这一段完整的报错是：Therequestedimage’splatform(linux/arm64/v8)doesnotmatchthedetectedhostplatform(linux/amd64)andnospecificplatformwasrequested翻译过来就是说：请求的映像的平台（linux/arm64/v8）与检测到的主机平台（linux/amd64）不匹配，未请求特定平台。背景：这段报错是发生在内网，物理机Ubuntu20.04x86架构下运行docker容器，恰好这个docker容器是我打包到私有仓库的基于arm64/v8架构的ubuntu环境下运行的turn服务器。
论文解读：BIT|RemoteSensingImageChangeDetectionwithTransformers论文地址：https://arxiv.org/pdf/2103.00208.pdf项目地址：https://github.com/justchenhao/BIT_CD现代变化检测（CD）凭借其强大的深度卷积识别能力取得了显著的成功。然而，由于场景中物体的复杂性，高分辨率遥感CD仍然具有挑战性。在这里，我们提出了一个bitemporalimagetransformer（BIT）来有效地建模时空域内的上下文。.我们的直觉是，兴趣变化的高级概念可以用一些视觉单词来表示，即语义token
一、定位问题Wehavedetectedsuspiciousloginbehaviorandfurtherattemptswillbeblocked.Pleasecontacttheadministrator我们监测到可以的登录行为，进一步的尝试将被阻止，请联系管理员。相信大家使用chatgpt时或多或少都会遇到这类问题。原因是openAi开始封禁账号，被封的主要原因有：墙的问题，尤其亚洲区；频繁更换ip，目前官方严查；过于频繁调用openAi的API；二、如何解决？1、网上都说，更换梯子节点，最好是美国的，而我当前登录时使用的ip就是美国的。所以问题大概率不在这里。2、更换ip位置？我更换了
TowardsTotalRecallinIndustrialAnomalyDetection本篇文章采取的方法是基于密度的异常检测方法原论文链接，2021的一篇异常检测论文在MVTec其检测准确率和分割准确率分别达到了99.1%和98.1%研究背景：能够发现工业制造中零部件存在的缺陷是提高工业制造质量的一个很重要的环节。在使用神经网络的模型中，尽管为每个类别手动设置解决方案是可能的，但系统的最终目标是构建一个系统能同时自动在许多不同类别任务上效果良好。目前最好的方法是将ImageNet模型的嵌入向量和异常检测模型相结合。这篇论文就是沿着目前这条研究线，在这个基础上提出：PatchCore，wh
变化检测综述综述1：ChangeDetectionBasedonArtificialIntelligence:State-of-the-ArtandChallenges收录于：RemoteSens. 2020论文地址：RemoteSensing|FreeFull-Text|ChangeDetectionBasedonArtificialIntelligence:State-of-the-ArtandChallenges(mdpi.com)解读：变化检测综述：ChangeDetectionBasedonArtificialIntelligence:State-of-the-ArtandChall
变化检测综述综述1：ChangeDetectionBasedonArtificialIntelligence:State-of-the-ArtandChallenges收录于：RemoteSens. 2020论文地址：RemoteSensing|FreeFull-Text|ChangeDetectionBasedonArtificialIntelligence:State-of-the-ArtandChallenges(mdpi.com)解读：变化检测综述：ChangeDetectionBasedonArtificialIntelligence:State-of-the-ArtandChall
我们无法让SpringSecurity/Kerberos/AD为我们的Web应用程序工作。我们的诊断是我们的AD服务器向IE发送了一个NTLMtoken(我们可以知道它以“TlRMTVNT.....”开头)，然后IE将它发送到我们的应用程序并且它失败了。我们的AD服务器应该向IE发送Kerberos/SPNEGOtoken。“Activity部件”如下:SpringSecurity3.0(已修补)MicrosoftWindowsServerEnterprise2003SP1Activity目录IE8Tomcat(TC服务器6.0)Java1.6我们已按照此处的说明进行了详细设置:htt
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一、前言YOLO系列框架凭借其超高的运行流畅度和不俗的准确率，一直被广泛地应用到各个领域。刚刚推出不久的YOLOV7在5FPS到160FPS范围内的速度和精度达到了新的高度，并在GPUV100上具有30FPS或更高的所有已知实时目标检测器中具有最高的精度56.8%AP。YOLOv7-E6目标检测器（56FPSV100，55.9%AP）比基于Transform的检测器SWINLCascade-MaskR-CNN（9.2FPSA100，53.9%AP）的速度和准确度分别高出509%和2%，以及基于卷积的检测器ConvNeXt-XLCascade-MaskR-CNN(8.6FPSA100,55.2%
目录概述整体流程伪点云vs点云2D-3D边界框的一致性约束概述本文的输入数据仅仅是单目图像，在方法上是融合了伪点云（Pseudo-LiDAR）的深度信息表示方法与FrustumPointNets的检测方法。乍一看文章和伪点云原论文Pseudo-LiDARfromVisualDepthEstimation:BridgingtheGapin3DObjectDetectionforAD一模一样，但是会更具体一点，也就是本文只关注单目图像，同时解决了一些伪点云存在的问题。ps：作者提到了其他设备的一些弊端：深度相机能捕捉的范围很有限；双目相机工作的流程很麻烦，需要校准与同步；激光雷达就不用说了，很贵哈
