1.死鎖檢測 給定一組線程操作鎖的流程,判斷是否會發生死鎖? 例如:有兩個線程和兩個資源,線程對鎖的操作如下: 其中T表示線程id,L表示鎖id,S表示操作(1表示獲取鎖,0表示釋放鎖) T L S 1 1 1(線程1獲取1號鎖) 2 2 2(線程2獲取2號鎖) 1 2 1(線程 ...
論文標題:A Comparative Evaluation of Unsupervised Anomaly Detection Algorithms for Multivariate Data 對比的算法: 摘要 . 異常檢測只應用於無標簽的數據,也就是說,只能運用無監督學習算法。 . 異常檢測應用領域有:網絡入侵檢測 network intrusion detection 欺詐檢測 fraude ...
2017-06-19 19:39 1 2751 推薦指數:
1.死鎖檢測 給定一組線程操作鎖的流程,判斷是否會發生死鎖? 例如:有兩個線程和兩個資源,線程對鎖的操作如下: 其中T表示線程id,L表示鎖id,S表示操作(1表示獲取鎖,0表示釋放鎖) T L S 1 1 1(線程1獲取1號鎖) 2 2 2(線程2獲取2號鎖) 1 2 1(線程 ...
Weakly Supervised Object Detection 1. 附帶論文和代碼 https://paperswithcode.com/task/weakly-supervised-object-detection ...
1. R-CNN:Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation ...
4. Faster-R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks 在之前介紹的Fast-R-C ...
轉自:https://www.cnblogs.com/guoyaohua/p/8994246.html 目標檢測是很多計算機視覺任務的基礎,不論我們需要實現圖像與文字的交互還是需要識別精細類別,它都提供了可靠的信息。本文對目標檢測進行了整體回顧,第一部分從RCNN開始介紹基於候選區域的目標檢測 ...
原始論文下載: 一種基於δ函數的圖象邊緣檢測算法。 這篇論文讀起來感覺不像現在的很多論文,廢話一大堆,而是直入主題,反倒使人覺得文章的前后跳躍有點大,不過算法的原理已經講的清晰了。 一、原理 文中提出的邊緣檢測算法原理也不是特別復雜,使用了一個低通濾波 ...
摘要:本文根據對現有基於深度學習的異常檢測算法的調研,介紹現有的深度異常檢測算法,並對深度異常檢測算法的未來發展趨勢進行大致的預測。 本文分享自華為雲社區《【論文閱讀】異常檢測算法及發展趨勢分析》,原文作者:MUR11。 異常檢測問題是很多實際應用場景中的一個重要問題。本文根據對現有 ...
識別算法概述: SIFT/SURF基於灰度圖, 一、首先建立圖像金字塔,形成三維的圖像空間,通過Hessian矩陣獲取每一層的局部極大值,然后進行在極值點周圍26個點進行NMS,從而得到粗略的特征點,再使用二次插值法得到精確特征點所在的層(尺度),即完成了尺度不變。 二、在特征點選 ...