目录nm命令的基本使用什么是nm命令nm命令的常用参数举个栗子输出符号类型详解参考nm命令的基本使用什么是nm命令nm命令是linux下针对某些特定文件的分析工具，能够列出库文件（.a、.lib）、目标文件（*.o）、可执行文件的符号表。nm命令的常用参数-A 或 -o 或 --print-file-name：打印出每个符号属于的文件-a 或 --debug-syms：显示调试符号。-B：等同于–
易点评在实体瘤的治疗中微小残留病（Minimal Residual Disease, MRD）是指恶性肿瘤经过治疗后体内残留的微量肿瘤细胞的状态，是肿瘤复发的根源。MRD的水平一般比较低，需要用敏感性和特异性都非常高的方法来进行检测。因此准确的MRD检测是对患者进行个性化精准治疗的基础。目前，MRD检测技术发展迅猛，常用的检测手段众多，其中包括：针对基因突变的多重PCR；新型标志物的应用，比如甲基
DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise，基于密度的抗噪聚类方法)。和K-Means，BIRCH这些一般只适用于凸样本集的聚类相比，DBSCAN既可以适用于凸样本集，也可以适用于非凸样本集。 ##1. 密度聚类原理 DBSCAN是一种基于密度的聚类算法，这类密度聚类算法一般假定类别可以通过样本分布的紧密程
基于学习的编码（五）：MCNN本文介绍的算法来自JVET-P0489，是对基于学习的编码（三）：ACNNLF的改进。ACNNLF是在线（online）训练，而MCNN是离线（offline）训练。网络结构MCNN（Multiple CNN）是离线（offline）训练，可以使用更深的网络结构。上图是亮度分量的网络结构，可以看出该网络很深，有9个卷积层。 Inception layer都是3x3和5x5的32通道卷积。 Convolutional layer都是3x3.
原创
2021-07-09 15:26:15
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上一篇博文（）中我们介绍了NDVI-CAI像元三分模型，通过NDVI代表光合植被（PV）、CAI代表非光合植被（NPV）来构建了基于PV、NPV及BS的线性光谱混合模型，但事实上，还有很多光谱特征指数可以表征PV/NPV，比如有研究表明干枯燃料指数(Dead Fuel Index，DFI)与NPV呈极显著的线性关系，这也进一步的将该模型的应用范围从高光谱数据推广到多光谱数据。本文就针对上篇博文中提
这里写自定义目录标题基于detection的人群计数方法基于regression counting的方法基于density map的方法 主要记录近几年基于Deep learning的密集人群计数的相关方法基于detection的人群计数方法主要通过对行人的detection，然后统计detection的个数。 使用范围：在行人较少时，且图像中行人较明显时。效果较好 限制：无论是anchor b
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2024-03-06 22:55:40
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注：本文借鉴于《机器学习实战》这本书对于KNN的介绍在这里就不详细说了，在我的另一篇文章有。简单来说，k-近邻算法采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类。1.K-近邻算法优点：精度高、对异常值不敏感、无数据输入假定缺点：计算复杂度高、空间复杂度高适用数据范围：数值型和标称型2.K-近邻算法一般流程（1）收集数据：可以使用任何方法（2）准备数据：距离计算所需要的数值，最好是结构化 的数据格式（3）
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2024-07-23 10:43:47
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本文主要讲述当你拿到MTCNN的caffemodel后，如何使用它对一张图里的人脸进行检测和特征点标定。 相当于一个代码实现的解释。因为最近卤煮在用ncnn，所以该代码也是基于ncnn架构做的。 caffe架构同理。 如果你对MTCNN这篇论文还不熟悉，建议先去看原理。 1. MTCNN关键参数 nms_threshold：非极大值抑制nms筛选人脸框时的IOU阈值，三个网络可单独设定
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2024-04-28 12:41:24
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CNN Toolbox/
CNN Toolbox/cnnapplygrads.mCNN Toolbox/cnnbp.mCNN Toolbox/cnnexamples.mCNN Toolbox/cnnexamples.m~CNN Toolbox/cnnff.mCNN Toolbox/cnnsetup.mCNN Toolbox/cnnsetup.m~CNN Toolbox/cnntest.mCNN T
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2023-07-08 13:46:35
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Set mCnn = New ADODB.Connection'mCnn.ConnectionString = .Cnnstring mCnn.ConnectionString ="Provider=SQLOLEDB;Data Source=127.0.0.1;Initial Catalog=AIS ...
