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URL如何获取ip和端口
时间: 2024-06-06 21:11:47 浏览: 113
URL是通过DNS解析得到IP地址的,而端口则是URL中指定的。一般情况下,如果URL中没有指定端口,则使用默认端口。例如,HTTP协议的默认端口是80,HTTPS协议的默认端口是443。如果要指定不同的端口,可以在URL中加上:后面跟上端口号,比如http://example.com:8080/。
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1 目标检测的定义
目标检测(Object Detection)的任务是找出图像中所有感兴趣的目标(物体),确定它们的类别和位置,是计算机视觉领域的核心问题之一。由于各类物体有不同的外观、形状和姿态,加上成像时光照、遮挡等因素的干扰,目标检测一直是计算机视觉领域最具有挑战性的问题。
目标检测任务可分为两个关键的子任务,目标定位和目标分类。首先检测图像中目标的位置(目标定位),然后给出每个目标的具体类别(目标分类)。输出结果是一个边界框(称为Bounding-box,一般形式为(x1,y1,x2,y2),表示框的左上角坐标和右下角坐标),一个置信度分数(Confidence Score),表示边界框中是否包含检测对象的概率和各个类别的概率(首先得到类别概率,经过Softmax可得到类别标签)。
1.1 Two stage方法
目前主流的基于深度学习的目标检测算法主要分为两类:Two stage和One stage。Two stage方法将目标检测过程分为两个阶段。第一个阶段是 Region Proposal 生成阶段,主要用于生成潜在的目标候选框(Bounding-box proposals)。这个阶段通常使用卷积神经网络(CNN)从输入图像中提取特征,然后通过一些技巧(如选择性搜索)来生成候选框。第二个阶段是分类和位置精修阶段,将第一个阶段生成的候选框输入到另一个 CNN 中进行分类,并根据分类结果对候选框的位置进行微调。Two stage 方法的优点是准确度较高,缺点是速度相对较慢。
常见Tow stage目标检测算法有:R-CNN系列、SPPNet等。
1.2 One stage方法
One stage方法直接利用模型提取特征值,并利用这些特征值进行目标的分类和定位,不需要生成Region Proposal。这种方法的优点是速度快,因为省略了Region Proposal生成的过程。One stage方法的缺点是准确度相对较低,因为它没有对潜在的目标进行预先筛选。
常见的One stage目标检测算法有:YOLO系列、SSD系列和RetinaNet等。
2 常见名词解释
2.1 NMS(Non-Maximum Suppression)
目标检测模型一般会给出目标的多个预测边界框,对成百上千的预测边界框都进行调整肯定是不可行的,需要对这些结果先进行一个大体的挑选。NMS称为非极大值抑制,作用是从众多预测边界框中挑选出最具代表性的结果,这样可以加快算法效率,其主要流程如下:
设定一个置信度分数阈值,将置信度分数小于阈值的直接过滤掉
将剩下框的置信度分数从大到小排序,选中值最大的框
遍历其余的框,如果和当前框的重叠面积(IOU)大于设定的阈值(一般为0.7),就将框删除(超过设定阈值,认为两个框的里面的物体属于同一个类别)
从未处理的框中继续选一个置信度分数最大的,重复上述过程,直至所有框处理完毕
2.2 IoU(Intersection over Union)
定义了两个边界框的重叠度,当预测边界框和真实边界框差异很小时,或重叠度很大时,表示模型产生的预测边界框很准确。边界框A、B的IOU计算公式为:
2.3 mAP(mean Average Precision)
mAP即均值平均精度,是评估目标检测模型效果的最重要指标,这个值介于0到1之间,且越大越好。mAP是AP(Average Precision)的平均值,那么首先需要了解AP的概念。想要了解AP的概念,还要首先了解目标检测中Precision和Recall的概念。
首先我们设置置信度阈值(Confidence Threshold)和IoU阈值(一般设置为0.5,也会衡量0.75以及0.9的mAP值):
当一个预测边界框被认为是True Positive(TP)时,需要同时满足下面三个条件:
Confidence Score > Confidence Threshold
预测类别匹配真实值(Ground truth)的类别
预测边界框的IoU大于设定的IoU阈值
不满足条件2或条件3,则认为是False Positive(FP)。当对应同一个真值有多个预测结果时,只有最高置信度分数的预测结果被认为是True Positive,其余被认为是False Positive。
Precision和Recall的概念如下图所示:
Precision表示TP与预测边界框数量的比值
Recall表示TP与真实边界框数量的比值
