opencv库提供了好几种模糊平滑Smooth操作的类型作为cvSmooth的参数传入,从而达到不同的平滑效果,另外复习了一下如何复制一份图像和重新调整图像大小. 调整图像大小目前是按照一下步骤进行: 1.先cvcreate一个新的图像,cvcreate中的参数设为调整之后的大小(用Cvsize的构造函数封装代入) 2.然后再用cvresize把原图像输入到刚才构造的已设定好尺寸的图像中 代码: #include<cv.h> #include<highgui.h> //多种smoo…

http://sourceforge.net/projects/het-smooth/ equencing technologies, such as Illumina sequencing, provide the sequences ofshort "reads" of DNA that come from random positions on the genome. These readsthen must be assembled de-novo into the origi…

https://medium.com/ios-os-x-development/perfect-smooth-scrolling-in-uitableviews-fd609d5275a5 Difficulty and the depth of material will increase from the beginning to the end of story, so I’ll start with things which are familiar to many of you. Deep…

http://www.cnblogs.com/dudu/archive/2013/06/08/iis_webserver_settings.html (支持高并发的IIS Web服务器常用设置) http://zzstudy.offcn.com/archives/13148 (windows 2008 WEB服务器IIS7.5优化配置 支持10万个同时请求) http://blog.snsgou.com/post-510.html --------------------------------…

以前很长一段时间,在自定义控制绘制时,只是简单的定义一个QPainter对象而开始绘画.经常会画一些圆角矩形,甚至是一些不规则的图形.对于不规则的图形来说,如果PS技术不好,或者mask制作的不好,常常在绘制后会有锯齿样.质量较低的情况出现. 其实,解决这类问题很简单,只需要在绘制之前,设置好QPainter的RenderHint(s)就好了: QPainter painter(this); //make the roundedRect or something else smoothpaint…

前情提要—— 网上关于目标检测框架——faster r_cnn有太多太好的博文,这是我在组会讲述faster r_cnn这一框架时被人问到的一个点,当时没答上来,于是会下好好百度和搜索一下研究了一下这个问题. 先看faster r_cnn的对bounding_box的回归损失函数: 百度百科的解释是:对于边框的预测是一个回归问题.通常可以选择平方损失函数(L2损失):f(x)=x^2.但这个损失对于比较大的误差的惩罚很高.我们可以采用稍微缓和一点绝对损失函数(L1损失):f(x)=|x|,它是随…

java程序的smooth关闭策略可以采用hook跟观察者的模式实现 无限等状态,如果状态出现可以关闭的事件则进行关闭 虚拟机的关闭通过钩子调用关闭,如果关闭失败,在超时时间内强制杀掉jvm 状态类 public interface State { public boolean isStoppable(); } package com.s.stat; /** * A Stateful job implements this interface so that * it's state can b…

总结对比下\(L_1\) 损失函数,\(L_2\) 损失函数以及\(\text{Smooth} L_1\) 损失函数的优缺点. 均方误差MSE (\(L_2\) Loss) 均方误差(Mean Square Error,MSE)是模型预测值\(f(x)\) 与真实样本值\(y\) 之间差值平方的平均值,其公式如下 \[ MSE = \frac{\sum_{i=1}^n(f_{x_i} - y_i)^2}{n} \] 其中,\(y_i\)和\(f(x_i)\)分别表示第\(i\)个样本的真实值及其…

图像分类的一个trick,推导可参考这位博主https://leimao.github.io/blog/Label-Smoothing/ 知乎上的讨论https://www.zhihu.com/question/65339831,有位博主用代码给出了一个直观的体验:  label smooth是如何改变标签的. label smooth相当于一个正则化的作用,用来防止过拟合,提高泛化性能:但如果网络本身就是欠拟合的,用这个可能意义就不大. tf中可以直接使用https://stackoverfl…

当预测值与目标值相差很大时,L2 Loss的梯度为(x-t),容易产生梯度爆炸,L1 Loss的梯度为常数,通过使用Smooth L1 Loss,在预测值与目标值相差较大时,由L2 Loss转为L1 Loss可以防止梯度爆炸. L2 loss的导数(梯度)中包含预测值与目标值的差值,当预测值和目标值相差很大,L2就会梯度爆炸.说明L2对异常点更敏感.L1 对噪声更加鲁棒. 当差值太大时, loss在|x|>1的部分采用了 l1 loss,避免梯度爆炸.原先L2梯度里的x−t被替换成了±1, 这样…

