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深度学习中IU、IoU(Intersection over Union)的概念理解以及python程序实现

注意,这个测量方法和你在任中使用的物体检测算法没有关系。 IoU是一个简单的测量标准,只要是在输出中得出一个预测范围(bounding boxex)的任都可以用IoU来进行测量。 + boxBArea - interArea) # return the intersection over union value return iou 后记 IoU在FCN中称为IU ,初看Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation论文,其中的IU概念没有能理解,其实那里的IU也就是IoU,检测物体轮廓不一定非得是方框 在实际的任中,根据不同的任要求来写不同具体实现的检测方法,但说白了其实都是IoU或者IU。 另外mean IU指的是不同类别识别准确度的平均值,比如一幅图中要识别三个物体,mean IU就是三个物体分别准确度加起来的平均值。

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深度学习与TensorFlow:FCN论文翻译(三)

尽管以前这些任主要用在物体和区域,但我们将这两种任统一视为像素预测。 我们在每个数据集上评估FCN跨层式架构,然后将其扩展到NYUDv2的多模式输入以及SIFT Flow的语义和几何标签的多任预测。 学习模型在两个任上的表现都与两个独立训练的模型一样好,而学习和推理本身与每个独立模型本质上一样快。 表5中的结果是根据标准划分为2,488个训练和200个测试图像计算得出的,显示了两项任的优越性能。 6. 有超过400中不同的类别,我们遵循了 [29] 定义的被引用最频繁的59种类任。我们分别训练和评估了训练集和val集。

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    vista/win7 管理员身份打开cmd执行安装telnet客户端的命令 pkgmgr /iu:"TelnetClient" 安装:start /w pkgmgr /iu:"TelnetClient "TelnetClient" 禁用:Disable-WindowsOptionalFeature -Online -FeatureName "TelnetClient" Win11用pkgmgr /iu :"TelnetClient" 来安装telnet客户端,回车后有个弹窗,点“是”就重启机了, image.png image.png 如果是用Enable-WindowsOptionalFeature -Online -FeatureName "TelnetClient" 则不会重启机

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    XSS基础学习

    ,用于维持HTTP无状态协议导致的可持续网站会话; 如何产生: 当我们访问某网站,网站端由于HTTP时无状态协议,而客户端和无法直接判断是否来自同一个客户源,为此当用户访问第一次网站后并登录等操作 ,端会返回Cookie给客户端的硬盘或内存中存留 如何使用: 当用户第二次访问端的时候,端就会检查客户端中是否有Cookie文件,如果有Cookie则会利用该文件登录并访问网站 ;缺省该字段则cookie不会存储在硬盘中 domain=<domain_name> 规定了哪些Internet域中的Web可以读取客户端的Cookie文件,如果缺省则Web的域名为Value ; path=<some_path> 定义Web上哪些路径下的页面可以获取发送的Cookie文件;Value为/表示Web中所有页面都可以获取Cookie文件;如果缺省,Path的Value 则是Web向客户端发送Cookie的URL; Secure Cookie中标明变量,只有当web和客户端之间采用HTTPS加密认证协议才可以进行连接通信提交Cookie文件 HttpOnly

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    【T1543.003】利用 ACL 隐藏恶意 Windows

    既然 Service 也是一种对象,那么也可以通过某种方式对的安全描述信息进行适当的修改,使某一类用户无法查看、修改该的信息以及停止删除。 利用 SDDL 设置隐藏 对于正常添加的普通,使用 powershell 或 sc.exe 可以直接查看该的信息: PS C:\WINDOWS\system32> Get-Service - 停止 DT: SERVICE_PAUSE_CONTINUE 暂停和启动 SD: DELETE 删除 “S:”表示 SACL 表,“AU;FA;CCDCLCSWRPWPDTLOCRSDRCWDWO ;;;WD”表示任何人对该的失败操作都进行审计记录。 ,可以通过停止该的回显进行判断,例如: # 停止不存在的JoshNoSuchService得到 InvalidOperationException 异常 PS C:\WINDOWS\system32

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    Angular 2 + 折腾记 :(8) 动手写一个不怎么靠谱的上传组件

    import { CommonModule } from '@angular/common'; import { FormsModule } from '@angular/forms'; // /assets/scss_styles/custom_scss/_custom-export.scss'; $iu-border:#e7e7e7 ! default; // 边框颜色 $iu-icon-color:#d5d4d4 ! .upload-area { position: relative; width: 100%; height: 100%; border: 2px solid $iu-border ---- mit-image-upload.service.ts -- 处理图片上传(接口) import { Injectable } from '@angular/core'; // 核心库-注入

