本文主要探讨了两流CNN在视频动作识别中的融合方法，通过空间融合、时间融合和混合融合等策略，以及使用3D卷积和池化操作，提高了视频动作识别的性能。同时，本文还提出了一种新的两流CNN架构，该架构可以更好地利用时空信息，从而在视频动作识别任务中取得了更好的结果。
好，看完上面这些处理函数，其实这几个函数真的就是对信号集进行操作而已，而不会对具体信号有什么动作。 别急
read_req信号拉高表示请求读数据，若此时FIFO非空（fifo_empty为低），FIFO将会将数据置于read_data上，同时拉高read_valid信号。即当read_valid有效时，对应的read_data上的数据有效。fifo_empty拉高表示FIFO已空，当前数据输出端口上的数据无意义， 再拉高read_req将不会改变read_data上的数据。
FPGA/数字IC笔试面试，无线通信物理层及数字信号处理，Verilog和Vivado HLS高层次综合技术。
System Generator是Xilinx公司进行数字信号处理开发的一种设计工具，它通过将Xilinx开发的一些模块嵌入到Simulink的库中，可以在Simulink中进行定点仿真，可以设置定点信号的类型，这样就可以比较定点仿真与浮点仿真的区别。并且可以生成HDL文件，或者网表，可以在ISE或Vivado中进行调用。或者直接生成比特流下载文件。能够加快DSP系统的开发进度。
视频是具有时间连续性的图像集合，其中每帧图像的上下文信息（空域信息）与不同帧之间的互补信息（时域信息）都有助于提升视频超分辨的性能。
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 原文链接：“制霸太空”后，卫星网络安全该何去何从？- FreeBuf网络安全行业门户 地球上，M对着自己被入侵的银行账户一脸懵，因为对方来自NASA网络。在遥远的太空，同时也是NASA的一位宇航员，正在用卫星网络“黑”入前任在地球上的银行账户，完成自己在情感上的报复。 这样的场景看似遥不可及，但却是早已发生的事。 2019年，NASA宇航员通过卫星互联网系统，“黑”入前任的设备，追踪她现在的存款状况。 01 从“真正防黑客”到“太空黑入地球” 卫星曾一
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 2021年8月，在拉斯维加斯举行的DEF CON黑客大会上，一个名为Shadytel的黑客爱好者团体的成员卡尔·科舍尔(Karl Koscher)展示了一项工作：他们“劫持”了一颗加拿大卫星，用它进行直播黑客大会，还放映黑客电影。 当然，这是一颗已经完成使命的卫星，名为Anik F1R，发射于2005年，是一颗地球同步轨道卫星，在2020年达到了“寿命终结”的状态。 因为他们拥有接入这个废弃的上行设施的权限，所以科舍尔和他的朋友需要的只是一个HackRF
然后进入 beckley 文件夹把 solver 和 challenge 文件夹中的 Dockerfile 的 get-pip.py 的 url 换一下，换成：
民航生态系统涉及利益相关各方的密切协作，他们的系统高度互联，需要妥善保护。飞行器的安全运行以及更为个性化的航空运输体验取决于多个要素，这些要素同时也在提升航空业运营效率和收入方面发挥着关键作用。
根据 MSA 的要求，下载 SDK 和集成文档前需要注册一个企业账户，这一步按照指引提交相关信息和资料即可，一般 1~2 个工作日就可以审核通过。
前言 在集群环境中，多个节点来提供服务，难免会有某个节点故障 用Nginx做负载均衡的时候，如果你的应用是无状态的，是可以滚动发布的，也就是一台台去重启应用 这样对用户其实是影响比较小的，因为Nginx在转发请求失败后会重新将该请求转发到别的实例上去 Zuul中是否也存在这样的问题 我们在用Zuul构建API网关时，发现eureka中的服务挂了一个, 由于ribbon的默认负载机制是轮询 如果一个服务下线，eureka并不会马上清除信息，不像zookeeper那样基于watcher可以实时监控下线 所以在e
进程间通信（Interprocess communication，简称IPC）就是让程序员能够协调不同的进程，使之能在一个操作系统里同时运行，并相互传递、交换信息。
本次设计主要介绍异步FIFO中读写指针和格雷码的原理及其实现，最后会有代码和仿真文件
今天跟大家介绍一篇YOLO风格浓郁的论文，来自慕尼黑工业大学的学者受人类视觉的启发，提出一种快速实时的视频动作定位方法You Only Watch Once（YOWO），达到了目前最好的效果，而且代码将开源。
今天跟大家介绍一篇YOLO风格浓郁的论文，来自慕尼黑工业大学的学者受人类视觉的启发，提出一种快速实时的视频动作定位方法 You Only Watch Once（YOWO），达到了目前最好的效果，而且代码将开源。
