Invariant 第5页

Java泛型二协变与逆变

A是由B派生出来的子类）f(⋅)是逆变（contravariant）的，当A≤B时有f(B)≤f(A)成立；f(⋅)是协变（covariant）的，当A≤B时有f(A)≤f(B)成立；f(⋅)是不变（invariant

Zal哥哥·2020-06-25 01:53

OpenCV(Scale Invariant Feature Transform（SIFT))尺度不变特征变换

咋一看这个名字，我也蒙了，这啥玩意？其实在介绍这个之前，就是如果我们很远看一幅图就大概知道是什么，在不同尺度下，计算机可以提取出一个统一的特征，这就是SIFT图像尺度空间：在一定的范围内，无论物体是大还是小，人眼都可以分辨出来，然而计算机要有相同的能力却很难，所以要让机器能够对物体在不同尺度下有一个统一的认知，就需要考虑图像在不同的尺度下都存在的特点。尺度空间的获取通常使用高斯模糊来实现不同σ的高

AVENGER辉·2020-06-24 20:14

Invariant Violation: Element type is invalid: expected a string (for built-in components) or a class

InvariantViolation:Elementtypeisinvalid:expectedastring(forbuilt-incomponents)oraclass/function(forcompositecomponents)butgot:object.Thiserrorislocatedat:inRCTView(atView.js:60)inView(atAppContainer.j

牛八少爷·2020-06-24 17:10

java的协变性之于数组及list的分析。

而泛型是不可变的(invariant)，List不会是List的基类，更不会是它的子类。

也许我太傻·2020-06-24 11:37

目标检测7 - Deformable Convolutional Networks

2）使用具有形变不变性（transformation-invariant）的特征和算法（例如SIFT）。然而，以上的方法存在着如下缺点：1）几何形变被假设是固定和已知的，这是一种

ibunny·2020-06-23 17:22

Java 共变数组和类型擦除

而泛型是不可变的(invariant)，List不会是List的基类，更不会是它的子类。数组的共变性可能会导致

书弋江山·2020-06-22 18:10

LinkedList&ArrayList内存分析

*Invariant:(first==null&&last==null)||*(first.prev==null&&first.item!=null)*/transientNodefirst;/

枫火木烈王·2020-06-22 08:16

马氏距离+协方差公式+无偏估计

与尺度无关的(scale-invariant)，即独立于测量尺度。

这题我会啊·2020-06-22 00:05

SIFT——Scale Invariant Feature Transform （尺度不变特征变换匹配）

本文参考：https://www.zhihu.com/search?type=content&q=%E4%BC%A0%E7%BB%9F%E7%9B%AE%E6%A0%87%E6%A3%80%E6%B5%8B%E6%96%B9%E6%B3%95https://blog.csdn.net/jancis/article/details/80824793https://blog.csdn.net/qq_3

E-Dreamer·2020-06-08 10:00

聊聊TypeScript类型兼容，协变、逆变、双向协变以及不变性

但是你知道协变(Covariant)、逆变(Contravariant)、双向协变(Bivariant)和不变(Invariant)这些概念吗？

小志Chris·2020-05-28 00:07

OO第三单元总结

JML有类型规格和方法规格，类型规格主要包括类所管理的数据，不变式invariant和变化约束constraint。方法规格包括前置条件，副作用和后置条件，用来描述一个方法的行为（包括正常与异常行为）

Asphodelus·2020-05-23 20:00

BUAA OO 第三单元总结

目录Part1JML规格（specification）JMLJML的规格变量不变式（invariant）和变化约束（constraint）JML的方法规格JML的表达式：JML的工具链介绍Part2自动生成用例测试

YSZhao·2020-05-21 20:00

OO第三单元总结

课程中的重点是不变式invariant和状态变化约束constraint。不变式invariant是要求在所有可见状态下都必须满足的特性，而状态变化约束constraint对对象状态的变化进行约束。

Member·2020-05-20 16:00

零样本图像识别 | Leveraging the Invariant Side of Generative Zero-Shot Learning论文笔记

背景：零样本学习的生成对抗网络必须挑战两个问题：1）如何基于有限甚至相似的属性来保证生成多样性？2）如何确保每个生成的样本与真实样本和相应的语义描述高度相关？创新点：①利用生成方法的不变方面（灵魂样本），灵魂样本表示了同一类别语义上最有意义的方面，其余同一类生成样本必须和至少一个灵魂样本接近。语义信息是生成的样本的灵魂。灵魂样本必须不是很具体，以便可以清楚地可视化最有意义的方面并尽可能与许多样本相

熊仔仔zz·2020-04-18 19:00

KNN与马氏距离

与欧氏距离不同的是它考虑到各种特性之间的联系（例如：一条关于身高的信息会带来一条关于体重的信息，因为两者是有关联的）并且是尺度无关的(scale-invariant)，即独立于测量尺度。

yz_wang·2020-04-11 19:04

React-native 高级坑 Invariant Violation:Application 项目名 has not been registered.

