排查问题 编码 编号 问题原因 PW_SQL_FAIL 10000 数据库出错 PW_UNSUPPORT_SOFTPHONE 10001 不支持SOFTPHON...
论文信息 标题：VOS: Learning What You Don't Know by Virtual Outlier Synthesis 作者：Xuefeng Du, Zhaoning Wang,...本文提出了一种新的未知感知学习框架VOS (Virtual Outlier Synthesis)，该框架优化了ID任务和OOD检测性能的双重目标。...简而言之，VOS由三部分组成，用于解决异常点综合和有效的模型正则化问题。为了综合异常值，我们估计了特征空间中的类条件分布，并从ID类的低似然区域中采样异常值。...结论 在本文中，提出了vos，一个新的未知感知的OOD检测训练框架。与需要真实离群数据的方法不同，vos在训练过程中从类条件分布的低似然区域采样虚拟离群数据，自适应地合成离群数据。...VOS是有效的，适用于目标检测和分类任务。希望该工作能够启发未来在现实环境中对未知感知深度学习的研究。
db_open_create mkdir(vdb->db_path, 0777) vos_pool_create vos_pool_open vos_cont_create...-> vos_srv_module vos_mod_init vos初始化 vos_pool_settings_init vos池初始化设置 pmemobj_ctl_set(NULL, "heap.arenas_assignment_type..., VOS_BTR_AKEY, VOS_BTR_SINGV, vos_dkey, vos_akey, singv vos_ilog_init 初始化全局化身日志 ilog_init d_getenv_int...vos_db vos_db_init vos初始化 元数据初始化 vos_db_init_ex(db_path, NULL, false, false) memset(&vos_db, 0,...vos_dedup_verify_fini vos_ts_set_add vos_tx_begin vos_dtx_commit_internal
术语/名词解释/短语 EN CN DETAIL DF: Durable format 持久格式 如VOS池: struct vos_pool_df Extent 范围,区段 DAV DAOS内部针对VOS...EIO (Extent I/O) -> BIO (Blob I/O) BIO/VOS相关数据结构 VEA相关数据结构 创建VOS池参考流程 ----- vos ----- tgt_vos_create_one...path_gen /mnt/daos/93c634a2-d122-4914-b4b3-5ba76c696f68/vos-0 创建vos目录 vos_pool_create 创建vos池...-> vos_obj_fetch_ex vos_fetch_begin vos_ioc_create vos_dth_set...(&umem, vos_txd_get(flags & VOS_POF_SYSDB), &pool_df->pd_vea_df,VOS_BLK_SZ, VOS_BLOB_HDR_BLKS, nvme_sz
/vos/e_syslog_20200405.frm' (errno: 24) when using LOCK TABLES 分析问题： mysqldump：获取错误：1016：无法打开文件：‘/vos...方法一： 添加 --lock-tables=false参数 [root@vos~]# mysqldump -uroot -p123456 --lock-tables=false vos > test.sql...~]# vim /etc/my.cnf //打开my.cnf添加以下配置 [mysqld] ... open_files_limit=65535 [root@vos]# systemctl...0 | 0 | | vos | e_cdr_20200125 | 0 | 0 | | vos | e_payhistory...0 | | vos | e_cdr_20200402 | 0 | 0 | ...
行早 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 这回域外物体检测方向出了一个新模型VOS，合作团队来自威斯康星大学麦迪逊分校，论文已收录到ICLR 2022中。...VOS如何检测域外物体 在理解VOS之前，不得不提一下域外物体检测困难的原因。 其实也很好理解，毕竟神经网络只是学习训练和测试时的数据，遇到没见过的东西时自然不认识。...VOS想到的办法是，给模型模拟一个域外物体用来学习。 例如下图中的检测情况，其中三团灰点是我们的目标。在没有模拟域外物体时（左），模型只能在大范围内圈住目标。...再和许多其他域外物体检测方法做一下比较，就可以看出VOS的优势。 各项指标中箭头向下代表该项数据越小越好，反之代表该项越大越好。...与现有的其他方法相比，也展现出了VOS的优势。 它作为一个通用学习框架，可以适用于目标检测和图像分类两种任务。而之前的方法主要靠图像分类来驱动。 目前该模型已经在GitHub上开源。
AOT模型在第三届大型VOS挑战赛中排名第一。...AOT模型在第三届大型VOS挑战赛中排名第一。 02 方法 目前最先进的视频实例分割算法在进行分割任务时，都是将视频帧中的每个实例遍历，再将结果汇总。...训练策略 训练分为两个阶段，先在静态图像数据集生成的视频序列中进行预训练，再在YouTube-VOS与DAVIS公开视频数据集上进行训练。...实验效果 在YouTube-VOS与DAVIS测试集与验证集上均取得SOTA性能。并且大幅提升了推理阶段的FPS。 由上分割结果可以看出，AOT在对多个相似实例进行分割时效果更好。...AOT首次通过使用识别机制证明了在VOS中处理多个对象可以有效地处理单个对象。此外，还设计了一个长短期tramsformer，用于构建VOS的实例匹配和传播。