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    Python字典的介绍

    01 代码块与笔记 字典 Dictionary 1 字典简介 字典是 Python 语言中唯一的映射类型,是无序的,具有极快的查找速度,元素以键值对形式存在 字典对象是可变的,它是一个容类型 ,能存储任意个数的 Python 对象,其中也包括其他容类型(列表、元组) 格式:字典中的每个键值对(key=>value)用冒号 :分割,每个键值对之间用逗号 ,分割,整个字典包括在花括号 {}之 ("AzMark")) 查询成绩3 # 查询成绩的小练习 dict1 = {"Iu": 99, "Mark": 100} name = input("请输入您的姓名:") score = else: print(name, "您好,您的成绩为:", score) 4添加、修改 dict1 = {"Iu": 99, "Mark": 100} # 添加元素 dict1["Tom "] = 100 # 修改元素 dict1["Iu"] = 98 print(dict1) 5删除元素 # 删除元素 dict1 = {1: 1, 2: '2', 3:

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    FCN 的简单实现

    Networks for Semantic Segmentation(https://arxiv.org/abs/1411.4038 )这篇文章提出了全卷积的概念,第一次将端到端的卷积网络推广到了语义分割的任当中 data, label 数据预处理 可能你已经注意到了前面展示的两张图片的大小是不一样的,如果我们要使用一个 batch 进行计算,我们需要图片的大小保持一致,在前面使用卷积网络进行图片分类的任中 = np.diag(hist) / (hist.sum(axis=1) + hist.sum(axis=0) - np.diag(hist)) mean_iu = np.nanmean(iu) Acc: 0.92364, Train Mean IU: 0.64002, Valid Loss: 0.39242, Valid Acc: 0.87575, Valid Mean IU: 0.53311 Time: 0:0:41 lr: 0.001 可以看到,我们的模型在训练集上的 mean IU 达到了 0.64 左右,验证集上的 mean IU 达到了 0.53 左右,下面我们可视化一下最后的结果

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    【Dr.Elephant中文文档-2】管理员指南

    Elephant依赖于 YARN 的资源管理和历史作业记录,来获取作业详细信息和记录。YARN 作业及其分析的详细信息将存储在当前配置的后端 mysql 中。因此在运行Dr. Elephant 2.1.部署配置 将配置文件的目录复制到集群的每台机上 配置环境变量$ELEPHANT_CONF_DIR指向到你的配置文件目录 $> export ELEPHANT_CONF_DIR Oozie 调度系统,则需要编辑你$ELEPHANT_CONF_DIR目录下的SchedulerConf.xml的配置文件: Airflow,设置airflowbaseurl配置属性指向你的 Airflow Oozie,设置oozie_api_url配置属性指向你的 Oozie 调度的 API 地址 对于 Oozie 可以额外设置其他可选属性,有关 更多信息,请参阅SchedulerConf.xml相关文档 2.2.二进制部署 SSH 连接到集群机 切换到合适的部署用户sudo -iu <user> 解压dr-elephant二进制包 2.3.启动/停止dr-elephant 进入dr-elephant

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    Networks for Semantic Segmentation(https://arxiv.org/abs/1411.4038 )这篇文章提出了全卷积的概念,第一次将端到端的卷积网络推广到了语义分割的任当中 data, label 数据预处理 可能你已经注意到了前面展示的两张图片的大小是不一样的,如果我们要使用一个 batch 进行计算,我们需要图片的大小保持一致,在前面使用卷积网络进行图片分类的任中 = np.diag(hist) / (hist.sum(axis=1) + hist.sum(axis=0) - np.diag(hist)) mean_iu = np.nanmean(iu) Acc: 0.92364, Train Mean IU: 0.64002, Valid Loss: 0.39242, Valid Acc: 0.87575, Valid Mean IU: 0.53311 Time: 0:0:41 lr: 0.001 可以看到,我们的模型在训练集上的 mean IU 达到了 0.64 左右,验证集上的 mean IU 达到了 0.53 左右,下面我们可视化一下最后的结果

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    UbuntuDebian Linux 安装并配置PostgreSQL教程

    sudo apt-get update && sudo apt install postgresql 启动postgresql。 sudo -iu postgres 创建一个新的数据库用户并在出现提示时输入密码。 createuser -P -s -e YOUR_USER 创建一个新的数据库表。

