对于广大刚刚接触“图数据分析”的用户而言，一个十分具有迷惑性的问题是：图数据库和图计算系统有什么区别？今天，我们就从技术层面来简单地说一说两者的不同之处。...静态的拓扑结构使得我们可以应用很多技术来优化图计算的过程：例如，将一个大图划分成若干较小的子图并分配给不同的计算单元（节点/处理器/核/线程）进行并行处理；根据每一轮迭代的特点使用不同的方式来驱动计算/...因此，图数据库需要采用读/写效率更均衡的存储结构，例如B+树、LSM树、链表、哈希表等。尽管这么做会使得读取效率在所难免地有一定下降，但换来的是高效得多的写入性能。...从上面的架构图可以看到，费马科技的图数据库产品LightGraph和图计算系统PandaGraph从底层的存储、使用的技术优化方向到上层的用户接口、提供的应用和工具等都有十分明显的区别。...公司致力于解决图数据的存储和分析难题，赋予企业强大的图数据存储及分析能力，积极推进图计算在各行业的应用。
百度优化和谷歌优化到底有什么区别 ---- 百度优化和谷歌优化到底有什么区别 百度和谷歌的区别 1、收录方面 百度：新网站收录慢，很多时候有一个漫长的考核期，没有收录自然就谈不上什么排名了，不过百度一旦开始被收录...，是比较容易获得搜索引擎展现结果的排名和流量的。...2、页面权重 百度：百度搜索引擎中的优化都知道首页的权重相对而言都是比内页的权重要高的，而且国内的优化圈子，站长交换友链很少是换内页的，除非是两个的差距太大了，所以在百度想要获得好的关键词排名主要还是要依靠首页...谷歌：谷歌（Google）对外部链接是非常重视的，对页面的元素也没有像百度那么重视，我们经常看到排在第一页的关键词是没有啥规律的，有些页面上关键词出现的次数、位置都是看不出明显的、有规律的偏好，通过查看排名的网站的外部链接...就简单的给大家分享百度优化和谷歌（Google）优化中的区别，总体的来说这些都不是本质上的区别，SEOer只要做好基本的优化工作就可以的，因为大致的原理其实都是差不多的。
在某些面试题中会遇到这样的问答或笔试题：“limit 0,1 和 limit 1有什么区别？” 要准确回答这个问题就等深入明白limit一个参数和两个参数的本质区别。...上面已经说过limit0,1等价与limit 1，那他们到底有啥区别呢？ 没错，虽然limit 0,1 等价于limit 1,但limit 100,1并不等价于limit 1。...另外limit 1的写法还可以用于提升sql性能的优化，具体是怎么做的呢？ 根据我们上面创建的用户表，执行sql语句： SELECT * FROM user WHERE NAME=?...但此方法对有索引的列无效，也就是说如果NAME这一列加了索引，执行以上两条sql语句效率是一样的。
MYSQL 上的配置参数中带有 innodb_sort_buffer_size ,Sort_buffer_size 两个参数的意义有什么不同....当然这里又的引出另一个MYSQL的系统参数MAX_SORT_LENGTH,到底这两个参数sort buffer size 和 max_sort_length 之间有什么关系,我们画一个图....实际上innodb_sort_buffer_size 本身和查询无关,和DML 操作有关,如果系统上的表有索引的情况下,并且UPDATE, INSERT数据频繁,则 innodb_sort_buffer_size...另外从MYSQL 8.012 后对这个sort_buffer_size 有了相关的优化,对于order by中排序的字段没有索引的情况下,肯定是更多的内存的切入会让查询返回结果的速度更快....最后借用某篇文章中的对于MAX_SORT_LENGTH,调整的后的对于ORDER BY的执行的时间的变化,列一个表. 这里的sort_buffer_size 的配置是20MB.
