在Github上搜索“Anomaly Detection”,Twitter的异常检测框架(基于R语言)高居榜首,可见效果应该不错: 但是活跃度并不高,3-4年没人维护了: 因此在使用时难免会遇到一些坑,整个使用方式如下(红色部分,就是直接在RStudio中运行时,可能有异常的地方): install.packages("devtools") devtools::install_github("twitter/AnomalyDetection") library(An

Atitit 图像清晰度 模糊度 检测 识别 评价算法 原理 1.1. 图像边缘一般都是通过对图像进行梯度运算来实现的1 1.2. Remark: 1 1.3.  1.失焦检测. 衡量画面模糊的主要方法就是梯度的统计特征,通常梯度值越高,画面的边缘信息越丰富,图像越清晰.1 1.4. 利用边缘检测 ,模糊图片边缘会较少2 1.5. 通过dct比较.Dct分离出的低频信号比较2 1.6. 参考资料2 1.1. 图像边缘一般都是通过对图像进行梯度运算来实现的 1.2. Remark:   1)肉眼可

Atitit 图像清晰度 模糊度 检测 识别 评价算法 源码实现attilax总结 1.1. 原理,主要使用像素模糊后的差别会变小1 1.2. 具体流程1 1.3. 提升性能 可以使用采样法即可..1 1.4. 实现代码1 1.1. 原理,主要使用像素模糊后的差别会变小 通过计算横向前后俩点像素的差异..然后累加即可.. 1.2. 具体流程 图片灰度化,这样可以只保留hsv分量了...然后读取v分量,就是明亮度了.. Hs色相和饱和度全部去除了..   比较v分量的差异即可.. 1.3. 提升性

同行业中,别人标配有的产品我有,别人没有的产品我们也有,如此才能增强竞争力,通过优化创新,前端车牌识别SDK功能,性能上,都是行业NO.1的水平.车牌识别sdk这个用于越来越多人集成了,汽车保有量日益上升,越来越多公司开发车辆管理系统,在系统开发过程中,对于OCR识别算法,不少开发人员为了节省成本,在开源中寻找车牌识别算法,耗费了不少人力物力以及时间成本.易泊时代车牌识别算法经历了十几春秋,商用来说,再没难度. 一个好的算法并非一朝一夕,经得住风霜,耐得住寂寞,手机前端车牌识别SDK扫描识别,速

记得在做电商运营初期,每每为我们频道的促销活动锁取得的“超高”销售额感动,但后来随着工作的深入,我越来越觉得这里面水很深.商家运营.品类运营不断的通过刷单来获取其所需,或是商品搜索排名,或是某种kpi指标,但这些所谓的“脏数据”,却妨碍了平台运营者对于真实数据的分析和促销效果的评估.今天我们讨论一种非监督学习算法(Unsupervised Learning Algorithm),试图在真实数据中,找出并标注异常数据. 该算法是基于高斯分布的异常检测算法(Anomaly Detection Alg

1 理论基础 学习Eigen人脸识别算法需要了解一下它用到的几个理论基础,现总结如下: 1.1 协方差矩阵 首先需要了解一下公式: 共公式可以看出:均值描述的是样本集合的平均值,而标准差描述的则是样本集合的各个样本点到均值的距离之平均.以一个国家国民收入为例,均值反映了平均收入,而均方差/方差则反映了贫富差距,如果两个国家国民收入均值相等,则标准差越大说明国家的国民收入越不均衡,贫富差距较大.以上公式都是用来描述一维数据量的,把方差公式推广到二维,则可得到协方差公式: 协方差表明了两个随机变量之

通过简书iOS客户端登录,我们会看到请输入手机号或者邮箱登录,但是我们随机输入1234567的时候,便会弹出手机格式不正确,同样也会识别我们的邮箱格式,那么我们在项目中怎么实现这种判断呢? 0E471361-060C-4D93-913F-73622F89BC60.png 这就是我们今天要说的正则表达式. 正则表达式的介绍 正则表达式有多种使用方法,根据我们的需要,我们是要判断输入是否合法,还是查找指定的内容,还是捕获多个输入的内容,可以选用不同的方法,今天我们主要说一下,判断输入是否合法,用谓词