144作者李将军杀到（为了节省时间，复制了一下这个作者的原贴，特此声明）原贴地址：http://www.jianshu.com/p/82a09063e61c因为我的错误是基于这个描述之上的，但是中间有个很诡异的问题，请有问题的同学看完，我会在最后解答。前言在学习一门新技术的你也许有跟我一样的困惑，照着书上或者视频上的敲了。但是就是有各种问题没有出来自己想要的结果。我会将自己在这个过程中遇到的坑都记

MiBoy·2020-04-10 07:23

LinkedList 源码浅析

*Invariant

lvlvforever·2020-04-04 00:14

React Native 坑总结(持续更新)

1.React-nativeCannotfindmodule'invariant'当你执行命令react-nativeinitAwesomeProject想要新建一个项目时遇到这个问题，则是因为你的npm

伟炜龙·2020-03-31 16:44

循环不变式(loop invariant)

循环不变式，是指让每次循环都成立的逻辑表达式，用于证明整个算法的正确性。它通过证明循环体三条性质的正确性来证明整个算法的正确性。三条性质：初始化：循环的第一次迭代前，循环不变式为真。即初始化的数据结构与原始数据都是正确的。保持：如果某次迭代前它为真，那么下次迭代之前它仍为真。即每次迭代都保证正确的处理。终止：在循环终止时，不变式为我们提供一个有用的性质，该性质有助于证明算法是正确的。即研究在循环终

㭍葉·2020-03-25 22:10

redux-action之createAction.js源码解读（自我理解）

从单词字面意思能看出是创建一个action的，接下来我们看一下源码中主要做了写什么操作：//使用invariant()方法来断言程序假定为true的状态，提供有关内容和预期内容的信息，//将错误信息以throw

木A木·2020-03-24 05:04

3月15日卡尔曼与多元传感器融合

3.5过程一：预测3.6过程二：更新总结更新过程：3.6.1最优卡尔曼增益3.7不变量（Invariant）参考reference：传统KF

Hali_Botebie·2020-03-15 11:28

S3FD: Single Shot Scale-invariant Face Detector 【阅读笔记】

文章链接https://arxiv.org/abs/1708.05237贡献点：1)proposingascale-equitablefacedetectionframeworktohandledifferentscalesoffaceswell.2)improvingtherecallrateofsmallfacesbyascalecompensationanchormatchingstrate

嘻嘻之谈·2020-03-08 05:13

[论文理解] Making Convolutional Networks Shift-Invariant Again

MakingConvolutionalNetworksShift-InvariantAgainIntro本文提出解决CNN平移不变性丧失的方法，之前说了CNN中的downsample过程由于不满足采样定理，所以没法确保平移不变性。信号处理里面解决这样的问题是利用增大采样频率或者用抗混叠方法，前者在图像处理里面设置stride1就可实现，但stride1已经是极限，本文着重于后者，使用抗混叠使得CN

aoru45·2020-01-23 03:00

第28条：利用有限制通配符来提升API灵活性

如第25条所述，参数化类型是不可变的（invariant）。换句话说，对于任何两个截然不同的类型tyle1和type2来说，List既不是List的子类型，也不是他的超类型。

NekoJiang·2020-01-04 18:23

2018.6月小知识

invariant=31&args[]=object%20with%20keys%20%7BFJhr

小进进不将就·2019-12-27 06:29

React-Native坑1：Invariant Violation:Application 项目名 has not been registered.

前言在学习一门新技术的你也许有跟我一样的困惑，照着书上或者视频上的敲了。但是就是有各种问题没有出来自己想要的结果。我会将自己在这个过程中遇到的坑都记录下来，不一定全覆盖，但希望这些文章可以解决你的问题。错误提示InvariantViolation:Applicaction项目名hasnotbeenregistered.Thisiseitherduetoarequire()errorduringin

李将军杀到·2019-12-23 07:52

C# 浮点数国际化

TheNumberDecimalSeparatorforthecultureru-RUis","whereasinen-US,it's".".Someculturesuseacomma,someuseaperiod.Ifyouneedsomething,well,Invariant

QuinShuai·2019-12-15 16:34

【图像复原】《Blur-Invariant Deep Learning for Blind-Deblurring》论文阅读

简介本文来自ICCV2017，首先说一下直观感受，论文提出了基于深度学习的模糊不变量（blur-invariant）的提取，并实现了一个端到端的去模糊网络，网络比较轻量、快速，但是从结果来看，复原效果并不能称得上非常好

