1.UDLD(单向链路检测协议)工作原理          为了在生成转发环路之前检测到单向链路,Cisco 设计并实施了 UDLD 协议.UDLD 是与第 1 层 (L1) 机制一起工作以确定链路物理状态的第 2 层 (L2) 协议.         在第 1 层中,自动协商负责物理信令和故障检测.UDLD 执行自动协商不能执行的任务,例如,检测邻居身份和关闭错误连接的端口.当同时启用自动协商和 UDLD 时,第 1 层和第 2 层检测将一起工作,以防止出现物理和逻辑单向连接以及其他协议无法正…

今天同学让我帮忙制作一个人脸表情识别的样本库,当中主要是对人脸进行裁剪,这里用到了一个相对较新的Matlab人脸检測方法Face Parts Detection.网上百度了一下发现关于Matlab人脸检測的代码和资源并不多.故此专门撰写一篇博客来具体介绍这个人脸检測方法的用途. 一.下载相应的工具包 首先下载相应的工具包.matlab最方便的地方莫过于此了.直接下载.配置简单.而且能够查看源代码,这里给出相应的工具包下载地址:Face Parts Detection工具包. 点击"Downloa…

视觉显著性检测(Visual saliency detection)指通过智能算法模拟人的视觉特点,提取图像中的显著区域(即人类感兴趣的区域). 视觉注意机制(Visual Attention Mechanism,VA),即面对一个场景时,人类自动地对感兴趣区域进行处理而选择性地忽略不感兴趣区域,这些人们感兴趣区域被称之为显著性区域.如图所示,当看到这幅图像时,图中的四个人最能引起人的注意. 人类视觉注意机制有两种策略: 1)自底而上基于数据驱动的注意机制 仅受感知数据的驱动,将人的视点指导到场…

重启数据库后,数据库大部分时间连不上了:连续请求不会报错,请求间隔时间稍微长一点就会报错报错如图: com.mysql.cj.jdbc.exceptions.CommunicationsException: Communications link failure The last packet successfully received from the server was 7,008 milliseconds ago. The last packet sent successfully to…

1 图像二维熵 图像二维熵作为一种特征评价尺度能够反映出整个图像所含平均信息量的高低,熵值(H)越大则代表图像所包含的信息越多,反之熵值(H)越小,则图像包含的信息越少.对于图像信息量,可以简单地认为图像的边缘信息越多则图像的信息量越大.二维熵公式如下所示: 2 信号丢失检测 2.1 画面对比 由于信号丢失所产生的画面大部分均由简单的纯色或少色的人造图像,再加上"信号丢失"提示信息所构成,因此信号丢失画面的信息量与正常图像相比较低,因此其对应的二维熵值更小.例如: 上图所示的信号丢失画…

此方法经试验可行,暂时可以作为最佳解决方案. 本文所使用的MyEclipse版本为:8.6.1 svn的eclipse插件版本为:1.6.17,下载地址:http://subclipse.tigris.org/servlets/ProjectDocumentList?folderID=2240 这几天家里两台电脑要做项目,换来换去不方便,于是想到了用svn来管理项目就方便多了,可是用MyEclipse8.6.1怎么也装不好svn的插件.如果用MyEclipse Configuration Cen…

DLL INTRODUCTION A DLL is a library that contains code and data that can be used by more than one program at the same time. For example, in Windows operating systems, the Comdlg32 DLL performs common dialog box related functions. Therefore, each prog…

ls:显示文件内的文件和目录 文件的类型: -普通文件 d目录文件(directory) l链接文件(symbolic link file) c 字符设备文件(char) b 块设备文件(block) P 命令管道文件(pipe) S 套接字文件(socket) 文件属性  9位,每三位一组,每一组:rwx(可读可写可执行) 文件的硬链接数 文件的所属主(owner) 文件的所属组(group) 文件的大小(size) 时间戳(timestamp)(最后一次修改的时间) 修改(modify):修…

很多人说"21世纪人类最伟大的发明就是计算机":正是如此,21世纪的今天,计算机正对我们的社会发展和生活起居产生着不可估量的影响:电脑,手机都能上网随时随地了解多彩的世界.但是有时我们会想:我们人类友好交流时需要使用统一的语言,而计算机之间交流是否也需要一个沟通标准呢?答案是肯定的,osi参考模型(七层模型)也是由此产生的. 什么是OSI参考模型 OSI(Open System Interconnect),即开放式互联,是ISO(国际标准化组织)制定的一个用于计算机或通信系统间互联的标…

1. 异常检测 VS 监督学习 0x1:异常检测算法和监督学习算法的对比 总结来讲: . 在异常检测中,异常点是少之又少,大部分是正常样本,异常只是相对小概率事件 . 异常点的特征表现非常不集中,即异常种类非常多,千奇百怪.直白地说:正常的情况大同小异,而异常各不相同.这种情况用有限的正例样本(异常点)给有监督模型学习就很难从中学到有效的规律 0x2:常见的有监督学习检测算法 这块主要依靠庞大的打标样本,借助像DLearn这样的网络对打标训练样本进行拟合 0x3:常见的异常检测算法 基于模型的技…

