B端产品流程拆分：产品从0到1的阶段，从最开始的机会寻找、选择、判断，再到产品方案的设计，再到研发，最后到验证迭代，这是一个顺序演进的过程。而产品1-10n的阶段，是需要通过不断迭代优化的，这个阶段则是一个循环迭代的过程。通过这两个阶段也构成了整个产品生命周期的闭环。所以针对B端产品设计的整体流程我们可以将它拆分为四个阶段：产品策划设计、产品设计开发、产品与市场匹配、产品推广运营。1、产品定位的理
Keras—数据预处理操作文件格式一般来说，目前目标检测中常用的数据集有coco数据集，voc数据集VOC数据集是目标检测经常用的一个数据集，从05年到12年都会举办比赛（比赛有task： Classification 、Detection（将图片中所有的目标用bounding box框出来） 、 Segmentation（将图片中所有的目标分割出来）、Person Layout）VOC2007：
架构的目标为了实现以下特性：正确性
系统首先需要正确，运行稳定可用性
软件系统对于用户的商业经营和管理来说极为重要，因此软件系统必须非常可靠，一般99.99%是一个比较基本的要求。快速开发
互联网目前是一个快鱼吃慢鱼的时代，已经不是大鱼吃小鱼了。因为小鱼在一夜之间就长大了，把大鱼吃掉了。诺基亚就是明证，facebook就是明证。良好体验
良好的体验对用户的吸引力是
整理来自来自《大话设计模式》 一、系统模块组件间目标：高内聚低耦合 设计模式的目标就是高内聚低耦合，可靠，健壮，安全；可读，可维护；可拓展，可复用的软件设计目标。 高内聚低耦合也是软件设计的目标。对内设计合理：数据和算法分离，逻辑和表现分离的MVC模式,对外:有统一简单的接口，也是软件工程里面的设计模块的目标。 二、接口和组合：依赖倒转原则，合成/聚合复用原则（一定面向接口,使用继承多态
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2023-07-11 14:23:06
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文章目录0. 前言0.1 简易版理解1. 简单回顾R-CNN结构1.1 RPN网络[4]1.1.1. RPN的意义1.1.2. RPN的运作机制1.1.3 3. RPN的整个流程回顾1.2 Roi Pooling[5]1.2.1 ROI Pooling的意义1.2.2 ROI Pooling的输入1.2.3 ROI Pooling的输出1.2.4 ROI Pooling的过程2. 解释misma
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2023-08-21 09:14:00
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最近公司要做无人超市项目，基本实现方式是通过摄像头检测货柜里面有多少个什么类别的货品，也就是目标检测算法。该方法所需数据样本为标记了位置的货品图片，如下所示。为了制作该图片，设计方法如下：1、拍摄该样品360度的视频2、将视频抓帧3、将图片通过opencv拼装成样本拍摄视频如下并抓帧的程序如下：importosimportcv2path="F:/objectdect/avi/"
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2018-03-14 10:57:14
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OKRs 作为一个目标设定框架，在谷歌、英特尔、Netflix等公司取得了巨大的成功，并且随着业务和人才背景的变化，OKRs 越来越受欢迎。OKRs 帮助我们实现了10倍以上的增长，而且是多次增长。他们帮助我们实现了 “组织世界信息 “这一疯狂的大胆使命，甚至可能是可以实现的。在最重要的时候，他们让我们按时按点的完成任务。–拉里-佩奇，谷歌。什么是OKR？ OKR是Objectives(O)和Ke
Non-Maximum Suppression（NMS）非极大值抑制。从字面意思理解，抑制那些非极大值的元素，保留极大值元素。其主要用于目标检测，目标跟踪，3D重建，数据挖掘等。 目前NMS常用的有标准NMS, Soft NMS, DIOU NMS等。后续出现了新的Softer NMS，Weighted NMS等改进版。一、原始NMS以目标检测为例，目标检测推理过程中会产生很多检测框（A,B,C,
目标检测是一种为了检测汽车、建筑物和人类等目标对象的计算机视觉技术，这些对象通常可以通过图片或视频来识别。目标检测在视频监控、自动驾驶汽车、目标/人跟踪等领域得到了广泛的应用。在本文中，我们将了解目标检测的基础知识，并回顾一些最常用的算法和一些全新的方法。 目标检测的工作原理目标检测会定位图像中的对象，并在该对象周围绘制一个包围框。这过程通常分为两步：目标分类并确定类型，然后
评价指标：准确率 （Accuracy），混淆矩阵 （Confusion Matrix），精确率（Precision），召回率（Recall），平均正确率（AP），mean Average Precision(mAP)，交除并（IoU），ROC + AUC，非极大值抑制（NMS），F1_score & Accuracy。1、准确率 （Accuracy）分对的样本数除以所有的样本数 ，即：准确
