其实学编程关键是学习其思想，如果你精通了一门，再去学其他的时候也很容易上手。C不会过时的，尤其是在unix、linux操作平台上，学好C是必须的。
作为网络安全初学者，会遇到采用Go语言开发的恶意样本。因此从今天开始从零讲解Golang编程语言，一方面是督促自己不断前行且学习新知识；另一方面是分享与读者，希望大家一起进步。前文介绍了Golang的顺序控制语句和条件控制语句。这篇文章将详细讲解循环控制语句和流程控制，包括for、break、continue、goto及相关编程练习。
后者是指对页面的每一个组件（如文本框、按钮等）进行测试，以验证它们的功能、性能和安全性，有时也被称为组件测试。
算法是一个程序和软件的灵魂，作为一名优秀的程序员，只有对一些基础的算法有着全面的掌握，才会在设计程序和编写代码的过程中显得得心应手。本文是近百个C语言算法系列的第二篇，包括了经典的Fibonacci数列、简易计算器、回文检查、质数检查等算法。也许他们能在你的毕业设计或者面试中派上用场。
我们许多工程师都患有常见的疾病：害怕写作。这通常始于学校，在那里我们被告知我们没有“语言天赋”。这是无稽之谈。写作是一门手艺，它的原则是可以学习的。
金字塔学习法：让你了解自己学习的认知层级，这个我也给小孩教过。我认为也是技术人学习不可缺的一种方法。具体详情如下
该专题为编程入门级别，适合大一大二同学使用，题目涉及编程基础语法，基本结构等。
注：练习题目均出自《明解C语言 入门篇》 一、do语句 1，求多个整数的和及平均值 #include<stdio.h> int main(void) { int sum = 0; //和 int cnt = 0; //整数个数 int retry; //判断是否继续 do{ int t; printf("请输入一个整数:"); scanf("%d",&t); sum = sum + t;
拉普拉斯金字塔融合是多图融合相关算法里最简单和最容易实现的一种，我们在看网络上大部分的文章都是在拿那个苹果和橙子融合在一起，变成一个果橙的效果作为例子说明。在这方面确实融合的比较好。但是本文我们主要讲下这个在图像增强方面的运用。
在计算机视觉领域，图像金字塔是一种强大的技术，可用于在不同尺度下对图像进行分析和处理。金字塔的概念借鉴了古埃及的金字塔形状，其中每一级都是前一级的缩小版本。本篇博客将深入探讨如何构建图像金字塔，以及如何在实际应用中利用金字塔来解决各种计算机视觉问题。我们将使用 OpenCV 库和 Python 编程语言进行实际演示。
这个繁荣的行业，只要你自己不水，可以衣食无忧，努努力还能buffer加成，成为别人眼里很酷的那种人，没多少行业如程序员起薪高，也没多少行业如程序员涨薪快，没多少行业如程序员这般智力密集，身边都是挺聪明的人，有的还很有趣，也没多少职场如程序员职场这般少讲政治只讲方案，这是一种相对轻松的活法。
基于局部拉普拉斯金字塔的Edge-aware滤波器是在2011年由Adobe 公司的研究员Sylvain Paris（大神级人物，写了很多文章）提出的，我在4年前曾经参考有关代码实现过这个算法，但是速度也是非常慢的，所以当时也没有继续做深入的研究，前段时间做另外一个算法时仔细的研究了下高斯和拉普拉斯金子塔的优化，因此又抽时间仔细的分析了算法的论文和代码，由于论文的理论部分还有一些我没有想清楚，因此在这里我只对研读过程中涉及的代码方面的优化做个解读。
🚀write in front🚀 📝个人主页：打打酱油desu_泽En_CSDN博客 🆔本文由 泽En 原创 CSDN首发🐒 如需转载还请通知⚠ 🏅2021年度博客之星物联网与嵌入式开发TOP5→作者周榜56→总排名3255🏅 📣系列专栏：【C】题目_打打酱油desu-CSDN博客 💬总结：希望你看完之后，能对你有所帮助，不足请指正！共同学习交流 🖊 ✉️我们并非登上我们所选择的舞台，演出并非我们所选择的剧本 ♐ 目录 🚀write in front🚀 ✨第二十六题→实现N的阶层
在卷积神经网络的近期发展中，根据其丰富的层级特征和端到端的可训练框架，像素级语义分割方面有了可观的进步。但是在编程高维度代表的过程中，原本像素级的环境背景中的空间分辨率会降低。如图 1 显示，FCN 基线无法在细节部分做出精准预测。第二排图片中，在牛旁边的羊被识别到错误分类之中；以及第一排图片中自行车的把手没有被识别成功。对此我们需要考虑两个具有挑战性的问题。
这张图可以形象地展示单体服务和微服务的对比，单体应用就像左边巨大的集装箱，软件模块和应用都包括其中；而微服务就像是由一个小集装箱组成，微小的服务组成一个庞大、完整的系统。单体服务是一个大而全的应用体，而微服务由拆分成出来的很多小服务来组成一个庞大而完整的系统。
