摘要非最大抑制是目标检测流程的重要组成部分。首先，它根据所有检测框的得分对它们进行排序。选择得分最大的检测框M，抑制与M有显著重叠(使用预定义阈值)的所有其他检测框。这个过程递归地应用于其余的框。...由于Soft-NMS不需要任何额外的训练，而且易于实现，因此可以轻松地集成到任何目标检流程中。1、简介目标检测是计算机视觉中的一个基本问题，算法为指定的目标类别生成边界框，并为它们分配分类分数。...由于检测的数量通常很小，并且可以通过修剪低于非常小的阈值的检测来进一步减少，因此在这个阶段应用非最大抑制在计算上并不昂贵。提出了一种在目标检测管道中实现非最大抑制的方法。目标检测流程概述如图3所示。?...在这种情况下，假负性的增加将远远高于真正性的增加，因为目标的数量通常比检测器生成的roi的数量小得多。因此，使用高NMS阈值也不是最优的。为了克服这些困难，我们将更详细地讨论NMS算法。...Soft-NMS对相邻的框进行重新评分，而不是完全抑制它们，从而在较高的召回值下提高了精确度。
【直接从数据中清除被识别为重复的reads】 -t: #设定使用的线程数量 -l: #指定结果文件的压缩级别，范围从 0（无压缩）到 9（最大压缩） -p: #在标准错误输出 (STDERR) 中显示进度条...（可直接定义输出文件的位置和名称）；如果未提供，则结果写入一个以 `.sorted.bam` 为扩展名的文件 -n: 按read名而不是坐标排序（字典顺序）。...这可以确保与使用 Picard 工具时的兼容性和一致性 -N: 按read name 而不是坐标进行所谓的“natural”排序（如 samtools 中的排序）。...chr3_200k-300k.sorted.bam -t: #设定使用的线程数量 -l: #指定结果文件的压缩级别，范围从 0（无压缩）到 9（最大压缩） -p: #在标准错误输出 (STDERR...通常用于比较多个样本的覆盖深度 -a, --annotate: 添加额外的列来标记是否满足给定的标准，而不是跳过不满足条件的记录 -m, --fix-mate-overlaps: 检测配对读取的重叠部分
获取所有的备选词语 假设对于一段很长的文本，例如《西游记》的全文，我的网站上提供了utf-8和gbk两个版本，我在mac上进行处理，因此使用的是utf-8版本，我关注的最大词语长度为5，因此可以使用正则匹配出全部的单个汉字...由于python中的re模块进行的是非重叠匹配，因此在匹配多汉字词语时返回的数量会有遗漏，以下是python的re模块官方文档中的说明。...对于《西游记》而言，一共出现了4459个汉字，而长度不超过5个汉字的全部可能备选词语共824567个。为了得到这些词语的词频，我写了一个循环，挨个在《西游记》中查找每一个词的词频。...同样，我们还能想到类似“葡萄”、“蝙蝠”、“师父”这样的词，这些词往往作为一个整体而出现，说明它们确实是有意义的词语。 那么如何计算词语的聚合度呢？...实现 我的网站上提供了一个代码corpus.py，里面的CorpusGenerator类构造函数的参数包括待分析的文本content、最大词长maxlen、返回得分靠前的词数量topK、频率阈值tfreq
如果重合， 那么就可以使用一根箭， 反之， 就需要使用俩 以上就是我对这道题整体的一个判断， 当然，还有一点需要注意的就是。 如果重合了， 那么我们就需要更新最新的结尾范围xend。...这不就和我们刚开始解题的初衷思考不符合了嘛。 因此， 这里就需要实时更新xend ，来先考虑左边的，而不是顾此失彼。...示例 3: 输入: [ [1,2], [2,3] ] 输出: 0 解释: 你不需要移除任何区间，因为它们已经是无重叠的了。...很显然， 这是错的，因为第二个片段中的e在第三个片段中出现了， 第二个片段得到的并不是题目中要求的同一字母最多出现在一个片段中 。 所以说需要考虑这个片段内所有的字母。 ...** 因此, 这里就需要的使用max函数， 来得到最远距离最大的那个字母。
