关键点hourglass深度 目标

02关键帧

01,简介关键帧类型为了在视觉上区分常规关键帧和其他不同的动画事件或状态(极端,间断或其他中间状态),可以在它们上应用不同的颜色以进行可视化。关键帧(白/黄色菱形) 常规关键帧。间断(青色小菱形) 间断状态,如用于不同关键姿态间的过渡。惯性延续(深灰色/橙色菱形) 一个可以在一个保持姿势附近添加少 ......
关键

关于 async 和 await 两个关键字(C#)【并发编程系列_5】

关于 async 和 await 两个关键字(C#)【并发编程系列_5】 阅读目录 〇、前言 一、先通过一个简单的示例来互相认识下 二、关于 async 关键字 三、关于 await 关键字 3.1 await 的用法示例 3.2 await foreach() 示例 3.3 关于 await us ......
关键字 两个 关键 async await

[LeetCode Hot 100] LeetCode111. 二叉树的最小深度

题目描述 思路 二叉树的最小深度就是第一个叶子节点所在的层数 方法一:前序遍历(递归、dfs) /** * Definition for a binary tree node. * public class TreeNode { * int val; * TreeNode left; * TreeN ......
LeetCode 深度 Hot 100 111

[LeetCode Hot 100] LeetCode104. 二叉树的最大深度

题目描述 思路 熟练掌握二叉树的遍历算法 方法一:层序遍历(迭代)+计数 /** * Definition for a binary tree node. * public class TreeNode { * int val; * TreeNode left; * TreeNode right; ......
LeetCode 深度 Hot 100 104

深度Q神经网络(DQN)

有了上节课值函数近似的铺垫,这节课就来到了DQN,推开了深度强化学习的大门 为什么要学习DQN呢,为什么一定要有神经网络的参与呢,AI的发展肯定是为了帮助人类去完成一些事情,而人类的世界是很复杂的,很抽象的,不可能你几个数据就能训练出一个很厉害的模型,所以你需要上百万甚至不止的数据,那么,你从哪得到 ......
神经网络 深度 神经 网络 DQN

TensorFlow Object Detection API —— 开箱即用的目标检测API

TensorFlow Object Detection API 提供了在 COCO 2017 数据集上预训练的检测模型集合。如果你要识别的对象存在于 COCO2017 数据集,那么你就可以直接使用 TensorFlow Object Detection API 来检测图片或视频。 TensorFlo ......
TensorFlow Detection API 目标 Object

关于 async 和 await 两个关键字(C#)【并发编程系列_5】

关于 async 和 await 两个关键字(C#)【并发编程系列_5】 阅读目录 〇、前言 一、先通过一个简单的示例来互相认识下 二、关于 async 关键字 三、关于 await 关键字 3.1 await 的用法示例 3.2 await foreach() 示例 3.3 关于 await us ......
关键字 两个 关键 async await

人脸识别技术演进:从几何算法到深度学习的深度剖析

本文全面探讨了人脸识别技术的发展历程、关键方法及其应用任务目标,深入分析了从几何特征到深度学习的技术演进。 关注TechLead,分享AI全维度知识。作者拥有10+年互联网服务架构、AI产品研发经验、团队管理经验,同济本复旦硕,复旦机器人智能实验室成员,阿里云认证的资深架构师,项目管理专业人士,上亿 ......
深度 人脸 几何 算法 技术

《人工智能专栏》专栏介绍 & 专栏目录 & Python与Python | 机器学习 | 深度学习 | 目标检测 | YOLOv5及其改进 | YOLOv8及其改进 | 关键知识点 | 各种工具教程

更好的阅读体验请点击:《人工智能专栏》专栏介绍 & 专栏目录 & Python与Python | 机器学习 | 深度学习 | 目标检测 | YOLOv5及其改进 | YOLOv8及其改进 | 关键知识点 | 各种工具教程 专栏介绍: 本专栏集成 Python与Python | 机器学习 | 深度学习 ......
专栏 Python YOLOv 人工智能 知识点

Super关键字

Super关键字 super注意点: 1、super调用父类的构造方法、必须在构造方法的第一个, 2、super访问父类的属性和方法, 3、super必须只能出现在子类的方法或者构造方法中 4、super和this不能同时调用构造方法 Vs this:this访问当前类的属性和方法 代表的对象不同 ......
关键字 关键 Super

软件工程领域的一百个关键字

软件工程领域的一百个关键字 软件 软件是计算机系统中与硬件相互依存的部分,它是包括程序、数据及相关文档的完整集合。 软件危机 软件危机是指在计算机软件的开发和维护过程中所遇到的一系列严重问题。 软件工程 软件工程是研究和应用如何以系统化的、规范的、可度量的方法去开发、运行和维护软件,即把工程化应 用 ......
软件工程 关键字 领域 关键 工程

