• 2024-09-20【笔记】机器学习算法在异常网络流量监测中的应用
    这段时间在找方向,又看不懂文章,只能先从一些相对简单的综述类看起,顺便学学怎么写摘要相关工作的。机器学习算法在异常网络流量监测中的应用原文:DetectingNetworkAnomaliesinNetFlowTrafficwithMachineLearningAlgorithms原文链接:DetectingNetworkAnomaliesinNet
  • 2024-09-17BIOE7902 Event Detection
    BIOE7902–Assignment2–EventDetectionThegoalofthisassignmentistoreproducetheresultsofthispaperascloseaspossible:RaúlAlonsoÁlvarez,ArturoJ.MéndezPenín,X.AntónVilaSobrino-AComparisonofThreeQRSDetectionAlgorithmsOver
  • 2024-09-123D异常检测最新论文《Complementary Pseudo Multimodal Feature for Point Cloud Anomaly Detection》阅读笔记
        本文是曹云康24年投稿至《PattenRecognition》的文章,是目前在MVTec3D-AD数据集上的3D异常检测SOTA。之所以被分类到3D异常检测类别,是因为这篇文章中仅使用了点云数据进行检测,未使用RGB模态。同样,文章中也指出了它所使用的多模态其实是“伪模态”,是将点云投影到2
  • 2024-09-12CDS540 Assignment 1 - Text Detection from Images
    CDS540Assignment1-TextDetectionfromImagesUsingOpenCVTaskobjectiveTheobjectiveofthisassignmentistouseGoogleColab,JupyterNotebook,oranyothersuitabletooltodetecttextfromimagesusingOpenCV.Thiswillhelpyouunderstandthecon
  • 2024-09-06cache 伪共享
    参考CacheLine伪共享发现与优化什么是伪共享?又该怎么避免伪共享的问题?内核文档:FalseSharingC2C-FalseSharingDetectioninLinuxPerf
  • 2024-09-04INSIDE: LLMS’ INTERNAL STATES RETAIN THE POWER OF HALLUCINATION DETECTION
    本文是LLM系列文章,针对《INSIDE:LLMS’INTERNALSTATESRETAINTHEPOWEROFHALLUCINATIONDETECTION》的翻译。INSIDE:LLMS的内部状态保留了幻觉检测的力量摘要1引言2幻觉检查的背景3方法4实验5相关工作6结论摘要知识幻觉引起了人们对部署的LLM的
  • 2024-09-01AI健身教练-引体向上-俯卧撑计数代码-仰卧起坐姿态估计-康复训练姿态识别-姿态矫正(附代码)
    在AI健身应用中,通过关键点检测技术可以实现对用户动作的精准捕捉和分析,从而进行统计计数和规范性姿态识别。统计计数:比如在做瑜伽、健身操等运动时,系统可以通过对人体关键点(如手部、脚部、关节等)的实时追踪,精确计算用户的动作次数。例如,在做深蹲或俯卧撑时,系统能通过检测髋
  • 2024-08-31载波监听多址接入碰撞检测 CSMA/CD(carrier sense multiple access collision detection)
    载波监听多址接入/碰撞检测CSMA/CD(carriersensemultipleaccess/collisiondetection)概念解析在总线局域网使用的协议多址接入MA:多个站连接在同一条线上,竞争使用总线。载波监听CS:每一个站在发送帧之前都要检测一下总线上是否有其他站点在发送帧(”先听后说“)
  • 2024-08-28openGauss-Anomaly_detection_数据库指标采集_预测与异常监控
    Anomaly-detection:数据库指标采集、预测与异常监控可获得性本特性自openGauss1.1.0版本开始引入。特性简介anomaly_detection是openGauss集成的、可以用于数据库指标采集、预测以及异常监控与诊断的AI工具,是dbmind套间中的一个组件。支持采集的信息包括IO_Read、IO_Write、CPU
  • 2024-08-16【A GUIDE TO CRC ERROR DETECTION ALGORITHM】 (译文3-Todo)
    11."Reflected"Table-DrivenImplementations“反射”表驱动实现Despitethefactthattheabovecodeisprobablyoptimizedaboutasmuchasitcouldbe,thisdidnotstopsomeenterprisingindividualsfrommakingthingsevenmorecomplicated.Toundersta
  • 2024-08-15【A GUIDE TO CRC ERROR DETECTION ALGORITHM】 (译文2)
    6.AFullyWorkedExample一个完全可行的例子HavingdefinedCRCarithmetic,wecannowframeaCRCcalculationassimplyadivision,becausethat'sallitis!Thissectionfillsinthedetailsandgivesanexample.定义了CRC算法后,我们现在可以将CRC计算简单地
  • 2024-08-15【A GUIDE TO CRC ERROR DETECTION ALGORITHM (译文)】上
    AGUIDETOCRCERRORDETECTIONALGORITHM(译文)《APAINLESSGUIDETOCRCERRORDETECTIONALGORITHM》Author:RossN.WilliamsCRC:CyclicRedundancyCheckEverythingyouwantedtoknowaboutCRCalgorithms,butwereafraidtoaskforfearthaterrorsiny
  • 2024-08-08神经网络之卷积篇:详解更多边缘检测内容(More edge detection)