在上一篇博文中,我们对KNN算法思想及流程有了初步的了解,KNN是采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类,也就是说对于每个样本数据,需要和训练集中的所有数据进行欧氏距离计算.这里简述KNN算法的特点: 优点:精度高,对异常值不敏感,无数据输入假定 缺点:计算复杂度高,空间复杂度高 适用数据范围:数值型和标称型(具有有穷多个不同值,值之间无序)    knn算法代码: #-*- coding: utf-8 -*- from numpy import * import operatorimport

[先上一张效果图]: 一.原理: 其实原理很简单: 1.手机投屏到电脑: 2.截取投屏画面的题目部分,进行识别,得到题目和三个答案: 3.将答案按照一定的算法,进行搜索,得出推荐答案: 4.添加了一些其他辅助功能,比如:浏览器搜索结果展示.关键字高亮.浏览器可点击等: 二.二营长,把我的意大利...............代码,呈上来,给友军看看 1.手机投屏: 方式很多,这里只列举几个比较常用.且自己感觉简单易用的: A.IOS:局域网内,可以利用iTools里的苹果录屏大师(airplay)

在以前的OCR任务中,识别过程分为两步:单字切割和分类任务.我们一般都会讲一连串文字的文本文件先利用投影法切割出单个字体,在送入CNN里进行文字分类.但是此法已经有点过时了,现在更流行的是基于深度学习的端到端的文字识别,即我们不需要显式加入文字切割这个环节,而是将文字识别转化为序列学习问题,虽然输入的图像尺度不同,文本长度不同,但是经过DCNN和RNN后,在输出阶段经过一定的翻译后,就可以对整个文本图像进行识别,也就是说,文字的切割也被融入到深度学习中去了. 现今基于深度学习的端到端OCR技术有

通过 搜集 Linux 服务器 的 bash 操作 日志, 通过 训练 识别 出 特定 用户 的 操作 习惯, 然后 进一步 识别 出 异常 操作 行为. 使用 SEA 数据 集 涵盖 70 多个 UNIX 系统 用户 的 行为 日志, 这些 数据 来自 UNIX 系统 acct 机制 记录 的 用户 使用 的 命令. SEA 数据 集中 每个 用户 都 采集 了 15000 条 命令, 从 用户 集合 中 随机 抽取 50 个 用户 作为 正常 用户, 剩余 用户 的 命令 块 中 随机 插入

[先上一张效果图]: 一.原理: 其实原理很简单: 1.手机投屏到电脑: 2.截取投屏画面的题目部分,进行识别,得到题目和三个答案: 3.将答案按照一定的算法,进行搜索,得出推荐答案: 4.添加了一些其他辅助功能,比如:浏览器搜索结果展示.关键字高亮.浏览器可点击等: 二.二营长,把我的意大利...............代码,呈上来,给友军看看 1.手机投屏: 方式很多,这里只列举几个比较常用.且自己感觉简单易用的: A.IOS:局域网内,可以利用iTools里的苹果录屏大师(airplay)

1 背景及理论基础 人脸识别是指将一个需要识别的人脸和人脸库中的某个人脸对应起来(类似于指纹识别),目的是完成识别功能,该术语需要和人脸检测进行区分,人脸检测是在一张图片中把人脸定位出来,完成的是搜寻的功能.从OpenCV2.4开始,加入了新的类FaceRecognizer,该类用于人脸识别,使用它可以方便地进行相关识别实验. 原始的LBP算子定义为在3*3的窗口内,以窗口中心像素为阈值,将相邻的8个像素的灰度值与其进行比较,若周围像素值大于或等于中心像素值,则该像素点的位置被标记为1,否则为0

Fisherface是由Ronald Fisher发明的,想必这就是Fisherface名字由来.Fisherface所基于的LDA(Linear Discriminant Analysis,线性判别分析)理论和特征脸里用到的PCA有相似之处,都是对原有数据进行整体降维映射到低维空间的方法,LDA和PCA都是从数据整体入手而不同于LBP提取局部纹理特征.如果阅读本文有难度,可以考虑自学斯坦福公开课机器学习或者补充线代等数学知识. 同时作者要感谢cnblogs上的大牛JerryLead,本篇博文基

