参考链接： C++ setbuf() C语言清空输入缓冲区在标准输入（stdin）情况下的使用 程序1： //功能：先输入一个数字，再输入一个字符，输出hello bit #include <stdio.h...分析：并没有输入字符，直接就输出了“hello bit”，因为在点击回车（‘\n’）时，相当于输入了一个字符，那么我们需要进行清空缓冲区处理 程序2： #include int main...fflush(stdin);*/ //清空缓冲区时容易出错，不建议使用 /*scanf("%*[^\n]");*///也不好用，容易失效 setbuf(stdin, NULL);//使stdin输入流由默认缓冲区转为无缓冲区...程序3： //功能：先输入一个数字，再输入一个字符，输出hello bit #include #define CLEAR_BUF() \ int c = 0; ...分析：程序3建议使用，不停地使用getchar()获取缓冲中字符，直到获取的C是“\n”或文件结尾符EOF为止，此方法可完美清除输入缓冲区，并具备可移植性 本文出自 “岩枭” 博客，请务必保留此出处http
在神经架构搜索中，作者在较小的数据集上对神经网络架构的模块进行搜索，之后将该网络结构迁移到一个更大的数据集上。...NASNer-A NASNet-B(包含4个输入和4个输出) NASNet-C 4、实验结果 4.1 ScheduledDropPath 在训练过程中，作者使用了 ScheduledDropPath...从上表可以发现，规模最大的模型在 ImageNet 上的的准确率达到了 82.7% ，比在此之前表现最佳的模型 DPN 高出1.2%，与未公开的研究中的模型相比较， NASNet和 SENet达到了相同的准确率...在限制计算设置的情形下 NASNet 和其他模型的对比 从上表可以看到， NASNet 在模型规模相似或具有更小网络的情形下获得了比已有模型更好的表现，包括 Inception-v1, MobileNetV1...4.4 MS COCO Object Detection mAP 在 COCO mini-val 数据集和 test-dev 数据集上的表现 NASNet 得到的图片结果展示 通过使用 Faster
很多同学问，在FreeSWITCH有多张网卡的情况下怎么指定走哪一张。其实，FreeSWITCH是不知道网卡的，只知道IP。...FreeSWITCH在启动时会自己选一个它认为最靠谱的IP（一般是能上互联网的那一个）做为默认的IP，这个IP就体现在 local_ip_v4 这个通道变量。那如果你想使用另外的网卡做为默认的IP呢？...最简单的办法就是在vars.xml里加上一行，手动指定local_ip_v4。...---- 图片为公司的休息区，不错吧！
id=1ihGy9vAIg 内容整理：令潇越 本文主要讨论了基于深度学习的图像压缩编码方法（Learned Image Compression, LIC），通过在损失函数中引入相关性损失（correlation...引言 目前的SOTA LIC方法采用变换编码策略进行有损图像压缩，具体地说，首先将图像像素映射到一个量化的潜在空间中，然后使用熵编码方法进行无损压缩。...图5 图像重建质量的可视化结果 图6 空间相关性图的比较 图5和图6分别是图像重建质量和空间相关性的可视化结果。如图6所示，应用了本文的方法之后，潜在变量空间位置上的相关性明显降低了，空间冗余更少。...如图5所示，降低潜在变量的空间位置冗余有助于提高图像重建质量。...实验表明，本文所提出的方法在不修改熵模型和增加推理时间的情况下，显著提高了率失真性能，在性能和计算复杂性之间取得了更好的 trade-off 。
"读取图像数组"通常指的是从图像文件中读取像素数据，并将其存储为数组。在图像处理和计算机视觉中，这是一种常见的操作，它使得图像可以被程序处理和分析。...一般而言，读取图像数组的过程包括以下步骤：选择合适的图像库或工具、打开图像文件、读取图像数据。今天我将要通过不使用第三方库的方法去读取图像组数的问题详细解释。...1、问题背景图像处理中，经常需要将图像读入内存，以便进行进一步的处理。Python中的PIL库提供了方便的图像读取功能，但有时我们需要在不使用第三方库的情况下读取图像数组。...例如，在嵌入式系统中，由于资源有限，可能无法安装第三方库。2、解决方案2.1、图像格式分析在不使用第三方库的情况下读取图像数组，首先需要了解图像的格式。常见图像格式包括JPEG、PNG、BMP等。...例如，OpenCV 使用 BGR（蓝、绿、红）通道顺序，而其他库可能使用不同的通道顺序。在处理图像数组时，了解所使用库的约定是非常重要的。上面就是今天的全部内容，如果有啥问题可以评论区留言讨论。