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    python winrm 连接windo

    最近遇到项目需要使用windows ,之前分开部署,先需求linux连接windows,使用winrm即可 一、配置windows winrm 1.运行如下,如果没有返回,则没有开启winrm enumerate winrm/config/listener 2.配置winrm基础配置 PS C:\Users\Administrator> winrm quickconfig 已在此计算机上运行 WinRM  必须进行以下更改: 在 HTTP://* 上创建 WinRM 侦听程序接受 WS-Man 对此机上任意 IP 的请求。 在 HTTP://* 上创建 WinRM 侦听程序接受 WS-Man 对此机上任意 IP 的请求。 /config/service '@{AllowUnencrypted="true"}' Service     RootSDDL = O:NSG:BAD:P(A;;GA;;;BA)(A;;GR;;;IU

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    Ubuntu18 的超详细常用软件安装

    // purge(彻底删除软件和配置) sudo apt-get purge nvidia-* // 进入 /配置文件/自动载入模块(类似windows系统下的)配置文件 cd /etc/modprobe.d 安装N卡驱动 无奈有两个显示,不用起来还是有点不舒的,因此有了下面的操作,安装nvidia官方驱动。 download/2.0.14/NylasMail-2.0.14.deb sudo dpkg -i NylasMail-2.0.14.deb sudo apt-get -f install 安装之后发现要连接 ,但是报错,且了解到需要收费,因此放弃。 改用mailspring,界面好评,使用一天之后发现在邮件很多的时候会卡顿,还会出现连接不上的情况,且没有设置pop3的地方,只有imap设置。因此放弃。

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    在Linux mint 18上安装IntelliJ IDEA开发环境

    一般情况下,使用 Linux mint 的我们都是在用它的图形界面,而安装IntelliJ IDEA传统思维模式是直接打开浏览,进行下载即可。但就是这么一个简单的流程,就导致了下载文件损坏的问题。 备注:在使用浏览下载的和从windows系统中下载后传过来的均为98cdc开头的值,说明其下载传输存在异常。有说需要直接采用二进制方式进行传输下载才可以。我试了很多遍后才成功下载,建议多试几遍。 tar.gz 解压出来的文件为:ideaIU-2017.2.4.tar 4、开始第二次解压,使用tar命令: $ tar -xvf ideaIU-2017.2.4.tar 解压出来的文件夹为:idea-IU -172.4155.36 5、开始进行安装,进入idea-IU-172.4155.36目录的bin文件夹中。 $ cd idea-IU-172.4155.36/bin/ $ sudo ./idea.sh 6、出来安装页面,如果之前有配置文件,则选择其之前的配置文件,如果没有则按照下图进行选择即可。 ?

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    小学生才做选择题,塔们,我全要!多兴趣召回!

    每个样本都能表达为一个三元组(Iu, Pu, Fi),Iu表示历史上,和用户交互过的商品。Pu就是用户的基础特征(年龄性别啥的),Fi就是商品的特征了(itemid, 类目id)。 动态调节兴趣数量:Ku′ =max(1,min(K,log2(|Iu|))). 下面是动态路由算法的详细过程: ? 在线的时候,每个兴趣向量,都用来做召回,取最相关的top N个。需要注意的一点是,在用户与item不断交互的过程中,兴趣向量是在不断改变的。

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    工厂模式——抽象工厂模式(+反射)

    IUser iu = factory.createUser(); iu.insert(new User()); iu.getUserById(1); } } 如果要更改数据库 ,则只需将new MysqlFactory()修改为new OracleFactory()即可,这就是所谓的业逻辑和数据访问的解耦。 这其实将会引申一个概念:依赖注入(DI),或者称为控制反转,将传统上由程序代码直接操控的对象的调用权交给容,通过容来实现对象组件的装配和管理,什么意思? 就是直观上代码里看不到new 对象,这个操作交给了外部容,这样将会大大降低程序的耦合性。比如:Spring框架的IoC容。 我们先来看如果要实例化上面的的IUser会怎么做? IUser iu = new MysqlUser(); 如果是用反射呢?

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    原 Intellij IDEA安装与启动

    Linux平台启动 从下载页面下载IC/IU-*.tar.gz 解压IC/IU-.tar.gz到一个不同的目录 tar xfz -.tar.gz sudo tar xf -*.tar.gz -C / 从下列选项中选择一个: Activation code:粘贴你的激活码在文本域中 License server:特殊的通行,如果地址不存在,点击 DiscoverServer。

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