Redmon, J., Divvala, S., Girshick, R., Farhadi, A.: You only look once: Unified, real-time object detection. In: CVPR. (2016) YOLO的全拼是You Only Look Once,顾名思义就是只看一次,把目标区域预测和目标类别预测合二为一,作者将目标检测任务看作目标区域预测和类别预测的回归问题.该方法采用单个神经网络直接预测物品边界和类别概率,实现端到端的物品检测.因此识

本文主要讲述如何利用JMeter监听器Backend Listener,配合使用InfluxDB+Grafana展示实时性能测试数据 关于JMeter实时测试数据 JMeter从2.11版本开始,命令行模式下执行测试的时候会有summary的实时结果输出: 在进行长时间的测试后,这个信息会越来越多,而且这些数据在测试完成之后进行读取和分析也很不直观,如果能有一个实时的图形结果来展示这些测试数据(不用等到测试完成后在JMeter里面创建图形查看),对执行测试的测试人员来说,这样的实时图形(对整个测

转自:https://blog.csdn.net/RickyOne_RR/article/details/50637839 本文主要讲述如何利用JMeter监听器Backend Listener,配合使用InfluxDB+Grafana展示实时性能测试数据 关于JMeter实时测试数据JMeter从2.11版本开始,命令行模式下执行测试的时候会有summary的实时结果输出: 在进行长时间的测试后,这个信息会越来越多,而且这些数据在测试完成之后进行读取和分析也很不直观,如果能有一个实时的图形结果

本文主要讲述如何利用JMeter监听器Backend Listener,配合使用InfluxDB+Grafana展示实时性能测试数据 关于JMeter实时测试数据 JMeter从2.11版本开始,命令行模式下执行测试的时候会有summary的实时结果输出: 在进行长时间的测试后,这个信息会越来越多,而且这些数据在测试完成之后进行读取和分析也很不直观,如果能有一个实时的图形结果来展示这些测试数据(不用等到测试完成后在JMeter里面创建图形查看),对执行测试的测试人员来说,这样的实时图形(对整个测

论文链接: https://arxiv.org/pdf/1506.02640.pdf 代码下载: https://github.com/gliese581gg/YOLO_tensorflow Abstract We present YOLO, a new approach to object detection.Prior work on object detection repurposes classifiers to perform detection. Instead, we frame

While there is life there is hope.一息若存,希望不灭 用localStorage实现简易的购物车数量单价和结算页面两个页面的实时同步: 购物车页面:实时更新页面,在input的value发生改变的时候存储localStorage <script> window.onload=function(){ var oNum=document.getElementById('num'); oNum.onchange=function(){ localStorage.ap

论文:You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection 原文链接:https://arxiv.org/abs/1506.02640 背景介绍 目前的目标检测系统是由原来的目标分类系统改造而来.为了检测目标这些系统在待检测图片的不同位置而使用分类系统.像DPM(deformable parts models)使用了滑动窗口方法.分类器在图片中的不同窗口上运行以便检测出目标. 更先进一点的研究,例如R-CNN使用了候选区域生成的方法.首先

Ref: https://pjreddie.com/darknet/yolo/ 关注点在于,为何变得更快? 论文笔记:You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection Ref: https://zhuanlan.zhihu.com/p/24916786?refer=xiaoleimlnote 评论: 基于深度学习方法的一个特点就是实现端到端的检测. 相对于其它目标检测与识别方法(比如Fast R-CNN)将目标识别任务分类目标区域预测

分类:C#.Android.VS2015.百度地图应用: 创建日期:2016-01-27 一.简介 Android定位SDK v6.2.2(全球定位支持)提供GPS.基站.Wi-Fi等多种定位方式,适用于室.内外多种定位场景:定位精度高(GPS精度10m,基站精度240m,Wi-Fi精度27m).覆盖率广(移动.联通.电信全覆盖,基站覆盖率99%,WIFI覆盖率99%).网络定位请求流量小(0.3K/次).定位速度快(IP定位速度小于0.2S,正常环境下网络定位速度在1s以内). 具体内容请参看

YOLO (You Only Look Once) dl  cnn  object detection  一.YOLO YOLO是一个实时的目标检测系统.最新的V2版本在Titan X 上可以每秒处理 40-90 张图片,在VOC 2007上可以取得78.6%的准确率,在COCO上可以取得48.1%准确率. 之间的检测系统对图像在不同的尺度.位置上进行多次检测,需要执行多次神经网络算法分别得到结果,YOLO只需要执行一次,所以速度上得到了较大的提升. 二.算法 算法发展过程: RCNN -->

其实在早之前,就做过立马理财的销售额统计,只不过是用前端js写的,需要在首页的console调试面板里粘贴一段代码执行,点击这里.主要是通过定时爬取https://www.lmlc.com/s/web/home/user_buying异步接口来获取数据.然后通过一定的排重算法来获取最终的数据.但是这样做有以下缺点: 代码只能在浏览器窗口下运行,关闭浏览器或者电脑就失效了 只能爬取一个页面的数据,不能整合其他页面的数据 爬取的数据无法存储到本地 上面的异步接口数据会部分过滤,导致我们的排重算法失效

