一、简介、概述1、目标检测：目标检测（ObjectDetection）的任务是找出图像中所有感兴趣的目标（物体），确定它们的类别和位置，是计算机视觉领域的核心问题之一。

一、安全技术入侵检测系统（IntrusionDetectionSystems）：特点是不阻断任何网络访问，量化、定位来自内外网络的威胁情况，主要以提供报警和事后监督为主，提供有针对性的指导措施和安全决策依据

复杂网络的广义线性响应理论及其在微电网中可再生能源波动的应用;大脑如何从有意识转变为潜意识感知;假新闻检测的分层传播网络：调查与开发原文标题：HierarchicalPropagationNetworksforFakeNewsDetection

文章目录1.Introduction2.Experiments2.1ImplementationDetails2.2Pre-training2.3AblationExperiments2.3.1预训练数据2.3.2对RepVL-PAN的消融研究2.3.3文本编码器2.4Fine-tuningYOLO-World2.5Open-VocabularyInstanceSegmentation2.6Vis

CACDU-Net:一种新的基于双u-net的图像皮肤损伤语义分割模型摘要皮肤病变分割是皮肤病学领域的一项重要任务，它有助于早期发现和诊断皮肤病。深度学习技术在实现准确的病灶分割方面显示出巨大的潜力。在这些技术的帮助下，病灶分割过程可以自动化，从而减少了人工操作和主观判断的影响。这有助于节省医疗专业人员的时间和减少他们的工作量，从而提高他们的工作效率，并使医疗资源得到更好的分配。为了更好地进行皮肤

一、安全技术和防火墙1.1安全技术入侵检测系统（IntrusionDetectionSystems）：特点是不阻断任何网络访问，量化、定位来自内外网络的威胁情况，主要以提供报警和事后监督为主，提供有针对性的指导措施和安全决策依据

real-time-emotion-detection排坑记录任务踩坑回顾CV2包版本问题症状描述解决方法模型文件路径问题症状描述解决办法tensorflow版本问题症状描述解决办法其他任务我之前跑了一个

语言基础数据类型流程控制常用模块函数、迭代器、装饰器递归、迭代、反射面向对象编程购物车程序ATM信用卡程序开发计算机程序开发模拟人生游戏开发2、轻撸怡情-疗程2网络编程Socketc/s编程、Twisted异步网络框架

动态卷积（DynamicConvolution）是一种用于目标检测的卷积神经网络模块，其中ODConv（ObjectDetectionConvolution）是其一种具体实现。

PaddleOCR分为Detection（文本检测）、Directionclassifier（方向分类器）和Recognition（文本识别）三部分，因此需要三个模型。

nn.Module的使用利用PyTorch架构使用神经网络模型时，一般是利用torch.nn函数自定义神经网络框架|官方示例：importtorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFclassModel

这种算法由JosephRedmon等人在2016年的论文"YouOnlyLookOnce:Unified,Real-TimeObjectDetection"中提出。

一、Linux系统安全技术入侵检测系统（IntrusionDetectionSystems）：特点是不阻断任何网络访问，量化、定位来自内外网络的威胁情况，主要以提供报警和事后监督为主，提供有针对性的指导措施和安全决策依据

开始涉及目标检测内容，总结一下学习记录1、目标检测的基本概念（一）什么是目标检测目标检测（ObjectDetection）的任务是找出图像中所有感兴趣的目标（物体），不同于分类和回归问题，目标检测还需要确定目标在图像中的位置

使用Paddle-Lite在Android上运行PicoDet模型（fp16）1.环境准备2.部署步骤2.1下载Paddle-Lite-Demo2.2打开picodet_detection_demo项目

使用Paddle-Lite在Android上实现行人检测1.环境准备2.准备模型2.1下载模型2.2模型优化3.部署模型3.1目标检测C++代码Pipeline.hPipeline.cpppreprocess_op.hpreprocess_op.cc3.2修改配置文件3.4部署模型到移动端1.环境准备参考前一篇

使用Paddle-Lite在Android上实现人脸检测1环境准备2.部署步骤2.1下载PaddleLite-android-demo2.2运行face_detection_demo项目3导入OpenCV

【Linux网络编程二】网络基础2（网络框架）一.数据如何跨网络传输1.源ip和目的ip2.路由器的使命3.Mac地址的使命二.网络通信的本质三.端口号1.存在意义2.实现原理四.认识协议1.TCP协议

