在AV1中，帧间预测的插值滤波一共定义了以下五种类型 interpolation filter 名称 0 EIGHTTAP_REGULAR 1 EIGHTTAP_SMOOTH 2 MULTITAP_SHARP 3 BILINEAR 4 switchabe typedef enum ATTRIBUTE_PACKED { EIGHTTAP_REGULAR, EIGHTTAP_SMOOTH, MULTITAP_SHARP, BILINEAR, // Encoder side only fil
大家好，欢迎来到专栏《AutoML》，在这个专栏中我们会讲述AutoML技术在深度学习中的应用。这一期讲述在归一化机制中的应用。
依赖倒置原则（Dependency Inversion Principle，DIP）是SOLID原则中的第五条原则，用于指导面向对象编程中的依赖关系管理。DIP的核心思想是“高层模块不应该依赖于低层模块，它们都应该依赖于抽象”，并且“抽象不应该依赖于细节，细节应该依赖于抽象”。本文将深入探讨DIP的概念、原则、应用、示例和最佳实践。
最近公司团队每两周进行一次Code Review，了不起心里有点慌，毕竟平常都不注重代码的开发规范，更别说代码的可读性、可维护性了，心里想着就是能跑起来就行。这不，偷偷做了点关于代码规范和编程原则的功课，暗地里把公司的代码重构了一遍，避免在Code Review时被领导喷。本文将会介绍一些编程设计原则，以帮助各位好汉编写出更健壮、可维护的代码。
mapper，这个概念来源于 memory mapping，又叫做 Memory Management Circuit，它是解决地址映射的一种电路，简单来说就是决定物理内存如何映射到 CPU 或者 PPU 的地址空间。
当使用工具条中的显示/隐藏列的时候， 经常出现表格的列头与内容无法对齐的问题。 网上搜到两种处理方法，如下： 1. 去掉option中的height，完美对齐，但当数据较多的时候，table会自动增加height，显示所有数据而不显示滚动条。 2. 注释掉如下两行 //this.resetHeader(); //padding += this.$header.outerHeight(); 完美对齐，但会导致无法冻结表头。 这两种结果都是鱼与熊掌不可兼得， 被影响的功能也是非常想要的，让小罗我很郁闷。
在中小型网络架构上，ViT的性能仍低于CNN，特别是与经过神经架构搜索(NAS)高度优化的CNN架构，如AlphaNet, FBNetV3等相比。
COCO 数据集上的目标检测精度的最高纪录已经有将近一年时间停留在53.3 mAP，曾经报告达到过这一高度的算法有：
https://blog.csdn.net/abubu123/article/details/78060321
罗平，2011至14年港中文攻读博士师从汤晓鸥和王晓刚，16至17年商汤研究院访问任研究总监，18年港中文研究助理教授。近5年发表论文70余篇Google Scholar引用4700余次。其工作具开创性，例如最早把深度学习用于行人、人脸分割、与人脸生成(CVPR12, ICCV13, NIPS14)；首先提出CNN求解MRF用于语义分割等 (ICCV15, PAMI16)；其人脸关键点工作(ECCV14, PAMI15)是多任务深度学习的代表性工作。他主导建立多个数据集如DeepFashion，CelebA，ComprehensiveCar和WIDERFace等。近期提出深度神经网络白化与归一化方法，例如GWNN (ICML17), EigenNet (IJCAI17), Switchable Normalization (arXiv:1806.10779), BN Regularization (arXiv:1809.00846) 与Kalman Normalization (NIPS18)等。
内容包含：BatchNormalization、LayerNormalization、InstanceNorm、GroupNorm、SwitchableNorm
AI 科技评论：港中文最新论文研究表明目前的深度神经网络即使在人工标注的标准数据库中训练（例如 ImageNet），性能也会出现剧烈波动。这种情况在使用少批量数据更新神经网络的参数时更为严重。研究发现这是由于 BN（Batch Normalization）导致的。BN 是 Google 在 2015 年提出的归一化方法。至今已有 5000+次引用，在学术界和工业界均被广泛使用。港中文团队提出的 SN（Switchable Normalization）解决了 BN 的不足。SN 在 ImageNet 大规模图像识别数据集和 Microsoft COCO 大规模物体检测数据集的准确率，还超过了最近由 Facebook 何恺明等人提出的组归一化 GN（Group Normalization）。原论文请参考 arXiv:1806.10779 和代码 https://github.com/switchablenorms
本文转载自“CSIG文档图像分析与识别专委会”公众号。文章简要介绍 ICLR 2019 论文“Slimmable Neural Networks”的主要工作。该论文主要提出了一种有限计算资源下动态调整模型复杂度的方法。
作者Dino Esposito 尝试从不主要侧重于技术的角度阐述移动站点开发，是每个web开发人员必读的系列文章，文章如下： 移动站点开发：第 1 部分 标记 移动站点开发，第 2 部分：设计 移动站点开发，第 3 部分：路由请求 移动站点开发，第 4 部分：管理设备配置文件 移动站点开发，第 5 部分：jQuery Mobile Introduction to jQuery Mobile Making a switchable Desktop and Mobile site with ASP.NET MV
Slimmable neural networks ICLR2019 Code and models will be released
笔者接触 GAN 也有一段时间了，从一开始的小白，到现在被 GANs 虐了千百遍但依然深爱着 GANs 的小白，被 GANs 的对抗思维所折服，被 GANs 能够生成万物的能力所惊叹。我觉得 GANs 在某种程度上有点类似于中国太极，『太极生两仪，两仪生四象』，太极阐明了宇宙从无极而太极，以至万物化生的过程，太极也是讲究阴阳调和。（哈哈，这么说来 GANs 其实在中国古代就已经有了发展雏形了。）
