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机器人视觉中的独特挑战

机器人视觉和计算机视觉之间的这一根本区别，可以从三个方面提出许多研究挑战：学习、具身和理解。根据这些挑战不断增加的复杂性及其依赖性对这些挑战进行分类。...3 增量学习系统可以从已知类的新实例中学习，以解决领域适应或标签偏移问题。它需要用户选择这些新的训练样本。...0 闭合场景下的学习该系统可以检测和分类训练期间已知类的对象。它提供未经校准的置信度分数，该分数与系统对标签概率的信念成正比。...0 无该系统不进行任何复杂的推理，例如，它将每个检测到的对象视为独立于其他对象或整体场景。对语义和几何的估计被视为独立的。...基于此，可以将理解分为三个挑战，解决关于场景及其中对象的语义和几何的单独和联合的理解。 1.

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2019架构真题&2020案例（四十七）

答案：采用统一的数据库访问机制，对现场的操作和数据系统都是有好处的，现场的任意操作不需要关注访问什么数据系统，只需要按统一的规则访问就好，而数据系统也不需要关注现场是如何操作的。...只需要遵循这个规则，数据交互对双方来说都是透明的，硬件供应商只需要考虑约束的传输协议，而软件开发商也不需要考虑现场操作，实现对设备数据采集的统一管理。...快递信息（主键快递编号）、收件人（收件人手机号）、发件人（发件人手机号） (6分) 请说明什么是超类实体？结合图中包裹单信息，试设计一种超类实体，给出完整的属性列表。...答案：将多个实体结合在一起，成为一个实体，则是超类实体。用户（姓名、单位名称、详细地址、电话） 1、安全攸关系统在软件需求分析阶段、应提出安全性需求。...软件安全需求是指通过约束软件的行为，使其不会出现（），软件安全需求的获取是根据已知的（），如软件危害条件等以及其他一些类似的系统数据和通用惯例，完成通用软件安全需求裁剪和特定软件安全性需求的获取工作。

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java 范型

extends的数据结构里写入任何的值。...super T 表示类型的下界是 T，参数化类型可以是 T 或 T 的超类： public class Test { static class Food {} static class...因为已知 fruits 的参数化类型必定是 Fruit 或其超类 T，那么 Fruit 及其子类肯定可以赋值给 T。...出于对类型安全的考虑，我们可以加入Apple对象或者其任何子类（如RedApple）对象（因为编译器会自动向上转型），但由于编译器并不知道List的内容究竟是Apple的哪个超类，因此不允许加入特定的任何超类型...读取数据编译器在不知道这个超类具体是什么类，只能返回Object对象，因为Object是任何Java类的最终祖先类。

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强化学习中的好奇心驱动学习算法：随机网络精馏探索技术

随机噪声：这也被称为“电视噪声”问题，起因是环境的一部分产生随机噪声（就房间里电视的白噪声）。这导致许多状态对机器人代理来说都是新的，下一个状态通常是不可预测的，并且与机器人代理的操作无关。...为了克服这一问题，在每个更新周期内，内部奖励都是标准化的。译注：超参数，在机器学习的上下文中，超参数是在开始学习过程之前设置值的参数，而不是通过训练得到的参数数据。...通常情况下，需要对超参数进行优化，给学习机选择一组最优超参数，以提高学习的性能和效果。策略网络策略网络的作用是根据当前状态及其内部模型决定下一个操作，该模型是针对以前的状态进行训练的。...但是，它可以与任何优势函数一起使用。 PPO的另一个好处是，它通过允许多阶段的训练来提高效率。...论文没有解释是怎样的游戏属性让这种技术不再那么管用。 ? 各种强化学习算法的得分比较（来源：OpenAI‘s博客）四、结论 RND模型例举了近年来在具备极高难度的探索类游戏中取得的进展。

