I. Estimating the Matted Watermark 给定所有图像中的水印当前估计的区域,我们通过观察这些区域图像梯度的一致性来检测出水印梯度,也就是我们通过计算这些区域的图像梯度的中间值 median,对每个像素的 x 和 y 方向分别计算. 随着 K 的增加,上述公式会收敛于 水印的梯度,会有一个位移偏差,后面我们会修正这个偏差. 通过Canny得到的 edge map 来定位出水印的外接矩形框,这样就修正了上面的位移偏差. II. Watermark Detection 给…

JavaScript学习02 基础语法 JavaScript中很多基础内容和Java中大体上基本一样,所以不需要再单独重复讲了,包括: 各种算术运算符.比较运算符.逻辑运算符: if else语句.switch语句: for循环.while循环.do while循环: 标签.break.continue: try catch throw语句. 可以查看文后的参考链接. 后面的内容都是JavaScript中不同的部分. 本文先说上面内容中的几个细节不同. 1.全等判断 JavaScript的比较运…

Java虚拟机JVM学习02 类的加载概述 类的加载 类的加载指的是将类的.class文件中的二进制数据读入到内存中,将其放在运行时数据区的方法区内,然后在堆区创建一个java.lang.Class对象,用来封装类在方法区内的数据结构. 加载.class文件的方式: 1.从本地系统中直接加载 2.通过网络下载.class文件 3.从zip,jar等归档文件中加载.class文件 4.从专有数据库中提取.class文件 5.将Java源文件动态编译为.class文件 类的加载的最终产品是位于堆区中…

Python学习02 列表 List Python列表 List Python中的列表(List)用逗号分隔,方括号包围(comma-separated values (items) between square brackets). 一个Python列表例子: movies = ['Hello', 'World','Welcome'] 在Python中创建列表时,解释器会在内存中创建一个类似于数组的数据结构来存放数据,数据项自下而上堆放(形成一个堆栈). 列表数据的访问 一般访问索引 可以像访…

Android Testing学习02 HelloTesting 项目建立与执行 Android测试,分为待测试的项目和测试项目,这两个项目会生成两个独立的apk,但是内部,它们会共享同一个进程. 下面,新建一个Android待测试的项目,即普通的Android工程,这里起名为:MainProject: 新建测试工程 再建一个测试项目,叫MainProjectTest,对MainProject进行测试. 可以直接右键New->Project…->Android Test Project: 项目…

Java学习02 1.导入内部的包 一.在包的下面加入下面一句话: import    java.util.Scanner; 二.在类中 Scanner input=new     Sanner(System.in); 三.可以使用进行手工输入 int num=input.next.Int();//手工输入一个整型数字 2.循环语句 注意:一般遵循原则 一.先定义初始值           二.设计循环条件   三.初始值的累加减等 do…while循环 do{ 代码内容 }while(布尔表达…

原文:ThinkPhp学习02 一.什么是MVC                M -Model 编写model类 对数据进行操作 V -View  编写html文件,页面呈现 C -Controller 编写类文件(UserAction.class.php)二.ThinkPHP的MVC特点        三.ThinkPHP的MVC对应的目录    M 项目目录/应用目录/Lib/Model V 项目目录/应用目录/Tpl C 项目目录/应用目录/Lib/Action四.url访问C     …

JVM学习02:GC垃圾回收和内存分配 写在前面:本系列分享主要参考资料是  周志明老师的<深入理解Java虚拟机>第二版. GC垃圾回收和内存分配知识要点Xmind梳理 案例分析1-(GC日志分析示例) package com.hs.jvm; import java.sql.Time; import java.sql.Timestamp; import java.text.SimpleDateFormat; public class Test { public Object instance…

Spring学习02 1.使用注解配置Spring 1.1 为主配置文件引入新的命名空间(约束) 添加约束文件xxx-xxx-context.xml 添加到主配置文件中 选择刚才的context.xml文档 记住:一个xml文档只能有一个命名空间(昨天的命名空间是空的) 只需要写最后一个单词作为命名空间就可以了 1.2 开启使用注解代理配置文件 1.3 在类中使用注解完成配置 1.4 编写测试类进行Junit测试 解决办法 重新运行 1.5 将对象注册到容器中 1.6 如何指定对象的作用范围 (…

Faster R-CNN在Fast R-CNN的基础上的改进就是不再使用选择性搜索方法来提取框,效率慢,而是使用RPN网络来取代选择性搜索方法,不仅提高了速度,精确度也更高了 Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks 依靠于区域推荐算法(region proposal algorithms)去假定目标位置的最优的目标检测网络.之前的工作如SPPnet和Fast RCNN都减少了检测…

