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VOS中各种错误代码原因解析

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...

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VOS: Learning What You Dont Know by Virtual Outlier Synthesis

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。

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DAOS引擎启动流程-源码分析_模块初始化_如VOS等

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

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DAOS-VOS版本化对象存储-NVME调度-轮询-水位线等流程分析

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

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激光修整工艺如何提高 OP 性能？（以双极性和 CMOS 为例）

Ros1 / Ros2（红圈）：输入晶体管旁边那对小电阻，就是专门用来修整 Vos 和温漂的“调节旋钮”。就是这里了 Vos 是怎么来的？...这些差异就会表现成一个等效的输入失调电压 Vos。怎么用电阻修 Vos + 温漂？...这就是 PPT 上一句话： “针对双极性的 Vos 和 Vos 温漂对这些电阻器进行修整”。...这就是图上那句： “针对 CMOS 的 Vos 和 Vos 温漂对这些电阻器进行修整”，并画了好几个红圈，说明修整对象不只一处。...CMOS 输入运放：前端是 MOS 差分对，Vth、µ 的温度特性导致 Vos(T) 曲线有明显非线性；为了同时控制室温 Vos 和 Vos 温漂，需要对多处电阻（输入级、电流镜、负载）进行联合修整

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Mysql备份时报错：mysqldump: Got error: 1016: Cant open file: **.fr..

/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 | ...

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计算 OP 中失调电压带来的误差

运放内部用一个小电压源表示输入失调电压 Vos = 0.1 mV，串在 + 端。...同相放大器的理想增益公式：没有 Vos 时的理想输出输入 Vin = 1 mV：加上 Vos 以后，实际被放大的“输入” Vos 可以等效为：运放在 + 端上多加了 0.1 mV 的假信号，所以电路...所以结论就是：在增益 = 100 的电路中，0.1 mV 的 Vos 被放大成 10 mV 的输出误差，相对于理想 100 mV，刚好是 10% 误差。...再压一句公式总结：输出误差只要闭环增益很大，哪怕几十微伏的 Vos，最后也可能变成非常可观的百分比误差。所以这点就是我们日常看运放的一个重要的参数，不起眼的值也能影响我们的结果。

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OP 中令人讨厌的温漂参数

公式：Vos = Vos_room + Vos_drift · (T − 25℃) 红框里的公式：含义：：在 25℃ 时测得的失调电压（这里取 300 µV 作为例子）：失调电压的温度系数（这里是...因为温漂可能是正的也可能是负的（实际芯片有分布），所以画了两种极端情况： +3.5 µV/℃（随温度升高，Vos 变大） −3.5 µV/℃（随温度升高，Vos 变小）表格里的数字是怎么算出来的？...两列代表：在 datasheet 允许的“±3.5µV/℃”范围内，最小 / 最大可能的 Vos 曲线。实际芯片的 Vos(T) 会落在这两条“上下包络”之间。放到放大电路里意味着什么？...Vos(T) 曲线：输入失调电压随温度的两种极端蓝线：**+3.5 µV/°C** 橙线：−3.5 µV/°C 可以看到：在 25℃：两条线都交在 300 µV —— 这是“室温初始 Vos”。...(T) for +TC and -TC Vos_plus = Vos_25 + TC * (T - 25) Vos_minus = Vos_25 - TC * (T - 25) # Output offsets

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Centos 6.8下修改SSH服务默认端口，看这一篇就够了

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

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ICLR 2022：AI如何识别“没见过的东西”？

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。

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为复杂场景而生，NTU、字节等开源大型视频目标分割数据集MOSE

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。

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第三届大型VOS挑战赛中排名第一！AOT将实例与Transformer相关联来同时统一匹配和解码多个实例

