为输入，并预测边界框。框得分高于阈值τ的实例（即 conffdence thresholding）被选为伪标签。 ...盒定位加权的软标签。最后，我们没有使用中心抽样，我们使用标准的标签分配 方法，该方法将边界框内的所有元素标记为前景，其余的作为背景。 ...通过识别和解决无锚检测器上的伪标签方法中存在的核心问题，我们的方法可以比最先进的方法有所改进。
FSAF模块解决了传统基于锚点检测的两个局限性:1)启发式引导的特征选择;2)基于覆盖锚取样。FSAF模块的总体思想是将在线特征选择应用于多水平无锚分支的训练。...具体来说，一个无锚的分支被附加到特征金字塔的每一层，允许在任意一层以无锚的方式进行盒编码和解码。在训练过程中，我们动态地将每个实例分配到最合适的特性级别。...对于无锚的分支，我们只对每个金字塔级别中最多1k个得分最高的位置的盒子预测进行解码，然后将置信值阈值化0.05。...我们将这些异常标记为图8中的红色框。绿色方框表示FSAF模块和基于锚的分支之间的协议。通过捕获这些异常，我们的FSAF模块可以使用更好的特性来检测具有挑战性的目标。?...5、结论该工作将启发式特征选择确定为基于锚点的单点特征金字塔检测器的主要限制。为了解决这个问题，我们提出了FSAF模块，该模块应用在线特征选择来训练特征金字塔中的无锚分支。
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