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assert()断言检测函数

assert_options函数设置断言的参数 assert 函数 ,检测一个断言 <?...ASSERT_ACTIVE, 1); assert_options(ASSERT_WARNING, 0); assert_options(ASSERT_QUIET_EVAL, 1); // 设置回调函数...assert_options(ASSERT_CALLBACK, 'my_assert_handler'); // 让一则断言失败 assert('mysql_query("")'); //创建处理函数

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目标检测损失函数Loss大盘点

Focal Loss 动机在one-stage检测算法中，会出现正负样本数量不平衡以及难易样本数量不平衡的情况，为了解决则以问题提出了focal loss。 hit的检测框就是正样本。...容易的正样本是指置信度高且hit的检测框，困难的负样本就是置信度低但hit的检测框，容易的负样本是指未hit且置信度低的检测框，困难的负样本指未hit但置信度高的检测框。 ? 表现形式 ?...天津大学 AAAI 2020 论文：arxiv.org/abs/1911.08287 https://github.com/Zzh-tju/DIoU-darknet DIOU的问题 DIOU没有考虑到检测框的长宽比

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图像边缘检测--OpenCV之cvCanny函数

图像边缘检测--OpenCV之cvCanny函数分类： C/C++ void cvCanny( const CvArr* image, CvArr* edges, double threshold1,...1、边缘检测原理及步骤在之前的博文中，作者从一维函数的跃变检测开始，循序渐进的对二维图像边缘检测的基本原理进行了通俗化的描述。...结论是：实现图像的边缘检测，就是要用离散化梯度逼近函数根据二维灰度矩阵梯度向量来寻找图像灰度矩阵的灰度跃变位置，然后在图像中将这些位置的点连起来就构成了所谓的图像边缘（图像边缘在这里是一个统称，包括了二维图像上的边缘...1）高斯核实现上式为离散化的一维高斯函数，确定参数就可以得到一维核向量。上式为离散化的二维高斯函数，确定参数就可以得到二维核向量。 ...实际工程经验表明，高斯函数确定的核可以在抗噪声干扰和边缘检测精确定位之间提供较好的折衷方案。这就是所谓的高斯图像滤波，具体实现代码见下文。

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使用平滑函数快递进行枢轴点检测

通过平滑价格数据，我们可以找到枢轴点平滑函数 @numba.njit def smooth_price(price, length=2, iterations_left=1): if...new_price[p-1] + new_price[p+1]) / 2 return smooth_price(new_price, length+1, iterations_left-1) 平滑函数的实现很简单...先看下面代码 smoothed = smooth_price(price, 2, 30) # get_extrema 函数在后面说明 minima, minima_x, maxima, maxima_x...枢轴点检测所以我们用更简单的方法来进行枢轴点检测。给定窗口价格，我检查这些价格是否像一个V形的最小值或一个翻转V形的最大值。代码如下。...extrema_length决定了当考虑实际价格数组时，函数可能搜索实际最小/最大值的区域，这种方法虽然简单，但是但是效果很好。

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Python 检测成员函数、成员变量是否存在的方法

. # 创建对象a >>> a = A() # 检测是否存在属性 name >>> hasattr(a,"name") True >>> hasattr(a,"age") False # 检测是否存在函数...fun1 >>> hasattr(a,"fun1") True >>> hasattr(a,"fun2") False #判断fun1是否为一个函数，如果是一个函数，返回True >>> callable...(getattr(a,"fun1")) True #判断fun1是否为一个函数，如果不是一个函数，返回False >>> callable(getattr(a,"name")) False #判断fun2...是否为一个函数，如果没有定义，则抛出异常 >>> callable(getattr(a,"fun2")) Traceback (most recent call last): File "", line 1, in AttributeError: A instance has no attribute 'fun2' #直接调用fun1函数 >>> getattr(a,