Chenyi Chen--[ACCV2016]R-CNN for Small Object Detection 目录 作者和相关链接 方法概括 创新点和贡献 方法细节 实验结果 总结与收获点 参考文献 作者和相关链接 论文下载 Chenyi Chen , Ming-Yu Liu, Jianxiong Xiao 所有作者的简单信息 方法概括 这篇文章主要讨论针对小目标的目标检测 文章为了证明:对传统的R-CNN style的方法进行改进,可以用于小目标检测,并且性能比DPM方法好 整个检测流程:…

Weilin Huang--[TIP2015]Text-Attentional Convolutional Neural Network for Scene Text Detection) 目录 作者和相关链接 方法概括 创新点和贡献 方法细节 实验结果 问题讨论 总结与收获点 作者补充信息 参考文献 作者和相关链接 论文下载 作者: tong he, 黄伟林,乔宇,姚剑 方法概括 使用改进版的MSER(CE-MSERs,contrast-enhancement)提取候选字符区域: 使用新的CN…

基于纹理边缘抑制的轮廓和边界检测(Contour and Boundary Detection) kezunhai@gmail.com http://blog.csdn.net/kezunhai 一幅复杂的自然场景图像中包含丰富的信息,视觉不可能对空间中的每一点赋予相同的关注程度.对人类视觉系统的实验表明:图像中的轮廓特征特别重要,它们在保留关于物体的边界有用的结构信息的同时,极大地降低了数据量,从而简化了信息的表达形式,使视觉能对各种瞬息万变的输入可以及时有效地处理.在很多情况下,根据画出了的…

本文为作者原创,转载请注明出处(http://www.cnblogs.com/mar-q/)by 负赑屃 最近事情比较多,前面坑挖的有点久,今天终于有时间总结一下,顺便把Windows下训练跑通.Linux训练建议仔细阅读https://zhuanlan.zhihu.com/p/27469690,我借鉴颇多,此外还可以参考GitHub上的官方文档https://github.com/tensorflow/models/tree/master/research/object_detection.…

"Speed/accuracy trade-offs for modern convolutional object detectors." Huang J, Rathod V, Sun C, Zhu M, Korattikara A, Fathi A, Fischer I, Wojna Z, Song Y, Guadarrama S, Murphy K, CVPR 2017 ------------------------------------ 本文为作者原创,转载请注明出处(ht…

本文内容均翻译自这篇博文:(该博主的相关文章都比较好,感兴趣的可以自行学习) Voice Activity Detection(VAD) Tutorial 语音端点检测一般用于鉴别音频信号当中的语音出现(speech presence)和语音消失(speech absence).这里将提供一个简单的VAD方法,当检测到语音时输出为1,否则,输出为0. 语音是否出现或者在背景噪声上是否平坦决定了VAD方法的检测是否稳定(The job of a VAD is to reliably determi…

版权声明:本文为博主原创文章,转载或者引用请务必注明作者和出处,尊重原创,谢谢合作 https://blog.csdn.net/u012328159/article/details/51462942 异常检测(anomaly detection)   关于异常检测(anomaly detection)本文主要介绍一下几个方面: 异常检测定义及应用领域 常见的异常检测算法 高斯分布(正态分布) 异常检测算法 评估异常检测算法 异常检测VS监督学习 如何设计选择features 多元高斯分布 多元高…

为了优化体验(其实是强迫症),蒟蒻把总结拆成了两篇,方便不同学习阶段的Dalao们切换. LCT总结--应用篇戳这里 概念.性质简述 首先介绍一下链剖分的概念(感谢laofu的讲课) 链剖分,是指一类对树的边进行轻重划分的操作,这样做的目的是为了减少某些链上的修改.查询等操作的复杂度. 目前总共有三类:重链剖分,实链剖分和并不常见的长链剖分 重链剖分 实际上我们经常讲的树剖,就是重链剖分的常用称呼. 对于每个点,选择最大的子树,将这条连边划分为重边,而连向其他子树的边划分为轻边. 若干重边连接在…

Tensorflow在更新1.2版本之后多了很多新功能,其中放出了很多用tf框架写的深度网络结构(看这里),大大降低了吾等调包侠的开发难度,无论是fine-tuning还是该网络结构都方便了不少.这里讲的的是物体检测(object detection)API,这个库的说明文档很详细,可以的话直接看原文即可. 这个物体检测API提供了5种网络结构的预训练的weights,全部是用COCO数据集进行训练,可以在这里下载:分别是SSD+mobilenet, SSD+inception_v2, R-FC…

Link Cat Tree 一.感性定义 所谓连喵树,即一种对森林支持修改,查询,连边,删边等操作的数据结构(姑且算她是吧).她用一颗颗互相连接的辅助树维护原森林的信息,辅助树相互连接的边叫虚边,辅助树内相互连接的边叫实边 二.关于辅助树和原森林 1.辅助树的点代表的就是原森林的点,一般我们选取splay作为辅助树. 以原树中节点的深度作为二叉排序树的权值.也就是说,如果我们中序遍历splay,得到的节点深度是严格递增的. 附注:这里的"原树"指"原森林"中的一颗树…

