Delta

　　本篇文章是基于《R-C3D:Region Convolutional 3D Network for Temporal Activity Detection》的详解，欢迎批评指正。　　 　　动作检测（Action Detection）主要用于给分割好的视频片段分类，但在实际中视频多是未分割的长视频，对于长视频的分割并且分类任务叫做时序动作检测（Temporal Action Detection）。给定一段未分割的长视频，算法需要检测视频中的动作片段，包括开始时间、结束时间和动作类别。一段视频可以包含一个或多个相同或不同的动作片段。 　　Action Recognition和Temporal Action Detection之间的关系和Image Classification和Object Detection之间的关系很像。基于Image Classification产生了例如VGG等网络模型，这些模型在Object Detection中提取目标特征提供很大帮助。同样，Action Recognition相关的模型（例如C3D等）也被广泛用于Temporal Action Detection中提取相关动作特征。 　　由于Temporal Action Detection和Object Detection存在相似性，很多Temporal Action

梯度下降法（Gradient descent） 是一个一阶 最优化算法 ，通常也称为最速下降法。 要使用梯度下降法找到一个函数的局部极小值，必须向函数上当前点对应梯度（或者是近似梯度）的反方向的规定步长距离点进行迭代搜索。如果相反地向梯度正方向迭代进行搜索，则会接近函数的局部极大值点；这个过程则被称为 梯度上升法 。 本文将从 最优化问题 谈起，回顾导数与梯度的概念，引出梯度下降的数据推导；概括三种梯度下降方法的优缺点，并用Python实现梯度下降（附源码）。 1 最优化问题 最优化问题是求解函数极值的问题 ，包括极大值和极小值。 微积分为我们求函数的极值提供了一个统一的思路：找函数的导数等于0的点，因为在极值点处，导数必定为0。这样，只要函数的可导的，我们就可以用这个万能的方法解决问题，幸运的是，在实际应用中我们遇到的函数基本上都是可导的。 机器学习之类的实际应用中，我们一般将最优化问题统一表述为求解函数的极小值问题，即: $$ min_xf(x) $$ 其中$x$称为优化变量，$f$称为目标函数。极大值问题可以转换成极小值问题来求解，只需要将目标函数加上负号即可： $$min_x{-f(x)}$$ 2 导数与梯度 梯度是多元函数对各个自变量偏导数形成的向量。多元函数的梯度表示： $$\nabla f(x) = \left( \frac{\partial f}{\partial

点击蓝色“ 黎杜编程 ”关注我哟 加个“ 星标 ”，每天上午 09:25，干货推送！ 关于RabbitMQ 出身：诞生于金融行业的消息队列 语言：Erlang 协议：AMQP（Advanced Message Queuing Protocol 高级消息队列协议） 关键词：内存队列，高可用，一条消息 队列结构 Producer/Consumer：生产者消费者 Exchange：交换器，可以理解为队列的路由逻辑，交换器主要有三种，图中是Direct交换器 Queue：队列 Binding：绑定关系，实际是交换器上映射队列的规则 发送和消费一条消息 在上图的模式下，交换器的类型为Direct，伪代码表示消息的生产和消费 消息生产 #消息发送方法 #messageBody 消息体 #exchangeName 交换器名称 #routingKey 路由键 publishMsg(messageBody,exchangeName,routingKey){ ...... } #消息发送 publishMsg( "This is a warning log" , "exchange" , "log.warning" ); RoutingKey=log.warning，和队列A与交换器的绑定一致，所以消息被路由到了队列A上。 消息消费 对于消息消费而言，消费者直接指定要消费的队列即可

