我有一个类(但没有实例)，需要知道它是否符合某个协议(protocol)。但是，Class可以被子类化多次，并且class_conformsToProtocol()会忽略在父类(superclass)上声明的协议(protocol)。我可以只使用class_getSuperclass()并向上递归检查层次结构中的所有类，直到父类(superclass)为零。但是我想知道这对于深度嵌套的类层次结构是否效率低下，也许有更好的方法来做到这一点？换句话说，NSObject方法conformsToProtocol如何最好地使用Objective-C运行时方法实现，以便在父类(superclass
我有一个类(但没有实例)，需要知道它是否符合某个协议(protocol)。但是，Class可以被子类化多次，并且class_conformsToProtocol()会忽略在父类(superclass)上声明的协议(protocol)。我可以只使用class_getSuperclass()并向上递归检查层次结构中的所有类，直到父类(superclass)为零。但是我想知道这对于深度嵌套的类层次结构是否效率低下，也许有更好的方法来做到这一点？换句话说，NSObject方法conformsToProtocol如何最好地使用Objective-C运行时方法实现，以便在父类(superclass
在yolov5的使用过程中几乎都会发现的问题：训练结果有last.pt和best.pt,last.pt好理解，就是最后一个epoch的输出，但是best是啥意思？怎么才算best？查了下帮助文档，没说。。YOLOv5Documentation所以只好一行行看train.py的源码，在下图位置看到了best.pt的更新ctrl加鼠标左键点击fitness，来到了utils里的metrics类这里就一目了然啦，话说yolov5终于有注释了啊这里默认是把mAP@0.5和mAP@0.5:0.95，按照0.1：0.9加权平均，是可以自己改的至于P、R、mAP是啥意思，请看👇机器学习笔记-IOU、mAP、
在yolov5的使用过程中几乎都会发现的问题：训练结果有last.pt和best.pt,last.pt好理解，就是最后一个epoch的输出，但是best是啥意思？怎么才算best？查了下帮助文档，没说。。YOLOv5Documentation所以只好一行行看train.py的源码，在下图位置看到了best.pt的更新ctrl加鼠标左键点击fitness，来到了utils里的metrics类这里就一目了然啦，话说yolov5终于有注释了啊这里默认是把mAP@0.5和mAP@0.5:0.95，按照0.1：0.9加权平均，是可以自己改的至于P、R、mAP是啥意思，请看👇机器学习笔记-IOU、mAP、
使用MediaPipe工具包进行开发什么是MediaPipe?MediaPipe是一款由GoogleResearch开发并开源的多媒体机器学习模型应用框架，用于处理视频、音频等时间序列数据。这个跨平台架构使用于桌面/服务器、Android、iOS和嵌入式设备等。我们使用MeidaPipe下的Solutions（方案特定的模型），共有16个Solutions:人脸检测FaseMesh(人脸上打了特别多网格)虹膜（人眼）手姿态（！这章博客需要用到的）人体人物分割头发分割目标检测BoxTracking实例动态跟踪3D目标检测特征匹配AutoFlipMediaSequenceYouTube-8M人体姿
使用MediaPipe工具包进行开发什么是MediaPipe?MediaPipe是一款由GoogleResearch开发并开源的多媒体机器学习模型应用框架，用于处理视频、音频等时间序列数据。这个跨平台架构使用于桌面/服务器、Android、iOS和嵌入式设备等。我们使用MeidaPipe下的Solutions（方案特定的模型），共有16个Solutions:人脸检测FaseMesh(人脸上打了特别多网格)虹膜（人眼）手姿态（！这章博客需要用到的）人体人物分割头发分割目标检测BoxTracking实例动态跟踪3D目标检测特征匹配AutoFlipMediaSequenceYouTube-8M人体姿
写在前面Facebook开源的VideoPose3D模型致力于实现准确的人体骨骼3D重建。其效果令人惊叹，只需要使用手机相机就可以实现相似的效果。而一旦技术成熟，这种人体骨骼的三维重建在很多领域将会产生颠覆性的应用。但是到目前为止，该技术还是有很多不足，其中制约该技术商业化运用的一个最大难点在于源码理解困难，模型是纯纯黑盒。因此本文将尝试理解该论文的实现方法。介绍论文一开始就阐述了核心技术，即使用2D关键点预测3D姿势，最后再将3D姿势反向投影回原先的2D关键点(半监督方法)。并且作者声称在2D关键点预测3D时使用了时间卷积架构(temporalconvolutions)，让模型可以一次看见多
写在前面Facebook开源的VideoPose3D模型致力于实现准确的人体骨骼3D重建。其效果令人惊叹，只需要使用手机相机就可以实现相似的效果。而一旦技术成熟，这种人体骨骼的三维重建在很多领域将会产生颠覆性的应用。但是到目前为止，该技术还是有很多不足，其中制约该技术商业化运用的一个最大难点在于源码理解困难，模型是纯纯黑盒。因此本文将尝试理解该论文的实现方法。介绍论文一开始就阐述了核心技术，即使用2D关键点预测3D姿势，最后再将3D姿势反向投影回原先的2D关键点(半监督方法)。并且作者声称在2D关键点预测3D时使用了时间卷积架构(temporalconvolutions)，让模型可以一次看见多
Withitsefficient,stable,and responsivefeatures,cloud-nativehasbecomeakeydriverofdigitalinnovation inenterprises.Atthesametime,securityrisksarealsoincreasingin cloud-nativeenvironments,promptingenterprisestoseekappropriatearchitecturedesignsolutions.Inthisarticle,weinvitedMr.Bai Liming,technologydire
Withitsefficient,stable,and responsivefeatures,cloud-nativehasbecomeakeydriverofdigitalinnovation inenterprises.Atthesametime,securityrisksarealsoincreasingin cloud-nativeenvironments,promptingenterprisestoseekappropriatearchitecturedesignsolutions.Inthisarticle,weinvitedMr.Bai Liming,technologydire
