Learning-based methods are believed to work well for unconstrained gaze estimation, i.e. gaze estimation from a monocular RGB camera without assumptions regarding user, environment, or camera. However, current gaze datasets were collected under laboratory conditions and methods were not evaluated across multiple datasets. Our work makes three contributions towards addressing these limitations. First, we present the MPIIGaze dataset, which contains 213,659 full face images and corresponding ground-truth gaze positions collected from 15 users during everyday laptop use over several months. An experience sampling approach ensured continuous gaze and head poses and realistic variation in eye appearance and illumination. To facilitate cross-dataset evaluations, 37,667 images were manually annotated with eye corners, mouth corners, and pupil centres. Second, we present an extensive evaluation of state-of-the-art gaze estimation methods on three current datasets, including MPIIGaze. We study key challenges including target gaze range, illumination conditions, and facial appearance variation. We show that image resolution and the use of both eyes affect gaze estimation performance, while head pose and pupil centre information are less informative. Finally, we propose GazeNet, the first deep appearance-based gaze estimation method. GazeNet improves on the state of the art by 22% (from a mean error of 13.9 degrees to 10.8 degrees) for the most challenging cross-dataset evaluation

在当前软件开发和维护领域，自动化测试已成为提高软件质量和测试效率的重要手段。特别是随着敏捷开发和持续集成的流行，UI自动化测试的需求日益增长。基于图像识别的UI自动化测试是一种利用图像识别技术来定位和操作界面元素的测试方法，它在处理动态生成或无法使用标准控件库定位的元素时尤为有用。这种方法通常与传统的基于DOM或控件树的自动化测试方法相辅相成。 在本源代码中，我们采用Python语言进行实现，Python语言因其简洁的语法和强大的库支持，已经成为自动化测试领域中非常受欢迎的编程语言之一。本代码可能使用了像OpenCV这样的图像处理库来识别屏幕上的图像，并结合了Selenium、Appium或其他自动化测试框架来实现图像识别与UI自动化测试的结合。 图像识别在UI自动化测试中的应用主要包括以下几个方面： 1. 定位页面元素：对于一些不规则的界面元素，传统的定位方式可能难以准确选取，此时可以使用图像识别来定位元素。 2. 模拟用户操作：用户可能以各种方式与界面交互，图像识别可以帮助自动化测试脚本捕捉到这种非标准的操作方式，并进行模拟。 3. 动态内容测试：当测试动态生成的内容时，传统的定位方法可能失效，图像识别提供了一种定位这些动态内容的方式。 4. 兼容性测试：在不同分辨率、不同设备上测试UI元素的显示情况，图像识别技术可以帮助我们确认元素在不同环境下是否正常显示。 然而，图像识别也存在一些局限性，例如： 1. 性能开销：图像识别通常比标准元素定位方法耗时更长，这可能会降低测试的执行速度。 2. 稳定性问题：屏幕分辨率、颜色、字体变化等因素都可能影响图像识别的准确性，从而影响测试的稳定性。 3. 编写和维护难度：图像识别脚本可能比标准的自动化脚本更难以编写和维护。 因此，在实际应用中，需要根据测试的需求和条件，合理选择使用图像识别技术的时机和方式，有时还需要与其他定位技术结合使用以达到最佳的测试效果。 此外，本源代码可能包含了框架的设计思路，这包括但不限于： - 如何集成图像识别库和自动化测试框架。 - 如何管理和维护图像识别过程中用到的图像资源。 - 如何处理图像识别的异常和优化识别效率。 - 如何结合实际项目案例来展示框架的实际应用和效果。 通过博客学习框架的设计思路，可以帮助测试工程师更好地理解图像识别在UI自动化测试中的应用，并结合实际项目进行相应的定制和优化，从而提高测试效率和软件质量。图像识别技术的引入为UI自动化测试带来了新的可能性，但同时也带来了新的挑战，需要测试工程师在实践中不断探索和创新。