在拷贝的过程中，函数不会受终止符的影响，只会根据字节数量num来进行精确的拷贝； 在拷贝前需要注意，目的地的空间大小和源对象的空间大小都应该至少是num个字节，并且拷贝的目标空间与源空间不能有重叠。...当空间出现重叠时的拷贝则需要调用我们接下来要介绍的函数——内存移动函数memmove； 二、内存移动—memmove memmove这个函数与memcpy一样，也是来实现拷贝操作的函数，但是，它们之间的区别就是...，当一个超过整型范围内的值要存入整型中时，会出现算术溢出的问题，当溢出后，就会发生截断，截断会保留低位的整型值而舍弃高位的溢出值，因此我们就会得到最大值+1变为最小值，最小值-1变为最大值的结果。...这时会出现的情况我们可以简单预测一下： 逐字节——如果通过逐字节查找，那么就容易出现某个元素的起始字节中存储的内容与前一个元素中的某个内容相同，而导致查找出现错误； 逐元素——如果通过逐元素查找，那么在实际查找的过程中只需要查找该元素的起始地址中存储的内容是否相同...IDE中测试一下，这里我就不给大家演示了，对于这两个函数我们只需要在使用时知道它们都是进行的逐字节操作即可，多的我也就不再赘述，接下来我们来看内存函数中的最后一个函数——内存比较函数； 五、内存比较—memcmp
这个数量也可以由 n = 窗口长度 / 滑动步长 计算出来，范围在[n, n+1]。 ?...上图中的开销还不是那么明显，例如在一小时窗口长度和五分钟步长的情况下，针对每一个元素，需要遍历 288 个窗口并往对应的 State 写入数据，在窗口算子中，开销最大的往往就是对 State 的读写。...3.2 问题二 - 定时器 就像上图中所示，因为每个 key Window 对都对应一个 State，所以它们需要知道什么时候触发输出和清除，这个就需要依赖于定时器。...例如下图窗口长度是滑动步长两倍的滑动窗口，这个公约数就是滑动步长，在这里我叫它们重叠窗口。...对于同样的数据集来说，它们触发的窗口输出也是相同的。而且优化前是读的完全聚合的状态或者是完整的状态集合，而现在输出的时候只能获取到按重叠窗口预聚合的结果，需要去获取所有重叠窗口的结果再做一次聚合。
当然实际情况中会出现如下图box重叠的场景，FCOS的解决办法是FPN+重叠默认预测小物体来解决。首先是FPN，利用小的特征图预测大物体，大的特征图预测小物体，一定程度上缓解了目标重重叠的现象。...PolarMask总览 作为FCOS的推广，PolarMask思路就是：FCOS预测到上下左右边界的距离来回归box，那么我就预测到四面八方等到多个边界的距离是不是可以回归mask，也就是预测多条射线。...PolarMask的总体流程几乎与FCOS一样简单和干净。它引入了可忽略的计算开销。简单性和效率是single-shot实例分割的两个关键因素，PolarMask成功实现了它们。...36（也可以是其他数量，不过作者认为36根射线足够比较高精度地拟合一个mask了） ?...我认为，没有万能覆盖全部场景的方法，符合自己的场景，就可以使用。重点是在实际表现而不是对比理论上限.
在高场强下，微状态的可分性有所改善，但仍然较弱。虽然许多GFP峰(用于定义微状态的时间点)出现在高GFP范围内，但与较差可分性相关的低GFP范围也包含GFP峰。...此外，几何分析表明，微状态及其跃迁看起来更像是连续的，而不是离散的，传感器空间轨迹变化率的分析显示了渐进的微状态转变。...(3)聚类过程从随机选择n个模板图开始，其中n是聚类或微状态图的数量。 (4)利用GFP峰值数据计算n个模板图的空间相关性。取空间相关性的绝对值确保结果不依赖于地形图极性。...，而不是保持靠近任何一个微状态子空间(图2C)。...同时，我们认为，微状态大多包括连续的轨迹，这些轨迹在高GFP期间围绕父向量运行，而不是离散和孤立的聚类。
0 层文件和其它层文件有一个明显的区别那就是其它层内部的文件之间范围不会重叠，它们按照 Key 的顺序严格做了切分。...而 0 层文件的内容是直接从内存 dump 下来的，所以 0 层的多个文件的 Key 取值范围会有重叠。 当内存出现读 miss 要去磁盘搜寻时，会首先从 0 层搜寻，如果搜不到再去更深层次搜寻。...通过 Major Compaction 可以减少 0 层文件的数量，提升读效率。那是不是只需要下沉到 1 层文件就可以了呢？那 LevelDB 究竟是什么原因需要这么多层级呢？ ?...它需要继续保持 1 层文件的有序性，每个文件中的 Key 取值范围要保持没有重叠。...对于每个 0 层文件，它会根据 Key 的取值范围搜寻 1 层文件中和它的范围有重叠部分的 sst 文件。如果 1 层文件数量过多，每次多路归并涉及到的文件数量太多，归并算法就会非常耗费资源。
