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detection benchmark optical sensing

论文：Predicting Optical Water Quality Indicators from Remote Sensing Using Machine Learning Algorithms in Tropical Highlands of Ethiopia

水刊，中科院都没有收录。不属于sci。 吃一堑长一智，以后先看属于哪个期刊的。总是忘记。 期刊：Hydrology 浪费时间，啥也没有，没有创新点，就一点点的对比工作量。 “Predicting Optical Water Quality Indicators from Remote Sensing ......
Predicting Indicators Algorithms Highlands Ethiopia

Learning Auxiliary Monocular Contexts Helps Monocular 3D Object Detection (5)

Qualitative Results如下图所示: ......
Monocular Auxiliary Detection Learning Contexts

Probabilistic principal component analysis-based anomaly detection for structures with missing data（概率主成分分析PPCA）

SHM can provide a large amount of data that can reveal the variation in the structure condition什么是压缩传感，数据重构，研究背景与意义，怎么用 基于模型的方法不可避免的缺点是模型的不确定性，因为很难创建能 ......
analysis-based Probabilistic 概率 structures principal

【go】【test】benchmark

@目录写在前面 go 测试基础测试fib.gotest_fib.go使用内存generate_test.go测试参数测试generate_test.go参数测试timeRestnullsort_test.go 测试开始记时⌛️和测试结束计时⌛️测试参考资料 写在前面 相关博文 个人博客首页 免责声明 ......
benchmark test

论文精读：用于少样本目标检测的元调整损失函数和数据增强（Meta-tuning Loss Functions and Data Augmentation for Few-shot Object Detection）

论文链接：Meta-Tuning Loss Functions and Data Augmentation for Few-Shot Object Detection Abstract 现阶段的少样本学习技术可以分为两类：基于微调（fine-tuning）方法和基于元学习（meta-learning ......
样本 Augmentation Meta-tuning 函数 Functions

RLHF · PBRL | 发现部分 D4RL tasks 不适合做 offline reward learning 的 benchmark

发现对于很多任务，（只要给出专家轨迹），将 reward 设为 0 或随机数，也能学出很好 policy，证明这些任务不适合用来评测 reward learning 的性能好坏。 ......
benchmark learning offline 部分 reward

srsLTE的ctest出现错误，benchmark_radio_multi_rf失败的解决办法

首先使用cd build 和 ctest --rerun-failed --output-on-failure,单独运行出错的内容。 在build/Testing/Temporary中LastTest.log和LastTestsFailed.log写明了错误原因，如下 Error: allocati ......
benchmark_radio_multi_rf benchmark 错误 办法 srsLTE

yolov5 detect.py预测的时候显示置信度修改

进入这个函数 注释这个 ......
置信度 时候 yolov5 detect yolov

No compiler detected, make sure you are running on top of a JDK instead of a JRE

Java 调 webservice 报如下错误 [2023-11-07 17:01:02.315] ERROR [scheduling-1] ToHisApiImpl.java:106 - No compiler detected, make sure you are running on top ......
compiler detected instead running make

【论文阅读笔记】【OCR-文本检测】 Few Could Be Better Than All: Feature Sampling and Grouping for Scene Text Detection

CVPR 2022 读论文思考的问题 论文试图解决什么问题？ 一些基于 DETR 的方法在 ICDAR15, MLT17 等文字尺度变化范围较大的数据集上文本检测的效果不佳 DETR 运用的高层特征图难以捕捉小文字的特征，且会引入很多无关的背景噪声，增加了检测的困难程度 即使使用 DETR 的改进模 ......
Detection Grouping Sampling 文本 Feature

存在检测（Presence detection）技术介绍

存在检测技术是一种用于检测某个实体是否存在于某个特定区域的技术。在不同的领域和应用中、存在检测技术有着不同的表现形式和技术实现方法。本文将概述目前存在检测技术存在的问题，并比较几种常见的存在检测技术的优缺点。 1 存在检测技术介绍 无处不在的传感技术（例如FMCW雷达）的发展促进了占用传感器的发展， ......
detection Presence 技术

