又到了每本周总结和预告的时候，在上周的课程中，我们聊到了看板及度量，那么用好看板的三个要素是什么呢？...将正确价值放在看板上 合理描述价值 度量跟踪价值的实现过程 看板描述： 一般现在我们都会用看板来管理用户故事，所以推荐大家从普通看板到高级看板中的关键一项就是在卡片上合理描述价值 补充描述：...其实在卡片背面还能补充 价值过程： 而对于价值的过程跟踪来自于阶段的定义 和过程的数据量化 或者累积流图 当然也包含了怎么画累积流图 基于这些数据度量再控制WIP在制品就可以帮助我们开始价值交付的管理...，从中找到影响最大的环节（绝大多数情况下是测试），针对这类瓶颈进行有针对性的调整。
在这篇文章中，我将介绍如何从视频中查找并标记车道。被标记的车道会显示到视频上，并得到当前路面的曲率以及车辆在该车道内的位置。首先我们需要对图像进行相机失真校正，这里就不作详细介绍了。...采取单独的x、y梯度大小或方向，都有相应的优点。我们可以应用不同的阈值以达到期望的结果。...阈值只是创建二进制图像的一种方法，其中将满足条件的每个像素更改为1，将其他像素设置为0。...对此图像绘制二进制激活在何处发生的直方图是一种可能的解决方案。 沿着图像下半部分的所有列获取直方图，如下所示： 该直方图中的两个最突出的峰将很好地指示车道线底部的x位置。...最后，对每一帧重复上述步骤，以识别视频中的车道线：它标记了车道，左上角的文字告诉您车道的曲率和车辆在该车道中的位置。该管道对于给定的视频效果很好。但是，在车道曲率更大的情况下，它会遇到困难。
在这篇文章中，我将介绍如何从视频中查找并标记车道。被标记的车道会显示到视频上，并得到当前路面的曲率以及车辆在该车道内的位置。首先我们需要对图像进行相机失真校正，这里就不作详细介绍了。...采取单独的x、y梯度大小或方向，都有相应的优点。我们可以应用不同的阈值以达到期望的结果。...阈值只是创建二进制图像的一种方法，其中将满足条件的每个像素更改为1，将其他像素设置为0。...我们可以在曲线的局部区域上绘制一个与附近点非常契合的圆。 ? 曲线y = f（x）的任意点x的曲率半径的公式为 ?...最后，对每一帧重复上述步骤，以识别视频中的车道线：它标记了车道，左上角的文字告诉您车道的曲率和车辆在该车道中的位置。该管道对于给定的视频效果很好。但是，在车道曲率更大的情况下，它会遇到困难。
在系列文章中我们会分享Meta Learning的两类解决方案： 基于度量的方法 Metric-Based 基于优化的方法 Optimization-Based 本文为系列文章第一篇，主要介绍Meta...Learning是什么，以及基于度量的方法中最经典的孪生网络。...基于度量的方法 基于度量的Meta Learning解决方案分三步走： 首先是对Support/Query Set中的数据（图片/文本等）进行编码，学习数据的向量表示。...构造任务样本进行训练通常可以得到更好的效果，但是对于基于度量的方法而言，它不是必须的--比如接下来要介绍的论文。...One-shot识别 未完待续 本篇给大家介绍了Meta Learning是什么，以及基于度量的方法中经典的孪生网络。下一篇会介绍更多基于度量的方法，敬请期待。
/all-you-want-to-know-about-augmented-reality-1d5a8cd08977 基于标记的增强现实 基于标记的 AR，也称为图像识别 AR，使用对象或基准标记作为参考来确定相机的位置或方向...基于位置的 AR 通过扫描像 ArUco 标记这样的标记来工作。ArUco 标记检测触发增强体验以定位对象、文本、视频或动画以显示在设备上。...尺寸为 6X6 的 ArUco 标记 ArUco 标记是一种合成方形标记，内部的二进制矩阵包含在带有唯一标识符的宽黑色边框内。在 ArUco 标记中， 黑色表示1，白色表示0。...要生成 ArUco 标记，你需要指定： 字典大小：是字典中标记的数量 指示位数的标记大小 上面的 ArUco 标记来自 100 个标记的字典，标记大小为 6X6 二进制矩阵。...开始使用计算机的默认摄像头捕捉视频，并读取要叠加在 ArUco 标记上的图像。 检测视频帧中的 ArUco 标记并找到每个 ArUco 标记的所有四个角的位置。
接着系列文章上一篇Meta Learning 1: 基于度量的方法介绍的孪生网络Siamese Network模型，本篇继续介绍更多基于度量的Meta Learning元学习方法。...在介绍新的模型之前，我们回忆一下基于度量的Meta Learning的三步走解决方案： 对Support/Query Set中的数据（图片/文本等）进行编码，学习数据的向量表示。...对同一个类别内的数据进行归纳，得到类向量。 计算Query向量和类向量的相似度（度量），取相似度最高的类，即为分类结果。 ?...基于度量的方法：编码Encode，归纳Induction，相似度Relation Matching Networks (Vinyals, 2016) Matching Networks[1]严格遵守Meta...CNN/RNN Average Euclidean Distance Relation Network (Sung, 2018) CNN/RNN Sum Nerual Network 总结目前为止介绍的基于度量的方法可以发现
