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前言 页游目前有两个客户端入口: 网页端 (unity webplayer) 游戏微端 (unity standalone) 关于微端的技术,可参考我之前的文章: dotNet开发游戏微端 游戏微端的多渠道思路和简易的自动化打包工具 总体思想 近日为提高页游的转化率,在做页游的检测机制,现把这个检测机制的思想及相关知识分享一下.大概就是浏览器-webplayer插件-操作系统-浏览器的一些信息检测和处理. 总体思想是,如果玩家不能通过网页启动游戏,根据操作系统区分,WIN7及以上优先安装微端,X

  用 Python 和 OpenCV 检测图片上的的条形码 这篇博文的目的是应用计算机视觉和图像处理技术,展示一个条形码检测的基本实现.我所实现的算法本质上基于StackOverflow 上的这个问题,浏览代码之后,我提供了一些对原始算法的更新和改进. 首先需要留意的是,这个算法并不是对所有条形码有效,但会给你基本的关于应用什么类型的技术的直觉. 假设我们要检测下图中的条形码: 图1:包含条形码的示例图片 现在让我们开始写点代码,新建一个文件,命名为detect_barcode.py,打开并编

前段时间看了YOLO的论文,打算用YOLO模型做一个迁移学习,看看能不能用于项目中去.但在实践过程中感觉到对于YOLO的一些细节和技巧还是没有很好的理解,现学习其他人的博客总结(所有参考连接都附于最后一部分“参考资料”),加入自己的理解,整理此学习笔记. 概念补充:mAP:mAP是目标检测算法中衡量算法精确度的一个指标,其涉及到查准率(Precision)和查全率(Recall).对于目标检测任务,对于每一个目标可以计算出其查准率和查全率,多次实验进行统计,可以得到每个类有一条P-R曲线,曲线下

一.什么是LeakCanary? LeakCanary就是用来检测Android端内存泄漏的一个工具.能够检测Activity的泄漏 什么是内存泄漏? Java 对象有时也会”长死不死“,GC 拿它没有办法,这种情况就是内存泄漏.造成这种情况的原因是:Java 对象被另一个生命周期更长对象持有,具有 可达性 ,这并不是我们想要的. 来自 <http://www.jianshu.com/p/3f1a1cc1e964> 内存泄漏的危害? 内存泄漏最终将导致内存溢出,也就是OOM,并且OOM发生在某

原文地址:http://python.jobbole.com/80448/ 假设我们要检测下图中的条形码: # load the image and convert it to grayscale 12 image = cv2.imread(args["image"]) 13 gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) 14 15 # compute the Scharr gradient magnitude representatio

YOLO 算法(Putting it together: YOLO algorithm) 你们已经学到对象检测算法的大部分组件了,在这个笔记里,我们会把所有组件组装在一起构成YOLO对象检测算法.   我们先看看如何构造你的训练集,假设你要训练一个算法去检测三种对象,行人.汽车和摩托车,你还需要显式指定完整的背景类别. 这里有3个类别标签,如果你要用两个anchor box,那么输出 y 就是3×3×2×8,其中3×3表示3×3个网格,2是anchor box的数量,8是向量维度,8实际上先是5

腾讯优测是专业的移动自动化测试平台,提供多维度的自动化测试服务,让测试更简单! 近期有报道称,澳大利亚悉尼市新某大学的一名男生在课堂上看电影,不料耳机没有插好,变成了现场直播... 如果你认为耳机没插好事件尚且可以hold住,那么接下来的问题会不会让你更加尴尬?当你在手机插上耳机准备看电影时,声音却从扬声器里响了出来... 没想到藏得这么深,还是让耳机出卖了... 容我静静,为避免此类尴尬事件再次发生,我特意对耳机在手机上的插拔原理研究了一番.感兴趣的朋友我们可以一起讨论... 1.Androi

最近做Recovery的规范及操作指导文档,花了一些时间将流程搞清. Android利用Recovery模式,进行恢复出厂设置,OTA升级,patch升级及firmware升级.而在进入Recover前面其实还有升级检测,数据下载,启动检查等等操作.系列文章将会将整个流程梳理清楚. 1.Android启动流程 简要的流程图示,升级到新的版本或指定版本: 系统上电时的详细检测流程图: 下面我们从代码的情况简略分析一下: 机顶盒上电一般都是从地址 0x00000000 处开始启动,此时启动的程序叫

http://blog.csdn.net/zouxy09/article/category/1218765 图像卷积与滤波的一些知识点 图像卷积与滤波的一些知识点zouxy09@qq.comhttp://blog.csdn.net/zouxy09       之前在学习CNN的时候,有对卷积经常一些学习和整理,后来就烂尾了,现在稍微整理下,先放上来,以提醒和交流.一.线性滤波与卷积的基本概念      线性滤波可以说是图像处理最基本的方法,它可以允许我们对图像进行处理,产生很多不同的效果.做法很

机器学习策略-多任务学习 Learninig from multiple tasks 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 2.7 迁移学习 Transfer Learninig 神经网络可以从一个任务中习得知识,并将这些知识应用到另一个独立的任务中.例如:你已经训练好一个能够识别猫的系统,你利用这些知识或者这些知识的部分去完成更好的 阅读X射线扫描图. 这就是所谓的-- 迁移学习 how-to 假设你已经训练好一个图像识别神经网络,首先用一个神经网络,在(x,y)对上训练,其

