TranAD架构模型构建： ={𝑥1,...,𝑥𝑇},表示一个大小为T的带有时间戳的数据点序列，其中，𝑥𝑡满足特定的时间戳𝑡和𝑥t∈R𝑚，单变量设置是其中𝑚=1的特殊情况。异常检测：给定一个训练输入时间序列，对于长度为的任意时间的测试时间序列，并且与训练序列的模态相同的作为训练序列，我们需要预测Y={𝑦1，.，𝑦}，其中𝑦t ∈{0，1}表示测试集下第t个时间戳的数据点是否异常(1表示异常数据点)。异常诊断:基于上述训练和测试时间序列，我们需要预测Y={𝑦1，.，𝑦} 数据预处理：时序数据分析：long-termtrends、locality(short-termtrends)对数据进行了标

目录一、目标检测的基本介绍1.1什么是目标检测？1.2目标检测算法的分类二、RCNN2.1RCNN简介2.2RCNN算法流程2.3RCNN流程图2.4RCNN框架2.5RCNN的缺点三、FastRCNN3.1FastRCNN简介3.2FastRCNN算法流程3.3FastRCNN流程图3.3.1总体流程3.3.2softmax分类器3.3.3边界框回归器（bboxregressor）3.3FastRCNN中loss的计算3.4FastRCNN框架3.5FastRCNN的缺点四、FasterRCNN4.1FasterRCNN简介4.2FasterRCNN算法流程4.2RPN网络4.2.1RPN网

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配置好renren-fast脚手架，学习完SpringMVC架构后，我需要具体调试renren-fast的接口，比如要新增某个接口。什么是前后端分离运行renren-fast项目时，我们访问http://localhost:8080/renren-fast/的结果：可以看到，接口给出了相应的回应，状态码401Unauthorized代表客户端错误，指的是由于缺乏目标资源要求的身份验证凭证，发送的请求未得到满足。运行renren-fast-vue项目时，我们访问http://localhost:8001/#/login：接着使用Chrome自带的网络工具：点击Headers可以查看Request

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 前言前面我们给大家介绍了基于LabVIEW+YOLOv3/YOLOv4的物体识别（对象检测），今天接着上次的内容再来看看YOLOv5。本次主要是和大家分享使用LabVIEW快速实现yolov5的物体识别，本博客中使用的智能工具包可到主页置顶博客LabVIEWAI视觉工具包（非NIVision）下载与安装教程中下载。若配置运行过程中遇到困难，欢迎大家评论区留言，博主将尽力解决。 一、关于YOLOv5YOLOv5是在COCO数据集上预训练的一系列对象检测架构和模型。表现要优于谷歌开源的目标检测框架EfficientDet，在检测精度和速度上相比yolov4都有较大的提高。目前YOLOv5官方代码

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前言今天和大家一起分享如何使用LabVIEW调用pb模型实现物体识别，本博客中使用的智能工具包可到主页置顶博客LabVIEWAI视觉工具包（非NIVision）下载与安装教程中下载一、物体识别算法原理概述1、物体识别的概念物体识别也称目标检测，目标检测所要解决的问题是目标在哪里以及其状态的问题。但是，这个问题并不是很容易解决。形态不合理，对象出现的区域不确定，更不用说对象也可以是多个类别。目标检测用的比较多的主要是RCNN，spp-net，fast-rcnn，faster-rcnn；YOLO系列，如YOLOV3和YOLOV4；除此之外还有SSD，ResNet等。2、Yolo算法原理概述Yolo

前言今天和大家一起分享如何使用LabVIEW调用pb模型实现物体识别，本博客中使用的智能工具包可到主页置顶博客LabVIEWAI视觉工具包（非NIVision）下载与安装教程中下载一、物体识别算法原理概述1、物体识别的概念物体识别也称目标检测，目标检测所要解决的问题是目标在哪里以及其状态的问题。但是，这个问题并不是很容易解决。形态不合理，对象出现的区域不确定，更不用说对象也可以是多个类别。目标检测用的比较多的主要是RCNN，spp-net，fast-rcnn，faster-rcnn；YOLO系列，如YOLOV3和YOLOV4；除此之外还有SSD，ResNet等。2、Yolo算法原理概述Yolo

ArrayList源码深度剖析本篇文章主要跟大家分析一下ArrayList的源代码。阅读本文你首先得对ArrayList有一些基本的了解，至少使用过它。如果你对ArrayList的一些基本使用还不太熟悉或者在阅读本文的时候感觉有点困难，你可以先阅读这篇文章ArrayList设计与实现，自己动手写ArrayList。ArrayList继承体系分析RandomAccess，这个接口的含义表示可以随机访问ArrayList当中的数据，拿什么是随机访问呢？随机访问就是表示我们可以在常量时间复杂度内访问数据，也就是时间复杂度是O(1)。因为在ArrayList当中我们使用的最基本的数据类型是数组，而数组