不同： 对count data建模而不是peak data，所以预处理需要做的更~~， 预处理： 需要的数据： BigWig coverage tracks Genome FASTA file 下载hg19...:启动子、增强子(不是重叠启动子)和CTCF结合位点(不是重叠启动子或增强子)(ENCODE Project Consortium 2012)。...方法：计算了这些注释的重叠实例的最大显著性分数，并对背景集进行了洗刷。...启动子在高端和低端都有更极端的得分，这表明它们通常包含可能调节基因表达率的抑制片段。这种特性也出现在增强剂中，但在压制性终点的幅度要小得多。...一般任何复杂性状（由多个基因决定的性状）都可以认为是数量性状（我其实觉得这里Quantitative翻译成"数量"怪怪的，不过约定俗成了，大家明白就好），例如人的身高/体重/IQ，农作物的株高/产量等。
在 Elasticsearch 8.8之前，合并段时会创建一个全新的HNSW图索引。意味着，来自每个段的每个向量都被单独添加到一个完全空的图形中。随着段变大，它们的数量增加，合并会变得非常昂贵。...简单Keywords现在直接索引，而不是通过TokenStream抽象。...时序数据的特殊之处在于它通常以近似@timestamp的顺序写入，因此通过后续刷新操作形成的段时间戳范围通常是不会重叠的。...对于在@timestamp字段上进行范围查询，这是一个有趣的属性，因为许多段要么根本不与查询范围重叠，要么完全包含在查询范围内，这是处理范围查询非常高效的两种情况。...不幸的是，段时间戳范围不重叠的特性会被TieredMergePolicy破坏，因为它更乐意将不相邻的段合并在一起。
使用 Dataflow SDK 而不是你可能更熟悉的 Spark Streaming 或 Storm 的原因是，目前几乎没有其他系统可以提供我想要表达所有示例的能力。...这为Streaming 101提出的主要论点之一提供了基础：如果你关心正确性和事件实际发生的上下文，那么必须根据事件固有的事件时间来分析数据，而不是用它们在分析过程中的处理时间。...在右边的例子就出现了这样的情况：在观察到该窗口的所有输入数据到达之前，Watermark 就提前到达了第一个窗口的结尾，导致错误的输出值 5 而不是 14。...指定可允许的迟到时间范围有一个例外：即使使用启发式 Watermark 时，也可以像为有限数量的 Key 计算全局聚合结果（例如，按 Web 浏览器类型分组计算网站的总访问次数）。...接下来，我们观察到一系列记录：3、4 和 3，它们的原始会话出现了重叠。最终，它们全部合并在一起，并在 12:07 时遇到了 early 触发器触发，输出一个值为 10 的窗口。
一、AI 讲解 运筹学是研究在给定的资源限制下如何进行有效决策的学问。其中，线性规划和动态规划是两种重要的运筹方法，它们在解决资源优化分配、成本最小化、收益最大化等问题上有着广泛的应用。...既不含最优子结构也不含重叠子问题的问题 在解决一个最大化的线性规划问题时，若某变量的增加导致目标函数值减小，则该变量的系数可能是？ A. 正数 B. 负数 C. 零 D....增加计算难度 D. 减少约束条件的数量 动态规划解决问题的基础是什么？ A. 将大问题分解为小问题 B. 重复利用已解决的子问题 C. 将问题转化为图论问题 D....问题可以分解为不相交的子问题 B. 子问题之间没有相互关联 C. 子问题在求解过程中会重复出现 D. 每个子问题都是唯一的，不会重复 在动态规划中，下面哪一项不是进行状态定义时的考虑因素？...减少变量数量 （2）答案和解析 答案: C。线性规划的定义就是目标函数和所有约束条件均为线性。 答案: C。动态规划特别适用于解决具有最优子结构和重叠子问题的复杂问题。 答案: B。
每一次跳动都可以缓存最大跳跃范围，这是一个范围而不是一个值，所以下一跳的时候，需要从这个范围内找到最最大跳跃的范围 * 2....，而不是范围跳跃基于 BFS 将数组转成类似二叉树的 bfs 搜索, 每一个节点都可以走左右两个节点 l,r, 如果符合条件，就加入到队列中继续走使用的 useSet 缓存走过的节点，进行剪枝var canReach...-- 每次找到重叠最多的位置进行射击，当气球射完需要多少箭；-- 也就是找到交集的数量这里可以和并查集进行对比，并查集遇到交集后，会扩展集合为并集，而这里是收缩到交集，所以刚好是相反的概念这里用到的贪心思想就是...A 放在另外的一个区间 A1 上，然后让 B 区间容纳更多的气球 B1,B2；所以需要将无序的气球按排好序，这样按顺序在局部范围内最贪心的重叠气球，就可以保证在局部范围内，尽可能小的缩小取值区间，容纳更多的气球...合并区间分析这里是合并所有重叠的区间，不是两两重叠的区间，所以还是得排个序，这样只需哟啊判断一遍即可，不然直接写个 ret，原来不连接的区间，可能加了一个新的 item 就连接起来了，更麻烦left 节点排序是比较合适的
