person专题

B. Ehab Is an Odd Person

B. Ehab Is an Odd Person You’re given an array a of length n. You can perform the following operation on it as many times as you want: Pick two integers i and j (1≤i,j≤n)(1≤i,j≤n) such that ai+aj is

【Java】—— Java面向对象基础：Person类实例操作

目录一、定义Person类二、创建Person对象并操作三、理解对象之间的关系四、总结在Java编程中，面向对象编程（OOP）是一种非常核心且广泛使用的编程范式。它允许我们通过类（Class）来定义对象的属性和行为，从而模拟现实世界的实体和它们之间的交互。本文将通过一个简单的Person类实例，展示如何在Java中创建对象、设置属性、调用方法，并体会

AlphaPose姿态估计论文翻译和代码解读RMPE: Regional Multi-Person Pose Estimation

姿态估计模型AlphoPose模型的论文或者论文V3版 ICCV2017接收，上海交大和腾讯优图的论文代码，基于pytorch或者Tensorflow 如果想了解姿态估计的简单概述，可以点击我的另一篇综述文章 RMPE: Regional Multi-Person Pose Estimation Abstract 自然场景的多人姿态估计是一个极大的挑战。虽然最好的人类检测器已经有很好的

Radiance Field Learners As UAVFirst-Person Viewers 翻译

作为无人机第一人称视角的辐射场学习者引言。第一人称视角（FPV）在无人机飞行轨迹的革新方面具有巨大的潜力，为复杂建筑结构的导航提供了一条令人振奋的途径。然而，传统的神经辐射场（NeRF）方法面临着诸如每次迭代采样单个点以及需要大量视图进行监控等挑战。UAV视频由于视点有限和空间尺度变化大而加剧了这些问题，导致不同尺度下的细节渲染不足。作为回应，我们引入了FPV-NeRF，通过三个关键方面来解决

两张人像对比是否是同一人- deep-person-reid

基于的项目：https://github.com/KaiyangZhou/deep-person-reid 安装 git clone https://github.com/KaiyangZhou/deep-person-reid.gitcd deep-person-reid/pip install -r requirements.txtpython setup.py develop 权重下

comparable和comparator的区别（代码实现比较两个person）

两者都是java的比较器。不过 comparable，需要被比较的类自己去实现排序逻辑；comparator不需要。 Comparator和Comparable的区别参数ComparableComparator排序逻辑排序逻辑必须在待排序对象的类中，故称之为自然排序排序逻辑在另一个实现实现实现Comparable接口实现Comparator接口排序方法int compareTo(Obje

poj 1243 One Person（dp，记忆化搜索）

题目大意：有一个人在猜数字，总共有G次猜测机会，L次猜高的机会。问他能够猜对的最大数字是什么。如果猜错，那么G-1，如果是猜高了，那么需要额外L-1，当猜对或者G<0或者L<0的时候，猜测结束。一开始把题目理解成：猜低，G-1，猜高L-1，G变为初始值。但是样例都不过掉。解题思路：根据正确的题意，那么我们可以很容易想到一个状态转移方程：dp[i][j] = dp[i-1]

视频行人搜索 (Person Search in Videos)

文章目录视频行人搜索 (Person Search in Videos)图像行人搜索存在问题Video PS 定义MTA-PS数据集First person search dataset in videosComplicated ambient conditions and realistic monitoring scenariosPrivacy insensitivity 方法

Query-Adaptive Late Fusion for Image Search and Person Re-identification阅读笔记

Query-Adaptive Late Fusion for Image Search and Person Re-identification 自适应查询的图像检索晚期融合摘要：很多文献表明特征融合对图像检索是有效的。一般来说融合各种各样的特征会帮助查询到更多有效的结果。然而，我们不会提前知道，对于给定查询，哪个特征是有效的。故而判断特征的有效性极其重要。本文提出了一种针对得分层的有效

Realtime_Multi-Person_Pose_Estimation训练问题

https://blog.csdn.net/kkae8643150/article/details/102711101 前言最近在研究Realtime_Multi-Person_Pose_Estimation的训练和再训练的过程。参考 https://blog.csdn.net/qq_38469553/article/details/82119292 以及官方github https://

java类和对象相关练习，book类，person类，Rectangle类，类、Stock类，Conversion类实现公英里转换

其实Java中的类和c语言中的函数很像，学过c语言的小伙伴可以比较着来学习！ Book类的设计阅读测试程序，设计一个Book类。函数接口定义： class Book{} 该类有四个私有属性分别是书籍名称、价格、作者、出版年份，以及相应的set 与get方法；该类有一个含有四个参数的构造方法，这四个参数依次是书籍名称、价格、作者、出版年份。裁判测试程序样例

Update 语句 UPDATE Person SET Address = 'Zhongshan 23', City = 'Nanjing' WHERE LastName = 'Wilson'

Update 语句 Update 语句用于修改表中的数据。语法： UPDATE 表名称 SET 列名称 = 新值 WHERE 列名称 = 某值 Person: LastName FirstName Address City Gates Bill Xuanwumen 10 Beijing Wilson Champs-Elysees 更新某一行中的一个列我们为

6-3 定义Person类

6-3 定义Person类 (5分) 请定义Person类，包含两个属性，根据主方法中的调用形式，定义构造方法，输出方法。对象的年龄在[0,150]之间，超出范围时，年龄为0。类的定义： class Person{} 裁判测试程序样例： import java.util.Scanner;public class Main {public static void main(String[]