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清华构建新一代数据集NICO，定义图像分类新标准

每件事物的出现都有它各自的使命，我们今天提数据集就不得不提到ImageNet，ImageNet数据集及其它推动的大规模视觉比赛对人工智能特别是计算机视觉领域的巨大贡献是毋庸置疑的。...两类任务的区别在于是否已知测试环境的信息，目标都是从训练环境中学习可以泛化到有数据分布偏差的测试环境的模型。...我们还可以在训练集中对不同类别再次设置主导的上下文，进一步增加分布差异。 4、对抗偏差：通过精心组合训练集和测试集的主体对象/上下文，我们可以专门干扰模型对某个指定类别（正类）的预测。...目前为止，NICO以树状结构组织了2个超类（交通工具类和动物类）、19个类（鸟、…、火车）、以及每个类别下的9或10种上下文，共累积了188种（主体对象，上下文）组合，收集了约25000张图像，其规模也正不断扩大...参照几个公认的图像数据集，我们确定了动物和交通工具两个超类，并选择了共19个常见的类别，如猫、火车等；对于每个类别，我们先基于搜索引擎（YFCC100m）划定了频率最高的联想词的范围，然后把同时和多个类别相关的词作为上下文

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与WAF的“相爱相杀”的RASP

所以对于此类攻击，最好的办法就是使用WAF从流量侧对其分析和拦截。...针对业务场景进行优化：基于RASP函数Hook的特性，不仅可以对通用类、框架类的函数进行插桩，也可以对自研代码部分进行插桩。...极低的维护成本：除了根据需要配置虚拟补丁外，由于RASP从底层函数进行保护，所以基本上不需要对RASP的规则做任何调整即可实现应用的安全内建。...，帮助运维和安全人员梳理业务及其复杂的关系，弥补安全与业务的鸿沟。...入侵检测：德迅蜂巢通过多锚点入侵监测分析，实时监测容器中的已知威胁、恶意行为、异常事件，监测到入侵事件后，对失陷容器快速安全响应，把损失降到最低。

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java异常分类和处理

异常例子：异常体系 Throwable: Throwable类是java语言中所有错误或异常的超类 java.lang 类 Throwable java.lang.Object...错误都是以Error为结尾如： ----------------------异常的分类------------------------ 常见异常类型；算数异常类：ArithmeticExecption...所有RuntimeException的子类都是运行期的异常 java.lang 类 RuntimeException java.lang.Object java.lang.Throwable...WebServiceException public class RuntimeException extends Exception RuntimeException 是那些可能在 Java 虚拟机正常运行期间抛出的异常的超类...可能在执行方法期间抛出但未被捕获的 RuntimeException 的任何子类都无需在 throws 子句中进行声明。

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本体入门（一）：本体构建 101

在本文中，本体指对某个领域内的概念的正式且详细的描述，其包括： classes：描述领域中的概念 slots：描述每个概念的属性 facets：描述属性的限制一个本体及其 classes 的实例集构成一个知识库...实际应用中，构建一个本体包括：定义本体中的概念将概念进行分层，确定超类与子类关系定义概念的属性以及对这些属性的值的限制为实例填充这些属性值 3 本体构建方法下面介绍一种可行的构建本体的方法。...如果一个类 A 是类 B 的父类，则每一个 B 的实例都是 A 的实例。第五步定义类的属性仅仅靠类无法提供足够的信息，我们还需要定义类的属性来进一步描述类 ?...4.4 什么时候创建新的类一般来说，如果子类包含超类所不具有的特征时，可以考虑创建，包括：有额外的属性属性有不同的限制参与了和超类不同的关系在实际应用中，子类通常具有新属性，或新的属性值，抑或新的属性限制...对于一个类的所有直接子类，其名称中关于是否包括超类的名称应该统一。 7 结语本文简单介绍了如何构建一个本体，最重要的信息是：任何领域都没有单一的正确本体。

