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最新推荐文章于 2024-10-27 12:05:15 发布
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关注
ERT电阻层析成像
11-18
这套代码很好的对ERT电阻层析成像进行了方针，它可以跟comsol实现通信 将comsol的二维图像保存成.m函数的形式
matlabr2012b代码-ert_linux:ert_linux项目的克隆
05-23
标题中的“matlabr2012b代码-ert_linux:ert_linux项目的克隆”表明这是一个与MATLAB R2012b版本相关的项目，特别是关于ERT（Embedded Coder Target for Linux）的一部分。ERT，全称是Embedded Real-Time，是MATLAB的...
ERT算法（回归树知识）
qq_38409301的博客
04-19 3846
转载：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_40604987/article/details/79296427
One Millisecond Face Alignment with an Ensemble of Regression Trees人脸对齐 级联回归树 ERT GBDT
自己的学习笔记
09-11 5313
论文摘要 本文主要面向使用单幅图像进行人脸对齐的问题。我们展示了如何利用级联回归树，从像素强度（像素灰度值）的稀疏子集中估计人脸关键点的位置，并且取得了很好的预测效果以及完全可实时应用的性能。我们提出了一个基于gradient boosting学习级联回归树，优化平方误差loss，并且能够处理标注不全数据的方法。我们展示了如何使用合适的先验来利用图像数据的结构帮助高效的特征选择。我们同样调研了不...
人脸关键点检测算法
weixin_33737774的博客
05-17 1658
传统机器学习方法 机器学习----人脸对齐的算法-ASM.AAM..CLM.SDM 人脸对齐之GBDT(ERT)算法解读 深度学习人脸关键点检测方法----综述   OpenCV实现人脸对齐   http://baijiahao.baidu.com/s?id=1597935437209282228&wfr=spider&for=pc 【LBF算法】Face Alignment a...
基于matlab的电阻层析成像（ERT）与仿真平台设计.pdf
04-26
基于matlab的电阻层析成像（ERT）与仿真平台设计 基于matlab的电阻层析成像（ERT）与仿真平台设计 基于matlab的电阻层析成像（ERT）与仿真平台设计 基于matlab的电阻层析成像（ERT）与仿真平台设计 基于matlab的电阻...
【电导率】基于matlab ERT电阻层析成像【含Matlab源码 8063期】.zip
09-29
优快云海神之光上传的全部代码均可运行，亲测可用，尽我所能，为你服务； 1、代码压缩包内容 主函数：main.m； 调用函数：其他m文件；无需运行 运行结果效果图； 2、代码运行版本 ...若运行有误，根据提示修改；...
matlabr2012b代码-ert_linux:适用于Linux的Simulink嵌入式编码器目标
05-23
<root>/ert_linux/ert_linux ert_linux_setup 从现在开始，Simulink模型配置参数的“代码生成”窗格应提供ert_linux.tlc作为系统目标文件（按“浏览....”按钮后）。 文献资料 为了交叉编译生成的源代码，请在“代码...
ERT/ECT双模态敏感阵列电极优化设计 (2008年)
05-23
为了使系统获得更高的图像分辨率,通过电磁场有限元仿真软件COMSOL分析,构建ERT/ECT双模态敏感阵列电极三维模型。基于敏感场分布的均匀性、相关系数及空间分辨率等优化指标,进行了ERT/ECT双模态敏感阵列电极优化设计...
电源技术中的一种提高E R T 电流源带负载能力的方法
11-03
1 引言 　　工业多相流检测中的电阻层析成像技术(ElectricalResistance Tomography,简称ERT)是多相流检测的一种高新技术。ERT 通常采用电流激励、电压测量,在恒定电流激励下,场内介质的电阻率分布的变化通过场域边界上阵列传感器的感应电压表现出来,通过扫描边界电压, 再运用相应的成像算法, 便可重建场域内的介质分布。比起其他多相流检测技术,ERT 具有无辐射、可视化、低成本、可在线测量、信息丰富等优点 ,在多相流检测领域有很大的应用潜力。 　　ERT 电流源应该具有以下特点: 　　(1) 电极在导电溶液中容易形成电池,从而在测量电极上产生直流电位差,进而使后
Dijkstra算法的一个例子
03-26
http://blog.youkuaiyun.com/m0_37885286/article/details/66476680可以看博主的文章，里面有详细介绍
人脸对齐之GBDT(ERT)算法解读
jiajinrang93的博客
05-16 2万+
标签（空格分隔）： ERT GBDT Face_Alignment 作者：贾金让 本人博客链接:http://blog.youkuaiyun.com/jiajinrang93 ERT/GBDT实现代码链接（C++版):https://github.com/jjrCN/ERT-GBDT_Face_Alignment欢迎大佬审查，欢迎点赞，谢谢。 1.概述 文章名称：One Millisecond ...