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。

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CVPR竞赛冠军方案：复杂场景下的视频对象分割

然而，当前的VOS方法面临许多挑战，如目标外观的显著变化、遮挡以及由于类似对象和背景杂乱导致的身份混淆，尤其在处理长视频和复杂真实环境视频时，这些问题更加突出。...为了应对这些挑战，团队提出了一种新的VOS框架，通过学习语义先验和辨别性查询表示来提升性能，如图1所示。...图1 整体框架由于VOS任务涉及的是没有类别标签的通用对象，从VOS数据集中直接学习语义表示具有一定挑战性。...报告中作者团队使用交叉注意力机制来进行VOS的语义先验和空间依赖关系学习。这一设计不仅能够捕捉目标的细节信息，还能有效处理目标外观随时间变化的问题。...实验结果表明，该方法在处理目标外观变化、遮挡和ID混淆等问题上表现出色，完成了在复杂场景下实现高精度目标跟踪和分割的任务，显著提升了VOS在真实世界应用中的效果。更详细的论文正在评阅中。

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【视频目标分割】开源 | 利用循环机制提高半监督视频目标分割质量，提高VOS系统的鲁棒性

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

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CVPR 2020 论文大盘点-全景分割与视频目标分割篇

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

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springMVC系列（八）——springMVC参数接收详解

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() */

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TI老片TLC2652-高精度斩波稳定型运算放大器

(µV)': 3.0, 'TC Vos (µV/°C)': 0.03, 'Noise @10Hz (nV/√Hz)': 140, 'Noise 0.01–10Hz (µVp-p...(µV)': 1.0, 'TC Vos (µV/°C)': 0.005, 'Noise @10Hz (nV/√Hz)': 94, 'Noise 0.01–10Hz (µVp-p...(µV)': 1.0, 'TC Vos (µV/°C)': 0.005, 'Noise @10Hz (nV/√Hz)': 94, 'Noise 0.01–10Hz (µVp-p...(µV)': 1.0, 'TC Vos (µV/°C)': 0.005, 'Noise @10Hz (nV/√Hz)': 94, 'Noise 0.01–10Hz (µVp-p...(µV)', 'TC Vos (µV/°C)', 'Noise @10Hz (nV/√Hz)', 'Noise 0.01–10Hz (µVp-p)', 'IDD (mA)']:

3711 0

视频分割技术：方法、挑战与应用

因此，下一节将简要探讨当前行业中使用的VOS技术。无监督VOS方法顾名思义，无监督VOS方法依赖于在没有任何标注数据的情况下分割视频中的物体。...半监督VOS方法半监督VOS技术在第一帧或关键帧中被输入一个初始物体掩码，然后模型自动学习在剩余帧中分割该物体。半监督技术结合了监督和无监督技术的优点，以达到更高的准确性和效率。...交互式VOS方法SVOS模型设计为一旦目标被识别就自动运行，而交互式VOS系统在整个分析过程中结合了用户指导。交互式VOS结合了图分区、活动轮廓和CNN的技术，以提高准确性和用户控制。...视频分割的未来视频分割技术及其性能将在未来不断发展，以下是该领域的一些新兴趋势：同步VOS和VOT预测：最近的端到端方法侧重于在VOS和VOT过程中预测高度准确的像素级物体掩码，同时识别物体的边界框位置...细粒度VOS和VOT：高清视频的发展需要细化和增强跟踪与分割过程，以针对多样化背景中的微小、细粒度物体。

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Linux kernel 内核升级与降级实战

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

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CVPR`22丨特斯联AI提出：基于语义对齐多级表征学习的指定视频目标分割

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。

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VOS中各种错误代码原因解析

VOS: Learning What You Dont Know by Virtual Outlier Synthesis

DAOS引擎启动流程-源码分析_模块初始化_如VOS等

DAOS-VOS版本化对象存储-NVME调度-轮询-水位线等流程分析

激光修整工艺如何提高 OP 性能？（以双极性和 CMOS 为例）

Mysql备份时报错：mysqldump: Got error: 1016: Cant open file: **.fr..

计算 OP 中失调电压带来的误差

OP 中令人讨厌的温漂参数

Centos 6.8下修改SSH服务默认端口，看这一篇就够了

ICLR 2022：AI如何识别“没见过的东西”？

为复杂场景而生，NTU、字节等开源大型视频目标分割数据集MOSE

第三届大型VOS挑战赛中排名第一！AOT将实例与Transformer相关联来同时统一匹配和解码多个实例

CVPR竞赛冠军方案：复杂场景下的视频对象分割

【视频目标分割】开源 | 利用循环机制提高半监督视频目标分割质量，提高VOS系统的鲁棒性

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