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2021-09-18 15:14:00
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public partial class Form1 : Form{private SqlConnection mCnn = null;private long TimeStampValue;public Form1(){InitializeComponent();mCnn = new SqlCon...
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2015-03-23 20:07:00
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概述最新上传的mcnn中有完整的数据读写示例，可以参考。关于Tensorflow读取数
原创
2023-06-24 09:03:58
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主要介绍19篇关于文本图像双向检索任务的论文。1.Corr-AE，Cross-modal Retrieval with Correspondence Autoencoder[ACM2014]。code
2.DVSA，Deep Visual-Semantic Alignments for Generating Image Descriptions[CVPR2015]。code
3.mCNN，Mult
目录一、SJTU-VideoAnalysis-master1.1 说明1.1.1 Project11.1.2 Project21.2 Project21.2.1 说明1.2.2 YOLO v31.2.2.1 Coding1.2.2.2 效果1.2.3 MCNN1.2.4 LSC-CNN1.2.5 12-in-1二、unbox_yolov5_deepsort_counting2.1 介绍2.2 b
时间序列分类总结（time-series classification）一、传统方法（需要手工设计）1、DTW（dynamic time warping）& KNN2、基于特征的方法二、深度学习1、MLP、FCN、ResNet2、LSTM_FCN、BiGRU-CNN3、MC-CNN（multi-channel CNN）、MCNN(multi-scale CNN)参考文献 &
一、概述在近几年人群计数领域的研究中，大多数论文都沿用了MCNN（ Multi-column Convolutional Neural Network ）中提出的生成密度图的方法，本文将通过代码和CSRNet网络中生成密度图的实例来详细讲解该方法。二、生成密度图在进行人群计数的研究时，数据集通常由原始图片和标注文件共同构成，本文使用的数据集是shanghaiTech，该数据集包含了part_A_f
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2023-09-05 13:49:36
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概述最新上传的mcnn中有完整的数据读写示例，可以参考。关于Tensorflow读取数据，官网给出了三种方法：供给数据(Feeding)： 在TensorFlow程序运行的每一步， 让Python代码来供给数据。从文件读取数据： 在TensorFlow图的起始， 让一个输入管线从文件中读取数据。预加载数据： 在TensorFlow图中定义常量或变量来保存所有数据(仅适用于数据量比较小的情况)。对于
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2024-05-15 09:38:08
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MCNN（简单理解）:三列卷积神经网络，分别为大中小三种不同尺度的卷积核，表示为L列(使用大尺度卷积核: 9*9, 7*7, 7*7,7*7), M(使用中等尺度卷积核: 7*7, 5*5, 5*5, 5*5), S列(使用小尺度卷积核: 5*5, 3*3, 3*3, 3*3)),其目的在于使用多种尺度的卷积核来适应不同尺度的人头大小。最后将L,M,S三列卷积神经网络进行合并，得到网络生成的密度图
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2023-09-28 22:31:51
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人群计数领域目前的研究进展复现过程:首先当然是准备数据集，我没有用论文作者的shanghaitech数据集，准备了malldataset数据集，反正都是大同小异啦。这篇文章的label有一点区别的就是它不是像很多分类的问题一样是0 1 啥的，而是整张图像，这还是我第一次遇到这样的问题，还是蛮新鲜的。malldataset数据集下载然后参见人群密度估计之MCNN密度图的生成，
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2023-11-03 12:05:04
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1）为什么叫rcnn这个问题大家有没有思考过，为什么不叫mcnn，wcnn呢？我觉得这个问题弄清楚了，能解释一半的关键问题。CNN众所周知，自从在2012年的ILSVRC上大展身手之后，就获得了越来越多的关注，人们发现CNN能够很好的挖掘图像的底层特征以及语义信息，在图像识别领域得到了广泛的应用。本文中，作者希望能够将识别及检测放到一个框架中进行，常用的方法是采用滑窗，但是这样的话整个时间以及计算
