896 mysql> SELECT LOG2(-100); 897 -> NULL 898 899 LOG2() 通常可以用于计数出一个数字需要多少个比特位用于存储它。...它类似于计算 Y / X 的反正切，除了两个参数的符号用于决定结果的象限： 973 mysql> SELECT ATAN(-2,2); 974 -> -0.785398 975...1125 注意，在版本 4.0 中，WEEK(#,0) 被更改为匹配 USA 历法。...1387 1388 CAST 函数主要用于以特殊的 CREATE ......如果 key_string 参数没有给出，DES_DECRYPT() 检查加密字符串的第一个字节，以确定用于加密原始字符串的 DES 密钥数字，然后从 des-key-file 读取密钥用于解密消息。
我们甚至可以将它用于时间序列分析，虽然有更好的技术。在这篇文章中，我想向您介绍动态模式分解 (DMD)，这是一种源自我的研究领域：流体动力学的用于高维时间序列的线性降维技术。...在收集了相当多的温度和速度场快照后，进行了 DMD 分析。结果如下所示。 ? 混沌热虹吸管的 DMD 分析。1 级模型捕获速度场中的大部分动态，而 2 级模型需要用于温度。...由于这种简单性，事实证明它也经常用于不应该使用或存在同样简单但更好的方法的情况。高维时间序列分析就是这样的一个例子。我希望您现在确信，在这种情况下，动态模式分解会更好。...自从十年前引入流体动力学 [2, 3] 以来，DMD 已被证明是一种极其通用且强大的框架，可用于分析由高维动力学过程生成的数据。它现在经常用于其他领域，如视频处理或神经科学。还提出了许多扩展。...有些包括用于控制目的的输入和输出[4]。其他人将 DMD 与来自压缩感知的想法相结合，以进一步降低计算成本和数据存储 [5]，或将小波用于多分辨率分析 [6]。可能性是无止境。
最近的一些工作表明，图像级表示对于密集预测任务（如目标检测和语义分割）是次优的。一个潜在的原因是，图像级预训练可能过度适用于整体表示，无法了解图像分类之外的重要属性 。...本文的目标是开发与目标检测相一致的自监督预训练。在目标检测中，检测框用于对象的表示。目标检测的平移和尺度不变性由边界框的位置和大小来反映。...基于此，作者提出了一个对象级自监督预训练框架，称为选择性对象对比学习（Selective Object COntrastive learning， SoCo），专门用于目标检测的下游任务 。...不同于先前的图像级对比学习方法，将整张图片作为作为一个实例，SoCo将图像中的每个对象proposal视为一个独立的实例。 因此，作者设计了一个新的预训练任务，用于学习与目标检测兼容的对象级视觉表示。...分别使用在线网络和目标网络提取它们，如下所示： 在线网络后添加了一个projector 和 predictor 用于获得潜在嵌入，θ和θ都是双层MLP。目标网络后仅添加projector 。
前言 Single Stage Headless Face Detector（SSH）是ICCV 2017提出的一个人脸检测算法，它有效提高了人脸检测的效果，主要的改进点包括多尺度检测，引入更多的上下文信息...在Figure2中，「尺度不变性」是通过不同尺度的检测层来完成的，和SSD，YOLOV3等目标检测算法类似。...创新点详解 刚才提到，SSH算法的创新点就 个，即新的检测模块，上下文模块以及损失函数的分组传递，接下来我们就再盘点一下： 3.1 检测模块 下面的Figure3是检测模块的示意图： ?...M1主要用来检测小人脸，M2主要用来检测中等尺寸人脸，M3主要用来检测大尺寸人脸的目的。...总结 这篇文章介绍了一下用于人脸检测的SSH算法，它提出的上下文模块和损失函数的分组传递还是比较有意思的，论文的精度也说明这几个创新点是有用的。
引言 机器学习被越来越多地应用到安全场景中，如：恶意邮件检测、入侵检测、WAF等，但是其现实效果饱受诟病，鲁棒性问题往往无法解决，如：A环境下训练的模型换到B环境中不适用，T时刻训练的模型在T1时刻不适用...，而所有的机器学习模型都是基于样本的“独立同分布”假设的，这种分布的不一致性往往也是导致机器学习模型不适用的根本原因。...三、CADE原理 如图1所示，CADE由两部分构成，概念漂移样本检测模块和解释模块，对于检测模块，核心是距离的定义，该距离用于衡量新样本与已知样本之间的距离，距离越大意味着越有可能是漂移样本，对于解释模块...[3]，包含4种类型流量的Flow数据，依据上述方法，在训练时保留一类样本，这类样本用于概念漂移样本的测试，如图5所示，可以看到CADE有比较好的效果，F1值均可以达到0.96，图6对样本的隐空间利用t-SNE...都聚到一个类当中，这也表明CADE不仅仅可以用于检测漂移样本，对样本的聚类也有比较好的效果。
