一种解决方案是将线特征纳入框架。与点特征相比，线特征对环境因素具有更强的鲁棒性，提供了更稳定的帧间约束。然而，现有关于线特征的研究存在一些缺陷，可以总结如下： 提取成本高。...最后是基于分数的方案，该方案考虑线的平均梯度，通过评分机制对所有线进行排名，并保留得分较高的一部分线作为同质化的结果。 这些同质化策略在线同质化的过程中起到了关键作用。...因此，算法选择保留线C，导致了橙色网格中的不完整同质化。...关键帧选择和过滤：GFS-VO通过调整点和线观察的阈值来选择关键帧，减弱关键帧和局部地图之间的关联，以及通过扩展点和线信息的策略来过滤关键帧，从而确保更鲁棒的冗余关键帧确定。...这表明无论采用哪种方法，都可以在图像的密集区域有效地过滤线条，同时保持良好的实时性。 B.
两种常用的流量控制方案：XON/XOFF方案和窗口机制： XON/XOFF方案 增加缓冲存储空间在某种程度上可以缓解收、发双方在传输速率上的差异，但这是一种被动、消极的方法。...因为，一方面系统不允许开设过大的缓冲空间，另一方面对于速率显著失配并且又传送大量数据的场合，仍会出现缓冲空间不够的现象。XON/XOFF方案方案则是一种相比之下更主动、更积极的流量控制方法。...因为凡被发出去蛤尚未被确认的帧都可能出错或丢失而要求重发，因而这些帧都要保留下来。这就要求发送方有较大的发送缓冲区保留可能要求重发的未被确认的帧。 ...▶数据链路层设备 网桥：网桥工作在数据链路层，将两个局域网连起来，根据MAC地址来转发帧，可以看做一个“低层的路由器”(路由器工作在网络层，根据网络地址如IP地址进行转发)。...网桥是一种数据帧存储转发设备，它通过缓存、过滤、学习、转发和扩散等功能来完成操作。
教学视频的收集和过滤： 以构建的知识体系中的每个知识点为检索关键词，利用在线视频网站 (例如 YouTube) 的 API 搜索相关教学视频的元数据，每个知识点保留排名靠前的 50 个视频。...最终我们保留了 75,000 个高质量教学视频和对应的 ASR。 （2）Video Clip-Level 视频分割：为实现文本与帧的时间对齐。我们现合并多个 ASR 片段，形成具有完整语义的句子。...这些 clips 的视觉信息虽然过滤了，但是对应的 ASR 依然保留在 textbook 中。...数据集统计和分析 教学视频和知识点统计 我们收集了 15.9 万个教学视频，经过元数据审查，去重和 ASR 过滤后保留了 7.5 万个长视频，视频总时长超过 22000 小时 (2.5 年)。...通过收集海量的在线教育视频并将其转换为关键帧 - 自动语音识别（ASR）交错数据集，这本教科书提供了一个更加连贯且相互关联的学习语境，补充了传统的图像 - 文本对齐方法。
所以我们需要进行视频压缩，在更低比特率的情况下，依然可以提供清晰的视频。 H264即是这样一种高压缩高质量的视频压缩标准，其核心算法是帧内压缩与帧间压缩。...常见的帧类型有I帧、P帧和B帧： I帧：帧内压缩，可以通过视频解压算法解压成一张完整的图片，它是一帧画面的完整保留，也被成为关键帧，一般在检测到丢包时，我们会立即向对方强求一个I帧。...H264，这里要注意包一定要过滤干净，保证没有其他通话的包干扰，过滤方法可以使用udp端口过滤例如udp.srcport==1000 && udp.dstport==2000 ，或者依次选择电话-RTP-RTP...以上几款软件均可以对每一帧画面进行详细具体的查看，感兴趣的读者可以下载后对各个窗口以及工具进一步的查看或使用。...除此之外我们有自己的mod_pcap模块并已经集成到我们自己的FreeSWITCH版本中，可以将pcap包中H264数据转为yuv文件，以及提供play_pcap的APP，方便在工作中对H264数据进行的直观的查看
微信公众号 关键字全网搜索最新排名 【机器学习算法】：排名第一 【机器学习】：排名第一 【Python】：排名第三 【算法】：排名第四 前言 在协同过滤推荐算法总结（机器学习(36)之协同过滤典型算法概述...【精华】）中，讲到了用矩阵分解做协同过滤是广泛使用的方法，这里就对矩阵分解在协同过滤推荐算法中的应用做一个总结。...通过这种方法，可以将评分表里面所有没有评分的位置得到一个预测评分。通过找到最高的若干个评分对应的物品推荐给用户。 可以看出这种方法简单直接，似乎很有吸引力。...这么大一个矩阵做SVD分解是非常耗时的。那么有没有简化版的矩阵分解可以用呢？我们下面来看看实际可以用于推荐系统的矩阵分解。...BiasSVD再升级 在FunkSVD算法火爆之后，出现了很多的改进版算法。其中BiasSVD算是改进的比较成功的一种算法。
