一. R-CNN：Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation
sambamba 主要是由Artem Tarasov开发的一款高效的生物信息学工具，主要用于处理大规模的测序数据，尤其是针对SAM/BAM格式的文件。这个软件的设计目的是为了提供比现有工具(samtools)更快的性能，特别是在多核处理器系统上，它利用多核处理并显著缩短处理时间。其具有以下特性：
使用Opencv实现张正友法相机标定之前，有几个问题事先要确认一下，那就是相机为什么需要标定，标定需要的输入和输出分别是哪些？
论文链接：https://arxiv.org/pdf/2201.03898.pdf
机器之心报道 编辑：蛋酱 在这篇新论文中，TOELT LLC 联合创始人兼首席 AI 科学家 Umberto Michelucci 对自编码器进行了全面、深入的介绍。 论文链接：https://arxiv.org/pdf/2201.03898.pdf 神经网络通常用于监督环境。这意味着对于每个训练观测值 x_i，都将有一个标签或期望值 y_i。在训练过程中，神经网络模型将学习输入数据和期望标签之间的关系。 现在，假设只有未标记的观测数据，这意味着只有由 i = 1，... ，M 的 M 观测数据组成的训练
近年来，人工智能（Artificial Intelligence）技术在生物医疗、金融风控、自动驾驶、网络安全等许多领域被广泛应用。基于数据驱动的机器学习技术在识别与分类等任务上已经具备稳定且精确的效果，在许多具体任务中，基于机器学习技术的方案不光能取得比传统技术方案更好的效果，还可以完成一些传统技术难以完成的任务。训练一个机器学习模型包含了大量工作，往往需要经年累月的投入才能得到高效稳定的成品模型，然而窃取和拷贝他人训练好的机器模型却十分容易[1][2]。为了保护机器学习模型开发者的知识产权，模型水印技术应运而生。
本文参考文档： 原理部分：https://blog.csdn.net/honyniu/article/details/51004397 代码部分：https://www.cnblogs.com/wildbloom/p/8320351.html ；https://blog.csdn.net/firemicrocosm/article/details/48594897#
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
一、 漏洞简介 CVE-2017-0199漏洞是一个Office远程执行代码漏洞，该漏洞利用Office OLE对象链接技术，将伪装的恶意链接对象嵌在文档中，由Office调用URL Moniker（COM对象）将恶意链接指向的HTA文件下载到本地，通过识别响应头中content-type的字段信息调用mshta.exe执行下载的HTA文件。 受该漏洞影响的Microsoft Office版本包括：Microsoft Office 2016、Microsoft Office 2013、Microsoft O
原文链接 发表：2018.7.6 Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention(MICCAI)
文章：Online Camera-to-ground Calibration for Autonomous Driving
在 Python 中，字符串是 Unicode 字符的序列，尽管 Python 支持许多用于字符串操作的函数，但它没有明确设计用于反转字符串的内置函数或方法。
想让一个名词听起来特别高大上，最简单的方法就是加很多修饰语。比如多源异构群智协同负反馈深度神经网络（当然了，这是我瞎编的）。在正则表达式中，有一种东西叫断言，它的修饰语也很多： 零宽正向先行断言 零宽负向先行断言 零宽正向后行断言 零宽负向后行断言 断言之所以叫“零宽”，是因为它们不会消费字符串，可以理解为断言匹配的是位置。 断言之所以叫“断言”，是因为它们用来产生一个True\False的判定结果。 正向和负向分别指的是“应该出现”和“不应该出现”。 先行和后行分别指的是“此位置之后”和“此位置之前
https://blog.csdn.net/dcrmg/article/details/52939318
开发一个可应用于任何类型骑手的模型，确定骑手在球场上的位置与骑手应用的力量之间的关系。骑手在整个赛程中可以消耗的总能量是有限制的，同时也有因过去的攻击性和超过功率曲线限制而累积的限制。需要考虑的是：
文章：Optimising the selection of samples for robust lidar camera calibration
本文出处：https://blog.csdn.net/qq_15029743/article/details/81133443
论文作者：Xiaojun Jia, Xingxing Wei, Xiaochun Cao, Hassan Foroosh