几种常见的运动检测(Motion detection)方法

本文选自《Multiple methods for motion detection》，原文参考文末链接。 运动检测有许多不同的方案，但哪一个最适合您的需求?在这里，我将介绍一些使用最广泛的运动传感器技术，并探讨每种技术都可以发挥其优势的情况。 https://mp.weixin.qq.com/s/ ......
detection 常见 方法 Motion

[论文阅读] Mean-Shifted Contrastive Loss for Anomaly Detection

Mean-Shifted Contrastive Loss for Anomaly Detection Abstract 这篇文章探讨了异常检测领域的一个关键问题，即如何通过使用预训练特征来提高异常检测性能。研究者首先介绍了异常检测的背景和现有方法，指出了使用自监督学习和外部数据集预训练特征的潜力。 ......
Mean-Shifted Contrastive Detection Anomaly Shifted

Go语言基准测试(benchmark)三部曲之三：提高篇

欢迎访问我的GitHub 这里分类和汇总了欣宸的全部原创(含配套源码)：https://github.com/zq2599/blog_demos 本篇概览 -《Go语言基准测试(benchmark)三部曲》已近尾声，经历了《基础篇》和《内存篇》的实战演练，相信您已熟练掌握了基准测试的常规操作以及各种 ......
三部曲 基准 benchmark 语言

Literature Survey about Volumetric Grasping Network: Real-time 6 DOF Grasp Detection in Clutter

This is a literature survey about the paper of Volumetric Grasping Network: Real-time 6 DOF Grasp Detection in Clutter. ......
Literature Volumetric Detection Real-time Grasping

Go语言基准测试(benchmark)三部曲之二：内存篇

欢迎访问我的GitHub 这里分类和汇总了欣宸的全部原创(含配套源码)：https://github.com/zq2599/blog_demos 本篇概览 本文是《Go语言基准测试(benchmark)三部曲》的第二篇，目标是掌握如何用基准测试来观察被测方法的内存分配情况 今天除了常规的操作，即指定 ......
三部曲 基准 benchmark 内存 语言

城市时空预测的统一数据管理和综合性能评估 [实验、分析和基准]《Unified Data Management and Comprehensive Performance Evaluation for Urban Spatial-Temporal Prediction [Experiment, Analysis & Benchmark]》

2023年11月1日，还有两个月，2023年就要结束了，希望在结束之前我能有所收获和进步，冲呀，老咸鱼。 摘要 解决了访问和利用不同来源、不同格式存储的不同城市时空数据集，以及确定有效的模型结构和组件。 1.为城市时空大数据设计的统一存储格式“原子文件”，并在40个不同的数据集上验证了其有效性，简化 ......
数据管理 Spatial-Temporal 基准 Comprehensive Performance

Go语言基准测试(benchmark)三部曲之一：基础篇

欢迎访问我的GitHub 这里分类和汇总了欣宸的全部原创(含配套源码)：https://github.com/zq2599/blog_demos 关于基准测试(benchmark) Go的标准库内置的testing框架提供了基准测试(benchmark)功能，可以用来验证本地方法在串行或者并行执行时 ......
三部曲 基准 benchmark 语言 基础

产品sense

产品sense需要训练，需要在各种思考中挖掘中，总结提炼。要了解产品发展趋势，也有识别使用场景（精细挖掘），也要明白用户心理，可做功能堆叠。 产品前期，由于产品是稀缺资源，就会由产品提供方来确定在什么场景下用户会产生需求，用户会需要什么产品。这个时候的业务模式是粗放式的，先有用户场景，然后我们定制产 ......
sense 产品

flask学习-03 模型Model 解决flask migtate 时报No changes in schema detected

报如上错误说明建表示失败 flask-migrate是检测上下文中db.Model的子类来创建表的..，所有我们必须让这个app能够知道有这个models文件的存在，所以，在app文件导入类user ......
flask detected 时报 模型 changes