用于运动目标检测与跟踪的多传感器融合与分类(下)

用于运动目标检测与跟踪的多传感器融合与分类(下) 摄像头图像 为了从相机图像中提取关于物体视觉外观的信息,我们必须能够使用视觉特征来表示这些物体。 视觉表示:定向梯度直方图(HOG)描述符在车辆和行人检测中显示出了很好的结果。我们决定将这个描述符作为我们的车辆和行人视觉表示的核心。对象表示的目标是生 ......
传感器 目标

深度解读:阿里云全球首发的容器计算服务 ACS 诞生背景、核心技术与应用场景

容器计算服务 ACS 自从在云栖大会发布并开启邀测后,引起了开发者和企业客户的广泛关注,并收到了大量的产品试用申请。本文整理自容器计算服务 ACS 首席架构师懿川的分享,包含了产品的诞生背景、核心特性、关键技术和典型应用场景,帮助大家更加全面、更加立体的了解 ACS,旨在还原 ACS 帮助客户更好的... ......
容器 深度 场景 核心 背景

m基于深度学习的OFDM通信系统频偏估计算法matlab仿真

1.算法仿真效果 matlab2022a仿真结果如下: 训练曲线: 误码率曲线: 2.算法涉及理论知识概要 正交频分复用(OFDM)是一种高效的无线通信技术,广泛应用于各种无线通信系统。然而,OFDM系统对频率偏移非常敏感,频偏会导致子载波间的正交性丧失,进而产生严重的性能下降。传统的频偏估计方法通 ......
算法 深度 matlab 系统 OFDM

C#深度理解:数组、集合、哈希、字典、堆、栈 优缺点

一、数组 1、Array 固定数组 优点: 1). 快速访问:数组通过索引来访问元素,访问速度非常快,因为可以通过索引进行直接定位。 2). 内存连续存储:数组在内存中以连续的方式存储元素,这样有助于提高数据的读取和写入效率。 3). 多维支持:C#中的数组支持多维(二维、三维等)数据结构,可以用于 ......
优缺点 数组 字典 深度

如何利用搜索引擎指定网站(指定网址前缀)进行关键词搜索

参考: site: 搜索运算符 博客园之前是有第三方搜索引擎(Google)的查询入口的,现在更新后就没有这个入口了,不过这也比较好理解,毕竟这个Google的查询入口好多人是用不了的,于是这里就给出手动指定查询网址的前缀来进行关键词查询了。 例子: ......
前缀 关键词 关键 搜索引擎 网址

JS逆向快速定位关键点之通用hook脚本

大部分网站都会对关键参数进行加密,JS 逆向时,我们首要任务是定位参数具体的加密逻辑。 常见方式包含:关键字搜索、堆栈调试、XHR 及事件监听、AST 内存漫游、JS Hook 注入等 本篇文章以 JS Hook 注入 为切入点,在做JS逆向往往需要定位到一些关键参数位置去分析,比如Cookie、S ......
关键点 脚本 关键 hook

关键字 开发-14 用例跳过

前言 有些情况需要通过加入用例步骤之间的等待时间,来进行接口的断言或者后置,其次有时候需要根据条件判断用例是否需要执行。 1. 加入sleep等待时间 通过sleep关键字即可实现,在执行用例的过程前添加等待时间。 elif item == 'sleep': try: sleep_value = r ......
关键字 关键 14

C# 中使用 using 关键字和不使用 using 关键字创建 FileStream

在 C# 中使用 using 关键字和不使用 using 关键字创建 FileStream 实例之间有一些区别。 使用 using 关键字: using (FileStream fileStream = new FileStream(filePath, FileMode.Open, FileAcce ......
关键字 关键 using FileStream

用于运动目标检测与跟踪的多传感器融合与分类(上)

用于运动目标检测与跟踪的多传感器融合与分类(上) 摘要——运动物体的准确检测和分类是高级驾驶辅助系统(ADAS)的一个关键方面。相信,通过将来自多个传感器检测的物体分类作为物体表示和感知过程的关键组成部分,可以改进环境的感知模型。首先,定义了一个复合对象表示,以在核心对象的描述中包括类信息。其次,提 ......
传感器 目标

