图像超像素传统方式的图像超像素常见的方式就是基于立方插值跟金字塔重建。OpenCV中对这两种方式均有实现，低像素图像在纹理细节方面很难恢复，从低像素图像到高像素图像是典型的一对多映射，如果找到一种好的映射关系可以尽可能多的恢复或者保留图像纹理细节是图像超像素重建的难点之一，传统方式多数都是基于可推导的模型实现。而基于深度学习的超像素重新方式过程未知但是结果优于传统方式。在深度学习方式的超像素重建中
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2024-07-23 09:32:22
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Diff算法什么是Diff算法？diff算法作为Virtual DOM的加速器，其算法的改进优化是React整个界面渲染的基础和性能的保障，同时也是React源码中最神秘的，最不可思议的部分传统Diff：计算一棵树形结构转换为另一棵树形结构需要最少步骤，如果使用传统的diff算法通过循环递归遍历节点进行对比，其复杂度要达到O(n^3)，其中n是节点总数，效率十分低下，假设我们要展示1000个节点，
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2024-09-16 08:35:33
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重磅干货，第一时间送达 标题&作者团队paper: https://arxiv.org/abs/2001.02129code: https://github.com/LongguangWang/SOF-VSRAbstract视频超分旨在生成具有与LR时序一致性且视觉效果更好的高分辨率图像。视频超分的关键挑战在于：如何更有效的利用连续帧间的时序信息。现有的深度学习方法通常采用光流方法从LR图
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2024-01-30 20:39:06
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0 概括与图像超分辨率相比，视频超分辨率(VSR)带来了一个额外的挑战，因为它涉及从视频序列中多个高度相关但未对齐的帧中聚集信息。现今已经有不同方法[1,2,3]来应对这一挑战，但是VSR方法复杂和不相容的设计给实施和扩展现有方法带来了困难，从而阻碍了未来的发展。因此，我们有必要重新考虑VSR模型的多样化设计，以为VSR寻找更通用，有效和易于实现的基线。在这项工作中，我们首先将流行的VSR方法分解
本文的环境为opencv3.0+vs13，使用库函数简单的实现了背景差方法下的车辆检测。PS：但检测的效果并不理想，所以改用haar+adaboost的方法去做检测了，但有幸看到国外一个Urban Track 的项目，介绍里提及使用背景差实现了检测和跟踪，本人还没看完下面贴出链接，感兴趣的可以去研究下：https://www.jpjodoin.com/urbantracker/基本的思路都体现在注
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2024-03-31 08:52:30
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文章目录QuestionIdeasCode
Question输入一个长度为 n 的整数序列。接下来输入 m 个操作，每个操作包含三个整数 l,r,c，表示将序列中 [l,r] 之间的每个数加上 c。请你输出进行完所有操作后的序列。输入格式 第一行包含两个整数 n 和 m。第二行包含 n 个整数，表示整数序列。接下来 m 行，每行包含三个整数 l，r，c，表示一个操作。输出
原创
2022-07-01 12:58:34
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bsdiff的基本原理bsdiff是由Conlin Percival开源的一个优秀的差分算法，而且是跨平台的。在Android系统中所使用的imgdiff本质上就是bsdiff。bsdiff的依据在传统更新中，包含了复制和插入两种操作，复制指的是找到old文件中所匹配的部分，将其复制到新文件中。插入指的是将old文件中所没有的数据插入到新文件中。这种方式在二进制文件更新中并不适用，因为对源代码进行
目标检测是将运动的物体从背景中检测出来,人们希望设计能适用于各种监控环境,不受光照、天气等外界因素影响的目标检测算法。但这种算法难免复杂度大,现有一些算法大多是针对某一类问题提出的,主要包括背景减法、相邻帧差法和光流法等1.1背景减法 背景减法(backgroundsubtraction)是目前运动目标检测的主流方法,其基本思想是将当
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2024-03-27 09:06:39
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MatMat类用于表示一个多维的单通道或者多通道的稠密数组。能够用来保存实数或复数的向量、矩阵，灰度或彩色图像，立体元素，点云，张量以及直方图(高维的直方图使用SparseMat保存比较好)。简而言之，Mat就是用来保存多维的矩阵的。Mat对象中包含了图像的各种基本信息与图像像素数据。Mat是由头部与数据部分组成的，其中头部还包含一个指向数据的指针。Mat方法由于篇幅限制，无法展示。移步或
本文主要对ICCV2021中超分辨率重建相关论文进行整理与阅读。1. Learning A Single Network for Scale-Arbitrary Super-ResolutionPaper: https://arxiv.org/pdf/2004.03791.pdf
Code: https://github.com/The-Learning 本论文聚焦于非整数尺度和非对称的SR问题，
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2024-07-08 16:26:56
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嘉宾介绍：刘年超，现任职中兴通讯云计算&政企业务产品部，负责云数据中心产品架构规划，见证公司基于SDN架构云数据中心从无到有。目前对Openstack、KVM、vSwitch、SDN/NFV 、分布式存储及IDC虚拟化网络解决方案优化均有浓厚的兴趣和深入的研究。 分享主题:虚拟化交换机性能优化探讨 网络性能瓶颈在哪儿 网络加速设计核心思路 虚拟化技术回顾 基于DPDK 用户态的OVS性能测