WebP Server这是一个基于 Golang 的服务器，允许您动态提供 WebP 图像，在不改变图片URL路径的情况下，自动将JPEG、PNG、BMP、GIF等图像转换为WebP格式，从而减小图片体积...WebP是一种同时提供了有损压缩与无损压缩（可逆压缩）的图片文件格式，由Google推出，WEBP的格式压缩率非常高，在同质量的情况下.webp格式的图片体积会小很多。...:站点图片存放路径，一般是站点根目录 EXHAUST_PATH:缓存路径，这个目录需要自己创建 ALLOWED_TYPES:哪些图片后缀需要转换为webp 运行WebP Server 上面配置完成后，输入下面的命令来运行...总结 WebP Server可以做到不改变图片URL路径的情况下，根据访客浏览器判断输出WebP图像还是原图，这一点非常方便。...但如果网站启用了CDN后，CDN边缘节点会将优化过的WebP图像进行缓存，若访客使用Safari这类不支持WebP图像的浏览器将导致图像无法显示。
com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper 在读取输入流变量的时候默认的将会关闭输入流。...如果你不希望关闭输入流，你可以设置 JsonParser.Feature.AUTO_CLOSE_SOURCE 参数为 false。...本测试方法，可以在 https://github.com/cwiki-us-demo/serialize-deserialize-demo-java/blob/master/src/test/java/
很多时候，我们都需要在工作表中输入连续的数字，特别是用作数据唯一标识时。下面，我们将介绍6种输入连续数字的方法。 方法1：使用鼠标拖放填充 1.在上下相邻的两个单元格中分别输入数字1和2。...3.在弹出的“序列”对话框中，选择“序列产生在”下的“列”选项，在“步长值”中输出起始值，本例中为“1”，在“终止值”中输入系列值结束的数值，本例中为“1000”，单击“确定”，结果如下图2所示。...图2 方法3：使用ROW函数 1.在单元格中输入公式：=ROW()。 2.然后向下拉至想要放置连续数值的单元格，如下图3所示。 ?...图3 注意，如果不是从第1行开始，但是数字要从1开始，可以在公式中减去相应的数字。 方法4：在前一个单元格的数值加1 1.在起始单元格中输入起始数值，示例中为1。...首先在要输入连续数字的前两个单元格中输入公式，当在表中添加数据行时，会自动添加相应的数字，如下图6所示。 ? 图6
选自arXiv 机器之心编译 参与：路雪、黄小天 鉴于目前注意力机制方法在场景文本识别中表现欠佳，近日，海康威视、复旦大学与上海交通大学等在 arXiv 上联合发表了一篇题为《Focusing Attention...通常情况下，基于注意力的文本识别器是编码器-解码器框架。在编码阶段，图像通过 CNN/LSTM 转换成特征向量序列，每个特征向量对应输入图像上的一个区域。本文中，我们将这类区域称作注意力区域。...对于这类图像，现有的基于注意力的方法通常表现不佳。...我们在真实数据上仔细分析了基于注意力方法的很多中间结果和最终结果，发现表现不佳的一个主要原因是注意力模型评估的对齐很容易因为图像的复杂性和/或低质量而受到损坏。...目前最先进的技术是基于注意力机制的编码器-解码器框架，该技术以纯数据驱动的方式学习输入图像和输出序列的映射关系。然而，我们发现目前基于注意力机制的方法在复杂和低质量图像中表现不佳。
