缺点：YOLO对边界框的预测施加了强大的空间约束，因为每个网格单元只能预测两个框，并且只能有一个类。这种空间限制限制了我们的模型可以预测的附近物体的数量，这个模型在应对小物体的时候效果不太好。...我们仅仅预测每个单元格子一类概率的集合，而不考虑box B的数量。...这个模型有24个卷积层后接两个全连接层组成。交替的使用1x1的卷积层从前层减少特征空间。在ImageNet分类任务以一半的分辨率(224x224)上预训练卷积层，然后将检测分辨率提高一倍。...这将这些单元格的“置信度”分数推向零，通常会压倒包含对象的单元格的梯度。这可能导致模型不稳定，导致早期的培训出现分歧。...我们的误差标准应该能返佣大框的小偏差没有小box的小偏差重要。为了部分解决这个问题，我们预测边界box的宽度和高度的平方根，而不是直接预测宽度和高度。
通过对象3中的这些成员变量引用，两个线程可以访问对象2和对象4. 该图还显示了一个局部变量，该变量指向堆上的两个不同对象。在这种情况下，引用指向两个不同的对象(对象1和对象5)，而不是同一个对象。...注意MySharedObject类还包含两个成员变量。成员变量本身与对象一起存储在堆上。两个成员变量指向另外两个Integer对象。...JMM与硬件内存连接 - 引入 如前所述，Java内存模型和硬件内存架构是不同的。硬件内存架构不区分线程堆栈和堆。在硬件上，线程堆栈和堆都位于主存储器中。...以下各节将解释这两个问题。 JMM与硬件内存连接 - 对象共享后的可见性 如果两个或多个线程共享一个对象，而没有正确使用volatile声明或同步，则一个线程对共享对象的更新可能对其他线程不可见。...JMM与硬件内存连接 - 竞态条件 如果两个或多个线程共享一个对象，并且多个线程更新该共享对象中的变量，则可能会出现竞态。 想象一下，如果线程A将共享对象的变量计数读入其CPU缓存中。
下面，我们来看看Excel VBA对象模型层次结构背后的逻辑。 对象集合 集合有两个显著特征：它们本身就是对象；它们的主要目的是对同一类的VBA对象进行组合和管理。...所以，集合允许同时处理一组完整的VBA对象，而不是处理每个单个的对象。 以下是常见集合的示例： Workbooks，当前打开的所有Excel工作簿的集合。....）将每个VBA对象连接到上一个对象（对象的父对象）。...这些点（.）用于自上而下连接并引用ExcelVBA对象模型的成员。...例如，假设要引用Range对象，参考上图所示的对象模型层次结构，Range对象处于第4层： 现在，自顶而下使用（.）连接这些不同的对象，从而引用Range对象： Application.Workbooks.Worksheets.Range
MARS的编辑阶段包含两种类型的编辑：键编辑和原子编辑。键编辑包括添加或删除键或改变两个重原子之间的键类型，而原子编辑则涉及改变氢原子的数量或原子的电荷。这些编辑被应用于目标分子以产生合成子。...如果两个相连的原子属于不同的环，它们之间的键就会断裂，产生两个独立的模体。如果一个原子属于一个环，而另一个原子的度大于1，它们之间的键就会断裂，产生两个独立的模体。...值得注意的是，模体与以往的方法中使用的离去基团有根本区别：(i) 模体与附着原子相连，而离去基团与合成子相关联。因为一个合成子可以包含多个连接原子，而一个离去基可以由多个不相连的子图(即模体)组成。...输入路径由每个包含动作AddingMotif和对象附加原子的令牌组成，而对于目标路径，对象由模体和接口原子组成。...基于前面步骤的部分完成图，自回归模型逐步构建一个新的图结构，最终得到反应物图。重要的是，要注意中间图的结构不是由模型直接生成的。
3、对称连接网络：和循环神经网络一样，但单元间的连接是对称的（即在两个方向的连接权重相同），它比循环神经网络更容易分析，但是功能受限。...2012年的ILSVRC-2012竞赛中的ImageNet提供一个包含120万张高分辨率训练图像的数据集。测试图像没有标注，参赛者需要识别图像中对象的类型。...1982年，约翰·霍普菲尔德发现，如果连接对称，则存在一个全局能量函数，整个网络的每个二进制“结构”都有能量，而二进制阈值决策规则使网络为能量函数设置一个最小值。...而不是试图一次存储多个矢量，她通过训练集进行多次循环，并用感知器收敛程序训练每个单元，使该矢量的所有其它单元具有正确的状态。...早期图形模型是专家定义图像结构和条件概率，这些图形是稀疏连接的，他们专注于做正确的推论，而不是学习。但对于神经网络来说，学习是重点，其目的不在于可解释性或稀疏连接性使推断变得更容易。
