enum 的全称为 enumeration， 是 JDK 1.5 中引入的新特性，存放在 java.lang 包中。
Linux 内核有个机制叫OOM killer（Out-Of-Memory killer），该机制会监控那些占用内存过大，尤其是瞬间很快消耗大量内存的进程，为了...
IMWeb社区 未经同意，禁止转载 整个2016年前端圈还是一如既往的长江后浪推前浪，其中测试框架也不例外，mocha跟jasmine已经不是当前前端最火的测试框架了，而是一个面向未来的测试框架：AVA...看一个框架首先看这个框架介绍文档的第一句话，从中可以看出作者对这个这个框架的定位： 从AVA github 的 README 第一句看出，AVA自己定义跟其他测试框架的最大区别多线程，包括 同步跑测试...不同文件多线程同时跑 每个测试在单独的线程单独跑要求每个测试必须是单独的，不依赖外部变量的 另外，介绍文档中还给出了AVA的其他优势，其中有几点我觉得比较好： 快，AVA多线程的优势让AVA比其他测试框架快很多...，官方文档说一个Pageres从Mocha迁到AVA，测试耗时从31s 减少到 11s 配置简单，自带断言库，内置es2017语法编译 支持Promise, Generator, Async 语法
IMWeb社区 未经同意，禁止转载 整个2016年前端圈还是一如既往的长江后浪推前浪，其中测试框架也不例外，mocha跟jasmine已经不是当前前端最火的测试框架了，而是一个面向未来的测试框架：AVA...从AVA github 的 README 第一句看出，AVA自己定义跟其他测试框架的最大区别多线程，包括 同步跑测试 不同文件多线程同时跑 每个测试在单独的线程单独跑要求每个测试必须是单独的，不依赖外部变量的...另外，介绍文档中还给出了AVA的其他优势，其中有几点我觉得比较好： 快，AVA多线程的优势让AVA比其他测试框架快很多，官方文档说一个Pageres从Mocha迁到AVA，测试耗时从31s 减少到 11s
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AVA AVA是一个工具和算法的集合，旨在从我们服务的视频中提取高质量的图像。平均一个电视节目（约10集）包含近900万个总帧数。...这使我们能够通过提高视频处理流水线的效率来扩展规模，并允许我们将越来越多的内容智能算法集成到我们的工具集中。...通过一系列计算机视觉算法处理一段内容中的每一帧视频，以收集客观帧元数据、帧的潜在表示，以及这些帧所包含的一些上下文元数据。...在该解决方案中，图像分类更具体地指的是算法捕捉在单个电影或情节中自然发生的具有启发式变化的能力。...AVA是一个工具和算法的集合，它结合电影制作和照片编辑的核心原则，封装了计算机视觉的关键交叉点。
作者：肖磊 个人主页：github 最近将内部测试框架的底层库从mocha迁移到了AVA，迁移的原因之一是因为AVA提供了更好的流程控制。...就是： const ava = require('ava') ava.serial('A', async () => { // do something }) ava.serial('B',...async () => { // do something }) ava('C', async () => { // do something }) ava('D', async ()...在你定义case的时候： ava.serial('A', async () => { // do something }) ava.serial('B', async () => { /...以上就是通过一个简单的例子介绍了AVA内部的流程控制模型。简单的总结下： 在AVA内部使用Promise来进行整个的流程控制(这里指的异步的case)。
到你的下载的hadoop所在版本的lib包中引入jackson-core-asl-1.8.8.jar 和 jackson-mapper-asl-1.8...