研究者确定这种方法的性能瓶颈是预训练的 CLIP 模型，因为它在掩膜图像上表现不佳。 为了解决这个问题，研究者建议在一组被掩膜的图像区域和它们对应的文本描述的收集的数据上对 CLIP 进行微调。...实验表明，掩膜提示微调可以在不修改任何 CLIP 权重的情况下带来显著的改进，并且它可以进一步改善完全微调的模型。...论文地址：https://arxiv.org/pdf/2210.04150.pdf 论文解读 动机 研究者的分析表明，预训练的 CLIP 在掩膜建议上表现不佳，成为两阶段方法的性能瓶颈。...CLIP 模型的输入是裁剪的掩膜图像，与自然图像存在巨大的领域差距。 我们的分析表明，预训练的 CLIP 在掩膜图像上表现不佳。...结果 研究者首次展示开放词汇的通用模型可以在没有数据集特定调整的情况下与受监督的专业模型的性能相匹配。 更多分类示例如下所示。 更多技术细节请参阅原论文。
本文引进WaveFill，基于小波修复，将图像分解为多个频段，并分别明确地填充每个频段中的缺失区域。WaveFill 使用离散小波变换 (DWT) 分解图像，自然地保留空间信息。...但由于一些固有特性（例如，局部归纳先验），CNN 在理解全局结构或支持多元补全方面表现不佳。...本文尝试在不使用任何完整纹理情况下完成人脸纹理补全，以无监督方式、利用大量不同的人脸图像（例如，FFHQ）训练模型。...从这个空间，解码器学习恢复输入图像。大量实验验证有效性。...，导致生成结果不佳。
尽管Faster RCNN运用RPN能有效地缩短检测时间，但图像中上百个区域提案仍需输入到区域子网络来分类与坐标回归，这是模型的计算瓶颈。...相关模型信息在表4中列出。 ▲ 表4 融合特征图的目标检测模型 2.2 结合上下文信息的目标检测模型 在物体遮挡、背景信息杂乱或图像质量不佳的情况下，根据图像的上下文信息能更有效更精确地检测。...▲ 表5 上下文模型和边框优化模型 2.3 优化边框定位的目标检测模型 当前检测模型在小目标检测表现不佳的主要原因是定位错误偏多，包含定位偏差大和重复预测，因此部分研究着眼于优化边框定位来提升检测性能...RCNN使用SS算法提取候选区域并利用卷积神经网络提取图像特征，其检测效率和性能上均有大幅提高。EdgeBox利用图像中低维线索如颜色、纹理、边缘、梯度等对其分类，表现出良好的检测性能。...▲ 表7 基于弱监督学习的通用目标检测方法 2.8 基于无监督的目标检测方法 尽管基于弱监督学习的目标检测方法仅需要图像级别信息即可训练，表现出了良好的性能。
对于精确并且昂贵的激光点云数据来说当前的3D检测算法具有很高的检测精度。...然而到目前为止，使用廉价的单目相机或者立体相机数据的检测算法仍然很难达到较高的精度，出现这种差距的主要原因是基于图像数据算法在深度估计上存在较大的误差。...然而，在这篇论文中，认为造成这种差异的主要原因不是数据的质量，而是数据的表现形式。考虑到卷积神经网络的内部工作原理，建议将基于图像的深度映射转换为伪像素表示——本质上是模拟激光雷达信号。...经过在当前广泛应用的Kitti数据机上进行测试，本文算法有效的改进了当前最好的基于图像的3D目标检测算法，并且在30m的检测范围内，检测精度从过去的22%，提升到74%。...算法提交时本文算法在kitti的基于立体图像的3D目标检测排行榜排名第一。 下面是论文具体框架结构以及实验结果： ? ? ? ? ? ? ? ?
默认情况下，模型将使用 auto 设置，它将查看图像输入大小并决定是否应该使用 low 或 high 设置。low 将启用“低分辨率”模式。...限制虽然具备视觉功能的 GPT-4 功能强大，可以在许多情况下使用，但了解模型的局限性是很重要的。以下是我们所知的一些限制：医学图像：模型不适合解释专业医学图像，如 CT 扫描，不应用于医疗建议。...非英文：处理带有非拉丁字母文字的图像时，如日文或韩文，模型可能表现不佳。小字体：增大图像中的文字以提高可读性，但避免裁剪重要细节。旋转：模型可能会错误解释旋转或颠倒的文字或图像。...视觉元素：模型可能难以理解图表或文字中颜色或样式（如实线、虚线或点线）变化的情况。空间推理：模型在需要精确空间定位的任务上表现不佳，例如识别国际象棋位置。...准确性：在某些情况下，模型可能会生成不正确的描述或标题。图像形状：模型在处理全景和鱼眼图像时表现不佳。元数据和调整大小：模型不处理原始文件名或元数据，图像在分析之前被调整大小，影响其原始尺寸。