多重曝光（multiple exposure）是摄影中一种采用两次或者更多次独立曝光，然后将它们重叠起来，组成单一照片的技术方法。由于其中各次曝光的参数不同，因此最后的照片会产生独特的视觉效果。...多重曝光是一种拍摄技法，不过为了烘托气氛，常常选择这种技法，多重曝光技术一般用来拍摄双影或多影照片。可以拍摄出魔术般无中生有的效果，这也正是它的独具魅力之处，所以才吸引了很多人使用这种技法。...Screen模式可以获得比两个原始图层更亮的像素值。 它的fragment shader如下， ?...第四种拉伸裁剪方式为素材等比缩放，素材居中：即把素材图等比放大或缩小至能够恰好被用户的照片包含，并使素材图在用户的照片居中融合；它适合于图案独立，且需要完整保留在用户照片中的素材。 ?...另外我们会实时地计算人脸所在的区域，用以在融合过程中避开用户的人脸。下图所示是带有人脸抠除的双重曝光滤镜处理链示意。首先我们对摄像头采集到的每一帧画面做一个基础颜色调整得到中间帧1。
另一种方法，SAM-PT，在视频跟踪中效果显著，但在3D场景中失败，因为物体并非始终出现在所有帧中。...这篇论文为3D室内场景分割引入了一种开创性的方法，巧妙地利用了2D图像分割模型的能力，并将其创新地应用于3D领域。结果是一种强大的、零样本的分割方法，显著推进了3D视觉理解领域的最新发展。 3....在评估所有帧后，我们计算保留一个3D提示的概率 {\theta} ，并在其概率超过预定义阈值 \mathtt{\theta}_{keep} 时保留该提示。...我们累积 \mathbf{f} 在所有帧中的预测，并根据最多次分配给它的提示ID确定其最终预测ID。通过对所有输入点重复此过程，我们可以实现输入场景的完整3D分割。 4....实验 从这个表格中提供的实验数据中，我们可以得出一些结论关于3D室内场景分割性能。
故事的可视化旨在合成一系列图像，用来描述用句子组成的故事；故事延续是故事可视化的一种变体，与故事可视化的目标相同，但基于源框架（即第一帧）完成。...BLIP 使用视觉语言理解和生成任务与大规模过滤干净的 Web 数据进行预训练。总之，AR-LDM可以通过以下公式生成图像 。...图 4b 中，AR-LDM 可以通过自回归生成保留场景，例如左侧示例中最后两帧的背景，以及右侧示例中第三和第四帧中的块。 研究者测试了 AR-LDM 的故事连贯性，结果如下表 1 所示。...下图 5 显示了 FlintstonesSV 和 VIST-SIS 数据集上的更多示例，可以观察到跨帧的场景一致性，例如左上角示例中第三帧和第四帧的窗户，左下角示例中的海岸场景。...下图 6 中，与其他方法相比，具有自回归生成方式的 AR-LDM 可以更好地跨帧保留背景和场景视图。 下图 7 中，所有带下划线的文本都指的是同一个角色（即源帧中戴粉色帽子的男人），而描述不一致。
刚好就好好看了一下，留下这样的记录。 本文给出一些函数接口，末尾给出一些调用堆栈，为感兴趣的朋友做一个参考，也为自己做一个笔记。...其次，测试中都使用了where 条件进行过滤（Using where），过滤后没有数据返回，我们常说的 where 过滤实际上是在 MySQL 层，当然某些情况下使用 ICP 会提前在 Innodb 层过滤数据...= *data;//值拷贝 内存拷贝 if (ptr == dest) { break; } data++; } 我们可以发现这是一种实际的转换...对第一条数据进行 where 过滤（MySQL 层） 拿到数据后当然还不能作为最终的结果返回给用户，我们需要在 MySQL 层做一个过滤操作，这个条件比较位于函数 evaluate_join_record...这里比较会最终调用 Item_func 的各种方法，如果等于则是 Item_func_eq，栈帧见结尾栈帧 5。 7.