    详解更多边缘检测内容已经见识到用卷积运算实现垂直边缘检测,在本博客中,将看到如何区分正边和负边,这实际就是由亮到暗与由暗到亮的区别,也就是边缘的过渡。还能了解到其他类型的边缘检测以及如何去实现这些算法,而不要总想着去自己编写一个边缘检测程序。这张6×6的图片,左边较亮,而
  • 2024-08-07神经网络之卷积篇:详解边缘检测示例(Edge detection example)
    详解边缘检测示例卷积运算是卷积神经网络最基本的组成部分,使用边缘检测作为入门样例。在这个博客中,会看到卷积是如何进行运算的。在之前的博客中,说过神经网络的前几层是如何检测边缘的,然后,后面的层有可能检测到物体的部分区域,更靠后的一些层可能检测到完整的物体,这个例子中就是
  • 2024-08-06【论文笔记】Cross-Domain WiFi Sensing with Channel State Information: A Survey
    Cross-DomainWiFiSensingwithChannelStateInformation:ASurveyIntroduction检测领域:检测领域里,大部分用的阈值检测或者简单的学习算法,例如SVM。fallsRT-Fall:Areal-timeandcontactlessfalldetectionsystemwithcommodityWiFidevicesWiFall:Device-fr
  • 2024-08-05SciTech-BigDataAI-ImageProcessing-OpenCV-OpenCV modules
    OpenCVmoduleshttps://docs.opencv.org/3.4/IntroductionOpenCVTutorialsOpenCV-PythonTutorialsOpenCV.jsTutorialsTutorialsforcontribmodulesFrequentlyAskedQuestionsBibliographyMainmodules:core.Corefunctionalityimgproc.ImageProcessingim
  • 2024-07-30异常检测(Anomaly Detection) 原理与代码实例讲解
    异常检测(AnomalyDetection)-原理与代码实例讲解关键词:异常检测、离群值检测、异常值识别、异常模式检测、异常行为识别、统计方法、机器学习方法、深度学习方法、时间序列分析、数据挖掘、实时监控、故障预警、安全性提升、工业自动化、医疗健康、金融风控1.背景介
  • 2024-07-29yolov8 实现火灾检测(windows+CPU)
    本文实现在windows+CPU的环境下实现实时火宅检测项目网址:https://github.com/noorkhokhar99/Fire-Detection-using-YOLOv8具体实现步骤:1.使用Anaconda搭建一个新的虚拟环境: condacreate-nyolov8_fire_detectionpython==3.92.在GitHub上下载该项目,可以直接点击
  • 2024-07-28如何在 OpenCV 中检测部分被遮挡的圆形标记?
    我正在开发一个项目,涉及使用OpenCV检测地图上的圆形标记(图钉)。标记有时部分连接到街道,这使得使用标准轮廓过滤方法很难检测到它们。我尝试了几种方法来改进检测,包括:形态操作:我使用了cv2.morphologyEx、cv2.erode和cv2.dilate具有不同的内核大小。然而,这些方法要
  • 2024-07-23用于 TLC 斑点检测的 CV2 形状检测的改进
    在我的工作中,我使用TLC,它给了我像这张照片上的物体。它是一张纸,上面有精确高度的斑点。我需要检测板本身并进行测量。然后我需要将其转换为这张图片:我想我可以生成第二张图片,但我在斑点检测方面遇到了麻烦。我使用下面的代码和许多不同的参数,但我无
  • 2024-07-21MCM: Masked Cell Modeling for Anomaly Detection in Tabular Data(论文研读)
    Notice:此篇文章为论文精读。Paper来源:点我跳转Abstract解决了表格数据(即结构化数据)中的异常检测问题——通常由one-class分类(只有一个类别或类别的样本集用于训练模型。通常,这个类别包含所谓的正常或良性样本,而异常样本或异常类别是未知的或未在训练数据中包含的)设置实现
  • 2024-06-21【FAS】《Application of machine learning to face Anti-spoofing detection》
    文章目录原文相关工作方法静态Gabor小波和动态LBP的融合特征基于GAN的数据增强人脸活体检测方法半监督学习用于图像修复的人脸活体检测点评原文李莉.反欺骗人脸活体图像的机器学习方法研究[D].广东工业学,2020.DOI:10.27029/d.cnki.ggdgu.2020.001204.相关
  • 2024-06-18BEV detection(自底向上)小结
    LLShttps://zhuanlan.zhihu.com/p/589146284BEVDet提出一种优雅可行可扩展的范式,包含4个部分:image-viewencoder,viewtransformerfromimageviewtoBEV,bevencoder,head.pipelinemoduleAugmentation防止过拟合,不光对图片做增强,还对bevfeature做flipping,scali
  • 2024-06-18monocular 3D detection小结
    smoke参考https://zhuanlan.zhihu.com/p/452676265monodle通过大量密集实验(逐步用gt替换预测值测试),localizationerror是3d检测的关键。提出三点策略:1.重新思考了2d中心和3d中心的不对齐影响(用3dcenter替换2dcenter能提高性能,且2d检测能作为辅助任务帮助3d检测)2.去除较远
  • 2024-06-05实验18-使用TensorFlow完成视频物体检测
    image_object_detection.pyimportnumpyasnpimporttensorflowastfimportmatplotlib.pyplotaspltfromPILimportImageimportlabel_map_utilimportvisualization_utilsasvis_utilPATH_TO_CKPT='ssd_mobilenet_v1_coco_2018_01_28/frozen_inferen