针对在线学习跟踪算法中目标模型更新错误而导致跟踪漂移的问题，提出了一种简单但高效的解决方案。在目标区域均匀采样点跟踪器，基于纹理描述对前后两帧点跟踪器进行置信度评估并以此完成目标初步定位，由多维特征时空上下文模型输出目标位置置信图以完成目标精确定位，同时结合置信图决定模型更新速率并给出了一种多尺度更新机制。实验表明，该方法在背景干扰、快速运动、遮挡、光照变化及尺度变化下均能完成稳健跟踪，在320 pixel×240 pixel的视频序列中平均跟踪速度为55.1 frame/s，可以满足实时应用的需求。

简介：纠正诸如“ campagn”（活动）之类的拼写错误相对容易。 但是，如果您打算键入“三”，则常见的错误是键入“有”而不是“三”。 “有”和“三个”的拼写正确。 但是，如果我们比较短语“三天”和“有天”，则显然“三天”是正确的短语。 如何使您的拼写校正算法识别上述差异？ 在此程序中，我尝试使用上下文中的信息来解决此问题。 所需的Python软件包：re，collections，nltk，numpy，operator，csv，sys兼容性：该程序经过测试，可以使用Anaconda发行版在Python 3.6.5上运行 该程序需要几分钟才能运行给定的示例。 因此，请耐心等待。 如何运行：python3 main.py inputFileLocation For example, python3 main.py /Users/tg/Desktop/517/assignment2/i

cgrep提供了grep，egrep和fgrep的许多功能，这些功能大大增强了性能，同时还提供了许多其他功能，其中之一就是能够输出匹配行的上下文（环绕行）。

（1）研究在非受限场景中鲁棒的车牌检测算法。针对不同场景下的车牌检测中的挑战，本文提出一种基于卷积神经网络的鲁棒车牌检测方法。在经典的目标检测算法 Faster R-CNN的基础上，引入了车牌的特征先验和上下文信息实现精准的车牌检测。在提取特征阶段，结合不同分辨率的卷积特征建立融合特征图，提升多尺度的车牌分类和回归的准确性。与 Faster R-CNN 不同的是，本文在 RPN 阶段引入角度和分支结构以生成适合车牌的候选区域。此外，为了深入挖掘车牌及其上下文间的联系，提出了一种上下文融合网络增强车牌的特征表示。经实验证明，与现有的方法相比，提出的算法在公开数据集 AOLP 和 SSIG 上车牌检测均展现出了优秀的性能。 （2）研究在非受限场景中准确的车牌识别算法。本文提出一种基于 LSTM 和注意力机制的车牌识别算法。通过将车牌图像内整个字符串作为识别目标，设计卷积层进行特征提取，结合循环神经网络与 CTC 序列模型，实现七位蓝牌和八位新能源车牌不限长度字符序列的识别。考虑在特征映射时单一车牌字符的特征表示能力不足的问题，在循环层引入了注意力机制，将 LSTM 单元邻近的隐藏状态自适应加权以增强字符的表征能力。此外，为了减少 CTC转录时连续相同字符的转录缺失问题，采用一种间隔符语义增强策略。相比于现有车牌识别算法，本文提出的方法避免了分割环节造成的错误累积，实现端到端的不限长度的车牌字符序列识别。 （3）设计并实现了基于非受限场景下的车牌识别系统，详细描述系统结构框架及功能模块。通过分析车牌识别系统功能性、复杂性以及信息显示的需求，设计功能模块包括输入与展示模块、车牌检测与识别算法模块以及相关的处理流程控制模块。经实际测试，所设计的车牌识别面向多种场景下的车辆牌照，相比于较为主流的车牌识别系统 Easy PR 和 Hyper LPR识别达到 7%性能提升。

响应速度较慢和推荐内容与用户上下文信息匹配程度低是当前影片推荐系统迫切需要解决的问题。针对上述挑战，提出Spark平台下基于上下文信息的影片混合推荐方法。它利用分布式并行计算技术Spark进行加速，来提高系统对于海量数据的检索与计算速度，从而减少了系统响应时间。同时该方法将“上下文推荐”和“交替最小二乘的协同过滤（ALS）”融合成一种混合推荐方法，提高了系统的推荐精度。实验结果表明，所提出的混合推荐方法有不错的效果。

机器阅读理解(MRC)旨在教会机器阅读和理解人类语言，这是自然语言处理(NLP)的长期目标。随着深度神经网络的爆发和上下文语言模型(CLMs)的发展，MRC的研究经历了两个重大突破。

针对云应用程序的大数据上下文感知服务评估方法

基于马尔可夫随机场（MRF）的方法已广泛用于高空间分辨率（HSR）图像分类中。 但是，许多现有的基于MRF的方法更加注重像素级上下文，而较少关注超像素级上下文信息。 为了解决这个问题，本文提出了一种新颖的双层上下文MRF框架，称为BLC-MRF，用于HSR图像分类。 具体来说，将像素和超像素级别的依赖关系合并到建议的MRF模型中，以充分利用光谱空间上下文信息并保留HSR图像中的对象边界。 在BLC-MRF中，首先执行像素级MRF模型，然后级联作为超像素级MRF的输入。 在超像素级别，分别使用超像素概率估计方法和光谱直方图距离构造一元和成对电位项。 最后，进行了上下文MRF模型，并可以通过使用α-展开算法来计算最终的分类图。 BLC-MRF的好处是双重的：首先，可以在MRF框架下利用像素和超像素级别的上下文信息来保留对象边界，以提高分类性能；其次，该算法可以通过少量训练就能提供有希望的结果样品。 在三个HSR数据集上的实验结果表明，在分类性能方面，该方法优于几种最新方法。

React右键单击菜单 围绕本机构建的简约提供程序。 与许多类似的库不同，react-right-click-menu仅提供了一个上下文环境，在此环境中，消费者为应该触发菜单的元素和事件发生时应呈现的组件提供了实际的DOM节点（引用）。 当触发上下文菜单时，这使集成自己的UI库和显示自己的UI组件变得容易。 话虽这么说，react-right-click-menu不会保留任何内容或样式，也不会安装任何其他依赖项。 安装 NPM npm我@ agjs / react-right-click-menu 纱 纱线添加@ agjs / react-right-click-menu 道具 道具 描述 默认 扳机 对元素的React引用，该元素将在右键单击时触发菜单 空值 成分 右键单击触发器时显示的组件 空值 isOpenAfterInteraction 确定菜单在用户与其交互后是否应保持

下一个模板 多个上下文和多减速器使用更漂亮与ESlint和制作的Airbnb代码风格 下一个模板的功能 在此项目中将Next.js与多个（Context + Reducer）一起使用 使用带有自定义挂钩的本地存储 自定义浅色/深色主题（默认系统主题） 使用SVGR创建图标组件 二手的PostCSS 和更漂亮的ESlint和Airbnb代码样式一起使用 预览 执照 许可