此为计算机视觉部分,主要侧重在底层特征提取,视频分析,跟踪,目标检测和识别方面等方面. 1. Active Appearance Models 活动表观模型和活动轮廓模型基本思想来源 Snake,现在在人脸三维建模方 面得到了很成功的应用,这里列出了三篇最早最经典的文章.对这个领域有兴趣 的可以从这三篇文章开始入手. [1998 ECCV] Active Appearance Models [2001 PAMI] Active Appearance Models 2. Active Shape…

此为计算机视觉部分,主要侧重在底层特征提取,视频分析,跟踪,目标检测和识别方面等方面. 1. Active Appearance Models 活动表观模型和活动轮廓模型基本思想来源 Snake,现在在人脸三维建模方 面得到了很成功的应用,这里列出了三篇最早最经典的文章.对这个领域有兴趣 的可以从这三篇文章开始入手. [1998 ECCV] Active Appearance Models [2001 PAMI] Active Appearance Models 2. Active Shape…

此为计算机视觉部分,主要侧重在底层特征提取,视频分析,跟踪,目标检测和识别方面等方面. 1. Active Appearance Models 活动表观模型和活动轮廓模型基本思想来源 Snake,现在在人脸三维建模方 面得到了很成功的应用,这里列出了三篇最早最经典的文章.对这个领域有兴趣 的可以从这三篇文章开始入手. [1998 ECCV] Active Appearance Models [2001 PAMI] Active Appearance Models 2. Active Shape…

本节内容我们将配置数据库,创建第一个model并且快速了解Django自动生成的管理后台(admin site) 目录 数据库配置 创建模型 激活模型 使用Django API 介绍Django管理后台 创建管理员用户 将应用注册到管理后台 数据库配置 打开上一节中新建的项目的配置文件,它是一个普通的python模块. 默认情况下,数据库配置使用SQLite,如果你数据库的新手,或者你仅仅是对Django感兴趣,这是最好的选择.SQLite包含在Python,所以不需要安装任何东西.当你开始你的…

Python3:Django根据models生成数据库表时报 __init__() missing 1 required positional argument: 'on_delete' 一.分析 在django2.0后,定义外键和一对一关系的时候需要加on_delete选项,此参数为了避免两个表里的数据不一致问题,不然会报错:TypeError: __init__() missing 1 required positional argument: 'on_delete' 二.解决方案 在外键值…

概述 如何让你定义的model不在models.py中 在app的models目录中的models 你新建一个app后这个models.py就会自动建立,里面只有几行代码.那么如果是一个中大型项目,每个app里面可能需要建立很多表(一个表就对应models.py里面定义的一个class),那把这些类都写在一个.py文件中显然不是一个好主意,主要是不利于维护,那么我们是否可以把那些对应表的类写在单独文件中,并且这些单独文件统一在一个目录中呢?当然可以,如下图: 这种结构看起来清晰明了但是如何使用呢…

移动端:active伪类无效的解决方法[移动端 :active样式无效]2016-09-26  15:46:50 问题: 移动端开发的时候实现按钮的点击样式变化,但是在iphone[safiri Mobiles]下没有效果显示! 解决:看来在iOS系统的移动设备中,需要在按钮元素或body/html上绑定一个touchstart事件才能激活:active状态. 代码: //移动端:active伪类无效的解决方法 document.body.addEventListener('touchstart…

cat /var/log/zabbix_agent_log 查看日记出现报错:active check configuration update from [127.0.0.1:10051] started to fail (cannot connect to [[127.0.0.1]:10051]: [111] Connection refused) vi /etc/zabbix/zabbix_agent_conf 注释掉ServerActive=127.0.0.1…

一.PGM用来做什么 1.  医学诊断:从各种病症分析病人得了什么病,该用什么手段治疗 2.  图像分割:从一张百万像素级的图片中分析每个像素点对应的是什么东西 两个共同点:(1)有非常多不同的输入变量:(2)对于算法而言,结果都是不确定的 二.PGM各代表什么 1.  Models 2.  Probabilistic (1)概率:设计model即是为了分析一些不确定的东西(uncertainty) (2)Uncertainty的来源: (3)概率在模型表达上的优势 3.  Graphical…

作者:桂. 时间:2017-05-22  15:28:43 链接:http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6890048.html 前言 本文主要是线性回归模型,包括: 1)普通最小二乘拟合 2)Ridge回归 3)Lasso回归 4)其他常用Linear Models. 一.普通最小二乘 通常是给定数据X,y,利用参数进行线性拟合,准则为最小误差: 该问题的求解可以借助:梯度下降法/最小二乘法,以最小二乘为例: 基本用法: from sklearn import…

