- 综合排序
- 最热优先
- 最新优先
【讨论于看法】关于CoCo封禁自定义控件这些事
No.1 CoCo高强度限制自定义控件首先，讲一下我是怎么发现的，有一天，我无意间打开了我做的漂流瓶，正在准备登录小圳账户的时候，我发现，统一登录在作品正在审核，最开始，我并没有太在意，而是过了差不多2 我发现，H5给了一个这样的提示，“请将自定义控件提交审核后再访问”我瞬间意识到情况不对，我立马访问了一下我的其他作品，发现都差不多要审核，在此我发现，我的作品差不多有90%都报废了……No.2 为什么要封禁自定义控件通过 No.3 我的个人观点其实可以不用限制正常的自定义控件，我觉得应该设置一些检查，在导入自定义控件时，CoCo自动检查此控件的源代码中是否含有包含Cookie的源代码就行了。 但CoCo的目的应该不止这1个，应该是想让更多的训练师用上你的控件，或者不用那么麻烦去PICKDUCK社区找控件导入了，比较在PICKDUCK社区导入控件的风险比较高。No.4 我们应该怎么做？
35211编辑于 2024-06-02- 来自专栏集智书童
3D-COCO数据集开源 | COCO数据集迎来3D版本开源，为COCO数据集带来3D世界的全新任务，2D-3D完美对齐 !
作者介绍了3D-COCO，这是对原始MS-COCO [1]数据集的扩展，提供了3D模型和2D-3D对齐标注。 通过使用基于IoU的方法，作者将每个MS-COCO [1]标注与最佳的3D模型匹配，以提供2D-3D对齐。3D-COCO的开源特性是首创，应该为3D相关主题的新研究铺平道路。 因此，每个MS-COCO[1]标注与其在3D-COCO中最具代表性的3个模型相匹配。 因此，3D-COCO在与所使用数据集兼容且非限制性的方式下进行许可。 关于伦理考虑，3D-COCO对该领域的贡献仅限于添加3D CAD模型和实施2D-3D对齐技术。 这个扩展弥合了MS-COCO [1]与3D世界之间的鸿沟：由于3D-COCO，可以开展新的任务，如可配置3D模式的检测网络，合成多视图3D重建网络，或真实单视图3D重建网络。
1.3K10编辑于 2024-04-12 - 来自专栏AIUAI
Dataset - COCO Dataset 数据特点
COCO Dataset 数据特点 COCO数据集有超过 200,000 张图片，80种物体类别. 所有的物体实例都用详细的分割mask进行了标注，共标注了超过 500,000 个物体实体. dog horse motorbike person pottedplant sheep sofa train tvmonitor } COCO height" : int, # 图片高 "file_name" : str, # 图片名 "license" : int, "flickr_url" : str, "coco_url “keypoints”是长度为 3K 的数组，K是对某类定义的关键点总数，位置为[x,y]，关键点可见性v. COCO现阶段仅队人体类别进行了标注.
1.8K30发布于 2019-02-18 - 来自专栏计算机视觉理论及其实现
COCO 2017 数据集下载
COCO官方 COCO2017数据集简介: CoCo数据集一共有五种标注类型，分别(5种类型)： 目标检测， 关键点检测， 素材分割， 全景分割， 图像说明 标注信息使用 JSON 格式存储( annotations ), 预处理通过COCO API用于访问和操作所有“标注” COCO 2017下载：地址 Images: 2017 Train images [118K/18GB] ：下载 2017 Val images
14.1K10编辑于 2022-09-02 超简单封禁国外ip访问
以往的方式都是iptables,nginx-geo,或者云防火墙，都不能很好的满足要求。现在找到了一种简单的工具可以实现就是opengfw
2K10编辑于 2024-03-25- 来自专栏贾志刚-OpenCV学堂
MS COCO数据集详解
ImageNet与Pascal VOC数据集主要关注图像分类、对象检测与图像语义分割，而COCO主要关注图像场景与实例分割。 ? 相比ImageNet而言，COCO数据集没有那么多分类，但是每个分类的实例对象比ImageNet多，COCO有91个分类，其中82个分类每个都超过5000个实例对象，这些有助于更好的学习每个对象的位置信息 COCO数据集跟其它数据集相比有更多的对象场景图像，有著有显著提升模型学习细节的能力。 在对象检测中使用COCO评估方法 首先需要安装COCO API https://github.com/cocodataset/cocoapi 计算方法，跟Pascal VOC评估方法不同，COCO不会只去一个阈值 详细代码可以看上面的COCO API的github地址。图示如下： ? ? ?