本文将通过介绍两个分布模型，并运用它们到合成数据过程中，来分析合成数据在不同机器学习技术下的表现。 想法 相比于数量有限的“有机”数据，我将分析、测评合成数据是否能实现改进。...然后使用这三个部分，您可以计算它们的平均值和标准差：分别为（30,6.0），（50.5,4.6）和（69.5,5.5）。...因此，仍需要多角度的分析以便安全地做出任何明确的结论。 这里所做的一个假设是每个类别只有一个“类型”，但在现实世界中并不总是如此。例如，杜宾犬和吉娃娃都是狗，但它们的重量分布看起来非常不同。...此外，这基本上只是一种类型的数据集。应该考虑的另一个方面是尝试类似的实验，除了具有不同维度的特征空间的数据集。这可能意味着有15个特征而不是10个或模拟图像的数据集。...我计划继续研究以扩大本研究的范围，敬请期待！ 关于作者 Eric拥有软件工程学士学位和机器学习硕士学位。他目前在加拿大多伦多担任机器学习工程师。
在IP协议规范中规定了一个IP包的最大尺寸，而大多数的包处理程序又假设包的长度超过这个最大尺寸这种情况是不会出现的。因此，包的重组代码所分配的内存区域也最大不超过这个最大尺寸。...或尽可能使用最新得到操作系统 3.设置防火墙时对分段进行重组，而不是转发它们 UDP泛洪 (UDP Flood) 短时间内向特定目标不断发送 UDP 报文，致使目标系统负担过重而不能处理合法的传输任务...攻击者首先伪造地址对服务器发起SYN请求（我可以建立连接吗？），服务器就会回应一个ACK+SYN（可以+请确认）。而真实的IP会认为，我没有发送请求，不作回应。...这是一种骇客的攻击形式，骇客使用一台计算机上网,而借用另外一台机器的IP地址,从而冒充另外一台机器与服务器打交道。防火墙可以识别这种ip欺骗。...而IP地址欺骗，就是通过伪造数据包包头，使显示的信息源不是实际的来源，就像这个数据包是从另一台计算机上发送的。
这些问题可能是：“我应该投资哪些股票？”，“我怎么样才能活得更健康？”，或者“我如何理解顾客变化的口味，以便我的企业能够更好的服务他们？”。 从数据中获取答案的路途充满了谜题。...或者我们只需要知道一个非常粗粒度的大小？这一明智的检查对于自动累积数尤其重要，比如统计，每天访问网站的次数，餐馆所获得的评论数量等等。 接下来，考虑特征的规模。最大值和最小值是什么？...这是我们设计模型目标变量的一个例子。严格地说, 目标不是一个特征, 因为它不是输入。但有时我们确实需要修改目标以解决正确的问题。...或者，可以更仔细地制作更少数量的复杂特征。两种策略都有其优点和缺点。特征选择采用计算手段来选择问题的最佳特征。（这种技术不限于交互特征。）一些特征选择技术仍然需要训练多个具有大量特征的模型。...手工制作的复杂特征可以具有足够的表现力，所以只需要少量这些特征，这可以缩短模型的训练时间。但是特征本身的计算可能很昂贵，这增加了模型评分阶段的计算成本。
对所有可能的位置和范围进行彻底的搜索是一个计算上的挑战。随着类的数量增加，这一挑战变得更加困难，因为大多数方法都为每个类训练一个单独的检测器。...如果需要，我们可以使用置信度评分和非最大抑制来获得推理时较少的高置信度框。这些盒子是用来代表物体的。因此，可以用后续的分类器对它们进行分类，实现目标检测。...该模型采用与ImageNet基本相似的过程进行训练，能够在分类挑战验证集上获得相同的结果；注意，我们只训练了一个模型，而不是在分类精度方面带来了实质性的好处，但是7×昂贵，这是一个不可忽视的因素。...每个类一个盒子的方法是对ILSVRC-2012获奖条目(“带有本地化的分类”挑战)的仔细重新实现，训练了1个网络(而不是7个)。?...图中显示了一个精确回忆曲线：在本例中，我们执行一个类无关的检测：如果两个窗口(预测和groundtruth)重叠超过0.5，则出现一个真正的阳性，而这两个窗口独立于它们的类。
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