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你并不了解 String (二)

在我之前的一篇文章 你并不了解 String 中出了这样一道题目:String str1 = new String(j) + new String(ava); 1str1.intern(); 2String 贴一下之前的讲解:经过编译,j 、ava 和 java 进入 Class 常量池 中。 类加载阶段并不会创建实例,驻留字符串常量池。 到运行期,第一行代码中会创建 j 、ava 实例并驻留常量池,+ 会被 JVM 自动优化为 StringBuilder ,拼接出 java 字符串,将 str1 指向该字符串实例。 我们再来分析一下代码,第一行:String str1 = new String(j) + new String(ava); 1 从这句话中可以肯定的是,str1 指向堆中的一个 java 字符串实例, 文章首发于微信公众号: 秉心说TM , 专注 Java 、 Android 原创知识分享,LeetCode 题解,欢迎关注!

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资源 | 谷歌发布人类动作识别数据集AVA,精确标注多人动作

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。 这表明,未来 AVA 可以作为开发和评估新的动作识别架构和算法的测试平台。我们希望 AVA 的发布能够帮助人类动作识别系统的开发,为基于个人动作精确时空粒度的标签对复杂活动进行建模提供了机会。 我们将持续扩展和改进 AVA,并且很乐意获取社区反馈以帮助我们校正未来方向。加入 AVA 用户邮件列表(https:groups.google.comforum#! forumava-dataset-users)即可获取 AVA 数据集更新。?

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    动态 | 谷歌发布AVA数据库:5万个精细标注视频片段,助力识别人类动作

    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。 由于视频变焦、背景杂乱、摄影角度和外貌变化等问题,该模型实现了较为不错的表现,正确识别AVA中动作的平均准确率达到18.4%,这表明AVA数据集可用于开发和评估新的动作识别架构和算法。 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.comforum#!

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    谷歌发布 AVA 数据库:5 万个精细标注视频片段,助力识别人类动作

    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。 由于视频变焦、背景杂乱、摄影角度和外貌变化等问题,该模型实现了较为不错的表现,正确识别 AVA 中动作的平均准确率达到 18.4%,这表明 AVA 数据集可用于开发和评估新的动作识别架构和算法。 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。

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    VSCO不止有滤镜,还要教机器理解照片背后的艺术韵味

    最近,VSCO开发了机器学习软件Ava,来识别照片的风格和它所传递的感觉。? △ Ava为这张图片自动打上了“沙子、沙漠、尘土、干燥、干旱、空旷、沙滩”Ava可以查看该平台上的每一张照片,识别关键参数,然后使用这些信息帮助用户与风格类似的创作者建立联系。 Ava的这项技术是基于他们多年以来通过人工处理流程积累的数据。“我们试图迫使Ava从不同角度看待摄影作品。” 我们已经掌握了这些数据,然后对Ava展开了针对性训练。”人类分拣员不会失业。相反,他们可以帮助Ava掌握更多知识。“我们的团队会说‘这不够准确’,然后让Ava用更新后的数据继续训练Ava。” 他认为,VSCO的技术(尤其是Ava)可以帮助品牌找到合适的内容制作者。

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    面向未来的测试框架 -- AVA

    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

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    面向未来的测试框架 -- AVA

    原文出处: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:AVAAVA 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

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    谷歌新发布了一个精确标注动作的数据集,堪称ImageNet视频版

    真实视频作为视觉材料:我们使用不同题材和国家的电影作为AVA的标注材料,进而确保数据库中包含各类型的人类行为。 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,这是之前任何数据集中都没有体现出来的 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。

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    基于 Babel 的 npm 包的最小化设置

    package.json 中的 module 属性指向 esmindex.js目录 test 含有基于AVA的对 esm 中代码的测试。 test 通过 AVA 运行测试。 babel-register: ^6.24.16},单元测试需要ava。 babel-register 让 AVA 通过 Babel 执行测试。babel-preset-env 是 Babel 用于转换的预设。 1babel: { 2 presets: 11 ]12},配置 AVA对于 AVA,我们需要 babel-register,它通过 Babel 转换所有测试和导入。

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    豆瓣7.6,这部被低估的科幻片告诉你,通过图灵测试的AI有多可怕!

    ▲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。 冷冰冰的机器是不可能有情感的,如果Ava能够表现出具有人类相似的情感体系,那么她就通过了图灵测试。结果是,Ava不但通过了图灵测试,而且还让Caleb动了真情。 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。 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”。

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    配置一个简单而实用的 JavaScript 开发环境

    Ava 负责测试,Standard 负责代码规范检查,Chokidar-cli 负责文件监控,最后 Precommit-hook 负责自动运行 npm 脚本。为什么选择这几个工具? $ npm i --save-dev ava standard chokidar-cli precommit-hook记得创建 .gitignore 文件并添加 node_modules 目录到文件中! && ava},pre-commit: ,就这样,一切都搞定了! 一旦你运行 npm run dev ,所有的 JS 都会通过 Standard.js 进行规范检查,并通过 Ava 进行单元测试。不用额外做别的什么了,你现在就可以开始你的工作。 两件值得注意的事:你无须安装 standard 或 ava 到你的系统全局域下,因为它们可以从 node 上下文里执行。

