vj服务器_服务器服务器_云服务器服务器 - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

人脸检测发展：从VJ到深度学习（上）

本文分上下两篇，上篇主要介绍人脸检测的基本流程，以及传统的VJ人脸检测器及其改进，下篇介绍基于深度网络的检测器，以及对目前人脸检测技术发展的思考与讨论。...为了纪念这一工作，人们将这个人脸检测器用两位科研工作者的名字命名，称之为Viola-Jones人脸检测器，或者简称为VJ人脸检测器。...从这样的想法出发，VJ人脸检测器采用了一种级联结构来达到逐步降低输入规模的目的。 ?...VJ人脸检测器通过积分图、AdaBoost方法和级联结构取得的巨大成功对后续的人脸检测技术研究产生了深远的影响，大量的科研工作者开始基于VJ人脸检测器进行改进，这些改进也分别覆盖了VJ人脸检测器的三个关键要素...VJ人脸检测器中，相级联的多个分类器在学习的过程中并不会产生直接的联系，其关联仅体现在训练样例上：后一级分类器的训练样例一定要先通过前一级分类器。

1.6K7 0

走近人脸检测：从 VJ 到深度学习（上）

本文分上下两篇，上篇主要介绍人脸检测的基本流程，以及传统的VJ人脸检测器及其改进，下篇介绍基于深度网络的检测器，以及对目前人脸检测技术发展的思考与讨论。...为了纪念这一工作，人们将这个人脸检测器用两位科研工作者的名字命名，称之为Viola-Jones人脸检测器，或者简称为VJ人脸检测器。...从这样的想法出发，VJ人脸检测器采用了一种级联结构来达到逐步降低输入规模的目的。 ?...VJ人脸检测器通过积分图、AdaBoost方法和级联结构取得的巨大成功对后续的人脸检测技术研究产生了深远的影响，大量的科研工作者开始基于VJ人脸检测器进行改进，这些改进也分别覆盖了VJ人脸检测器的三个关键要素...VJ人脸检测器中，相级联的多个分类器在学习的过程中并不会产生直接的联系，其关联仅体现在训练样例上：后一级分类器的训练样例一定要先通过前一级分类器。

7026 0

您找到你想要的搜索结果了吗？

是的

没有找到

走近人脸检测：从VJ到深度学习（下）

从某种意义上讲，VJ 人脸检测器中多个分类器相级联，每一级分类器都在为接下来的一级分类器提名候选窗口，但是这和 R-CNN 所采用的生成候选窗口的方式有一个重要的区别：实际上所有的窗口仍然都被检查了一遍...第一步加速是采用了类似于 VJ 人脸检测器中积分图的策略,积分图是对应整张输入图像计算的，它就像一张表,在提取单个窗口的特征时，直接通过查表来获取所需要的数据，然后进行简单的计算即可，在R-CNN中每个候选窗口都需要单独通过...传统人脸检测技术和 CNN 的结合 VJ人脸检测器自提出以来，启发和影响了后续的大量工作，所引入的积分图、AdaBoost方法、级联结构等至今仍在各种各样的检测器中以不同的形式被使用。...Cascade CNN可以认为是传统技术和深度网络相结合的一个代表，和VJ人脸检测器一样，其包含了多个分类器，这些分类器采用级联结构进行组织，然而不同的地方在于，Cascade CNN采用CNN作为每一级的分类器...后记本文从人脸检测任务本身开始，介绍了人脸检测的一般流程，然后分别介绍了三类不同的人脸检测方法：以VJ人脸检测器为代表的传统方法，基于深度网络的现代方法，以及将传统的人脸检测技术和深度网络相结合的方法