<Explaining and harnessing adversarial examples> 论文学习报告 组员:裴建新   赖妍菱    周子玉 2020-03-27 1 背景 Szegedy有一个有趣的发现:有几种机器学习模型,包括最先进的神经网络,很容易遇到对抗性的例子.所谓的对抗性样例就是对数据集中的数据添加一个很小的扰动而形成的输入.在许多情况下,在训练数据的不同子集上训练不同体系结构的各种各样的模型错误地分类了相同的对抗性示例.这表明,对抗性例子暴露了我们训练算法中的基本盲点.…

A³CLNN: Spatial, Spectral and Multiscale Attention ConvLSTM Neural Network for Multisource Remote Sensing Data Classification 有效利用信息多个数据源的问题已成为遥感领域一个相关但具有挑战性的研究课题.在本文中,我们提出了一种新的方法来利用两个数据源的互补性:高光谱图像(HSI)和光检测与测距(LiDAR)数据.具体来说,我们开发了一种新的双通道空间,频谱和多尺度注意力卷积…

特别声明:本文来源于掘金,"预留"发表的[Apache Calcite 论文学习笔记](https://juejin.im/post/5d2ed6a96fb9a07eea32a6ff) 最近在关注大数据处理的技术和开源产品的实现,发现很多项目中都提到了一个叫 Apache Calcite 的东西.同样的东西一两次见不足为奇,可再三被数据处理领域的各个不同时期的产品提到就必须引起注意了.为此也搜了些资料,关于这个东西的介绍2018 年发表在 SIGMOD 的一篇论文我觉得是拿来入门最合适…

天脉2(ACoreOS653)操作系统学习02 一.分区内通信方法 分区内通信指同一分区内进程之间的通信.ARINC 653定义的分区内进程通信机制,包括:缓存队列(Buffers-Queue).黑板(Blackboards).信号量(Semaphores)和事件(Events).其中缓存队列和黑板用于进程间通信,信号量和事件用于进程间同步与互斥. 缓存队列允许其中的消息以队列形式存储,消息不允许覆盖: 黑板在任何时刻最多只保留一个消息,消息允许覆盖. 信号量提供对资源的受控访问: 事件通过通知…

Joint Face Detection and Alignment using Multi-task Cascaded Convolutional Networks 使用多任务级联卷积网络连接人脸检测和对齐 摘要-因为可能有着多种姿势.照明和遮挡(various poses, illuminations and occlusions),在非限制环境下的人脸检测和对齐是很有挑战性的.目前的研究显示了深度学习方法能够在这两个任务上获得优异的性能.在该论文中,我们提出了一个深度级联多任务框架,用来探…

前言 我们在手机上布局一般是这个样子的: 其中头部对整个mobile的设计至关重要,而且坑也很多: ① 一般来说整个header是以fixed布局,fixed这个产物在移动端来说本身坑就非常多 ② 在Hybrid应用中,Header很多时候扮演了不一样的角色,首先要完成以webview(window)为容器的功能,又要调用native提供的接口 Hybrid中Header的实现往往是一个难点,主要原因是同一套接口,要保证H5站点与native处于不一样的环境调用相同的接口,完成不同的功能 ③ 若…

Rethinking the Inception Architecture for Computer Vision 论文地址:https://arxiv.org/abs/1512.00567 Abstract 介绍了卷积网络在计算机视觉任务中state-of-the-art.分析现在现状,本文通过适当增加计算条件下,通过suitably factorized convolutions 和 aggressive regularization来扩大网络.并说明了取得的成果. 1. Introduct…

之前所学习的论文中求解稀疏解的时候一般采用的都是最小二乘方法进行计算,为了降低计算复杂度和减少内存,这篇论文梯度追踪,属于贪婪算法中一种.主要为三种:梯度(gradient).共轭梯度(conjugate gradient).近似共轭梯度(an approximation to the conjugate gradient),看师兄之前做压缩感知的更新点就是使用近似共轭梯度方法代替了StOMP中的最小二乘的步骤. 首先说明一下论文中的符号表示: Γn表示第n次迭代过程中所选择的原子的索引 ΦΓn…

先附上论文链接  https://pdos.csail.mit.edu/6.824/papers/raft-extended.pdf 最近在自学MIT的6.824分布式课程,找到两个比较好的github:MIT课程<Distributed Systems >学习和翻译 和 https://github.com/chaozh/MIT-6.824-2017 6.824的Lab 2 就是实现Raft算法.Raft是一种分布式一致性算法,提供了和paxos相同的功能和性能,但比paxos要容易理解很多…

博客:blog.shinelee.me | 博客园 | CSDN 写在前面 论文状态:Published in CVIU Volume 161 Issue C, August 2017 论文地址:https://arxiv.org/abs/1606.02228 github地址:https://github.com/ducha-aiki/caffenet-benchmark 在这篇文章中,作者在ImageNet上做了大量实验,对比卷积神经网络架构中各项超参数选择的影响,对如何优化网络性能很有启发…