目录 第一周 卷积神经网络基础 第二周 深度卷积网络:实例探究 第三周 目标检测 第四周 特殊应用:人脸识别和神经风格转换 第一周 卷积神经网络基础 垂直边缘检测器,通过卷积计算,可以把多维矩阵进行降维.如下图: 卷积运算提供了一个方便的方法来发现图像中的垂直边缘.例如下图: 对于3x3的过滤器,使用下面的数字组合鲁棒性比较高,这样的过滤器也称为Sobel过滤器. 还有一种称为Scharr的过滤器,如下: 随着深度学习的发展,我们学习的其中一件事就是当你真正想去检测出复杂图像的边缘,你不一定要去

机器学习可能是当今技术中最重要的基本趋势.由于机器学习的基础是数据 - 大量的数据 - 很常见的是,人们越来越担心已经拥有大量数据的公司会变得更强大.这有一定的道理,但是以相当狭窄的方式,同时ML也看到了很多能力的扩散 - 可能存在与集中化一样多的分散化. 首先,说机器学习是关于数据的意思是什么?由于ML的学术文化,几乎所有的初级科学都是在创建之后发布的 - 几乎所有新的都是一篇你可以阅读和构建的论文.但是你建造什么?那么,在过去,如果软件工程师想要创建一个系统来识别某些东西,他们就会编写逻辑步

本章目的:了解FAI. 1)定义: FAI: First Article Inspection Report . 汉语译作:首件全尺寸检验报告. 2)目的 制作FAI报告是为了检查成型后的产品尺寸是否在设计公差之内. 3)步骤 4)FAI检测流程图: 5)FAI修模流程: 5.1 对FAI报告进行分析 6)结论 模具厂以 FAI 报告为依据﹐检查模具尺寸﹐进行修模动作﹐使得模具被承认﹐最终满足量产要求. //注:当然,这仅仅是针对模具厂的,设计方也需要对产品的FAI进行检验,以便进行质量管控.首

本文转载自:http://blog.csdn.net/andyhuabing/article/details/9226569 最近做Recovery的规范及操作指导文档,花了一些时间将流程搞清. Android利用Recovery模式,进行恢复出厂设置,OTA升级,patch升级及firmware升级.而在进入Recover前面其实还有升级检测,数据下载,启动检查等等操作.系列文章将会将整个流程梳理清楚. 1.android启动流程 简要的流程图示,升级到新的版本或指定版本: 系统上电时的详细检

备注:OpenCV版本 2.4.10 在数据的挖掘和分析中,最基本和首要的任务是对数据进行分类,解决这个问题的常用方法是机器学习技术.通过使用已知实例集合中所有样本的属性值作为机器学习算法的训练集,导出一个分类机制后,再使用这个分类机制判别一个新实例的属性,并且可以通过不间断的学习,持续丰富和优化该分类机制,使机器具有像大脑一样的思考能力. 常用的分类方法有决策树分类.贝叶斯分类等.然而这些方法存在的问题是当数据量巨大时,分类的准确率不高.对于这样的困难问题,Boosting及其衍生算法提供了一

第三周 目标检测(Object detection) 目标定位(Object localization) 大家好,欢迎回来,这一周我们学习的主要内容是对象检测,它是计算机视觉领域中一个新兴的应用方向,相比前两年,它的性能越来越好.在构建对象检测之前,我们先了解一下对象定位,首先我们看看它的定义. 图片分类任务我们已经熟悉了,就是算法遍历图片,判断其中的对象是不是汽车,这就是图片分类.这节课我们要学习构建神经网络的另一个问题,即定位分类问题.这意味着,我们不仅要用算法判断图片中是不是一辆汽车,还要

下图Github地址:Mask_RCNN       Mask_RCNN_KeyPoints『计算机视觉』Mask-RCNN_论文学习『计算机视觉』Mask-RCNN_项目文档翻译『计算机视觉』Mask-RCNN_推断网络其一:总览『计算机视觉』Mask-RCNN_推断网络其二:基于ReNet101的FPN共享网络『计算机视觉』Mask-RCNN_推断网络其三:RPN锚框处理和Proposal生成『计算机视觉』Mask-RCNN_推断网络其四:FPN和ROIAlign的耦合『计算机视觉』Mask

[计算机视觉]目标检测中的指标衡量Recall与Precision 标签(空格分隔): [图像处理] 说明:目标检测性能指标Recall与Precision的理解. Recall与Precision 其实道理非常朴素: Precision就是精度,以行人检测为例,精度就是检测出来的行人中确实是行人的所占的百分比,也就是所谓的检测精度,可以提供给客户看,我们的检测精度是100%,也就是没有虚景,没有false positive: Recall就是正确检出的行人数量占行人总数的百分比,Recall=

一.论文 综述类的文章 [1]P.Dollar, C. Wojek,B. Schiele, et al. Pedestrian detection: an evaluation of the state of the art [J].IEEE Transactions on PatternAnalysis andMachine Intelligence, 2012, 34(4): 743-761. [2]M. Enzweiler, and D.Gavrila. Monocular pedestr