重复次数是两次(重复次数不算第一次) 代码： btn_alpha.setOnClickListener(new View.OnClickListener() { @Override...那么我们也是来看下它特有的属性： android:fromXScale 起始的X方向上相对自身的缩放比例，浮点值，比如1.0代表自身无变化，0.5代表起始时缩小一倍，2.0代表放大一倍； android...sacl.gif 这里只改变了开始动画的坐标点参数，为了方便更好的理解我们从下面这幅图入手(这里只是方便理解点的位置不一定100%与实际一致。这里就不纠结这个问题了) ?...scale.gif 这里的A点是原点(0.0)当我们设置起始点为50,50时，这里可以理解为指的是具体的距离为50。...这里我们简单在XML中设置BounceInterpolator(结束时弹起)插值器： <?xml version="1.0" encoding="utf-8"?
覆盖率计数指令的插入会进行两次循环，外层循环遍历编译单元中的函数，内层循环遍历函数的基本块。函数遍历仅用来向 .gcno 中写入函数位置信息，这里不再赘述。 一个函数中基本块的插桩方法如下： 1....通过阅读代码和调试，我们发现在二进制代码加载时，调用了llvm_gcov_init(writeout_fn wfn， flush_fn ffn)函数，传入了_llvm_gcov_writeout（写 gcov...（flush_fn_node * ，writeout_fn_node *） __gcov_flush() 代码如下所示，当我们手动调用__gcov_flush()进行覆盖率分发时，会遍历flush_fn_node...· 每次重新插桩会丢失之前的覆盖率信息，多次运行只能得到最后一次的结果。...在使用方面，考虑到插桩在编译时进行，对全部代码进行插桩会很大程度降低编译速度，我们通过解析 Podfile（iOS 开发中较为常用的包管理工具 CocoaPods 的依赖描述文件），只对 Podfile
系统架构 图 1：Reparo架构概览 Reparo架构由上传客户端和服务器组成： 上传客户端：帧丢弃器+视频编码器，上传低帧率视频。 媒体服务器：视频帧插值+VFD训练，回传 VFD 模型。...仅支持480p和720p，插帧算法 base 了AdaCoF。 文中测试了VFI-DNN 对不同计算资源的支持： 表 1：在插帧模型中删除一些卷积反卷积对，测试内存占用和性能。...结论是：资源不足时，使用3或4个卷积反卷积对进行插帧 VFD Trainer 作用是根据视频内容的变化更新 VFD 模型，以维持帧丢弃策略的性能。...BETA-Live 和VOXEL-Live：上传客户端对每个GOP（Group of Pictures）进行一次编码以获得时间编码顺序。...表 2：在 1s 的chunk上 VFD 工作流时间消耗，满足 600ms 表 3：服务器端的插帧推理延迟 表 2 和表 3 展示了 Reparo 的客户端以及服务器端的延迟性能，满足实时性要求。
索引图像最多只可含有256种颜色，当将图像由真彩转为索引模式时，首先需要构建一个索引色彩表，用于存放索引图像中的颜色。...为了将真彩色图像转换为索引图像，我们必须构建一个颜色表（PS的菜单中是这样叫的，我想就是调色板的意思吧），为了尽量较少图像在转换过程中的视觉损失，颜色表的构建一定要合理，现在有很多算法来寻找这样的颜色表...在PS中，当我们将图像转换成索引模式后，我们会发现滤镜菜单不能用，调整菜单中也有很多不能用了，为什么？...前面已经说过，索引模式中图像的数据只是对应颜色表中的一个索引，那么如何进行单点处理呢，其实正式因为这个原因，使得索引图像在单点处理中有着独特的特性。...调用真彩色图像的缩放方法，完成后，在次利用刚才保存的颜色表将其转换为索引图像，因为缩放前后的图像在颜色值上差别不是很大，即通过插值计算的来的新的像素值和原来的像素值插补不大，这样在颜色表中寻找到其对应的索引值也应该相同