update dede_archives set senddate= 1412092800 where arcrank=-1; 另外：dedecms怎样批量修改文章发布时间 Dedecms如何批量修改文章的发布时间...相信很多朋友有这样的疑问，比如在网上下回一源码，或者买了一个站，里面文章日期都很早的，那么如何把时间更新到指定日期？下面我来分享下吧！...=10; update dede_archives set senddate= 1335542400 where id>=1 and id<=10; 解释一下上面两行代码，功能就是把ID号从1到10的文章发布日期由...其中“pubdate= 1308240000 ”和“senddate= 1335542400” 中的 数字为“Unix时间戳(Unix timestamp) ” 这个把日期转换成时间戳的地址，大家到http
MetricsSystem-度量系统-指标系统用于记录NameNode指标值基于JMX存储通过HttpServer或JMX暴露对外http访问方式: http://{namenodeIP}:{namenodePort...}/jmxJVMPauseMonitor基于JMX存储创建守护进程在后台运行Runnable循环运行, 以sleep方式测量NameNode程序的反应时间, 反应时间超过阈值进行记录与统计// 开启守护...extends Thread { { setDaemon(true); // always a daemon }// 核心循环任务-通过程序反应时间来测量是否暂停...private class Monitor implements Runnable { @Override public void run() { // 时间统计工具...gcTimesBeforeSleep = gcTimesAfterSleep; } } }MetricsSystem与JVMPauseMonitor在NameNode的架构图
Processing Time：每一个执行基于时间操作的算子的本地系统时间，与机器相关，默认的时间属性就是Processing Time。...env.setStreamTimeCharacteristic(TimeCharacteristic.EventTime); 当 Flink 以 Event Time 模式处理数据流时，它会根据数据里的时间戳来处理基于时间的算子...当 Flink 接收到数据时，会按照一定的规则去生成 Watermark，这条 Watermark就等于当前所有到达数据中的 maxEventTime - 延迟时长，也就是说，Watermark 是基于数据携带的时间戳生成的...return element.getTimestamp() * 1000; } }); // 基于事件时间的开窗聚合...return element.getTimestamp() * 1000; } }); // 基于事件时间的开窗聚合
概述在本文中，我们将会 对 UUIDs 和基于时间的 UUIDs（time-based UUIDs） 进行一些探讨。...UUIDs 和 基于时间的 UUIDsUUID 的全称是 Universally Unique Identifier，中文为通用唯一识别码。...基于时间的 UUID，通过字面就可以了解到，这个 UUID 是基于时间的，实际上这个 UUID 存在 UUID 设计中的第一版。...在后续的版本中，UUID （v6 和 v7）也是基于时间的 UUID 生成算法，可以说是基于 UUID v1 的更新版本。...同时基于时间的不同，UUID 有不同的版本。JDK 自己并没有提供快速的基于时间的 UUID 生成方法。JDK 中的 UUID.randomUUID() 方法生成的是 UUIDv4 的方法。
对于基于时间的盲注来说，我们构造的语句中，包含了能否影响系统运行时间的函数，根据每次页面返回的时间，判断注入的语句是否被成功执行。...03 盲注分类 基于布尔SQL盲注 基于时间的SQL盲注 基于报错的SQL盲注 04 盲注的流程 找寻并确认sql盲注点 强制产生通用错误界面 注入带有副作用的查询 根据布尔表达式的真假结果，结合不同的返回结果确认注入是否成功...05 基于时间的盲注 （1）常用函数 If（exp，v1，v2）：如果表达式 expr 成立，返回结果 v1；否则，返回结果 v2 ；Substring（s,n,len）：获取从字符串 s 中的第 n...图片 （2）常用语法格式 Select * from table where id = 1 and if（布尔表达式，sleep（5），1）； （3）注入思路 基于时间盲注的一般思路是延迟注入，说白了就是利用...07 时间盲注的优缺点 利用时间盲注的最大优点是对日志几乎没有影响，特别是与基于错误的攻击相比。
