Poisson回归模型也是用来分析列联表和分类数据的一种方法,它实际上也是对数线性模型的一种,不同点是对数线性模型假定频数分布为多项式分布,而泊松回归模型假定频数分布为泊松分布. 首先我们来认识一下泊松分布: 一.泊松分布的概念和实际意义: 我们知道二项分布是离散型概率分布中最重要的一种,而二项分布的极限形式就是泊松分布(P很小,n很大),也是非常重要的一种离 散型概率分布,现实世界中许多偶然现象都可以用泊松分布来描述. 泊松分布认为:如果某些现象的发生概率p很小,而样本例数n又很大,则二项分布

本文来自<\(S^3\)FD: Single Shot Scale-invariant Face Detector>,时间线为2017年11月. 0 引言 基于锚的目标检测方法,是通过分类和回归一系列预先设定的锚来检测目标的.这里预先设定的锚通常都是一个个基于不同尺度和长宽比的框.这些锚通常都是关联一层(faster rcnn)或者多层(SSD)卷积层.通过不同卷积层的空间尺度和stride大小来决定锚的位置和间隔.关联锚的网络层通常是为了用来分类和对齐这些锚.相比于其他方法,基于锚的检测方法

Lodop是一款专业的WEB打印控件,其设计目标是简单易用.功能足够强大,开创WEB打印开发的新局面. Lodop设计者对WEB下的打印开发任务进行了分类汇总,高度抽象,设计出仅用几个功能函数,就可实现复杂的打印任务,尽量减少使用者的知识累赘.控件发布包有3个系统文件组成,全部功能用几个控件参数和2组功能函数来实现. 尽管我们有个理想化的目标,那就是您不用详细了解这些参数或函数,仅仅看懂几个样例文件就能很轻松地开始使用本控件,为此Lodop提供了一个足够完善的设计界面,用它可以实现大多数打印开发

最近在做Lodop打印功能: 思路是:  用MasterPage搭个打印页面的框架, 然后在具体的页面中填入数据, 打印的样式由母版页和CSS来控制. 困扰了一天的问题是:  在打印的JS文件中, 引用外部css文件时, 需要拼出实际的含有IP地址的CSS文件地址, 并且需要用双斜杠(//)来代替单斜杠. =====后来遇到的问题:  css文件里的样式, 在页面上显示没有问题, 但是打印预览却没有样式.... 又挣扎了一天, 原来问题是: lodop中的加入css文件后, 不能识别css类(.

C语言写贪吃蛇本来是打算去年暑假写的,结果因为ACM集训给耽搁了,因此借寒假的两天功夫写了这个贪吃蛇小项目,顺带把C语言重温了一次. 是发表博客的前一天开始写的,一共写了三个版本,第一天写了第一版,第二天写了第二版和第三版. 相信C语言写个小游戏或小项目是大多数计算机相关专业的学生都做的事情,但是作为一个数学专业的学生,我们教研室的老师对C语言的要求也就比较低了,大一没有让我们做个小项目实践一次.至今为止用C/C++做过的三个小项目(大作业),一个是外校同学让我帮忙写的学生信息管理系统(天呐,这

http://www.cnblogs.com/nufangrensheng/p/3498723.html中介绍了pread和pwrite函数,这些函数在多线程环境下是非常有帮助的,因为进程中的所有线程共享相同的文件描述符. 考虑两个线程,在同一时间对同一文件描述符进行读写操作. 线程A: lseek(fd, , SEEK_SET); read(fd, buf1, ); 线程B: lseek(fd, , SEEK_SET); read(fd, buf2, ); 如果线程A执行lseek,然后线程B

上节简单介绍高德地图JavaScript API及网页中基本地图展示.有了地图后我们可以用来做什么?有人说离我最近的超市在哪里,我怎么去?别急,这些功能我们后面都会慢慢实现.今天为大家详细讲解如何在地图上留下标记,你可以在地图任意位置添加一个点,也可以把你的位置标记上去.在地图上做一个标记,标记做在哪里,用什么东西做标记是你来决定的.高德JavaScript API提供了点的三个属性{position, icon, map}分别记录点的位置,点的样子,将点放到地图.下面看看如何在地图上做标记吧-

关于ADMM的研究(一) 最近在研究正则化框架如何应用在大数据平台上.找到了<Distributed Optimization and Statistical Learning via the Alternating Direction Method of Multipliers>这篇文章,感觉很适合现在的研究.下面转载的一篇博客,写的很细致,很有用. 业界一直在谈论大数据,对于统计而言,大数据其实意味着要不是样本量增加n→∞,要不就是维度的增加p→∞,亦或者两者同时增加,并且维度与样本量的增

0 - 背景 R-CNN中检测步骤分成很多步骤,fast-RCNN便基于此进行改进,将region proposals的特征提取融合成共享卷积层问题,但是,fast-RCNN仍然采用了selective search来进行region proposals的预测,者称为性能的瓶颈(selective search不能在GPU上运行,还没搞懂为何?).因此faster-RCNN提出采用RPN网络来生成region proposals,且RPN和ROI Pooling之前的特征提取共享特征提取卷积层来

Motivation 实现快速和准确地抽取出视频中的语义片段 Proposed Method -提出了TURN模型预测proposal并用temporal coordinate regression来校正proposal的边界 -通过复用unit feature来实现快速计算 主要步骤如下: Video Unit Processing: 将输入的视频平均分为多个video units,每一个unit包含16帧,源码给的feature是30fps的帧率.将每一个unit送入visual encod