训练流程图如下： ?...4.2 RoI Align Mask R-CNN 使用RoI Align 替换了Faster R-CNN中的RoI Pooling，因为RoI Pooling出现了两次取整，还原到原图上会因为取整导致很大的偏差...RoI Align取消了暴力取整的方法，采用双线性插值得到四个点坐标的像素值，返回到原图时误差很小。...我们来分析一下这里如果暴力取整会导致多少误差，在特征提取过程中我们需要两次量化操作 1） 原始图像到特征图像：假如我们的输入图像大小为800x800,经过5个池化层得到的特征图像大小为800/32x800.../32=25x25,假如我们的目标框实际大小为665x665,，对应一下在特征图像大小为665/32x665/32=20.78x20.78,这里的浮点数要取整到20x20，引入了第一次量化误差 2） 特征图像到
只要基本块中第一条指令被执行，那么基本块内所有指令都会顺序执行一次。 覆盖率计数指令的插入会进行两次循环，外层循环遍历编译单元中的函数，内层循环遍历函数的基本块。...通过阅读代码和调试，我们发现在二进制代码加载时，调用了llvm_gcov_init(writeout_fn wfn， flush_fn ffn)函数，传入了_llvm_gcov_writeout（写 gcov...（flush_fn_node * ，writeout_fn_node *） __gcov_flush() 代码如下所示，当我们手动调用__gcov_flush()进行覆盖率分发时，会遍历flush_fn_node...- 每次重新插桩会丢失之前的覆盖率信息，多次运行只能得到最后一次的结果。...在使用方面，考虑到插桩在编译时进行，对全部代码进行插桩会很大程度降低编译速度，我们通过解析 Podfile（iOS 开发中较为常用的包管理工具 CocoaPods 的依赖描述文件），只对 Podfile
1 前言 使用的VOC数据集链接开放在文章中，预训练模型已上传Github，环境我使用Colab pro，大家下载模型做预测即可。...2 数据集 VOC数据集一般是用来做目标检测，在2012版本中，加入了语义分割任务。 基础数据集中包括：含有1464张图片的训练集，1449的验证集和1456的测试集。一共有21类物体。...与我们之前在图像分类或目标检测部分介绍的卷积神经网络不同，全卷积网络将中间层特征图的高和宽变换回输入图像的尺寸：这是通过中引入的转置卷积（transposed convolution）层实现的。...最后，输出图像在坐标 (,) 上的像素依据输入图像上这4个像素及其与 (′,′) 的相对距离来计算。 双线性插值的上采样可以通过转置卷积层实现，内核由以下bilinear_kernel函数构造。...由于是针对PASCAL VOC数据集图像进行的分割，PASCAL VOC数据集中只支持20个类别（背景为第21个类别），所以在分割时，遇到不在20个类别中的事物都将其标为背景。
所以如果只画一个圆，没必要用Path，直接用drawCircle()就行了。drawPath()一般是在绘制组合图形时才会用到的。...2、在自定义view中：插值器和估值器的关系：估值器依赖于插值器，一般依赖于系统给的默认插值器，插值器返回的结果值就是重写的估值器中public Object evaluate(float fraction...MeausreSpec3源码.png 结合MeausreSpec1.png图发现一个问题：在该图的最后一行，如果子View在XML布局文件中对于大小的设置采用wrap_content，那么不管父ViewGroup...9、如若非使用Relativelayout，一般自定义组件的时候不会去基础RelativeLayout，因为它会进行两次绘制；故在能实现相同功能需求时更多的使用LinearLayout和FrameLayout...View中使用layout_weight属性时，LinearLayout只需对子View进行一次测量，反则需要对子View进行两次测量以确定最终大小，所以如果可以我们尽量少用layout_weight属性