　　 树链剖分 　　 树链剖分听起来超级难，然而昨天听说我们这一届有同学已经会了，感觉压力很大。去看了一下所谓“树剖的前置知识”，惊奇的发现自己都会！于是莫名其妙的又学起了数据结构...noip前除了这个我就再不学超纲内容了... 　　树链剖分：开始，有一个序列，要区间修改查询，于是有了线段树。后来，这个序列长成了一棵树，要路径修改查询、子树修改查询，于是有了树链剖分。 　　找了好几个课件，然而还是看不懂，决定先在博客上理理思路再写。 　　把一棵树切成多条链，就可以降低树上操作的复杂度了。但是怎么切比较好呢？按照一种的轻重链剖分的思想。以下是一些定义： 　 重儿子：对于每一个非叶子节点，它的子节点中子树节点最多的节点为该节点的重儿子； 　　轻儿子：对于每一个非叶子节点，它的儿子中非重儿子的儿子即为轻儿子； 　　重边：连接两个重儿子的边叫做重边； 　　轻边：不是重边的边； 　　重链：相邻重边连起来的链叫重链； 　　叶子节点，如果是轻儿子，则有一条以自己为起点的长度为1的链； 　　重链以轻儿子为起点； 　 　　第一次dfs：求取每一个节点的子树大小，深度，重儿子，父亲； 　　第二次dfs：按照树的dfs序进行重新编号，给新编号赋初始值，处理每一个点所在链的顶端，处理每一条链。dfs的顺序要按照先重儿子后轻儿子的顺序，这样每条重链中的点在dfs序中是连续的

wx.showModal wx.showModal({ title: '删除图片', content: '确定要删除该图片？', showCancel: true,//是否显示取消按钮 cancelText:"否",//默认是“取消” cancelColor:'skyblue',//取消文字的颜色 confirmText:"是",//默认是“确定” confirmColor: 'skyblue',//确定文字的颜色 success: function (res) { if (res.cancel) { //点击取消,默认隐藏弹框 } else if (res.confirm){ //点击确定 wx.navigateBack({ delta: 1, }) } }, fail: function (res) { },//接口调用失败的回调函数 complete: function (res) { },//接口调用结束的回调函数（调用成功、失败都会执行） }) wx.showActionSheet wx.showActionSheet({ itemList: ['年份','月份','星期'],//显示的列表项 success: function (res) {//res.tapIndex点击的列表项 console.log("点击了列表项：" + that[res.tapIndex])

一、IrDA互操作协议 IrOBEX 红外对象交互协议，简称OBEX，使高层协议同时运作在蓝牙和红外的无线链路之上。 主要操作指令有：连接操作、断开操作、Put操作、Get操作。 1、连接操作 ,操作码0x80 二、音频与电话控制协议 1、框架部分 蓝牙音频如上图协议栈所示：音频通过基带传输同步面向连接分组实现，没有以规范的形式给出，不是协议栈的一部分。 TCS_Binary是一种基于分组电话控制二进制编码指令集，位于L2CAP之上。实现蓝牙无绳电话、对讲机功能。 RFCOMM用于AT指令，拨号上网、蓝牙耳机、耳麦、传真通过AT发送指令控制。 2、音频部分 64kbps电信级语言质量音频流 CVSD continuous variable slope delta 连续可变斜率增量。 PCM pulse code modulation 。 PCM存在斜率效应。CVSD使用音节压缩算法，编码步长根据信号斜率变化自动调整，是现在比较好的编码方案，提高语言的抗干扰能力。 3、电话控制部分 TCS-Binary电话控制部分。 （1）、电话呼叫 呼叫控制、呼叫建立、呼叫拆除； （2）、组管理 访问权限请求、分布式配置、快速内部成员访问。 三、网络封装协议 BNEP BNEP BluetoothNetworkEncapsulation Protocol 网络封装协议。 为了使集成蓝牙技术的电脑

导语 | 在百花齐放的交互式分析领域，ClickHouse 绝对是后起之秀，它虽然年轻，却有非常大的发展空间。本文将分享 PB 级分析型数据库 ClickHouse 的应用场景、整体架构、众多核心特性等，帮助理解 ClickHouse 如何实现极致性能的存储引擎，希望与大家一起交流。文章作者：姜国强，腾讯实时检索研发工程师。 一、交互式分析之 ClickHouse 1. 交互式分析简介 交互式分析，也称 OLAP（Online Analytical Processing），它赋予用户对海量数据进行多维度、交互式的统计分析能力，以充分利用数据的价值进行量化运营、辅助决策等，帮助用户提高生产效率。 交互式分析主要应用于统计报表、即席查询（Ad Hoc）等领域，前者查询模式较固定，后者即兴进行探索分析。代表场景例如：移动互联网中 PV、UV、活跃度等典型实时报表；互联网内容领域中人群洞察、关联分析等即席查询。 交互式分析是数据分析的一种重要方式，与离线分析、流式分析、检索分析一起，共同组成完整的数据分析解决方案，在互联网、物联网快速发展的背景下，从不同维度满足用户对海量数据的全方位分析需求。 相比专注于事务处理的传统关系型数据库，交互式分析解决了 PB 级数据分析带来的性能、扩展性问题。 相比离线分析长达 T + 1 的时效性、流式分析较为固定的分析模式、检索分析受限的分析性能