AVA 谈到测试覆盖率必须先有单元测试，本文使用 ava 作为示例， ava 是一个 js 测试库，强烈推荐你使用它。...1、安装 npm init ava 2、使用示例 编写 test.js 文件： import test from 'ava' import Memcached from '.....error) { t.fail(error.message); } }); test('unit test title', t => { t.pass(); }); 说明： ava...npm install --save-dev nyc 修改 package.json 文件: { "scripts": { "test": "nyc ava" } } 获取测试覆盖率时会生成相关的文件...gitignore 中忽略它们即可: .nyc_output coverage* 当我们再执行 npm test 时，其就会执行单元测试，并且获取测试覆盖率，结果类似于: $ npm test > nyc ava
【新智元导读】教机器理解视频中的人的行为是计算机视觉中的一个基本研究问题，谷歌最新发布一个电影片段数据集AVA，旨在教机器理解人的活动。...但每段视频都与一个文件捆绑在一起，这个文件勾勒了机器学习算法应该观察的人，描述他们的姿势，以及他们是否正在与另一个人或物进行互动。就像指着一只狗狗给一个小孩看，并教他说“狗！”...这样，算法就能知道“握手”的动作需要两个人。 ? AVA 中共同出现频率最高的动作对 这项技术可以帮助谷歌分析 YouTube 上的视频。它可以应用来更好地投放定向广告，或用于内容过滤。...AVA 数据集的动作标签分布（x轴只包括了词汇表中的一部分标签） AVA 数据集包含 57600 个标记好的视频，详细记录了80类动作。...研究者希望AVA的发布将有助于人类行为识别系统的研究，为基于个人行为层面的精细时空粒度的标签对复杂活动进行建模提供机会。
请参考来自 Jean-philippe Bempel 的评论。他提到了一个真实因 JVM 优化导致死锁的例子。我尽可能多地写博客的原因之一是一旦自己理解错了，可...
真实视频作为视觉材料：我们使用不同题材和国家的电影作为AVA的标注材料，进而确保数据库中包含各类型的人类行为。...为了确保标签对于动作的穷尽性，我们给AVA的所有标签打上了较多的分类，我们将其总结如下： 图：AVA动作标签分类：x轴上显示的标签仅仅罗列了我们词汇表中的部分 通过AVA，我们得到了一些有趣的统计数据...图：AVA中同时出现最多的“动作组合” （吹黑管的小编哭晕，永远不能一边唱歌一边演奏呢） 为了验证AVA数据集中人类动作识别系统的有效性，我们在AVA上实现了一个已有的深度学习基准模型，这个模型在一个小得多的...由于比例、背景、摄影角度的原因，这个模型在AVA上的表现属于中等水平（18.4%mAP）。这表明，在未来几年中，AVA都将对开发和验证新的动作识别算法非常有用。...我们希望AVA的发布能推动动作识别的进步，并为多人同时执行复杂动作标签之上的建模提供机会。我们会持续扩大和改进AVA，并且非常希望得到你们的反馈。
我们对执行动作的所有人进行了全部标注，因此 AVA 的标签频率遵循长尾分布，如下图所示。 ? AVA 的原子动作标签分布。x 轴所示标签只是词汇表的一部分。...下图显示 AVA 中共现频率最高的动作对及其共现得分。我们确定的期望模式有：人们边唱歌边弹奏乐器、拥吻等。 ? AVA 中共现频率最高的动作对。...这表明，未来 AVA 可以作为开发和评估新的动作识别架构和算法的测试平台。 我们希望 AVA 的发布能够帮助人类动作识别系统的开发，为基于个人动作精确时空粒度的标签对复杂活动进行建模提供了机会。...我们将持续扩展和改进 AVA，并且很乐意获取社区反馈以帮助我们校正未来方向。加入 AVA 用户邮件列表（https://groups.google.com/forum/#!...forum/ava-dataset-users）即可获取 AVA 数据集更新。 ?
AVA网站截图 与其他动作标签数据集相比，AVA具有以下主要特点： 基于人的标签：每个动作标签都与人相关联，而不是与整段视频或剪辑关联。...AVA的原子动作标签频次分布图（x 轴所示标签只是词汇表的一部分） 由于AVA的独特设计，我们可以从中能够得出一些有趣的统计信息，而这些信息从其他现有数据集中是统计不出来的。...AVA中统计得出共现频率分值最高的动作对 为了评估AVA数据集在人类行为识别系统中的有效性，谷歌设计了一个现有的基线深度学习模型，该模型在较小的JHMDB数据集上获得了很好的绩效。...由于视频变焦、背景杂乱、摄影角度和外貌变化等问题，该模型实现了较为不错的表现，正确识别AVA中动作的平均准确率达到18.4％，这表明AVA数据集可用于开发和评估新的动作识别架构和算法。...谷歌将继续扩充和改进AVA，并渴望听取来自社区的反馈，帮助校正AVA数据集未来的发展方向。请加入AVA Mail List（https://groups.google.com/forum/#!