就像经典的检测器一样，这个问题在拥挤的场景中无疑会加剧。 「那么，有没有一种方法可以减少信息丢失，实现更优雅，并避免由冗余边界框引起的优化？」 DEYOv2通过引入秩特征和贪婪匹配来解决上述问题。...贪婪匹配可以不使用额外的标签，以GT为基准，对每个边界框进行聚类和监督，并引导模型从每个类中选择排名最大的边界框来保留。...这是因为排名特征可以迫使几乎相同的边界框之间存在差距，因为即使置信度相同，排名仍然存在顺序差距。...作者提出了一种称为贪婪匹配的标签分配方法，其中为每个边界框分配一个匹配损失最小的GT标签，并且成本矩阵计算方法与阶段3的一对一匹配一致。...作者根据GT对边界框进行聚类，并在每个聚类中只保留排名最高的边界框，为保留的边界框分配标签1，为过滤掉的边界框指定标签0。由于置信度与IoU呈正相关，因此目前很难实现。
为了使最终生成的视频具有生动的运动信息，该技术还引入格拉姆矩阵来更加精确地描述运动信息。并且建立了一个大规模的延时摄影视频数据集，并且在这个数据集上面测试了其方法。...通过使用该模型，可以生成分辨率为128x128，多达32帧的逼真的延时摄影视频。定性和定量实验都证明该方法相比已有最好模型的优越性。...提出了一种对抗性排名损失来训练这个网络，以鼓励生成的视频更接近真实的视频，同时更远离输入视频(从第一阶段)的运动。为此，引入Gram矩阵对连续帧间的动态变换进行建模。...在下图中给出了一些由传统方法和该技术方法生成的示例帧。本次技术模型产生的图像帧比最先进的图像帧更清晰，并且在视觉上几乎和真实的图像帧一样逼真。 ?...该数据集包括白天、夜幕、星空和极光场景。MD-GAN在这个数据集上进行训练，并根据天空场景的静态图像预测未来的帧。我们可以制作128×128真实感视频，其分辨率远远高于最先进的模型。
VXLAN(Virtual Extensible Local Area Network)——虚拟扩展局域网 VXLAN是一种虚拟网络技术，旨在解决大型云计算部署相关的扩展问题。...VXLAN-1.png 三、VXLAN应用案例 物理到虚拟的互联 多虚拟机管理程序连接和集成 多租户云环境 VXLAN-3.png 四、VXLAN技术细节 封装方法，用在数据中心/虚拟环境 IP覆盖网络的以太网...数据包图 VXLAN-5.png VXLAN-6.png VXLAN报头 VXLAN报头是一个8字节段，包括： 标志 (8 Bits) VxLAN网络标识符 (VNI) (24 Bits) 保留(24...六、VXLAN通信完整视图 VXLAN-8.png 七、对VXLAN网络监控有哪些功能要求？...数据包分片可以进一步减少输出带宽。
我们的方法在映射精度方面实现了高达 90% 的改进，同时保留了大部分场景几何。 贡献：我们展示了一种体积融合密集深度图的方法，该深度图由密集 SLAM 中的信息矩阵导出的不确定性加权。...我们可以看到，与我们的基线方法相比，我们在准确性和完整性方面都表现得更好。Kimera能够构建完整的3D重建，但与我们的方法相比，缺乏准确性和细节。...请注意，如果一种方法估计密集的点云（例如基线），则完整性可以达到 0。...在完整性方面，Tandem 实现了最佳性能（在基线方法之后），其次是我们的方法。 Droid 的过滤器以基本不完整的网格为代价实现了良好的精度。...我们的重建往往不太完整并且存在出血边缘，但保留了大部分细节，而 Tandem 的重建缺乏整体细节和倾向于略微膨胀，但保持更完整。