最近，DETR [10] 提出可学习的对象查询来消除手工设计的组件并建立端到端的检测管道，引起了人们对基于查询的检测范式的极大关注 [21、46、81、102]。 图 1. 用于对象检测的扩散模型。...然而，据我们所知，还没有成功地将其应用于目标检测的现有技术。...： • 我们将目标检测制定为生成去噪过程，据我们所知，这是第一项将扩散模型应用于目标检测的研究。...然而，尽管对这个想法很感兴趣，但以前没有成功地将生成扩散模型用于对象检测的解决方案，其进展明显落后于分割。...特征金字塔网络 [49] 用于根据 [49、54、81] 为 ResNet 和 Swin 主干生成多尺度特征图。 检测解码器。
Patel 内容整理：陈梓煜 本文提出了一种基于 Transformer 的孪生网络架构 ChangeFormer，用于对一对配准的遥感图像进行变化检测（Change Detection，简称 CD）。...Transformers 在自然语言处理 (NLP) 领域的巨大成功让研究者将 Transformers 应用于各种计算机视觉任务。...方法 所提出的 ChangeFormer 网络由三个主要模块组成，如图 1 所示：Siamese 网络中的一个分层 transformer 编码器，用于提取双时相图像的粗细特征，四个特征差异模块用于计算在多个尺度下计算特征差异...因此 DSIFN 数据集分别有 14400/1360/192 个样本用于 train/val/test。...IFNet：是一种多尺度特征连接方法，它通过注意力模块融合双时态图像的多层次深度特征和图像差异特征，用于变化图重建。 SNUNet：是一种多级特征连接方法，其中使用密集连接孪生网络进行变化检测。
collect是Spark RDD一个非常易用的action，通过collect可以轻易获得一个RDD当中所有的elements。...当这些elements是String类型的时候，可以轻易将整个RDD转化成一个List,简直不要太好用。...不过等一等，这么好用的action有一个弱点，它不适合size比较的element。举个例子来说吧。请看下面这段代码： ... ......上述这段代码当Kafka中单个message（也就是）的size很小（比如200Bytes）的时候，运行得很好。...对于10MB size这样的单条message。
因此，我们的方法基本上适用于所有网络。 CenterNet在自底向上方法中实现了最先进的检测精度，并与现有的自顶向下方法的最先进性能紧密匹配。...以CornerNet[30]为例，它产生了两个热图用于检测角点：一个用于检测左上角点的热图和一个用于检测右下角点的热图。这些热图表示不同类别的关键点位置，并用于为每个关键点分配置信度分数。...前者应用于关键点估计网络，以提高检测角点和中心关键点的性能。后者在目标检测任务中更受欢迎，因为它具有更好的通用性并且获得更丰富的检测感知场。两个框架的设计略有不同，我们将在下一子节中提供详细说明。...将对象检测视为关键点三元组 单分辨率检测框架：受到姿态估计的启发，我们应用通常用于姿态估计的网络来更好地检测角点和中心关键点，其中大多数在单分辨率特征图中检测关键点，例如沙漏网络[43]。...Adam[26]用于优化训练损失： 其中 和 分别表示用于训练网络检测角点和中心关键点的焦点损失。 是角点的“拉”损失，用于最小化属于同一对象的嵌入向量之间的距离。
作者 | 汪逢生 编辑 | 赵晏浠 论文题目 MS-TCT: Multi-Scale Temporal ConvTransformer for Action Detection 摘要 动作检测是一项重要且具有挑战性的任务...，尤其是在标记密集的未剪辑视频数据集中。...这些数据由复杂的时间关系组成，包括复合或共同发生的动作。要在这些复杂的环境中检测动作，有效地捕获短期和长期时间信息至关重要。...为此，作者提出了一种用于动作检测的新型“ConvTransformer”网络：MS-TCT。...作者在多个具有挑战性的数据集（如Charades、TSU和MultiTHUMOS）上的实验结果验证了所提方法的有效性，该方法在所有三个数据集上都优于最先进的方法。
CNNs for object detection R-CNN，Faster R-CNN， R-FCN 这些基于候选区域的方法实时性比较差，YOLO是第一个实现实时检测的算法。...Fully convolutional networks 全卷积网络还是比较流行的。R-FCN 就是全卷积网络。 Method Description 3.1....输入图像经过一个卷积网络提取特征图 feature map，这个特征图经过一个 ConvDet 层处理得到 若干矩形框，每个矩形框有坐标，C个类别概率，1个confidence score，就是包含物体的概率...最后经过非极大值抑制过滤，得到最终检测结果。 3.2. ConvDet ? 对特征图的每个网格位置使用 K个 anchors 进行矩形框的回归和置信度计算。 ? ?...RPN, ConvDet and YOLO的检测层 对比，主要是参数数量的不一样。 性能对比： ?