英伟达TensorRT是一款由NVIDIA公司开发的高性能深度学习推理（Inference）优化和部署工具，主要用于提升基于GPU的深度学习模型的运行速度。它能够将训练好的神经网络模型转化为高效的C++库，实现低延迟和高吞吐量的推理操作。在AI应用中，尤其是在实时分析、自动驾驶、视频处理等领域，TensorRT发挥着至关重要的作用。 TensorRT支持多种流行的深度学习框架，如TensorFlow、Caffe、PyTorch等，通过将这些框架中的模型转换为专为NVIDIA GPU优化的计算图，能够在保持精度的同时显著提高推理性能。对于描述中提到的YOLOv3和YOLOv4，这两种是基于深度学习的目标检测模型，TensorRT可以帮助这些模型在实际应用中更快地进行目标识别。 在YOLO（You Only Look Once）系列模型中，YOLOv3和YOLOv4都是实时目标检测的典范，它们具有快速和准确的特性。利用TensorRT，这些模型可以进一步加速，达到更低的推理时间，这对于需要实时响应的应用场景尤为重要。例如，在自动驾驶汽车中，快速准确的目标检测是安全驾驶的关键。 TensorRT的工作流程包括模型导入、解析、优化和编译。用户需要将训练好的模型导入到TensorRT，然后平台会解析模型结构，并进行一系列优化，如层融合、动态量化等，以减少计算量和内存占用。经过优化的模型会被编译成可以在GPU上执行的二进制文件，这个二进制文件可以在运行时直接加载，无需每次推理都进行解析和优化过程，从而大大提高效率。 在压缩包文件"TensorRT-6.0.1.5"中，包含了TensorRT 6.0.1.5版本的安装文件和相关文档。安装后，开发者可以通过NVIDIA的CUDA库和cuDNN库（用于GPU加速的深度学习库）与TensorRT集成，实现模型的优化和部署。同时，TensorRT还提供了丰富的API和示例代码，帮助开发者快速上手。 英伟达TensorRT是深度学习推理阶段的重要工具，它通过高效优化技术，使得模型在NVIDIA GPU上得以高速运行，尤其对于处理大规模数据的机器学习任务，如目标检测、语音识别等，能显著提升系统性能。通过掌握TensorRT的使用，开发者可以更好地利用硬件资源，构建出更加强大和高效的AI应用。

内容概要：本文详细介绍了如何使用Python实现基于贝叶斯优化（BO）、卷积神经网络（CNN）和双向长短期记忆网络（BiLSTM）的时序数据回归预测模型。首先阐述了项目背景，指出了传统回归模型在处理非线性、时序性强的数据时的不足，强调了CNN和BiLSTM结合的优势。接着描述了项目的目标与意义，包括构建BO-CNN-BiLSTM回归模型、实现贝叶斯优化的超参数调节、提升预测精度与鲁棒性以及验证模型的可扩展性和泛化能力。随后讨论了项目面临的挑战，如数据预处理、贝叶斯优化的计算开销、卷积神经网络与双向LSTM的融合等问题。最后展示了模型的具体架构设计和代码示例，涵盖数据预处理、模型搭建、训练及贝叶斯优化的部分。 适合人群：对深度学习、时序数据分析感兴趣的科研人员和技术开发者，尤其是有一定Python编程基础的人群。 使用场景及目标：适用于金融市场预测、气象预测、能源需求预测、智能制造与设备监控、医疗健康预测等领域，旨在提高时序数据回归预测的精度和泛化能力。 其他说明：文中提供了完整的代码示例，便于读者理解和复现。此外，还探讨了模型的创新点，如结合CNN与BiLSTM的复合模型、引入贝叶斯优

内容概要：本文介绍了基于贝叶斯优化算法（BO）优化卷积双向长短期记忆神经网络融合多头注意力机制进行多特征分类预测的详细项目实例。该项目旨在解决传统方法在多维度数据分类中的局限性，通过结合卷积神经网络（CNN）、双向长短期记忆网络（BiLSTM）和多头注意力机制，有效捕捉数据中的空间和时序特征。贝叶斯优化算法用于调整超参数，提升模型性能。项目通过多特征融合、贝叶斯优化的高计算开销、过拟合问题等多个方面的挑战与解决方案，展示了模型在医疗诊断、金融风控、智能交通、智能家居和自动驾驶等领域的广泛应用潜力。 适合人群：对深度学习、贝叶斯优化、多特征分类感兴趣的科研人员、数据科学家以及有一定编程基础的研发人员。 使用场景及目标：①提高多特征分类模型的准确性，特别是处理复杂的时间序列数据；②提升模型对时序特征的学习能力，增强模型的可解释性；③降低模型调优的复杂度，应对大规模数据的挑战；④推动跨领域的技术融合，为其他研究者提供新的思路和技术支持。 其他说明：项目代码示例展示了如何使用Python和TensorFlow构建卷积双向长短期记忆神经网络融合多头注意力机制的模型，并通过贝叶斯优化进行超参数调优。项目不仅结合了深度学习与贝叶斯方法，还通过跨领域技术融合为多特征分类算法的发展提供了新的视角。建议读者在实践中结合具体应用场景，调试代码并优化模型参数，以达到最佳效果。