本文将从以下几个方面来介绍 HTTP 和 HTTPS 的区别，本文内容大纲如下： 数据的安全性 HTTP 协议是一种明文传输协议，它不对数据进行任何加密或验证，这意味着任何人都可以在网络上截获、查看或修改...HTTPS 协议是一种安全传输协议，它在 HTTP 的基础上增加了 SSL/TLS 层，SSL/TLS 是一种加密和认证技术，它可以对数据进行加密、解密、签名和验证，这样就可以保证数据的机密性、完整性和身份真实性...二进制分帧 HTTP 2 使用二进制分帧，可以减少数据的大小和格式的复杂度，提高数据的传输效率。 它主要修改了 HTTP 1.1 的报文传输格式。...HTTP 1.1 以换行符作为纯文本的分隔符，而 HTTP 2 将所有传输的信息分割为更小的消息和帧，并采用二进制格式对它们编码，这些帧对应着特定数据流中的消息，他们都在一个 TCP 连接内复用。...这可能是由于拥塞控制算法的不同，或者是由于网络设备和防火墙对 UDP 的限制或过滤所导致的。 大家可以看到不同 HTTP 版本之间的性能差异是很大的。
Ridge回归在不抛弃任何一个变量的情况下，缩小了回归系数，使得模型相对而言比较的稳定，但这会使得模型的变量特别多，模型解释性差。有没有折中一点的办法呢？...以上就是坐标轴下降法的求极值过程，可以和梯度下降做一个比较： a) 坐标轴下降法在每次迭代中在当前点处沿一个坐标方向进行一维搜索 ，固定其他的坐标方向，找到一个函数的局部极小值。...而梯度下降总是沿着梯度的负方向求函数的局部最小值。 b) 坐标轴下降优化方法是一种非梯度优化算法。...d) 两者都是迭代方法，且每一轮迭代，都需要O(mn)的计算量(m为样本数，n为系数向量的维度) 最小角回归 最小角回归法对前向梯度算法和前向选择算法做了折中，保留了前向梯度算法一定程度的精确性，同时简化了前向梯度算法一步步迭代的过程...2）算法的最坏计算复杂度和最小二乘法类似，但是其计算速度几乎和前向选择算法一样 3）可以产生分段线性结果的完整路径，这在模型的交叉验证中极为有用 主要的缺点是： 由于LARS的迭代方向是根据目标的残差而定
PostgreSQL的设计理念强调数据完整性和一致性，使其成为需要高性能和高可靠性的应用程序的理想选择。...整理与总结： 外键概念：外键（Foreign Key）是一种关系数据库中用于维护两个表之间关联的机制，它确保了数据的参照完整性。...事务在定义保存点和回滚到保存点之间所做的所有数据库更改都将被取消，但早于保存点的更改会被保留。 回滚到保存点后，该保存点仍然存在，因此你可以多次回滚到它。...窗口函数 窗口函数在数据库查询中提供了一种强大的能力，允许你在与当前行相关的行集合上执行计算，这些计算类似于聚合函数的工作，但与之不同的是，窗口函数保留了每一行的独立性，不会将数据行组合成单个输出行。...它们可以执行如平均值、排名、累计和等计算，但与普通的聚合函数不同，窗口函数不会消除原始数据的行。
查询信息还可以是以下各项的组合： 用户信息，可能包括用户 ID 或用户先前交互过的物品。 一些额外的上下文信息，如用户设备、用户位置等。 嵌入 嵌入是将分类特征表示为连续值特征的一种方法。...主要有两种常见的候选生成方法： 基于内容的过滤 基于内容的过滤是指根据物品本身的属性来推荐物品。系统会给用户推荐与其过去喜欢的物品相类似的东西。...下面是由电影 ID、用户 ID 和电影评分组成的数据帧。 ? 电影评分数据帧 因为我们只有自己打出的评分，可能不够公正，所以我们可以使用协同过滤来搭建推荐系统。 1....预处理 效用矩阵变换 我们要先将电影评分数据帧转换为用户-物品矩阵，也称为效用矩阵（utility matrix）。 ?...模型训练 数据经过预处理后，我们要开始建模构建流程。矩阵分解是协同过滤中常用的一种技术，尽管也有其它方法，如邻域法（Neighbourhood method）。
