dpm

杜教筛 前置技能树：积性函数 就是对于函数 \(f(x)\) 对于任意两个互质整数 \(a,b\) ,如果有 \(f(a)·f(b)=f(ab)\) 则 \(f\) 为积性函数 如果对任意 \(a,b\) 成立， \(f\) 为完全积性函数。 前置技能树：狄利克雷卷积 狄利克雷卷积是一种运算定义。 \(f*g=\sum\limits_{d|n}f(d)g(\frac nd)\) 其显然满足交换律。 前言 一般我们求积性函数有优秀的 \(O(n)\) 欧拉筛 但是实际运用中，我们往往需要得出积性函数的前缀和来进行运算，而且总是有一些毒瘤出题人把数据出到 \(1e10\) 之类，此时线性筛就不够用了。 为了解决这个问题，我们就需要一种新的筛法—杜教筛。 杜教筛是一种筛法，能够以 \(O(n^{\frac23})\) 的时间复杂度求积性函数的前缀和 此外好像还有 \(min\_25\) 筛，复杂度为 \(O(n^{\frac{3/4}{log_n}})\) 但是学不动了 \(Orz\) 具体推导 这个东西都是套路。。。 如果不想看公式了其实翻到下面加粗加大地方背个板子也挺不错 设 \(f(n)\) 为你要筛的函数， \(S(n)=\sum\limits_{i=1}^{n}f(i)\) 。 我们构造两个积性函数 \(h,g\) ，使得 \(h=g*f\) 。 \(\sum\limits_

文章目录 1. 目标检测问题定义 1.1 目标检测定义 1.2 目标检测vs图像分类 1.3 目标检测vs目标分割 2. 目标检测问题方法 2.1 传统目标检测方法到深度学习目标检测方法的变迁 2.2 算法基本流程 2.3 传统目标检测方法 2.4 深度学习目标检测方法 2.5 传统目标检测方法VS深度学习目标检测方法 2.6 目标检测应用场景 3. 传统目标检测算法 3.1 综述 3.2 Viola-Jones 3.3 HOG+SVM 3.4 DPM 3.5 NMS（非极大值抑制算法） 4. 基于深度学习的目标检测算法 4.1 Two-stage基本介绍 4.1.1 概述 4.1.2 two-stage基本流程： 4.1.3 two-stage常见算法 4.2 Two-stage核心组件 4.2.1 CNN网络 4.2.2 RPN网络 4.3 One-stage基本介绍 4.3.1 One-stage 综述 4.3.2 One-stage基本流程 4.3.3 One-stage常见算法 4.4 One-stage核心组件 4.4.1 CNN网络 4.4.2 回归网络 4.4.3 回归网络预测过程 4.5 One-stage VS Two-stage 1. 目标检测问题定义 1.1 目标检测定义 目标检测是在图片中对 可变数量 的目标进行分类和查找。 主要难点： 目标种类与数量问题

DPM(Deformable Parts Model) Reference: Object detection with discriminatively trained partbased models. IEEE Trans. PAMI, 32(9):1627–1645, 2010. "Support Vector Machines for Multiple-Instance Learning,"Proc. Advances in Neural Information Processing Systems,2003. 作者主页： http://www.cs.berkeley.edu/~rbg/latent/index.html 补充 and 修正： HOG特征（毕业论文节选） DPM目标检测算法(毕业论文节选) 大体思路 DPM是一个非常成功的目标检测算法，连续获得VOC（Visual Object Class）07,08,09年的检测冠军。目前已成为众多分类器、分割、人体姿态和行为分类的重要部分。2010年Pedro Felzenszwalb被VOC授予"终身成就奖" 。 DPM可以看做是 HOG（Histogrrams of Oriented Gradients）的扩展，大体思路与HOG一致。先计算梯度方向直方图，然后用SVM（Surpport Vector Machine

可以将文章内容翻译成中文,广告屏蔽插件可能会导致该功能失效(如失效，请关闭广告屏蔽插件后再试): 问题: The device policy manager API docs and the android 5.0 overview both mention something about a device owner app . How can I setup my app as a device owner ? Edit: Is there any other ways than rooting and NFC if available please share. 回答1: There's actually a way other than NFC and rooting to set an application as a device owner app. You could use the dpm command line tool from an adb shell . Usage : usage: dpm [subcommand] [options] usage: dpm set-device-owner usage: dpm set-profile-owner dpm set-device-owner: Sets the given component as

https://blog.csdn.net/mike8825/article/details/80423842 system/core/libsuspend/autosuspend.c system/core/libsuspend/autosuspend_wakeup_count.c kernel/kernel/power/main.c 上面的作用是对/sys/power/wakeup_count进行读写(涉及到变量 combined_event_count， 可参考 https://blog.csdn.net/mike8825/article/details/80422993 )，如果所有的锁都已解锁， 则写"mem"到/sys/power/state进行休眠 kernel/kernel/power/main.c dpm(Device power management),有几个dpm开头的函数，其作用是运行设备的电源管理函数 int dpm_suspend_start(pm_message_t state) { dpm_prepare(state); //prepare dpm_list dpm_suspend(state); //suspend dpm_prepared_list } int dpm_suspend_end(pm_message_t state) { dpm

目录 前言 一、Comparison to Other Detection Systems（与其他检测系统的比较） 二、Experiments（实验） 1、Comparison to Other Real-Time Systems（与其他实时系统的比较） 2、VOC 2007 Error Analysis（VOC 2007误差分析） 3、Combining Fast R-CNN and YOLO（ Fast R-CNN与YOLO的结合） 4、VOC 2012 Results（VOC 2012结果） 5、 Generalizability: Person Detection in Artwork（概述：图像中的人物检测） 三、Real-Time Detection In The Wild（自然环境下的实时检测） 四、Conclusion（结论） 前言 昨天第一部分的笔记已经发布，第一部分介绍了YOLO的概述及其检测原理。如果大家第一次打开的是这篇博客，希望大家可以抽空先看一下 论文笔记1 ，如果大家对YOLO有了一定了解，对YOLO的原理也掌握的很好，可以跳过。 这篇博客中主要是讲如下几个方面： 1. YOLO与其他检测系统的对比 ，我们可以通过这一部分对YOLO和相关检测系统之间的对比：YOLO和已有的一些物体检测方法有什么区别，他们各自的优点和缺点是什么，YOLO比他们强在哪里。