紧接着之前的博客,我们继续来看faster rcnn中的AnchorTargetLayer层: 该层定义在lib>rpn>中,见该层定义: 首先说一下这一层的目的是输出在特征图上所有点的anchors(经过二分类和回归): (1)输入blob:bottom[0]储存特征图信息,bottom[1]储存gt框坐标,bottom[2]储存im_info信息: (2)输出blob:top[0]存储anchors的label值(fg是1,bg是0,-1类不关心),top[1]存储的是生成的anchors

Lodop属性和方法详解 例子:LODOP.PRINT_INIT("打印任务名");LODOP.SET_PRINT_COPIES(2);bdhtml=window.document.body.innerHTML;var hei = $('#div1').outerHeight();string = prnhtml;LODOP.SET_PRINT_PAGESIZE (3,'6cm','2cm',2);LODOP.ADD_PRINT_HTM(0,0,227,hei,string);LODO

Channel 4及AMC宣布续订<真实的人类 Humans>第三季,下季为8集:新季拍摄将在秋季开始,主要角色会回归.该剧设定在机器人Synth被繁忙都市人广泛使用的世界,呈现人类与机器人的界限愈发模糊后,扣人心弦的矛盾冲突.心理冲击与道德拷问. 本剧为英美合拍,设定地点为伦敦,因此从头到底都充斥着浓浓的英剧范儿,乌托邦式的冷漠,机械的坚硬感,贯穿全剧的英国口音都和AMC以往的绚烂华丽略有不同.故事讲述在生化合成人被广泛应用的未来,人类逐渐被替代,但是没有自我感觉和思想的合成人依然是社会财富

一.R-FCN初探 1. R-FCN贡献 提出Position-sensitive score maps来解决目标检测的位置敏感性问题: 区域为基础的,全卷积网络的二阶段目标检测框架: 比Faster-RCNN快2.5-20倍(在K40GPU上面使用ResNet-101网络可以达到 0.17 sec/image); 2. R-FCN与传统二阶段网络的异同点 图1 R-FCN与传统二阶段网络的异同点相同点:首先,两者二阶段的检测框架(全卷积子网络+RoI-wise subnetwork); 其次两

功能介绍 最近在做一款ios的app,其中有一个页面需要分成三个版块,版块之间可以通过左右滑动来进行切换,也可以通过点击上方的按钮来切换,好像在android中可以用过ViewPager + Fragment来实现.界面大概就是这个样子,这里我以知乎客户端的发现页面为例:     其中整个页面分为三个小的版块,分别"推荐","热门"以及"收藏".点击上方的文字后,下方的页面会切换到对应的版块,同时文字下方的蓝色导航条也会随着界面的切换跟着滑动.另

5.1节 Cost Function神经网络的代价函数. 上图回顾神经网络中的一些概念: L  神经网络的总层数. sl  第l层的单元数量(不包括偏差单元). 2类分类问题:二元分类和多元分类. 上图展现的是神经网络的损失函数,注意这是正则化的形式. 正则化部分,i.j不为0.当然i.j可以为0,此时的损失函数不会有太大的差异,只是当i.j不为0的形式更为常见. 5.2节 Backpropagation Algorithm最小化损失函数的算法——反向传播算法:找到合适的参数是J(θ)最小. 如

一.控件参数 Lodop有如下控件参数,以页面object对象元素的参数形式使用: Caption名称:设置控件的显示标题格式: < pa ram name="Caption" value="我是打印控件lodop" >功能: 控件在页面内一般是以object元素形式被引用.可以通过设置元素的width和height等于0来隐藏控件,不隐藏时可以为控件设置一个标题,以便于看到控件是否被正确安装,以及控件对象在页面内的位置.希望打印预览界面或设计界面内嵌到

假设想要循环播放的话, scrollView的照片前要加上最后一张图片, 最后要加上第一张图片. - (void)viewDidLoad { [super viewDidLoad]; // Do any additional setup after loading the view. //继承于UIView,能够通过创建view的四步对ScrollView进行创建. UIScrollView *scrollView = [[UIScrollView alloc] initWithFrame:CG

和Faster R-CNN相比,R-FCN具有更深的共享卷积网络层,这样可以获得更加抽象的特征 抽象特征的捕获能否通过“sketch/conceptual...” - guided 来进行?想法还是说把逻辑推理和深度学习暴力计算相结合,各自发挥各自的优势~ 4. R-FCN网络的设计动机 Faster R-CNN是首个利用CNN来完成proposals预测的,从此之后很多的目标检测网络都开始使用Faster R-CNN的思想.而Faster R-CNN系列的网络都可以分成2个部分:ROI Poo

Acquisition of Localization Confidence for Accurate Object Detection Intro 目标检测领域的问题有很多,本文的作者捕捉到了这样一个问题,就是nms算法根据类别置信度为准则去删掉与他iou大于一定阈值的算法是否合理?事实是,分类置信度没法评估回归框是否回归的准确,这就造成了一种情况,分类置信度高的不一定回归的准,那么回归的准的又因为与之iou更高而被剔除了.为什么回归的准的反而类别置信度可能不高,而类别置信度高的可能回归的不准

 快速的区域卷积网络方法(Fast R-CNN)   论文地址:https://arxiv.org/abs/1504.08083 摘要: 本文提出一种基于快速的区域卷积网络方法(Fast R-CNN)用于物体检测(object detection).Fast R-CNN建立在先前的工作的基础上,能够有效的使用深度卷积网络对物体候选区域(Region Proposals)进行分类.和之前的工作相比,Fast R-CNN采用了多种创新技术去提高训练和测试速度,然而它也提高了物体的检测精度.Fast