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瀑布图的一种改进方法

这篇文章中,我介绍了一种用 Python 画瀑布图的方法。...在《麦肯锡方法》这本书中,有关于瀑布图的详细介绍,作者认为瀑布图是一种阐述如何从数字 A 得到数字 B 的极佳方法,它可以描述静态数据(资产负债表、利润表),或者动态数据(时间序列数据、现金流)。...下面开始介绍画图的具体方法。 1....小结 本文介绍了瀑布的改进方法,给出了完整的 Python 代码,并用视频做了演示,希望能够对你有所启发。...即使是一个简单的图表,我们也可以它当成一个互联网的产品,不断努力升级迭代,精益求精,满足用户的需求。 不要忘了,画图的目的,是为了提高信息传递的效果,我们应该谨记于心。

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KRF:一种新的6D姿态估计改进方法

在本文中,我们提出了一种新的用于6D姿态估计改进的Pipeline,即融合网络关键点改进(KRF),特别是对于严重遮挡的物体。...然而,随着姿态估计网络的发展,这些姿态细化方法的性能改进却越来越少。但是点云数据并没有得到充分利用,颜色和点云数据也没有进行融合。...我们的主要贡献有三方面:一种新的迭代姿态优化方法CIKP,它使用基于最小二乘法的RGB和深度信息作为关键点。更适合姿态优化的新型点补全网络。...随着姿态估计技术的发展,姿态细化对估计结果的改进越来越少,尤其是在使用RGBD数据的方法中。然而,我们注意到,研究人员对细化方法的重要性并没有给予足够的重视。...05 结论在本文中,我们提出了一种新的姿态估计Pipeline:KRF,这种Pipeline结合了估计方法、点云补全网络和颜色迭代关键点方法等方法。

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    一种基于YOLO-v8的智能城市火灾探测改进方法

    01 前景概要 我们提出了一种基于YOLOv8算法的智能城市火灾检测改进方法,称为智能火灾检测系统(SFDS),该方法利用深度学习的优势实时检测特定火灾特征。...与传统的火灾探测方法相比,SFDS方法可提高火灾探测的准确性,减少误报,并具有成本效益。它还可以扩展到检测智能城市中感兴趣的其他对象,如天然气泄漏或洪水。...尽管基于深度学习的火灾探测方法取得了进展,但仍有一些挑战需要解决。例如,需要更多样、更大的数据集来训练和测试这些方法。此外,使用低质量的摄像机或恶劣的照明条件会影响火灾探测算法的准确性。...© THE END 往期推荐 Drone-YOLO:一种有效的无人机图像目标检测 机场项目:解决飞行物空间大小/纵横比、速度、遮挡等问题引起的实时目标检测问题 2PCNet:昼夜无监督域自适应目标检测...(附原代码) YOLO-S:小目标检测的轻量级、精确的类YOLO网络 大改Yolo框架 | 能源消耗极低的目标检测新框架(附论文下载) 改进的检测算法:用于高分辨率光学遥感图像目标检测 小米平板6

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    一种基于改进的YOLOv4-GhostNet水稻病虫害识别方法

    6)基于颜色在强光与非强光区域逐渐变换的原理,提出一种基于概率超像素马尔可夫网络的抗强光照作物特征方法。...基于深度学习的方法往往需要大量的数据作为模型训练基础,而农业病虫害检测数据集构建困难,缺少病虫害公共数据集,实际数据检测精度往往较低。...对于从事水稻病虫害研究与防治的用户而言,其设备计算资源、存储能力往往有限,研究轻量化的水稻病虫害目标检测方法十分必要。...现有轻量化研究领域的研究成果:1)利用一种改进的YOLOv3-MobileNet目标检测算法,提升源YOLOv3模型的检测精度和运算速度;2)利用一种基于改进YOLOv4的新型室内场景目标检测算法,平均检测精度达到...;5)应用轻量化卷积神经网络 ConcatNet将计算量与计算复杂度降低50%;6)应用GhostNet的卷积特征,改进EOC目标跟踪算法,提高全程的跟踪速度。