六、模型，在ecms里通过之前对代码的熟悉，所谓的证书查询其实就是对一个表里的数据进行查询，后台可以定义新的表结构并且可以建表插数据进去，这样前台就可以查询到，这就是这个平台的核心功能，我浏览了许多关于模型相关的代码...可以看到后面的语法已经被完全破坏掉了，我们输入的特殊符号也被插入到了config.php文件中，现在看到这个状况就是上头，要写一句话php上去，但是问题来了，当我写入了一句话php的时候，我的大写的POST...我们最终找到了生成插入语句的位置，它将tbname从一个表中取出完成拼接字符串后，然后返回上层函数便插入了config.php中，那么tbname是怎样插入到这个表当中的呢？...为什么从这个表中取出的tbname单引号没有被转义呢？，回到刚刚有两条sql语句的位置，其中一条是查询表是否已经存在，另一个语句就是插入数据到这个enewstable表，再放一次图： ?...从而这个表中存储的数据都是没有转义的单引号： ? 这样一来，就完成了一次代码的回溯，找到了为何能写入config.php的原因。
举个栗子： 假设某公司工资为10000的有10个人 1.事务1，读取所有工资为10000的员工，会读取到10条记录； 2.事务2此时向工资表中插入了一条员工记录，工资正好也是10000； 3.事务1再次读物所有工资为...在这个事务还没有结束时，另外一个事务也访问该同一数据。那么，在第一个事务中的两次读数据之间，由于第二个事务的修改，那么第一个事务两次读到的的数据可能是不一样的。...举个栗子： 1.在事务1中，张三 读取了自己的工资为10000,但是操作还没有完成； 2.在事务2中，正好财务人员修改了张三的工资为20000,并提交了事务； 3.在事务1中，张三再次读取自己的工资时，...结论 当我们将当前会话的隔离级别设置为read committed的时候，当前会话只能读取到其他事务提交的数据，未提交的数据读不到。 我们在会话2同一个事务中，读取到两次不同的结果。...结论 当我们将当前会话的隔离级别设置为serializable的时候，其他会话对该表的写操作将被挂起。可以看到，这是隔离级别中最严格的，但是这样做势必对性能造成影响。
绘制 Precision-Recall 图 注意：如果表中包含相同召回值的多个精度值，您可以考虑最高值并丢弃其余值。不这样做不会影响最终结果。这是为了简化情节。...在我们的例子中，我们正在绘制所有内容。 使用PASCAL VOC 11点插值法计算平均精度（AP） 2007 年 PASCAL VOC 挑战赛中引入了 11 点插值法。...当我们为所有预测绘制图表时，相邻点之间的差异将非常小。因此，要比较两个模型，11 点插值就足够了。 也是计算所有点的平均精度（AP）❓ 是的，它是针对所有点计算的。...现在，让我们继续使用 11 点插值法并绘制图形。 绘制最终插值图并计算Dog类的平均精度 同样，我们可以计算人、泰迪、绵羊和卡车的平均精度（AP）。...在 PASCAL VOC 2005 中引入了 ROC（接收器操作特性）-AUC（曲线下面积）度量。绘制了对应于假阳性率 (FPR) 值的真阳性率 (TPR) 值。