学习笔记429—装双系统出现错误【Invalid signuature detected. If this error persists. seek technical assistance】

装双系统出现错误：Invalid signuature detected. If this error persists. seek technical assistance 1）出现Invalid Signature detected Check Secure Boot Policy错误，是因为b ......
signuature assistance technical detected persists

记一次有趣的 buffer overflow detected 问题分析

PS：要转载请注明出处，本人版权所有。 PS: 这个只是基于《我自己》的理解， 如果和你的原则及想法相冲突，请谅解，勿喷。 环境说明 无 前言 在我开发的一个实验和学习库中，在很久以前全面启用了编译器的sanitize功能。 这次报错的程序，是我这个库中某个模块的单元测试模块。但是前面说的都不是重点 ......
overflow detected buffer 问题

论文：Ultra Fast Deep Lane Detection with Hybrid Anchor Driven Ordinal Classification-基于anchor方法

论文名： Ultra Fast Deep Lane Detection with Hybrid Anchor Driven Ordinal Classification 混合Anchor驱动顺序分类的超快深车道检测 研究问题： 研究方法: 主要结论： 模型: 问题： 行文结构梳理： Abstrct: ......
Classification Detection Ordinal 方法 Anchor

分享一个Redis自带的压测工具：redis-benchmark

今天给xdm分享一个Redis自带的压测工具，用于测试Redis性能的基准测试工具，帮助开发人员评估和比较Redis在不同配置或负载情况下的吞吐量和延迟。 ......
redis-benchmark benchmark 工具 Redis redis

【论文阅读】点云地图动态障碍物去除基准 A Dynamic Points Removal Benchmark in Point Cloud Maps

【论文阅读】点云地图动态障碍物去除基准 A Dynamic Points Removal Benchmark in Point Cloud Maps 终于一次轮到了讲自己的paper了 hahaha，写个中文的解读放在博客方便大家讨论 Title Picture Reference and pren ......
障碍物 基准 Benchmark 障碍 Dynamic

Detected non-NVML platform: could not load NVML: libnvidia-ml.so.1: cannot open shared object

前言 在 kubernetes 中配置 https://github.com/NVIDIA/k8s-device-plugin 时， 报错：Detected non-NVML platform: could not load NVML: libnvidia-ml.so.1: cannot open ......
NVML libnvidia-ml libnvidia Detected non-NVML

论文阅读 Generalized Focal Loss: Learning Qualified and Distributed Bounding Boxes for Dense Object Detection

原始题目：Generalized Focal Loss: Learning Qualified and Distributed Bounding Boxes for Dense Object Detection 中文翻译：Generalized Focal Loss：学习用于密集目标检测的 Qual ......
Generalized Distributed Detection Qualified Bounding

提交代码遇到not allowed to push code git info detecting host provider for 网址解决办法

查看git 出错信息 > git push -u origin android info: detecting host provider for 'https://AA.com/'... warning: SECURITY WARNING warning: | TLS certificate ve ......
detecting provider allowed 代码 办法

This kernel requires an x86-64 CPU, but only detected an i686CPU. Unable to boot – please use a kernel appropriate for your CPU.

原文链接：https://www.longkui.site/program/other/i686/4759/ 0.背景 买了一台小电脑，STAR TC-8080 型号，想给他装个Linux系统。 给他装Ubuntu 18的时候，开始报错： This kernel requires an x86-64 ......
kernel CPU appropriate detected requires

recursion is detected during loading of “cv2” binary extensions

报错如下 importError: ERROR: recursion is detected during loading of “cv2” binary extensions. Check OpenCV installation. 使用版本 linux 需要使用无头版本 4.7.0.72 pyth ......
extensions recursion detected loading binary
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