在本示例中，将逐步使用TensorFlow对象检测API训练对象检测模型。尽管本教程介绍了如何在医学影像数据上训练模型，但只需进行很少的调整即可轻松将其适应于任何数据集。...检查数据集的健康状况，例如其类平衡，图像大小和长宽比，并确定这些数据可能如何影响要执行的预处理和扩充 可以改善模型性能的各种颜色校正，例如灰度和对比度调整 与表格数据类似，清理和扩充图像数据比模型中的体系结构更改更能改善最终模型的性能...当检查对象（细胞和血小板）在图像中的分布方式时，看到红血球遍布各处，血小板有些散布在边缘，白血球聚集在图像中间。...更快的R-CNN是TensorFlow对象检测API默认提供的许多模型架构之一，其中包括预先训练的权重。这意味着将能够启动在COCO（上下文中的公共对象）上训练的模型并将其适应用例。...TensorFlow甚至在COCO数据集上提供了数十种预训练的模型架构。
（网络摄像头）和视频的目标检测。...实时和视频目标识别都可以在我的个人笔记本电脑上以高性能运行，仅使用 8GB CPU。...注意，我会使用 Tensorflow 的经典 ssd_mobilenet_v2_coco 模型来提高性能。先将模型文件（.pb 文件）和相应的标签映射文件复制到本地，后面可能会用到。...一个线程用于读取摄像头视频流。视频帧被放进一个队列通过工作池去处理（Tensorflow目标检测运行的地方)。...视频帧带着对应的视频帧编号被读取并放入输入队列中（实际上是一个python 列表对象放入了序列）。 2.
这个代码库是一个建立在 TensorFlow 顶部的开源框架，方便其构建、训练和部署目标检测模型。设计这一系统的目的是支持当前最佳的模型，同时允许快速探索和研究。...这个主要原因还是运行这个模型需要在tensorflow 1.2.0版本上，因此需要对tensorflow进行升级。...，效果如下所示：不得不先说的是，mobilenet效果在简单数据集上也可以，而且关键的一点是速度特别快。...其检测结果如下： ? 另外，为了测试不同模型的效果，分别对mobilenet和faster-rcnn进行了测试。故意选择了一张多场景的图片来进行测试。 ? 选择moblienet的效果如下所示： ?...发现moblienet的精度效果一般，特别是对远距离的对象检测效果非常一般。 接下来测试了下faster-rcnn的效果。如下： ?
解决方法： 使用"my test document" my\test\document（使用反斜杠对空格进行转义） 其他怪异的字符 比如？在shell中有特殊含义。...在shell中如果想显示的话，这个样子 \?...-> 标准的输入输出和IO重定向（这个我就不解释概念了，大致就是这么个意思，一个unix的系统都是标配有的东西，抽象了一些东西） 用Sort对4个名字来排序，（注意，标准的UNIX惯例是完成最后一行输入后...而后把line 1送入users，看输出知道覆盖了之前的who的输出。 然后用>>是追加到文件的末尾。 按照对称的思想，那么这个命令到文件的操作应该是可逆的。yes！ 输入重定向。...>大于号，输出 <小于号，输入 wc -l ，这是一开始的写法 用了< 管道命令 把两个命令连起来，以前吧，接触这个概念的时候，很形象的想到了（你的屁股下面有嘴）不说了。
Shell这个语言吧，在很多大佬看来，他并不是一个适合新手来学习的语言，或者说它不适合入门，不管怎么说，它的历史和Unix的历史是一样长的。而且最近我是尝试着迁移到unix上的。...此时写一点关于这些命令使用时的选项 命令 -x（就是写完一个命令，一个空格，一个横杠，然后一个参数） e.g:wc -l name 看图，体会一下 ---- 8.cp（处个对象「复制案件」） 为了演示...「重命名」） 参数和cp是一样的 这里需要注意一下。在执行mv和cp命令时。程序不会管你第二个参数的文件是不是存在。...在unix的系统里面，所有的目录都是有两个身份的，要不他是上一级的子目录，要不是下一级的父目录。...如果目标文件打算常用和源文件相同的名字，（在不同的目录里面），只需要制定目录作为第二个参数就行 cp a/b/1 d(在执行这个命令时，会发现二参数是一个目录，于是直接复制） 16.ln（不是数学概念哦