11.7K21发布于 2019-08-21 - 来自专栏运维技术迷
Nginx封禁IP和IP段
前言 在没有专业WAF的情况下，我们如果想要封禁一些恶意访问的IP（段），可以使用ngx_http_access_module模块来实现。 ，我们可以把需要封禁的ip（段）单独拎出来写成一个conf文件，然后include到nginx.conf里面。 在适当的位置（我放到了/usr/local/nginx/conf/vhost下面）新建一个XXX.conf，比如blockip.conf，写入需要封禁的IP（段）并保存。 nginx/conf/nginx.conf test is successful [root@hkcn2 conf]# /usr/local/nginx/sbin/nginx -s reload 测试封禁效果 Tue, 14 Jul 2020 11:11:27 GMT Content-Type: text/html Content-Length: 159 Connection: keep-alive 如果封禁没有问题
95540编辑于 2023-10-19 - 来自专栏全栈程序员必看
Dataset之COCO数据集：COCO数据集的简介、下载、使用方法之详细攻略
Dataset之COCO数据集：COCO数据集的简介、安装、使用方法之详细攻略 COCO数据集的简介 MS COCO的全称是Microsoft Common Objects in Context 官网地址：http://cocodataset.org 0、COCO数据集的80个类别—YoloV3算法采用的数据集 person(人) bicycle(自行车) car(汽车) motorbike 该数据集主要解决3个问题：目标检测，目标之间的上下文关系，目标的2维上的精确定位。 keypoints 对象分割； 在上下文中可识别； 超像素分割； 330K图像（> 200K标记）； 150万个对象实例； 80个对象类别； 91个类别； 每张图片5个字幕； 有关键点的250,000人； 3、 (3)、Build the coco code 后期更新…… (4)、Split the annotation to many files per image and get the image size
28.4K141编辑于 2022-11-02 - 来自专栏JNing的专栏
深度学习: COCO目标检测测评指标
以下为COCO数据集目标检测的测评指标： ? 我们看论文时常见的AP50AP50AP^{50}、AP75AP75AP^{75}便是来源于此： ? Note： 在COCO数据集评价指标中，所有的AP 默认为mAP 。 在更早期的数据集VOC上，数据量更少，评价指标也更简单，为 mAP ，即相当于COCO数据集上的 AP50AP50AP^{50} 这一单项指标。 COCO数据集出来后，对检测算法性能的评价指标变得多样化，也更加客观全面了。 ---- [1] COCO: Metrics
4.4K10发布于 2018-09-27 - 来自专栏我爱计算机视觉
2020 COCO Keypoint Challenge 冠军之路！
coco keypoint challenge 2020 leaderboard 今年和coco一起举办的还有LVIS（Large Vocabulary Instance Segmentation https LVIS Challenge 2020 coco死了吗？ 个人觉得并没有，一方面coco一直是学术界算法评测的标杆，谈饱和还言之过早，至少我觉得keypoint问题上还没有，一眼望去在coco的反映下，还有太多问题还没完全解决。 另外一方面，今年的局面大多也是由于coco的地位导致资本角逐，但是明年的coco有新一年的技术突破加持下，其他赛道也很有希望突破算力形成的壁垒，回归以学术为主导，百家争鸣时代指日可待，大家共勉。 今年workshop上组委会也强调了明年的coco会有大改动，期待ing。
1.1K00发布于 2020-09-07 - 来自专栏云头条
俄罗斯 BQ 手机遭到 Android 封禁