近期，上海交通大学卢策吾团队在《自然 - 机器智能》子刊上发表了关于高维度视觉序列理解的研究成果《Complex sequential understanding through the awareness of spatial and temporal concepts》。
美团到店推荐广告团队在图神经网络的长期落地实践中，思考分析了场景的特点与挑战，针对性地进行了模型设计，并通过大规模训练工具及线上部署优化多次成功落地，带来了线上收入提升。本文主要介绍了大规模图召回技术在美团到店广告场景下的实践经验，包括模型设计思路、模型迭代历程、大规模训练工具以及线上部署性能优化等，希望为从事相关工作的读者带来一些启发。
FIFO是英文First In First Out 的缩写，是一种先进先出的数据缓存器，他与普通存储器的区别是没有外部读写地址线，这样使用起来非常简单，但缺点就是只能顺序写入数据，顺序的读出数据， 其数据地址由内部读写指针自动加1完成，不能像普通存储器那样可以由地址线决定读取或写入某个指定的地址。
第一篇CVPR2018 [1]：先对每帧的深度特征进行空间Attention，让网络自主发现对分类任务更有帮助的人体parts；然后对每Part各自进行多帧时间Attention，让网络自动评价每帧中的parts特征的质量好坏（如下图最后一行 SK，网络关注的part=黑色小包包区域，对于第1帧，全被遮挡，质量权值为0）
各位 Buffer 周末好，以下是本周「FreeBuf周报」，我们总结推荐了本周的热点资讯、安全事件、一周好文和省心工具，保证大家不错过本周的每一个重点！ 热点资讯 1. 全球经济衰退的大环境下，对网络安全岗位影响最低 网络安全认证组织(ISC)2 的一项新研究显示，网络安全专业人员可能会比其他大多数工人更好地度过经济衰退期，因为企业高管担心经济衰退可能带来网络攻击的增加，并承认很难雇用到有知识的工人。 2. Mirai 恶意软件新变种感染 Linux 设备，以期构建 DDoS 僵尸网络 一个被追
跨集群复制即CCR，是一种能够实现数据迁移、数据备份、降低访问延迟的高可用解决方案。跨集群复制采用的是一个主备的架构模型。在主集群中创建一系列leader索引，在备集群中通过主动Pull方式复制数据到follower索引中，且follower索引为只读索引。
本文约6500字，建议阅读13分钟本文主要介绍了大规模图召回技术在美团到店广告场景下的实践经验。 美团到店推荐广告团队在图神经网络的长期落地实践中，思考分析了场景的特点与挑战，针对性地进行了模型设计，并通过大规模训练工具及线上部署优化多次成功落地，带来了线上收入提升。本文主要介绍了大规模图召回技术在美团到店广告场景下的实践经验，包括模型设计思路、模型迭代历程、大规模训练工具以及线上部署性能优化等，希望为从事相关工作的读者带来一些启发。 1. 引言 2. 图神经网络简介 3. 业务场景及挑战 4. 图召回技术
FIFO有同步和异步两种，同步即读写时钟相同，同步FIFO用的少，可以作为数据缓存；异步即读写时钟不相同，异步FIFO可以 解决跨时钟域的问题，在应用时需根据实际情况考虑好fifo深度即可。 与同步FIFO相同，异步FIFO也主要由五大模块组成，不同的是，异步FIFO的读写逻辑控制还包括了格雷码转换和时钟同步部分： (1)、 FIFO写逻辑控制——产生FIFO写地址、写有效信号，同时产生FIFO写满、写错等状态信号； (2)、 FIFO读逻辑控制——产生FIFO读地址、读有效信号，同时产生FIFO读空、读错等状态信号； (3)、 时钟同步逻辑——通过两级DFF分别将写时钟域的写指针同步到读时钟域，将读时钟域的读指针同步到写时钟域； (4)、 格雷码计数器——格雷码计数器中二进制计数器的低（n-1）位可以直接作为FIFO存储单元的地址指针； (3)、 FIFO存储体（如Memory，reg等）。 其逻辑结构如下所示：
上一篇文章简要说明了映射的使用方法，这次介绍一下信号过滤。 信号过滤，在RAC中会对RACSignal信号发送的信息进行过滤，只有符合判断要求的信号才能被订阅到。 信号过滤有以下几种方法：filter、ignore、ignoreValue、distinctUntilChanged
本文盘点所有CVPR 2020 动作识别（Action Recognition ）相关论文，该方向也常被称为视频分类（Video Classification ）。从后面的名字可以看出该任务就是对含人体动作的视频进行分类。
CVPR2018: Unsupervised Cross-dataset Person Re-identification by Transfer Learning of Spatio-tempora
各位 Buffer 周末好，以下是本周「FreeBuf周报」，我们总结推荐了本周的热点资讯、安全事件、一周好文和省心工具，保证大家不错过本周的每一个重点！ 热点资讯 1、马斯克血洗Twitter，网络安全部门集体被裁 根据Twitter新任首席信息安全官Lea Kissner发布的消息，原有的网络安全部门集体被裁撤。 2、头铁！医疗保险巨头拒绝向黑客支付赎金 澳大利亚最大的医疗保险公司 Medibank 明确表示，不会向对其发动网络攻击并窃取内部数据的犯罪分子支付赎金。 3、将机密藏在三明治
