异步复位信号一般会持续相对较长的时间，保证寄存器能复位完成。但是由于复位信号是异步的，我们不知道它会在什么时刻被释放。如果异步复位信号撤销时，不满足recovery time和removal time时，可能会造成亚稳态。recovery time 恢复时间：异步复位撤销时，与下一时钟有效沿的最小时间间隔。removal time 去除时间：异步复位撤销时，与上一时钟有效沿的最小时间间
：在yolov3中可以使用focal loss，这是什么东西呢，这个loss主要是解决正负样本不均衡的问题的，该损失函数降低了大量简单负样本在训练中所占的权重，也可理解为一种困难样本挖掘。原来的交叉熵函数： 可见普通的交叉熵对于正样本而言，输出概率越大损失越小。对于负样本而言，输出概率越小则损失越小。此时的损失函数在大量简单样本的迭代过程中比较缓慢且可能无法优化至最优。那么F
数据集列表MSR-VTTTRECVID AVS 2016-2018VATEXMPII Movie Description Dataset (MPII-MD)MS-COCOFlickr30kMSVDTGIFActivityNet CaptionsLSMDC MSR-VTT论文名称 ： MSR-VTT: A Large Video Description Dataset for Bridging V
目录第二章 语音信号基础2.1 声波的特性2.2 声音的接收装置2.3 声音的采样2.4声音的量化2.5 语音的编码2.6WAV文件格式2.7WAV文件分析 第二章 语音信号基础声波通过空气传播，被麦克风接收，再被转换成模拟的语音信号，这些信号经过采样，变成离散的时间信号，再进一步经过量化，被保存为数字信号，即波形文件。过程如下：本章根据以上过程，分别对声波的特性、声音的采集装置(即麦克
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2024-10-24 06:48:42
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## 实时公交算法的实现流程
### 1. 数据收集
首先，我们需要收集实时公交数据，以便进行算法的实现和优化。可以使用公交车辆上的GPS设备或者交通管理部门提供的数据接口。
### 2. 数据预处理
在进行实时公交算法之前，我们需要对收集到的数据进行预处理，以提高算法的效率和准确性。预处理包括以下几个步骤：
- 数据清洗：去除错误或冗余数据。
- 数据转换：将数据格式转换为算法所需的格
原创
2023-12-18 11:44:08
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1、电商指标整理现在的电子商务：1、大多买家通过搜索找到所买物品，而非电商网站的内部导航，搜索关键字更为重要；2、电商商家通过推荐引擎来预测买家可能需要的商品。推荐引擎以历史上具有类似购买记录的买家数据以及用户自身的购买记录为基础，向用户提供推荐信息；3、电商商家时刻优化网站性能，如 A/B Test 划分来访流量，并区别对待来源不同的访客，进而找到最优的产品、内容和价格；4、购买流程早在买家访问
# Python 实时美颜算法实现教程
## 前言
本教程将教会你如何使用Python实现实时美颜算法。作为一名经验丰富的开发者，我将通过以下步骤逐步向你展示实现的过程。
## 整体流程
下面是整件事情的流程，我们将按照以下步骤逐步实现：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 打开摄像头 |
| 2 | 捕捉每一帧图像 |
| 3 | 对图像进行美颜处理 |
|
原创
2023-07-14 03:36:42
515阅读
3.3 实时调度由于在实时系统中都存在着若干个实施进程或任务，它们用来反应或控制某个（些）外部事件，往往带有某种程度的紧迫性，因而对实时系统中的调度提出了某些特殊要求，前面所介绍的多种调度算法，并不能很好的满足实时系统对调度的要求，为此，需要引入一种新的调度，即实时调度。实时系统中包含两种任务：硬实时任务 指必须满足最后期限的限制，否则会给系统带来不可接受的破坏或者致命错误。软实时任务 也有一个与
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2023-11-20 00:41:11
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作者：Danny明泽简介目标检测或定位是数字图像从粗到细的一个渐进过程。它不仅提供了图像对象的类，还提供了已分类图像中对象的位置。位置以边框或中心的形式给出。语义分割通过对输入图像中每个像素的标签进行预测，给出了较好的推理。每个像素都根据其所在的对象类进行标记。为了进一步发展，实例分割为属于同一类的对象的单独实例提供了不同的标签。因此，实例分割可以定义为同时解决目标检测问题和语义分割问题的技术。本
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2024-05-10 17:19:55
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传统分布式算法 传统的分布式算法通常是采用hash取模的方式来处理数据与服务器节点的映射关系。举个栗子假设有个图片为test.jpg，现在有3个服务器，我们称之为0服务器、1服务器、2服务器。首先我们对这张图片进行hash，可以拿到一个散列值，用散列值对3进行取模，取模结果为0或者1或者2。如果结果是0则将图片存入0服务器节点上，如果是1则存入1服务器节点，如果是2则存入2服务器节点。 Redis
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2023-07-08 23:30:37
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算算法车道级㇀import cv2 as cv
import numpy as np
import sys
import threading
from queue import Queue