/abs/2012.09838 论文简介 可视化对于Transformer的模型调试、验证等过程都非常重要，而目前现有工作对于Transformer可视化的探索并不是很多。...但由于更深的层更具有语义，而每次应用自注意力时，每个标记都会积累额外的上下文，这会导致信号模糊，各层的不同作用被忽视，并使得不相关的标记被凸显。...在实践中，计算机视觉使用的许多可解释性方法并不是特定于类的，即无论尝试可视化的类是什么，即便对于包含多个对象的图像，也会返回相同的可视化效果。因而特定于类的信号通常会因为图像的显著区域而变得模糊。...相关性传播遵循通用的深度泰勒分解公式： 非参数相关传播 Transformer模型中有两个运算符涉及两个特征图张量的混合（与具有学习张量的特征图相反）：残差连接和矩阵乘法。...下图显示了带有两个对象的图像，每个对象来自不同的类。
书的版本比较老了，不过一些基本概念还是想通的，因为我重点在于 GIS 概念整理，而不是 ArcGIS。 以下以教材章节为顺序整理。...GIS 项目管理 这里讲的是针对 GIS 项目的流程管理，包括以下部分： 了解需求——规定要采用哪些图层，同时在文档中规定图层的精度 建立合适的模型——这里主要是 GIS 数据模型（参见下文第一章），而不是采集数据之后执行的数学建模...要素的拓扑建模（矢量模型） 这一段主要是讲矢量模型要素之间的拓扑关系 无位相模型 这种模型中，文件要素为独立对象，彼此之间不相关联。比如1⃣以点的形式存在的各个城市，那么彼此之间就没什么联系。...，如下： 属性表 采用 Feature ID 唯一标识每个要素 采用对象 ID（OID）唯一标识每个要素 独立表 仅采用表格格式来包含一个或更多对象的相关信息，独立表中只有 OID --- 第六章——空间连接...栅格坐标系统包含了投影和基准面两个概念。
在YOLO出现之前，检测图像中对象的主要方法是使用不同大小的滑动窗口依次通过原始图像的各个部分，以便分类器显示图像的哪个部分包含哪个对象。这种方法是合乎逻辑的，但非常迟缓。...它是与 MaxPool 交错的级联卷积层。级联以两个完全连接的层作为输出。 作者训练了一个更快版本的 Fast YOLO 架构，包含更少的卷积层（9 个而不是 24 个）。...在单元格数量为偶数的情况下，中心可能位于四个中央单元格中的某个位置，这会降低网络的置信度。 而置信度值表示模型对给定的边界框包含某个对象的置信度以及边界框预测其位置的准确度。...所以出现了 YOLO9000：具有 3 个先验而不是 5 个和 9418 个对象类的 v2。 ImageNet与WordTree的预测。...它不是用于FPN，而是用于路径聚合，即用于连接(不是求和)来自不同规模的激活。 输出头的概念保持不变 除了架构上的变化之外，还对学习过程进行了一些改进。
为了适应对象跟踪的特征，我们首先预先训练CNN以识别什么是对象，然后生成概率图而不是生成简单的类标签。使用两个具有挑战性的开放式基准进行性能评估。...尽管可以通过学习重建输入图像来学习一些通用图像特征，但是在典型的跟踪任务中跟踪的目标是单个对象而不是整个图像。对跟踪有效的特征应该能够将对象与非对象（即背景）区分开，而不仅仅是重建整个图像。...为了实现稳健性，我们在在线跟踪期间同时运行两个CNN，以解决模型更新可能导致的错误。两个CNN协同工作以确定每个视频帧的跟踪结果。 3.2 对象性预训练 结构化输出CNN的结构如图2所示。...与用于分类或回归的传统CNN相比，我们的模型存在一个重要的差异：CNN的输出是50×50概率图而不是单个数。每个输出像素对应于原始输入中的2×2区域，其值表示对应的输入区域属于对象的概率。...微调或在线模型调整是我们跟踪器中不可或缺的一部分，而不是仅为了进一步提高跟踪性能而引入的可选功能。 我们维护两个使用不同模型更新策略的CNN。