计算机视觉中的特征点提取算法比较多，但SIFT除了计算比较耗时以外，其他方面的优点让其成为特征点提取算法中的一颗璀璨的明珠。SIFT算法的介绍网上有很多比较好的博客和文章，我在学习这个算法的过程中也参看网上好些资料，即使评价比较高的文章，作者在文章中对有些比较重要的细节、公式来历没有提及，可能写博客的人自己明白，也觉得简单，因此就忽略了这些问题，但是对刚入门的人来说，看这些东西，想搞清楚这些是怎么来的还是比较费时费力的。比如SIFT算法中一个重要的操作：求取描述子的主方向。好多文章只是一提而过或忽略，然后直接给出一个公式，SIFT算法的原作者也提使用抛物线插值，但是具体怎么插的就不太详尽了，对于初学者来说更是不知所云。因此本文打算在参看的文章上对有关这些细节给出一些比较详细的说明，还有本文尽量对操作过程配备对应图片或示意图说明，同时附上robwhesss开源SIFT C代码对应程序块并给予注解，方便理解。
首先分享音乐，以为编辑内容真的很麻烦。以下来自提问者的总结，希望大家有做过相关的研究的，可以提出你们的思路，一起交流：
微服务测试的痛点与挑战 这张图可以形象地展示单体服务和微服务的对比，单体应用就像左边巨大的集装箱，软件模块和应用都包括其中；而微服务就像是由一个小集装箱组成，微小的服务组成一个庞大、完整的系统。单体服务是一个大而全的应用体，而微服务由拆分成出来的很多小服务来组成一个庞大而完整的系统。 微服务是一种架构模式，是面向服务型架构SOA的一种变体，提倡将单一应用程序逐渐还原划分成小的服务，服务间互相协调、互相配合，为用户提供最终价值。微服务架构风格就是一些小而自治的服务协同工作形成松耦合的系统。另外，我们需要尽量
愿意写代码的人一般都不太愿意去写文章，因为代码方面的艺术和文字中的美学往往很难兼得，两者都兼得的人通常都已经被西方极乐世界所收罗，我也是只喜欢写代码，让那些字母组成美妙的歌曲，然后自我沉浸在其中自得其乐。而今天，在清明之际，在踏青时节，我还是忍不住停下来歇歇脚，稍微共享一下最近一直研究的一个非常基础的算法和应用 - 多目标多角度的模板匹配。
之前的深度卷积神经网络（CNNs）都需要输入的图像尺寸固定（比如224×224）。这种人为的需要导致面对任意尺寸和比例的图像或子图像时降低识别的精度。为什么会降低精度呢？由于输入的图像大小固定，即数据维度固定，但是现实样本中往往很多样本是大小不一的，为了产生固定输入大小的样本，有两种主要的预处理措施：
现在可以在空地放水桶，位置 i 的水桶可以服务 i - 1, i + 1 位置的房屋
一个非常经典的案例：用go语言来实现空心金字塔的输出 打印矩形 打印半个金字塔 打印整个金字塔 金字塔镂空 package main import "fmt" // 1. 打印矩形 /* *** *** *** */ // 2. 打印半个金字塔 /* * ** *** */ // 3. 打印金字塔 /* * 1层1个 规律：2 * 层数 - 1 空格2:总层数-当前层数i *** 2个3个 ****
今日洞见 文章作者/配图来自ThoughtWorks：王健。 本文所有内容，包括文字、图片和音视频资料，版权均属ThoughtWorks公司所有，任何媒体、网站或个人未经本网协议授权不得转载、链接、转贴或以其他方式复制发布/发表。已经本网协议授权的媒体、网站，在使用时必须注明"内容来源：ThoughtWorks洞见"，并指定原文链接，违者本网将依法追究责任。 从一次回顾会议开始 “要不……我们不做……代码审查了……试试？”还记得当有人抛出这个建议时周围同学的表情，那种表情用两个字加两个标点符号就可以形容：“
继去年上半年一鼓作气研究了几种不同的模版匹配算法后，这个方面的工作基本停滞了有七八个月没有去碰了，因为感觉已经遇到了瓶颈，无论是速度还是效率方面，以当时的理解感觉都到了顶了。年初，公司业务惨淡，也无心向佛，总要找点事情做一做，充实下自己，这里选择了前期一直想继续研究的基于离散夹角余弦相似度指标的形状匹配优化。
由于有免费的CTP接口，期货程序化交易目前比较普遍，很多人都尝试过在文华财经、金字塔之类的软件上回测和编写实盘策略。
特征金字塔是不同尺度目标识别系统的基本组成部分。但最近的深度学习对象检测器已经避免了金字塔表示，部分原因是它们需要大量的计算和内存。本文利用深卷积网络固有的多尺度金字塔结构构造了具有边际额外成本的特征金字塔。提出了一种具有横向连接的自顶向下体系结构，用于在所有尺度上构建高级语义特征图。该体系结构称为特征金字塔网络(FPN)，作为一种通用的特征提取器，它在几个应用程序中得到了显著的改进。在一个基本的Fasater R-CNN系统中使用FPN，我们的方法在COCO检测基准上实现了最先进的单模型结果，没有任何附加条件，超过了所有现有的单模型条目，包括来自COCO 2016挑战赛冠军的条目。此外，我们的方法可以在GPU上以每秒6帧的速度运行，因此是一种实用而准确的多尺度目标检测解决方案。