问题 A: Smooth 时间限制: 1 Sec  内存限制: 512 MB 题面 题面谢绝公开. 题解 维护一个队列,开15个指针,对应前15个素数. 对于每一次添加数字,暴扫15个指针,将指针对应的素数与指针所在位置的元素相乘塞进队列.对应指针后移一位. 可以保证每次添加的都是当前能添加的最小元素. 复杂度……我不会证. 代码: #include <bits/stdc++.h> #define rint register int #define ll long long #define i…

Distribution Shapes 由直方图到 smooth curve   1.this distribution of heights is bell shaped(or mound shaped), but the smooth curve makes seeing the shape a little easier. 2.need not worry about minor differences in shape(全局),allows us to classify most dis…

论文链接:https://arxiv.org/abs/2003.05597 code:https://github.com/Thinklab-SJTU/CSL_RetinaNet_Tensorflow 文章概要: 本文展示了目前流行的基于回归的旋转目标检测方法都存在或多或少的不连续边界问题,问题直接由角度的周期性或角点的顺序导致.根本原因则是理想的预测超出了所定义的范围,导致边界问题的产生,即产生了一个较大的损失值.针对上述问题,本文设计了一种没有边界问题的预测方法.该方法的核心是将角度预测从回…

本文发布自 https://www.cnblogs.com/wenruo/p/15061907.html 转载请注明出处. 简介和 Demo 展示 最近需要有个拖拽列表的需求,发现一个简单好用的 Vue 可拖拽组件.安利一下~ Vue Smooth DnD 是一个快速.轻量级的拖放.可排序的 Vue.js 库,封装了 smooth-dnd 库. Vue Smooth DnD 主要包含了两个组件,Container 和 Draggable,Container 包含可拖动的元素或组件,它的每一个子元…

前言 踩了挺多以前没踩过的坑... T1 一开始是打了一个 60pts 的 DFS ,在与暴力拍了几组数据保证正确性之后, 突然想到 BFS 可能会更快一些,然后就又码了一个 BFS,又和 DFS 拍了200组数据, 发现 BFS 确实快,然后就交了一个 BFS 然后我就直接 \(60pts\rightarrow 0pts\) 后来看了一下特殊性质该了一下边界就 80pts了,肝疼QAQ 然后就是 T3 以前一直是在 结构体里读入的,这回就翻车了. 还有就是 map 的重载小于号最好不要和等于号…

考场 开题,感觉 T1 很像 dky 讲过的一道中北大学 ACM 题,T3 一看就是随机化,具体不知道怎么做. T1 sb 题,直接取当前最小的光滑数,把它乘一个质因子放入候选集.类似<蚯蚓>开 B 个队列即可,\(O(KB)\). T3 推出了四元二次方程组,不会解...考虑过枚举 \(s\). T2 貌似可以状压?两个质因子的情况特判就行了. 7.40 开始写 T1,最初 RE 了,加上判断队列为空就过了所有样例,看一眼才 8.00?想了想没什么可写挂挂的地方,时间又开了 \(2\)s,不…

By YutaiHou…

一款免费软件,使mac可以做到和 Windows 下的鼠标加速度的相同算法,实现同样 win 的鼠标操控感,也可以实现鼠标0加速度.…

Category: Crypto Points: 200 Solves: 11 Description: p > q n = p*q = 1146153281852525177586999436995662832543747851048527273041984332051794060180859755292562945179561199037265156877018187228259030989418781509119164991483327480541943252538623487647730…

大清早的我们就来做一个简单有趣的图像处理算法实现,作为对图像处理算法学习的开端吧.之所以有趣就在于笔者把算法处理的各个方式的处理效果拿出来做了对比,给你看到原图和各种处理后的图像你是否能够知道那幅图对应那种算法模式呢?嘻嘻,拭目以待吧 平滑的意义: 图像平滑image smoothing:压制.弱化或消除图像中的细节.突变.边缘和噪声,就是图像平滑化. 图像平滑是对图像作低通滤波,可在空间域或频率域实现.空间域图像平滑方法主要用低通卷积滤波.中值滤波等:频率域图像平滑常用的低通滤波器有低通梯形滤…