在Linux中， 标准输入 是标准输入流，这接受文本作为其输入，我们看到的stdin就是标准输入流之意（也称为输入重定向）。从命令到shell的文本输出是通过 标准输出 （标准输出）流，stdout就是标准输出流之意（也称为输出重定向），来自命令的错误消息通过发送 标准错误 （标准错误）流，比如stderr就是标准错误流之意（也称为错误重定向）。
在 openwrt 上碰到了一个偶现的 reboot 失效问题。执行 reboot 之后系统并没有重启，此时控制台还能工作。
通俗的讲，输出重定向就是把要输出的信息写入到一个文件中去，而不是将要输出的文件信息输出到控制台（显示屏）
今天看别人的博客研究了一天的异步FIFO,中遇到了很多问题。很多人可能有过这样的经历，当你研究一个东西，可能你当时很清楚你是怎么想的，但是过后就忘记了当时的思路了。因此我写博客的主要目的就是为了回头查阅方便。IC基础可能会写很多篇，本篇异步FIFO就是此系列的第一篇。
今天总结了一些关于「卷积神经网络」的经典论文分享给大家，希望可以给大家发论文提供一些灵感。
前言：在看完上一篇博客，Linux基本指令才了解一点点，现在让我们更深入了解一下其他的指令
我们在分析mybatis执行sql的时候，最终定位到数据库连接池上。当时分析到mybatis通过数据库连接池获取到链接，然后通过连接执行sql。
2月18日，自然资源部办公厅发布关于印发《智慧城市时空大数据平台建设技术大纲（2019版）》我们先来回顾下之前国家对于智慧城市建设的指导性纲要文件：
2022年10月6日，德睿智药与西湖大学、厦门大学科研团队共同开发的首个基于蛋白质动态信息的预训练模型ProtMD，发表于顶级期刊Advanced Science（Impact Factor=17.5）。
谈到视频理解，不得不给大家介绍一下新鲜出炉的视频理解技术之一：TSM（Temporal Shift Module）。TSM是由MIT和IBM Watson AI Lab的Ji Lin，Chuang Gan和SongHan等人提出的通过时间位移模拟3D建模达到效果和性能的平衡，提高视频理解能力的模块。
最近，中国香港科技大学、上海AI Lab等多个组织联合发布了一篇时间序列无监督预训练的文章，相比原来的TS2Vec等时间序列表示学习工作，核心在于提出了将空间信息融入到预训练阶段，即在预训练阶段考虑各个序列之间的关系。因此，本文提出的方法也更适合作为时空预测领域的预训练模型。下面为大家详细介绍一下这篇文章。
百度视觉技术部联合PaddlePaddle团队近期开源了用于视频分类的StNet框架。StNet框架为ActivityNetKinetics Challenge 2018中夺冠的网络框架。本次开源了基于ResNet50实现的StNet模型。该模型提出“super-image"的概念，在super-image上进行2D卷积，建模视频中局部时空相关性。另外通过temporal modeling block建模视频的全局时空依赖，最后用一个temporalXception block对抽取的特征序列进行长时序建模。该框架在动作识别方面优于一些最先进的方法，可以在识别精度和模型复杂性之间取得令人满意的平衡。
FordGoBike是湾区的共享单车项目，本数据集包含该项目的单车行程和基本用户信息，可用于分析用户特点以及共享单车行程的时空信息。
本文由网易互娱计费数据中心实时业务负责人林佳老师分享，主要介绍网易数据中心在处理实时业务时为什么选择 Flink 和 TiDB，以及两者的结合应用情况。
本文结合笔者在7次Kaggle/KDD Cup中的冠军经验，围绕多领域建模优化、AutoML技术框架以及面对新问题如何分析建模等三个方面进行了介绍。希望能够帮更多同学了解比赛中通用的高效建模方法与问题理解思路。
本文是区块链浏览器系列的第三篇，本文介绍区块链浏览器的主体部分，即区块数据的解析。
11月10日，腾讯WeMap发布会在京举行，以“探新境、知未解、创未来”为主题，重磅发布腾讯地图产业版（WeMap），打造腾讯面向智慧产业的时空数字底座。 腾讯副总裁钟翔平表示，产业互联网与未来城市的融合，正在持续加速，对时空数据的应用，提出了新需求，地理信息产业也迎来了新机遇、新挑战，“产业互联网地图时代”正在开启。 未来城市和产业数字化将由数据驱动，需要建立一个数字底座，来连接物理世界和数字空间，其中地图就成为了二者之间的桥梁。特别是在新基建的浪潮下，新一代数字地图将成为未来城市和产业的核心数字基础
作为一名合格的 Linux 运维工程师，一定要有一套清晰、明确的解决故障思路，当问题出现时，才能迅速定位、解决问题，这里给出一个处理问题的一般思路：
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