作者的结果表明，单击方法在具有基于 Patch 或滑动窗口方法的结构的检测中表现尤为出色，这些方法似乎在这些结构上表现不佳，如nnDetection[3]所使用的方法。...尽管MedYOLO几乎完全捕获了目标体积，但nnDetection在高IoU处表现不佳。进一步调查发现，nnDetection框架的预测高度局部化到目标体积，但覆盖的目标体积很少。...然而，在作者的分析中，它未能检测到非常小或弥散的结构。在不需要超参数调优的情况下，在各种结构上实现高mAP，表明MedYOLO对次优超参数选择的鲁棒性。...尽管这对于LIDC数据集可能是有用的，但在即使给模型提供图像的全部轴向分辨率的情况下，模型在训练过程中仍然没有取得任何进展，这表明这种情况的可能性很小。...这将使新的框架能够在不牺牲批处理大小或引入重采样畸变的情况下保持输入数据的原始分辨率。
如图1所示,作者提出的框架由以下五个部分组成,随机的数据增强模块将一张图像随机的变换为两种增强的图像,基本的编码器f提取一对增强图像的序列表示,可选的投影头使用一个小的辅助网络对表示进行进一步的变换,实例映射函数从投影帧产生实例...投影头是可选的,在预训练阶段完全抛弃,是一个小的多层感知机辅助网络。...对不同的实例映射函数的比较表明，从窗口到实例的映射可以获得最佳的结果。可以看到，帧到实例的映射在场景文本图像上表现不佳。...然而，在文本识别中，一个单词被视为一系列字符，因此，标准的整个图像概念会导致性能不佳。具体地说考虑的增强过程通常会破坏输入文本图像的顺序结构。...视觉表示质量 图4将作者的方法于SimCLR上下文和监督基线训练进行了比较展示了半监督的性能。可以看到，在文本识别的情况下，使用非顺序对比学习方案的预训练往往与监督基线相比导致性能下降。
YOLO物体检测方法的速度非常快，Base版本可以达到45帧/秒，Fast YOLO版本可以在保证mAP达到其它实时检测系统2倍情况下，检测频率仍然达到155帧/秒。...YOLO的不足在于它的精度仍低于目前state-of-the-art的检测系统，并且对于小物体的检测定位效果不佳。...Confidence Score YOLO系统将输入图像分成S x S的网格，如果Object的中心落在哪个网格中，该网格就负责检测该Object。...实验显示在预训练的神经网络上增加卷积层和全连接层可以提升神经网络的表现。...3、YOLO使用Loss函数衡量模型表现，Loss函数处理小Bounding Box和大Bounding Box的误差处理逻辑相同，但实际上，Large Box上的小误差通常不会有实质性的影响，但是Small
现在，假设您的算法达到： · 训练集上有10%的误差 · 训练验证集上有11%的误差 · 验证集上有12%的误差 这告诉您训练集上有很高的可避免偏差，即该算法在训练集上表现不佳。...42、解决数据不匹配问题 ---- 分享人：丁韩旭 假设您已经开发了一个语音识别系统，该系统在训练集和训练验证集上表现很好。但是，它在您的验证集上表现不佳：您遇到数据不匹配问题。 你能做什么？...如果它在训练集中的汽车数据上表现良好，而在训练验证集中的汽车数据上表现不佳，那么这进一步验证了获得更多的汽车数据将会有所帮助的猜想。...在这种情况下，如果对来自不同汽车的音频进行测试，算法可能“过度拟合”到这10辆汽车，表现不佳。不幸的是，这些问题很难被发现。 不幸的是，这些问题很难被发现。 ?...45、优化验证测试的一般形式 ---- 分享人：丁韩旭 您可以应用优化验证测试，在给定输入x的情况下，您知道如何计算，表示响应对输入的好坏程度。
然而，配准伪影通常在最终 HDR 图像中表现为重影和撕裂。在本文中，我们提出了一种基于学习的方法来解决动态场景的这个问题。...现有的技术包括将输入图像对齐到参考图像，然后合并对齐后的图像以生成HDR图像，但这种方法在动态场景中效果不佳。...这种架构的挑战在于训练过程中可能难以收敛，因为它需要网络学习复杂的HDR合并逻辑，而且在某些情况下可能会留下轻微的对齐伪影。...WIE架构在某些情况下能够减少噪声并恢复小的高光细节，但这也可能导致在暗区域过度模糊。 这三种架构的核心区别在于它们如何处理输入图像以及如何生成最终的HDR图像。...通过实验比较，作者发现WE架构在视觉质量上表现最佳，尽管它在数值上略逊于WIE架构。
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