变化检测论文专栏快速跳转【changedetection】目录简介题目：一种基础模型遥感变化检测的新学习范式

前言我现在在准备做一个全流程的机器视觉的工程，之前做了很多理论相关的工作。大概理解了机器视觉的原理，然后大概了解了一下，我发现现在的库其实已经很发展了，完全不需要用到非常多的理论，只需要知道开发过程就可以了，甚至paddlex已经直接有了傻瓜式模型训练的软件，所以我现在准备来做一个全流程机器视觉工程开发，不涉及过多理论。书接上文，我们在先前的文章全流程机器视觉工程开发（一）环境准备，paddled

前言我们之前跑了一个yolo的模型，然后我们通过PaddleDetection的库对这个模型进行了一定程度的调用，但是那个调用还是基于命令的调用，这样的库首先第一个不能部署到客户的电脑上，第二个用起来也非常不方便

使用OpenCV进行模糊检测（拉普拉斯算子）本文首发于公众号【Opencv视觉实践】，翻译自光头哥哥的博客：【BlurdetectionwithOpenCV】。

【Linux网络编程一】网络基础（网络框架）一.什么是协议1.通信问题2.协议本质3.网络协议标准二.协议分层1.为什么协议要分层2.如何具体的分层三.操作系统OS与网络协议栈的关系1.核心点：网络通信贯穿协议栈四

u2net是目前stable-diffusion-webui默认的抠图算法，但是在电商图场景实测下来，效果是很一般的。1.introduction1.能否设计一个新的网络用语SOD，允许从头训练；2.保持高分辨率特征图的同时网络更深。U2net是一种为SOD设计的两级嵌套U结构，不使用图像分类的预训练骨干网络，在底层设计了一种新颖的ResidualU-blocks，能够提取多尺度特征而不降低特征图

操作环境：MATLAB2022a1、算法描述雷达（RadioDetectionandRanging）是一种使用无线电波来探测和定位物体的系统。

AI实战训练营（Class1）OpenMMLab概述OpenMMLab概述OpenMMLab各开源算法库详细介绍明星算法库:MMDetectionMMYOLOMMOCRMMDetection3DMMRotateMMSegmentationMMpretrainMMposeMMHuman3DMMAction2MMagicMMDeployPlaygroundOpenMMLab

MMOCR是一个基于PyTorch和MMDetection的开源工具箱，支持众多OCR相关的模型，涵盖了文本检测、文本识别以及关键信息提取等多个主要方向。

LocalCommunityDetectioninMultipleNetworks多网络中的局部社区检测ABSTRACTLocalcommunitydetectionaimstofindasetofdensely-connectednodescontaininggivenquerynodes.Mostexistinglocalcommunitydetectionmethodsaredesigned

CoFF摘要引言CoFF方法实验结论摘要为了减少传输的数据量，最近提出了一种基于特征图的融合方法，作为自动驾驶汽车协同三维目标检测的实用解决方案。然而，物体检测的精度可能需要显著提高，尤其是对于远处或被遮挡的物体。为了解决自动驾驶汽车和人类安全的这一关键问题，我们提出了一种用于自动驾驶汽车的协作空间特征融合（CoFF）方法，以有效地融合特征图，从而实现更高的3D对象检测性能。特别地，CoFF基于接

CoCa3D摘要引言CollaborativeCamera-Only3DDetectionCollaborativedepthestimationCollaborativedetectionfeaturelearning

搭建场景绿色长方形为地表，红色圆形为玩家地表挂载碰撞组件玩家挂载钢体组件和碰撞组件将CollisionDetection设置为Continuous，Constraints勾选FreezeRotationZ

项目简介本项目基于飞桨开发套件PaddleDetection，实现在Gazebo环境中的锥桶检测，并使用PaddleInference2.0实现在X86Linux环境中的部署。

本文是LLM系列文章，针对《SPOTTINGLLMSWITHBINOCULARS:ZERO-SHOTDETECTIONOFMACHINE-GENERATEDTEXT》的翻译。

论文题目：:Semi-supervisedSmallAppleDetectioninOrchardEnvironments项目链接：https://www.inf.uni-hamburg.de/en/inst