SIFT最初是为对象识别的任务而开发的，它不仅涉及将图像正确地标记为包含对象，而且确定其在图像中的位置。...堆叠层的神经网络（或任何其他分类模型）的基础思想不是新的。但是，训练这种复杂的模型需要大量的数据和强大的计算能力，这是直到最近才有的。...在图中，一个完全连接的神经网络可以由一个完整的二部图表示，其中前一层的每个结点输出都连接到下一层的每个输入。 ? 全连接层包含尽可能多的参数。因此，它们是昂贵的。...为了简单起见，可以对输入的不同集合使用相同的权重，而不是重新学习新权重。数学上，卷积算子以两个函数作为输入，并产生一个函数作为输出。...（这就是“深度学习”中的“深度”）不同于 SIFT/HOG，卷积核和全连接权值是从数据中学习的，而不是预定义的。
在现代操作系统里mac平台上对应的是kqueue模型，linux平台对应的是epoll模型，windows平台对应的是iocp模型。...它也可以是两个线程池，一个线程池只用来处理ServerSocket描述符建立新连接，另一个线程池专门干Socket读写的事。...也可能read操作读取到的消息包含多个消息对象，最后剩下的部分又是一个不完整的消息，这就需要在每个描述符关联对象中保存中间半包的状态。...消息和消息之间又有组合关系，比如HTTP POST消息包含HTTP Header和HTTP Body两个部分，而HTTP Body又可能因为太大而分解为多个HTTP Chunks进行传输，这就要求NIO...写操作也不是一个简单的write操作就了事了，写操作要考虑到内核为每个套件字分配的buffer大小，如果buffer不够了，write写进去的数组是不能完全写进去的，写不进去的buffer必须保留起来，
我们经常讨论的是模型的误差是否很小 而不是模型是否准确 可以使用几种不同的损失函数： 最简单的是 L1 损失 它衡量的是预测输出（称为 p）和目标 (t)之间元素级别的差异 假设我们仅预测一个点...我们要分析的区域是那些包含完整对象的区域。我们希望摆脱包含图像背景或仅包含对象的一部分的区域。...Fast R-CNN R-CNN的下一个发展架构是Fast R-CNN。 这种架构使整个图像仅传入分类CNN一次，而不是通过分类CNN单独处理每个感兴趣区域(ROIs)....我们依然需要识别感兴趣区域，但是我们将这些候选区域投射到更小的特征图层级上，而不是裁剪原始区域，特征图中的每个区域对应于原始图像中更大的区域。...从特征途中获取候选区域，并依次将他们送到一个全连接层，为每个不同区域生成一个类别。
此特征向量值成为由两个分支分隔的全连接（FC）层的输入： 用于类别概率的 Softmax 每个对象类别的边界框位置和大小（x，y，宽度，高度）。...2K 扭曲区域被馈送到两个分支，每个分支都包含一个全连接层。 2K 扭曲区域被馈送到全连接层。 侦测 CNN 的输出传递到 SVM，以分类到边界框回归器以生成边界框。...如下图所示，此更改提高了准确率： 训练花费更多时间，但是模型的准确率接近 100%，而不是 90%。 在总结本章之前，让我们回顾一下训练 CNN 的两个重要概念：准确率和损失性。...因此，预测是全局的，而不是局部的。 整个图像分为S x S个网格单元，每个网格单元预测B个边界框以及边界框包含对象的概率（P）。 因此，总共有S x S x B个边界框，每个边界框都有相应的概率。...这意味着，如果网格单元仅部分包含一个对象，则其概率将较低，而 IOU 值将保持较低。
这打乱了传统的做法, 因为 PaaS 平台将用于实现围绕事件驱动的架构和物联网数据，而不是以传统主数据构建的业务应用程序。...每个系统都包含一个本体或数据模型来管理、处理和存储信息对象。 会计信息系统(财务 / 订单管理系统)是一个核心的跨行业业务系统。...例如, 一个订单管理系统可以引用事务类的"状态"属性和事务项类的"产品"属性, 这两个属性都包含在公共业务本体中。 ?...在图39中, 一个包含在产品类中并由 GS1拥有的属性实例, 用于标识产品实例的全局交易识别号(GTIN)的每个长度。 ?...例如, 实例可以反映空气流量控制系统和 HVAC 系统之间的连接, 这两个系统连接到智能建筑系统，该系统连接到由智能设计实现的设施管理系统。 ?