深度学习（原版英文资料） 这份长达290多页的PPT是深度学习领域的全面指南，专为具有一定深度学习基础和英文能力的开发人员设计。资料采用全英文编写，涵盖了深度学习的核心概念、算法和应用，提供了丰富的理论知识和实践案例，帮助读者深入理解和掌握深度学习技术。 内容亮点包括： 基础理论与算法：详细讲解深度学习的基本理论和常用算法，如神经网络的构建、训练方法、优化技术等，帮助读者打下坚实的理论基础。 前沿技术与应用：探讨深度学习在图像识别、自然语言处理、自动驾驶等领域的最新应用，展示技术在实际场景中的广泛应用。 实践案例与代码示例：通过丰富的实践案例和代码示例，指导读者如何将理论应用于实际项目，提升动手能力和项目开发技能。 最新研究与趋势：分析深度学习领域的最新研究成果和发展趋势，帮助读者了解技术前沿，保持竞争力。

在外贸行业中，掌握相关知识和技能对于业务开展至关重要。这些资料提供了一系列的书籍，涵盖了从基础到进阶的各个环节，旨在帮助外贸从业者提升自己的专业能力。以下是对这些书籍主题的详细解析： 1. 《10大商务平台网站》：这本书可能详细介绍了全球知名的电子商务和商务交流平台，如阿里巴巴、亚马逊、eBay等。它会涵盖这些平台的运营模式、商家入驻流程、市场分析以及如何有效地在这些平台上推广产品。了解这些平台的特点和规则，对于选择合适的销售渠道和优化营销策略具有指导意义。 2. 《10大外贸B2B网站与使用技巧》：此书将深入讲解专门针对企业间交易的B2B平台，例如环球资源、中国制造网等。内容可能包括如何发布优质的产品信息、如何进行有效的询盘管理、以及如何利用平台工具提升曝光度和获取潜在客户。掌握这些技巧有助于提高在B2B平台上的交易成功率。 3. 《十步创办你的在线商务公司》：这是一本关于创建和运营在线商务公司的指南，可能会涵盖从市场调研、商业模式设计、网站建设、网络营销到客户服务等一系列步骤。对于想要投身电商行业的外贸人士来说，这本书提供了从零开始的实操建议。 4. 《外贸新手入门》：针对初入外贸行业的新人，这本书可能会详细解释外贸的基础知识，如国际贸易术语、合同条款、信用证操作、报关流程等。这些基础知识是每个外贸工作者的必备，帮助新手快速适应行业环境。 5. 《外贸业务员如何开发客户》：这本书的重点在于客户开发策略和技巧，可能包括利用搜索引擎、社交媒体、行业展会、电子邮件营销等多种方法寻找并吸引潜在客户。此外，还可能涉及客户关系管理、谈判技巧以及如何维护长期客户关系。 6. 《寻找客户的方法》：这本书与上一本相似，可能提供更具体的客户开发手段和案例研究，帮助外贸业务员拓宽视野，找到更多有效寻找和接触客户的途径。 这些资料为外贸从业者提供了全面的学习资源，通过系统阅读和实践，可以增强对外贸行业的理解，提高业务执行能力，无论是对于新手还是经验丰富的专业人士，都将受益匪浅。

内容概要：本文档详细介绍了基于LSSVM（最小二乘支持向量机）和ABKDE（自适应带宽核密度估计）的多变量回归区间预测项目的实现过程。项目旨在通过结合LSSVM与ABKDE，提升回归模型在处理高维、非线性及含噪声数据时的表现。文档涵盖了项目背景、目标、挑战及解决方案，重点阐述了LSSVM与ABKDE的工作原理及其结合后的模型架构。此外，文中提供了Python代码示例，包括数据预处理、模型训练、自适应带宽核密度估计的具体实现步骤，并展示了预测结果及效果评估。; 适合人群：具备一定机器学习和Python编程基础的研究人员和工程师，特别是对支持向量机和核密度估计感兴趣的从业者。; 使用场景及目标：①处理高维、非线性及含噪声数据的多变量回归问题；②提升LSSVM的回归性能，改善预测区间的准确性；③应用于金融预测、医疗诊断、环境监测、市场营销和工业工程等领域，提供更精确的决策支持。; 其他说明：项目不仅关注回归值的预测，还特别注重预测区间的确定，增强了模型的可靠性和可解释性。在面对复杂数据分布时，该方法通过自适应调整带宽，优化核密度估计，从而提高模型的预测精度和泛化能力。文档提供的代码示例有助于读者快速上手实践，并可根据具体需求进行扩展和优化。