from numba import njit, prange
# 图像增强：对比度受限的自适应直方图均衡化
def clahe_enhance(image):
lab = cv.cvtColor(i
文章目录0 前言2 先上成果3 多目标跟踪的两种方法3.1 方法13.2 方法24 Tracking By Detecting的跟踪过程4.1 存在的问题4.2 基于轨迹预测的跟踪方式5 训练代码6 最后 0 前言? 优质竞赛项目系列，今天要分享的是? 深度学习多目标跟踪 实时检测该项目较为新颖，适合作为竞赛课题方向，学长非常推荐！?学长这里给一个题目综合评分(每项满分5分)难度系数：3分工作量
MASR语音识别算法简介 文章目录MASR语音识别算法简介1. 简介2. 声音预处理2.1 声音的本质与模数化2.2 使用soundfile读取音频文件2.3 音频数据处理音频振幅的归一化傅里叶变换把时域特征转化成频域特征3. 模型结构3.1 CNN网络3.2 RNN网络3.3 线性回归层3.3 返回数据以及后处理ctc_greedyctc_beam_search 1. 简介MASR是一款基于Py
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2024-06-09 10:23:30
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一、数据结构涵盖的内容 二、算法的基本概念：1、算法的概念：Algorithm,是对特定问题求解步骤的一种描述，它是指令的有限序列，其中每一条指令表示一个或者多个操作。2、算法的特性：有穷性：指令序列是有限的确定性：每条语句的含义明确，无二义性可行性：每条语句都应在有限的时间内完成输入：零个或者多个输入输出：一个或者多个输出3、算法与程序的区别：程序： （program）程
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2023-10-03 20:01:01
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分类器分类器是一种计算机程序。他的设计目标是在通过学习后，可自动将数据分到已知类别。 平面线性分类器一个简单的分类问题，如图有一些圆圈和一些正方形，如何找一条最优的直线将他们分开？我们可以找到很多种方法画出这条直线，但怎样的直线才是最优的呢？距离样本太近的直线不是最优的，因为这样的直线对噪声敏感度高，泛化性较差。 因此我们的目标是找到一条直线，离最近的点距离最远。怎么寻找距离最远的直线？
实时计算是什么？请看下面的图：我们以热卖产品的统计为例，看下传统的计算手段：1将用户行为、log等信息清洗后保存在数据库中.2将订单信息保存在数据库中.3利用触发器或者协程等方式建立本地索引，或者远程的独立索引.4join订单信息、订单明细、用户信息、商品信息等等表，聚合统计20分钟内热卖产品，并返回top-10.5web或app展示.这是一个假想的场景，但假设你具有处理类似场景的经验，应该会体会
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2023-09-11 15:13:43
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一、 离散傅里叶变换 离散傅里叶变换（DFT）是离散信号时/频域变换的方法。作用类似于棱镜，将由多种频率混合而成的语音按频谱散射，经过种种处理后，再反变换到时域，就可以获得“提纯”后的语音信号。实数DFT的输入是实数，得到的频点有两个集合，分别是正弦（cos）和余弦（sin)函数的系数，对应于正频分量和负频分量。1、DFT短时傅里叶变换可以获得较为准确的时序关系，比如说“ai”这个字的发音，“a
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2024-10-24 08:58:00
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什么是OpenCV？OpenCV（开源计算机视觉库）是一个开源计算机视觉和机器学习软件库。OpenCV 旨在为计算机视觉应用提供通用基础设施，并加速机器感知在商业产品中的使用。车道检测 OpenCV 大多数情况下是由 Python openCV 项目的 6 种算法组成。逐帧捕获和解码视频文件将图像转换为灰度应用滤镜以减少视频帧中的噪点使用 Canny Edge 检测方法进行边缘检测找到感
原创
精选
2024-10-28 14:52:56
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一、冒泡排序、插入排序、希尔排序、快速排序与归并排序效率概要：冒泡排序是蛮力法，使用两层嵌套循环，基本效率为 O(n^2)插入排序是减治法，第一趟排序，最多比较一次，第二趟排序，最多比较两次，以此类推，最后一趟最多比较N-1次，因此有1+2+3+…+N-1 = N*(N-1)/2。然而，因为在每一趟排序发现插入点之前，平均只有全体数据项的一半真的进行了比较，所以除以2最后是N*(N-1)/4。&n
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2023-06-21 21:37:05
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前言本次给大家更新的是关于实时语义分割的工作。语义分割论文语义图像分割是计算机视觉中发展最快的领域之一，有着广泛的应用。在许多领域，如机器人和自动驾驶汽车，语义图像分割是至关重要的，因为它提供了必要的上下文，以采取行动，基于对场景的理解在像素级。对于图像的理解有一下几个层次：分类，即将图像中最具代表性的物体归为某一个类；带有定位的分类，对分类任务的一个扩展，使用边界框将对象框起来在分类；目标检测，
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2022-10-04 20:25:55
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