ALightweightMethodforModelingConfidenceinRecommendationswithLearnedBetaDistributions论文阅读笔记摘要​ 大多数推荐系统并不提供对其决策信心的指示。因此，他们不区分确定的建议和不确定的建议。现有的RecSys置信方法要么是不准确的启发式，要么是在概念上复杂，因

它的跟踪技术首先在当前帧选一个人体，跟前一帧所有人比较，如果相似度大于阈值，则把前一帧相似度最大人的序号赋予当前帧，且之后当前帧其他人不与其进行相似度估计。  current_poses=sorted(current_poses,key=lambdapose:pose.confidence,reverse=True) #matchconfid

论文地址：THLNet:用于单耳语音增强的两级异构轻量级网络代码：https://github.com/dangf15/THLNet引用格式：DangF,HuQ,ZhangP.THLNet:two-stageheterogeneouslight

    我感觉mask为0是没标注的人

iflabel['img_paths']=='000000011791.jpg':#iflabel['img_paths']=='000000537548.jpg':sum=0print('imgpeth',label['img_pa

1.transformer是对lable和image进行处理。2.训练时图片的批度都是一个大小，验证时可不必遵循。3.paf就是向量图一个x一个y。4.neck是左肩和右肩的关键点。5.最后一个key

我去将mask和lable缩小8倍，因为模型中有3层卷积层步数为2。def__getitem__(self,idx):label=copy.deepcopy(self._labels[idx])#labelmodifiedintransf

ConvertKeypoints()交换关键点顺序，剩下其他代码并未交换顺序def_convert(self,keypoints,w,h):#Nose,Neck,Rhand,Lhand,Rleg,Lleg,Eyes,Ears

classCocoTrainDataset(Dataset):def__init__(self,labels,images_folder,stride,sigma,paf_thickness,transform=None):super().__init__()s

 dataset=CocoTrainDataset(prepared_train_labels,train_images_folder,stride,sigma,path_thickness,

这是排序，neck是作为最后一个节点。reorder_map=[1,7,9,11,6,8,10,13,15,17,12,14,16,3,2,5,4]converted_keypoints=list(keypoints[i-1]f

第一个通道是neck是虚拟点用左肩膀和右肩膀的均值作为neck坐标，第二个通道是背景图即1-所有背景图的最大像素。coco数据集只有17个关键点。生成neck在transformer里。生

defgroup_keypoints(all_keypoints_by_type,pafs,pose_entry_size=20,min_paf_score=0.05):  pose_entries=[]  all_keypoints=np.array([itemforsubl

什么是LDAP?很多公司会使用各种开源平台(例如:gitlab、Jenkins.chat等等)，维护这些账号是一件繁琐麻烦的事情。比如，一个新人入职后需要申请这些系统的账号，每隔三个月更