不可能打工·2019-11-29 03:30

React 源码阅读-12_043

*///invariant,warning用户报错警告i

xiaoping·2019-11-10 21:44

有序数组的一种实现

这很赞，因为它将多个[不变性](https://en.wikipedia.org/wiki/Invariant_(computer_science)编码到

梁杰_numbbbbb·2019-10-30 21:47

【小目标检测】Group Sampling for Scale Invariant Face Detection

了解一些基础内容：FPN（FeaturePyramidnetwork）？参考：https://blog.csdn.net/weixin_40683960/article/details/79055537RPN（RegionProposalNetwork）？论文解析参考：https://blog.csdn.net/u014380165/article/details/101418816论文链接：ht

猫猫与橙子·2019-10-11 11:47

关于表示不变量（Rep invariant）和抽象函数（Abstraction function）

关于表示不变量（Repinvariant）和抽象函数（Abstractionfunction）（1）表示空间R：实际实现中内部表示的值一般情况下ADT的表示比较简单，有些时候需要复杂表示，抽象空间A：client看到和使用的值ADT实现者关注R，而用户关注A因此，我们在R和A可建立一个映射：这种映射一定是满射（surjective），而不一定是单射（notinjective）（2）抽象函数：即R和

L_0322·2019-06-18 15:09

论文笔记：PRIN: Pointwise Rotation-Invariant Networks

PRIN:PointwiseRotation-InvariantNetworks1、四个问题要解决什么问题？使用特殊结构的神经网络来提取具有旋转不变性的点云特征。用了什么方法解决？提出了一套新的网络结构：PointwiseRotation-InvariantNetwork（PRIN），所提取的特征具有旋转不变性。预处理阶段，使用密度感知自适应采样（Density-AwareAdaptiveSamp

hongbin_xu·2019-06-11 17:15

Object-Oriented Programming Summary Ⅲ

1.形式2.作用域3.前置条件(requires)4.后置条件(ensures)5.模型域(model)模型域的取值(represents)6.不变量(invariant)7.约束(constrain)

CookieLau·2019-05-22 21:00

LinkedList源码分析

源码分析1.变量/** * 集合元素数量 **/transient int size = 0;/** * 指向第一个节点的指针 * Invariant: (first == null && last =

K'illCode·2019-02-18 14:30

java 集合类之LinkedList

*Invariant:(first==null&&last==null)

fate_killer_liu_jie·2018-12-04 15:53

Dotnetcore 开发速记

全球固定模式，坑爹https://github.com/dotnet/corefx/blob/master/Documentation/architecture/globalization-invariant-mode.md2

秦秋随·2018-11-14 18:00

在ubuntu 14.04上LIFT: Learned Invariant Feature Points 环境配置所踩过的坑流过的泪（3）

1.重装nvidia显卡驱动虽然装的384是最推荐的，不过把它更新到最新的好了。Ubuntu安装NVIDA显卡驱动Ubuntu14.04安装Nvidia显卡最新驱动2.重装cuda8.0和cudnnUbuntu下CUDA8.0卸载重装ubuntu16.04+CUDA8.0+GTX1080Ti+yolov3+Opencv3.1.0详细配置cuda8.0部署在ubuntu14.04+GTX1080上需

Aimer_Chen·2018-11-08 22:44

在ubuntu 14.04上LIFT: Learned Invariant Feature Points 环境配置所踩过的坑流过的泪（2）

擦干眼泪，老子又是一条好汉，爬起来接着干。看了一篇运行文章，准备装个Anaconda接着干。python2.7,theano-0.9.0,Lasagne(0.2.dev1),flufl.lock(2.4.1)，剩下的numpy，scipy，parse，h5py版本没有要求。1.安装Anaconda2.创建一个虚拟环境名叫LIFT3.按照配置要求在LIFT虚拟环境里装4.装theano1.本来以为装

Aimer_Chen·2018-11-08 21:42

在ubuntu 14.04上LIFT: Learned Invariant Feature Points 环境配置所踩过的坑流过的泪（1）

在ubuntu14.04上所做的工作1.安装Ubuntu14.04从u盘安装。1.1配置拼音输入法怎么的都是双拼，然后就是拼音设置不出来，更改输入设置也没有什么用。更新了软件升级，结果中文版ubuntu变成英文版了，算了就这样。1.2修改分辨率之前的分辨率只能860*640暂时选用了驱动设置中nvidia自带的驱动才改过来分辨率1.3在文件夹内打开终端Linux在当前文件夹下打开终端2安装cuda