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    深度学习方法的改进

    文章分类在学习摘录和笔记专栏: 学习摘录和笔记(9)---《深度学习方法的改进》 深度学习方法的改进 1 深度学习的成功 深度学习的成功来自于以下 3 个要素: 一是数据:...2 深度学习的改进分析 2.1 可解释性问题 人类理解机器决策过程的核心难点是跨越数据特征空间和人类语义空间之间的鸿沟。...(2)可解释模型 通过发展新的网络架构、损失函数、训练方式等,发展具有内在可解释性的新型人工智能模型。 可视分析是人工智能算法可解释的一种直观的思路。...深度学习防御算法主要的两类思路: A.基于样本/模型输入控制的对抗防御 这类方法的核心是在模型的训练或者使用阶段, 通过 对训练样本的去噪、增广、对抗检测等方法, 降低对抗攻击造成的危害...提出:基于高层表示引导的去噪器 (HGD) B.基于模型增强的对抗防御 这类方法的核心是通过修改网络的结构、模型的激活函数、损 失函数等, 训练更加鲁棒的深度学习模型, 从而提高对对抗攻击的防御能力

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    改进大语言模型的方法

    这是一篇关于适应开源大语言模型(LLMs)的三部系列博客的第一篇。本文探讨将LLM适应领域数据的各种方法。第二部分讨论如何确定微调(fine-tuning)是否适合您的用例。...首先,澄清围绕LLM的(常常令人困惑的)术语,然后简要比较现有的不同适应方法,最后推荐一个逐步流程图,助你识别适合你的用例的方法。1 适应LLM的方法1.1 预训练预训练是从头开始。...RAG本质上是“基于搜索的LLM文本生成”。RAG使用一个根据用户问题检索到的动态提示上下文,并将其注入LLM提示中,从而引导其使用检索到的内容,而不是其预训练的(可能过时的)知识。...2 选择正确的适应方法为了确定上述方法中的哪一种适合特定应用,应考虑各种因素:所需的模型能力、训练成本、推理成本、数据集类型等。...以下流程图总结了如何选择合适的LLM适应方法:3 总结创建基于LLM的系统是一个迭代过程。建议从简单的方法开始,并逐步增加复杂性,直到实现目标。上面的流程图为你的LLM适应策略提供了坚实的基础。

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    BERT模型的优化改进方法!

    ---- 作者:Coggle数据科学 BERT模型的优化改进方法! 简介 本文为论文《BERT模型的主要优化改进方法研究综述》的阅读笔记,对 BERT主要优化改进方法进行了研究梳理。...BERT预训练方法 BERT 模型使用两个预训练目标来完成文本内容特征的学习。...改进掩藏语言模型 在BERT模型中,对文本的预处理都按照最小单位进行了切分。例如对于英文文本的预处理采用了Google的wordpiece方法以解决其未登录词的问题。...改进 Encoder MASK矩阵 BERT 作为一种双向编码的语言模型,其“双向”主要体现在 Transformer结构的 MASK 矩阵中。...一种全新易用的基于Word-Word关系的NER统一模型,刷新了14种数据集并达到新SoTA 阿里+北大 | 在梯度上做简单mask竟有如此的神奇效果 ACL'22 | 快手+中科院提出一种数据增强方法

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    Im2Col+GEMM的改进方法MEC,一种更加高效的卷积计算策略

    Figure1 所以,MEC改进了Im2Col+GEMM的策略,目的是减少它的内存消耗同时提升一点速度。 3....Figure3 从伪代码里可以看到这里有2种计算方法: Solution 1:Algorithm2中的第9-19行和Algorithm1中的方法完全一致,然后14-19行是对临时结果对做排列变化,即Figure3...上哪一种更好是需要考虑的。...的图可以更好的理解,这个地方就是将输入特征图通过Im2Col的方式放到一个数组里面,为什么是个数组而不是二维矩阵呢?...这里只是将这个二维矩阵存成了一个数组,来方便后面调用cblas_sgemm接口,关于OpenBlas的介绍以及计算方式,函数接口可以查看参考中的资料2,这里就不过多介绍了。