文章下载地址:A Surface Defect Detection Method Based on Positive Samples 第一部分  论文中文翻译 摘要:基于机器视觉的表面缺陷检测和分类可以大大提高工业生产的效率.利用足够的已标记图像,基于卷积神经网络的缺陷检测方法已经实现了现有技术的检测效果. 然而在实际应用中,缺陷样本或负样本通常难以预先收集,并且手动标记需要耗费大量时间.本文提出了一种仅基于正样本训练的新型缺陷检测框架. 其检测原理是建立一个重建网络,如果它们存在,可以修复样本…

论文地址:https://arxiv.org/pdf/1703.04247.pdf CTR预估我们知道在比较多的应用场景下都有使用.如:搜索排序.推荐系统等都有广泛的应用.并且CTR具有极其重要的 地位,特别相对广告推荐领域来说更加如此,竞价广告需要通过ctr给出相应的价格,并由此获得广告曝光的机会.而ctr的大小决定了出价的高低,直接会影响到该广告是否能得到曝光机会.这里涉及到计算广告相关的知识,暂时就不展开讲了.这里主要介绍一下DeepFM该算法的基本原理和网络框架. 论文总体来看还是相对比…

papers地址:https://arxiv.org/pdf/1708.05027.pdf 借用论文开头,目前很多的算法任务都是需要使用category feature,而一般对于category feature处理的方式是经过one hot编码,然后我们有些情况下,category feature 对应取值较多时,如:ID等,one hot 编码后,数据会变得非常的稀疏,不仅给算法带来空间上的复杂度,算法收敛也存在一定的挑战. 为了能解决one hot 编码带来的数据稀疏性的问题,我们往往能想…

1.本次学习主要是css和页面的跳转 <!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="UTF-8"> <title>DAY 02</title> </head> <h1>你好</h1> <p>这是第一个段落</p> <hr style="width: 100px;float: left"&…

最近课程作业让阅读了这篇经典的论文,写篇学习笔记. 主要是对论文前半部分Lasso思想的理解,后面实验以及参数估计部分没有怎么写,中间有错误希望能提醒一下,新手原谅一下. 1.整体思路 作者提出了一种收缩和选择方法Lasso,这是一种可以用于线性回归的新的估计方法.它具有子集选择和岭回归的各自的优点.像子集选择一样可以给出具有解释力的模型,又能像岭回归一样具有可导的特性,比较稳定.同时避免了子集选择不可导,部分变化引起整体巨大变化这一不稳定的缺点.以及岭回归不能很好的收缩到0的缺点. 2.对文章…

Abstract 在这篇论文中,我们提出了自注意生成对抗网络(SAGAN),它是用于图像生成任务的允许注意力驱动的.长距离依赖的建模.传统的卷积GANs只根据低分辨率图上的空间局部点生成高分辨率细节.在SAGAN中,可以使用来自所有特征位置的线索生成细节.此外,判别器可以检查图像中较远部分的细节特征是否一致.此外,最近的研究表明,生成器条件会影响GAN的性能.利用这一观点,我们将光谱归一化应用到GAN生成器上,发现这改善了训练的动态.提出的SAGAN比以前的研究的效果更好,在ImageNet数据…

Disentangling by Factorising 我们定义和解决了从变量的独立因素生成的数据的解耦表征的无监督学习问题.我们提出了FactorVAE方法,通过鼓励表征的分布因素化且在维度上独立来解耦.我们展示了其通过在解耦和重构质量之间提供一个更好的权衡(trade-off)来实现优于β-VAE的效果.而且我们着重强调了通常使用的解耦度量方法的问题,并引入一种不受这些问题影响的新度量方法. 1. Introduction 学习能够揭示数据语义意思的可解释(interpretable)表示…

intractable棘手的,难处理的  posterior distributions后验分布 directed probabilistic有向概率 approximate inference近似推理  multivariate Gaussian多元高斯  diagonal对角 maximum likelihood极大似然 参考:https://blog.csdn.net/yao52119471/article/details/84893634 VAE论文所在讲的问题是: 我们现在就是想要训练…

DEX: Deep EXpectation of apparent age from a single image 这个论文我们使用深度学习解决了在静态人脸图像中面部年龄的估计.我们的卷积神经网络使用了VGG-16结构,并在用于图像分类的ImageNet的数据集上预训练.除此之外,由于面部年龄的注释图像数量的限制,我们探究了微调带有可用年龄的爬取的网络人脸图片的好处.我们从IMDB和Wikipedia上爬取了0.5百万张名人的图片,并公布出来.这是目前为止最大的用于年龄检测的数据集.我们提出了将…

SSD: Single Shot MultiBox Detector——目标检测 参考https://blog.csdn.net/u010167269/article/details/52563573 目标检测算法可分为两种类型:one-stage和two-stage,两者的区别在于前者是直接基于网络提取到的特征和预定义的框(anchor)进行目标预测:后者是先通过网络提取到的特征和预定义的框学习得到候选框(region of interest,RoI),然后基于候选框的特征进行目标检测 one…