前言： 这篇文章主要使用特征金字塔网络来融合多层特征，改进了CNN特征提取。作者也在流行的Fast&Faster R-CNN上进行了实验，在COCO数据集上测试的结果现在排名第一，其中隐含的说明了其在小目标检测上取得了很大的进步。其实整体思想比较简单，但是实验部分非常详细和充分。 摘要： 特征金字塔是多尺度目标检测系统中的一个基本组成部分。近年来深度学习目标检测特意回避金字塔特征表示，因为特征金字塔在计算量和内存上很昂贵。所以作者利用了深度卷积神经网络固有的多尺度、多层级的金字塔结构去构建特征金字塔网络。
上一次我介绍了一个计算摄影技术构成的"动作放大器"，它能够高效的将视频中的难以用肉眼察觉的变化分离出来，并在重新渲染过程中进行放大，生成新的视频。这里面的典型代表是欧式视频动作放大。
上一篇讲到了C语言的数据类型，从这篇我们开始讲讲与数据类型有这着千丝万缕联系的变量。 所有语言的变量都是存储在计算机存储系统中，C语言的变量当然也不例外。所以我们先从计算机的存储系统讲起，来揭秘这个存储世界的奥秘。 1.什么是计算机的存储系统？ 计算机存储系统就好比是人类的大脑，大脑记忆了人们生活中的信息，计算机存储系统则存储了计算机程序的全部信息。当我们在计算机中输入数据时计算机程序就会操作存储系统将这些信息以各种形式进行存储处理。只不过有些信息关机以后仍然存在，有些则随之消失，有些信息处理的很慢，有些
由于数据应用开发和功能性软件系统开发存在很大的不同，在我们实践过程中，在开发人员和质量保证人员间常常有大量关于测试如何实施的讨论。下文将尝试总结一下数据应用开发的特点，并讨论在这些特点之下，对应的测试策略应该是怎么样的。
Feature pyramids are a basic component in recognition systems for detecting objects at different scales. But recent deep learning object detectors have avoided pyramid representations, in part because they are compute and memory intensive. In this paper , we exploit the inherent multi-scale, pyramidal hierarchy of deep convolutional networks to construct feature pyramids with marginal extra cost. A topdown architecture with lateral connections is developed for building high-level semantic feature maps at all scales. This architecture, called a Feature Pyramid Network (FPN), shows significant improvement as a generic feature extractor in several applications. Using FPN in a basic Faster R-CNN system, our method achieves state-of-the-art singlemodel results on the COCO detection benchmark without bells and whistles, surpassing all existing single-model entries including those from the COCO 2016 challenge winners. In addition, our method can run at 6 FPS on a GPU and thus is a practical and accurate solution to multi-scale object detection. Code will be made publicly available.
