第一节 OpenCV基本数据类型1、OpenCV数据类型组成OpenCV数所类型主要由三种类型组成：1）基本数据类型，继承C++基本数据类型，如int、float、数组、矩阵等。2）辅助对象，如内存管理指针cv::Ptr类型、数据范围切片类型等。3）大型数组类型，是OpenCV的核心类型，如cv::Mat、cv::SparseMat，cv::Vec等类型2、OpenCV基本类型详解2.1 cv::
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2024-04-04 09:51:01
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来源：net130
当路由协议数据包、管理数据包、keepaive等信息进入路由器时需要RP（Route Processor）来处理，或者说目的地址是路由器本身时，也需要由RP来处理。当有针对路由器自身的dos攻击时，如果所有信息都有RP处理，很容易 导致路由器瘫痪。此时可通过设置selective packet discard来丢弃一些恶意的数据包，来保证设备的稳定运行。
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2011-06-30 10:33:48
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前几天tensorflow开源了诸多目标检测模型，包括Faster RCNN、SSD等，恰巧自己的论文用的也是目标检测网络，是时间把以前刷过的检测网络祭出来了。自己看过的主要包括基于region proposal的RCNN系列：RCNN、Fast RCNN、Faster RCNN，基于区域划分的YO ...
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2021-07-27 15:03:00
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Abstract. Group signatures allow members of a group to anonymously
produce signatures on behalf of the group. They are an important building block for privacy-enhancing applications, e.g., enabling us
原创
2024-03-17 19:21:45
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import tempfileimport subprocessimport shleximport osimport numpy as npimport scipy.ioscript_dirname = os.path.abspath(os.path.dirname(__file__))def get_windows(image_fnames, cmd='selective_search'):
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2017-06-07 22:07:00
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今天介绍 IJCV 2013 年的一篇文章，Selective Search for Object Recognition，这个是后面著名的DL架构 R-CNN 的基础，后续介绍 R-CNN 的时候，会发现 R-CNN 和这篇文章里介绍的算法非常类似。
做模式识别的人都知道，目标识别与目标检测是两个不同的东西，目标检测比目标识别要难得多，目标识别可以看做是一个分类问题，给定一张测试图，我们只要判
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2017-12-08 21:40:00
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Abstract. Selective opening (SO) security is a security notion for publickey encryption schemes that captures security against adaptive corruptions of senders. SO security comes in chosen-plaintext
原创
2024-04-26 03:05:37
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在这篇指导，我们将会理解一个在目标检测中的重要概念—
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2021-12-10 16:41:48
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来自：http://abcdxyzk.github.io/blog/2013/09/06/kernel-net-sack/ static int tcp_sacktag_write_queue(struct sock *sk, const struct sk_buff *ack_skb, u32 p
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2022-06-29 22:54:34
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下面举个简单的例子来详细说明一下驱动程序的开发过程。 例如我们有个USB Mouse设备，设备信息描述如下： Device Descriptor:
bcdUSB: 0x0100
bDeviceClass: 0x00
bDeviceSubClass: 0x00
bDeviceProtocol: 0x00
bMaxPacketSize0: 0x08 (8)
idVendor:
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2024-04-23 11:20:21
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一种基于特征的目标检测算法：selective search。
Selective search是一种基于特征的目标检测算法，在R-CNN中被用来生成候选区域。论文链接：http://www.huppelen.nl/publications/selectiveSearchDraft.pdfcode链接：https://github.com/AlpacaD
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2024-04-19 15:48:26
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今天认真把Selective Search for Object Recognition这篇文章阅读完，想来
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2022-07-22 10:29:34
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本文地址：https://link.springer.com/article/10.1007/s11263-013-0620-5
Abstract
Selective Search结合穷举搜索与分割进行物体识别，同时结合图像层次进行识别。
与穷举搜索不同的是，本论文提出能不能把大部分无用的区域删掉，只留下可能存在对象的区域，这样会大量的节省时间。
作者借助层次聚类的方法，进行对象识别。
主要观点
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2021-07-09 15:23:45
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im = imresize(im, [NaN im_width])：把图像转换为宽度为im_width，自动计算列数
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2017-09-21 09:09:00
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在现代前端和 Node.js 项目开发中，依赖管理是一个复杂而关键的任务。随着项目规模的增长和依赖库的深度嵌套，保持所有依赖的健康和安全变得极其重要。在这个背景下，yarn 提供了一个名为 Selective dependency resolutions 的特性，这个特性允许开发者更精细地控制项目依赖的版本。
Selective dependency resolutions 的基本概念
Selec
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2024-04-06 08:24:42
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春节前后出于对STM和Lisp宏的好奇一直在关注Clojure,新年过后对于Erlang开发者还是有不少好消息,有两本Erlang的新书出版:第一本是O'Reilly公司的小册子"Introducing Erlang";一本是著名的LYSE,这本书终于从有了正式出版的版本,在此之前有热心的网友编译成电子书,印刷版排版精美保持了原站图文并茂的风格.目前这两本电子书都很容易下载到电子版,请自行搜索.
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2013-03-06 12:12:00
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在基于深度学习的目标检测算法的综述 那一节中我们提到基于区域提名的目标检
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2023-02-06 16:53:31
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、
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2022-02-03 11:00:55
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基于Selective Search的目标检测算法是一种基于图像分割和合并的启发式方法，能够生成候选目标区域，用于目标检测任务。该算法由J.R.R. Uijlings等人在2013年提出。以下是基于Selective Search的目标检测算法的简要步骤：图像分割：首先，将输入图像进行初始分割，得到一组初始的图像区域。这里可以使用一些图像分割算法，如Felzenszwalb和Huttenloche
基于Selective Search的目标检测算法是一种基于图像分割和合并的启发式方法，能够生成候选目标区域，用于目标检测任务。在实际应用中，基于Selective S