前言 使用的VOC数据集链接开放在文章中，预训练模型已上传Github，环境我使用Colab pro，大家下载模型做预测即可。...数据集 VOC数据集一般是用来做目标检测，在2012版本中，加入了语义分割任务。 基础数据集中包括：含有1464张图片的训练集，1449的验证集和1456的测试集。一共有21类物体。...与我们之前在图像分类或目标检测部分介绍的卷积神经网络不同，全卷积网络将中间层特征图的高和宽变换回输入图像的尺寸：这是通过中引入的转置卷积（transposed convolution）层实现的。...最后，输出图像在坐标 (,) 上的像素依据输入图像上这4个像素及其与 (′,′) 的相对距离来计算。 双线性插值的上采样可以通过转置卷积层实现，内核由以下bilinear_kernel函数构造。...由于是针对PASCAL VOC数据集图像进行的分割，PASCAL VOC数据集中只支持20个类别（背景为第21个类别），所以在分割时，遇到不在20个类别中的事物都将其标为背景。
oneshot属性表示动画执行次数，如果设置为true表示只播放一次，如果false则表示会一直循环执行。...运行效果图如上，在上面我们没有添加oneshot属性，则该属性默认false,也就是说该动画会一直循环执行，当我们设置true后则播放到最后一帧时动画停止，当我们想停止时可以使用AnimationDrawable...例如有些人给我们的Activity会加一些从左边进右边出的动画，那么当我们打开Activity时将Activity布局的fromXDelta值-100%p并将toXDelta为0%p,那么我们看到的效果就是从左边进入了...valueTo="float | int | color" //该动画开始的延迟时间 android:startOffset="int" //动画重复次数，-1表示一直循环，1表示循环一次也就是播放两次...当我们在Activity1中跳转到Activity2时，Activity1在页面上消失是执行的:activityOpenExitAnimation动画，Activity2出现在屏幕上执行的动画是activityOpenEnterAnimation
而减法执行的时机，可以是上图 中的多个节点，即 1)在 agent 打桩时只针对增量部分进行打桩，或者是在全量覆盖率统计完成后，将生成的 jacoco.exec 覆盖率文件解析 2)生成可读的覆盖率统计报告的环节进行增量计算...方案1 -Agent插桩时 Jacoco 在进行 prepare-agent 时,接受调用者通过使用 excludes 参数来忽略某些类,例如可以该方式来自动忽略 Lombok 自动生成的代码，避免统计结果中的代码膨胀...这是增量覆盖率统计的技术基础，原理是在 jacoco 进行打桩时，结合 git-diff 产生的增量清单作为 includes 的入参，让 jacoco 只针对指定的需要进行覆盖率统计的代码进行打桩，也就是只针对增量代码进行打桩...当然，这个方案中，由于修改了打桩范围的原因，不能同时生成全量和增量的覆盖率结果，需要分两次执行。...方案 开源工具 全量+增量覆盖率报告 1 Agent插桩时 Super-Jacoco 执行两次用例 2 Agent report时 Code-Diff 执行一次用例执行两次报告生成 3 Report解析
SISR 方法主要分为三类：基于插值的方法、基于模型的方法以及基于判别学习的方法。基于插值的方法（例如：最近邻插值、双三次插值）虽然速度快，但是其效果比较差。...然而这些方法都存在一个共同缺点，也就是它们只考虑双三次 (bicubic) 降采样退化模型并且不能灵活的将其模型扩展到同时（非盲）处理其它退化类型。...值得注意的是为了加速训练过程的收敛速度，同时考虑到 LR 图像中包含高斯噪声，因此网络中加入了 Batch Normalization 层。...最后，图 5 展示了不同方法在真实图像上的视觉效果比较，可以看到 SRMD 复原的 HR 图像在视觉效果上明显优于其它方法。 ?...图 3：不同方法在 bicubic 降采样退化下超分辨率四倍的视觉效果比较。 ? 表 2：不同方法在不同退化类型下的 PSNR 和 SSIM 结果比较。 ?