PMCM-2019-F题-问题1（3） 作业要求 进一步剪枝 建立数学模型 绘制优化结果图 建模及优化结果 以后写博文会在同名公众号“ManTou馒头”上同步更新啦~ 主要原因是： （1）博文容易被搬运 （2）博客回复大家的问题不及时(当然大家博客有问题还是可以回复和私信一起讨论！ManTou会尽量一起讨论解决的！) （3）CSDN广告多，影响观感，公众号没有粉丝就不用担心有广告植 入了哦~ 代码要结合前几次作业的内容，需要整合一下~ 每周的事情比较多，数学模型作业的质量可能不能让大家满意~ 大家多理解支持吖~ 公众号回复“PMCM2019F”，获取源程序 拜托不要直接copy，拜托了拜托了 作业要求 进一步剪枝 在 作业（3） 的基础上，进一步减少网络邻接矩阵中的有向边的数量。 建立模型 以 航迹长度尽可能小 和 经过矫正区域进行校正的次数尽可能少 为目标建立模型。 进一步剪枝 第二次剪枝（ PMCM-2019-F题-问题1（2） 中的剪枝称为第一次剪枝） 剪枝的标准 不走回头路：删除方向和前进方向相反的有向边。 采用的方法 向量乘积小于零则说明是钝角，也就说明是回头路，这样的边就剪掉 代码实现 # 第二次剪枝 AB = [ x_ab [ 1 ] - x_ab [ 0 ] , y_ab [ 1 ] - y_ab [ 0 ] , z_ab [ 1 ] - z_ab [ 0 ] ]

卷积神经网络的前向传播 1.输入层---->卷积层 　　输入是一个4*4 的image，经过两个2*2的卷积核进行卷积运算后，变成两个3*3的feature_map 以卷积核filter1为例(stride = 1 )： 计算第一个卷积层神经元$ o_{11} $的输入: $$ \begin{align} net_{o11} \nonumber & = conv(input, filter)\nonumber\\ & = i_{11}\times h_{11}+i_{12}\times h_{12}+i_{21}\times h_{21}+i_{22}\times h_{22}\\ & = 1\times 1+0\times (-1)+1\times 1+1\times (-1) = 1\nonumber \end{align} $$ 神经元$ o_{11} $的输出：（此处使用Relu激活函数） $$ \begin{align} out_{o11} \nonumber & = activators(net_{o11})\\ & = max(0, net_{o11})=1 \end{align} $$ 其他神经元的计算方式相同 2.卷积层---->池化层 计算池化层$ m_{11} $的输入(取窗口为 2 * 2),池化层没有激活函数 $$ \begin{align} net_{m

赛后总结： 1.补字符串 2.前期交题看三遍 3.认真听取zcz兄弟的意见 最后时间该冲的时候就要冲 A.分情况讨论一下 K > 2先手必胜 N可能是0 solved by gbs 00:17:41(-2) 没有考虑0 WA2发 #include <iostream> #include <stack> #include <math.h> #include <stdlib.h> #include < string .h> #include < string > #include <ctime> #include <complex> #include <stdio.h> #include <algorithm> #include <map> #include <deque> using namespace std; typedef long long LL; int main() { int n,k; while (cin >>n >> k) { if (n == 0 ) { printf( " Austin\n " ); } else if (k == 1 ) { if (n& 1 ) printf( " Adrien\n " ); else printf( " Austin\n " ); } else { printf( " Adrien\n " ); } } return 0 ;