最近需要在项目中使用热修复框架,在这里以美团的Robust为主写一篇文章总结一下学习的过程. 一直认为要学习一个框架的原理,首先需要让他跑起来,从效果反推回去,这样更容易理解. 一.美团Robust的使用 首先我们在编写代码前需要做如下准备 配置文件读写权限,6.0以上需要手动获取 <uses-permission android:name="android.permission.READ_EXTERNAL_STORAGE"></uses-permission>

注意:本文含有一些数学公式,如果chrome不能看见公式的话请用IE打开网站 1.特征点提取   特征点提取有以下几个步骤: a.尺度空间金字塔结构的构造 和SIFT类似,尺度空间金字塔是由不同的尺度构成,相互连续的两个尺度之间由Octave构成. 我们令t表示尺度,它们之间的计算关系如下: 图像的大小为(width, height),举个例子: width,  height scale1-octave1 (2/3)width, (2/3)height scale1-octave2 (1/2)w

WPF checkbox文字下掉 可以使用 <Style TargetType="CheckBox"> <Setter Property="Margin" Value="10,10,10,10"></Setter> <Setter Property="VerticalAlignment" Value="Center" /> <Setter Propert

Robust regression(稳健回归) 语法 b=robustfit(X,y) b=robustfit(X,y,wfun,tune) b=robustfit(X,y,wfun,tune,const) [b,stats]=robustfit(...) 描述 b=robustfit(X,y) 通过执行稳健回归来估计线性模型y=Xb,并返回一个由回归系数组成的向量b.X是一个n*p预测变量矩阵,y是一个n*1观测向量.计算使用的方法是加 上bisquare加权函数的迭代重加权最小二乘法.默认的

鲁棒局部加权回归 [转载时请注明来源]:http://www.cnblogs.com/runner-ljt/ Ljt 作为一个初学者,水平有限,欢迎交流指正. 算法参考文献: (1) Robust Locally Weighted Regression and Smoothing Scatterplots (Willism_S.Cleveland) (2) 数据挖掘中强局部加权回归算法实现 (虞乐,肖基毅) R实现 #Robust Locally Weighted Regression 鲁棒局部

目录 引 主要结果 定理1 定理2 理论证明 构造Oracle Problem 算法 Xu H, Caramanis C, Sanghavi S, et al. Robust PCA via Outlier Pursuit[C]. neural information processing systems, 2010: 2496-2504. 引 这篇文章同样是关于矩阵恢复的.假设\(M = L_0 + C_0 \in \mathbb{R}^{p \times n}\),即\(M\)实际上是由一个

目录 引 一些微弱的假设: 问题的解决 理论 去随机 Dual Certificates(对偶保证?) Golfing Scheme 数值实验 代码 Candes E J, Li X, Ma Y, et al. Robust principal component analysis[J]. Journal of the ACM, 2011, 58(3). 引 这篇文章,讨论的是这样的一个问题: \[ M = L_0 + S_0 \] 有这样的一个矩阵\(M \in \mathbb{R}^{n_1

Wing Loss for Robust Facial Landmark Localisation with Convolutional Neural Networks 参考 1. 人脸关键点: 2. Wing Loss for Robust Facial Landmark Localisation with Convolutional Neural Networks; 完

一.   研究背景 在社会和经济网络中,影响最大化问题在过去十年中得到广泛的研究,由于其广泛应用于病毒式营销[1,2],突破检测[3],谣言监测[4]等.例如公司可以通过向初始用户(称为种子)发送免费样品,并通过口碑(World of Mouth)效应,在社交网络中进行宣传活动,越来越多的用户受到社会关系的影响加入宣传活动,宣传促销活动.这个问题首先由Kempe等人提出[5],他们提出了独立的级联模型和线性阈值模型,考虑信息扩散的社会心理因素来模拟这种随机的收养过程.他们给出了influence

单声道语音识别的逐句循环Dropout迭代说话人自适应     WRBN(wide residual BLSTM network,宽残差双向长短时记忆网络) [2] J. Heymann, L. Drude, and R. Haeb-Umbach, "Wide residual blstm network with discriminative speaker adaptation for robust speech recognition," submitted to the CHi