Aimer_Chen·2018-11-06 15:29

Automatic Panoramic Image Stitching using Invariant Features笔记

第一次接触全景图像的拼接，先简单的来做个论文笔记。简单来说，全景图像拼接过程可以简述为：寻找所有图像重叠区域鲁棒的特征点，根据图像特征点匹配得到不同图像间的单应性矩阵，以某个图像为基准图像(k-dtree得到)，将其余图像拼接到这幅图中，然后通过图像融合得到最终结果。当然这中间还有一些其他的问题，在后面在赘述。该篇论文最终算法为:在这里我将按照论文最终算法步骤来介绍整篇论文内容，而非原文中的顺序：

dreamguard·2018-10-25 13:24

论文阅读：Mapping Images to Scene Graphs with Permutation-Invariant Structured Prediction

写在前面：最近做scenegraph方面的工作，不停地搜索论文看，看到这是NIPS2018的本来还眼前一亮，抱着敬畏的心态仔仔细细地去看，但是看了一遍又一遍，感觉只有一个，文章写得又臭又长、不知所云、也没觉得有啥价值，也许是自己道行不够，看不懂文章的高明之处，但还是想写下看这篇文章的感受，如果有也做sg方向想看这篇文章的同学，也许可以让你们避免浪费时间阅读这篇“顶会文章”。文章NIPS2018

Kivee123·2018-10-03 16:31

[論文筆記] Real-Time Rotation-Invariant Face Detection with Progressive Calibration Networks

Real-TimeRotation-InvariantFaceDetectionwithProgressiveCalibrationNetworksIntroduction以往facedetectiontask都是建立在欲辨識的人臉是facingup的正面條件下，而實際的狀況中，人臉未必是朝上的狀況，而目前的detectionmethod中鮮少是針對rotation-invariant

Chang Lee·2018-09-30 03:34

人脸对齐（十一）--PIFA2015

Pose-Invariant3DFaceAlignment（PIFA2015）文章主要解决随意姿态变化、非正脸的人脸特征点定位问题，另外还针对没有大姿态人脸库的问题建立了包含各种各样大姿态变化的人脸库。

Eason.wxd·2018-08-21 14:38

Invariant Violation:Native component for"BVLinearGradient"does not exists

报错当我们在使用"react-native-linear-gradient"这个库时可能会出现上面的错误报红，但是明明我们并没有使用到"BVLinearGradient"这个组件。。。我们在使用这个渐变的组件库的时候，只调用了:importLinearGradientfrom"react-native-linear-gradient";找了很久的资料，后来发现，忘记link了。。下到命令行：rea

淮左明都·2018-08-08 18:12

[CV Paper] S3FD : Single Shot Scale-invariant Face Detector

论文阅读：单网络多尺度人脸检测器综述本文将主要解决anchor-based方法在目标区域较小时效果显著下降的问题。1.scale-equitablefacedetectionframework来处理不同尺度的人脸2.scalecompensationanchormatchingstrategy3.max-outbackgroundlabel.人脸识别在过去几十年取得了长足进步。人脸识别可以看做目标

永无乡·2018-07-27 13:02

论文笔记（一）【 Disentangled Representation Learning GAN for Pose-Invariant Face Recognition】

论文地址：论文大体分为两部分，第一部分是自己读文章时的记录，第二部分是自己总的感想。一、论文概述：1、在摘要中提出了DR-GAN的名字，给出了论文的三个创新点。（1）通过generator的encoder-decoder框架学习了生成和判别的表示（representation）；（2）这种表示是从姿态这种人脸变量得出。姿态（pose）代码传输到decoder，姿态的估计（estimation）传给

daydayjump·2018-07-07 11:17

泛型--- 协变与逆变

A是由B派生出来的子类）f(⋅)是逆变（contravariant）的，当A≤B时有f(B)≤f(A)成立；f(⋅)是协变（covariant）的，当A≤B时有f(A)≤f(B)成立；f(⋅)是不变（invariant

我的推想毫无逻辑·2018-05-29 14:58

Invariant Violation: RawText "0" must be wrapped in an explicit component

写RN的时候，经常会遇到这个错误InvariantViolation:RawText"0"mustbewrappedinanexplicitcomponent原因是在写text的时候遇到了空值，例如后台返回的是'''',就会报错。解决方法：在前面加个判断：！！{test&&!!test.string&&{test.string}}

以德扶人·2018-03-23 15:26

人脸检测之SSH(Single Stage Headless)

文章出自2017ICCV，SSH:SingleStageHeadlessFaceDetector感觉SSH最大的特色就是尺度不相关性（scale-invariant），像MTCNN这样的网络在预测的时候

watersink·2018-01-19 12:43

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Invariant Violation: RawText "0" must be wrapped in an explicit component

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