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。
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CVPR 2020上，为了更好的解决物体检测中的尺度问题，商汤EIG算法中台团队重新设计了经典的单阶段检测器的FPN【1】以及HEAD结构，通过构造更具等变性的特征金子塔，以提高检测器应对尺度变化的鲁棒性，可以使单阶段检测器在coco上提升～4mAP，完整代码已开源。
像素点在二维图像中的运动被定义为光流，其在相邻帧图像中存在有位移运动，即存在像素的光流。我们的目的是计算出光流，计算要满足几个前提假设：1.灰度不变性：同一个像素的灰度值在各个图像中是固定不变的；2. 相邻帧之前像素的位移不能太大；3.运动像素周围的像素具有同样的运动规律。
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。
SIFT，一种检测局部特征算法，该算法通过求一幅图中的特征点（及其有关scale 和 orientation 的描述子得到特征并进行图像特征点匹配，SIFT特征具有尺度不变性，即使改变旋转角度，图像亮度或拍摄视角，仍然能够得到好的检测效果。
图像金字塔是对一张输入图像先模糊再下采样为原来宽高的1/2（宽高缩小一半）、不断重复模糊与下采样的过程就得到了不同分辨率的输出图像，叠加在一起就形成了图像金字塔、所以图像金字塔是图像的空间多分辨率存在形式。这里的模糊是指高斯模糊，所以这个方式生成的金字塔图像又称为高斯金字塔图像。高斯金字塔图像有两个基本操作 reduce 是从原图生成高斯金字塔图像、生成一系列低分辨图像，OpenCV对应的相关API为：
在学习「数据结构和算法」的过程中，因为人习惯了平铺直叙的思维方式，所以「递归」与「动态规划」这种带循环概念（绕来绕去）的往往是相对比较难以理解的两个抽象知识点。
在文章《特征，特征不变性，尺度空间与图像金字塔》中我们初步谈到了图像金字塔，在这篇文章中将介绍如何在人脸检测任务中构建输入图像金子塔。
一. 模板匹配 模板匹配是数字图像处理的重要组成部分之一。把不同传感器或同一传感器在不同时间、不同成像条件下对同一景物获取的两幅或多幅图像在空间上对准,或根据已知模式到另一幅图中寻找相应模式的处理方法就叫做模板匹配。 简单而言，模板就是一幅已知的小图像。模板匹配就是在一幅大图像中搜寻目标，已知该图中有要找的目标，且该目标同模板有相同的尺寸、方向和图像，通过一定的算法可以在图中找到目标，确定其坐标位置。 二. 单目标模板匹配 这里的模板匹配的方法其实并不复杂，利用目标的边缘信息用于搜索目标图像的模板所在位置。
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为解决目标实例尺度变化带来的问题，特征金字塔广泛用在一阶段目标检测器(比如，DSSD，RetinaNet，RefineDet)和两阶段目标检测器(比如Mask R-CNN， DetNet)。尽管这些使用特征金子塔的目标检测器具有很好的结果，但是由于仅仅根据固有的多尺度(为目标分类任务而设计的骨干的金字塔结构)。最新的，在这个工作中，作者提出了一个方法称为多级金字塔网络(Multi-Level Feature Pyramid Network, MLFPN)来构建检测不同尺度目标更有效的金子塔。
sonar中技术债务的计算基于SQALE（Software Quality Assessment based on Lifecycle Expectations，基于生命周期期望的软件质量评估）方法学。
为了检测到变化尺寸的目标，基于特征金字塔的检测器，在不同特征层之间，基于在k特征图上的决策，例如下图(a)所示，基线检测器使用在特征层 上的特征图 。
同态加密（Homomorphic encryption）是一种加密形式，它允许人们对密文进行特定形式的代数运算得到仍然是加密的结果，将其解密所得到的结果与对明文进行同样的运算结果一样。换言之，这项技术令人们可以对加密的数据进行处理，得出正确的结果，而在整个处理过程中无需对数据进行解密。同态加密的实现效果如图所示。
