本文内容均翻译自这篇博文:(该博主的相关文章都比较好,感兴趣的可以自行学习) Voice Activity Detection(VAD) Tutorial 语音端点检测一般用于鉴别音频信号当中的语音出现(speech presence)和语音消失(speech absence).这里将提供一个简单的VAD方法,当检测到语音时输出为1,否则,输出为0. 语音是否出现或者在背景噪声上是否平坦决定了VAD方法的检测是否稳定(The job of a VAD is to reliably determi

这是学习时的笔记,包含相关资料链接,有的当时没有细看,记录下来在需要的时候回顾. 有些较混乱的部分,后续会再更新. 欢迎感兴趣的小伙伴一起讨论,跪求大神指点~ VAD(ffnn神经网络)-Alex tags:voice Documentation(README)中说现在的NN VAD方法比GMM方法效果好的多. Material Paper [ ] [神经网络在语音信号检测中的研究](http://xueshu.baidu.com/s?wd=paperuri%3A%28b54de14b7f2f1

目标检测方法系列--R-CNN, SPP, Fast R-CNN, Faster R-CNN, YOLO, SSD 目录 相关背景 从传统方法到R-CNN 从R-CNN到SPP Fast R-CNN Faster R-CNN YOLO SSD 总结 参考文献 推荐链接 相关背景 14年以来的目标检测方法(以R-CNN框架为基础或对其改进) 各方法性能对比 分类,定位,检测三种视觉任务的简单对比 一般的目标检测方法 从传统方法到R-CNN R-CNN的三大步骤:得到候选区域,用cnn提取特征,训练

一.非MFC程序可以用以下方法检测内存泄露: 1. 程序开始包含如下定义: #ifdef _DEBUG #define DEBUG_CLIENTBLOCK new( _CLIENT_BLOCK, __FILE__, __LINE__) #else #define DEBUG_CLIENTBLOCK #endif   // _DEBUG #define _CRTDBG_MAP_ALLOC #include #include #ifdef _DEBUG #define new   DEBUG_CLI

基于Haar特征Adaboost人脸检测级联分类 基于Haar特征Adaboost人脸检测级联分类,称haar分类器. 通过这个算法的名字,我们能够看到这个算法事实上包括了几个关键点:Haar特征.Adaboost.级联.理解了这三个词对该算法基本就掌握了. 1        算法要点 Haar分类器 = Haar-like特征 + 积分图方法 + AdaBoost +级联: Haar分类器算法的要点例如以下: a)        使用Haar-like特征做检測. b)       使用积分图

1. R-CNN:Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation 技术路线:selective search + CNN + SVMs Step1:候选框提取(selective search) 训练:给定一张图片,利用seletive search方法从中提取出2000个候选框.由于候选框大小不一,考虑到后续CNN要求输入的图片大小统一,将2000个候选框全部resize到227*

R-FCN论文阅读(R-FCN: Object Detection via Region-based Fully Convolutional Networks ) 目录 作者及相关链接 方法概括 方法细节 实验结果 总结 参考文献 作者及相关链接 作者: 作者链接:代季峰,何恺明,孙剑 论文链接:论文传送门 代码链接:matlab版,python版 方法概括 R-FCN解决问题——目标检测 整个R-FCN的结构 一个base的conv网络如ResNet101, 一个RPN(Faster RCNN

1. R-CNN:Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation 技术路线:selective search + CNN + SVMs Step1:候选框提取(selective search) 训练:给定一张图片,利用seletive search方法从中提取出2000个候选框.由于候选框大小不一,考虑到后续CNN要求输入的图片大小统一,将2000个候选框全部resize到227*

OneClassSVM两个功能:异常值检测.解决极度不平衡数据 因为之前一直在做非平衡样本分类的问题,其中如果有一类比例严重失调,就可以直接用这个方式来做:OneClassSVM:OneClassSVM还有一个功能就是异常值检测. 其他我的相关博客: 1.机器学习︱非平衡数据处理方式与评估 2.RFM模型+SOM聚类︱离群值筛选问题 3.R语言︱异常值检验.离群点分析.异常值处理 台湾大学林智仁所设计和实现的库LibSVM(地址:http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin

from:http://www.freebuf.com/articles/system/182566.html 0×01 前言 目前的恶意样本检测方法可以分为两大类:静态检测和动态检测.静态检测是指并不实际运行样本,而是直接根据二进制样本或相应的反汇编代码进行分析,此类方法容易受到变形.加壳.隐藏等方式的干扰.动态检测是指将样本在沙箱等环境中运行,根据样本对操作系统的资源调度情况进行分析.现有的动态行为检测都是基于规则对行为进行打分,分值的高低代表恶意程度的高低,但是无法给出类别定义. 本文采用

