multi-class detection unified anomaly

Learning Auxiliary Monocular Contexts Helps Monocular 3D Object Detection (2)

Feature backbone采用DLA,输入维度为3×H×W的RGB图,得到维度D×h×w的特征图F,然后将特征图送入几个轻量级regression heads,2D bouding boxes的中心特征图用下面的模块得到: 其中AN是Attentive Normalization.用公式表示: ......

Extract Abends with OGG-01028 Non-Standard Redo Detected in 10g Compatible Format

ogg 报错Extract Abends with OGG-01028 Non-Standard Redo Detected in 10g Compatible Format 抽取进程意外 Abend 手动重启恢复 Extract Abends with OGG-01028 Non-Standard ......

SAP GUI Scripting VBA Code Snippet to Detect all IDs of the UI Elements

'-Begin Option Explicit Dim gColl() As String Dim j As Integer Sub GetAll(Obj As Object) ' '- '- Recursively called sub routine to get the IDs of all ......
Scripting Elements Snippet Detect Code

论文解读(MetaAdapt)《MetaAdapt: Domain Adaptive Few-Shot Misinformation Detection via Meta Learning》

Note:[ wechat:Y466551 | 可加勿骚扰,付费咨询 ] 论文信息 论文标题:MetaAdapt: Domain Adaptive Few-Shot Misinformation Detection via Meta Learning论文作者:Zhenrui Yue、Huimin Z ......

带你读论文丨S&P2019 HOLMES Real-time APT Detection

本文分享自华为云社区《[论文阅读] (09)S&P2019 HOLMES Real-time APT Detection(溯源图)》,作者: eastmount 。 摘要 本文提出了一种实现了检测高级持久性威胁(Advanced Persistent Threat,APT)新的方法,即HOLMES系 ......
Detection Real-time HOLMES 论文 2019

critical error detected c0000374

记录一个堆栈被破坏的问题 debug 版本正常,release版本概率出现崩溃, release模式调试提示错误:critical error detected c0000374 问题不好跟,崩溃地方实际是没问题的,出问题的是在其他堆栈被破坏的地方 可能是:strcpy 拷贝字符串长度过长导致内存越 ......
critical c0000374 detected 0000374 error

[3d object detection] BEVFormer

**paper:** BEVFormer: Learning Bird's-Eye-View Representation from Multi-Camera Images via Spatiotemporal Transformers, 2022 ## 1. Grid-shaped BEVquer ......
detection BEVFormer object 3d

论文翻译:GESPER: A UNIFIED FRAMEWORK FOR GENERAL SPEECH RESTORATION

摘要 本文描述了-腾讯团队提交给ICASSP 2023语音信号改善(SSI)挑战赛的实时通用语音恢复(Gesper)系统。该系统采用两阶段结构,首先进行语音恢复,然后进行语音增强。我们首次提出了一种基于复杂频谱映射的生成对抗网络(CSM-GAN)作为语音恢复模块。针对噪声抑制和去噪,提出了全带宽并行 ......

Learning Auxiliary Monocular Contexts Helps Monocular 3D Object Detection(1)

MonoCon的网络结构和MonoDLE几乎一样,只是添加了辅助学习(Auxiliary Learning, AL)模块. 网络结构如上图所示,对于3D目标检测来说,预测2D框是没有必要的,但是MonoCon在训练阶段仍然计算了2D框的损失函数,但是在推理的时候,并不会预测2D框,这就是所谓的辅助学 ......

[LeetCode] 2013. Detect Squares

You are given a stream of points on the X-Y plane. Design an algorithm that: Adds new points from the stream into a data structure. Duplicate points a ......
LeetCode Squares Detect 2013

通过docker安装的jira提示We've detected a potential problem with JIRA's Dashboard configuration that your administrator can correct. Click here to learn more

正常通过docker安装jira后,访问是不会出问题的 但是如果使用nginx代理后,就是在nginx里配置了proxy_pass http://localhost:2800 再访问后,就会报错We've detected a potential problem with JIRA's Dashbo ......

