参考原文地址：[http://manpages.ubuntu.com/manpages/xenial/man1/macs2_bdgdiff.1.html](http://manpages.ubuntu.com/manpages/xenial/man1/macs2_bdgdiff.1.html) 文章目录 一、MACS bdgdiff 简介DESCRIPTION 二、用法

这段描述提到了几种统计检验方法，它们在MATLAB中的实现用于比较不同组之间的性别、年龄、教育背景和临床认知分数的差异，以及比较模型在内部验证中的性能。下面将详细介绍每种方法： 1. χ²测试（Chi-Square Test） 用途：χ²测试用于比较分类变量的观察值与期望值之间的差异，常用于检验两个或多个类别变量之间是否独立。场景：在这个上下文中，χ²测试通过chi2test在MATLAB中实

Cornernet Detecting objects as paired keypoints ECCV2018的论文 1.论文摘要 提出了CornerNet，这是一种新的目标检测方法，其中我们使用单个卷积神经网络将目标边界框检测为一对关键点，即左上角和右下角。通过将目标检测为成对的关键点，我们消除了设计先前单级检测器中常用的一组锚盒的需要。除了我们的新公式，我们引入了corner poo

《CornerNet: Detecting Objects as Paired Keypoints》发表于ECCV2018 代码地址：https://github.com/princeton-vl/CornerNet 文章认为采用anchor进行目标检测的方式有两个不好的地方：第一，为了确保anchor能够尽可能的覆盖的所有的标注框，往往需要大量的anchor，而其中只有少部分是真正有效的，这

感觉对 错算 的理解还不够 对于 T = 1 T=1 T=1，将第一组的坐标排列成 { x i } \{x_i\} {xi​}，第二组的坐标排列成 { y i } \{y_i\} {yi​}，则一定是从小到大两两之间配对最优，这里的 DP 不用考虑合法性（不合法的一定不优），因此不用记录额外的状态，复杂度 O ( n 2 ) O(n^2) O(n2) 对于 T = 2 T=2 T=2，需要考虑

感觉对 错算 的理解还不够 对于 T = 1 T=1 T=1，将第一组的坐标排列成 { x i } \{x_i\} {xi​}，第二组的坐标排列成 { y i } \{y_i\} {yi​}，则一定是从小到大两两之间配对最优，这里的 DP 不用考虑合法性（不合法的一定不优），因此不用记录额外的状态，复杂度 O ( n 2 ) O(n^2) O(n2) 对于 T = 2 T=2 T=2，需要考虑

原题链接 //#pragma GCC optimize("Ofast")//#pragma GCC target("avx,avx2,fma")//#pragma GCC optimization ("unroll-loops")#include <bits/stdc++.h>#define pb push_back#define ll long long#define IOS s

Law, H., & Deng, J. (2018). Cornernet: Detecting objects as paired keypoints. In Proceedings of the European conference on computer vision (ECCV) (pp. 734-750). 本文提出了一种anchor-free的检测方法，该模型所预测的是o

Introduction 一种高效无监督的生成对抗网络，称为EnlightenGAN，可以在没有低/正常光图像对的情况下进行训练Difficulties 1)同步捕获损坏和地面实况图像相同的视觉场景是非常困难甚至不切实际的(例如,光线和普通光照图像对在同一时间) 2)从干净的图像中合成损坏的图像有时会有帮助，但这种合成的结果通常不够逼真，当训练后的模型应用于真实的低光图像时，会产生各种伪影 3)特