Spring 框架模块深度解析:核心容器、数据访问、Web 层与其他关键模块

Spring 可能成为您的所有企业应用程序的一站式商店。但是,Spring 是模块化的,允许您挑选适用于您的模块,而无需引入其他模块。下面的部分提供了 Spring Framework 中所有可用模块的详细信息。Spring Framework 提供了大约20个模块,可以根据应用程序要求使用。 核心 ......
模块 容器 框架 深度 核心

MSSQL执行查询报错“使用 UNION、INTERSECT 或 EXCEPT 运算符合并的所有查询必须在其目标列表中有相同数目的表达式。”

MSSQL执行查询报错“使用 UNION、INTERSECT 或 EXCEPT 运算符合并的所有查询必须在其目标列表中有相同数目的表达式。” 报错截图: 根本原因 如提示,列不一致,列的个数和列名,顺序都需要一致。 ......
运算符 表达式 数目 INTERSECT 目标

深度剖析 Spring 框架在 Java 应用开发中的优势与应用

Spring 是用于企业 Java 应用程序开发的最流行的应用程序开发框架。全球数百万开发人员使用 Spring Framework 创建高性能、易于测试和可重用的代码。Spring Framework 是一个开源的 Java 平台。它最初由 Rod Johnson 编写,并于 2003 年 6 月 ......
应用开发 框架 深度 优势 Spring

m基于Yolov2深度学习网络的驾驶员打电话行为预警系统matlab仿真,带GUI界面

1.算法仿真效果 matlab2022a仿真结果如下: 2.算法涉及理论知识概要 随着汽车数量的不断增加,交通安全问题日益突出。其中,驾驶员手持电话行为是导致交通事故的一个重要原因。为了降低这类事故的发生率,本文提出了一种基于Yolov2深度学习网络的驾驶员手持电话行为预警系统。该系统能够实时监测驾 ......
学习网络 驾驶员 深度 界面 行为

HBase深度历险 | 京东物流技术团队

简介 HBase 的全称是 Hadoop Database,是一个分布式的,可扩展,面向列簇的数据库,是一个通过大量廉价的机器解决海量数据的高速存储和读取的分布式数据库解决方案。本文会像剥洋葱一样,层层剥开她的心,直到一丝不挂。 特点 首先我们看一下hbase有哪些特点: •高性能 基于LSM树的数 ......
物流技术 深度 团队 物流 HBase

解决网络协议服务器问题的关键:定位能力与抓包技术

本文分享自华为云社区《提升网络协议服务器的定位能力》,作者:张俭。 近期,我再次涉足于协议服务器相关的工作领域,致力于定位并解决各种问题。简单总结一些心得给大家。如果想要定位出协议服务器的问题,那么这些能力可能至关重要。 注:我这里比较偏向协议本身的问题,不涉及一些通用的网络问题(如网络吞吐量上不去 ......
关键 能力 服务器 问题 技术

全面的开发者文档和用户目标解析:API 文档指南和开发者旅程

开发者文档 开发者文档,也称为 API 文档,是一种专门针对软件开发人员的技术写作形式。这种类型的文档通常包括 API 的技术规范、代码注释、软件设计和架构以及软件开发中涉及的其他详细技术描述。开发者文档是开发人员的重要工具,因为它提供了使用和集成特定软件、库或 API 的必要指南、标准和示例。开发 ......
开发者 文档 旅程 目标 指南

深入理解WPF中的Dispatcher:优化UI操作的关键

概述:Dispatcher是WPF中用于协调UI线程和非UI线程操作的关键类,通过消息循环机制确保UI元素的安全更新。常见用途包括异步任务中的UI更新和定时器操作。在实践中,需注意避免UI线程阻塞、死锁,并使用CheckAccess方法确保在正确的线程上执行操作。这有助于提升应用程序的性能和用户体验 ......
Dispatcher 关键 WPF

如何使用深度学习技术探测代码逻辑死循环 —— 浪潮集团的“公开号CN117271314A”专利

新闻链接: https://mbd.baidu.com/newspage/data/landingsuper?context={"nid"%3A"news_10054958188888757354"}&n_type=-1&p_from=-1 国家专利局查询: https://pss-system.c ......
浪潮 117271314A 117271314 深度 逻辑

深度学习的典型神经网络类型——卷积神经网络(CNN)

1.CNN的定位 CNN属于深度学习中的一类典型神经网络,是一种前馈神经网络,它采用的是SGD(随机梯度下降)算法,它的人工神经元可以相应一部分覆盖范围内的单元,在图像处理方面的表现十分出色。 CNN在模式分类领域,因其避免了对图像的前期的预处理,所以它可以直接输入图像得到结果。 2.CNN的构成 ......
神经网络 卷积 神经 网络 深度
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