SAP UI5 的 Unified Shell 发展历史和用法介绍试读版

本教程前面的文章,我们介绍了 SAP UI5 的 `UI Area`: * [SAP UI5 应用开发教程之六番外篇 - 什么是 SAP UI5 应用的 UI Area](https://jerry.blog.csdn.net/article/details/131702906) 以及 SAP UI ......
发展历史 Unified 历史 Shell SAP

SAP UI5 sap.ui.unified 命名空间的作用介绍

@[TOC](文章目录) 我们在查阅 SAP UI5 [官网](https://sapui5.hana.ondemand.com/#/api/sap.ui.unified)的时候,有时会看见关于 namespace 即命名空间的资源介绍,如下图所示。 这里的符号 n 代表 `namespace`: ......
作用 unified 空间 SAP UI5

CPU环境下运行基于yolov5的行人检测代码(pedestrain detection based on yolov5 in CPU)

最近在捣腾基于 yolov5 的行人检测代码,在 github 上下载一个案例之后因为没用 GPU 运行一直碰壁,出现了许多 bug,现在整理了下 error 和解决方法,成功调试出了基于 yolov5 的行人检测代码,分享给大家~ 1. 运行环境:window10,CPU,Visual Studi ......
yolov5 yolov pedestrain 行人 CPU

[论文笔记] Line-CNN: End-to-End Traffic Line Detection With Line Proposal Unit

作者受Faster-RCNN启发, 提出Line-CNN, 提出了一种新颖的车道线Anchor的表示方法,解决了车道线检测中表征的难点, 实现了端到端的车道线检测 ......
Line End-to-End End Detection Line-CNN

Unified Conversational Recommendation Policy Learning via Graph-based Reinforcement Learning

图的作用: 图结构捕捉不同类型节点(即用户、项目和属性)之间丰富的关联信息,使我们能够发现协作用户对属性和项目的偏好。因此,我们可以利用图结构将推荐和对话组件有机地整合在一起,其中对话会话可以被视为在图中维护的节点序列,以动态地利用对话历史来预测下一轮的行动。 由四个主要组件组成:基于图的 MDP ......

Lakehouse: A New Generation of Open Platforms that Unify Data Warehousing and Advanced Analytics

在Delta Lake官网上提到的一篇新一代湖仓架构的论文. ![image.png](https://cdn.nlark.com/yuque/0/2023/png/492896/1689406041936-82416672-e4d8-46db-9742-19b4a283b7f4.png#avera ......

Detecting Unknown Encrypted Malicious Traffic in Real Time via Flow Interaction Graph Analysis

# 根据实时流交互图分析技术的未知加密有害流量检测 ## 背景 ### 现有技术的不足 目前的加密流量检测大多基于根据已知攻击的先验知识的监督学习,对于未知类型的攻击难以检测 加密性: DPI检测和传统的基于签名的方法失效 多样性: 现有机器学习方法无法检测未知模式攻击,泛化能力差 ### 论文目的 ......

Grub(GNU GRand Unified Bootloader)是由GNU项目开发的开源引导加载程序。它的起源可以追溯到1995年,最初由Erich Boleyn、Gordon Matzigkeit和Brian Dean共同开发。 Grub的设计目标是创建一个强大而灵活的引导加载程序,能够支持多种操作系统,并提供用户友好的界面和配置选项

Grub是一款广泛使用的开源引导加载程序,用于启动计算机操作系统。它是GNU项目的一部分,并支持多种操作系统,包括Linux、Windows、Mac OS和其他许多操作系统。 Grub具有强大的功能和灵活性,可以在多个硬盘和分区上引导操作系统。它支持多种引导选项和配置文件,可以通过编辑配置文件进行自 ......
程序 项目开发 Grub 起源 Bootloader

BlackLotus UEFI (Unified Extensible Firmware Interface) 是一个开源的固件接口,用于在计算机系统启动时初始化硬件设备并加载操作系统。UEFI 取代了传统的 BIOS(基本输入/输出系统),提供了更现代化、灵活和安全的启动过程。

BlackLotus UEFI (Unified Extensible Firmware Interface) 是一个开源的固件接口,用于在计算机系统启动时初始化硬件设备并加载操作系统。UEFI 取代了传统的 BIOS(基本输入/输出系统),提供了更现代化、灵活和安全的启动过程。 BlackLotu ......
系统 固件 UEFI BlackLotus Extensible