一、介绍你是否也搞不懂git rebase和git merge这两者命令之间的区别。两个命令都可以作为将两个分支合并的命令，其内部实现还是有区别的。...，它就相当于插队，如下图可以看到，处于B分支，在执行完git rebase A分支后，B分支的两个提交节点，已经跑到了A分支的头部，代表了合并成功那我为什么还要在新的节点命名上加上一个'呢，变成了X'和Y...'，而且连线都用虚线来表达是这样的，因为两个分支的X和X'虽然提交的代码一样，但提交的时间信息，提交的hash值都是不同的这就像去从B分支那边复制了两个commit节点，粘贴到了A分支最新的位置上，所以当我们查看
其原理图符号如下图所示： 从可控硅的电路符号可以看到，它和二极管一样是一种单方向导电的器件，只是多了一个控制极G，正是它使得可控硅具有与二极管完全不同的工作特性。...可控硅是可以处理耐高压、大电流的大功率器件，随着设计技术和制造技术的进步，越来越大容量化 可控硅的基本结构如下图所示： 三个PN结（J1、J2、J3）组成4层P1-N1-P2-N2结构的半导体器件对外有三个电极...导演，我没看懂这两者有什么区别！...那么有什么办法让电灯泡灭呢？ 有一种办法很明显，就是使电流IA下降到不足以维持内部正反馈过程，可控硅自然就阻断了，灯泡也会随之熄灭，也就是把VAK电压降下来。...上的电压足以触发可控硅VT时，可控硅导通后负载回路畅通，从而使电灯泡点亮，如下图所示： 调节可调电位器RP1即可控制电容C1的充电速度（充电常数越大充电速度越慢），这样施加在灯泡上的交流电压的平均值就可以随之调整
图片图数据库处理大型图的查询性能问题有以下几个方面的解决方法：索引优化：图数据库可以利用索引来加速查询操作。对于大型图来说，使用适当的索引可以提高查询的效率。...查询优化：图数据库可以通过对查询进行优化来提高查询性能。例如，可以通过调整查询的执行顺序、使用合适的查询算法、优化查询的访问路径等方式来减少查询的计算量和IO操作，从而提高查询的效率。...综上所述，图数据库处理大型图的查询性能问题可以通过索引优化、分片和分区、缓存机制、查询优化和并行计算等方法来解决。在实际应用中，需要根据具体的场景和需求选择合适的方法来提高查询性能。...图数据库与传统关系型数据库相比有什么优势和劣势优势灵活的数据模型：图数据库采用了图结构的数据模型，可以更直观地表示和处理实体之间的关系。...这是因为图数据库的数据存储方式更接近实际数据的结构，可以更有效地利用存储空间和处理资源。支持复杂的图分析和推荐算法：由于图数据库天然适合存储和处理图结构的数据，因此可以支持更复杂的图分析和推荐算法。
该系统通过将结构点云参数化为线和面，提供轻量化和结构化的表示，满足地图合并、位姿图优化和捆绑调整（Bundle Adjustment, BA）的需求，确保增量管理和局部一致性。...设计了基于位姿图优化（PGO）和捆绑调整（BA）的粗到精的激光雷达建图优化方法。 引入了一种基于地图的非线性图稀疏化方法，以管理随会话增加而扩大的地图尺寸，确保长期维护的扩展性。...总结来说，地图优化与精细化是一个不断迭代的过程，目的是确保地图在动态和复杂环境中的适应性和精确度。 图 5. 所提出的 LiDAR BA 的因子图。残差由里程计姿态、点到线和点到平面的测量值构成。...本文介绍了一种基于地图的非线性因子恢复（NFR）方法，旨在随着会话的增加，保持一个稀疏化的姿态因子图和未改变的地标。具体来说，目标是将冗余的关键帧姿态边缘化，同时保持原始问题结构用于束调整（BA）。...左侧的姿态是在应用LiDAR束调整之前获得的，即使用LiDAR里程计和姿态图优化。经过LiDAR束调整后，右侧的姿态漂移较小，从而在放大视图中生成高精度的地图。