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    二分查找(适应于无序数组的一种方法)

    二分查找(Binary Search)是一种在有序数组中查找某一特定元素的搜索算法。...它的原理是从数组的中间元素开始,如果中间元素正好是要查找的元素,则查找成功;如果中间元素小于或大于要查找的元素,则在数组大于或小于中间元素的那一半区域里查找,依次类推,直到找到要查找的元素,或者区域减小到无法再分为止...二分查找缺点就是必须要求的是一个有序数组,对于一个无序的数组就需要先处理成有序数组后再进行二分查找。 对于一个无序数组,我们可以通过冒泡排序和二分查找相结合的方法 首先,我们需要创建一个有序数组。...,然后使用二分查找算法查找有序数组中的目标元素。...在实际应用中,二分查找算法可以大大提高查找效率,通过与冒泡排序的结合,也可以让二分查找的方法具有更多的创造力。

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    改进位删除谜题的求解方法

    以下是该问题的示例:对于 n = 3 的情况,最优解是 2,对应两个不同的向量 11 和 00。对于 n = 6 的情况,最优解是 4。对于 n = 9 的情况,最优解是 6。...解决方案为了提高求解效率,我们可以使用一种称为“贪婪算法”的方法。贪婪算法是一种通过在每一步中做出局部最优选择来寻找全局最优解的方法。...对于每个向量,如果它与已经选择的向量不同,则将其添加到选择的向量列表中。重复步骤 3,直到选择的向量列表中包含所有不同的向量。这种贪婪算法可以保证找到最优解。...为了进一步提高求解效率,我们可以使用一种称为“回溯法”的方法。回溯法是一种通过尝试所有可能的解决方案并回溯到上一步来寻找最优解的方法。...对于每个向量,如果它与已经选择的向量不同,则将其添加到选择的向量列表中。如果选择的向量列表中包含所有不同的向量,则这是一个解。否则,继续考虑下一个向量。

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    commaai自动驾驶的改进方法

    GANs 目前生成了清楚的图像,但是因为不稳定的训练动态性很难优化 在openai的生成模型成果中对VAE和GAN分别作出了改进: Improving GANs(code)....Generated images 除了生成更好的图像外,我们引入了一种半监督学习的方法包括判别器产生额外输出来表示输入的标记....而核心贡献就是称为 逆自递归流 inverse autoregressive flow (IAF) 的方法,该方法允许我们并行化丰富的近似后验分布计算,让这些后验可能任意的灵活计算....我们同样注意到良好的,去纠缠的表示之前已经有了这样的研究(如 Kulkarni 等人的DC-IGN),但这些方法依赖于额外的监督信息,而现在的这个方法则是完全非监督的....用openai改进的VAE和GAN优化commaai的相关部分,想必能提高commaai自动驾驶效果,欢迎大家一起尝试!

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    Modbus协议的错误检测方法:奇偶校验、CRC(循环冗余校验)和LRC(纵向冗余校验)

    我们前面几期已经对Modbus协议的数据模型、地址模型、功能码都详细介绍过了,那么还有很重要的一部分就是错误的检测方法。...再来聊聊Modbus协议的地址模型 一起了解下Modbus协议的数据模型 详解Modbus协议功能码 这期重点针对三种错误检测方法进行说明:奇偶校验、CRC和LRC。...奇偶校验 针对Modbus RTU和ASCII码两种方式,一般物理层采用的是串行接口,最后的数据传输方式还是会一个Bit的传输(串行通信)。...Modbus允许用户为设备配置偶校验(Even Parity)、奇校验(Odd Parity)或者无校验(No Parity)。选择哪种类型的校验通常取决于应用的需求和设备的配置。...关于奇偶校验的详细说明可参考: 串行通信的四大规则(Rules),你知道吗? 如果指定了偶校验或奇校验,将计算每个字符的数据部分中1位的数量。