原文地址: http://bigdots.github.io/2015/12/15/iScroll-js%E2%80%94%E2%80%94smooth%20scrolling%20for%20the%20web/ 一.什么是iScroll 官方文档的解释: iScroll是一个高性能.占用空间小.依赖免费的多平台javascrip脚本库.它应用于桌面设备.移动设备和智能电视.它一直在大力优化性能和大小以便在现代设备和旧设备上提供流畅的运行.iScroll不仅仅只是用来滚动.它还可以处理任何用户…

#include<stdio.h> #include<string.h> #define maxn 1201 ][],s[maxn]; int col; int getmax() { int i,j,len=strlen(s); ; ;i<len;i++) { '; if(id>max) max=id; } return max; } int main() { int i,j,t,len; scanf("%d",&t); while(t--)…

Ever read a really long blog post or article and then had to scroll all the way up to the top of the screen to get to the menu? It can be a little frustrating. It’s easy to fix, you can have a fixed menu or as you’ll see here you can provide a quick…

算法需求: 传入[0~1]的时间time,返回[0~1]的路程. 整个路程distance[0~1]分为三段路径: 第一段:在0.25time的时间里,速度从0,位置从distance:0加速移动到距离distance:K 第二段:在0.25time时间里,位置从distance:k减速移动到某距离distance:1 – ratio 第三段:在0.5time时间里,位置从distance:1 – ratio减速移动到distance:1 但是变化率由第一段1/4总时间经过的路程K和总路程长度d…

继上文继续写.有了顶点迭代器之后就可以利用MItMeshVertex类的getConnectedVertices方法来获取相连点并代入平滑算法. 选择什么样的平滑算法呢?本人比较懒,直接打开了计算机图形学(第四版)322页直接用bezier样条曲线的方法来做平滑.该算法的公式比较复杂,有大量阶乘计算,考虑到执行效率的问题,我决定简化这个式子,即在三点相连形成一条线的情况下,中间点的位置式子如下: x(u) = x0 *(2!/(0!*2!) )*(u^0)*((1-u)^2) + x1 *(2!…

先马克下,回头跑试试:http://synaptitude.me/blog/smooth-face-tracking-using-opencv/ GitHub:https://github.com/Synaptitude/Smooth-Facial-Tracking…

1.loss要规范化,这样就不会受图片大小的影响 2.w.h采用log:比较特殊的是w,hw,h的regression targets使用了log space. 师兄指点说这是为了降低w,hw,h产生的loss的数量级, 让它在loss里占的比重小些, 不至于因为w,hw,h的loss太大而让x,yx,y产生的loss无用 3.当预测值与目标值相差很大时, 梯度容易爆炸, 因为梯度里包含了x−t. 所以rgb在Fast RCNN里提出了SmoothL1Loss.当差值太大时, 原先L2梯度里的x…

项目信息 项目地址 https://github.com/benniaobuguai/android-auto-scroll-viewpager 特性 支持自动平滑切换海报.相册等,无限次循环轮播 手动切换时,轮播暂停,手指离开后,重新开始轮播 提供暂停.继续播放的api,想怎么控制由你决定 基类支持泛型,使用容易,可根据业务对象自行实现 版本 android:versionCode="20151108" android:versionName="2.0.0" An…

listview是一个比较重要的UI组件,一切影响UI的操作,比如适配器从磁盘.网络或者数据库中加载数据的操作,最好都放在子线程中完成.子线程可以使用thread,不过那样比较老土,官方推荐使用AsyncTask. AsyncTask会自动排队 execute() 任务,并且顺序执行.你的应用进程只需使用它就是了. // Using an AsyncTask to load the slow images in a background thread new AsyncTask<ViewHold…

characteristic: 1.Tracking user 2.personliza 3.面对的问题类似于分形学+混沌学(以有观无+窥一管而知全貌) 4.Data:high-volume.sparse 方法: (1)传统方法 MF:matrix factorization RBM:Restricted Boltzman Machine (2)现有方法 Hybird System/content-boosted system Matrix completion Ensemble methods…