一、摘要 关于物联网资产识别研究的话题，我们介绍了资产识别的研究现状、物联网设备的特征以及基于先验知识的资产标记实践（文章链接见往期回顾），通过对问题的分析和标记实践后得知，要想解决好互联网上物联网设备识别的问题...，经过两个月的时间，迭代标记两个轮次的标记共发现352个物联网设备指纹、36种设备类型以及137个物联网厂商，共标记498401物联网设备。...由此可见，基于资产聚类和人工标记相结合的方法可以尽可能的发现目标数据集中的物联网资产，在识别覆盖度方面有较好的效果。 ?...往期回顾： 《浅谈物联网蜜罐识别》 《物联网资产标记方法研究【二】——基于聚类算法的物联网资产识别算法》 《物联网资产标记方法研究【一】——基于先验知识的物联网资产标记实践》 《物联网设备的6个特征》...它的高保真、高质量、鲜活性等特征，使之成为研究敌人的重要手段，同时实时捕获一手威胁时间不再具有滞后性，非常适合威胁情报的时效性需求。
本库的作者 Viraj Mavani，提供了一个新的图像注释工具，该工具包含一个名为 RetinaNet 的现有最先进物体检测模型，来显示并注释常用的 80 个对象类的建议，以此来减少开发者的负担。...请注意，由于安装 Tensorflow 的方法不同，该软件包并未定义对张量流的依赖性，不过它会尝试安装（至少在 Arch Linux 导致错误的安装结果的时候）。...下载预训练的权重并将其保存在/快照中。...Tensorflow >= 1.7.0 OpenCV >= 3.4.0 Keras >= 2.1.3 For, Python >= 3.5 用法 python main.py 从下拉菜单中选择需要建议的COCO...最终的注释可以annotations.csv在./annotations/ 中的文件中找到
WinCE程序C/C++/C#实现带时间标记的日志记录 作者：一点一滴的Beer http://beer.cnblogs.com/ 在程序开发时，为了帮助程序员更好的调试和排错，一般都需要日志记录...测试开发板：EPCS-6960I 一、C语言编写的带时间标记的日志记录方法 #include #include "string.h" #include "process.h" #include...strftime(chTimeTag, sizeof(chTimeTag), "%Y/%m/%d %X",&tim);//年月日时间字符串--作为登录日志中信息的时间标记头...--作为登录日志中信息的时间标记头 fputs(strTimeTag,fp);//写入时间标记 fputs(" : ",fp);//分隔符号 fputs(chLogMsg,fp...\n"); } } 三、用C#编写的带时间标记的日志记录方法 /// /// 重要应用：!!!!!
预测未来永远是一件让人兴奋而又神奇的事。为此，人们研究了许多时间序列预测模型。然而，大部分的时间序列模型都因为预测的问题过于复杂而效果不理想。...下面分别介绍模型中各部分的构建。 2.3.1 增长趋势 增长趋势是整个模型的核心组件，它表示认为整个时间序列是如何增长的，以及预期未来时间里是如何增长的。...d.预测中需要的其他参数 freq：数据中时间的统计单位（频率），默认为”D”，按天统计，具体可参考这里。 periods：需要预测的未来时间的个数。...上图是一个整体的预测结果图，它包含了从历史数据的时间起点到期望预测的未来时间终点的结果。图中的ds坐标表示时间，y坐标对应预测值。...如果对于上面的结果你觉得有不合理的地方，那么可以根据2.1中参数使用说明更改相应的成分影响，这里应该尽可能的利用你的专业背景知识，以使各部分组成的影响更符合实际。
常见图像分割算法之一 分水岭分割 图像分水岭分割是基于图像形态学的语义分割算法，常见的算法实现主要基于标记的分水岭分割方法，图示如下： ?...主要原因是常见的分水岭算法是基于灰度基本与距离变换结果寻找分割线，很容易导致过度分割，过度分割的合并有比较复杂，而基于标记(marker)的分水岭分割算法就比较稳定，一般情况下不会产生过度分割问题。...所以OpenCV中也完成了基于标记(marker)的分水岭分割算法。...图像分水岭分割流程 正常对于输入图像首先需要转换为灰度图像、然后二值图像，通过距离变换生成标记，然后使用分水岭变换算法得到输出结果，可视化输出即可。...其中距离变换是很重要的一个环节，另外在输入图像质量不佳的情况下，通常会通过高斯或者非局部均值进行去噪以后在完成上述一系列操作，完整的流程图示如下： ?