现实情况是连续的、复杂的、互相影响的，而数据抽象的过程，就是将这些复杂多变的现实情况简化为数字量，搭建数据模型，计算相关因子，推断事件归因，并推进自身改进优化。...首先，我们想看看成交的这部分用户与大盘用户之间有什么区别。我们在用户中选出成交的用户，建立用户群对比大盘用户。 这里，我们需要使用腾讯移动分析MTA自定义事件。...那么，我们可以初步判断，可以优化的有以下两个方向： 1、 用户引流渠道可能有问题，需要调整渠道引流策略，包括渠道选择、人群针对性优化等，引入与消费行为匹配的新用户群，提高销售量； 2、 商品定位的调整...我们优先实践第一种优化方式，以调整渠道引入流量为主，优化引入人群的匹配程度，实现提高ROI的目标。后续还需要斟酌是否需要优化产品定位，比如打造针对男性的亮点频道，进行产品改善迭代。...4、渠道投放优化效果 在投放一周后，对新增用户有了增长，我们临时决议再次加大渠道A的投放比例。这里是一个月的时间周期内，我们的新增用户数在渠道上的分布有了显著变化。
此外现有地标用于一致地重新调整新旧关键帧之间平移位移的幅度。鉴于可能存在多个这样的地标，通过对所有缩放因子的中值进行运算来以鲁棒的方式进行此操作。 建图线程会在足够的新关键帧添加后触发新的优化轮次。...评估：我们在三种不同配置下评估了系统： 仅前端：在RANSAC中通过连续的多视角配对进行运动初始化和简单的尺度传播。 标准捆绑调整：前端加上标准的捆绑调整后端进行预优化。...标准捆绑调整显著减少了漂移，并改善了对齐，但由于姿态漂移，仍然无法与街景完美对齐。...可以看出提出的具有弱 GPS 数据项的 FSBA 自然会返回最佳结果，并且比前端或标准捆绑调整的结果有所改进。如 (b) 和 (c) 所示 - 序列 1 的详细视图 - GPS 信号有时不可靠。...它包括一个低光照场景，系统面临着特征数量和质量差的问题。仅前端的方法再次未能生成准确的轨迹，并遭遇了显著的漂移。与白天场景相比，标准捆绑调整在低光照条件下也返回了受漂移积累影响的轨迹估计。
线和平面的捆集调整：在合并了子地图之间的重叠地标之后，引入了一种新的捆集调整公式，以共同优化关键帧的位姿、线地标和平面地标，以提高地图的准确性。 图4....多会话LiDAR地图制作的地标定义和因素：使用LOAM获取的里程计因素（绿色），使用GraffMatch获取的环路因素（蓝色），以及通过提出的捆绑调整获得的激光因素（红色）。...C.姿态图优化 姿态图优化为关键帧和地标提供了更高精度的全局姿态，然而，可能存在多个子图中反复包含的地标。...在合并了子图之间的重叠地标之后，引入了一个新的捆集调整公式，以联合优化关键帧的姿态、线地标和平面地标，以提高地图的精度。...未来工作有几个有希望的方向，可以改进和扩展所提出的框架。我们的最终目标是在城市规模的环境中实现高效的众包地图制作。
此外利用捆绑调整（BA）过程中的外参，实现精确的轨迹估计。此外对多摄像头场景中捆绑调整（BA）的作用进行了广泛的分析，探讨了其对跟踪、局部建图和全局优化的影响。...这个虚拟相机被设计成可以无缝适应多摄像头设置，使我们能够高效地合并来自多个摄像头的数据，然后使用外部参数进行捆绑调整，以优化多摄像头SLAM系统中的姿态。...这形成了所有系统操作的基础，包括跟踪、位置识别和优化。我们的系统通过在摄像头之间实现外部参数的捆绑调整，可以轻松适应额外的摄像头。 内容概述 A....通过实现我们的局部Bundle调整（BA），它优化了局部BundledMap。闭环检测线程的主要目标是检测重要的环，并执行位姿图优化。...该系统将来自各种相机的数据集成到统一的“捆绑帧”结构中，从而实现了实时姿态跟踪、用于姿态和地图点优化的局部建图，以及闭环以确保全局一致性。