Bilinear CNN Models for Fine-grained Visual Recognition CVPR 2015 本文提出了一种双线性模型( bilinear models),一种识别结构,该结构由两个特征提取器产生,两个输出是图像每一个位置的外积(outer product),然后进行 pool,得到最终的图像描述算子.这种结构可以对局部 pairwise feature interactions 以平移不变的方式进行建模.而且,可以产生不同的无序的文字描述,像 Fisher…

一.How to construct the dependency? 1.首字母即随机变量名称 2.I->G是更加复杂的模型,但Bayes里不考虑,因为Bayes只是无环图. 3.CPD = conditional probability distribution.图中的每一个点都是一个CPD,这里5个点,就有五个CPD. 二.Chain Rule for Bayesian Neatworks 将整个Bayes网络的所有节点所构成的联合概率(Joint probability)利用链式法则(ch…

一.二元分类的线性模型 线性分类.线性回归.逻辑回归: 可视化这三个线性模型的代价函数, SQR.SCE的值都是大于等于0/1的. 理论分析上界: 将回归应用于分类: 线性回归后的参数值常用于pla/pa/logistic regression的参数初始化. 二.随机梯度下降 两种迭代优化模式: 利用全部样本------>利用随机的单个样本, 梯度下降------>随机梯度下降. SGD与PLA的相似性: 当迭代次数足够多时,停止. 步长常取0.1. 三.使用逻辑回归的多分类问题 是非题---…

原文地址:https://www.jianshu.com/p/6f86290e70f9 一.二元分类的线性模型 线性回归后的参数值常用于PLA/PA/Logistic Regression的参数初始化. 二.随机梯度下降 两种迭代优化模式: 若利用全部样本 ------> 利用随机的单个样本,则梯度下降 ------> 随机梯度下降. SGD与PLA的相似性: 当迭代次数足够多时,停止.步长常取0.1. 三.使用逻辑回归的多分类问题 是非题 ------> 选择题: 每次识别一类A,将其…

一.什么是factors? 类似于function,将一个自变量空间投影到新空间.这个自变量空间叫做scope. 二.例子 如概率论中的联合分布,就是将不同变量值的组合映射到一个概率,概率和为1. 三.几种操作(factor operation)的介绍 1.乘积 2.边缘化 3.缩减 四.总结(为何引入factor?) 1.对于定义高维空间的分布具有关键意义: 2.包括了概率分布的基本操作.…

前面介绍ASM算法(http://blog.csdn.net/carson2005/article/details/8194317)的时候,笔者提到,ASM是基于统计形状模型的基础上进行的,而AAM则是在ASM的基础上,进一步对纹理(将人脸图像变形到平均形状而得到的形状无关图像g)进行统计建模,并将形状和纹理两个统计模型进一步融合为表观模型. 同ASM一样,给定学习集…

Active Object Localization with Deep Reinforcement Learning ICCV 2015 最近Deep Reinforcement Learning算是火了一把,在Google Deep Mind的主页上,更是许多关于此的paper,基本都发在ICML,AAAI,IJCAI等各种人工智能,机器学习的牛会顶刊,甚至是Nature,可以参考其官方publication page: https://www.deepmind.com/publicatio…

Active Object模式的评价与实现考量 Active Object模式通过将方法的调用与执行分离,实现了异步编程.有利于提高并发性,从而提高系统的吞吐率. Active Object模式还有个好处是它可以将任务(MethodRequest)的提交(调用异步方法)和任务的执行策略(Execution Policy)分离.任务的执行策略被封装在Scheduler的实现类之内,因此它对外是不“可见”的,一旦需要变动也不会影响其它代码,降低了系统的耦合性.任务的执行策略可以反映以下一些问题: 采…

Active Object模式简介 Active Object模式是一种异步编程模式.它通过对方法的调用与方法的执行进行解耦来提高并发性.若以任务的概念来说,Active Object模式的核心则是它允许任务的提交(相当于对异步方法的调用)和任务的执行(相当于异步方法的真正执行)分离.这有点类似于System.gc()这个方法:客户端代码调用完gc()后,一个进行垃圾回收的任务被提交,但此时JVM并不一定进行了垃圾回收,而可能是在gc()方法调用返回后的某段时间才开始执行任务——回收垃圾.我们知…

