相信在写了Smile的你应该挺开心，就下来我们就解释下这些代码的意义为何。1. 类申明类申明的格式如下所示：public class DemoOfSmile(){
}Java是一个基于类的语言，创建Java程序的第一项工作就是创建一个类，以上为创建一个名为DemoOfSmile的类。它分为如下四个结构：类访问权限修饰符（public,default） 他们是控制被修饰的类的可见范围publicd
引言：
我们在测试过程中经常会遇到批量添加数据的情况，并且这些数据很多时候是具有唯一性的。
比如说当前项目中需要创建一个添加用户的脚本，这些用户都是唯一的，当时采取的是创建file类型的参数，将参数用excel拖曳下来（tester001-tester1000）保存成dat类型的文档，如果参数数量很小这种方案也还算切实可行，但是如果遇到成百上千万的数据
国外知名的源代码网站1HPWIND和DISCUZ 都国产论坛程序,是现在国内目前应用最广泛的国产论坛程序代表了中国PHP论坛的高水平. 2:VBB和IPB 是国外最有名的PHP论坛,这个相似不用说了. 3:CTB和OFSTAR 是国产最优秀的PHP文本论坛程序,现在都放慢了开发的步伐. 4HPBB和EBB 是国外汉化过来的知名论坛,都有一定的用户 5:SRP和FLASHBBS 是国内的论坛程序.但
Siamese
原创
2021-08-02 13:46:28
120阅读
Siamese
原创
2021-08-02 13:47:03
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CIFAR 10¶
cifar 10 这个数据集一共有 50000 张训练集，10000 张测试集，两个数据集里面的图片都是 png 彩色图片，图片大小是 32 x 32 x 3，一共是 10 分类问题，分别为飞机、汽车、鸟、猫、鹿、狗、青蛙、马、船和卡车。这个数据集是对网络性能测试一个非常重要的指标，可以说如果一个网络在这个数据集上超过另外一个网络，那么这个网络性能上一定要比另外一个网络好，目前
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2024-01-05 21:43:47
57阅读
Serverless应用场景Serverless 引擎盖下的运作机制，FaaS 依赖分层调度和极速冷启动的特性，在无事件时可以缩容到 0。那么它的应用场景是什么呢？我们需要先理解 FaaS 的进程模型。FaaS 进程模型用完即毁型：函数实例准备好后，执行完函数就直接结束。这是 FaaS 最纯正的用法。 在用完即毁型中，我们只要将 MVC 的 Control 层部署到函数执行就可以了。这也意味着我们
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2024-03-18 06:45:33
111阅读
1. 对比损失函数（Contrastive Loss function） 孪生架构的目的不是对输入图像进行分类，而是区分它们。因此，分类损失函数（如交叉熵）不是最合适的选择，这种架构更适合使用对比函数。对比损失函数如下： （以判断图片相似度为例）其中Dw被定义为姐妹孪生网络的输出之间的欧氏距离。Y值
原创
2021-07-08 16:33:05
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推荐： https://zhuanlan.zhihu.com/p/29058453 http://vra.github.io/2016/
原创
2022-10-13 09:52:59
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摘要1.本文核心一：将图像分类任务中的语义特征（Semantic features）与相似度匹配任务中的外观特征（Appearance features）互补结合，非常适合与目标跟踪任务，因此本文方法可以简单概括为：SA-Siam=语义分支+外观分支；2.Motivation：目标跟踪的特点是，我们想从众多背景中区分出变化的目标物体，其中难点为：背景和变化。本文的思想是用一个语义分支过滤掉背景，同
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2024-04-29 17:15:56
175阅读
纯跟踪局部路径规划器在得到局部路径之后，本项目使用纯跟踪算法通过横向控制器反馈控制小车的转角，从而达到跟踪局部路径的效果，经实验确认，跟踪效果很好。纯跟踪算法原理如下：在搭建模型时可以将小车看作车辆运动学自行车模型运动学是从几何学的角度研究物体的运动规律，包括物体在空间的位置、速度等随时间而产生的变化，因此，车辆运动学模型能反映车辆位置、速度、加速度等与时间的关系。基于运动学模型设计出的控制器也能
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2024-06-10 10:14:49
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IEEE GRSS的名单较全：http://www.grss-ieee.org/open-source-software-related-to-geoscience-and-remote-sensing/还有：http://gisgeography.com/open-source-remote-sensing-software-packages/A list of open sou...
原创
2021-08-30 10:30:20
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导入：在人脸识别中，存在所谓的one-shot问题。举例来说，就是对公司员工进行人脸识别，每个员工只给你一张照片（训练集样本少），并且员工会离职、入职（每次变动都要重新训练模型）。有这样的问题存在，
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2021-07-21 09:57:19
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CFNet_CVPR2017
SiamFC_ECCV2016
SiamRPN_CVPR2018
DaSiamRPN_ECCV2018
DCFNet
前一段时间 VOT2018 竞
每一种缺陷类型的严重性，会因薄膜的最终应用而有所不同，随着新应用的不断推出，对材料和生产质量都提出了日益严格的要求。在此背景下，对自动化的柔性检测技术的应用就比以往更为重要。比如，一个小小的划痕，对于尿布的外覆层可能无关紧要，但对于应用在两层玻璃板之间的光学薄膜却是致命的，典型的终端应用如电视屏幕或汽车挡风玻璃。表面缺陷检测系统可检测塑料、纸张、金属、无纺布和许多其他基材，包括用于转换应用的涂层和
利用openCV或其他工具编写程序实现对多个产品图片进行缺陷检测并判断产品是否合格。实现过程1、编写程序 目标图片如下 &nb
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2023-09-08 19:13:58
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Anchor-free目标检测新网络，在COCO上可达48 AP！性能优于CenterNet、RPDet等网络，代码即将开源！ 1引言摘要：基于关键点的检测器性能还不错，不过匹配错关键点的情况还是经常发生，并极大地影响了探测器的性能。作者在这篇文章中提出一种使用向心偏移来对同一实例中的角点进行配对的CentripetalNet向心网络。向心网络可以预测角点的位置和向心偏移，并匹配移动
# Siamese Architecture Training: A Comprehensive Guide
In recent years, Siamese architecture has gained popularity in the field of deep learning for its ability to learn similarity between input data
原创
2024-06-16 03:52:50
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摘要Siamese网络用途，原理，如何训练？背景在人脸识别中，存在所谓的one-shot问题。举例来说，就是对公司员工进行人脸识别，每个员工只给你一张照片（训练集样本少），并且员工会离职、入职（每次变动都要重新训练模型）。有这样的问题存在，就没办法直接训练模型来解决这样的分类问题了。为了解决one-shot问题，我们会训练一个模型来输出给定两张图像的相似度，所以模型学习得到的是similarity
探索CTF_xinetd：一个强大的网络安全训练平台项目简介是一个开源项目，专门为网络安全爱好者和专业人员设计，它提供了模拟真实网络环境的安全训练场景。在这个平台上，你可以练习各种网络安全技能，例如漏洞挖掘、渗透测试和逆向工程等，以提升你的实战能力。技术分析CTF_xinetd 使用了经典的 xinetd 服务管理器作为基础，这是一个旧但可靠的网络服务启动器，能够自动管理和控制多个网络服务。项目的