dis_k=993936e47cdc2b6012ebffde6741fd78&dis_t=1594871267 该视频将逐步介绍设置代码，安装依赖项，将YOLO Darknet样式权重转换为已保存的TensorFlow...利用YOLOv4作为TensorFlow Lite模型的优势，它的小巧轻巧的尺寸使其非常适合移动和边缘设备（如树莓派）。想要利用GPU的全部功能？...然后使用TensorFlow TensorRT运行YOLOv4，以将性能提高多达8倍。...3.下载并将YOLOv4权重转换为已保存的TensorFlow 4.使用TensorFlow对图像，视频和网络摄像头执行YOLOv4对象检测 5.将TensorFlow模型转换为TensorFlow...Lite .tflite模型 6.将TensorFlow模型转换为TensorFlow TensorRT模型 7.使用TensorFlow Lite运行YOLOv4对象检测 YOLOv4官方论文： https
因此人们会需要寻找可以替代的播放器来帮助我们在Mac上播放MKV文件。我们在本文中罗列出了Mac上面优质的5款MKV文件播放器，并对其特性进行简单的描述以方便你更好的进行选择。...图片1、Elmedia Player ProElmedia Player Pro是一款专业的视频播放器，它可以在Mac上播放各种格式的视频和音频文件，无需任何插件或编码器 。...图片2、Movist ProMovist Pro是一款专业的视频播放器，它可以在Mac上播放各种格式的视频文件，包括.avi、.mkv、.wmv、flv、rmvb等 。...它支持从Mac、PC、NAS、媒体服务器或者云服务（如Dropbox、Google Drive、OneDrive等）上浏览和播放视频 ，并且可以自动获取视频的元数据和封面。...图片以上就是mkv格式怎么在mac电脑播放，mac上5款必备的视频播放器的全部内容，希望对你有所帮助。
因此人们会需要寻找可以替代的播放器来帮助我们在Mac上播放MKV文件。我们在本文中罗列出了Mac上面优质的5款MKV文件播放器，并对其特性进行简单的描述以方便你更好的进行选择。...图片1、Elmedia Player ProElmedia Player Pro是一款专业的视频播放器，它可以在Mac上播放各种格式的视频和音频文件，无需任何插件或编码器 。...2、Movist ProMovist Pro是一款专业的视频播放器，它可以在Mac上播放各种格式的视频文件，包括.avi、.mkv、.wmv、flv、rmvb等 。...4、InfuseInfuse是一款优雅的视频播放器，它可以在苹果设备上播放各种格式的视频文件，包括.mkv、.mp4、.avi、.iso、.dvd、.bdmv等 。...它支持从Mac、PC、NAS、媒体服务器或者云服务（如Dropbox、Google Drive、OneDrive等）上浏览和播放视频 ，并且可以自动获取视频的元数据和封面。
/图像轻松地进行预测检测。...首先，YOLOv2 只在功能强大的桌面级设备上以 40 帧每秒的速度运行，而这个条件大多数用户都达不到。同时，YOLOv2 的模型文件是 Tiny YOLO 的五倍大，这将会导致网络卡死。...这些碎片文件包含了模型的权重。要保证这些碎片文件和 model.json 在同一个目录下，不然你的模型将会无法正确加载。 Tensorflow.js 现在，我们到了有趣的部分。...我们将同时处理 ML 和 JS 代码！ 首先，我们导入 Tensorflow 然后加载模型。...不幸的是，在 Tensorflow.js 中，如果你在 tf.slice 上尝试这样操作，它只会默默地失败。 3.