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预测友谊和其他有趣的图机器学习任务

基本思想是制作各种指标，将图的离散几何形状转换为附加到每个顶点的数字。这是一个有趣的设置，可以看到一些图论的实际应用，你不需要事先知道任何机器学习——我会从快速温和地回顾你需要的一切开始探讨。...对于回归，你有一个称为特征的变量集合和一个附加变量，必须是数值（实数值，在ℝ中）称为目标变量；通过考虑特征和目标值都已知的训练数据，你可以拟合一个模型，该模型尝试在已知特征但目标值未知的实际数据上预测目标值...例如，根据大学生的 GPA 和他们就读的大学预测大学生毕业后的收入是一项回归任务。假设所有特征都是数字的——例如，我们可以用每所大学的《美国新闻》排名来表示（暂时忽略这些排名的一些问题）。...然后一种常见的方法是线性回归，即当你在欧几里得空间中找到一个超平面，由特征和最适合训练数据的目标值的坐标（即，最小化从训练点到超平面的“垂直”距离）。...例如，可以以这种方式执行聚类，这将基于顶点的图论属性以及原始的非图论特征值对顶点进行聚类。

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PHP高性能纯协程网络通信引擎Swow

且由于Swow支持纯C协程与PHP协程混合运行，两者之间仅进行C栈单栈上下文切换，且Swow的事件调度器就是纯C协程，因此大部分协程切换都是单栈切换，其切换速度远超C + PHP的双栈切换。...，一切都可以通过PHP编程的方式改变，且它们全都是内存安全的。...在实现上来说，协程是异步回调的超集，通过创建新的协程可以模拟异步回调，而反之则不行。...而选择有栈协程技术而不是无栈协程，则是为了更好地复用已有的庞大的PHP生态。在这一点上，其它已知的异步事件库都走在了与PHP原有生态更加割裂的方向上。...以实现一个有限次数的定时任务为例，我们不再应该先想到异步定时器，使用异步定时器实现我们需要借助全局变量上下文保存状态并对其计数，在执行指定次数后删除定时器，而在协程的方式下，我们只是简单地新建一个协程并

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年后跑路第一战，从Java泛型学起！

，如下所示： Integer i = (Integer) list.iterator.next(); 在没有泛型的前提下，定义的List可以保存任何对象，当我们遍历时候，根据上下文进行判断，只能保证它是一个...有界泛型类型参数可以有界，我们可以限制方法接受的类型。例如，我们可以指定一个方法接受一个类型及其所有子类（上限）或一个类型及其所有超类（下限）。...通配符对泛型特别有用，可以用作参数类型。首先，我们知道Object是所有 Java 类的超类。但是，Object的集合不是任何集合的超类型。...所以，一个List不是List的超类型，二者直接没有任何关系例子： public static void paintAllBuildings(List 表示未知类型，它是 T 的超类（= T 及其所有父类）。类型擦除 Java 中添加了泛型以确保类型安全。

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【他山之石】小米影像团队在CVPR 2024斩获三冠两亚！

在这个过程中，模型需要在每个像素点执行密集计算，以预测和生成更高分辨率图像中的新像素点，因此在超分辨率任务中建模像素点的上下文关系更加重要。...为了进一步提升画质效果，他们进一步提出了一种基于kmeans聚类的超分辨率图像融合算法，该方法旨在生成一个综合了多个模型优势的高质量超分辨率图像。...04 NTIRE2024：RAW Image Super-Resolution Challenge 本赛道的目标是对一个四通道 RAW 图像进行x2超分辨重建（可能包含模糊和/或噪声）。...尽管已知这个问题，但只有少数方法直接处理RAW图像并解决实际传感器退化问题。...基于此，小米影像团队在本赛道验证数据集和测试数据集上重建了高质量x2超分辨RAW图像，同时也取得了较高的PSNR和SSIM分数，获得第二名的成绩。

