拒绝策略:超过阈值的请求的拒绝策略,常见的拒绝策略有直接拒绝、排队等待等。 2.滑动窗口算法 滑动窗口算法是固定窗口算法的优化版本,主要是为了解决固定窗口中的零界值问题导致限流失败的问题。 优化的地方如下: 将一个时间窗口分为5份。每一份里面都有一个独立计数器c。在时间轴上的一个时间窗口内,没当请求过来...
滑动窗口算法(Sliding Window Algorithm) Sliding window algorithm is used to perform required operation on specific window size of given large buffer or array. 滑动窗口算法是在给定特定窗口大小的数组或字符串上执行要求的操作。 This technique shows how a nested for loop in few problems can be converted...
传统的目标检测算法是通过将人为设计的目标特征和机器学习的分类器相结合来实现的。 基于深度学习的检测算法可分为两类,一类是使用基于候选区域(Region Proposal)的方法先找出图片中可能存在目标的区域,然后通过卷积神经网络对该区域进行分类;另一类是直接使用卷积神经网络预测目标所属类别的概率和其在图片中的位置坐标。
假期算法提升(带你彻底掌握滑动窗口) 呀哈喽,我是结衣。 今天我们要学习的是一种新的算法,也是一种双指针。不过他拥有一个全新的名字”滑动窗口“。 1.长度最小的子数组(medium) 题目链接:长度最小的子数组题目描述: 思路 因为数组元素全为正整数,使得数组具有了一种单调性。以示例1为例子,2+3+1+2会大于7...
在深度学习方法主导目标检测之前,滑动窗口和特征提取技术在这一领域中发挥了关键作用。通过理解这些技术的基本原理和实现方式,我们可以更好地把握目标检测技术的演进脉络。 滑动窗口机制 工作原理 基本概念:滑动窗口是一种在整个图像区域内移动的固定大小的窗口。它逐步扫描图像,提取窗口内的像素信息用于目标检测。
前奏| 传统目标检测算法思路 编程算法深度学习机器学习卷积神经网络神经网络 目标检测是计算机视觉和数字图像处理的一个热门方向,广泛应用于机器人导航、智能视频监控、工业检测、航空航天等诸多领域,通过计算机视觉减少对人力资本的消耗,具有重要的现实意义。 智能算法 2020/05/08 2.6K0 ...
本文全面回顾了目标检测技术的演进历程,从早期的滑动窗口和特征提取方法到深度学习的兴起,再到YOLO系列和Transformer的创新应用。通过对各阶段技术的深入分析,展现了计算机视觉领域的发展趋势和未来潜力。 一、早期方法:滑动窗口和特征提取 在深度学习方法主导目标检测之前,滑动窗口和特征提取技术在这一领域中发挥了关键作用...
顺便一提，滚动预测会使误差累计，使用真实值（即采集到的B）进行矫正也是实际中比较常见的操作。
该算法首先使用滑动窗口提取轨迹特征, 再通过LSTM自动编码器去学习轨迹的时域特征和潜在的高级特征, 最后在LSTM自动编码器中嵌入Softmax分类器, 联合优化损失函数, 使分类效果达到最优. 在浙江海域的渔船AIS轨迹数据上进行了实验, 结果表明所提方法的准确率为95.82%,证明了本方法的有效性和可靠性, 算法可用于辅助拖...
1.滑动窗口算法应用于网络安全中,对网络流量数据进行连续监测,检测异常流量模式。 2.优化窗口大小和步长,平衡检测灵敏度和误报率,提高异常检测的有效性。 3.结合机器学习算法,利用滑动窗口优化后的网络流量数据进行分类和识别,增强网络安全态势感知和威胁响应能力。滑动窗口优化算法在物联网场景的应用案例 ...