檢測到您已登錄華為云國際站賬號，為了您更好的體驗，建議您訪問國際站服務(wù)網(wǎng)站 http://www.cqfng.cn/intl/zh-cn
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具）中，基于網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)檢測構(gòu)建智能、可靠的用戶體驗。 ??2. 技術(shù)背景?? ??2.1 為什么需要網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)檢測？?? ??用戶體驗的連續(xù)性需求??：用戶不希望因網(wǎng)絡(luò)波動（如從Wi-Fi切換到移動數(shù)據(jù)）導(dǎo)致頁面功能異常（如圖片加載失敗、表單提交無響應(yīng)），或突然看到“網(wǎng)絡(luò)錯誤”的生硬提示。
我按照github人臉檢測的例子（https://github.com/Ascend/sample-facedetection/blob/master/README_cn.md）成功部署了一個人臉檢測應(yīng)用。但是在網(wǎng)頁上打開查看實時視頻的時候，視頻畫面延遲非常高，感覺有3-4分鐘，
基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的車道線檢測 介紹 車道線檢測是自動駕駛和高級駕駛輔助系統(tǒng)（ADAS）的關(guān)鍵組件。隨著深度學(xué)習(xí)的發(fā)展，尤其是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）的進(jìn)步，車道線檢測的準(zhǔn)確性和效率得到了顯著提升。CNN擅長處理圖像數(shù)據(jù)，通過學(xué)習(xí)圖像特征，可以自動提取不同環(huán)境下的車道線信息。 應(yīng)用使用場景
OpenCV是開源的計算機(jī)視覺、機(jī)器學(xué)習(xí)軟件庫，其圖片處理的功能非常強(qiáng)大，并且速度很快。 作為目標(biāo)檢測功能，OpenCV里本身就自帶了很多的模型，比如: 人眼檢測、鼻子檢測、嘴巴檢測、人臉檢測、人體檢測、貓臉檢測等等，下載完OpenCV，就能直接進(jìn)行圖像識別測試體驗，并且OpenCV也可以直接調(diào)
01NMS定義在一個典型的對象檢測管道中，網(wǎng)絡(luò)會在中間層輸出很多候選框proposals(Bounding Box-BB)。在這個階段輸出的BB大多數(shù)都會關(guān)聯(lián)同一個檢測對象，這個時候需要一個方法來合并這些BB成為一個對象檢測框，除了FP之外。Non-maximum-suppres
Control）是 Linux 中用于流量控制和網(wǎng)絡(luò)模擬的強(qiáng)大工具。你可以使用它來模擬網(wǎng)絡(luò)延遲、帶寬限制、數(shù)據(jù)包丟失等。以下是一個使用 tc 模擬網(wǎng)絡(luò)延遲的基本步驟：1.查看當(dāng)前的 qdisc（隊列規(guī)則）和 filter（過濾器）首先，確保你的網(wǎng)絡(luò)接口沒有設(shè)置任何 qdisc。你可以使用以下命令查看：tc
Suricata是一個免費(fèi)、開源、成熟、快速、健壯的網(wǎng)絡(luò)威脅檢測引擎。Suricata引擎能夠進(jìn)行實時入侵檢測(IDS)、內(nèi)聯(lián)入侵預(yù)防(IPS)、網(wǎng)絡(luò)安全監(jiān)控(NSM)和離線pcap處理。使用filebeat收集； Zeek是一個開源的、被動網(wǎng)絡(luò)流量分析軟件。它主要被用作安全監(jiān)測設(shè)備來檢查
android 中 我們經(jīng)常需要判斷 各種網(wǎng)絡(luò)類型 然后需要給用戶做出相應(yīng)的提示，一般網(wǎng)絡(luò)類型有 2g ,3g,4g ,wifi，無網(wǎng)絡(luò)等等。 1. 網(wǎng)絡(luò)類型判斷 TelephonyManager 中 定義常量值
Android Preparations Scenario 1: Screen Sharing Scenario 2: Playing Audio Effect Files Scenario 3: Playing Music Files