常规方法是构造更多的冗余以便能在丢包后用冗余信息进行恢复，更多冗余带来带宽的增加，带宽增加会加重网络负载，导致更多的丢包。 有没有更好的办法呢？...为避免问题恶化，有些抗丢包策略采取比较绅士的做法，即自动检测到当前网络负载程度，当过载则降低冗余率，目的是避免丢包率上升，是一种对FEC冗余率和丢包率平衡折中的方法。...FEC冗余率以及关键性级别，其中关键性级别直接影响语音内容关键性识别结果，级别越高则冗余压缩越厉害（只保留最关键的码流参数），级别越低则压缩低（能保留的码流参数越多），所以通过关键性级别自适应配置可以得到...本方案可以节省FEC 55%~100% 的带宽，也就是同等带宽情况下我们可以做更多的丢包恢复，本方案不追求精确恢复丢包帧，但这是一种性价比高的方案，而且对于连续丢包较多的网络，可以实现更多帧数的恢复，比无法恢复而出现丢字...，本文描述的是一种思考问题的方法，仅供参考 ：） 附件： 传统&高效fec.zip
这些研究仅关注执行二分类问题，使用分类结果来决定是否完全忽略访问的内容。在实际情况中，需要注意到这样的方法可能有损种用户经验，因为其完整的内容，无论是图像还是视频帧都必须被删除或屏蔽。...简单来说，研究者提出了一种基于对抗训练的图像到图像转换的方法，其潜在地定位图像中的敏感部位，在保留其语义的同时覆盖它们，即给它们穿上合适的衣物。...几乎所有裸露和淫秽内容的审查工作都仅关注执行二值分类，即确定是否完全忽略访问的内容。这类方法可能需要折衷用户经验，因为其完整的内容，无论是图像还是视频帧都必须被删除或屏蔽。...为此，我们开发了一种基于对抗训练的图像到图像转换的方法，其潜在地定位图像中的敏感部位，在保留其语义的同时覆盖它们，即给它们穿上合适的衣物。...III 方法 我们提出了一种基于对抗训练的图像到图像转换的方法，其潜在地定位图像中的敏感部位，在保留其语义的同时覆盖它们，即给它们穿上合适的衣物。
我们提出了一种基于轨迹的动态特征过滤方法，该方法利用跟踪结果过滤掉属于运动物体的特征。然后进行基于因子图的优化，以优化 IMU 的偏差以及滑动窗口中本车和周围物体的姿态。...在 KITTI 数据集上进行的实验表明，我们的方法比我们之前的工作 DL-SLOT 和其他 SLAM 和多目标跟踪基线方法实现了更好的姿势和跟踪精度。...为了在夜间实现可靠的 UAV 跟踪，提出了一种基于空间通道 Transformer 的低光增强器（即 SCT），它以一种新颖的任务启发方式进行训练，并在跟踪方法之前插入。...为了实现针对高级任务的语义级弱光增强，提出了一种新颖的空间通道注意模块，以在保留局部上下文的同时对全局信息进行建模。在增强过程中，SCT 通过稳健的非线性曲线投影同时对夜间图像进行去噪和照明。...此外，为了提供全面的评估，我们构建了一个具有挑战性的夜间跟踪基准，即 DarkTrack2021，它包含 110 个具有挑战性的序列，总共超过 100 K 帧。
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