8978 0

利用雅虎小型企业服务平台的目录遍历漏洞查看客户的信用卡信息

id=ID"是一样的）那么接下来，我们就可以向服务器发送一些数据并尝试让系统做一些它本不该做的事情了。...思考片刻之后，我认为服务器很可能使用了某种字符串识别信息（例如账号ID或电子邮箱）来给用户创建专门的文件夹，之后再通过索引来从中获取用户的文件。...为什么上面的邮件地址结尾有一个“#vj”呢？说实话，我自己也不清楚…我只知道这里有这样一个字符。不过需要注意的是，这个节点是不可利用的。...但是，当我们使用这个邮件地址（末尾跟加上“#vj”，URL编码后为“%23vj”）来访问我的个人文件时，竟然成功了！....%2fsamwcurry@gmail.com%23vj%2finvoices%2fINV08179455/pdf 仔细分析下来，大致的情况应该是这样： - samwcurry@gmail.com#vj

8857 0

弗洛伊德(Floyd)算法

(-1)将vi到vj的最短的路径长度初始化为g.arcs[i][j].adj，进行如下n次比较和修正： (0)在vi与vj间加入顶点v0，比较（vi, v0, vj ）和(vi, vj)的路径的长度...(1)在vi与vj间加入顶点v1，得（vi,…， v1 ）和(v1,…， vj)，其中（vi,…, v1）是vi到v1间中间顶点编号不大于0的最短路径，(v1,…, vj)是v1到vj的且中间顶点编号不大于...将（vi,…, v1,…, vj ）与上一步已求出的vi到vj中间顶点号不大于0的最短路径比较，取其中较短的路径作为vi到vj的中间顶点号不大于1的最短路径。...(2)在vi与vj间加入顶点v2，得（vi,…,v2）和(v2,…, vj )，其中（vi,…,v2）是vi到v2 的中间顶点号不大于1的最短路径，(v2,…, vj) 是v2到vj的中间顶点号不大于1...将（vi,…,v2,…,vj）与上一步已求出的vi到vj中间顶点号不大于1的最短路径比较，取其中较短的路径作为vi到vj的中间顶点号不大于2的最短路径。

8058 0

论文阅读——YouTube的视频推荐系统

3、相似性的计算计算的方法： r(vi,vj)=cijf(vi,vj)r(vi,vj)=cijf(vi,vj) r\left ( v_i,v_j \right )=\frac{c_{ij}}{f\left...( v_i,v_j \right )} 其中，f(vi,vj)f(vi,vj)f\left ( v_i,v_j \right )称为正则化函数，通常可以取为：f(vi,vj)=vi⋅vjf(vi,vj...计算出所有的与视频viviv_i相似的视频，根据相似性的值r(vi,vj)r(vi,vj)r\left ( v_i,v_j \right )从候选集RiRiR_i中找到Top-N的相似视频。...由(vi,vj)(vi,vj)\left ( v_i,v_j \right )可以表示成一个有向图，其中，权重为r(vi,vj)r(vi,vj)r\left ( v_i,v_j \right )，如下所示

8714 0

论文阅读——YouTube的视频推荐系统

3、相似性的计算计算的方法： r(vi,vj)=cijf(vi,vj)r(vi,vj)=cijf(vi,vj) r\left ( v_i,v_j \right )=\frac{c_{ij}}{f\left...( v_i,v_j \right )} 其中，f(vi,vj)f(vi,vj)f\left ( v_i,v_j \right )称为正则化函数，通常可以取为：f(vi,vj)=vi⋅vjf(vi,vj...计算出所有的与视频viviv_i相似的视频，根据相似性的值r(vi,vj)r(vi,vj)r\left ( v_i,v_j \right )从候选集RiRiR_i中找到Top-N的相似视频。...由(vi,vj)(vi,vj)\left ( v_i,v_j \right )可以表示成一个有向图，其中，权重为r(vi,vj)r(vi,vj)r\left ( v_i,v_j \right )，如下所示

1.2K3 0

乱序+移位加密24位bmp格式图片 scala实现

vi += 1 vj = 0 } if(Q(j) % 2 == 0){ encry_red(vi)(vj) = red(k)(Q(j)) encry_green...(vi)(vj) = green(k)(Q(j)) encry_blue(vi)(vj) = blue(k)(Q(j)) }else{ encry_red(vi)(vj) = red...(R - 1 - k)(Q(j)) encry_green(vi)(vj) = green(R - 1 - k)(Q(j)) encry_blue(vi)(vj) = blue(R - ...(vi)(vj) decry_blue(k)(keys(j)) = blue(vi)(vj) }else{ decry_red...decry_blue(R - 1 - k)(keys(j)) = blue(vi)(vj) } vj += 1 }