vec3 pos = ro + rd*t; vec3 uvw = pos - vos; vec3 v1 = vos + nor + dir.yzx; vec3 v2...= vos + nor - dir.yzx; vec3 v3 = vos + nor + dir.zxy; vec3 v4 = vos + nor - dir.zxy; vec3...= vos + nor - dir.yzx - dir.zxy; vec3 v8 = vos + nor + dir.yzx - dir.zxy; vec3 v9 = vos +...dir.yzx; vec3 v10 = vos - dir.yzx; vec3 v11 = vos + dir.zxy; vec3 v12 = vos - dir.zxy...; vec3 v13 = vos + dir.yzx + dir.zxy; vec3 v14 = vos - dir.yzx + dir.zxy ; vec3 v15 =
1.查看系统版本信息 [root@vos23 ~]# cat /etc/redhat-release CentOS release 6.8 (Final) 2.检查ssh是否安装 [root@vos23...3.查看ssh服务运行状态 [root@vos23 ~]# service sshd status openssh-daemon (pid 3340) 正在运行... ...服务 service sshd status //查看ssh服务状态 chkconfig sshd on/off //开机自启动ssh服务开启/关闭 5.查看ssh服务端口 [root@vos23...0 0 :::22 :::* LISTEN 1068/sshd 6.修改ssh服务端口 [root@vos23...[确定] 正在启动 sshd： [确定] 8.查看ssh服务端口 [root@vos23 ~]# netstat
因此，MOSE 可以很好地衡量 VOS 算法在复杂场景下的视频目标分割性能，并推动 VOS 在更真实场景下的应用研究。...如在最热点的 semi-supervised VOS 任务中，现有方法的 VOS 性能从 DAVIS 和 YouTube-VOS 上的 80%～90% J&F 下降到仅 40%～50% J&F。...实验结果表明，尽管很多方法已经在之前的基准测试中取得了出色的 VOS 性能，但在复杂场景下仍存在未解决的挑战，未来需要更多努力来探索这些挑战。...总结 研究者构建了一个名为 MOSE 的大规模复杂场景视频目标分割数据集，以推动 VOS 在更真实复杂场景下的应用研究。...基于提出的 MOSE 数据集，作者对现有 VOS 方法进行了基准测试并进行了全面比较。
Semi-supervised Video Object Segmentation Problem from a Cyclic Perspective 原文作者：Yuxi Li 内容提要 视频目标分割(VOS...在本文中，我们将半监督视频目标分割问题置于一个循环的工作流程中，并发现通过半监督VOS系统固有的循环特性，可以有效地解决上述问题。首先，在标准序列流中加入循环机制可以产生更一致的像素级对应表示。...我们对DAVIS16、DAVIS17和Youtube-VOS的挑战性基准进行了全面比较和详细分析，论证了循环机制有助于提高VOS分割质量，提高VOS系统的鲁棒性，并进一步对不同VOS算法的工作原理进行了定性比较和解释
vos[0].id=1&vos[1].id=2&vos[0].name=john&vos[1].name=mark&time=" + date+ "&son=Bob&son=John"); String...response= StreamUtils.inputStreamToString(is, "UTF-8"); System.out.println(response); } 参数的形式是” vos...[0].id=1&vos[1].id=2&vos[0].name=john&vos[1].name=mark”这样的形式 2.pojo类 public class ListSon { private...List son; private List vos; /* getter()、setter()、toString() */
今天的内容关注于全景分割（Panoptic Segmentation）和视频目标分割（Video Object Segmentation，VOS）。 什么是全景分割？...对视频中感兴趣的目标进行分割，给定第一帧mask的VOS称为one-shot VOS （单样本VOS），无第一帧目标mask的称为zero-shot VOS（无样本VOS）。...Zhirong Wu, Houwen Peng, Stephen Lin 单位 | 微软亚洲研究院；卡内基梅隆大学 代码 | https://github.com/microsoft/transductive-vos.pytorch...单位 | Linkoping University, Sweden；ETH Zurich, Switzerland；IIAI 代码 | https://github.com/andr345/frtm-vos...Huang, Jiarui Xu, Yu-Wing Tai, Chi-Keung Tang 单位 | 香港科技大学；腾讯 代码 | https://xuhuaking.github.io/Fast-VOS-DTTM-TAN
具有语义对齐的多级表征学习经实验验证， 效果优于其他竞争方法 团队亦分享了基于前述解决方案与两个流行的RVOS数据集进行的定量及定性对比实验，即：Refer-DAVIS17和Refer-YouTube-VOS...Refer-DAVIS验证集：在用Refer-DAVIS进行训练之前，团队在大规模的Refer-YouTube-VOS训练集中对模型进行预训练，并在Refer-DAVIS验证集中对模型进行了性能测试。...表格1.Refer-DAVIS17验证集的定量评估，含区域相似度J，边界精确度F，J&F的平均值 Refer-YouTube-VOS验证集：我们可以进一步观察新方法在Refer-YouTube-VOS验证集上的性能...Refer-YouTube-VOS验证集的定量评估，含区域相似度J，边界精确度F，J&F的平均值，和成功百分比（prec@X） 此外，论文还分享了其方法的一些典型视觉结果（如图2所示）。...Refer-DAVIS17验证集和Refer-YouTube-VOS验证集的定性结果。