AVA 网站截图 与其他动作标签数据集相比，AVA 具有以下主要特点： 基于人的标签：每个动作标签都与人相关联，而不是与整段视频或剪辑关联。...AVA 的原子动作标签频次分布图（x 轴所示标签只是词汇表的一部分） 由于 AVA 的独特设计，我们可以从中能够得出一些有趣的统计信息，而这些信息从其他现有数据集中是统计不出来的。...AVA 中统计得出共现频率分值最高的动作对 为了评估 AVA 数据集在人类行为识别系统中的有效性，谷歌设计了一个现有的基线深度学习模型，该模型在较小的 JHMDB 数据集上获得了很好的绩效。...由于视频变焦、背景杂乱、摄影角度和外貌变化等问题，该模型实现了较为不错的表现，正确识别 AVA 中动作的平均准确率达到 18.4％，这表明 AVA 数据集可用于开发和评估新的动作识别架构和算法。...谷歌将继续扩充和改进 AVA，并渴望听取来自社区的反馈，帮助校正 AVA 数据集未来的发展方向。
在 AVA 动作检测数据集上，同样实现了 28.3 mAP 的最佳水准。...图中该样本来自 AVA 数据集。...AVA 数据集的动作检测 对于视频动作检测，作者采用 AVA 数据集，其中包含有 211k 个训练数据和 57k 个验证数据，共涵盖 60 种动作类别。...实验结果得到 60 个类别的平均精度 mAP 值，SlowFast 网络与 AVA 数据集上当前最佳模型之间的性能对比，以及 AVA 数据集动作检测结果的可视化过程，详细结果如下图 6，图 7，图 8...图7 AVA 数据集上最佳模型与 SlowFast 网络的性能对比。其中，++ 表示在测试过程引入了诸如水平翻转的图像增强操作。 图8 可视化 AVA 数据集的动作检测结果。
记录一个Mysql连接Bug tomcat启动后报错,发现是mysql连接写的不对 "jdbc:mysql:///localhost:3306/moon...
通过学习这门课程，学生将掌握深度学习算法的基本知识，以及用 TensorFlow 搭建神经网络的实战经验。 ?...Alexander Amini 的主要研究领域包括为自主系统的端到端控制（即感知到驱动）构建机器学习算法，并为这些算法制定保障。...个人主页：https://www.mit.edu/~amini/ Ava Soleimany ?...此前，Ava Soleimany 在 MIT 完成了计算机科学和分子生物学学士学位。...Ava Soleimany 博士阶段的研究重点是用于癌症早期检测的新诊断方法，其研究利用了纳米技术、机器学习和统计学、化学生物学和生物工程的工具来创造新的诊断和治疗生物技术。
Facebook AI Research隆重推出视频理解代码库PySlowFast，可帮助使用者在视频识别、行为检测等任务中轻易复现基线模型和诸多SOTA的算法。...Facebook AI 研究院如今开源了其视频理解代码库，可轻松复现各类基线模型和SOTA算法，同时一并提供了各类的SOTA预训练模型，让使用者轻松的基于前沿算法开展研究和工作，免去了冗长的造轮子和结果复现...其算法不单单囊括视频识别（video classification），同时也包括行为检测（Action Classification）算法。...http://static.googleusercontent.com/media/research.google.com/en//ava/2019/fair_slowfast.pdf 行为检测（AVA...，让我们一探究竟，看看可以如何使用PySlowFast： 通过简单的环境配置后便可以使用PySlowFast： 我们下载了作者提供的预训练模型，并对其进行了测试： 我们可轻易得到28.2的STOA的AVA
在 AVA 动作检测数据集上，同样实现了 28.3 mAP 的最佳水准。...图中该样本来自 AVA 数据集。...▌AVA 数据集的动作检测 对于视频动作检测，作者采用 AVA 数据集，其中包含有 211k 个训练数据和 57k 个验证数据，共涵盖 60 种动作类别。...实验结果得到 60 个类别的平均精度 mAP 值，SlowFast 网络与 AVA 数据集上当前最佳模型之间的性能对比，以及 AVA 数据集动作检测结果的可视化过程，详细结果如下图 6，图 7，图 8...图7 AVA 数据集上最佳模型与 SlowFast 网络的性能对比。其中，++ 表示在测试过程引入了诸如水平翻转的图像增强操作。 图8 可视化 AVA 数据集的动作检测结果。
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