1.6K2 0

最少转机问题

MAX]; public: //v[]数组存放用户输入的一维数组的顶点数据，n表示顶点个数，e是边的个数 Graph(DataType v[], int n, int e,int VI[],int VJ...//BFS----广度优先遍历 int BFS(); }; //有参构造函数的实现 Graph::Graph(DataType v[], int n, int e,int VI[],int VJ...for (int i = 0; i < MAX; i++) visit[i] = 0;//一开始所有节点都处于未被访问的状态 //由用户来决定，哪两个顶点之间存在边 int vi=0, vj...=0; for (int i = 0; i < arcNum; i++) { //两个顶点之间的边关系 int vi = VI[i]; int vj = VJ[i]; cout " << vj << endl; //这是无向图的边初始化标志 arc[vi][vj] = 1;//有边的标志 arc[vj][vi] = 1; } } //BFS

3982 0

数据结构与算法－图

弧：有向图中，顶点 Vi 到顶点 Vj 的边，记作，Vj为弧头箭头端；Vi弧尾无箭头端。 3. 完全图 (1). 无向完全图：边数=n*(n-1)/2的无向图，其中n为顶点数。...邻接：若 (Vi ,Vj ) 属于 E(G)，则称Vi和Vj互为邻接点。若弧属于E(G)，则称Vj是Vi的邻接点。邻接代表的是顶点之间的关系。 7....关联：若(Vi ,Vj ) 属于 E(G)，则称边(Vi ,Vj )关联于顶点Vi和Vj 。关联代表的是边与顶点间的关系。 8. 度 (1)....连通：无向图中，若从顶点Vi到Vj顶点有路径，则称Vi和Vj是连通的。 15. 连通图和连通分量 ? 16. 生成树：含有该连通图的全部顶点的一个极小连通子图。

5424 0

5.4.4 关键路径

ve(源点)=0 ve(k)=MAX{ve(j)+Weight(vj,vk)}，Weight(vj,vk)表示上的权值注意：在计算ve(k)时，是按从前往后的顺序来计算的。...vl(汇点)=ve(汇点) vl(j)=Min{vl(k)-Weight(vj，vk)}，Weight(vj,vk)表示上的权值注意：在计算vl(k)时，是按从后往前的顺序来计算的。...如果边表示活动ai，则有e(i)=ve(k) 4.活动ai的最迟开始时间它是指该活动的终点所表示的事件最迟发生时间与该活动所需的时间之差。...如果边表示活动ai，则有l(i)=vl(j)-Weight(vk,vj). 5.一个活动ai的最迟开始时间l(i)和其最早开始时间e(i)的差额d(i)=l(i)-e(i) 它是指活动完成的时间余量

4921 0

GloVe模型_nerlove模型

设用词向量 v i v_{i} vi、 v j v_{j} vj、 v k v_{k} vk计算 r a t i o i , j , k ratio_{i,j,k} ratioi,j,k的函数为...g ( v i , v j , v k ) g(v_{i},v_{j},v_{k}) g(vi,vj,vk)（我们先不去管具体的函数形式），那么应该有： P i , k P j , k = r...，那 g ( v i , v j , v k ) g(v_{i},v_{j},v_{k}) g(vi,vj,vk)中大概要有这么一项吧： v i − v j v_{i}-v_{j} vi−vj...，那內积应该是合理的选择，于是应该有这么一项吧： ( v i − v j ) T v k (v_{i}-v_{j})^Tv_{k} (vi−vj)Tvk。...((vi−vj)Tvk)；最关键的第3步，为什么套了一层exp()？