void MediaRecorder::StartVideoEncodeThread(MediaRecorder *recorder) { AVOutputStream *vOs = &recorder...vOs->m_EncodeEnd) { double videoTimestamp = vOs->m_NextPts * av_q2d(vOs->m_pCodecCtx->time_base...->m_NextPts, vOs->m_pCodecCtx->time_base, aOs->m_NextPts,...人对于声音比较敏感，防止出现视频声音播放结束画面还没结束的情况 if(audioTimestamp m_EncodeEnd) vOs...->m_EncodeEnd = aOs->m_EncodeEnd; vOs->m_EncodeEnd = recorder->EncodeVideoFrame(vOs);
内核版本2.6.32-358rpm包 kernel-2.6.32-358.el6.x86_64.rpm kernel-firmware-2.6.32-358.el6.noarch.rpm [root@vos...vos3000]# uname -r //查看降级之前的系统内核版本 2.6.32-642.el6.x86_64 [root@localhost ~]# yum -y remove kernel...[root@vos vos3000]# yum -y install kernel-2.6.32-358.el6.x86_64.rpm kernel-firmware-2.6.32-358.el6.noarch.rpm...[root@localhost ~]# reboot //重启系统 [root@vos ~]# uname -r //查看降级后内核版本 2.6.32-358.el6.x86_64...[root@vos ~]# cat /proc/version Linux version 2.6.32-358.el6.x86_64 (mockbuild@c6b8.bsys.dev.centos.org
客户端只需用nfs挂载服务端的目录即可，如： mount -t nfs 192.168.1.80:/usr/local/share/tomcat/VOS/sharefolder /usr/share/tomcat.../VOS/sharefolder 或者可以在/etc/fstab中設置： 192.168.1.80:/usr/local/share/tomcat/VOS/sharefolder /usr/share/...tomcat/VOS/sharefolder nfs defaults 0 0 其中第一个sharefolder是服务器上目录，第二个目录是客户机挂载目录 [root@master ~]# yum -y
文本描述通常是基于目标的外观特征或者空间关系，RVOS任务则可以对目标所进行的动作进行描述，这要求模型有着更强的时空建模能力，且保证分割目标在所有视频帧上的一致性；与传统的视频目标分割（video object segmentation, VOS...该模型在四个RVOS数据集上（Ref-Youtube-VOS, Ref-DAVIS17, A2D-Sentences, JHMDB-Sentences) 均取得了当前最优的性能。...Demo 以下展示了模型在多个具有挑战性场景的分割效果： - Ref-DAVIS17 遮挡 姿态变化 - Ref-Youtube-VOS 精细分割 快速运动 图2 可视化效果展示 性能 本文采用不同的视觉编码器进行了广泛实验...其中，Ref-DAVIS17和JHMDB-Sentences的评估采用的分别是在Ref-Youtube-VOS和A2D-Sentences上训练好的模型，证明了方法的泛化性能。...- Ref-Youtube-VOS & Ref-DAVIS17 图3 Ref-Youtue-VOS和Ref-DAVIS17数据集性能比较 - A2D-Sentences & JHMDB-Sentences
Windows端网络配置 在这里插入图片描述 在这里插入图片描述 在这里插入图片描述 在这里插入图片描述 在这里插入图片描述 4.虚拟机中网络配置 在这里插入图片描述 [root@VOS3000...IPADDR=192.168.2.132 #设置IP地址 GATEWAY=192.168.2.1 #设置网关 DNS1=8.8.8.8 #设置DNS 在这里插入图片描述 [root@VOS3000...~]# service network restart //重启网卡 查看虚拟机IP地址 [root@VOS3000 ~]# ifconfig eth0 Link encap:Ethernet...collisions:0 txqueuelen:0 RX bytes:268 (268.0 b) TX bytes:268 (268.0 b) 5.测试外网 [root@VOS3000
论文提出的模型解决两个问题one-shot and zero-shot VOS。 one-shot VOS既普通的DAVIS任务，给定初始化帧的mask和图像序列,预测视频序列的mask。...对于zero-shot VOS任务，输入仅为RGB图像。...YouTube-VOS和DAVIS是为one-shot VOS设计，在视频序列中会出现初始化帧没有的对象且没有标注信息，给 zero-shot VOS带来很大的困难。...3、个人认为zero-shot VOS已经脱离了VOS范畴，可以视频分解为序列图形，单独在每个图像上做实体分割，在进行图像之间的匹配。 5. SiamMask 1....VOS是给定初始帧的mask，预测视频序列的mask。在VOS领域，一般基于光流法，离线训练且需要初始帧的mask真值做finetune，为了精度而降低实时性，限制了视频分割的应用范围。
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