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2023-09-09 01:47:15
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《学习OpenCV3》第3章 了解OpenCV的数据类型1. OpenCV数据类型分类1.1 基础数据类型分类：1.2 基础类型概述2. 深入了解基础类型2.1 Point类2.2 Scalar类2.3 size类2.4 Rect类2.5 RotatedRect类2.6 固定矩阵类2.7 固定向量类2.8 复数类3. 辅助对象3.1 TermCriteria类3.2 Range类3.3 Ptr模
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2024-04-25 22:13:40
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目录前缀基础知识论文笔记Deep Learning with Differential Privacy - CCS'16Differentially Private Distributed Online Learning - TKDE'18Differentially Private Empirical Risk Minimization Revisited _ Faster and More
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2023-09-04 22:30:00
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# 虚拟化环境中的 CPU 超分性能问题
虚拟化技术已经深深融入现代数据中心的运作中，通过允许多个虚拟机在同一物理服务器上运行，极大提高了资源利用率。然而，在资源管理中，一个常见的问题是 CPU 超分配（通常称为 CPU 超分）。尽管这一技术可以提高资源的可用性，但也可能导致性能下降，特别是在高负载情况下。本文将探讨 CPU 超分的原因，性能影响，及其解决方案，并提供相应的代码示例。
## 什
原创
2024-09-21 07:02:18
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背景建模 文章目录背景建模帧插法混合高斯模型混合高斯模型学习方法混合高斯模型测试方法代码案例 帧插法由于场景中的目标在运动，目标的影像在不同图像帧中的位置不同。该类算法对时间上连续的两帧图像进行差分运算，不同帧对应的像素点相减，判断灰度差的绝对值，当绝对值超过一定阈值时，即可判断为运动目标，从而实现目标的检测功能。帧差法非常简单，但是会引入噪音和空洞问题混合高斯模型在进行前景检测前，先对背景进行训
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2024-08-09 09:49:53
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差分的还原操作千万不能 记错，是 ch[i][j]+=-ch[i-1][j-1]+ch[i-1][j]+ch[i][j-1]模板：int ch[10][10];/*修改（标记储存）*/void change(int x1, int y1, int x2, int y2){ ch[x1][y1]++, ch[x2+1][y2+1]++; ch[x2+1][y1]--, ch[x1][y2
原创
2022-11-03 15:23:28
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简单差分 可能这里的阅读体验更好：戳这里 引入 首先,给出一个问题:给出n个数，再给出Q个询问，每个询问给出le，ri，x，要求你在le到ri上每一个值都加上x，而只给你O(n)的时间范围，怎么办？思考一下: 如果暴力，卡一下le和ri，随随便便让你O(n^2)T成狗。 用线段树或树状数组搞一搞,抱
原创
2021-08-03 09:39:45
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序列差分 P4552 [Poetize6] IncDec Sequence 考虑原序列的差分序列 \(d\)，区间加减 \(1\) 即为两次单点加减 \(1\)，所有数相同即差分序列每一项为 \(0\) ，最小操作次数即为 $$\max\{\sum_{i=1}^{n}d_i[d_i>0],-\sum ...
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2021-10-23 11:55:00
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代码：https://github.com/yulunzhang/RCAN 论文：https://arxiv.org/abs/1807.02758 文章检索出自：2018 ECCV
看点
CNN的深度是图像SR的关键。然而，往往图像SR更深的网络更加难以训练。低分辨率的输入和特征包含了丰富的低频信息，这些信息在不同的通道中被平等地对待，从而影响了重建效果。为了解决这个问题，本文提出
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2024-03-28 07:57:03
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差分 概念 就是与前缀和相对的 前缀和：sum[i] = sum[i-1] + A[i] 差分数组： C[i] = A[i] - A[i-1] C[1] = A[1] 设原数组 A[5] = {5 , 4 , 5 , 6 , 7} 前缀和 sum[5] = {5 , 9 , 14 , 20 , 27 ...
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2021-10-06 16:27:00
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