GRUB(GNU GRand Unified Bootloader)是一个常用的引导加载程序,用于在计算机启动时加载操作系统。它是开源软件,由GNU项目开发并得到广泛应用

GRUB(GNU GRand Unified Bootloader)是一个常用的引导加载程序,用于在计算机启动时加载操作系统。它是开源软件,由GNU项目开发并得到广泛应用。 GRUB主要有两个版本:GRUB Legacy和GRUB 2。GRUB 2是较新的版本,也是目前更常用和推荐的版本。下面主要介 ......
项目开发 Bootloader GNU 常用 Unified

解决git出现fatal: detected dubious ownership in repository at XXXXX的错误

在window环境下,使用git命令时报错fatal: detected dubious ownership in repository at XXXXXX,图片如下 解决方法如下 添加一行代码 git config --global --add safe.directory "*"; ......
repository ownership detected 错误 dubious

Probabilistic and Geometric Depth: Detecting Objects in Perspective(1)

作者认为单目3D目标检测可以简化为深度估计问题,深度估计不准确限制了检测的性能.已有的算法直接使用孤立实例或者像素估计深度,没有考虑目标之间的集合关系,因此提出了构建预测的目标之间的几何关系图,来促进深度预测. 将深度值划分成若干个区间,然后通过分布的期望来计算深度值,在精度和速度上都取得了不错的性 ......

ROS报错:warning:clock skew detected. Your build may be incomplete

### 问题原因: 主要原因是系统时钟错误了,即系统发现了晚于当前时间编译的文件,自然就无法编译。 ### 解决方法: 可以通过修改系统时间等方法解决,但是目前认为的最优解是把项目中的每个文件都touch一遍即可: ```bash find . -type f -exec touch {} \; ` ......
incomplete detected warning clock build

log4cpp Naming collision for 'ERROR' detected. Please read the FAQ for a workaround

log4cpp使用 http://log4cpp.sourceforge.net/ 编译时候遇到:Naming collision for 'ERROR' detected. Please read the FAQ for a workaround 解决方法:在包含log4cpp头文件之前增加宏定义 ......
workaround collision for detected log4cpp

django 更改了modules.py 数据库模型,但是 python3 manage.py makemigrations 提示无更改No changes detected

现象: 明明改了modules.py文件。删了appname/migrations/下所有内容。 而且也删除了django 模型变更记录表django_migrations 中appname项目的记录 原因: 删多了: appname/migrations/下所有内容。__init__.py不能删, ......

Vue学习笔记之gyp: No Xcode or CLT version detected! gyp ERR! stack Error: `gyp` failed with exit code: 1

0x00 现象 MacOS在执行npm install下载项目的依赖包的时候出现的gyp报错,报错内容如下: No receipt for 'com.apple.pkg.CLTools_Executables' found at '/'. No receipt for 'com.apple.pkg. ......
gyp detected version 笔记 failed

cuda编程作业(stream & unified_mem)

## 步骤一 ```cpp // Todo 1 // Allocate host memory for pointers [*h_x, *h_y, *h_z] using cudaMallocHost CHECK(cudaMallocHost(&h_x,N*sizeof(DTYPE))); CHEC ......
unified_mem unified stream cuda amp

[重读经典论文] RetinaNet——Focal Loss for Dense Object Detection

1. 前言这篇论文也是何凯明的团队在2017年的论文《Focal Loss for Dense Object Detection》中提出的,网络架构魔改了FPN,因此这篇论文的重点是提出了新的分类Loss——Focal Loss,用一个合适的函数,去度量难分类和易分类样本对总的损失函数的贡献。解决了 ......
mdash RetinaNet Detection amp 经典

Deep Isolation Forest for Anomaly Detection

# Deep Isolation Forest for Anomaly Detection ## 1 INTRODUCTION IForest的缺点 - 它的与坐标轴平行的隔离方法会导致它在高维/非线性空间中难以检测到异常。 如图1所示。红色为异常节点,蓝色为正常节点。红色被蓝色所包围,这种情况无法 ......
Isolation Detection Anomaly Forest Deep