行人重识别Reid(一):Person_reID_baseline_pytorch

行人重识别Reid(一):Person_reID_baseline_pytorch 文章目录行人重识别Reid(一):Person_reID_baseline_pytorch前言一、reid 定义1、什么是reid2、reid_baseline 二、准备工作1、环境2、code3、数据三、训练1、生成训练数据2、开始训练四、测试1、特征提取2、评测五、简单的可视化六、总结

行人检索--Beyond triplet loss: a deep quadruplet network for person re-identification

Beyond triplet loss: a deep quadruplet network for person re-identification CVPR2017 https://arxiv.org/abs/1704.01719 本文使用深度学习进行行人检索，侧重点主要在损失函数的改进，提出了 quadruplet loss 用于减小类内方差和增加类间方差上图显示，在我们新

Chen et al. Deep Association Learning for Unsupervised Video Person Re-identification论文翻译

原文：https://arxiv.org/pdf/1808.07301.pdf 有些地方翻译地不是很准确，加上DAL系列的paper就只看了这一篇，其它还要去补。不知道它这个为什么要用TensorFlow来训练模型用matlab来评估。其code在：https://github.com/yanbeic/Deep-Association-Learning Deep Association Learn

Learning Discriminative Features with Multiple Granularities for Person Re-Identification 论文学习

Abstract 将全局和局部特征结合已经成为提高行人重识别任务表现的关键方案。以前的基于局部特征的方法主要是利用预先定义的语义信息来定位区域，学习局部表征，这增加了学习难度，且对复杂场景来说其鲁棒性和效率都差一些。本文提出了一个端到端的特征学习策略，用多样化的细粒度来集成判别信息。作者仔细设计了 Multiple Granularity Network，它是一个多分支的深度网络结构，一个分支用

论文笔记2 --（ReID） Learning Discriminative Features with Multiple Granularities for Person Re-id

https://github.com/lwplw/reid-mgn https://github.com/lwplw/reid-mgn/tree/master/pytorch_MGN 论文：https://arxiv.org/pdf/1804.01438.pdf GitHub：https://github.com/lwplw/reid-mgn/tree/master/pytorch_MGN

1）封装一个西游记人物类Person：包含私有属性：姓名（name）、身高（height）、武器（weapon）、种族（race），并提供访问器（get方法）和修改器（set方法）（2）在测试类中实

//1）封装一个西游记人物类Person：包含私有属性：姓名（name）、身高（height）、武器（weapon）、种族（race），并提供访问器（get方法）和修改器（set方法）//2）在测试类中实例化三个对象：tangseng（唐僧）、sunwukong（孙悟空）、baigujing（白骨精），分别设置他们的种族为：人族、仙族、妖族//3）在打印对象时，按照例如：“姓名：孙悟空；种族：

【论文笔记】An Effective Adversarial Attack on Person Re-Identification ...

原文标题（文章标题处有字数限制）：《An Effective Adversarial Attack on Person Re-Identification in Video Surveillance via Dispersion Reduction》 Abstract 通过减少神经网络内部特征图的分散性攻击reid模型。 erbloo/Dispersion_reduction (githu

对Person类年龄的排序问题

对Person类年龄的排序问题方法一：对person类进行接口Comparable的实现 // An highlighted blockpublic class Person implements Comparable<Person>{private String name;private int age;public Person() {}public Person(String name

[行人重识别论文阅读]Person Re-identification by Contour Sketch under Moderate Clothing Change

论文地址： https://arxiv.org/abs/2002.02295 论文代码：没有官方代码，准备日后复现，先空在这里本文思想去除掉行人的衣服特征，利用行人的轮廓来识别行人。但是这样就会产生一个问题就是不同行人之间的轮廓太为相似，所以我们必须在使用全局轮廓图的同时将轮廓图的局部信息引入。但是我们又如何充分的利用局部信息呢？方法如下图所示：如上图(b)我们以轮廓图的中心为极

C++ //练习 7.50 确定在你的Person类中是否有一些构造函数应该是explicit的。

C++ Primer（第5版）练习 7.50 练习 7.50 确定在你的Person类中是否有一些构造函数应该是explicit的。环境：Linux Ubuntu（云服务器）工具：vim 解释如果Person类中有单一需要姓名初始化的构造函数，可以选择explicit的。

ROS编译报错 The dependency target “_gencpp“ of target “person_client“ does not exist.

ROS编译报错 The dependency target “_gencpp” of target “person_client” does not exist. catkin_make报错：在CMakelist.txt中增加以下字段后编译报错：CMake Error at learning_service/CMakeLists.txt:171 (add_dependencies): The

C++ //练习 7.5 在你的Person类中提供一些操作使其能够返回姓名和住址。这些函数是否应该是const的呢？解释原因。

C++ Primer（第5版）练习 7.5 练习 7.5 在你的Person类中提供一些操作使其能够返回姓名和住址。这些函数是否应该是const的呢？解释原因。环境：Linux Ubuntu（云服务器）工具：vim 解释姓名大概率是不变的，而住址有可能。因此，对于读取类中的姓名的住址的函数应该是const的。对于修改住址的函数应该是非const的。

Openpose翻译 Realtime Multi-Person 2D Pose Estimation Using Part Affinity Fields

openpose 论文实现代码中文翻译 Abstract 我们提出了一种有效检测多人图像中的2D姿势的方法。该方法使用非参数表示，我们称之为部分亲和力字段（PAF），用于学习将图像中的身体部位与个体联系起来。该体系结构编码全局上下文，允许贪婪的自下而上解析步骤，无论图像中的人数多少，同时实现高精度和实时性能。架构旨在将学习关节点和关节点之间的连接融合起来，通过相同顺序的两个