虽然 ICCV 2019 落幕已近两周，但是这场对于华人研究者而言具备「转折点」意义的国际学术顶会在大家心中掀起的波澜，想必依旧未了。
CVPR2022论文和代码整理：https://github.com/DWCTOD/CVPR2022-Papers-with-Code-Demo
化学动力学疗法(CDT)利用Fenton反应催化剂通过将细胞内的过氧化氢(H2O2)转化为羟基自由基(OH•)来杀死肿瘤细胞。虽然有很多通过补充H2O2来提高CDT治疗效果的研究，但关注超氧自由基(O2−•)在CDT中的应用的研究较少，而这可能会带来更好的疗效。关于O2−•介导的CDT的一个主要问题是，它可能会诱导正常组织发生严重的氧化损伤，这可以通过使用可降解的O2−•清除剂来解决。在此，中国药科大学姜虎林构建了一种无害-有害可切换的持续的漆酶(LAC)介导的杀伤策略(HULK)，这是第一个由LAC介导的O2−•生成加速的CDT试剂，由于O2−•清除剂FeCe6的光降解，具有无害-有害的可切换效应。
有些逻辑需要在关机期间保持活动状态，如Power Switch Cell、Retention Register Cells、Isolation Cells，他们就被称为Always-On Logic Cells。它可以不管voltage area的关断与否，一直保持常开的状态。
Modern web techniques provide an unprecedented opportunity for leveraging complex biomedical data generating in clinical, omics, and mechanism experiments. Currently, the functions for carrying out publication-ready biomedical data visualization represent primary technical hurdles in the state-of-art omics-based web services, whereas the demand for visualization-based interactive data mining is ever-growing. Here, we propose an easy-to-use web service, Hiplot (https://hiplot.com.cn), equipping with comprehensive and interactive biomedical data visualization functions (230+) including basic statistics, multi-omics, regression, clustering, dimensional reduction, meta-analysis, survival analysis, risk modeling, etc. We used the demo and real datasets to demonstrate the usage workflow and the core functions of Hiplot. It permits users to conveniently and interactively complete a few specialized visualization tasks that previously could only be done by senior bioinformatics or biostatistics researchers. A modern web client with efficient user interfaces and interaction methods has been implemented based on the custom components library and the extensible plugin system. The versatile output can also be produced in different environments via using the cross-platform portable command-line interface (CLI) program, Hctl. A switchable view between the editable data table and the file uploader/path selection could facilitate data importing, previewing, and exporting, while the plumber-based response strategy significantly reduced the time costs for generating basic scientific graphics. Diversified layouts, themes/styles, and color palettes in this website allow users to create high-quality and publication-ready graphics. Researchers devoted to both life and data science may benefit from the emerging web service.
手动着色黑白视频是需要大量劳动力且繁琐的过程。 但是现在，由NVIDIA研究人员开发的一种新的基于深度学习的算法有望使这个过程变得更加容易，新的框架允许视觉艺术家简单地着色场景中的一个帧，并且AI可以实时地将场景的其他部分着色。
【导读】今天我们来聊一聊在COCO数据集上成功刷榜的两大模型-CBNet和DetectoRS。它们先后刷新了COCO 数据集上的单模型目标检测精度的最高记录：单尺度测试CBNet—50.7AP和DetectoRS—53.3AP，多尺度测试CBNet—53.3AP和DetectoRS—54.7AP。
论文地址：https://arxiv.org/pdf/2006.02334v1.pdf
