检测点6.1
基于深度学习的智能PCB板缺陷检测系统（Python+清新界面+数据集）
智能PCB板缺陷检测系统用于智能检测工业印刷电路板（PCB）常见缺陷，自动化标注、记录和保存缺陷位置和类型，以辅助电路板的质检。本文详细介绍智能PCB板缺陷检测系统，在介绍算法原理的同时，给出Python的实现代码以及PyQt的UI界面和训练数据集。在界面中可以选择各种图片、视频进行检测识别；可对图... ......
基于深度学习的农作物叶片病害检测系统（UI界面+YOLOv5+训练数据集）
农作物叶片病害检测系统用于智能检测常见农作物叶片病害情况，自动化标注、记录和保存病害位置和类型，辅助作物病害防治以增加产值。本文详细介绍基于YOLOv5深度学习模型的农作物叶片病害检测系统，在介绍算法原理的同时，给出Python的实现代码、PyQt的UI界面以及训练数据集。在界面中可以选择各种图片、... ......
时延检测利器-uftrace
本文来自博客园，作者：T-BARBARIANS，转载请注明原文链接：https://www.cnblogs.com/t-bar/p/16898892.html 谢谢！ 篇幅较长，阅读耗时告警！ 一、前言 作为后台程序的开发人员，应用程序的性能一直是我们的核心关注点。 大到业务程序的架构设计、支撑业务 ......
openwrt 断网重启检测脚本
背景 openwrt 有些固件不太稳定，会时不时的断网，导致家里无法上网，遇到这种情况只能手动重启openwrt设备，该操作不方便，作为一个极客爱好者，那肯定是要实现自动化处理的了，写一个简单的脚本加入到crontab定时任务中，就可完全自动化检测了，解放双手。 脚本思路 1、ping指定域名5次， ......
基于人形检测的划区域客流统计
摘要：通过本教程，我们学习了一类客流统计应用——区域内客流统计，通常用于室外安防，或室内客流热力图，经过简单改造还可以实现区域入侵检测、人员在离岗检测等应用。 本文分享自华为云社区《客流分析之基于人形检测的划区域客流统计》，作者：HiLens_feige 。 在智慧园区、智慧门店等商业场景中，划区域 ......
基于头肩部检测的过线客流统计
摘要：通过本教程，我们学习了另一类客流统计应用——过线客流统计，通常用于室内出入口，摄像头会架设在高处俯拍，使用头肩部检测可以减少人与人之间的遮挡。 本文分享自华为云社区《客流分析之基于头肩部检测的过线客流统计》，作者：HiLens_feige 。 1.基于头肩部检测的过线客流统计 除了划区域客流统 ......
中文标题相似度检测
前言 对中文标题使用余弦相似度算法和编辑距离相似度分析进行相似度分析。 准备数据集part1 本次使用的数据集来源于前几年的硕士学位论文，可根据实际需要更换。结构如下所示： 学位论文题名 基于卷积神经网络的人脸识别研究 P2P流媒体视频点播系统设计和研究 校园网安全体系的设计与实现 无线传感器网络中 ......
基于FLink实现的实时安全检测（一段时间内连续登录失败20次后，下一次登录成功场景）
研发背景 公司安全部目前针对内部系统的网络访问日志的安全审计，大部分都是T+1时效，每日当天，启动Python编写的定时任务，完成昨日的日志审计和检测，定时任务运行完成后，统一进行企业微信告警推送。这种方案在目前的网络环境和人员规模下，呈现两个痛点，一是面对日益频繁的网络攻击、钓鱼链接，T+1的定时 ......
基于深度学习的表格检测与识别技术的优势
引言： 信息时代的高速发展导致数据的大量产生与频繁传输，单单依靠人力很难处理这些数据。依托于人工智能的兴起与发展，数据的利用变得更加高效。表格作为数据的一种重要载体，是人们为了让数据的组织形式更加标准和结构化而使用的一种数据类型。 表格的特点： 信息高度精炼集中，方便信息的检索和比较。表格被广泛用于 ......
万字长文概述单目3D目标检测算法
基于深度学习的主流单目3D目标检测算法可以分为两个过程：2D目标检测 + 基于投影几何原理的回归网络设计。本文首先介绍了单目 3D 目标检测的理论基础-投影几何原理和算法原理，并解读了几个主流模型。 ......
Android IO 框架 Okio 的实现原理，如何检测超时？
本文已收录到 AndroidFamily，技术和职场问题，请关注公众号 [彭旭锐] 提问。 前言 大家好，我是小彭。 在上一篇文章里，我们聊到了 Square 开源的 I/O 框架 Okio 的三个优势：精简且全面的 API、基于共享的缓冲区设计以及超时机制。前两个优势已经分析过了，今天我们来分析 ......
AR Engine毫秒级平面检测，带来更准确的呈现效果
近年来，AR版块成为时下大热，这是一种将现实环境中不存在的虚拟物体融合到真实环境里的技术，用户借助显示设备可以拥有真实的感官体验。AR的应用场景十分广泛，涉及娱乐、社交、广告、购物、教育等领域：AR可以让游戏更具互动性；商品通过AR展示更真实；使用AR进行教育教学让抽象事物更形象等，可以说AR技术已 ......