红框里的代码很重要，没有这句话，三角形就打印不出来，打印的只是许多连起来的‘*’。
深度残差金字塔网络是CVPR2017年的一篇文章，由韩国科学技术院的Dongyoon Han, Jiwhan Kim发表，改善了ResNet。其改用加法金字塔来逐步增加维度，还用了零填充直连的恒等映射，网络更宽，准确度更高，超过了DenseNet，泛化能力更强。论文原文见附录。
目标检测是计算机视觉中的一个基本问题，旨在检测和定位图像或视频中的目标。随着深度学习的出现，目标检测发生了范式转变，基于深度学习的方法已成为主流方法。正在进行的研究导致了许多新方法的发展，表明了该领域进一Stride步的潜力。
翻译 | 林椿眄 出品 | 人工智能头条（公众号ID：AI_Thinker） 近日，北京理工大学、旷视科技、北京大学联手，发表了一篇名为 Pyramid Attention Network for Semantic Segmentation 的论文。在这篇论文中，四位研究者提出了一种金字塔注意力网络 (Pyramid Attention Network，PAN)，利用图像全局的上下文信息来解决语义分割问题。 与大多数现有研究利用复杂的扩张卷积 (dilated convolution) 并人为地设计解码器网
近日，北京理工大学、旷视科技、北京大学联手，发表了一篇名为 Pyramid Attention Network for Semantic Segmentation 的论文。在这篇论文中，四位研究者提出了一种金字塔注意力网络 (Pyramid Attention Network，PAN)，利用图像全局的上下文信息来解决语义分割问题。
这方面最经典的文章是2007年Tom Mertens等人发表的《Exposure Fusion》一文，用简单的篇幅和公式描述了一个非常优异的合成过程，虽然在2019年Charles Hessel发表了一篇《Extended Exposure Fusion》的文章中，提出了比Exposure Fusion更为优异的合成效果，但是代价是更高昂的计算成本，而Exposure Fusion也已经相当优秀了，本文主要简单记录下个人的Exposure Fusion优化过程。
论文: ESPNet: Efficient Spatial Pyramid of Dilated Convolutions for Semantic Segmentation
论文题目：Feature Pyramid Networks for Object Detection
大型语言模型构建在基于Transformer的架构之上来处理文本输入, LLaMA 系列模型在众多开源实现中脱颖而出。类似LLaMa的Transformer可以用来处理2D图像吗？在本文中，我们通过提出一种类似 LLaMA 的朴素和金字塔形式的Transformer来回答这个问题，称为 VisionLLaMA。VisionLLaMA 是一个统一的通用建模框架，用于解决大多数视觉任务。
本篇文章分享论文『Uniform Masking: Enabling MAE Pre-training for Pyramid-based Vision Transformers with Locality』，南理工&上海AI Lab提出Uniform Masking，为基于金字塔结构的视觉Transformer进行MAE预训练！
这是关于金字塔算法的惟一一本著作。金字塔算法是一种相当有效的方法，它运用一种基于金字塔式递推的动态编程方法，可以理解、分析和计算计算机辅助几何设计中最普遍的多项式和样条曲线曲面等问题。金字塔式递推算法在显示算法的整体结构上有明显的优势，可以很容易看出它们之间的联系，且学习这种方法只要求具备微分几何学和线性代数学的基础知识以及简单的编程技巧。阅读完本书后，势必会改变读者进行计算机辅助几何设计的思路以及具体的实现方式。
在讲自动化测试前，先看下软件测试的分层模型，如下图所示的“三层金字塔”，分为单元、接口和UI三个层级。尽管大家对此的具体描述各不相同（有人将三层分别定义为单元、接口、集成测试；也有人将整个金字塔划分为4-5个层级），但金字塔自底向上的结构是大家公认和遵循的
经典的two stage检测网络有：faster RCNN和SSD，它们用于做bbox regression的模型各有不同，faster RCNN是VGG，feature map经过不断地下采样，最后的feature map送入RPN层，这样不断地下采样使得小检测框的像素非常小，无法进行训练的到，得到很好的结果。而SSD则是分别对不同尺寸的feature map进行bbox regression，这就导致尺寸较大的feature map没有高级语义，对于全局语义没有很好地提取，无法判断出物体的位置和大小，同样对小检测框没有很好的检测效果。FPN则解决了这个问题。
特征金字塔在需要多尺度特征的图像理解任务中已被证明是强大的。多尺度特征学习的最新方法侧重于使用具有固定拓扑结构的神经网络跨空间和尺度执行特征交互。
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