VM中的任何Dart代码都是运行在隔离的isolate当中，isolate具有自己的内存(堆)和线程控制的隔离运行环境。VM可以同时具有多个isolate执行Dart的代码，但不同的isolate之间不能直接共享任何的状态，只能通过消息端口来进行通信。
Hiplot 绘图网站预印本文章近期已作为预印本在 bioRxiv 发布，欢迎大家进行引用。截至目前，网站已提供至少 230+ 数据可视化分析工具，涉及基础数据统计、组学和其他常见的生物医学数据可视化功能。过去的一年时间中，该网站被访问超过 2 百万次，超过 2 万名用户进行注册。
从定义上来讲，归一化是指把数据转化为长度为1或者原点附近的小区间，而标准化是指将数据转化为均值为0，标准差为1的数据。。归一化与标准化实质上都是某种数据变化，无论是线性变化还是非线性变化，其都不会改变原始数据中的数值排序，它们都能将特征值转换到同一量纲下。由于归一化是将数据映射到某一特定区间内，因此其缩放范围仅由数据中的极值决定，而标准化是将源数据转化为均值为0，方差为1的分布，其涉及计算数据的均值和标准差，每个样本点都会对标准化过程产生影响。
近几年目标检测的落地越发成熟，新的sota网络同样层出不穷，不断刷新着coco的记录。本文盘点截止2019-2021年，在coco test-dev上霸榜，且知名度较广的目标检测网络（未完全开源不加入讨论）。
协同刺激 (co-stimulation) 是激活T细胞免疫应答的必要生物信号之一，在肿瘤免疫调节中起到不可替代的重要的作用。近年来，以协同刺激抗体 (co-stimulatory agonist antibody) 和细胞因子(cytokine) 等为代表的免疫治疗在临床前期实验中显示出巨大的潜力，然而其临床应用却严重受制于在健康组织中引发非特异性免疫反应而导致的系统毒性(systemic toxicity)。
今天新出了14篇CVPR2019的论文，CV君汇总了他们的简略信息，有代码的也一并列出了，感兴趣的朋友，可以文末下载细读。
T客汇官网：tikehui.com 撰文 |人称T客 根据Onapsis的调查报告，全世界超过25万企业因SAP系统中存在的一系列安全漏洞而受到影响，可能导致严重的企业数据泄露。 SAP是世界上最受欢
最近到了找工作准备期，之前已将C语言、数据结构与算法、APUE总结完毕，现在需要抓紧将以往项目加以总结。关于 DM368 首先我们先从硬件部分开始讲起，然后再讲环境搭建、系统移植、文件烧写、最后程序开发。
深度学习模型正在创建一些复杂任务的最先进模型，包括语音识别、计算机视觉、机器翻译等。然而，训练深度学习模型（如深度神经网络）是一项复杂的任务，因为在训练阶段，各层的输入不断变化。
这两天，openreview网站放出了这些论文的评审结果，推特网友Horace He顺势抓取了上面的评分，统计了今年已放出论文的总体情况。
预告一下，最近无事，根据个人多年的证券操作策略和自己的浅显的AI时间序列的算法知识，还有自己Javascript的现学现卖，在微信小程序上弄了个简单的辅助系统。我先试试效果如何，不错的话将来弄个文章给大家介绍介绍。
静电说：在本文中，我们将使用Figma来创建一个可以一键切换亮色模式和暗色模式设计的系统，非常简单快捷。同时，我们也可以在本文中学习到亮色模式和暗色模式在设计过程中的区别。本文来自Pixsellz。
创新点：基于级联激发光子捕获和界面能量传递遏制的协同作用，南理工傅佳骏团队与浙大邱建荣教授合作开发了一种三基色可转换NaErF4核正交上转换多层核壳纳米结构（RGB-UCNPs）。RGB-UCNPs在1550,808和980 nm近红外光激发下可产生不受功率密度影响的高色纯度R/G/B发光，并且当这三种近红外光同步激发RGB-UCNPs时其可实现宽色域的全彩发光输出。
GitHub - emelianov/modbus-esp8266: Most complete Modbus library for Arduino. A library that allows your Arduino board to communicate via Modbus protocol, acting as a master, slave or both. Supports network transport (Modbus TCP) and Serial line/RS-485 (Modbus RTU). Supports Modbus TCP Security for ESP8266/ESP32.
生物遗传中心法则是指遗传信息从DNA传递给RNA，再从RNA传递给蛋白质，即完成遗传信息的转录和翻译的过程。然而在过去的几十年里，生命科学的舞台一直被 DNA 和蛋白质霸占。DNA 负责遗传信息存储，蛋白质负责基因指令执行，而 RNA只是承担中间环节遗传信息传递者的配角。随着人类基因组信息的解析，人们发现只有2%的人类基因组编码蛋白质，更有约98%的基因组意义不明，甚至被认为是“垃圾”DNA。随着生命科学的不断发展，这些看似“垃圾”的DNA却能产生大量的非编码RNA，而这些RNA发挥着至关重要的生物学功能，几乎参与所有重要的细胞生命过程，与多种重大疾病的发生和发展密切相关。
作为渗透测试人员，仅仅利用漏洞攻击目标然后获得一个Shell是远远不够的。尽管拿到Shell是一件很好的事情（毕竟这是我们渗透测试中非常重要的一部分），但是对客户来说真正的价值是证明有效的风险来自于对漏洞的成功利用。为了回答这个问题，我准备调查分析被攻破的系统数据，试图弄清楚什么是可用的以及数据的泄露对我的客户意味着什么。 通常，我会在SQL数据库中查看大量数据。这可能是一个本地的SQL数据库（通常是MSSQL，SQLite3，MySQL，Oracle等），但有时它是我通过导入CSV文件，JSON数据或其他
进入到不惑境界，就是向高手迈进的开始了，在这个境界需要自己独立思考。如果说学习是一个从模仿，到追随，到创造的过程，那么到这个阶段，应该跃过了模仿和追随的阶段，进入了创造的阶段。从这个境界开始，讲述的问题可能不再有答案，更多的是激发大家一起来思考。
所谓AutoML，全称是Automated Machine Learning，即自动机器学习技术，它的发展现状可以参考下面的综述文章。
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