闲话少说，本次公开课承接对两位老师的采访，对两个话题进行了梳理： 企业大数据平台 TensorFlow 应用场景 这是公开课的录制视频： ?...本次讲的是 TensorFlow 在工程方面的应用场景，更多偏向工程上的实践。也就是说，从工程上来讲，一个 TensorFlow 项目在各个方面要做哪些工作。...TensorFlow 作为一个深度学习框架，在整个工程开发的项目中，它只是其中的一部分——我们实际上做开发，面临的是一个非常庞大的体系。...这一块来讲，都是为了符合和囊括早期我们在做 BI 系统所需要的那些东西。比如说我们要做静态报表展现，在 BI 系统里最终出来的报表有上钻和下钻。这些需求方式其实用在线分析都可以做到。...保持外围需求，替换底层的技术部分，这样整体性能会得到提升。这种架构的实现一般会比较简单。
随着我们的设备变得越来越强大和功能强大，我们的Mac往往比我们期望的更快地充满。按照以下四个技巧来释放Mac存储空间和隐藏空间。...如果您想快速释放Mac存储空间，总是可以选择将数据卸载到外部驱动器或iCloud Drive /其他云服务，但是将信息本地存储在Mac上通常很方便。...我们将在下面介绍几种释放Mac存储空间的选项，以及一些查看您的计算机上隐藏了哪些大文件和更多文件的方法。...释放Mac存储空间和隐藏空间的提示和技巧 内置macOS选件 Finder 在旧版本的macOS中，Finder中有一个“所有我的文件”位置。...关于本Mac 关于本Mac机具有一项存储功能，可以查看您的存储使用情况的快照，但是它还提供了一些建议以释放空间和更多空间。
实验结果表明，所提在分类基准测试中优于最先进的方法，同时还可以扩展到小样本分割和检测任务中，并获得了竞争性的结果。...然而，现有的交叉注意力方法仍然存在一些问题，如不一致的语义和不可靠的冗余连接，因为目标对象在查询图像中的位置和大小不固定。...，从上述结果可见，该模型在 miniImageNet、tieredImageNet 和 CIFAR-FS 数据集上取得了 SOTA 表现。...通过将 CECNet 与其嵌入进行比较，它显示 CECNet 能够突出显示在预训练阶段看不见的目标对象。与 CAN 相比，本文方法更精确，具有更大的感受野。...广泛的实验结果证明所提方法的有效性，并在小样本分类基准测试中取得了最先进的成果。此外，本文的 CEC 方法还可以扩展到 few-shot 分割和检测任务中，并取得了具有竞争力的性能改进。
Llama3 提供了两个版本 8B 和 70B ，如果你不了解 B 代表什么含义，参考这里：# 关于大模型的一些基础内容 其中，8B 版本适合在消费级 GPU 上高效部署和开发；70B 版本则专为大规模...Ollama 是一个基于 Go 语言开发的简单易用的本地大语言模型运行框架。 它可以非常方便地在本地部署各种模型并通过接口使用，有点类似于 Docker 加载各种镜像容器。...并且随着 Ollama 的生态在逐渐完善，支持的模型也会更多，将来会更加方便地在自己电脑上运行各种大模型。...，比如我的电脑就是 Mac Studio 。.../ollama 在 Github 主页上可以看到 Ollama 目前支持的模型。
在第一次搜索中，ed从文件起始部分开始查找，在第一行中发现字符序列was符合指定的模式并将其打印出来。 重复上一次的搜索（ed命令/）使得文件的第二行被显示出来，因为and与指定模式匹配。...前缀1,$指明在全文范围内应用替换操作，替换操作的格式为s/old/new/g，其中s表明是替换操作，斜线用来界定被替换内容和替换内容，g表明执行全局替换，而不仅仅是替换某一行。...其中利用其在每行的首部插入字符>>。 下列命令 1,$s/^/ / 也常用于在行首插入空格（在本例中插入了4个空格）。...一般而言，如果你想匹配任何对于正则表达式来说有特殊含义的字符，可以在该字符前加上一个反斜线（\）来去除其特殊含义。例如，下面的正则表达式 \.$ 能够匹配以点号结尾的行。正则表达式 ^\....^和$的一种普遍用法是下面的正则表达式 ^$ 它能够匹配空行。注意，这个正则表达式和下面的正则表达式不同： ^ $ 它匹配的是由单个空格组成的行。 我不行了，就写这么多今天。
享受手写的自由 用手指或手写笔在数码纸和导入的文档上书写和素描。您可以在页面上添加图像，键入的文本和完美的形状，并根据需要对其重新排序和调整大小。通过GoodNotes，您可以摆脱真实纸张的限制。...借助iCloud同步，您将始终在所有设备上随身携带笔记。...口袋里放着无尽的纸 GoodNotes 5 for Mac软件特色 全球搜寻，总是找到你写的东西 搜索“生日”一词的结果GoodNotes使您可以从整个库中搜索和查找信息，然后立即将其打开。...在GoodNotes中，您可以将PDF导入为新文件，或将它们添加到现有文档/笔记本中。...速记，开始记笔记的最快方法 快速笔记按钮只需双击即可生成一个新的空白便笺。在几秒钟内记下想法或重要信息。为了保持磁带库清洁，您需要在完成后决定保存还是丢弃QuickNote。
