1. 基于统计的异常检测 Grubbs' Test Grubbs' Test为一种假设检验的方法,常被用来检验服从正太分布的单变量数据集(univariate data set)\(Y\) 中的单个异常值.若有异常值,则其必为数据集中的最大值或最小值.原假设与备择假设如下: \(H_0\): 数据集中没有异常值 \(H_1\): 数据集中有一个异常值 Grubbs' Test检验假设的所用到的检验统计量(test statistic)为 \[ G = \frac{\max |Y_i - \ove

Dlib库中提供了正脸人脸检测的接口,这里参考dlib/examples/face_detection_ex.cpp中的代码,通过调用Dlib中的接口,实现正脸人脸检测的测试代码,测试代码如下: #include "funset.hpp" #include <string> #include <dlib/image_processing/frontal_face_detector.h> #include <dlib/gui_widgets.h> #i

Dlib库中提供了正脸人脸关键点检测的接口,这里参考dlib/examples/face_landmark_detection_ex.cpp中的代码,通过调用Dlib中的接口,实现正脸人脸关键点检测的测试代码,测试代码如下: /* reference: dlib/examples/face_landmark_detection_ex.cpp This program shows how to find frontal human faces in an image and estimate th

Mask R-CNN用于目标检测和分割代码实现 Mask R-CNN for object detection and instance segmentation on Keras and TensorFlow 代码链接:https://github.com/matterport/Mask_RCNN 这是基于Python 3,Keras和TensorFlow 的Mask R-CNN的实现.该模型为图像中对象的每个实例生成边界框和分割masks.基于功能金字塔网络Feature Pyramid N

下面是使用OpenCV通过在硬盘中读入图像来对其进行Haar人脸检测的代码. //包含头文件 #include <opencv2/core/core.hpp> #include "cv.h" #include "highgui.h" int main() {     const char* cascade_name = "C:\\opencv249\\sources\\data\\haarcascades\\haarcascade_fronta

这几天一直在用Pytorch来复现文本检测领域的CTPN论文,本文章将从数据处理.训练标签生成.神经网络搭建.损失函数设计.训练主过程编写等这几个方面来一步一步复现CTPN.CTPN算法理论可以参考这里. 训练数据处理 我们的训练选择天池ICPR2018和MSRA_TD500两个数据集,天池ICPR的数据集为网络图像,都是一些淘宝商家上传到淘宝的一些商品介绍图像,其标签方式参考了ICDAR2015的数据标签格式,即一个文本框用4个坐标来表示,即左上.右上.右下.左下四个坐标,共八个值,记作[x1

版权声明:本文为博主原创文章,转载时请务必注明本文地址, 禁止用于任何商业用途, 否则会用法律维权. https://blog.csdn.net/stpeace/article/details/44162349 说明: 1. 本文的讨论和实验都以Windows为例, 其实在linux上也大同小异. 2. 在第一次写此博文时, 我对某些地方有一些误解, 现予以更正, 对文章结构做了较大调整,也欢迎大家提出质疑. 3. 在做实验玩代码的时候, 意料之中地发现腾讯QQ也在玩心跳, 不清楚具体怎么实现的

像玩乐高一样拆解Faster R-CNN:详解目标检测的实现过程 https://mp.weixin.qq.com/s/M_i38L2brq69BYzmaPeJ9w 直接参考开源目标检测代码luminoth https://github.com/tryolabs/luminoth 选择这份代码原因是此代码结构清晰.有完善的文档,且使用主流框架tensorflow,python语言编程易于修改调试. 文档:http://luminoth.readthedocs.io/en/latest/ 几点经验

静态检查: 静态测试包括代码检查.静态结构分析.代码质量度量等.它可以由人工进行,充分发挥人的逻辑思维优势,也可以借助软件工具自动进行.代码检查代码检查包括代码走查.桌面检查.代码审查等,主要检查代码和设计的一致性, 代码对标准的遵循.可读性,代码的逻辑表达的正确性,代码结构的合理性等方面:可以发现违背程序编写标准的问题,程序中不安全.不明确和模糊的部分,找出程序中不可移植部分.违背程序编程风格的问题,包括变量检查.命名和类型审查.程序逻辑审查.程序语法检查和程序结构检查等内容.”.看了一系列的

我的第一个用于生产环境的perl脚本,虽然不是很优秀,但也迈出了扎实的一步 :)领导有任务,给一批IP列表,ping每一台机器,如果没有响应就发邮件通知,通知的邮件需要分开,不能通知一个列表,得一封一封的通知.用到email::send模块,因为需要用到Gmail 复制代码代码如下: #!/usr/bin/perl use warnings; use strict; use Email::Send; use Email::Send::Gmail; use Email::Simple::Creat

