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
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。 ...
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。...由AVA提供的备选图像 从源视频到编辑备选图像的高级阶段 帧注解 作为我们自动化流水线的一部分，我们在视频的每个帧中都处理和注释不同的变量，以便最好地得出帧的内容，并理解该帧对于故事是否重要。...我们在AVA中引入的一些视觉启发式变量为一个标题提供了不同的图像集，包括摄影机镜头类型（远景vs中景）、视觉相似性（三分法则，亮度，对比度）、颜色（最突出的颜色）和显著图（识别负面空间和复杂度）。...AVA的镜头检测分集的例子; （左）中景，（中心）特写，（右）极端特写。 成人图像过滤器 考虑到内容敏感度和受众成熟度等原因，我们还需要确保排除了包含有害或令人反感元素的帧。...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
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...
选自Google Research 机器之心编译 参与：路雪 视频人类动作识别是计算机视觉领域中的一个基础问题，但也具备较大的挑战性。...教机器理解视频中的人类动作是计算机视觉领域中的一个基础研究问题，对个人视频搜索和发现、运动分析和手势交流等应用十分必要。...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。...forum/ava-dataset-users）即可获取 AVA 数据集更新。 ?
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...
以下为google blog原文，大数据文摘对其进行了编译： 在计算机视觉领域，教会机器在视频中理解人类行为是一个非常基础的研究课题，这一点对于视频搜索和发现，运动分析以及手势交互都至关重要。...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。
AI科技评论按：在计算机视觉研究中，识别视频中人的动作是一个基础研究问题。个人视频搜索和发现、运动分析和手势交流等应用中，都会用到这项至关重要的技术。...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。...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/#!
在计算机视觉研究中，识别视频中人的动作是一个基础研究问题。个人视频搜索和发现、运动分析和手势交流等应用中，都会用到这项至关重要的技术。...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。...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。
▲图灵测试示意图，出自《大话机器人》 影片中，Caleb对Ava进行的是一个升级版的图灵测试，因为传统版的图灵测试对Ava来说已经毫无挑战性。...也就是说，Nathan直接告知Caleb，Ava是人工智能，并让Caleb跟Ava直接接触，相当于拿着放大镜“找茬”，看看能否发现Ava的破绽。...但Caleb仍然选择站在了Ava一边。影片的最后，Ava杀死Nathan，囚禁了Caleb，自己逃出与世隔绝的豪宅，去了她向往城市十字路口。...[3] 但是我们看到，Ava并没有给人类带来什么好处，反而很危险。《机械姬》的差评中有人提到了Ava不符合“机器人三定律”。...[3] “机器人三定律”不但影响了一大批科幻作品，在现实中，一些机器人和人工智能的设计也把它当作伦理基础。 ? 虽然叫“定律”，但其实这些定律并不是像牛顿定律那样客观存在的自然规律。
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。
[AntV 架构图] G2、F2、G6、X6、L7、AVA，这特么都是啥啊！ 快让我们来认识一下每个子项目的作用。...在 G2 的基础上，添加了更多图表类型，易用性进一步提升。...G6 是一个简单、易用、完备的 图可视化引擎，它在高定制能力的基础上，提供了一系列设计优雅、便于使用的图可视化解决方案。能帮助开发者搭建属于自己的图可视化、图分析、或图编辑器应用。...以下图表 G6 都能很好的支持： 在 G6 的基础上，蚂蚁还开发了 Graphin，取名意为 Graph Insight（图的分析洞察），是一个基于 G6 封装的 React 组件库，专注在关系可视分析领域...[L7 空间可视化] AVA 除了上面的多种可视化框架外，蚂蚁还开发了基于人工智能、更简便的可视分析技术框架 AVA，可以根据数据智能生成多种不同的可视化图表，避免了复杂的配置。
部分学生表示，这门课程不需要你有多深厚的基础知识，也不需要精通 Python，很多非计算机科学领域的学生也能受益匪浅。 ? 2. 老师的讲解通俗易懂，而且 PPT 制作非常用心。...其中 lecture 共有 12 讲，涵盖了深度学习的基础知识与多个应用领域： 深度学习导入 深度序列建模 深度计算机视觉 深度生成建模 深度强化学习 局限性与新领域 Evidential 深度学习...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。
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