人脸对齐（一）--定义及作用
热门推荐
工作笔记
09-17 4万+
参考： http://www.thinkface.cn/thread-4354-1-1.html http://www.thinkface.cn/thread-4488-1-1.html 人脸对齐任务即根据输入的人脸图像，自动定位出面部关键特征点，如眼睛、鼻尖、嘴角点、眉毛以及人脸各部件轮廓点等，如下图所示。        这项技术的应用很广泛，比如自动人脸识别，表情识别以及人脸动画...
人脸对齐（五）--ESR算法
工作笔记
09-18 1万+
原文：http://www.thinkface.cn/thread-2911-1-2.html 原文翻译我看的好蛋疼，完全机器翻译。甚至怀疑作者是否有通读过一次。。。。这里再修改下。 现在回头看看，好像自己也看不懂了。。。补充一份：https://blog.youkuaiyun.com/stayfoolish_fan/article/details/50455359 我们提出了一种非常有效、高准确率的...
ASM（active shape models）算法介绍
迭代的是人，递归的是神
04-17 2万+
ASM是基于统计学习模型的特征点提取的一种方法。这个方法是95年就提出来的，不过至今仍是我认为比较好的人脸特征点提取的方案。方法的提出人Tim Cootes后来还提出了aam算法，也很有名，但如果简单是特征点的定位的话，我认为asm的效果可能更好一些。ASM跟大多数统计学习方法一样，也包括train和test（or fit）两部分，也就是形状建模build和形状匹配fit。这个算法其实很简单，可以
【电导率】ERT电阻层析成像Matlab实现
qq_59747472的博客
10-27 1030
电阻率层析成像 (Electrical Resistivity Tomography, ERT) 是一种利用地下介质电阻率差异进行成像的地球物理方法。通过在地表布置多个电极，注入电流并测量电极间的电压，可以获得地下电阻率分布信息，从而识别地下结构、物质组成及含水饱和度等参数。近年来，ERT技术因其成本相对低廉、操作便捷、适用范围广等优势，在环境监测、工程勘察、地下水探测等领域得到了广泛应用。本文将重点探讨基于Matlab平台的ERT数据处理与电阻率反演流程，并阐述其在电导率计算中的应用。
人脸对齐及关键的算法
yunxinan的专栏
05-17 1146
人脸对齐及关键的算法：landmark、alignment、ERT、SDM、LBF、DAN、face alignment、ERT、SDM、LBF、DAN、 人脸对齐：ASM、AAM、CLM、SDM、DensReg
人脸对齐(Face Alignment)
LeeWanzhi的博客
05-29 6622
有时候，我们希望数据集中的人脸全是正的，而不是歪着头的，并且希望所有的人脸都处于图片中固定的位置，于是我们需要对图像进行旋转，将头摆正，然后再进行平移，把人脸放到图片正中央。 此时，我们需要建立纠正后图像与原图的关系。 如图，我们需要将(x,y)纠正为(x’,y’)。 可以得到如下表达式： 我选取的是眼角的两个点(通过特征点定位得到)，设置变换后的点为(110,95),(160...
ERT
最新发布
06-23
### 关于ERT框架或工具的相关信息 ERT（Error Recovery Tool）框架或工具通常用于错误恢复、数据处理以及模型训练等场景。以下是对ERT框架或工具的一些专业性描述和相关信息。 ERT框架可能涉及多种技术，包括但不限于语言模型的错误检测与修复、数据预处理、后处理以及模型优化等。例如，在自然语言处理领域，BERT等预训练模型（PTMs）已经展示了其强大的世界知识存储能力[^1]。这种能力使得ERT框架能够结合预训练模型的优势，通过“填空”任务（cloze statements）来验证模型的知识水平。例如，“Dante was born in [MASK]”这样的句子可以通过BERT模型进行填充，从而展示模型对特定领域知识的理解能力。 在实际应用中，ERT框架可能需要处理如脚本注入攻击等问题。例如，标准的脚本注入形式为`<script>alert()</script>`，而经过混淆后的形式可能变为`<script>+-+-1-+-+alert(1)</script>`[^2]。ERT框架需要具备识别和过滤这些恶意脚本的能力，以确保系统的安全性。 此外，ERT框架还可以结合网络请求头的伪造技术，如通过添加`X-Originating-IP`、`X-Forwarded-For`等请求头来模拟不同的客户端地址，从而实现对Web应用防火墙（WAF）的绕过测试[^3]。这种技术虽然主要用于安全测试，但也需要在ERT框架中加以防范，以避免被恶意利用。 ```python # 示例代码：简单的ERT框架错误检测逻辑 def detect_error(input_data): # 检测输入数据是否包含恶意脚本 if "<script>" in input_data or "</script>" in input_data: return "Potential script injection detected!" else: return "No errors detected." # 测试示例 input_data = "<script>+-+-1-+-+alert(1)</script>" result = detect_error(input_data) print(result) ``` ###
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