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基于动态原型扩展的自训练方法

在该场景又可称为开放世界测试段训练 (OWTTT），在该场景下，现有 TTT/TTA 通常将强域外数据强行分类至已知类别，从而最终干扰对如收到噪声干扰图像的弱域外数据（Weak OOD）的分辨能力。...对到达时间戳 t 的任何测试样本的预测不会受到到达 t+k（其 k 大于 0）的任何测试样本的影响。...原型聚类的目标定义为最小化样本与聚类中心余弦相似度的负对数似然损失，如下式所示。我们开发了一种无超参数的方法来滤除强 OOD 样本，以避免调整模型权重的负面影响。...为了减轻估计额外超参数的难度，我们首先定义一个测试样本，其具有扩展的强 OOD 分数作为与现有源域原型和强 OOD 原型的最近距离，如下式。因此，测试高于此阈值的样本将建立一个新的原型。...首先，分类为已知类的测试样本应该嵌入到更靠近原型的位置并远离其他原型，这定义了 K 类分类任务。其次，被分类为强 OOD 原型的测试样本应该远离任何源域原型，这定义了 K+1 类分类任务。

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一文看完《统计学习方法》所有知识点

选自cnblog 作者：Limitlessun http://1t.click/7XU 知识点进程和线程:进程和线程都是一个时间段的描述，是CPU工作时间段的描述，不过是颗粒大小不同.进程就是包换上下文切换的程序执行时间总和...= CPU加载上下文+CPU执行+CPU保存上下文.线程是共享了进程的上下文环境的更为细小的CPU时间段。...朴素贝叶斯朴素贝叶斯是基于贝叶斯定理和特征条件独立假设的分类方法.首先学习输入/输出的联合概率分布,然后基于此模型,对给定的输入x,利用贝叶斯定理求出后验概率最大的输出y.属于生成模型....,将条件独立性假设得到的等式代入,并且注意到分母都是相同的,所以得到朴素贝叶斯分类器: ? 朴素贝叶斯将实例分到后验概率最大的类中,这等价于期望风险最小化....,递推,对t=T-1~1, ? ,得到 ? . 学习算法:已知观测序列 ? ,估计模型 ?

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引起相变的无序结构域（IDRs）怎么预测？跟踪热点，提升文章档次！

相位分离在多种细胞过程中起作用，包括形成经典的无膜细胞器、信号复合物、细胞骨架和许多其他超分子组装。相位分离的概念为理解序列简并（低复杂性）和蛋白质无序区域的功能提供了新的研究方向。...对这类蛋白质的结构、功能、进化特征的认识和蛋白无序区域的预测，有助于我们更深层次地理解无序蛋白质的功能及其参与重要生理病理过程的分子机制。...由于聚类方法不依赖于训练数据集，因此这种方法可能不太能显示关于无序区域长度的偏差。 3. template based 与聚类方法类似，基于蛋白的一级序列与已知的同源物做比对。...如PrDOS就是基于此方法的预测工具，同时也可以基于氨基酸序列做预测。...基于此已知条件，将MLP提交给各预测工具，下表便是各个预测工具的预测结果。表2 利用不同预测软件心肌肌肉LIM蛋白(MLP)无序区预测结果的比较 ?

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工业缺陷检测深度学习方法综述

鉴于此，本文对基于深度学习的工业缺陷检测方法进行综述，旨在帮助研究人员快速对该领域的任务设置、主流方法、评价体系等方面有系统性的了解。...它们可能发生在工业产品的生命周期中任何时期，如产品的生产、运输与使用过程等。缺陷 (defect) 的概念可类比到异常 (anomaly)。...如图 3 所示，对于一个待测图像实例，分类任务首先将其二分类为正常样本或缺陷样本；当缺陷类型已知时，还可进一步对缺陷类型进行判别，例如，织物上可能存在穿线、异色等多种缺陷。...鉴于此，本文将重点论述分类与分割任务的工作。2.2 研究概述工业缺陷检测长期以来都是工业视觉领域最重要的研究之一。...由于某些产品及其缺陷存在一定的共性特征，结合不同生产线上的样本有助于充分训练与调整模型。

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WISE 2019 | ML-GCN：多标签图节点分类的半监督图嵌入