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目标检测模型YOLO-V1损失函数详解

❝上期我们一起学习了YOLOV1算法的原理框架，如下：目标检测算法YOLO-V1算法详解今天我们深入一步，一起学习下关于YOLO-V1算法的损失函数和优缺点。...❞ YOLO-V1损失函数从上期我们知道，YOLO-V1算法最后输出的检测结果为7x7x30的形式，其中30个值分别包括两个候选框的位置和有无包含物体的置信度以及网格中包含20个物体类别的概率。...损失函数的设计目标就是让坐标(x,y,w,h)，confidence，classification这个三个方面达到很好的平衡。...从损失函数上看，当网格i中的第j个预测框包含物体的时候，用上面的置信度损失，而不包含物体的时候，用下面的损失函数。...这其实是所有目标检测算法的通病。好了，至此，我们这两期学习了YOLO-V1的结构框架和损失函数。下期我们将一起学习YOLO-V2的框架，看看YOLO-V2对YOLO-V1做了哪些改进。

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目标检测算法之YOLOv2损失函数详解

前言前面的YOLOv2推文详细讲解了YOLOv2的算法原理，但官方论文没有像YOLOv1那样提供YOLOv2的损失函数，难怪Ng说YOLO是目标检测中最难懂的算法。...损失函数接下来就说一说今天的主题，损失函数。损失函数我看网上的众多讲解，发现有两种解释。...YOLOv1一样的，损失函数可以用下图来进行表示： ?...，对网络输出结果进行解码得到最终的检测结果，这部分代码如下： def decode(detection_feat, feat_sizes=(13, 13), num_classes=80,...后记今天就介绍到这里了，YOLOv2的损失函数实现都在region_layer.c里面了，同时推荐一下我的一个Darknet源码解析项目，我会在里面努力解析YOLO目标检测算法的细节，地址为：https

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php用于检测身份证号码的函数

如何通过一个自定义的函数类，来检测身份证号是否合法。检测一个身份证的正确性，我个人分为两种方法，一种是通过API接口，一种是本地自定义一个函数类，来检测身份证号。 ?...检测身份证信息API接口现在网上很多用于身份证信息检测的API有很多，但都是收费的。这里我不推荐，大家如果需要自己百度即可。不过我可以和大家说一说他们的检测原理，方便各大位接入。...PHP身份证号本地检测自定义函数如果我们不采信API接口的形式来检测身份证信息的准确性，可以通过身份证号的生成规则，本地编写一个用于检测身份证号码的函数。...但这种方法，仅仅用于身份证号是否正确的检测。...自定义函数类代码： class IDCard { //检证身份证是否正确 public static function isCard($card) {

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视频追踪之目标选择（一）------边缘检测值函数准备

视频跟踪（video tracking）第一步往往是人工的目标选取，当然在特定场合，也可以用动态检测来实现目标的自动选择。人工选择的情况下，往往是从某一frame开始用鼠标神马的选一下目标。...所以利用边缘检测可以将矩形绘制简化为鼠标单击。...一．关键函数 1.1 cvFindContours 函数功能：对图像进行轮廓检测，这个函数将生成一条链表以保存检测出的各个轮廓信息，并传出指向这条链表表头的指针。...所以，在做图像的边缘检测之前，首先要进行图图像的灰度和二值化。第二参数表示存储轮廓的容器。相当于一个中间的过渡池，无需过度纠结。...第五个参数为轮廓检测的模式第七个参数表示偏移量，比如你要从图像的（100, 0）开始进行轮廓检测，那么就传入（100, 0）。

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【数字信号处理】相关函数应用 ( 相关函数应用场景 | 噪声中信号检测 | 隐含周期性检测 | 时差估计 | 描述随机信号 )

文章目录一、相关函数应用场景一、相关函数应用场景 ---- 相关函数应用场景 : " 噪声 " 中信号检测 : 发射信号通过信道后 , 假如该信道是无线信道 , 如手机的 4G / 5G...基站的信道 , 其中接收到的信号中 , 一定存在噪声 , 这就需要将噪声中的信号准确的识别出来 ; 信号 " 隐含周期性 " 检测信号 " 时差估计 " 描述 " 随机信号 " : 随机信号...的 " 自相关函数 " 与 " 功率谱密度 " 是一对 " 傅里叶变换对 " ;

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【数字信号处理】相关函数应用 ( 相关函数应用场景 | 噪声中检测信号原理 )

