tensorrt 根据自己的 Python 版本选择合适的包进行安装 cd TensorRT-7.2.3.4/python pip install tensorrt-7.2.3.4-cp37-none-linux_x86...[submodule "third_party/cub"] path = third_party/cub url = git@github.com:NVIDIA/cub.git branch...= 1.8.0 修改 amirstan_plugin/.git/modules/third_party/cub/config 将 remote "origin" 地址改为 git@github.com...:NVIDIA/cub.git [core] repositoryformatversion = 0 filemode = true bare = false logallrefupdates.../third_party/cub [remote "origin"] url = git@github.com:NVIDIA/cub.git fetch = +refs/heads/main:refs
cub[0][2]] = max(dp[cub[0][0]][cub[0][1]][cub[0][2]],cub[0][2]); dp[cub[0][0]][cub[0][2]][cub...[0][1]] = max(dp[cub[0][0]][cub[0][2]][cub[0][1]],cub[0][1]); dp[cub[0][1]][cub[0][0]][cub[0]...[2]] = max(dp[cub[0][1]][cub[0][0]][cub[0][2]],cub[0][2]); dp[cub[0][2]][cub[0][0]][cub[0][1]...] = max(dp[cub[0][2]][cub[0][0]][cub[0][1]],cub[0][1]); dp[cub[0][1]][cub[0][2]][cub[0][0]] =...max(dp[cub[0][1]][cub[0][2]][cub[0][0]],cub[0][0]); dp[cub[0][2]][cub[0][1]][cub[0][0]] = max
为例）： cd Hawkeye/data wget https://data.caltech.edu/records/65de6-vp158/files/CUB_200_2011.tgz mkdir...在实验的 config 文件中修改 dataset 配置，示例如下： dataset: name: cub root_dir: data/bird/CUB_200_2011/images meta_dir...: metadata/cub 4....# 使用 CUB200 数据集 root_dir: data/bird/CUB_200_2011/images # 数据集中图像放置的路径 meta_dir: metadata.../cub # CUB200 的 metadata 路径 n_classes: 10 # 类别数，APINet 需要的数据集 n_samples:
2.根据Linux的预加载机制，相应的系统命令都会加载LDPRELOAD环境变量指定的内容，因此可以通过strace来跟踪相应系统命令加载的库文件来分析，我们知道Linux预加载就两个LDPRELOAD...这里面可以使用github里面的工具来实现，详细可参考: https://github.com/mempodippy/cub3 3.2.2 劫持分析 使用cat无法查看相应的内容；使用busybox...3.2.3 cub3.so内容 使用strings查看cub3.so内容 ? ? ?...rm -rf/etc/ld.so.preload /lib/cub3.so ?...Linux库文件劫持这块如果找不对方向处置的话会很头疼，明白了原理和手法以后再去分析就相对简单了。
一、Caltech-UCSD Bird(CUB-200-2011)1.1、介绍CUB-200-2011数据集是CUB-200-2011是CUB-200的扩展版本，这是一个具有挑战性的200种鸟类数据集。...1.3、下载1️⃣论文链接：The Caltech-UCSD Birds-200-2011 Dataset2️⃣官方网站：http://www.vision.caltech.edu/datasets/cub...文本描述是使用基于给定属性的概率上下文无关语法 (PCFG) 生成的，按照流行的CUB数据集和COCO数据集的格式为每个图像创建十个独特的单句描述以获得更多训练数据。...2️⃣数据信息：数据集与通用的文本生成非人脸数据集CUB和COCO数据集具有相同的数据格式。
CNN首先对每一张图片进行局域位置的检测，然后将检测框内的图像进行裁剪，从而提取不同层次、不同位置的图像，再对提取到的图像块进行姿态对齐送入CNN，将得到的特征拼接后利用SVM分类器进行分类，该算法在CUB...Multi-proposal Net则通过Edge Box Crop方法获取图像块，并引入关键点及视觉特征的输出层，进一步强化了局部特征与全部信息直接的位置关联，该算法在CUB-200数据集上取得了80.3%...B-CNN根据大脑工作时同认知类别和关注显著特征的方式，构建了两个线性网络，协调完成局部特征提取和分类的任务，该算法在CUB-200数据集上取得了84.1%的精度，不过该方法在合并阶段会产生较高的维度，...【知识星球】超3万字的网络结构解读，学习必备 介绍完主要的思想方法，现将近年来基于深度学习的相关算法在CUB-200数据集上所取得的成绩进行罗列，供大家查阅。 ?...(1) CUB-200 CUB-200是细粒度图像分类领域最经典，也是最常用的一个数据库，共包含200种不同类别、11788张鸟类图像数据。