与第一篇博文特征脸方法不同,LBP(Local Binary Patterns,局部二值模式)是提取局部特征作为判别依据的.LBP方法显著的优点是对光照不敏感,但是依然没有解决姿态和表情的问题.不过相比于特征脸方法,LBP的识别率已经有了很大的提升.在[1]的文章里,有些人脸库的识别率已经达到了98%+. 1.LBP特征提取 最初的LBP是定义在像素3x3邻域内的,以邻域中心像素为阈值,将相邻的8个像素的灰度值与其进行比较,若周围像素值大于中心像素值,则该像素点的位置被标记为1,否则为0.这样,

一.基础知识库 有毛发 哺乳动物 - 有奶 哺乳动物 - 有羽毛 鸟 - 会飞 会下蛋 鸟 - 吃肉 食肉动物 - 有犬齿 有爪 眼盯前方 食肉动物 - 哺乳动物 有蹄 有蹄类动物 - 哺乳动物 反刍动物 有蹄类动物 - 哺乳动物 食肉动物 黄褐色 身上有暗斑点 金钱豹 * 哺乳动物 食肉动物 黄褐色 身上有黑色条纹 虎 * 有蹄类动物 长脖子 有长腿 身上有暗斑点 长颈鹿 * 有蹄类动物 身上有黑色条纹 斑马 * 鸟 长脖子 有长腿 不会飞 有黑白二色 鸵鸟 * 鸟 会游泳 不会飞 有黑白二色

https://blog.csdn.net/loveliuzz/article/details/73875904

郑昀 基于杨海波的设计文档 创建于2015/8/13 最后更新于2015/8/25 关键词:异常流量.rate limiting.Nginx.Apriori.频繁项集.先验算法.Lua.ELK 本文档适用人员:技术人员 提纲: 所谓异常流量 如何识别异常流量 Apriori如何工作 如何让 Nginx 拦截可疑 IP 0x00,所谓异常流量 有害的异常流量大概分为以下几种: 僵尸网络中的节点对主站发起无目的的密集访问: 黑客.白帽子或某些安全公司为了做漏洞扫描,对主站各个 Web 工程发起字典式

郑昀 基于杨海波的设计文档 创建于2015/8/13 最后更新于2015/8/25 关键词:异常流量.rate limiting.Nginx.Apriori.频繁项集.先验算法.Lua.ELK 本文档适用人员:技术人员 提纲: 所谓异常流量 如何识别异常流量 Apriori如何工作 如何让 Nginx 拦截可疑 IP 0x00,所谓异常流量 有害的异常流量大概分为以下几种: 僵尸网络中的节点对主站发起无目的的密集访问: 黑客.白帽子或某些安全公司为了做漏洞扫描,对主站各个 Web 工程发起字典式

原文连接:https://mp.weixin.qq.com/s/3BgDld9hILPLCIlyysZs6Q 哈喽,大家好. 今天给大家总结几个简单.好用的人脸识别算法. 人脸识别是计算机视觉中比较常见的技术,生活中,我们接触最多的人脸识别场景是人脸考勤,我之前还专门写过一篇人脸考勤的项目,感兴趣的朋友可以看看. 人脸识别的算法最核心的工作是从一张图片中识别出人脸的位置.识别的算法可以说是多种多样, 下面我就来为大家一一介绍下. 1. HoG人脸检测 该算法采用传统的机器学习算法来识别人脸.传统

本文根据Li Qingxin老师在"2021 vivo开发者大会"现场演讲内容整理而成.公众号回复[2021VDC]获取互联网技术分会场议题相关资料. 一.vivo推送平台介绍 1.1 从产品和技术角度了解推送平台 推送平台是做什么的? 有的小伙伴可能了解过,有的可能是第一次接触到.无论您是哪一种情况都希望通过今天的分享,能够让您对我们有新的了解.接下来我将从产品和技术两个不同视角,给大家介绍vivo推送平台. 首先,从产品角度来看,vivo推送平台通过和系统的深度结合,建立稳定可靠.