Active Object模式的评价与实现考量 Active Object模式通过将方法的调用与执行分离,实现了异步编程.有利于提高并发性,从而提高系统的吞吐率. Active Object模式还有个好处是它可以将任务(MethodRequest)的提交(调用异步方法)和任务的执行策略(Execution Policy)分离.任务的执行策略被封装在Scheduler的实现类之内,因此它对外是不“可见”的,一旦需要变动也不会影响其它代码,降低了系统的耦合性.任务的执行策略可以反映以下一些问题: 采…

Active Object模式简介 Active Object模式是一种异步编程模式.它通过对方法的调用与方法的执行进行解耦来提高并发性.若以任务的概念来说,Active Object模式的核心则是它允许任务的提交(相当于对异步方法的调用)和任务的执行(相当于异步方法的真正执行)分离.这有点类似于System.gc()这个方法:客户端代码调用完gc()后,一个进行垃圾回收的任务被提交,但此时JVM并不一定进行了垃圾回收,而可能是在gc()方法调用返回后的某段时间才开始执行任务——回收垃圾.我们知…

    1.  什么是Active GridLink Data Source 从Oracle WebLogic Server 10.3.4版本开始引进了一种单数据源实现来支持Oracle RAC集群.它对FAN事件进行响应来提供快速连接故障转移.运行时连接负载均衡和RAC实例优雅停机.在全局事务ID级别支持XA关联.这个新的特性叫做WebLogic Active GridLink for RAC,在WebLogic Server中叫做GridLink Data Source. Active Gr…

本文由黄文海首次发布在infoq中文站上:http://www.infoq.com/cn/articles/Java-multithreaded-programming-mode-active-object-part1 .转载请注明作者: 黄文海 出处:http://viscent.iteye.com. Active Object模式简介 Active Object模式是一种异步编程模式.它通过对方法的调用与方法的执行进行解耦来提高并发性.若以任务的概念来说,Active Object模式的核心…

  AD DS用来组织,管理,控制网络资源 1.1 Active Directory 域服务概述 AD内的directorydatabase(目录数据库)用来存储用户账户,计算机账户,打印机与共享文件夹等对象.AD DS负责目录数据库等存储,添加,删除,修改,查询等 1.1.1 Active Directory 域服务等适用范围 (Scope) 包括单个计算机,小型局域网,多个广域网 1.1.2 名称空间 (Namespace) 利用AD DS,可以通过对象名称找到与此对象有关的信息 1.1.3…

1. active learning Active learning 是一种特殊形式的半监督机器学习方法,该方法允许交互式地询问用户(或者其他形式的信息源 information source)以获取对新的数据样本的理想输出. Active learning 提供的这种交互机制尤其适用于 unlabeled data 有很多,且手工标注的代价十分高昂的场合.显然这种交互式地向用户询问以获取label,使得原始非监督问题变成了一种迭代式的监督学习(iterative supervised lear…

#!/usr/bin/env python# -*- encoding: utf-8 -*-# Created on 2020-01-04 16:30:27# Project: HomeWork from pyspider.libs.base_handler import * class Handler(BaseHandler): crawl_config = { } @every(seconds=20) def on_start(self): self.crawl('https://fz.li…

人脸的Pose检测可以使用基于位置约束的特征点的方法.人脸特征点定位的目的是在人脸检测的基础上,进一步确定脸部特征点(眼睛.眉毛.鼻子.嘴巴.脸部外轮廓)的位置.定位算法的基本思路是:人脸的纹理特征和各个特征点之间的位置约束结合.经典算法是ASM和AAM. 一不小心听懂了ASM.AAM.CLM算法,还是记录下来...................... CLM/AAM/ASM/Snake模型: 参考文献:An Introduction to Active Shape Models.  Cons…

一. 创建模型 实例:我们来假定下面这些概念,字段和关系 作者模型:一个作者有姓名和年龄. 作者详细模型:把作者的详情放到详情表,包含生日,手机号,家庭住址等信息.作者详情模型和作者模型之间是一对一的关系(one-to-one) 出版商模型:出版商有名称,所在城市以及email. 书籍模型: 书籍有书名和出版日期,一本书可能会有多个作者,一个作者也可以写多本书,所以作者和书籍的关系就是多对多的关联关系(many-to-many);一本书只应该由一个出版商出版,所以出版商和书籍是一对多关联关系(o…

1,cookie技术视图views里面:def index(request): #获取请求中的cookie num = request.COOKIES.get('num') if num: num = str(int(num) + 1) else: num = '1' response = render(request, 'teacher/index.html', context={'num':num}) #设置cookie response.set_cookie('num', num) ret…

1.编写"message.models": class UserMessage(models.Model): name = models.CharField(max_length=20, null=True, blank=True, default="", verbose_name="用户名") email = models.EmailField(verbose_name="邮箱") address = models.Char…