近日据俄罗斯卫星通讯社报道，由于美国制裁，谷歌已经停止了对俄罗斯BQ公司运行安卓系统的智能手机进行认证。 俄罗斯BQ公司总经理Vladimir Buzanov表示，该公司已接到了谷歌发来的通知，谷歌声称美国法律禁止向俄罗斯提供服务，包括向俄罗斯出口、再出口以及提供原产于美国的软件或技术。 据报道，BQ已经在测试中国华为开发的鸿蒙操作系统，可能会在2022年下半年发布搭载鸿蒙操作系统的新智能手机。 Buzanov声称：“所有通过认证的设备将继续运行，新设备的安卓系统方面可能会有问题。” 2019年8月，华为
58050编辑于 2022-03-28 - 来自专栏3D视觉从入门到精通
3D-CoCo: 3D 对比协同训练学习点云检测的可迁移特征（NeurIPS2021）
为了解决这个问题，我们引入了3D对比协同训练（3D-CoCo）框架，该框架有两项技术贡献。 1）首先，3D-CoCo 的灵感来自于我们的观察，即鸟瞰图 (BEV) 特征比低级几何特征更容易转移。 实验结果表明，我们提出的 3D-CoCo 有效地缩小了域差距，并大大优于SOTA方法。 三、方法 我们提出 3D-CoCo 作为点云检测中无监督域适应任务的可行解决方案。 与自训练相比，3D-CoCo 利用协同训练框架，在该框架中，有标记的源数据可以在适应过程中为检测模型提供更稳定的监督。 六、结论 在本文中，我们提出了用于点云检测的无监督域适应的 3D-CoCo。 3D-CoCo 包含一个新颖的模型架构和一个新的对比学习框架。
79820编辑于 2023-04-29 - 来自专栏机器之心
换个dataloader函数， COCO提升3mAP ，上海交大MVIG团队提出InstaBoost
近年来最新的一系列实例分割模型，例如 Mask R-CNN 等，其高准确度很大程度上依赖于大量的训练数据（COCO 数据集包含 20 余万张训练图片）。 实验表明，在 Mask R-CNN 和 Cascade R-CNN 等框架中应用 InstaBoost，可以在 COCO 实例分割数据集上达到 2.2 mAP 的提升。 同时，该方法还能够将物体检测的精度在 COCO 数据集上最高提升 4mAP。该论文已被ICCV 2019接收。 不过，在实例分割领域，如何利用 mask 标签在 COCO 数据集上获得提升，仍是一个需要探索的问题。 在 w 的取值上，我们按照先验，规定越靠近实例影响越大，权重越大，即 w1>w2>w3。 ? 外观距离 外观距离定义为，外观描述符之间局部外观一致性的度量。
92420发布于 2019-08-28 - 来自专栏全栈程序员必看
coco2dx c++ HTTP实现
大家好，又见面了，我是全栈君 coco2dx c++ HTTP实现 达到的结果如下面的 iPhone截图 android 日志截图 流程图例如以下 功能主要通过CURL c pthread 实现 break; case 2: // down stop isStop = true; break; case 3: "温馨提示"); } break; default: break; } } 3。 mFileLenth:%f",mFileLenth); mFileName = mDownloadUrl.substr(mDownloadUrl.rfind('/') + 1); CCLog("--3- mFilePath); } else { CCLog("download fail"); mDelegate->onError(kUncompress); }} 3）
56320编辑于 2022-07-14 - 来自专栏深度学习与计算机视觉
coco姿态估计性能评价标准-AP
coco2017是当前最主流的多人姿态估计benchmark，官网的Evaluate已对coco的评价标准做了详细的解释，本文只对其二次整理。 Overview 首先coco的姿态估计要求对目标进行检测和定位他们的keypoint，测试过程中目标的定位结果是不提供的，这非常符合常理。 其次coco对姿态估计的评价主要参考了coco的目标检测评价，在目标检测评价中，IOU是预测结果与GT之间的相似度度量标准，有了这个值之后，我们就可以设定阈值，计算出AP（average precision 无论是目标检测还是姿态估计，coco评价都是以object为单位进行的，而不是图的数量。 OKS 那么什么是OKS？ Metrics OKS是一个以object为单位的度量值，计算得到OKS之后，它起到的作用就和目标检测里面的IOU一样，于是我们就可以设定阈值过滤，就有了coco下面10个metrics： Average