目標(biāo)檢測（Object Detection）是計算機(jī)視覺領(lǐng)域的基本任務(wù)之一，學(xué)術(shù)界已有將近二十年的研究歷史。近些年隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的火熱發(fā)展，目標(biāo)檢測算法也從基于手工特征的傳統(tǒng)算法轉(zhuǎn)向了基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的檢測技術(shù)。本應(yīng)用提供了基于Atlas 200 DK進(jìn)行檢測網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用開發(fā)的Demo
目標(biāo)檢測（Object Detection）是計算機(jī)視覺領(lǐng)域的基本任務(wù)之一，學(xué)術(shù)界已有將近二十年的研究歷史。近些年隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的火熱發(fā)展，目標(biāo)檢測算法也從基于手工特征的傳統(tǒng)算法轉(zhuǎn)向了基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的檢測技術(shù)。本應(yīng)用提供了基于Atlas 200 DK進(jìn)行檢測網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用開發(fā)的Demo
使用ping命令可以簡單判斷網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量，如果詳細(xì)的網(wǎng)絡(luò)的情況可以借助其他工具STEP1：打開命令行同時按下Win+R鍵打開運(yùn)行框，輸入cmd 打開命令行STEP2：在命令行中輸入ping 接入IP地址 -t長時間進(jìn)行ping動作，持續(xù)1-2小時后，同時按下 ctrl+c鍵結(jié)束pi
COCO數(shù)據(jù)集，與ImageNet競賽一樣，被視為是計算機(jī)視覺領(lǐng)域最受關(guān)注和最權(quán)威的比賽之一。 COCO數(shù)據(jù)集是一個大型的、豐富的物體檢測，分割和字幕數(shù)據(jù)集。這個數(shù)據(jù)集以scene understanding為目標(biāo)，主要從復(fù)雜的日常場景中截取，圖像中的目標(biāo)通過精確的segme
huawei.com/doc/Atlas%20200%20DK/1.3.0.0/zh/zh-cn_topic_0160786225.html 進(jìn)行的網(wǎng)絡(luò)編排，使用的模型是從 https://github.com/Ascend/models/tree/master/computer_visi
轉(zhuǎn)自公眾號 CVer https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzUxNjcxMjQxNg==&mid=2247500510&idx=2&sn=fe7bda4b7
這個只做筆記，未親測： 一、跌倒特征的研究 跌倒檢測步驟一般包含為：1）人體特征檢測：此階段需要把人從背景中提取出來，并處理得到需要的人體特征，一般包括骨骼坐標(biāo)點和人體姿態(tài)等；2）動作識別：對人體的特征進(jìn)行分析和處理，本文是分析人體中心點的速度和高度特征，從而檢測是否發(fā)生跌倒事件，排除誤檢和漏檢，提高準(zhǔn)確率。
該API屬于SMS服務(wù)，描述: Agent 上報網(wǎng)絡(luò)檢測相關(guān)的信息。接口URL: "/v3/{task_id}/update-network-check-info"
以華為網(wǎng)絡(luò)AI學(xué)習(xí)賽2021.KPI異常檢測賽題為起點，從一個參賽者的角度分享baseline的解題思路、相關(guān)知識點、學(xué)習(xí)資料
之前用200dk運(yùn)行人臉檢測的樣例時很成功，但是今天再次運(yùn)行，就發(fā)現(xiàn)攝像頭拍攝的延遲很高，跟實時的差距甚遠(yuǎn)，差了有半分鐘以上的延遲，不知是不是硬件出了問題。
}以上代碼使用了InetAddress類的isReachable()方法來檢測目標(biāo)主機(jī)的網(wǎng)絡(luò)連通性。該方法會嘗試與目標(biāo)主機(jī)建立連接，如果在指定的超時時間內(nèi)成功建立連接，則判定為網(wǎng)絡(luò)連通性正常；否則判定為網(wǎng)絡(luò)連通性異常。在示例中，我們設(shè)置了超時時間為5秒，可以根據(jù)需要進(jìn)行調(diào)整。如果