具体而言，将活性氧响应的单硫醚键连接的紫杉醇-亚油酸前药（PTX-S-LA）和葫芦素B（CuB）共包载到聚合物胶束中，并用外泌体膜进一步修饰纳米颗粒表面。...在细胞摄取后，仿生纳米粒首先释放CuB，通过下调FAK / MMP信号通路显著阻断肿瘤转移。而且，CuB明显提高了细胞内的氧化水平，以诱导ROS响应性PTX-S-LA的生物激活。...细胞摄取后，释放的CuB不仅通过下调FAK / MMP信号通路抑制肿瘤转移，而且显著提高了细胞内ROS水平，从而触发级联增强的紫杉醇化疗，起到一石二鸟的作用。
本文将对Linux下常见的权限维持后门技术进行解析，知己知彼百战不殆。...（不通操作系统文件不同） 4.写入SSH公钥 原理：Linux主机打开了SSH时默认也开启了密钥登陆，故写入ssh公钥，即可留下一条控制系统的路 ssh-keygen -t rsa #生成ssh密钥对...则会修改目录下root文件，也相当于crontab -e 还有许多其它执行计划任务的文件及相关文件 11.预加载动态链接库 原理：系统执行一些命令的时候，在真正执行其文件之前，会加载相应的动态链接库，但linux...export LD_PRELOAD=/usr/lib/cub3.so.1 #http://github.com/mempodippy/cub3 取消命令：unset LD_PRELOAD 第二种
#01 准备数据集 我们使用 Caltech-UCSD Birds-200-2011 (CUB-200-2011)[1] 这个数据集，它是一个鸟类分类的数据集，具有一定的难度。...当你下载好后，你可以看到这个结构： ├── 1.jpg ├── 2.jpg ├── 3.jpg ├── README.md └── data ├── CUB_200_2011.tgz └...── segmentations.tgz 解压CUB_200_2011.tgz， 使用以下mv命令重命名images为images_orig。...cd data tar zxvf CUB_200_2011.tgz cd CUB_200_2011 mv images images_orig pwd /path/to/your/dataset/Birds...-200-2011/data/CUB_200_2011 在 python 脚本中，将你的数据集路径定义为root_dir。
来自 Extended CUB(第 1，2 行) 和 Butterfly-200(第 3，4 行) 的样本以及对应层次化标注。...实验结果 该论文在 Extended CUB，butterfly-200，以及最新发布的 VegFru 上进行实验。...HSE 框架与其它引入额外信息的算法在 CUB 数据集上的首位识别准确率对比。 HSE 框架与两种基准方法的比较证明了它作为一个整体的有效性。...物体精细化识别性能对比 作者在 CUB 和 VegFru 两个数据集上和目前最先进的方法进行比较，结果如表 2 和表 3 所示。在两个数据集上，HSE 框架均取得了优于当前最先进方法的性能。 ?...HSE 框架与其它最先进的算法在 CUB 数据集上的首位识别准确率对比。 ? 表 3. HSE 框架与其它先进方法在 Vegfru 数据集上的性能比较。
支持操作系统 Linux。 支持分类、回归和排序。 ? ThunderGBM 预测和训练的整体流程。...入门指南 ThunderGBM 要求开发环境满足 cmake 2.8 或更高版本；对于 Linux，使用 gcc 4.8 或更高版本；C++boost； CUDA 8 或更高版本。...github.com/zeyiwen/thundergbm.git cd thundergbm # under the directory of thundergbm git submodule init cub...&& git submodule update 在 Linux 上构建： #under the directory of thundergbm mkdir build && cd build && cmake
然后再对CUB-200数据集进行分类，这个数据集（由vision.caltech提供）包括200种被选中的鸟类图像。 ? 首先，下载数据集，MAC/Linux系统下载路径： ?...当解压数据集时创建了“CUB_200_2011”文件夹，常量CUB_DIR指向该文件夹中的“image”目录。 ? 首先，我们将用Resnet50模型（参见论文和keras文件）进行特征提取。
从图中，可以看出，该蛋白质包括以下5种domain CUB EGF_CA CCP Tryp_SPc 还提供了每个结构域的位置信息 ? 2....按照domain进行检索，示例如下，根据domian名称CUB进行检索。对于每个domain, 采用SM开头的编号唯一标识，同时提供了和其他数据库的关联信息，还支持下载多序列比对的结果。 ?