[1240] MobileNet通过深度可分离卷积优进行计算量优化，将标准卷积转化为深度卷积和$1\times 1$pointwise卷积，每层后面都会接BN和ReLU。...如表2所示，MobileNet的大部分计算量和参数都在pointwise卷积上，不管在CPU设备还是GPU设备，都已经有很高效的实现方法。...[1240] MobileNetV2的整体结构如表2所示，通过堆叠图4d的结构进行构建，首层使用普通的卷积层，另外也可以通过宽度缩放因子和分辨率缩放因子来进行准确率和时延之间的trade off。...platform-aware NAS主要是以准确率和实际时延的加权$ACC(m)\times LAT(m)/TAR^w$作为优化指标，逼近帕累托最优(准确率和时延分别不能再同时增加)。...论文提到这里的实现与MansNet不太一样，固定为expansion layer的1/4，但我看来好像没什么区别，知道的朋友麻烦告知一下。
确保您有一个子图（网络图的连续部分）映射到 DLA 的网络，而不是在 GPU 和 DLA 之间来回移动的各个层。 为什么在两个 DLA 内核和 GPU 上运行工作负载时延迟更高？...这为要在 int8 中运行的层的输出和输入张量提供了比例因子。如果您没有比例因子，这些层将以 fp16 运行。...密集 TOP 和稀疏 TOPS 之间有什么区别？ 由于零权重，结构化稀疏度是一种优化，可以在网络内的稀疏计算中利用特定模式。结构化稀疏性是 Ampere GPU 和 Orin 中的 DLA 的新特性。...我们可以调整 DLA 上的时钟频率吗？ 是的，您可以在 DLA 上设置时钟频率。参考官方文档将引导您完成在 Jetson 开发板上设置电源和时钟配置文件的步骤。...ISAAC SDK 有一个使用立体数据进行邻近分割的参考应用程序。该应用程序要求有两条独立的路径，团队设计了独立的管道以最佳地利用 GPU 和 DLA。
因子图，通过结合视觉测量、LiDAR 测量、IMU 测量和 LiDAR-视觉测量，实现了连续时间轨迹、内外参数的联合优化 主要内容 内容概述 本文提出的标定流程分成以下四个部分： 初始化：利用 LiDAR...单 LiDAR 优化：对单个 LiDAR 进行捆绑调整（BA）优化并对齐 IMU 轨迹，为跨 LiDAR 和跨相机的联合优化做好准备。...通过 SfM能够从图像的尺寸和视场角度推算出相机的内参初值，同时设置畸变系数为零。COLMAP 通过视觉捆绑调整（BA）对图像进行配准，逐步估计出所有图像帧的相机内参、相机位置和三维特征点。...优化位姿和外参 在初始化阶段，为确保优化的鲁棒性和速度，我们依赖于 LiDAR 辅助 IMU 位置的假定准确性，为了提高位置和外参参数的精度，优化过程通过迭代调整样条控制点和外参，结合来自相机、LiDAR...因此为了改善地图的全局一致性，首先对每个 LiDAR 进行捆绑调整（BA）优化，优化 LiDAR-IMU 的外参，然后再构建多 LiDAR 的体素地图。
强化学习（RL）的核心目标是优化智能体的回报（累积奖励）。一般通过预测和控制相结合的方法来实现这一目标。预测的子任务是估计价值函数，即在任何给定状态下的预期回报。...图 1：在各自的马尔可夫奖励过程（顶部）中，状态依赖可调整参数（a）bootstrapping 参数 λ 或（b）折扣因子 γ 的元梯度学习结果图示。...第二幅图显示了每种状态下 γ 或 λ 的最终值，分别指奇/偶状态的高/低值（小提琴图显示不同种子的分布情况）。 ?...研究者使用的是 [Espeholt et al，2018] 最初报告的折扣因子 γ= 0.99 以及调整后的折扣因子 γ= 0.995（见附录 C）; 为了公平比较，研究者将元目标中的交叉验证折扣因子...相反，大多数强化学习算法估计和/或优化价值函数的代理。该代理通常基于对真值函数的采样和 bootstrapped 逼近，即回报。