4851 0

Dijkstra算法和Floyed算法「建议收藏」

（-1）将vi到vj 的最短的路径长度初始化为(vi,vj)，然后进行如下n次比较和修正：（0）在vi、vj间加入顶点v0，比较（vi, v0, vj）和(vi, vj)的路径的长度，取其中较短的路径作为...（1）在vi、vj间加入顶点v1，得（vi, …，v1）和(v1, …，vj)，其中：（vi, …, v1）是vi到v1 的且中间顶点号不大于0的最短路径， (v1, …, vj) 是v1到...将（vi, …, v1, …, vj）与上一步已求出的且vi到vj 中间顶点号不大于0的最短路径比较，取其中较短的路径作为vi到vj 的且中间顶点号不大于1的最短路径。...（2）在vi、vj间加入顶点v2，得（vi, …, v2）和(v2, …, vj)，其中：（vi, …, v2）是vi到v2 的且中间顶点号不大于1的最短路径， (v2, …, vj) 是v2...将（vi, …, v2, …, vj）与上一步已求出的且vi到vj 中间顶点号不大于1的最短路径比较，取其中较短的路径作为vi到vj 的且中间顶点号不大于2的最短路径。

3651 0

图的定义与术语的详细总结

各种图的定义 2.1 无向边：顶点vi 到vj 之间的边没有方向，则这条边为无向边，用无序偶对（vi，vj）来表示。...2.3 有向边：从顶点vi到vj 的边有方向，则称这条为有向边，也·称为弧。用有序偶来表示，vi称为弧尾（tail），vj称为弧头（head）。...如果图中任意两个顶点vi,vj 属于E，vi和vj都是连通的。则称图G是连通图。...连通分量强调： 1.是子图 2.子图要是连通的 3.连通子图有极大顶点数 4.具有极大顶点数的连通子图包含依附于这些顶点的所有边 4.3 强连通图在有向图G中，如果对于每一对vi，vj属于...V，vi不等于vj，从vi到vj和从vj到vi都存在路径，则G是强连通图.

1985 0

AOV网与拓扑排序

adjlist[i].data = v[i]; adjlist[i].firstedge = NULL; adjlist[i].in = 0; } //建立边的关系 int vi, vj...; for (int i = 0; i < arcNum; i++) { cin >> vi >> vj; EdgeNode* s = new EdgeNode; s->agjvex =...vj; //头插法 s->next = adjlist[vi].firstedge; adjlist[vi].firstedge = s; } //计算每个顶点的入度 for (int...s.empty()) { //3.1 Vj=退出栈顶的元素，输出Vj,累加器加1 VertexNode Vj = s.top(); s.pop(); cout << Vj.data...<< " "; count++; //3.2 将顶点Vj的各个邻接点的入度减一 EdgeNode* move = Vj.firstedge; while (move) {

3442 0

深入解析最短路径算法

；如果vi和vj不连通，即这条边不存在，那么将WeiArcs[i][j]置为∞。...第三步：选择一顶点vj,使得vj就是当前求得的一条从顶点v出发的最短路径的终点。此时令S = S ∪ {vj}。...和vj不连通，即这条边不存在，那么将WeiArcs[i][j]置为∞。...要求：求节点vi到节点vj的最短路径。设D(i,j,k)为从节点vi到节点vj的以vk（vk∈(0,1,…k)）节点为中间节点的最短路径的长度。...例如：从vi到vj这条路径上经过节点vm和节点vk，那么可表示为：vi–>vm–>vk–>vj。

5891 0

HanLP 关键词提取算法分析详解

∈Out(Vj)wjk。...In('理')={'确实'，'说'} 当VjVj为'确实'时，Out(Vj)Out(Vj)为{'说'，'理'}，因此：ΣVk∈Out(Vj)wjk=2ΣVk∈Out(Vj)wjk=2。...根据上面的1、2中的步骤，for (String element : value)就相当于：ΣVj∈In(Vi)ΣVj∈In(Vi)，因为每次都把计算好的结果再put回HashMap m中。...for (String element : value) { 这样，就实现了论文中公式： WS(vi)=(1−d)+d∗ΣVj∈In(Vi)wjiΣVk∈Out(Vj)wjk∗WS(Vj) WS(vi)...=(1−d)+d∗ΣVj∈In(Vi)wjiΣVk∈Out(Vj)wjk∗WS(Vj) 而最终提取出来的关键词是： [理, 确实, 说] 上面只是用 ”他说的确实在理“ 这句话演示了TextRank算法的具体细节