System: Centos7.4 I:OpenVINO 的安装 refer:https://docs.openvinotoolkit.org/latest/_docs_install_guides_installing_openvino_linux.html II: 基于OpenVINO tensorflow 的model optimizer 参考(SSD部分) https://www.cnblogs.com/fourmi/p/10888513.html 执行路径:/opt/intel/ope

#include <iostream> #include "tensorflow/cc/ops/const_op.h" #include "tensorflow/cc/ops/image_ops.h" #include "tensorflow/cc/ops/standard_ops.h" #include "tensorflow/core/framework/graph.pb.h" #include "t

原文:http://blog.csdn.net/tenkin/article/details/11640165 <script type="text/javascript"> var userAgent = navigator.userAgent, rMsie = /(msie\s|trident.*rv:)([\w.]+)/, rFirefox = /(firefox)\/([\w.]+)/, rOpera = /(opera).+version\/([\w.]+)/,

1:scan HRESULT CDevHound::Scan(const vector<CString> &guiInfo, vector<DEV_INFO> &vPortInfo) // scan port { HDEVINFO hDevInfo; SP_DEVINFO_DATA DeviceInfoData; DWORD i; DEV_INFO epi; // Create a HDEVINFO with all present devices. hDevInf

这句话 var isIE6 = isIE && ([/MSIE (\d)\.0/i.exec(navigator.userAgent)][0][1] == 6); 在IE6~9都没问题,就IE10下报错 改成 var isIE6 = isIE && ([/MSIE (\d+)\.0/i.exec(navigator.userAgent)][0][1] == 6);

前面分享过一个算法<音频增益响度分析 ReplayGain 附完整C代码示例> 主要用于评估一定长度音频的音量强度, 而分析之后,很多类似的需求,肯定是做音频增益,提高音量诸如此类做法. 不过在项目实测的时候,其实真的很难定标准, 到底在什么样的环境下,要增大音量,还是降低. 在通讯行业一般的做法就是采用静音检测, 一旦检测为静音或者噪音,则不做处理,反之通过一定的策略进行处理. 这里就涉及到两个算法,一个是静音检测,一个是音频增益. 增益其实没什么好说的,类似于数据归一化拉伸的做法. 静音检

使用google翻译自:https://software.seek.intel.com/dealing-with-outliers 数据分析中的一项具有挑战性但非常重要的任务是处理异常值.我们通常将异常值定义为与其余数据群1不一致的样本或事件.异常值通常包含有关影响数据生成过程2的系统和实体的异常特征的有用信息. 异常检测算法的常见应用包括: 入侵检测系统信用卡诈骗有趣的传感器事件医学诊断在本文中,我们将重点介绍异常检测 - 信用卡欺诈的最常见应用之一.通过一些简单的离群值检测方法,可以在真实世

转自:https://www.cnblogs.com/cpuimage/p/8908551.html 前面分享过一个算法<音频增益响度分析 ReplayGain 附完整C代码示例> 主要用于评估一定长度音频的音量强度, 而分析之后,很多类似的需求,肯定是做音频增益,提高音量诸如此类做法. 不过在项目实测的时候,其实真的很难定标准, 到底在什么样的环境下,要增大音量,还是降低. 在通讯行业一般的做法就是采用静音检测, 一旦检测为静音或者噪音,则不做处理,反之通过一定的策略进行处理. 这里就涉及到

win10.ubuntu16.04, vs2017. 1.安装pc-lint到C盘. 2.将linux下的usr整个目录打包拷贝到win10某盘下. 3.获取lint检测linux c++ 代码的宏参数到lint_cppmac.h.lint_cmac.h文件 vim vim empty.c g++ -E -dM empty.c >lint_cppmac.h gcc -E -dM empty.c >lint_cmac.h 4.获取lint检测c++代码所依赖的文件 g++ -c -v empty

 机器学习_深度学习_入门经典(博主永久免费教学视频系列) https://study.163.com/course/courseMain.htm?courseId=1006390023&share=2&shareId=400000000398149 微信扫二维码,免费学习更多python资源 数据预处理的好坏,很大程度上决定了模型分析结果的好坏.(Garbage In Garbage Out!) 其中,异常值(outliers)检测是整个数据预处理过程中,十分重要的一环.方法也是多种多样

Jekyll自动检测代码更新 jekyll是一个静态博客生成软件, 我们把代码放在一个仓库里, 只要远程代码更新, 我们就从把它拉到自己的服务器, 然后重新启动jekyll. cd /root/blog git clone outproject 设置定时器 自动拉取代码重新部署jekyll: crontab -e */1 * * * * /root/blogpull.sh >> /root/cronblogpull.log /root/blogpull.sh如下: 脚本文件内容 #! /bin