本文作者任旭倩,公众号:计算机视觉life成员,由于格式原因,公式显示可能出问题,建议阅读原文链接:综述 | SLAM回环检测方法 在视觉SLAM问题中,位姿的估计往往是一个递推的过程,即由上一帧位姿解算当前帧位姿,因此其中的误差便这样一帧一帧的传递下去,也就是我们所说的累积误差.一个消除误差有效的办法是进行回环检测.回环检测判断机器人是否回到了先前经过的位置,如果检测到回环,它会把信息传递给后端进行优化处理.回环是一个比后端更加紧凑.准确的约束,这一约束条件可以形成一个拓扑一致的轨迹地图.如果

解题方法分类 1. 滑动窗口. 2. 双指针. 3. 快慢指针. 4. 区间合并. 5. 循环排序. 6. 原地反转链表. 7. 树上的BFS. 8. 树上的DFS. 9. 双堆. 10. 子集. 11. 变种二分. 12. 最大前K个元素. 13. K-路归并. 14. 拓扑排序. 1. 滑动窗口. 2. 双指针. 3. 快慢指针. 4. 区间合并. 5. 循环排序. 6. 原地反转链表. 7. 树上的BFS. 8. 树上的DFS. 9. 双堆. 10. 子集. 11. 变种二分. 12. 最

CVPR2019目标检测方法进展综述 置顶 2019年03月20日 14:14:04 SIGAI_csdn 阅读数 5869更多 分类专栏: 机器学习 人工智能 AI SIGAI   版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/SIGAI_CSDN/article/details/88687747 SIGAI特约作者 陈泰红研究方向:机器学习.图像处理 目标检测是很多计算机视觉应用的基

3D点云点云分割.目标检测.分类 原标题Deep Learning for 3D Point Clouds: A Survey 作者Yulan Guo, Hanyun Wang, Qingyong Hu, Hao Liu, Li Liu, and Mohammed Bennamoun 原文参考链接:https://arxiv.org/abs/1912.12033 导读 3D点云学*( Point Clouds)作为*年来的研究热点之一,受到了广泛关注,每年在各大会议上都有大量的相关文章发表.当前

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SQL手工注入(一) SQL注入:通过把SQL命令插入到Web表单递交或输入域名或页面请求的查询字符串,最终达到欺骗服务器执行恶意的SQL命令.[SQL注入原理] ##服务端程序将用户输入参数作为查询条件,直接拼接SQL语句,并将查询结果返回给客户端浏览器 用户登录判断 SELECT * FROM users WHERE user='uname' AND password='pass'SELECT * FROM users WHERE user='name' AND password='' OR

转载请注明出处,谢谢. Android系统开放,各大论坛活跃,应用程序分发渠道广泛,这也就为恶意软件的传播提供了良好的环境.好在手机上安装了安全软件,是否能有效的检测出恶意软件呢?下边针对LBE安全大师.腾讯安全管家和360手机卫士做出一系列实验. 1. Android恶意样本实验. Android Malware Genome Project(http://www.malgenomeproject.org/)收集了2010年8月到2011年10月的涵盖主要恶意软件类型的超过1200个恶意程序样

C++中内存泄漏的检测方法介绍 首先我们需要知道程序有没有内存泄露,然后定位到底是哪行代码出现内存泄露了,这样才能将其修复. 最简单的方法当然是借助于专业的检测工具,比较有名如BoundsCheck,功能非常强大,相信做C++开发的人都离不开它.此外就是不使用任何工具,而是自己来实现对内存泄露的监控,分如下两种情况: 一. 在 MFC 中检测内存泄漏 假如是用MFC的程序的话,很简单.默认的就有内存泄露检测的功能. 我们用VS2005生成了一个MFC的对话框的程序,发现他可以自动的检测内存泄露.

转载目的,之前主要应用这里的原理解决了,手机被某个APP检测为root过的手机的问题,记录后续可能参考. 出于安全原因,我们的应用程序不建议在已经root的设备上运行,所以需要检测是否设备已经root,以提示用户若继续使用会存在风险. 那么root了会有什么风险呢,为什么不root就没有风险,又怎么来检查手机是否root了? 我们先来了解下Android安全机制: Android安全架构是基于Linux多用户机制的访问控制.应用程序在默认的情况下不可以执行其他应用程序,包括读或写用户的私有数据(

本节实验主要讲解FPGA开发中边沿检测方法,我们在设计中会经常用到.这个地方大家一定要理解. 1.1.1.原理介绍 学习HDL语言设计与其他语言不一样,HDL语言设计需要考虑更多的信号的电气特性,时序特性.我们先看一下边沿检测的基本原理. 如上图,为我们待检测信号,可以看出边沿的特性:边沿两侧信号的电平发生了变化.红色为上升沿,绿色为下降沿.上升沿之前电平为低,上升沿之后电平为高.下降沿之前为电平为高,下降沿之后电平为低. 设计思路:设计一个多位寄存器key_sfr[2:0],每当系统时钟来一次