一.论文 综述类的文章 [1]P.Dollar, C. Wojek,B. Schiele, et al. Pedestrian detection: an evaluation of the state of the art [J].IEEE Transactions on PatternAnalysis andMachine Intelligence, 2012, 34(4): 743-761. [2]M. Enzweiler, and D.Gavrila. Monocular pedestr…

模型和方法: 在深度学习求解目标检测问题之前的主流 detection 方法是,DPM(Deformable parts models), 度量与评价: mAP:mean Average Precision 数据集: voc2007 the PASCAL Visual Object Classes Challenge 2007…

1.下载: 网址:http://sourceforge.net/projects/boost/files/boost/1.59.0/ 选择:boost_1_59_0.7z或者boost_1_59_0.zip (Windows 8.1企业版操作系统); boost_1_59_0.tar.bz2  ( Linux内核操作系统——Ubuntu 14.04(编译器使用自带的GCC 4.8.2)). 2.编译: 2.1 Ubuntu 14.04操作系统编译安装boost 1.59.0: 2.1.1 快速安…

所谓“入侵检测”,顾名思义,就是对入侵行为的发觉.他通过对计算机网络或计算机系统中若干关键点收集信息并对其进行分析,从中发现网络或系统中是否有违反安全策略的行为和被攻击的迹象.” 但实际上,所谓的“违反”和“被攻击”这2个定义,都包含一定的主观性,并且和具体的上下文有关系.因此本文笔者尝试提出建立入侵检测方法论的一些基本准则,在基本准则的指导下应用具体的技术进行具象化实现. 1. 安全策略的描述性定义 首先,开篇明义,安全策略是由具体的人定义的,这个人常常就是计算机的管理员. 这里所指的安全策略…

规定了外部资源与当前文档的关系 常于链接样式表<link href="/media/examples/link-element-example.css" rel="stylesheet"> 用来创建站点图标 桌面标签页图标<link rel="icon" href="favicon.ico">或<link rel="shortcut icon" href="favic…

数据链路层( Data Link) 链路:从1个节点到相邻节点的一段物理线路(有线或无线),中间没有其他交换节点 案例 上图可以看出,总共由5条链路组成: 第1条:计算机0 => 路由器0,使用CSMA/CD协议,中间虽然有经过集线器,但集线器没有任何功能,就相当于一条网线 第2条:路由器0 => 路由器1,使用PPP协议 第3条:路由器1 => 路由器2,使用PPP协议,与上一条的数据有区别就是目标MAC与源MAC地址都会发生变化 第4条:**路由器2 ** => 交换机0,使用…

前言 今天和大家一起分享如何使用LabVIEW调用pb模型实现物体识别,本博客中使用的智能工具包可到主页置顶博客LabVIEW AI视觉工具包(非NI Vision)下载与安装教程中下载 一.物体识别算法原理概述 1.物体识别的概念 物体识别也称目标检测,目标检测所要解决的问题是目标在哪里以及其状态的问题.但是,这个问题并不是很容易解决.形态不合理,对象出现的区域不确定,更不用说对象也可以是多个类别. 目标检测用的比较多的主要是RCNN,spp- net,fast- rcnn,faster- r…

 重在图像的定位和检测的内容. 一张图片中只有一种给定类别标签的对象,定位则是图像中有对象框:再这些类中,每一个训练目标都有一个类和许多的图像内部对应类的位置选框. 猜想的仅是类标签,不如说它们是位置选框.正确的位置选框,代表你的结果很接近分割的准确率. 研究定位的简单有用基础的范式,就是回归. 这张图片经过一系列的处理过程,最终生成四个代表选框大小的实数,有很多不同的参数来描述选框,人们常用的是用XY坐标定位选框的左上角 .宽度和高度,还有一些ground truth(真实准确的选框),计算欧…

[解释] tree的两个bounding boxes 都要保留,因为交并比小于0.5:car 0.73保留:pedestrain 0.98保留:motorcycle 0.58保留.一共5个. [解释] 5个anchor box, 一个anchor box 对应(1+4+20)个标签,所以output volume 是 19*19*5*25…

3.1目标定位 (1)案例1:在构建自动驾驶时,需要定位出照片中的行人.汽车.摩托车和背景,即四个类别.可以设置这样的输出,首先第一个元素pc=1表示有要定位的物体,那么用另外四个输出元素表示定位框的中心坐标和宽高,再用3个输出元素one-hot表示是三个类别中的哪一类.当第一个元素pc=0时表示是背景,然后就不需要考虑其他输出了,如下图所示(需要注意的是是根据图片的标签y来决定使用几个元素的): (2)损失函数:上图中左下角是使用了平方误差损失函数这是为了方便解释方便而使用的.实际使用中pc使…