改变不同的置信度阈值,可以获得多组Precision和Recall,Recall放X轴,Precision放Y轴,可以画出一个Precision-Recall曲线,简称P-R
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计算机人脸表情动画技术发展综述
"这篇论文是关于计算机人脸表情动画技术的综述,主要探讨了近几十年来该领域的进展,包括基于几何学和基于图像的两种主要方法。作者姚俊峰和陈琪分别来自厦门大学软件学院,他们的研究方向涉及计算机图形学、虚拟现实等。论文深入分析了各种技术的优缺点,并对未来的发展趋势进行了展望。"
计算机人脸表情动画技术是计算机图形学的一个关键分支,其目标是创建逼真的面部表情动态效果。这一技术在电影、游戏、虚拟现实、人机交互等领域有着广泛的应用潜力,因此受到学术界和产业界的广泛关注。
基于几何学的方法主要依赖于对人体面部肌肉运动的精确建模。这种技术通常需要详细的人脸解剖学知识,通过数学模型来模拟肌肉的收缩和舒张,进而驱动3D人脸模型的表情变化。优点在于可以实现高度精确的表情控制,但缺点是建模过程复杂,对初始数据的需求高,且难以适应个体间的面部差异。
另一方面,基于图像的方法则侧重于利用实际的面部图像或视频来生成动画。这种方法通常包括面部特征检测、表情识别和实时追踪等步骤。通过机器学习和图像处理技术,可以从输入的图像中提取面部特征点,然后将这些点的变化映射到3D模型上,以实现表情的动态生成。这种方法更灵活,能较好地处理个体差异,但可能受光照、角度和遮挡等因素影响,导致动画质量不稳定。
论文中还可能详细介绍了各种代表性的算法和技术,如线性形状模型(LBS)、主动形状模型(ASM)、主动外观模型(AAM)以及最近的深度学习方法,如卷积神经网络(CNN)在表情识别和生成上的应用。同时,作者可能也讨论了如何解决实时性和逼真度之间的平衡问题,以及如何提升面部表情的自然过渡和细节表现。
未来,人脸表情动画技术的发展趋势可能包括更加智能的自动化建模工具,更高精度的面部捕捉技术,以及深度学习等人工智能技术在表情生成中的进一步应用。此外,跨学科的合作,如神经科学、心理学与计算机科学的结合,有望推动这一领域取得更大的突破。
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管理建模和仿真的文件
管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
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如何确认skopt库是否已成功安装?
skopt库,全称为Scikit-Optimize,是一个用于贝叶斯优化的库。要确认skopt库是否已成功安装,可以按照以下步骤操作:
1. 打开命令行工具,例如在Windows系统中可以使用CMD或PowerShell,在Unix-like系统中可以使用Terminal。
2. 输入命令 `python -m skopt` 并执行。如果安装成功,该命令将会显示skopt库的版本信息以及一些帮助信息。如果出现 `ModuleNotFoundError` 错误,则表示库未正确安装。
3. 你也可以在Python环境中导入skopt库来测试,运行如下代码:
```python
i
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关系数据库的关键字搜索技术综述:模型、架构与未来趋势
本文档深入探讨了"基于关键字的数据库搜索研究综述"这一主题,重点关注于关系数据库领域的关键技术。首先,作者从数据建模的角度出发,概述了关键字搜索在关系数据库中的应用,包括如何设计和构建有效的数据模型,以便更好地支持关键字作为查询条件进行高效检索。这些模型可能涉及索引优化、数据分区和规范化等,以提升查询性能和查询结果的相关性。
在体系结构方面,文章对比了不同的系统架构,如全文搜索引擎与传统的关系型数据库管理系统(RDBMS)的融合,以及基于云计算或分布式计算环境下的关键字搜索解决方案。这些架构的选择和设计对于系统的扩展性、响应时间和查询复杂度有重大影响。
关键算法部分是研究的核心,文章详细分析了诸如倒排索引、布尔逻辑运算、TF-IDF(Term Frequency-Inverse Document Frequency,词频-逆文档频率)等算法在关键字搜索中的作用。同时,也讨论了近似匹配、模糊查询以及动态调整权重等技术,这些都是为了提高搜索的准确性和用户体验。
然而,论文并未忽视现有技术存在的问题,比如查询效率低下、对自然语言理解的局限、数据隐私保护等。针对这些问题,作者提出了未来研究的方向,包括但不限于改进算法以提升搜索速度,增强对用户查询意图的理解,以及开发更安全的隐私保护策略。
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这篇综述论文旨在为研究人员和开发者提供一个全面的视角,以便他们能够理解基于关键字的数据库搜索技术的现状,识别挑战,并推动该领域未来的发展。通过阅读这篇论文,读者可以了解到如何设计更智能、更高效的数据库搜索系统,以满足日益增长的数据处理需求。