“ 问题是指你不喜欢某一结果（比如销售额降低），想得到其他结果（比如销售额增长），称为期望结果（R2，即目标，Desired Result）。解决方案则是指如何从现状R1到目标R2。”
同态加密（Homomorphic Encryption）是很久以前密码学界就提出来的一个Open Problem。早在1978年，Ron Rivest, Leonard Adleman, 以及Michael L. Dertouzos就以银行为应用背景提出了这个概念[RAD78]。对，你没有看错，Ron Rivest和Leonard Adleman分别就是著名的RSA算法中的R和A。至于中间的S，Adi Shamir，现在仍然在为密码学贡献新的工作。
正如马云所言，我们身处在一个数据为王的时代，世界正从IT走向DT。在移动互联、云计算和大数据的穹顶之下，未来的IT运维管理被赋予了更多的信息挖掘和数据分析的重任。信息的碎片化加大了选择成本的空间，如何有效采集和分析数据、排除阅读噪音，成为了IT部门在大数据时代亟待解决的难题。 有这样一位网络主管，常以自己是“技术大拿”的身份管理网络，但居高不下的信息化成本却使得他常被大老板请去“喝茶”，并且当被问到IT资产管理、业务系统健康状况、信息化资金预算等实际问题时，他的汇报也只能用“很好、不错、有提升、有下降”等没
如果你学习SIFI得目的是为了做检索，也许 OpenSSE 更适合你，欢迎使用。
注意力机制在CV领域取得了极大成功，比如SENet、SKNet、DANet、PSANet、CBAM等注意力机制方法。在该文中，作者提出一种空间金字塔注意力网络以探索注意力模块在图像识别中的角色作用。
数据分析人人都有必要掌握一点，哪怕只是思维也行。下面探讨Python数据分析需要学习的知识范畴，结合自己的经历和理解，总结的学习大纲，有些章节带有解释，有些没有。当然，关于学习范畴，可能每个人的理解都不太一样，以下仅供参考。
安全多方计算 安全多方计算起源于1982年姚期智的百万富翁问题。后来Oded Goldreich有比较细致系统的论述。 姚氏百万富翁问题是由华裔计算机科学家、图灵奖获得者姚启智教授首先提出的。该问题表述为：两个百万富翁Alice和Bob想知道他们两个谁更富有，但他们都不想让对方知道自己财富的任何信息。该问题有一些实际应用：假设Alice希望向Bob购买一些商品，但她愿意支付的最高金额为x元；Bob希望的最低卖出价为y元。Alice和Bob都非常希望知道x与y哪个大。如果x>y，他们都可以开始讨价还价；如果z
相信很多人在工作一段时间之后，都会有这样的想法：为什么重要岗位总被不称职者占据？对于这种现象/心理的描述，有一个名为彼得原理的管理心理学术语。本篇把相关阅读的思考整理下来，作为管理者路上的一个参考。
近期学《流体力学泵与风机》，发现swf文件在OFFICE2016-PPT课件中不能正常播放，想不安装FlashPlayer插件便能够在线查看。于是提取了PPT中的swf文件，使用swf2js库（https://github.com/ienaga/swf2js）解析为canvas绘图并播放。示意代码如下：
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。
大家好，我是程序员小灰。小灰的公众号里有一位读者朋友鹤涵，是一个8年Java经验的资深程序员，并且当过多年面试官，面试过的人数超过百人。
起源： 比特币的创建者中本聪不满当时西方的货币政策。在他看来 , 西方国家中央银行对商业银行的保护以及其货币的过度增发是导致当时的金融危机的主要原因。 exaple： 开始人们用物品换物品，但是由于在
“Serverless 风格微服务的持续交付（上）：架构案例”中，我们介绍了一个无服务器风格的微服务的架构案例。这个案例中混合了各种风格的微服务
队列比较常用的是广度优先遍历，在树中是层序遍历，在图中是无权图的最短路径； 栈能帮助你实现深度优先遍历等；
前一篇文章《解构 TOGAF-1-整体全景图 》中反复提到了 TOGAF 很重，足足有 1.3kg。那为什么 The Open Group 要把 TOGAF 这套方法论弄的这么庞大、复杂、厚重呢？简单一点，容易理解一点不好吗？