TCP概述TCP是一种面向连接的、可靠的、基于字节流的传输层通信协议，由IETF的RFC793定义.在因特网协议族中，TCP属于传输层,位于网络层之上，应用层之下.需要注意的是,TCP只是协议声明,仅对外声明协议提供的功能,但本身并不进行任何实现.因此,在介绍通信协议时,通常我们还会提及另一个术语:Socket.Socket并不是一种协议,而是一组接口(即API).协议的实现方通过Socket对外

文章名：《ExplicitBoundaryGuidedSemi-Push-PullContrastiveLearningforSupervisedAnomalyDetection》原作者代码：https

问题实例这里主要就是输出层的搭建，搭建几个输出层以及输出层的函数怎么选择的问题二分类问题就是sigmoid返回落在0和1之间，就是可以体现概率，依据它的输入多分类问题多标签问题就是说这里和多分类的神经网络框架都是一样的

IDS是入侵检测系统（IntrusionDetectionSystem）的缩写。它是一种安全技术，用于监视计算机网络或系统中的网络流量和活动，以识别潜在的恶意行为或入侵尝试。

评判现有物体检测算法在自动驾驶领域是否可行。结论如下：最好的算法在图像被污染的情况下，检测率下降严重，最少31%，最多64+%大容量模型相比小容量模型更具鲁棒性训练时添加用风格转移算法处理后的图片，能显著提高模型的鲁棒性noise.pngperform.pngstyle.pngpapergithub风格化github

今天继续更新原神游戏开发本次学习的目标：完成原神游戏中用户账户注册的功能以下是任务目标和步骤说明：数据加载完毕才显示LoginPanel实现“注册”功能客户端引入“MMO训练营”写好的客户端部分的Program类的代码（网络框架代码

我用google的colab搭建。#Checknvccversion!nvcc-V#CheckGCCversion!gcc--version#installdependencies:(usecu111becausecolabhasCUDA11.1)%pipinstall-Uopenmim!miminstall"mmengine>=0.7.0"!miminstall"mmcv>=2.0.0rc4"#

让我们来看一下官方解释WindowsNativeWindowOcclusionDetection具体的意思就是说如果窗口被遮挡，Chromium会将前景标签视为背景标签；渲染停止，js被限制具体情况有以下几点如果错误地确定窗口被遮挡

框架输入层隐藏层存在一个阈值，如果低于某一阈值就不激活；高于了就激活输出层逆向参数调整方法初始阶段，随机设置权重值w1,w2依据训练集两个数学方法（梯度下降、链式法则）调参借助两个数学方法当导数为负时，步幅为正就是说，这个调参是建立在预测结果与实际结果基础上的；自变量是参数，权重，因变量是反映预测结果与实际间的差距（为误差平方和），目的是要让这个差距最小就是不同的权重参数下，有不同的误差差距，由此

二.Netty发展历程2004年6月Netty2发布(声称Java社区中第一个基于事件驱动的应用网络框架)200

引言在前面关于《Netty入门篇》的文章中，咱们已经初步对Netty这个著名的网络框架有了认知，本章的目的则是承接上文，再对Netty中的一些进阶知识进行阐述，毕竟前面的内容中，仅阐述了一些Netty的核心组件

什么是MMDetectionMMDetection实际上是一个用于目标检测的工具包，面向深度学习时代的。

饱和预测2.1ForecastingGrowth预测增长2.2SaturatingMinimum饱和最小值三、TrendChangepoints趋势变化点3.1AutomaticchangepointdetectioninProphet

Abstract大多数自动驾驶的物体检测方法通常假设训练和测试数据之间的特征分布一致，但当天气差异显著时，情况并非总是如此。在晴朗天气下训练的目标检测模型在大雾天气下可能由于域间隙而不够有效。本文提出了一种新的雾天自动驾驶领域自适应目标检测框架。我们的方法利用图像级别和对象级别的自适应来减少图像风格和对象外观的领域差异。我们的方法利用图像级别和对象级别的自适应来减少图像风格和对象外观的领域差异。为

论文出处[2005.12872]End-to-EndObjectDetectionwithTransformers(arxiv.org)一个前置知识匈牙利算法：来源于二部图匹配，计算最小或最大匹配算法操作

从2022年10月份开始，大家已经陆续在PaddleDetection仓库的develop分支下尝鲜体验了一些预发布的新算法。