Why are we suddenly getting much better at Tetris? 我们为什么突然变得擅长俄罗斯方块了? Author and vlogger, John Green, raises this very interesting question in a recent video.Tetris was released for the Nintendo in 1984.At that time, far more people were…

Paper：《ELMO：Deep contextualized word representations》翻译与解读 导读： 背景痛点：传统单词向量只能提供每个单词一个上下文无关的表示，无法很好地捕捉单词多义性和使用语境的影响。需要一种新型的能够建模词语复杂…

9月Libra开发人员更新-路线图#1 September Libra Developer Update - Roadmap #1 October 02, 2019 Libra Association 自六月份正式发布 Libra 项目以来，来自开发人员社区的反响一直非常令人激动。开发者已发布了多个区块链浏览器（libranaut&#xf…

The secret perks of driving electric Link: https://www.ted.com/talks/cynthia_williams_the_secret_perks_of_driving_electric Speaker: Cynthia Williams Date: July 2023 文章目录 The secret perks of driving electricIntroductionVocabularyTranscriptSummary后记 …

遇到个MVC4中的bundles的问题，问了别人，由于不熟悉MVC4，始终问不到点子上，所以自己就翻译了下资料，搞明白了这个VS显示正常IIS显示异常的小问题，申明我翻译的很烂，不过共享出来或许会帮到人。 P…

What kind of fish are they? 1. 原文 Now they have had special cages made to protect them from these monsters. have had special cages 这里的had是实意动词“有”的意思，后面的 made to protect them from these monsters. 是过去分词短语做cages的定语。…

0 前言 并列逆转原则，从后往前翻，分析并列的结构 1. 练习一 找并列词，定并列项（寻重点先看后） ① 第一个 and： hospitals 与 education 并列，这里不需要用字母替代简化，并不复杂 …

2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>> https://medium.com/starts-with-a-bang/are-aliens-plentiful-but-were-just-missing-them-ca4c4b503b58 A modified alien planet might exhibit unique electromagnetic signals, but that might not be the best way…

之前有一次项目，因为采集时客户对时间的要求比较精确，然后学习了之前大哥做项目留下的范例。之前有些地方使用的等待或者计时函数没有那么精确，这里通过上升沿和下降沿函数实现一个计时器的功能。 首先我们要确定开始测试，启动时…

在LabVIEW中，句柄（Handle） 是一种用于引用特定资源或对象的标识符。它类似于指针，允许程序在内存中管理和操作复杂的资源，而不需要直接访问资源本身。句柄用于管理动态分配的资源，如队列、文件、网络连接、…

LabVIEW作为一种图形化编程环境，主要用于测试、测量和控制系统的开发。以下是LabVIEW在不同应用场景中的适用性和优势。 一、测试与测量系统 LabVIEW在测试与测量系统中的应用广泛，是工程测试领域的主流工具之一。利用其强大的数据采集与处理功能&…

前面板 程序框图 注意事项 1.FFT函数设置为不移位 2.FFT函数输出需加绝对值函数 3.FFT图应设置缩放因子，以实现对应频率显示

共享变量简介 LabVIEW​为​创建​分布​式​应用使用​共享​变量​可以简化​此类​应用的编程。​ 借助​共享​变量，​您​可以​在​同​一个​程序​框​图​的​不同​循环​之间​或者网络上​的​不同VI之间​共享​数据。与LabVIEW中的许多​其他数据​共…

1、什么是IoU(Intersection over Union) IoU是一种测量在特定数据集中检测相应物体准确度的一个标准。IoU是一个简单的测量标准，只要是在输出中得出一个预测范围(bounding boxex)的任务都可以用IoU来进行测量。为了可以使IoU用于测量任意大小形状的物体检测&#xf…

在YoloV5中添加EIoU,SIoU,AlphaIoU,FocalEIoU,Wise-IoU. 2023-2-7 更新 yolov5添加Wise-IoUB站链接 重磅！！！！！ YOLO模型改进集合指南-CSDN yolov5中box_iou其默认用的是CIoU，其中代码还带有GIoU&#xf…

前言 损失函数是用来评价模型的预测值和真实值不一样的程度，损失函数越小，通常模型的性能越好。不同的模型用的损失函数一般也不一样。 损失函数的使用主要是在模型的训练阶段，如果我们想让预测值无限接近于真实值，就需要将损…

文章目录 语义分割的评价指标IoU or IU（intersection over union）pixcal-accuracy （PA，像素精度）参考资料 语义分割的评价指标 在整理评价指标之前，先补充一下预备知识。 我们在进行语义分割结果评价的时候…

文章目录 1. 什么是 IoU2. 什么是「边界框（bounding box）」3. 如何计算IoU 1. 什么是 IoU 在深度学习的相关任务中，尤其当涉及到目标识别这一类的任务时，总能在论文或博客中看到或者听到 IoU，那么 IoU 指的是什么&…

论文地址：Wise-IoU: Bounding Box Regression Loss with Dynamic Focusing Mechanism 摘要：目标检测作为计算机视觉的核心问题，其检测性能依赖于损失函数的设计。边界框损失函数作为目标检测损失函数的重要组成部分，其良好的定义…

点击上方“计算机视觉工坊”，选择“星标” 干货第一时间送达 作者丨ChaucerG 来源丨集智书童 小目标检测是一个非常具有挑战性的问题，因为小目标只包含几个像素大小。作者证明，由于缺乏外观信息，最先进的检测器也不能在小目标上得…