，高层测试是为了使整个系统满足用户的需求 H模型：强调的是测试准备与测试实施的分离，而不是紧密结合 瀑布模型：以文档为驱动，适合于软件需求明确的软件项目模型 原型模型：需求不明确情况下，快速开发出一个原型...喷泉模型：以对象为驱动，适合面向对象的开发方法 螺旋模型：项目失败风险较低，预知开发的风险 关系代数 常见的关系运算：并、差、交、选择、投影、连接 数据的表示 采用8位整数，数据的表示范围 原码：-127...标记耦合:一组模块通过参数表传递记录信息，这个记录是某一个数据结构的子结构，而不是简单变量。 控制耦合:两个模块彼此间传递的信息中有控制信息。...外部耦合:一组模块都访问同一全局简单变量而不是同一全局数据结构，而且不是通过参数表传递该全局变量的信息 公共耦合:两个模块之间通过一个公共的数据区域传递信息。...结构化开发方法：自顶向下、功能的分解抽象、面向数据流、适合数据处理领域的问题，不适合解决大规模复杂项目，难以适应需求的变化 结构化分析的输出包括：数据流图、数据字典、加工逻辑 数据字典：为数据流图中的每个数据流
2、传统阻塞IO的线程模型： 采用阻塞IO获取输入的数据，每个连接都需要独立的线程来处理逻辑。存在的问题就是，当并发数很大时，就需要创建很多的线程，占用大量的资源。...3、Reactor模式(分发者模式/反应器模式/通知者模式)： 针对传统阻塞IO的模型，做了以下两点改进： 基于IO复用模型：多个客户端共用一个阻塞对象，而不是每个客户端都对应一个阻塞对象 基于线程池复用线程资源...：使用了线程池，而不是每来一个客户端就创建一个线程 Reactor模式的核心组成： Reactor：Reactor就是多个客户端共用的那一个阻塞对象，它单独起一个线程运行，负责监听和分发事件，将请求分发给适当的处理程序来进行处理...Handler对象响应事件； 如果不是连接请求，则由Reactor对象调用对应handler对象进行处理；handler只响应事件，不做具体的业务处理，它通过read方法读取数据后，会分发给线程池的某个线程进行业务处理...主从reactor多线程 这个模型相比单reactor多线程的区别就是：专门搞了一个MainReactor来处理连接事件，如果不是连接事件，就分发给SubReactor进行处理。
Redis 全景图 全景图可以围绕两个维度展开，分别是： 应用维度：缓存使用、集群运用、数据结构的巧妙使用 系统维度：可以归类为三高 高性能：线程模型、网络 IO 模型、数据结构、持久化机制； 高可用：...例如我们执行 SET MSG XXX 时，键值对的键是一个包含了字符串“MSG“的对象，键值对的值对象是包含字符串"XXX"的对象。...编码存储时，每个集合元素使用两个紧挨在一起的压缩列表来存储。...它的基本原理是，内核不是监视应用程序本身的连接，而是监视应用程序的文件描述符。 当客户端运行时，它将生成具有不同事件类型的套接字。...采用单线程模型，保证了每个操作的原子性，也减少了线程的上下文切换和竞争。
ERD包含不同的符号和连接器，它们可视化两个重要的信息:系统范围内的主要实体，以及这些实体之间的相互关系。 这就是为什么它被称为“实体”“关系”图(ERD)!...关系 两个实体之间的关系表示这两个实体以某种方式相互关联。例如，一个学生可能注册了一个课程。因此，实体学生与课程是相关的，而一种关系是连接他们之间的连接器。...一般理解的三个数据模型是业务分析师使用概念模型和逻辑模型系统中的业务对象存在,而数据库设计师或数据库工程师阐述了概念和逻辑ER模型生成物理模型,提出了物理数据库结构准备创建数据库。...开发了一个概念模型，通过识别所涉及的业务对象来呈现系统的总体情况。它定义了哪些实体存在，而不是哪些表。...逻辑数据模型 逻辑ERD是概念ERD的详细版本。通过显式定义每个实体中的列并引入操作实体和事务实体，可以开发逻辑ER模型来丰富概念模型。
Redis 全景图 全景图可以围绕两个维度展开，分别是： 应用维度：缓存使用、集群运用、数据结构的巧妙使用 系统维度：可以归类为三高 高性能：线程模型、网络 IO 模型、数据结构、持久化机制； 高可用：...二进制数据并不是规则的字符串格式，其中会包含一些特殊的字符如 '\0'，在 C 中遇到 '\0' 则表示字符串的结束，但在 SDS 中，标志字符串结束的是 len 属性。...例如我们执行 SET MSG XXX 时，键值对的键是一个包含了字符串“MSG“的对象，键值对的值对象是包含字符串"XXX"的对象。...编码存储时，每个集合元素使用两个紧挨在一起的压缩列表来存储。...采用单线程模型，保证了每个操作的原子性，也减少了线程的上下文切换和竞争。
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