一、图像模糊 1、模糊原理 Smooth/Blur 是图像处理中最简单和常用的操作之一 使用该操作的原因之一就为了给图像预处理时候减低噪声 使用Smooth/Blur操作其背后是数学的卷积计算 通常这
数据挖掘（Data Mining）应该是一门大家都听说过，但又不太容易说清楚的课程。在数据科学领域，乃至在更大的计算机科学领域，数据挖掘就好比山东蓝翔，大家不一定都知道挖掘机要怎么开，但一定都知道挖掘机技术到底哪家强。
现有的深度卷积神经网络(CNNs)需要一个固定大小的输入图像(如224×224)。这一要求是“人为的”，可能会降低对任意大小/尺度的图像或子图像的识别精度。在这项工作中，我们为网络配备了另一种池化策略，“空间金字塔池”，以消除上述要求。这种新的网络结构称为SPP-net，可以生成固定长度的表示，而不受图像大小/比例的影响。金字塔池对物体变形也有很强的鲁棒性。基于这些优点，SPP-net一般应改进所有基于cnn的图像分类方法。在ImageNet 2012数据集中，我们证明了SPP-net提高了各种CNN架构的准确性，尽管它们的设计不同。在Pascal VOC 2007和Caltech101数据集中，SPP-net实现了最先进的分类结果使用单一的全图像表示和没有微调。在目标检测中，spp网络的能力也很重要。利用SPP-net算法，只对整个图像进行一次特征映射计算，然后将特征集合到任意区域(子图像)，生成固定长度的表示形式，用于训练检测器。该方法避免了卷积特征的重复计算。在处理测试图像时，我们的方法比R-CNN方法快24-102×，而在Pascal VOC 2007上达到了更好或相近的精度。在2014年的ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge (ILSVRC)中，我们的方法在所有38个团队中目标检测排名第二，图像分类排名第三。本文还介绍了本次比赛的改进情况。
许多现代的机器学习算法都涉及大量的超参数。为了高效地使用这些算法，我们需要选择合适的超参数值。我们将在本文中讨论贝叶斯优化，它是一种常用于调整超参数的技术。更通俗地说，贝叶斯优化可用于任何黑盒函数的优化。
问题描述：现有10个矿工，5个金矿，每个金矿有对应金子和需要开采的人数，问你最多能够获得多少金子？
接下来，就是在原型上，对入栈、出栈、清空栈、读取栈顶、读取整个栈数据这几个接口的实现。 Stack类默认以数组头部做栈底，尾部做栈顶。
不是每个浏览器都支持gzip的，如何知道客户端是否支持gzip呢，抓包，看请求头中有个Accept-Encoding来标识对压缩的支持。原理是：当客户端请求到服务端的时候，服务器解析请求头，如果客户端支持gzip压缩，响应时对请求的资源进行压缩并返回给客户端，浏览器按照自己的方式解析，在http响应头，我们可以看到content-encoding:gzip，这是指服务端使用了gzip的压缩方式。
扎对，将产品粗略分为：基本款和时装。对于基本款，每年都没什么大变化，国际流行的影响也不大，那么可以进行长计划生产。对于时装，决定潮流走向的决策权不在某个区域，一个地方的买手们也没有成长到可以准确预判国际流行趋势，所以需要结合不同区域的各种因素，进行预测。对应的，在新货构成中，销量预测策略为：基本款计划生产，时尚款机动调整。
本文由CDA作者库成员王安原创，并授权发布，原文来自公众号数据化决策。 CDA作者库凝聚原创力量，只做更有价值的分享。 创业公司数据培训课程会面向哪些人，有哪些不同的内容，怎么讲才有效果？ 以往的文章曾经提到创业公司数据落地的三板斧：数据理念的推广、数据价值的展示、文化制度的要求。 数据理念推广这部分有一个重要内容，就是数据相关培训，为此曾在公司内部讲过一年的数据课，每周一次，面向公司各个层面的同事，内容包括数据分析，机器学习，量化决策等不同主题。 过去两周访问了加州的几个学校，遇到了一些老师和朋友，聊到数
如今DT（数据技术）时代，数据变得越来越重要，其核心应用“预测”也成为互联网行业以及产业变革的重要力量。
10月份GitHub上最热门的Java开源项目排行已经出炉啦，一起来看看上榜详情吧：
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