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    谷歌发布电影动作数据集AVA,57600精准标注视频教AI识别人类行为

    【新智元导读】教机器理解视频中的人的行为是计算机视觉中的一个基本研究问题,谷歌最新发布一个电影片段数据集AVA,旨在教机器理解人的活动。 我们使用不同类型、不同国家的电影作为AVA的数据源,因此,数据中包含了广泛的人类行为。?3秒视频片段示例,每个片段的中间帧都有边界框标注。 AVA 中共同出现频率最高的动作对这项技术可以帮助谷歌分析 YouTube 上的视频。它可以应用来更好地投放定向广告,或用于内容过滤。 AVA 数据集的动作标签分布(x轴只包括了词汇表中的一部分标签)AVA 数据集包含 57600 个标记好的视频,详细记录了80类动作。 研究者希望AVA的发布将有助于人类行为识别系统的研究,为基于个人行为层面的精细时空粒度的标签对复杂活动进行建模提供机会。

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    快慢结合效果好:FAIR何恺明等人提出视频识别SlowFast网络

    研究者在 Kinetics 和 AVA 数据集上对该方法进行了全面评估。 该样本来自 AVA 数据集 (样本标注是:hand wave)。 ?表 1:SlowFast 网络的实例化示例。 实验:AVA 动作检测 ?图 3:在 AVA 数据集上的 Per-category AP:Slow-only 基线模型 (19.0 mAP) vs. 表 5:AVA 动作检测基线:Slow-only vs. SlowFast。?表 6:SlowFast 模型在 AVA 数据集上的更多实例。? 图 4:SlowFast 网络在 AVA 数据集上表现的可视化结果。SlowFast 网络在 AVA 验证集上的预测结果(绿色,置信度 > 0.5)vs. 真值标签(红色)。

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    何恺明等最新突破:视频识别快慢结合,取得人体动作AVA数据集最佳水平

    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。

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    何恺明等最新突破:视频识别快慢结合,取得人体动作AVA数据集最佳水平

    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。

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    给库加上酷炫的小徽章 & ava、codecov、travis 示例

    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。 DELETED); } catch (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,我们在 .gitignore 中忽略它们即可:.nyc_outputcoverage*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 4 tests

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    Linux上配置Unix ODBC连接Oracle数据库

    Oracleserver = 172.16.1.21 ServerType = OraclePort = 1521User = username Password = passwordDatabase = ava 1Debug=1Pooling=No 4.sqlnet.ora文件配置NAMES.DIRECTORY_PATH= (TNSNAMES, ONAMES, HOSTNAME)5.tnsnames.ora文件配置ava ADDRESS_LIST = (ADDRESS = (PROTOCOL = TCP)(HOST = 172.16.18.21)(PORT = 1521)) ) (CONNECT_DATA = (SID = ava

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    谷歌新开放了一个数据库,要让机器自动识别视频中的动作行为 | 技术

    谷歌在机器视觉学习方面积累大量的数据以及技术,最近,他们推出了一个新的视频数据库,名称为“原子视觉行为(AVA)“,该数据可由一个或多个标签组成,能够推动计算机视觉识别影像中行为的研究。? 所以谷歌推出了这个AVA数据库,AVA包括80多个被动作标签标注的Youtube视频网址,比如握手、接吻、喝酒、拥抱等等。谷歌希望通过开放这个数据库,进一步改进他们基于视频识别的机器视觉能力。

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    纯Deep Learning干货 | 快慢网络用于视频识别(文末有源码)

    研究者在Kinetics和AVA动作检测数据集上对该方法进行了全面评估。 实验证明了SlowFast概念带来的改进,在AVA动作检测数据集上,SlowFast模型达到了新的当前最佳性能,即28.3%mAP。下面详细说下网络框架。 AVA 动作检测基线:Slow-only vs. SlowFast?SlowFast 模型在 AVA 数据集上的更多实例? 在AVA数据集上的Per-category AP:Slow-only基线模型 (19.0 mAP) vs. 对应的SlowFast网络 (24.2 mAP)。 SlowFast网络在AVA数据集上表现的可视化结果。SlowFast网络在AVA验证集上的预测结果(绿色,置信度>0.5)vs. 真值标签(红色)。

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    三个JavaScript 新特性 值得期待哦~

    下文的提案都不属于第0阶段创建测试项目新建一个目录并运行运行以下命令: npm init -fnpm i ava@1.0.0-beta.3 @babelpreset-env@7.0.0-beta.42 @7.0.0-beta.42 @babelruntime@7.0.0-beta.42 --save-dev`然后将以下内容添加到package.json文件中: { scripts: { test: ava }, ava: { require: }}最后创建一个.babelrc文件: { presets: , @babelpreset-stage-0 ], plugins: }现在可以开始写一些测试用例了 import test from ava;const valid = { user: { address: { street: main street, }, },};function getAddress 接下来编写一个简单的测试来验证它是如何工作的: import test from ava;test(Nullish coalescing defaults null, (t) => { t.is(null

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