SAP MM里的ERS功能不适用于供应商寄售采购模式 今天收到了一个做零售行业项目的SAP同行的问题，客户问她是否可以在供应商寄售采购流程里启用SAP的ERS功能。...我甚为吃惊，感觉这个SAP客户的问题还不简单，不浅薄。同时也觉得这个客户对SAP的学习很积极很主动，居然对很多SAP顾问没有用过的ERS功能有所了解。...这个功能的好处是提供了一种自动化的功能，可能一些国外的客户喜欢这个功能，但是在国内很少有客户会使用这个功能。...另一方面，这个功能据说好像跟国内财务管理制度并不能很好的匹配。 笔者在网上也查了资料，很多SAP同行的意见跟我一致，都是认为ERS功能只适用于正常采购模式，而不适用于供应商寄售采购模式。...聪明的你，有什么好的建议呢？ -完- 写于2022年1月11日晚。
1、简介 然而，以往的蒸馏检测方法对不同的检测框架具有较弱的泛化性，并且严重依赖于GT，忽略了实例之间有价值的关系信息。...然而，大多数蒸馏方法主要是针对多分类问题而设计的。 直接将分类特定蒸馏方法迁移到检测模型中的效果较差，因为检测任务中正实例和负实例的比例极不平衡。...此外，目前的检测蒸馏方法不能同时在多个检测框架中工作：如two-stage， anchor-free。...因此，研究者希望设计一种通用的蒸馏方法，用于各种检测框架，以有效地使用尽可能多的知识，而不涉及正或负。...(iii)新方法对各种检测框架具有强大的泛化能力。基于学生和教师模型的输出计算GIS，而不依赖于特定检测器的某些模块或特定检测框架的某些关键特性，如anchor。
【导读】边缘检测是计算机视觉中的一个基本问题。近年来，卷积神经网络(CNNs)的出现极大地推动了这一领域的发展。现有的方法采用特定的深层CNN，但由于尺度和纵横比的变化，可能无法捕捉到复杂的数据结构。...今天分享的paper提出了一种利用更丰富的卷积特征(RCF)来精确的边缘检测方法。 ? 引言 ? 如下图所示，构建了一个简单的网络，使用带有HED架构（S. Xie and Z....此外，提出的方法还有一个快速版本，其达到了ODS F-measure为为0.806与30 fps。通过将RCF边缘应用于经典图像分割，验证了该方法的通用性。 RCF ?...对于每幅图像，平均所有的Ground Truth，生成一幅从0到1的边缘概率图。 ? 多尺度分层边缘检测 ? 在单尺度边缘检测中，将原始图像传送到微调的RCF网络中，然后输出是边缘概率图。...图 在BSDS500和NYUD数据集上的评估结果 ? 图 RCf的一些可视化案例 表 不同融合的结果 ? ? ? 图 在不同数据集上边缘检测的评估PR曲线 ?