文章目录一、相关函数应用场景一、相关函数应用场景 ---- 求下面信号的 " 自相关函数 " : x(n) = \sin(2\pi fn) + N(n) 其中 N(n) 为高斯白噪声 ; 高斯白噪声...均值为 0 , 方差为 1 , 其功率谱密度是白的 , 在所有的频率上 , 其功率都相同 ; 令 s(n) = \sin(2\pi fn) 则有 x(n) = s(n) + N(n) 自相关函数..., 但是只要 m 不为 0 , 噪声信号错开了一点 , 那就是完全不相关了 , 自相关函数与功率谱密度是一对傅里叶变换对 , 如果自相关函数具备该特点 , 在 m = 0 时 ,...相当于 \delta(n) 信号 , \delta(n) 信号的傅里叶变换为 1 , 其在所有的频率上其功率密度函数都是 1 , 在所有的频率上都是有功率分布的 ; 在噪声中检测信号..., r_N(m) 只有在 m=0 时有值 , 一旦 m 增加或减小 ( 绝对值增加 ) , 该 r_N(m) 值会趋于 0 , 剩下的那个就可以检测出来了 ;

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边缘检测算子Canny原理概述并利用OpenCV的库函数Canny()对图像进行边缘检测

Canny，并利用OpenCV的库函数Canny()对图像进行边缘检测。...边缘检测的算法主要是基于图像强度的一阶和二阶微分操作，但导数通常对噪声很敏感，边缘检测算法常常需要根据图像源的数据进行预处理操作，因此采用滤波器来改善与噪声有关的边缘检测性能，比如在进行边缘检测前，可以对原始数据先作高斯滤波处理...OpenCV中的函数Canny()使用3×3 Sobel内核来确定水平方向的导数，然后将其转置以确定垂直方向的导数，这些导数可用于在所需的四个方向上找到我们的边缘。 ⑶非极大值抑制。...OpenCV提供了函数Canny()实现Canny算子，其原型如下： void Canny( InputArray image, OutputArray edges, double threshold1...以下是使用函数Canny()实现图像边缘检测的示例代码：代码中用 //博主微信/QQ 2487872782 //有问题可以联系博主交流 //有图像处理需求也可联系博主 //图像处理技术交流QQ群 271891601

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专栏 | 目标检测算法之YOLOv2损失函数详解

前言前面的YOLOv2推文详细讲解了YOLOv2的算法原理，但官方论文没有像YOLOv1那样提供YOLOv2的损失函数，难怪Ng说YOLO是目标检测中最难懂的算法。...YOLOv2的模型结构损失函数接下来就说一说今天的主题，损失函数。损失函数我看网上的众多讲解，发现有两种解释。...YOLOv1一样的，损失函数可以用下图来进行表示：可以看到这个损失函数是相当复杂的，损失函数的定义在Darknet/src/region_layer.c中。...，对网络输出结果进行解码得到最终的检测结果，这部分代码如下： def decode(detection_feat, feat_sizes=(13, 13), num_classes=80,...后记今天就介绍到这里了，YOLOv2的损失函数实现都在region_layer.c里面了，同时推荐一下我的一个Darknet源码解析项目，我会在里面努力解析YOLO目标检测算法的细节，地址为：https

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检测Python代码中没有用到的函数和变量

在重构Python代码的时候，需要统计有哪些函数和变量没有用到，搜索后发现一个简单的工具vulture，可以完成这个功能。...操作也很简单, pip 安装包： pip install vulture 检测代码： vulture tester.py 输出大概是这样: tester.py:19: unused import 'time...run_on_video' (60% confidence) tester.py:403: unused method 'render_results' (60% confidence) 可以看到，每一行是一个检测结果...，包含文件名称，行数，检测结果以及检测的置信度，可以根据这个输出来重构代码。

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人脸检测——笑脸检测

前边已经详细介绍过人脸检测，其实检测类都可以归属于同一类，毕竟换汤不换药！...无论是人脸检测还是笑脸检测，又或者是opencv3以后版本加入的猫脸检测都是一个原理，用的是detectMultiScale函数，其具体使用参考公众号历史文章中的人脸检测（一）——基于单文档的应用台程序即可...~ 笑脸检测用的还是那个函数（还是熟悉的味道！）...这里主要分两步来说： 1.加载人脸检测器进行人脸检测 2 加载笑脸检测器进行笑脸检测其具体程序如下，可以实现对图片的检测，也可以调用摄像头对采集到的实时图像进行检测，需要完整项目的后台回复关键词...“笑脸检测”即可~ 关键部分程序如下： ?