【事后统计法】 统计方法： 比较不同算法同一组输入数据的运行处理时间。 缺陷： 为了获得不同算法的运行时间必须编写相应的测试程序。 运行时间严重依赖硬件及运行时间的环境因素。...），那么次数越多随之时间也就用的越多，这就是算法的复杂度。...怎么判断一个算法的效率？（规则如下）： 判断一个算法的效率时，往往只需要关注操作数量的最高次项，其它次要项和常数项可以忽略。 在没有特殊说明时，我们所分析的算法的时间复杂度都是指最坏时间复杂度。...只有常数项记做1 用什么标志来表示算法的效率？ 大O表示法，如下常见的时间复杂度 常见时间复杂度之间的关系图 上图就是不同的时间复杂度所用的时间表示图。...当算法执行时所需要的空间是常数时，空间复杂度为O(1) 空间与时间的策略： 多数情况下，算法执行时所用的时间更令人关注 如果有必要，可以通过增加空间复杂度来降低时间复杂度 同理，也可以通过增加时间复杂度来降低空间复杂度
本文分享一篇SIGIR’21的推荐系统文章：基于排序的推荐系统度量优化新视角。...论文下载地址：https://arxiv.org/pdf/2106.02545.pdf 动机 直接优化信息检索常用指标已经成为设计基于排序的推荐系统的一种有前景的方式。...现有的大多数方法认为直接优化评测所用指标会得到更好的性能。但是，另一部分研究认为这样一种假设存在问题。因此，本文中，作者针对优化指标的选取对于基于排序的推荐系统的性能影响进行研究。...通过四个数据集上的实验结果得到了以下观点： 使用同样的指标进行优化和评测基于排序的推荐系统并不总能得到最好的推荐性能。...基于RBP损失相较于其他评测指标总能获得最好的性能，RBP有望成为LTR推荐场景下可替代的损失。 基于RBP的listwise优化对于活跃用户性能提升大于非活跃用户。
由于对方部署电脑性能较差，没有GPU，只能用一些CPU能跑的文本相似性度量算法来实现。...二、用户操作 三、进行招标文件目录的加载 （1）选择好目录，拷贝地址到目录栏中。注意：文件目录给定的方案进行存储，每个文件中有3个WORD等（人员、经费、标书）。 （2）点击“开始加载”按钮。...由于该操作需要对招标文件进行数据加载和重复率检测，因此需要等一两分钟时间。 这时候，可以在后台看到加载的步骤： （3）加载完成后，会将各个招标公司的信息进行呈现，如下图所示。...四、进行招标文件检测报告查看 （1）点击左侧的查重报告，经过加载，可以呈现如下图所示的页面。 对每个招标公司而言，要和其他公司进行两两检测。...五、系统功能介绍 简单的一个页面呈现，供了解系统的功能和框架。
一、基于深度学习的图像语义分割技术精度度量标准 1.1 度量标准 为何需要语义分割系统的评价标准？ 为了衡量分割系统的作用及贡献，其性能需要经过严格评估。...1.2 执行时间 速度或运行时间是一个非常有价值的度量，因为大多数系统需要保证推理时间可以满足硬实时的需求。某些情况下，知晓系统的训练时间是非常有用的，但是这通常不是非常明显，除非其特别慢。...在某种意义上说，提供方法的确切时间可能不是非常有意义，因为执行时间非常依赖硬件设备及后台实现，致使一些比较是无用的。...1.4 精确度 图像分割中通常使用许多标准来衡量算法的精度。这些标准通常是像素精度及IoU的变种，以下我们将会介绍常用的几种逐像素标记的精度标准。...（1）Pixel Accuracy(PA，像素精度)：这是最简单的度量，为标记正确的像素占总像素的比例。 ?
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