下面是一段从互联网上转载来的PHP代码，可以用来检测服务器上的PHP是否存在Hash漏洞。 <?...= array(); $ch = curl_init(); curl_setopt($ch, CURLOPT_URL, "http://www.xxx.com/index.php"); //修改成你的网站域名...> 上面的代码请谨慎使用，同时提醒大家尽快修补漏洞，相关的方法请参见：http://www.sunbloger.com/article/224.html
CNN用于分类：具体的过程大家都知道，无非是卷积，下采样，激活函数，全连接等。CNN用于分类要求它的输入图片的大小是固定的（其实不单单是CNN，很多其它的方法也是这样的），这是它的一个不足之处之一。...CNN用于检测：主要的方法有两种，细分一下有三种： 第一种最为简单和暴力的，通过滑动窗口的方法，提取一个固定大小的图像patch输入到CNN网络中，得到该patch的一个类别，这样得到一个图片密集的类别得分图...显然，这种方法的一个弊端就是运算量太大，如果图片的分辨率比较的大，就根本无法进行下去，更何况，这还是在没有考虑图片多尺度检测的情况。...CNN里面有一个trick就是把训练好了的用于分类的网络，把它的全连接层参数转化为卷积层参数。这样改造后的CNN就成了全卷积CNN，它的输入是可以任意的，而它的输出是patch 的类别得分。...再者，它要保证这1000-2000个窗口的提取要足够的快，（在R-CNN中，由于它采用的方法生成窗口很慢，所以实际上整个检测是比较慢的。）
该MNIST数据库（修改国家标准技术研究所的数据库）是一个大型数据库的手写数字是通常用于训练各种图像处理系统。该数据库还广泛用于机器学习领域的培训和测试。...它是通过“重新混合” NIST原始数据集中的样本而创建的。创作者认为，由于NIST的培训数据集是从美国人口普查局员工那里获取的，而测试数据集是从美国高中获取的学生们，它不适合进行机器学习实验。...SVHN数据集 这是斯坦福大学收集的数据集，可供公众进行实验和学习。 SVHN是一个现实世界的图像数据集，用于开发机器学习和对象识别算法，而对数据预处理和格式化的要求最低。...现在，我将卷积层用于： 内核大小：5 内核初始化程序：he_uniform 内核正则化：l2 激活方式：elu 最大池数（2，2） 批量归一化 Dropout 30％ model = Sequential...超参数是一个参数，其值用于控制学习过程。相反，其他参数的值（通常是节点权重）被学习。
ORB特征提取算法是基于FAST跟BRIEF算法改进的组合算法，其中FAST实现关键点/特征点的检测，在此基础上基于几何矩添加方向属性，BRIEF实现描述子生成，添加旋转不变性支持。...应用代码演示 下面是一个简单的代码演示，基于特征对齐，实现基于分差的缺陷检测。 ? 用基于ORB特征的匹配结果，如下图所示，可以看到有一些错误的匹配点 ?...std::vector keypoints1, keypoints2; Mat descriptors1, descriptors2; // 检测ORB特征计算特征描述子...ORB+GMS的匹配效果如下，可见错误的匹配点少了很多。 ? 配准后的图如下图所示： ? 将配准后的图与基准模板图做差分，效果如下： ? 进行形态学操作， ?...} } imwrite("res1.jpg", imReg); imshow("moving area1", imReg); waitKey(0); } 关于特征检测跟提取
概要 这次分享的以半监督目标检测为研究对象，通过对有标签和无标签数据的训练，提高了基于候选的目标检测器（即two-stages目标检测器）的检测精度。...在自监督候选学习模块中，分别提出了一个候选位置损失和一个对比损失来学习上下文感知和噪声鲁棒的候选特征；在基于一致性的候选学习模块中，将一致性损失应用于候选的边界框分类和回归预测，以学习噪声稳健的候选特征和预测...在目标检测中，G由一组具有位置和目标类的对象组成。SSOD的目标是训练目标检测器，包括标记数据D_l和未标记数据D_u。...dL，将自监督候选学习损失Lself和基于一致性的候选学习损失Lcons应用于未标记数据dU。...更准确地说，将一致性损失应用于边界框分类和回归预测。对于边界框分类预测C的一致性损失，使用KL散度作为损失，以强制噪声候选的类预测及其原始候选一致。 ?
CPD在金融、医疗保健和环境监测等诸多领域都有着广泛的应用。其中，它在质量控制过程中可以帮助识别产品或服务质量的变化，也可以应用于医疗诊断，帮助确定病人的健康状况或疾病的变化。...离线CPD涉及分析已经收集的数据集，适用于历史数据分析或检测数据集中的异常情况。 然而，在实时环境中，我们需要快速检测变点，而此时并没有历史数据可用。...该算法通过从时间序列的左侧滑动到右侧来找到合适的变点，使得距离或误差之和最小。 下面是用于搜索变点数量和位置的算法。C(.)代表距离或成本函数。...（1）恒定方差 适用于恒定方差时间序列 (ts1) 的前述代码。Changefinder 需要三个参数： r：贴现率（0 至 1）。...order：AR 模型阶数 smooth：用于计算平滑移动平均值的最近 N 个数据的大小。 在 changefinder 模块中，我们对变点得分非常感兴趣，它可以显示时间序列是否突然偏离其常态。
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