原文档地址:https://mp.weixin.qq.com/s/Wcp7ltEbnHpUlbaF9JDgZg 去绘制渲染报警图表,然后上传到对象存储中保存起来,在钉钉中就可以直接展示了,Promoter 就是这个方案的一个实现,支持在消息通知中展示实时报警图表,效果图如下所示: 目前是将报警数据渲染成图片后上传到 S3 对象存储,所以需要配置一个对象存储(阿里云 OSS 也可以),此外消息通知展示样式支持模板定制,该功能参考自项目 https://github.dev/timonwong/pr

0 - 摘要 我们提出了YOLO,一种新的物体检测方法.之前的物体检测工作是通过重新使用分类器来进行检测.相反,我们将对象检测抽象为一个回归问题,描述为以空间分隔的边界框和相关的类别概率.一个简单的神经网络通过对完整图片的一次检验直接预测出边界框和分类类别.因为整个识别的依据是一个单一的网络,所以可以在检测性能上进行端到端优化. 我们整体的框架非常快.我们的基础模型YOLO实时处理图片速度达到45帧/秒.我们网络的一个小规模版本,Fast YOLO,达到了惊人的处理155帧/秒的图片速率,并且仍

"之前写物体检测系列文章的时候说过,关于YOLO算法,会在后续的文章中介绍,然而,由于YOLO历经3个版本,其论文也有3篇,想全面的讲述清楚还是太难了,本周终于能够抽出时间写一些YOLO算法相关的东西.本篇文章,我会先带大家完整的过一遍YOLOv1的论文,理解了YOLOv1才能更好的理解它的后续版本,YOLOv2和v3会在下一篇文章中介绍." YOLOv1 论文:< You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection &

导读 Grafana 是一个有着丰富指标的开源控制面板.在可视化大规模测量数据的时候是非常有用的.根据不同的指标数据,它提供了一个强大.优雅的来创建.分享和浏览数据的方式. 它提供了丰富多样.灵活的图形选项.此外,针对数据源,它支持许多不同的存储后端.每个数据源都有针对特定数据源的特性和功能所定制的查询编辑器.Grafana 提供了对下述数据源的正式支持:Graphite.InfluxDB.OpenTSDB. Prometheus.Elasticsearch 和 Cloudwatch. 每个数据

webpack进阶构建项目(一) 阅读目录 1.理解webpack加载器 2.html-webpack-plugin学习 3.压缩js与css 4.理解less-loader加载器的使用 5.理解babel-loader加载器 6.理解 extract-text-webpack-plugin(独立打包样式文件) 7.webpack打包多个资源文件 8.webpack对图片的打包 9.学习web-dev-server 创建服务器及动态监听css及js文件的改变: 10.assets-webpack

Tornado Tornado是使用Python编写的一个强大的.可扩展的Web服务器.它在处理严峻的网络流量时表现得足够强健,但却在创建和编写时有着足够的轻量级,并能够被用在大量的应用和工具中. 我们现在所知道的Tornado是基于Bret Taylor和其他人员为FriendFeed所开发的网络服务框架,当FriendFeed被Facebook收购后得以开源.不同于那些最多只能达到10,000个并发连接的传统网络服务器,Tornado在设计之初就考虑到了性能因素,旨在解决C10K问题,这样的

阅读目录 1.理解webpack加载器 2.html-webpack-plugin学习 3.压缩js与css 4.理解less-loader加载器的使用 5.理解babel-loader加载器 6.理解 extract-text-webpack-plugin(独立打包样式文件) 7.webpack打包多个资源文件 8.webpack对图片的打包 9.学习web-dev-server 创建服务器及动态监听css及js文件的改变: 10.assets-webpack-plugin插件解决html文件

一 Tornado概述 Tornado是FriendFeed使用的可扩展的非阻塞式web框架及其相关工具的开源版本.这个Web框架看起来有些像web.py或者Google的 webapp,不过为了能有效利用非阻塞式服务器环境,这个Web框架还包含了一些相关的有用工具和优化.   Tornado和现在的主流Web服务器框架(包括大多数Python的框架)有着明显的区别:它是非阻塞式服务器框架,而且速度相当快.由于其非阻塞的方式和对epoll的运用,Tornado每秒可以处理数以千计的连接,这意味着

[导读] 1.HTML5视频破碎重组特效,强大视觉冲击HTML5视频播放器很多,但是HTML5视频特效还是很少见的,这款HTML5视频破碎重组特效非常刺激,给人强大的视觉冲击.点击视频任意地方,HTML5将会将这些区域击碎,过一段时... 1.HTML5视频破碎重组特效,强大视觉冲击 HTML5视频播放器很多,但是HTML5视频特效还是很少见的,这款HTML5视频破碎重组特效非常刺激,给人强大的视觉冲击.点击视频任意地方,HTML5将会将这些区域击碎,过一段时间,这些被击碎的视频碎片又将自动重新