由于这些图像在恶劣条件下（如雨雾）具有鲁棒性，并且它们包含与激光雷达点云提供的几何信息相补充的显著纹理信息，因此它们备受关注，尤其是当仅依赖激光雷达传感器时，这解决了在激光雷达里程计（LO）中遇到的在几何上相同的场景中或者不是所有原始点云都提供信息且可能具有误导性的漂移挑战...数据集中使用的Ouster LiDAR是OS0-128，其详细规格显示在表III中。 图1:所提出的从连续点云恢复4D对象标签的模型的系统结构概述。...我们的初步实验显示在使用未经修改的原始LiDAR生成图像时，跨一系列检测器和描述子的性能表现不佳。为了确定增加图像分辨率的最佳分辨率和插值方法，进行了一项广泛的比较实验。...然后在表 IV 中，我们的评估还显示线性插值方法在各种插值技术中产生了最佳结果。 表 V 中的结果还表明，适当减小图像的大小相对于放大图像具有明显优势。...图6：计算效率 LiDAR 生成的图像关键点辅助 LO 结果 表 VIII 和表 IX 中的结果证明，传统的关键点提取器可以实现可比的 LO 平移估计和比 Superpoint 更准确的旋转估计。
经过合成或者篡改的图像在网络上传播会对公众产生误导，扰乱人们的日常生活。因此需要一种能够检测图像是否真实的方法。 一、背景 随着计算机和图像处理技术的发展，人们可以方便的对数字图像进行编辑修改。...经过合成或者篡改的视频在网络上传播会对公众产生误导，扰乱人们的日常生活。因此需要一种能够检测图像是否真实的方法。 在静态图像中，JPEG是应用非常广泛的一种图像存储格式。...2 采用一定的量化表对每个小块的DCT系数进行量化。量化表对JPEG图像质量起着决定性的作用，通常与质量因子对应。大的质量因子对应于取值较小的量化表，量化失真较小，压缩以后的图像质量较高。...四、数值算例 1.正常一次高质量压缩的JPEG图像 ? ? 图1 在图1中的JPEG图像为数码相机直出的图像，其质量因子为90。...2.正常两次压缩的JPEG图像 ? ? 图2 图2中的图像为将图1中图像经过质量因子70再次压缩以后所得到的图像。压缩以后的图像与原图像的观感差距很小，但是从图2中可以看出，其 ?
如果我们只依靠上述这两项，就难以想象像在 Netflix 上那样观赏喜爱的电影或电视剧、像在脸书上那样存储或分享值得纪念的视频或照片，或在区块链上玩喜爱的在线游戏(如 DOTA)。（分布式OR超融合？...它正在积极开发中，因此，有些东西可能会有变化。 我们在这份指南中已经了解到，当我们在 Swarm 中改变数据时，我们上传的数据所返回的哈希值会以无法预料的方式变化。...在创建可变资源时，必须要提供的参数之一是预期的更新频率。这表明该资源多快(以秒计算)被更新一次。尽管你可以以其他的速率更新该资源，但这么做会减慢索引该资源的处理过程。...Swarm 上的加密 在 POC 0.3 中引入了对称加密技术，现在可以很容易随 Swarm up 上传命令一起使用对称加密了。...检索数据时，只在本地 Swarm 节点上将它解密。在整个检索过程中，这些块以加密的形式遍历网络，参与的对等节点无法解密它们。它们只在用于下载的 Swarm 节点上进行解密和重组。
一、业务流程 上图是对save和saveScore两个接口的流程抽象，save是上传答题数据，saveScore则是上传答题分数，为保证幂等和防止并发调用，这两个接口都加了分布式锁（还是两层哦）。...二、问题分析 ROUND 1 问题分析 最开始只看到了第二层锁的逻辑，始终无法想通，两个接口获取的同一把锁，且加锁后都做了幂等判断，查询缓存和数据库，没有再插入，有则更新，C表的重复数据是怎么来的呢？...先说表E，这个比较简单，首先该表有唯一索引，不像前两个表只有普通索引，其次，业务上该表存放的数据粒度更粗，也就是前面两个表多次插入，这个表只会插入一次，其余都是更新，所以就算没有唯一索引，出现重复记录的概率也远比前两个表小很多...从阿里云的sql洞察上也能验证这个猜想，按照代码逻辑，saveScore应该有两次查询才对，但实际上只有一条，说明有一次查询（结合skywalking分析得到是第二次没有查数据库）没有到达数据库。...，就会重复插入了。
1.无序表的查找优化 问题：在一个无序的数组中查找是否存在目标值target； 解法一： 这恐怕是最为直接，最容易想到的解法了！...-1:i; } 解法一，执行一次for循环需要两次判断，解法二只需要一次判断。...2.有序表的二分查找法的优化 在二分查找中，我们常常对mid的更新为： mid = left +(right - left)/2; 你是否想过，为是1/2而不是1/4或1/3呢？...实际上，如果待查的数据比较均匀，那么1/2是一个很好的选择，一旦待查数据中的数据是极度不均匀的，那么就需要考虑插值查找法。...我们将1/2用 (target - arr[left])/(arr[right] - arr[left])代替，就是插值查找法。
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