AI算法与图像处理导读在计算机视觉中，检测小目标是最有挑战的问题之一。本文给出了一些有效的策略。 从无人机上看到的小目标
为了提高你的模型在小目标上的性能，我们推荐以下技术：提高图像采集的分辨率增加模型的输入分辨率tile你的图像通过增强生成更多数据自动学习模型anchors过滤掉无关的类别为什么小目标检测很困难？小目标问题困扰着世界各地的目标检测模型。不相信吗？查一下最近的模型在COCO上
在MMN的宏观视图中，包括了三个过程环节：定义架构概图、架构全局分析以及构建概念模型。这是一个循序渐进的过程，是系统架构整体分析的逐步细化。这个过程的关键是找准架构分析的切入点。这正是定义架构概图所要解决的问题。定义架构概图需要明确架构目标、调查架构资源和分析用例场景。这三个活动可以是并行的，至少彼此之间是相互影响、相互作用的。如下图所示： 虽然这些活动是并行的，但从一开始明确架构目标才是最佳
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原创
2011-04-18 21:27:04
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# 如何实现集成架构目标
## 引言
在软件开发中，集成架构目标是确保不同系统、模块、组件能够高效、安全地协同工作。对于刚入行的开发者来说，理解和实现集成架构目标可能会显得有些复杂。但通过清晰的流程和代码示例，我们可以一步步迈向成功。
## 流程概述
实现集成架构目标的流程可以概括为以下五个步骤：
| 步骤 | 描述 |
|-----
多云目标架构及其应用示例
## 导言
随着云计算的快速发展，越来越多的企业开始将应用程序和数据迁移到云端。然而，云计算本身并不是一种单一的解决方案，而是涵盖了多种不同的架构和服务模式。其中之一就是多云架构，它允许企业将应用程序和数据部署在多个不同的云平台上。本文将介绍多云目标架构的基本概念，并提供一个基于代码示例的应用场景。
## 多云目标架构概述
多云目标架构是指将应用程序和数据分布在多
cvpr 代码1.小目标检测需要高分辨率可以提高输入分辨率SSD对高分辨率的底层特征没有再利用，但底层特征的语义信息少，这两个互相矛盾。另外SSD的anchors设计为0.1~0.2，最小的anchors大小为72，还是太大了。2.feature map不能太小卷积网络的最后一层的feature map不能太小。卷积网络越深，语义信息越强，越底层是描述局部外观信息越多。3.可以多尺度检测4.多尺度
擅长CSS的Web开发人员不仅可以从视觉上复制实物原型，还可以用代码进行完美的呈现。无需使用表格、尽可能少的使用图片。如果你是个名副其实的高手，你可以快速把最新和最伟大的技术应用到你的项目中，比如媒体查询、过渡、滤镜、转换等。虽然这些都是一个真正的CSS高手所具备的，但CSS很少被人单独拿出来讨论，...
原创
2022-04-06 15:11:13
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在MMN的宏观视图中，包括了三个过程环节：定义架构概图、架构全局分析以及构建概念模型。
原创
2021-07-22 11:39:09
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# 软件架构设计中的功能与安全目标
软件架构设计是软件开发过程的重要环节，直接影响系统的可扩展性、稳定性和安全性。在这篇文章中，我们将探讨软件架构的功能目标与安全目标，并通过简单的代码示例来加深理解。同时，我们将使用 mermaid 语法创建旅行图和状态图，以可视化不同的过程和状态。
## 功能目标
功能目标是指系统在满足用户需求和业务逻辑方面所需实现的特性。有效的功能目标有助于确保系统能够
候选区域（region proposal）语义分割 （semantic segmentation）目标定位（object localization）目标分割（Object Segmentation）实际情况（ground truth）卷积层（Convolutional Layer）空间维度（spatial dimensions）感受野/接受域（Receptive Field）步幅（stride）填
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2023-08-21 12:27:16
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我是一个目录区别举例子参考区别目标分割，应该是Target Segmentation，任务是把目标对应的部分分割出来。目标检
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2023-03-04 06:50:16
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