文档比对技术是一种用于比较两份文档之间差异的先进技术。具备较大的技术难点和场景价值。下面将对其技术难点和使用场景进行详细探讨。
ElasticSearch是一个基于Lucene的搜索服务器。它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎，基于RESTful web接口。
今天给大家推荐一个高性能的网络爬虫框架：Geziyor。该框架可以用来抓取网站内容并从中提取出结构化的数据。其用途极为广泛，可以用于数据挖掘、监控以及自动化测试。项目地址：https://github.com/geziyor/geziyor
今天给大家介绍的是2019年11月发表在Nature Communications的一篇文章，“A Bayesian machine learning approach for drug target identification using diverse data types“。药物靶标识别是药物开发的关键步骤。为了解决这个问题，作者开发了BANDIT，这是一种集成多种数据类型来预测药物结合靶点的贝叶斯机器学习方法，并提供了一个平台，允许加入新的数据类型进行集成。
版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。违者必究。 https://blog.csdn.net/electech6/article/details/86585088
hydra是著名黑客组织thc的一款开源的暴力破解密码工具，功能非常强大，kali下是默认安装的，几乎支持所有协议的在线破解。密码能否破解，在于字典是否强大。本文仅从安全角度去讲解工具的使用，请勿用于非法用途。
1.概述 朴素贝叶斯分类是贝叶斯分类器的一种，贝叶斯分类算法是统计学的一种分类方法，利用概率统计知识进行分类，其分类原理就是利用贝叶斯公式根据某对象的先验概率计算出其后验概率（即该对象属于某一类的概率），然后选择具有最大后验概率的类作为该对象所属的类。 总的来说：当样本特征个数较多或者特征之间相关性较大时，朴素贝叶斯分类效率比不上决策树模型；当各特征相关性较小时，朴素贝叶斯分类性能最为良好。另外朴素贝叶斯的计算过程类条件概率等计算彼此是独立的，因此特别适于分布式计算。 朴素：特征条件独立 贝叶斯：基于
这是今年的一篇针对高分辨率的固态激光雷达（非重复性扫描型）或者多线的激光雷达和相机在无标定板的环境中自动化外参标定的一篇文章。本文的方法不需要基于巧克力板，只依赖两个传感器采集的环境中的线特征就可以得到像素级精度的标定结果。在理论层面，作者分析了边缘特征提供的约束和边缘特征在场景中的分布对标定精度的影响。同时，作者分析了激光雷达的测量原理，并提出了一种基于点云体素分割和平面拟合的高精度的激光雷达点云边缘特征提取的方法。由于边缘特征在自然场景中很丰富，所以作者在室内和室外多个数据集上进行了实验并取得了不错的效果。
PDOStatement::fetch — 从结果集中获取下一行(PHP 5 = 5.1.0, PECL pdo = 0.1.0)
MySQL binlog日志记录了MySQL数据库从启用日志以来所有对当前数据库的变更。binlog日志属于二进制文件，我们可以从binlog提取出来生成可阅读的SQL语句来重建当前数据库以及根据需要实现时点恢复或不完全恢复。本文主要描述了如果提取binlog日志，并给出相关示例。
前端核心工具，没有之一，浏览器是前端项目的“操作系统”，Devtools是这个操作系统的控制台。
公众号致力于分享点云处理，SLAM，三维视觉，高精地图相关的文章与技术，欢迎各位加入我们，一起每交流一起进步,有兴趣的可联系微信：920177957。本文来自点云PCL博主的分享，未经作者允许请勿转载，欢迎各位同学积极分享和交流。
“ 问题是指你不喜欢某一结果（比如销售额降低），想得到其他结果（比如销售额增长），称为期望结果（R2，即目标，Desired Result）。解决方案则是指如何从现状R1到目标R2。”
什么是动画骨架绑定呢？基于 3D 蒙皮创建骨骼。动画模型中的关节就像现实中人的关节一样，两个关节组成一段骨骼，几段骨骼组成一个骨架。绑定就是把模型绑定到骨骼上边，通过骨骼来控制模型的运动。
本文提出了一种基于局部二值模式的图像检索方法，首先提取图像的局部二值模式特征，然后使用相似性度量方法将提取的特征与数据库中的特征进行比较，最后使用基于距离的排序算法对图像进行排序。实验结果表明，该方法能够有效地检索出具有相似特征和模式的图像，具有较好的检索效果。
在单细胞的数据分析当中，每个亚群的top基因是十分重要的，因为这一部分的基因主要是代表了这一亚群的高表达基因，为了后面的分群鉴定，主要是通过seurat的findallmarkers这个函数进行计算。可以参考这个博主的文章，对源码解析的很细https://www.jianshu.com/p/f5c8f9ea84af，同时对应着这个函数的解析http://www.idata8.com/rpackage/Seurat/FindAllMarkers.html。