从设计110序列检测器来看--同步时序电路设计
#从设计110序列检测器来看--同步时序电路设计 开学临近，本人查缺补漏，应对推迟的期末考试 同步时序逻辑设计，难度有所增加，本人欲通过110序列检测器来解决这一问题点： ##设计步骤： 1.获取原始状态图与状态表--分析状态图表 2.最简化状态图表 3.状态编码 4.利用状态转移表与触发器特征设计 ......
GitHub车牌检测识别项目调研
文章首发于我的 github 仓库-cv算法工程师成长之路，欢迎关注我的公众号-嵌入式视觉。 一，EasyOCR 1.1，仓库介绍 1.2，使用记录 二，HyperLPR 2.1，HyperLPR 概述 2.3，使用记录 2.3，使用建议 三，simple-car-plate-recognition ......
一阶段目标检测网络-RetinaNet详解
作者深入分析了极度不平衡的正负（前景背景）样本比例导致 one-stage 检测器精度低于 two-stage 检测器，基于上述分析，提出了一种简单但是非常实用的 Focal Loss 焦点损失函数，并且 Loss 设计思想可以推广到其他领域，同时针对目标检测领域特定问题，设计了 RetinaNet... ......
虚假新闻检测-迁移学习（CADM）《Unsupervised Domain Adaptation for COVID-19 Information Service with Contrastive Adversarial Domain Mixup》
论文信息 论文标题：Unsupervised Domain Adaptation for COVID-19 Information Service with Contrastive Adversarial Domain Mixup论文作者：Huimin Zeng, Zhenrui Yue, Ziyi ......
源码解读之TypeScript类型覆盖检测工具type-coverage
因为团队内部开启了一个持续的前端代码质量改进计划，其中一个专项就是TS类型覆盖率，期间用到了type-coverage这个仓库，所以借这篇文章分享一下这个工具，并顺便从源码阅读的角度来分析一下该工具的源码，我自己fork了一个仓库，完成了中文版本的ReadMe文件并对核心代码添加了关键注释，需要的同 ......
Python开发Brup插件检测SSRF漏洞和URL跳转
作者：馒头，博客地址：https://www.cnblogs.com/mantou0/ 出身： 作为一名安全人员，工具的使用是必不可少的，有时候开发一些自己用的小工具在渗透时能事半功倍。在平常的渗透测试中和SRC漏洞挖掘中Brupsuite使用的比较多的于是我有了一个小想法。 思路： 1、在服务器上 ......
二阶段目标检测网络-FPN 详解
FPN(feature pyramid networks) 是何凯明等作者提出的适用于多尺度目标检测算法。原来多数的 object detection 算法（比如 faster rcnn）都是只采用顶层特征做预测，但我们知道低层的特征语义信息比较少，但是目标位置准确；高层的特征语义信息比较丰富，但是... ......
二阶段目标检测网络-Faster RCNN 详解
backbone 为 vgg16 的 faster rcnn 网络结构如下图所示，可以清晰的看到该网络对于一副任意大小 PxQ 的图像，首先缩放至固定大小 MxN，然后将 MxN 图像送入网络。 ......
二阶段目标检测网络-Mask RCNN 详解
Mask RCNN 是作者 Kaiming He 于 2018 年发表的论文。Mask RCNN 继承自 Faster RCNN 主要有三个改进：
1，feature map 的提取采用了 FPN 的多尺度特征网络
2，ROI Pooling 改进为 ROI Align
3，在 RPN 后面，增加了... ......
二阶段目标检测网络-Cascade RCNN 详解
Cascade RCNN 是作者 Zhaowei Cai 于 2018 年发表的论文 Cascade R-CNN: Delving into High Quality Object Detection。Cascade R-CNN 来解决 IoU 选择的问题。它由一系列不断增加 IoU 阈值的检测器组... ......
【机器学习】李宏毅——Anomaly Detection（异常检测）
本篇文章主要介绍了Anomaly Detection（异常检测）的思路具体实现方法，以及可能在实际应用中遇到的各种情况。 ......
异常值检测！最佳统计方法实践（代码实现）！⛵
数据集中的异常值，对于数据分布、建模等都有影响。本文讲解两大类异常值的检测方法及其Python实现：可视化方法（箱线图&直方图）、统计方法（z分数&四分位距）。 ......
在C#中使用Halcon开发视觉检测程序
简介 本文的初衷是希望帮助那些有其它平台视觉算法开发经验的人能快速转入Halcon平台下，通过文中的示例开发者能快速了解一个Halcon项目开发的基本步骤，让开发者能把精力完全集中到算法的开发上面。 首先，你需要安装Halcon，HALCON 18.11.0.1的安装包会放在文章末尾。安装包分开发和 ......
一文读懂！异常检测全攻略！从统计方法到机器学习 ⛵
本文系统介绍了『单变量异常检测』和『多变量异常检测』识别技术，包括传统的统计方法（四分位距、标准差），以及前沿的机器学习模型（孤立森林、DBSCAN、LOF局部离群因子）。 ......
初识图像处理技术：数字图像分割 ------ 图像分割、边界分割（边缘检测）、区域分割
2022-12-04 更新：纪念博主的另一篇连载博客《漫谈计算机网络》完结啦！ 引流一下嘻嘻♥ 漫谈计算机网络 连载的所有章节👇： 1.漫谈计算机网络：概述 从起源开始到分层协议结构，初识究竟什么是计算机网络？ - slowlydance2me - 博客园 (cnblogs.com) 图像处理技术 ......