首先，我们想看看成交的这部分用户与大盘用户之间有什么区别。我们在用户中选出成交的用户，建立用户群对比大盘用户。 这里，我们需要使用MTA自定义事件。...那么，我们可以初步判断，可以优化的有以下两个方向： 用户引流渠道可能有问题，需要调整渠道引流策略，包括渠道选择、人群针对性优化等，引入与消费行为匹配的新用户群，提高销售量； 商品定位的调整：现有产品对男性的吸引力不足...我们优先实践第一种优化方式，以调整渠道引入流量为主，优化引入人群的匹配程度，实现提高ROI的目标。 后续还需要斟酌是否需要优化产品定位，比如打造针对男性的亮点频道，进行产品改善迭代。 2....总结一下 数据运营的优化思路其实就是通过细致拆分，把复杂的、多因子的事件分析拆分为独立的、单因子的归因分析，以确定改进的思路。...图1. 数据运营微笑模型 上图是数据运营解决问题的思路，但相对的，数据运营分析的需求，也驱动着数据埋点的优化。 有时候，我们可能会遇到这样的尴尬： 数到用时方恨少！ 木有结论肿么破！
现实情况是连续的、复杂的、互相影响的，而数据抽象的过程，就是将这些复杂多变的现实情况简化为数字量，搭建数据模型，计算相关因子，推断事件归因，并推进自身改进优化。...首先，我们想看看成交的这部分用户与大盘用户之间有什么区别。我们在用户中选出成交的用户，建立用户群对比大盘用户。 这里，我们需要使用MTA自定义事件。...那么，我们可以初步判断，可以优化的有以下两个方向： 用户引流渠道可能有问题，需要调整渠道引流策略，包括渠道选择、人群针对性优化等，引入与消费行为匹配的新用户群，提高销售量； 商品定位的调整：现有产品对男性的吸引力不足...总结一下 数据运营的优化思路其实就是通过细致拆分，把复杂的、多因子的事件分析拆分为独立的、单因子的归因分析，以确定改进的思路。...图1. 数据运营微笑模型 上图是数据运营解决问题的思路，但相对的，数据运营分析的需求，也驱动着数据埋点的优化。 有时候，我们可能会遇到这样的尴尬： 数到用时方恨少！ 木有结论肿么破！
为了进行大规模的建图，已经提出了一种解决在因子图中解决SLAM的优化策略。优化方法是过滤方法的逆过程，它仅累积获取的信息并使用在所有先前实例中累积的全局信息离线计算机器人的轨迹和路径点。...针对大规模制图，已经提出了一种在因子图中解决SLAM的优化策略。优化方法是过滤方法的反向，仅累积获取的信息，并使用在所有先前实例中积累的全局信息离线计算机器人的轨迹和航点。...图优化 LiDAR的累积误差使得长时间建图不准确，然而LiDAR里程计可以快速产生轨迹和地图。因此为了使用LiDAR里程计确定长时间的理想路线和地图，必须创建一个大规模的优化问题。...然后，它使用附加的后端将IMU预积分因子，LiDAR里程计因子，GPS因子和回环检测因子放入一个因子图优化模型中，以进行联合优化，以获得机器人的全局一致姿态。...在视觉SLAM中，局部关键帧滑动窗口上的局部捆绑调整（BA）经常用于减小漂移。因此，Liu将LiDAR BA制定为将特征点到其匹配的边缘或平面的距离最小化的过程。
2、聚类的方法很多，有基于分层的聚类，基于划分的聚类，基于密度的聚类。不同的方法有各自的特点，适用于不同分布的数据。有的适用于大数据集，能发现不同的任意形状的数据。有的算法简单，适用于小量数据集。...3 因子投资/相对价值 因子投资试图对具有某些共同特征的资产进行定价。 传统上，经济学家根据单一特征对资产进行分组： 例如：价值、规模、动量、质量、流动性等。...将冗余的特征捆绑在一起，形成一个信息丰富的特征： ? 5 投资组合构建 1、当K个证券进行相关聚类时，凸优化方法（马科维茨、BL等）无法区分。 2、一个解决方案是应用NCO算法： a....6 相关矩阵 1、人们普遍认为，经验相关性包括： 导致不可靠估计的数值属性 预测能力差 2、此外，基于因子的相关矩阵有其自身的注意事项。...abstract_id=3484152 顶部和底部实施理论隐含结构（GICS）之前和之后的相关矩阵图。 ? 通过理论树状图添加信号，使相关模式更平滑、噪声更小，同时保留了层次结构。
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