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DETRs Beat YOLOs on Real-time Object Detection组会汇报 现有的实时检测器一般为基于cnn的架构，在检测速度和准确性上实现了合理的权衡。然而，这些实时检测器通常需要NMS来进行后处理，这通常很难进行优化，而且不够健壮，从而导致检测器的推理速度慢。近年来，基于transformer的检测器取得了显著的性能。然而，DETR的高计算成本问题尚未得到有效的解决，这限制了DETR的实际应用，导致无法充分利用其好处。虽然DETR简化了目标检测流程（pipeline）的过程，但由于模型本身的计算成本高，很难实现实时目标检测。本文重新考虑了DETR，并对其关键组件进行了详细的分析和实验，减少了不必要的计算冗余。提出了一种实时检测器（RT-DETR），RT-DETR不仅在精度和速度方面优于目前最先进的实时检测器，而且不需要后处理，因此检测器的推理速度没有延迟，而且保持稳定，充分利用了端到端检测流程（pipeline）的优势。

Real-Time Communication with WebRTC

时间序列预测调查 该项目的目的是使用新颖的机器学习方法改进对时间序列的预测，并将其向前推进几步，以便更好地预测异常值，例如资产负债表上的异常。 安装 将此存储库克隆或下载到您的计算机。 安装Jupyter Lab（ pip install jupyterlab ）。 cd到存储库的目录。 使用以下命令启动Jupyter Lab： jupyter lab 。 笔记本可以在Jupyter Lab窗口中打开并运行。 所需的数据很轻，因此已经包含在此存储库中。

Time-Frequency Toolbox (TFTB) tutorial pudao整理书签

本代码对应着我发布的文章。 代码语言：python 开发环境：pycharm 实验数据：船舶AIS数据

主要介绍了Python常用模块sys,os,time,random功能与用法,结合实例形式分析了Python模块sys,os,time,random功能、原理、相关模块函数、使用技巧与操作注意事项,需要的朋友可以参考下