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    数组常用的方法

    pop():从数组中删除最后一个元素,返回被删除的元素 push():(在数组结尾处)向数组添加一个新的元素,返回新数组的长度 shift():会删除首个数组元素,并把所有其他元素“位移”到更低的索引,...返回删除的元素 unshift():(在开头)向数组添加新元素,并“反向位移”旧元素,返回新数组的长度 length():属性提供了向数组追加新元素的简易方法 splice():可用于向数组添加新项,第一个参数定义了应添加新元素的位置...返回一个包含已删除项的数组 concat():通过合并现有数组来创建一个新数组,返回一个新数组 slice():用数组的某个片段切出新数组创建新数组。...它不会从源数组中删除任何元素 sort():将数组里的项从小到大排序 reverse():反转数组项的顺序 indexOf(): 接收两个参数:要查找的项和(可选的)表示查找起点位置的索引。...map():返回每次函数调用的结果组成的数组 filter():“过滤”功能,数组中的每一项运行给定函数,返回满足过滤条件组成的数组,返回满足过滤条件组成的数组 every():判断数组中每一项都是否满足条件

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    数组的方法整理

    [ 会改变原数组 ] push:把内容添加到数组末尾,并返回修改后的数组的长度 注意:如果没有清空之前的数据,push之后会不断的往数组里面继续添加 var arr = [1, 2,...这个方法会先创建当前数组一个副本         然后将接收到的参数添加到这个副本的末尾,最后返回新构建的数组。         ...在没有给 concat()方法传递参数的情况下,它只是复制当前数组并返回副本。 ...如果没有指定该参数,那么切分的数组包含从 start 到数组结束的所有元素。如果这个参数是负数,那么它规定的是从数组尾部开始算起的元素。...map方法,用来对每个元素进行处理,将处理后的值放入返回的数组 let thearr = Array.from([1, 2, 3], x => x * 2) console.log(thearr

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    数组的排序方法

    数组的排序方法 1、选择排序法 选择排序法指每次选择所要排序的数组中的最大值(由大到小排序,由小到大排序则选择最小值),将这个数组元素的值与最前面没有进行排序的数组元素的值互换。...下面通过实例来看一下如何通过程序使用选择法实现数组元素的从小到大排序。 实现过程如下 (1)声明一个整型数组,并通过键盘为数组元素赋值。...(2)设置一个嵌套循环,第1层循环为前5个数组元素,并在每次循环时将对应当前次数的数组元素设置为最小值(例如,当前是第3次循环,那么将数组中第3个元素,也就是下标为2的元素设置为当前的最小值),然后在第...2层循环中,循环比较该元素之后的各个数组元素,并将每次比较的结果中较小的数设置为最小值,在第2层循环结束时,将最小值与开始时设置为最小值的数组元素进行互换。...当所有循环都完成以后,就将数组元素按照从小到大的顺序重新排列。 (3)循环输出数组中的元素,并在输出5个元素以后进行換行,在下一行输出后面的5个元素。

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    RBD快速删除的方法分析与改进

    前言 这个问题在很久以前就有一篇文章进行过讨论 remove-big-rbd,这个文章写的比较清楚了,并且对不同的方法做了分析,这里先把结论说下 rbd类型 rbd rm 方法 rados -p rm方法...未填充很多 慢 快 已填充很多 快 慢 在rbd进行删除的时候,即使内部没有对象数据,也一样需要一个个对象去发请求,即使对象不存在,这个可以开日志看到 实验过程 开启日志的方法 在/etc/ceph...,这里不赘述 cat /var/log/ceph/rados.log|grep delete|grep -v ">"|grep 13:29:46|wc -l 原始的快速删除方法 rados -p rbd...ls | grep '^rbd_data.25ae86b8b4567' | xargs -n 200 rados -p rbd rm 开启多进程删除的方法 这个比上面那种方法好的是: 可以显示当前删除的进度...,本篇脚本当中的并发同样适用于其他需要并发的场景

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