1.7K40发布于 2021-07-19 - 来自专栏phodal
轻量级架构可视化：Coco 实现
于是，当前 Coco 的架构可视化针对的主要是分层架构，即文件 + （PS：目录结构。如果我们能在 Coco 里实现 C4 模型，那自然也是不错的。） D3.js，是一个使用动态图形进行资料可视化的 JavaScript 程序库。 两者结合之下，我们就能可视化现有软件的分层架构，并且实现它的交互式设计 —— 如对于某一代码仓库的继续展开等等。 Coco 首页：https://github.com/inherd/coco 过程如下： 安装 coco。可以从 Release 页面下载对应的二进制包，又或者是从源码中构建。 配置。 根据 Coco 的 README.md 编写 Coco 的配置文件 coco.yml，配置对应的代码仓信息。可以是远程的项目，也可以是本地的项目，又或者是 .。 分析。执行 coco。 可视化。 如下是早期在 GitHub 上泄露的 B 站后端源码（3,007,351 行，含依赖）： ? 对应的代码热点图： ?
96410发布于 2021-02-25 - 来自专栏运维技术迷
Nginx封禁IP和IP段
前言 在没有专业WAF的情况下，我们如果想要封禁一些恶意访问的IP（段），可以使用ngx_http_access_module模块来实现。 ，我们可以把需要封禁的ip（段）单独拎出来写成一个conf文件，然后include到nginx.conf里面。 在适当的位置（我放到了/usr/local/nginx/conf/vhost下面）新建一个XXX.conf，比如blockip.conf，写入需要封禁的IP（段）并保存。 nginx/conf/nginx.conf test is successful [root@hkcn2 conf]# /usr/local/nginx/sbin/nginx -s reload 测试封禁效果 Tue, 14 Jul 2020 11:11:27 GMT Content-Type: text/html Content-Length: 159 Connection: keep-alive 如果封禁没有问题
1.1K80编辑于 2023-10-19 - 来自专栏用户7850017的专栏
规范抓取数据，防止IP封禁
网络爬取和网络抓取相辅相成，对于公共数据收集来说至关重要。电子商务企业会使用网络抓取工具从各个网站收集新数据。然后，将抓取到的信息用于改进业务和营销策略。
2.5K20发布于 2021-06-23 - 来自专栏码农架构
Nginx 通过 Lua + Redis 实现动态封禁 IP
背 景 为了封禁某些爬虫或者恶意用户对服务器的请求，我们需要建立一个动态的 IP 黑名单。对于黑名单之内的 IP ，拒绝提供服务。
1K11编辑于 2022-03-10 - 来自专栏苏三说技术
如何在Nginx 中实现动态封禁IP ？
需求 为了封禁某些爬虫或者恶意用户对服务器的请求，我们需要建立一个动态的 IP 黑名单。对于黑名单中的 IP ，我们将拒绝提供服务。 优点：可动态实现封禁 ip，通过设置封禁时间可以做到分布式封禁 缺点：需要了解 Lua 脚本和 Nginx 配置，有一定的学习成本 3、在应用层面，在处理请求之前检查客户端的 IP 地址是否在黑名单中。 local ip_block_time= 120 --指定ip访问频率时间段（秒） local ip_time_out = 1 --指定ip访问频率计数最大值（次） local ip_max_count = 3 防止 DDOS 攻击： 黑名单可以封禁那些发起大规模DDoS攻击的IP地址，保护服务器的稳定性和安全性。 地址封禁，提高安全性。
45921编辑于 2025-09-02
腾讯云开发者
Copyright © 2013 - 2026 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有
深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 
粤公网安备44030502008569号
腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号