文章：P2O-Calib: Camera-LiDAR Calibration Using Point-Pair Spatial Occlusion Relationship
随着网络的迅速发展，万维网成为大量信息的载体，如何有效地提取并利用这些信息成为一个巨大的挑战。一开始，互联网还没有搜索。在搜索引擎被开发出来之前，互联网只是文件传输协议(FTP)站点的集合，用户可以在这些站点中导航以找到特定的共享文件。为了查找和组合互联网上可用的分布式数据，人们创建了一个自动化程序，称为网络爬虫，可以抓取互联网上的所有网页，然后将所有页面上的内容复制到数据库中制作索引。
正则表达式在Python中是一种非常强大的工具，用于处理文本数据。它可以帮助我们快速有效地进行模式匹配、搜索和替换。然而，在使用正则表达式时可能会遇到一些常见问题。本文将为您分享在Python中使用正则表达式时的常见问题与解决方案，并提供实际操作价值。
cin是C++的标准输入流对象，主要用于从标准输入读取数据，无论字符型，浮点型，还是整数形变量，我们只需要cin>>变量名称；即可完成各类数据读取数据。说到这里就不得不提到C语言中的标准输入函数scanf(),对于刚学习C++的萌新，一定会惊艳到相对于scanf函数，cin带来的便捷，scanf每次想要读取数据，必须指定数据类型，这显然显的有些繁琐。那么，为什么单靠一个cin>>变量名称，即可确定数据类型并读取数据，这其中的奥秘被隐藏在这个>>运算符之中，这个运算符叫做流提取符，其实cin>>的原型是cin.operator >>()，这又是一种被称为运算符重载的新技术，我们可以查看cin.operator >>的定义，它存在于istream头文件中，里面为>>符号定义了各种数据的处理方法，给大家看几个：
一. cin对象以及常用函数总结1.cin>>2.cin.getline()3.cin.get()：4.cin.gcount():5.cin.read():6.cin.peek():
(2)利用selective search 算法在图像中从上到下提取2000个左右的Region Proposal；
单一职责原则的英文是 Single Responsibility Principle，缩写为 SRP。一个类或者模块只负责完成一个职责（或者功能）。
尝试用OpenCV来实现立体视觉也有一段时间了，主要的参考资料就是Learning OpenCV十一、十二章和OpenCV论坛上一些前辈的讨论。过程中磕磕碰碰，走了不少弯路，终于在前不久解决了最头大的问题，把整个标定、校准、匹配的流程调试成功。(虽然还有一些问题至今尚未搞清) 在这里写这篇文章，第一方面是给自己一个总结，第二方面是感觉OpenCV立体视觉方面的资料还是相当零散和不完整，新手入门需要花很长时间才能摸索出来，第三方面，也是自己在过程中有些问题仍旧迷迷糊糊，希望可以抛砖引玉。 1. 摄像头 我用的
本文介绍一篇Facebook AI实验室近期的工作《Learning inverse folding from millions of predicted structures》，模型任务是从蛋白质骨架坐标中预测出它的蛋白质序列。在已有实验性确定的蛋白质结构的基础上，他们使用AlphaFold2预测的蛋白质结构作为额外数据，训练出一个具有几何不变处理层的seq2seq Transformer模型。该模型在蛋白质骨架结构数据上达到51%的原生序列复现率，对于隐蔽残基的复现率达到72%，整体上比已有方法提升了10个百分点。
数据框（和矩阵）有2个维度（行和列），要想从中提取部分特定的数据，就需要指定“坐标”。和向量一样，使用方括号，但是需要两个索引。在方括号内，首先是行号，然后是列号（二者用逗号分隔）。以metadata数据框为例，如下所示是前六个样本：
本节主要分享 为什么我会想出迭代测距的方法？我的契机是什么？我是如何思考的？不感兴趣小伙伴可以直接跳过这一小节。
基于传统的图像局部二值特征的图像识别与匹配，有没有更简单的特征融合方法？
选自inFERENCe 作者：Ferenc Huszár 机器之心编译 参与：程耀彤、思源 深度模型的泛化性能一直是研究的主题。最近，Twitter 的机器学习研究员 Ferenc Huszár 发表了一篇文章专门讨论泛化与 Fisher-Rao 范数之间的关系，它先分析了提出 Fisher-Rao 度量方法的论文，包括带偏置项和不带偏置项的分段线性网络的可视化，然后再讨论了其它如 Fisher-Rao 范数是否会成为有效的正则化器等问题。 在上周发布的关于泛化之谜的文章之后，有研究者向我介绍了最近将 F
最近我们被客户要求撰写关于DLNM的研究报告，包括一些图形和统计输出。分布滞后非线性模型（DLNM）表示一个建模框架，可以灵活地描述在时间序列数据中显示潜在非线性和滞后影响的关联。该方法论基于交叉基的定义，交叉基是由两组基础函数的组合表示的二维函数空间，它们分别指定了预测变量和滞后变量的关系。
最近我们被客户要求撰写关于分布滞后线性和非线性模型的研究报告，包括一些图形和统计输出。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
对象存储
即时通信 IM