while(sc.hasNext()){ l = sc.nextDouble(); h = sc.nextDouble(); z = sc.nextDouble(); Cubic cub...= new Cubic(l,h,z); Pyramid py = new Pyramid(l,h,z); System.out.println(df.format(cub.area())...+ " " + df.format(cub.volumn()) +" "+ df.format(py.area()) + " " + df.format(py.volumn())); } } }
这样Data下面就有用birds和flowers的文件夹了 然后下载birds和flowers的图片和相应数据 bird的 链接 ,将其下载至Data下的birds文件夹下，解压tar zxvf CUB..._200_2011.tgz，然后就出现了在birds文件夹下的CUB_200_2011文件夹。
数据分布 三、baseline 1. cub-baseline 为了先获取一些细粒度对应的baseline，先在cub-200-2011数据集上训练了几个模型(毕竟我没卡TT): 对齐了resnet50...训练了efnet一系列的模型，cub上的结果如下: ?...cub-baseline 初步结论： 通过调整r50-448的模型，调好了第一个版本的数据增强的方法，随机crop，翻转，旋转，colorjitter。...2. accv-baseline 有了上面的一个初步的结论，我先尝试了cub的数据增强方法，迁移到accv的数据上，在r50-448上得到了一个初步的结果，大概是42左右(小数点不记得了TT),然后有了下面的一系列的调参的工作...最后附上训练代码的https://github.com/FlyEgle/cub_baseline，欢迎大家交流和指教，有打比赛的也可以找我~。
实验 数据集 我们在常用的三套细粒度分类数据集：CUB-200-2011、FGVC-Aircraft、Stanford Cars。...依据维基百科为每个数据集设定层级标签关系树，其中 CUB-200-2011 包含 38 orders, 38 families, 200 species 三个层级；FGVC-Aircraft 具有 30...在表 2 中我们验证了复合损失函数中多类交叉熵损失函数的作用： 表 2: 不同重标记比例下验证概率分类损失函数 与多类交叉熵损失函数 的结合效果，汇报 CUB-200-2011 数据集中最后一层级上的...OA(%) 实验结果 在表 3 中我们对比了复合损失函数与传统的层级分类损失函数对比的结果： 表 3：CUB-200-2011 数据集中最后一层级上重标记比例为 0% 对比复合损失函数与传统层级分类损失函数的...4 中： 表 4: 在各个数据集、不同重标记比例下对比方法的平均 OA / 结果 类似地，我们利用 Grad-Cam 算法展示各个对比方法在不同层级上的二维激活热力图，结果见图 5: 图 5: CUB
它是一个功能齐全的开源飞行模拟器，可以在Linux、MacOS和Windows上运行。 FlightGear项目始于1996年，原因是人们对商业飞行模拟程序的不满，这些程序无法扩展。...它在我的Linux笔记本电脑上运行良好，有一个i5处理器，只有4GB的RAM。...我安装了一架塞斯纳150L、一架Piper J-3 Cub和一架庞巴迪CRJ-700。有一些飞机（包括CRJ-700）配有一些教你如何驾驶商用飞机的·教程；我发现这些教程内容丰富、准确。
结果 表 1：在 CUB-200-2011 数据集上的定位准确率比较 表 2：在 CUB-200-2011 数据集上的 MaxBoxAccV2 结果比较 表 3：在 ILSVRC 数据集上的定位准确率比较...图 3: ILSVRC 上目标显著性区域以及定位对比 图 4: 在 CUB-200-2011 数据集上的目标显著性区域以及定位结果 掌握「声纹识别技术」：前20小时交给我，后9980小时…… 《声纹识别
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