说到 Caffe2，它实际上是 Facebook 开发的一个开源深度学习框架，其在开发时就充分考虑到了表达、速度和模块化。...英特尔和 Facebook 正在进行合作，把英特尔 MKL 函数集成与 Caffe2 结合，以在 CPU 上实现最优的推理性能。...表 1 显示了在 AlexNet 上采用了英特尔 MKL 函数库和 Eigen BLAS 函数库进行压缩的推理性能。...表 1：Caffe2 上采用了 AlexNet 拓扑以及英特尔 MKL 和 Eigen BLAS 的性能结果。...这意味着在训练和推理工作负载上能够提供比 Haswell/Broadwell 处理器中之前的 256 位宽 AVX2 指令集更高的性能。
来源|Analytics Vidhya 概述 在Linux、Mac或Windows机器上安装Python时遇到的问题 一步一步安装Python及流行的数据科学工具 1 介绍 在你的机器上安装Python...让我们来看看如何在我们自己的机器上同时设置Anaconda和Miniconda! 5 在Linux上安装Python的步骤 Linux是数据科学界广泛喜爱的平台。...它为我们执行的数据科学任务提供了极大的灵活性。但是这里有一个小警告——如果你是Linux初学者，在Linux上安装软件可能相当棘手! 以下是在Linux上安装Python和流行数据科学工具的步骤。...如果你仍然有疑问或在任何步骤卡住，这里是整个安装过程的视频^1: 6 在macOS上安装Python的步骤 macOS的安装步骤非常类似于Linux的安装步骤。它们都具有相同的bash终端。...观看视频^2，获得在macOS上安装Python的完整运行过程: 7 在Windows上安装Python的步骤 让我们看看在Windows上安装Python和其他数据科学库的步骤。
另外一种是长期存活的，需要一直生存在Java堆内存里，让程序后续不停的去使用 第一种短期存活的对象，是在Java堆内存的新生代里的。...那么此时就一定会立即发生垃圾回收，去回收掉Java堆内存里那个没人使用的“ReplicaManager”实例对象吗？ NO！ 大家别想的那么简单了，实际上垃圾回收他也得有点触发的条件。...其实话说回来，大家自己仔细回忆一下，我们在代码中创建的大部分对象，其实都是这种使用之后立马就可以回收掉的生存周期极短的对象，是不是？...因为他一直被“Kafka”类的静态变量给引用了，所以他不会被回收。那么此时JVM就有一条规定了 如果一个实例对象在新生代中，成功的在15次垃圾回收之后，还是没被回收掉，就说明他已经15岁了。...没错，这是肯定的，但是暂时我们先不用过多的去考虑这里的细节，后面我们会进行深入剖析。 ---- 关于新生代和老年代的对象分配，这就完了吗？ 还有人会说，关于新生代和老年代的对象分配，这就结束了吗？
手机抓包是一名测试工程师常备的技能，比如我想查看一个接口请求的参数、返回值，还有移动设备上的http请求、https请求，这一次的背景是我们想要在app端和小程序端抓取一些视频，这里用腾讯视频作为例子...，使用mac系统的Charles软件（有点类似win系统中的fiddler，使用方式上大同小异）来进行视频接口与地址的抓包和嗅探。 ...可以监控浏览器发送和接收的所有数据。...image.png image.png 这时，手机端的一切网络请求就都可以在电脑端的Charles界面中展示出来了 在手机端打开腾讯视频app或者腾讯视频小程序，随便点开一个视频...2、Charles抓取，必须保持电脑端和手机端连接的wifi，是在同一个网络环境下。
获取完整原文和代码，公众号回复：10041011034 论文地址： http://arxiv.org/pdf/2105.11344v1.pdf 代码： 公众号回复：10041011034 来源： University...本文提出了一种基于自动驾驶汽车记录的3D激光扫描的SLAM闭环问题。我们的方法利用深度神经网络，基于激光雷达数据生成的不同线索来寻找环路闭合。...它估计图像重叠泛华到深度图像，并提供扫描对之间的相对偏航角估计。基于这些预测，我们处理环路闭合检测，并将我们的方法集成到现有的SLAM系统中，以改善其映射结果。...我们在KITTI里程计基准和Ford校园数据集的序列上评估我们的方法。我们证明，我们的方法可以有效地检测环路闭包，超过了最先进的方法的检测性能。...为了突出我们方法的泛化能力，我们在Ford校园数据集上评估我们的模型，在只使用KITTI进行训练的情况下。实验表明，该方法能够在未知环境下提供可靠的闭环候选。
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