健壮实时对象检测(robust real-time object detection) 高检测率(high detection rates), 一种新的图像表示方法,叫做积分图(integral image),使得我们的检测器可以很快地计算特征. 一种基于Adaboost的学习算法,只要选出很少的关键视觉特征,就可以得到很有效的分类器. 一种组合分类器的方法,使得图像的背景可以被迅速丢弃,而把更多的计算用在很可能是对象的区域. 积分图位置(x, y)的值等于它左上区域像素点的值之和,如下: 计算

Robust Deep Multi-modal Learning Based on Gated Information Fusion Network 2018-07-27 14:25:26 Paper:https://arxiv.org/pdf/1807.06233.pdf  Related Papers:   1. Infrared and visible image fusion methods and applications: A survey Paper 2. Chenglong Li

Learning Cross-Modal Deep Representations for Robust Pedestrian Detection 2017-04-11  19:40:22  Motivation: 本文主要是考虑了在光照极端恶劣的情况下,如何充分的利用 thermal data 进行协助学习提升 可见光图像的 特征表达能力,而借鉴了 ICCV 2015 年的一个文章,称为:监督迁移的方法,以一种模态的特征为 label,以监督学习的方式实现无监督学习.说到这里可能比较让人糊涂,

参考文献:Yancheng Bai and Ming Tang. Robust Tracking via Weakly Supervised Ranking SVM Abstract 通常的算法:utilize the object information contained in the current and previous frames to construct the object appearance model and locate the object with the mode

1. Abstract 现实世界中的人脸很多时候都存在遮挡以及大的形状变化,而目前的人脸关键点检测方法在这种情况下表现欠佳, 因为它们未能提供一种系统的方法来处理异常.因而authors提出一种新的方法--稳健级联姿态回归(RCPR),这 是基于姿态级联回归(CPR)方法的改进.此方法在数据集LFW.LFPW.HELEN以及COFW(作者引入的数据集) 上表现比state-of-the-art 方法要好.大约能够降低一半的错误率:在检测人脸遮挡部分的precision/recall 为80/40

之前看了一篇题为"Robust Mesh Watermarking"的论文,查阅资料的时候发现了一篇与之很相似的名为"三维模型数字水印系统的设计与实现"的中文论文,在中文论文的帮助下,总算对网格水印有了一定的了解,简单整理了一下. 由于知识版权保护的需要,数字水印技术应运而生.目前,图像.视频.音频.文本的水印研究已经比较成熟,但是三维模型水印的研究还相对匮乏.然而随着三维模型在网络上传播的日益增多,三维模型知识版权的保护也有了一定的研究意义.由于三维模型自身的特点

这是一篇发表于2008年初的论文. 文章主要讲了利用 denosing autoencoder来学习 robust的中间特征..进上步,说明,利用这个方法,可以初始化神经网络的权值..这就相当于一种非监督学习的方法来训练神经网络. 当我们在用神经网络解决各种识别任务时,如果我们想要网络的性能更好,就需要更深层或更wider的神经网络来建模,Model出更复杂的分布.  网络变深以后,如何训练是一个很重要问题,如果训练不好,深层网络的性能真的不如浅层的神经网络.. 在训练深层网络的解决方法的道路上

SIGCOMM17 摘要 在现有的网络测量任务中包括流量监测.数据收集和一系列网络攻击的预防.现有的基于sketch的测量算法存在严重性能损失.大量计算开销以及测量的精确性不足,而基于硬件的优化方法并不适合sketch.为了完成这些任务,设计了一种基于纯软件包转发的网络测量框架,并改进现有算法提出了两种算法.这个网络测量框架具有高性能(line-rate).高精度.广泛性(适用于多种sketch算法).自动化(自动调节负载)的特点.框架包括数据平面和控制平面,每个软件交换机对应一个数据平面,每个

Abstract:这篇论文有三个贡献,第一提出了新颖的简化的结构损失函数,能保持尽量多的训练样本,通过适应模型输出的不确定性来减少跟踪误差累积风险. 第二是增强了普通的SGD,采用了暂时的选择策略来进行CNN训练.第三,更新CNN模型时采用一种更lazy的方式来加快训练,只有当目标外观发生较大变化时才更         新网络. Introduction:在本文提出的算法中,用CNN自动学习特定目标的特征描述,以在线的方式更新CNN模型,CNN在各个可能的目标位置生成相应的分数,分数最高    

Building Robust and Flexible Event System in Unity3D 1. Prerequisites 1.1 Observer Pattern According to Wikipedia, the observer pattern is a software design pattern in which an object, called the subject, maintains a list of its dependents, called ob