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目标检测算法Faster RCNN的损失函数以及如何训练？

今天我们主要看下Faster RCNN算法的损失函数以及如何训练？...损失函数：从上一期Faster RCNN的算法原理上，我们知道Faster RCNN算法有两部分，一个是用来提取候选框的RPN网络，一个是最后检测目标的分类回归网络。...先上RPN网络的总体损失函数，接下来分析，如下（公式可左右滑动）：上面损失函数可以明显的分成两部分，+号左边为分类的损失值，右边为回归的损失值。逐个看，先考虑分类的loss。...以此达到RPN网络和最终的检测网络共享卷积层。相当于是先用一个ImageNet模型初始化训练，然后再用训练好的模型去微调两个网络。至此，我们已经了解了Faster RCNN的损失函数和训练过程。...下期我们将继续学习常见的目标检测模型SSD算法。

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学习一个PHP中用于检测危险函数的扩展Taint

学习一个PHP中用于检测危险函数的扩展Taint 在日常的开发中，安全性一直是我们要研究的重点内容之一。而在安全性中，最主要的一点就是我们的输入数据。...大部分输出或者操作数据库之类的函数都会报出这些警告，这些内容的具体信息可以在官方文档中查询到。我们还可以通过一个判断函数来验证一个变量中是否包含这类未处理的数据。...检测及转换函数最后在 Taint 扩展中，还提供了两个函数用于强制进行警告和解除警告的作用，当然，也是为了我们在测试环境中的调试方便。 $newOutput = "Welcome !!!"...总结同样还是非常小众的扩展，但是学习了之后发现还真的是挺有用的，而且特别适合在我们的测试环境中向大家提供一个全面检测安全质量的报警系统。...测试代码： https://github.com/zhangyue0503/dev-blog/blob/master/php/2021/02/source/1.学习一个PHP中用于检测危险函数的扩展Taint.php

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Seesaw Loss：一种面向长尾目标检测的平衡损失函数

在此之前，我们主要研究 COCO 这类均衡分布的目标检测数据集，并提出了一系列方法来提高检测精度（例如 Hybrid Task Cascade，Guided Anchoring，Libra R-CNN,...这次我们着眼于长尾分布的目标检测/实例分割数据集 LVIS v1.0, 指出了限制检测器在长尾分布数据上性能的一个关键原因：施加在尾部类别（tail class）上的正负样本梯度的比例是不均衡的。...Seesaw Loss 显著提升了尾部类别的分类准确率，进而为检测器在长尾数据集上的整体性能带来可观的增益。...由此带来的结果就是分类的准确率随着样本数的减少而急剧下降，进而严重影响了检测器的性能。 ?...测试过程中，检测框的置信度为 ? ，其中 ? 为类别的置信度， ? 为前景的置信度。

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序列模型3.9-3.10语音辨识CTC损失函数触发字检测

CTC 损失函数语音识别(Connectionist temporal classification) “Graves A, Gomez F....---- 3.10 触发字检测 Trigger word detection 随着语音识别的发展，越来越多的设备可以被你的声音唤醒，这被称为触发字检测系统 ?...有关于触发字检测的文献还处于发展阶段，对于触发字检测的最好算法目前还没有一个广泛的定论。首先将音频文件输入到 RNN 中，然后定义目标标签 y ?

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【目标检测】SSD目标检测

场景文字识别目标检测任务的目标是给定一张图像或是视频帧，让计算机找出其中所有目标的位置，并给出每个目标的具体类别。对于人类来说，目标检测是一个非常简单的任务。...【目标检测】 SSD目标检测 |1....概述 SSD全称：Single Shot MultiBox Detector，是目标检测领域较新且效果较好的检测算法之一[1]，有着检测速度快且检测精度高的特点。...核心函数为： def prepare_filelist(devkit_dir, years, output_dir): trainval_list = [] test_list = []...) as ftest: for item in test_list: ftest.write(item[0] + ' ' + item[1] + '\n') 该函数首先对每一年

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