8717 0

重磅！！|“自然语言处理(NLP)系列教程06”之 Glove模型详解

vi,vj是单词i和单词j的词向量，bi，bj是两个标量（主要用于偏差项），f是权重函数，N是词汇表的大小（共现矩阵维度为N*N）。可以看出Glove模型并没有使用神经网络的方法。...那么假设用向量vi,vj,vk计算ration的函数为g(vi,vj,vk)(这里先不管具体的函数形式)，那么应该有： ? 即： ? 上面两者应该尽可能的接近。...那么我们仔细思考了g(vi,vj,vk),它可能会帮上忙。这里作者的主要猜想是这样的：要考虑单词i和单词j之间的关系，那g(vi,vj,vk)中大概会有这么一项：vi-vj。...（在线性空间中考察两个向量的近似性，不失线性地考察，那么vi-vj大概是个合理的选择）。...ratio是个标量，那么g(vi,vj,vk)最应该也是一个标量，虽然其输入都是向量，那么内积应该是个合理的选择，于是应该有这么一项： ? 然后作者又在 ?

1.5K1 0

数据结构第六章图

邻接、依附无向图中，对于任意两个顶点vi和顶点vj，若存在边(vi，vj)，则称顶点vi和顶点vj互为邻接点，同时称边(vi，vj)依附于顶点vi和顶点vj。...有向图中，对于任意两个顶点vi和顶点vj，若存在弧，则称顶点vi邻接到顶点vj，顶点vj邻接自顶点vi，同时称弧依附于顶点vi和顶点vj 。...（-1）将vi到vj 的最短的路径长度初始化为(vi,vj)，然后进行如下n次比较和修正：（0）在vi、vj间加入顶点v0，比较（vi, v0, vj）和(vi, vj)的路径的长度，取其中较短的路径作为...（1）在vi、vj间加入顶点v1，得（vi, …，v1）和(v1, …，vj)，其中：（vi, …, v1）是vi到v1 的且中间顶点号不大于0的最短路径，(v1, …, vj) 是v1到vj 的且中间顶点号不大于...（2）在vi、vj间加入顶点v2，得（vi, …, v2）和(v2, …, vj)，其中：（vi, …, v2）是vi到v2 的且中间顶点号不大于1的最短路径，(v2, …, vj) 是v2到vj 的且中间顶点号不大于

3862 0

数据挖掘十大经典算法(9) 朴素贝叶斯分类器 Naive Bayes

朴素贝叶斯模型：　　—- 　　Vmap=arg max P( Vj | a1,a2…an) 　　Vj属于V集合　　当中Vmap是给定一个example,得到的最可能的目标值. 　　...可得到 Vmap= arg max P(a1,a2…an | Vj ) P( Vj ) / P (a1,a2…an) 　　又由于朴素贝叶斯分类器默认a1…an他们互相独立的. 　　...[由于全部的概率都要除同一个东西之后再比較大小,最后结果也似乎影响不大] 　　可得到Vmap= arg max P(a1,a2…an | Vj ) P( Vj ) 　　然后　　”朴素贝叶斯分类器基于一个简单的假定...观察到联合的a1,a2…an的概率正好是对每一个单独属性的概率乘积： P(a1,a2…an | Vj ) = Π i P( ai| Vj ) 　　…. 　　...朴素贝叶斯分类器：Vnb =arg max P( Vj ) Π i P ( ai | Vj ) 　　” 　　Vnb = arg max P ( Vj ) 　　此处Vj ( yes | no )，相应天气的样例

3352 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