4.1.获得系统特定目录

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通达信指标，实现了和麟龙软件特定均线组一样的功能，要求通达信的指标管理器版本是4.17版本

行人检测是视频监控中的一个基本问题，近年来已经取得了长足的进步。 然而，由于源训练样本和目标场景中行人样本之间的差异，在某些公共数据集上训练的通用行人检测器的性能在应用于某些特定场景时会明显下降。 另外，在目标场景中手动标记样本也是一项昂贵且费时的工作。 我们提出了一种新颖的转移学习框架，该框架可以自动将通用检测器转移到特定于场景的行人检测器，而无需手动标记目标场景中的训练样本。 在我们的方法中，我们通过对目标场景使用通用检测器来获得初始检测结果，我们将该结果称为目标样本。 我们使用了几种线索来过滤目标模板，从最初的检测结果中我们可以确定它们的标签。 高斯混合模型（GMM）用于获取每个视频帧中的运动区域和一些其他目标样本，这些目标样本无法被通用检测器检测到，因为这些目标样本距离摄像机较远。 目标样本和目标模板之间的相关性以及源样本和目标模板之间的相关性通过稀疏编码进行估算，然后用于计算源样本和目标样本的权重。 显着性检测是在源样本和目标模板之间进行相关性计算以消除非显着区域干扰之前的一项必不可少的工作。 所有这些考虑都是在单个目标函数下制定的，通过对所有这些样本添加基于稀疏编码的权重来

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hakai-profile-qaqc 基于QARTOD测试和其他Hakai特定测试对Hakai CTD轮廓数据应用的一系列测试。 可以在找到现在应用的各种测试的完整列表。 也可以通过在线Jupyter笔记本自行运行不同的测试： ://colab.research.google.com/github/HakaiInstitute/hakai-profile-qaqc/blob/main/review-hakai-tests.ipynb 要为Hakai研究数据集生成源文件数据，可以在以下位置使用jupyter笔记本： ://colab.research.google.com/github/HakaiInstitute/hakai-profile-qaqc/blob/main/generate-research-ncfiles 四方标志公约 该软件包使用，该定义遵循以下定义： 应用的

:recycling_symbol: 回收站 衡量Twitter上特定术语使用情况的工具。 为什么要“回收站”？ 因为我写书的主要动机是弄清楚 :recycling_symbol: Twitter上的符号。 （但是您可以通过-term=FOO选项将其用于测量任何东西。） 请参阅我在这里使用的文章： : 屏幕截图 这是龙 这是作为一种一次性的快速程序编写的，只需要获取文章的一些数据即可。 请以这种理解对待代码。 :-) 自己使用 编译，将适当的Twitter API密钥设置为环境变量并运行！ 有关可用选项，请参见--help 。 如果您需要更多帮助，请给我ping通或提出问题，我们将对此进行更明确的说明。 请注意，我对Emojitracker开发人