基于强化学习的空战对抗 利用值函数逼近网络设计无人机空战自主决策系统，采用epsilon贪婪策略，三层网络结构。 其中包含了无人机作为质点时的运动模型和动力学模型的建模。 由于无人机作战的动作是连续并且复杂的，本项目仅考虑俯仰角gamma(又叫航倾角)和航向角pusin的变化，并且离散的规定每次变化的幅度为10度，假定速度v为恒定值。根据飞机的运动模型，由俯仰角、航向角和速度可以推算出飞机位置的改变，即x,y,z三个方向的速度分量，在每一步中，根据这些分量变化位置position信息，posintion中的三个值为x,y,z坐标，是东北天坐标系下的坐标值。从坐标信息和角度信息以及速度信息，可以计算出两个飞机的相对作战态势state。 在上文中提到，我们的动作是仅对俯仰角和航向角进行改变，即增大，减少和不变，故两个角度的变化组合一共有3×3=9种动作。在每个态势下，都有9种动作可以选择，将这个态势下的9种动作将会产生的新的态势，作为网络的输入，网络的输出是9个数字，代表每个动作的值函数。 由于是无监督学习，故我们需要利用值函数的Bellman公式生成标签。本文利用时间差分思想，（时间差

目标检测是计算机视觉领域中的一个核心任务，它旨在在图像或视频中自动定位并识别出特定的对象。YOLO，即“你只看一次”（You Only Look Once），是一种高效的目标检测算法，它以其实时处理速度和高精度而受到广泛关注。本系列教程——"目标检测YOLO实战应用案例100讲-基于YOLOV5的深度学习卫星遥感图像检测与识别"，将深入探讨如何利用YOLOV5这一最新版本的YOLO框架，对卫星遥感图像进行有效分析。 YOLOV5是YOLO系列的最新迭代，由Joseph Redmon、Alexey Dosovitskiy和Albert Girshick等人开发。相较于早期的YOLO版本，YOLOV5在模型结构、训练策略和优化方法上都有显著改进，尤其是在准确性、速度和可扩展性方面。它采用了更先进的网络结构，如Mish激活函数、SPP模块和自适应锚框等，这些改进使得YOLOV5在处理各种复杂场景和小目标检测时表现更加出色。 卫星遥感图像检测与识别是遥感领域的关键应用，广泛应用于环境监测、灾害预警、城市规划等领域。利用深度学习技术，尤其是YOLOV5，我们可以快速准确地定位和识别图像中的目标，如建筑、车辆、植被、水体等。通过训练具有大量标注数据的模型，YOLOV5可以学习到不同目标的特征，并在新的遥感图像上实现自动化检测。 在实战案例100讲中，你将了解到如何准备遥感图像数据集，包括数据清洗、标注以及数据增强。这些预处理步骤对于提高模型的泛化能力至关重要。此外，你还将学习如何配置YOLOV5的训练参数，如学习率、批大小和训练轮数，以及如何利用GPU进行并行计算，以加速训练过程。 教程还将涵盖模型评估和优化，包括理解mAP（平均精度均值）这一关键指标，以及如何通过调整超参数、微调网络结构和进行迁移学习来提高模型性能。同时，你将掌握如何将训练好的模型部署到实际应用中，例如集成到无人机系统或在线监测平台，实现实时的目标检测功能。 本教程还会探讨一些高级话题，如多尺度检测、目标跟踪和语义分割，这些都是提升遥感图像分析全面性的关键技术。通过这些实战案例，你不仅能掌握YOLOV5的使用，还能了解深度学习在卫星遥感图像处理领域的前沿进展。 "目标检测YOLO实战应用案例100讲-基于YOLOV5的深度学习卫星遥感图像检测与识别"是一套详尽的教程，涵盖了从理论基础到实践操作的各个环节，对于想要在这一领域深化研究或应用的人士来说，是不可多得的学习资源。