这种处理方式比较简单，但也容易丢失一些信息，如标签之间的相关性，从而无法得到较好的预测性能。鉴于此，本文作者提出了新的基于GCN的半监督节点分类器：ML-GCN。...值得注意的是，这篇论文提出的ML-GCN不是大家认为的由旷视研究院提出ML-GCN(基于图卷积网络的多标签图像识别模型)，不过二者的思想是一致的，都是对标签间的依赖性进行建模。 1....2.2 ML-GCN思想 ML-GCN与GCN最大的不同在于其引入了一个标签嵌入矩阵图片，即将每一个类的标签都表示为一个长度为图片的向量。...如果我们将一个节点及其标签视为一个句子，那么目标可以被描述为：给定一个中心单词（节点），进而预测临近单词（标签），这是skip-gram的基本思想，即：根据中心词语以预测其上下文词语。...对于nodel-label相关性，我们可以考虑将其从：变为：这里图片为超参数，即需要采样的node-label个数。

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【学习】数据挖掘中分类算法小结

客户类别分析的功能也在于此，采用数据挖掘中的分类技术，可以将客户分成不同的类别，比如呼叫中心设计时可以分为：呼叫频繁的客户、偶然大量呼叫的客户、稳定呼叫的客户、其他，帮助呼叫中心寻找出这些不同种类客户之间的特征...下面对分类流程作个简要描述：训练：训练集——>特征选取——>训练——>分类器分类：新样本——>特征选取——>分类——>判决最初的数据挖掘分类应用大多都是在这些方法及基于内存基础上所构造的算法...该方法的不足之处是计算量较大，因为对每一个待分类的文本都要计算它到全体已知样本的距离，才能求得它的K个最近邻点。目前常用的解决方法是事先对已知样本点进行剪辑，事先去除对分类作用不大的样本。...支持向量机算法的目的在于寻找一个超平面H(d),该超平面可以将训练集中的数据分开，且与类域边界的沿垂直于该超平面方向的距离最大，故SVM法亦被称为最大边缘(maximum margin)算法。...Bayes法是一种在已知先验概率与类条件概率的情况下的模式分类方法，待分样本的分类结果取决于各类域中样本的全体。

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数据挖掘分类方法小结

客户类别分析的功能也在于此，采用数据挖掘中的分类技术，可以将客户分成不同的类别，比如呼叫中心设计时可以分为：呼叫频繁的客户、偶然大量呼叫的客户、稳定呼叫的客户、其他，帮助呼叫中心寻找出这些不同种类客户之间的特征...下面对分类流程作个简要描述：训练：训练集——>特征选取——>训练——>分类器分类：新样本——>特征选取——>分类——>判决最初的数据挖掘分类应用大多都是在这些方法及基于内存基础上所构造的算法。...该方法的不足之处是计算量较大，因为对每一个待分类的文本都要计算它到全体已知样本的距离，才能求得它的K个最近邻点。目前常用的解决方法是事先对已知样本点进行剪辑，事先去除对分类作用不大的样本。...支持向量机算法的目的在于寻找一个超平面H(d),该超平面可以将训练集中的数据分开，且与类域边界的沿垂直于该超平面方向的距离最大，故SVM法亦被称为最大边缘(maximum margin)算法。...5、Bayes法 Bayes法是一种在已知先验概率与类条件概率的情况下的模式分类方法，待分样本的分类结果取决于各类域中样本的全体。

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旋转目标检测 | FSDet，解决旋转特征不对齐与正负样本不均衡

方法提出旋转特征精炼，类感知上下文聚合以及软标签分配策略 2....输出为特征f_i^{o}\in\mathbb{R}^{d_f}的计算如下：3.3 类感知上下文聚合（CCA）CCA模块包括一个辅助分类分支和特征增强处理。...辅助分类分支预测一个C维的向量表示初始类别得分。基于此初始类别得分，网络开始聚合类感知上下文信息来丰富特征图，用于最后的分类。...同时为了计算每个位置的上下文特征，挖掘分类和位置的联系，使用每个位置i的特征f_{i}和类别c^{\ast}以及聚合特征v _ {cls}，计算两者的相似性：并且希望f_{i}和其他类的相似性低于f_{...在计算特征的相似性后，得到类感知上下文特征z_i。

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