本周二晚，针对参加NVIDIA Jetson开发大赛的开发者们，NVIDIA做了一个内部培训，我们把培训讲座整理了一下，Highlight几个关键点（尤其是几个规格对比图，大家一定要保存）： NVIDIA...全系列模组的规格比较(这里少了Orin NANO） 我们从这三张图中可以看到： Orin系列全部为安培架构， GPU是同一型号，这对于软件开发做适配是很有帮助的，因为不同的架构，你做适配，在算法或者优化上都需要做调整...AV1开发的主要目标是在保持实际解码复杂性和硬件可行性的同时，在最先进的编解码器上实现显著的压缩增益。...Orin系列，JetPack可以升级到JetPack 5.X,基于Ubuntu 20.04 注意一点：JetPack 5.0以上，kernel是升级到了5.1，而JetPack 4.6.2的kernel...这样很多驱动，它是基于Kernel 5.1的，就比较容易移植到JetPack 5.0.X，比如树莓派的一些外设是基于kernel 5.X，在JetPack 4.6.X 上移植可能会遇到问题。
前两天碰到一个问题，在EDB数据库中创建的一张分区表，需要使用分区本地索引和分区剪裁，但查看执行计划发现没能用到分区剪裁的功能。...，并不是像分区规则中的“字符串”格式，有理由怀疑是因为两者不统一，由于某些RULE导致未能用到分区剪裁的功能。...之所以有上面这些问题，可能还是源于Oracle的一些思维，在Oracle，意识当中将日期字段作为查询条件就应该使用to_date()这类的函数 和上面相同的表结构在Oracle中的实现： ?...那么像EDB这样创建一个不用to_date函数的分区表： ? 直接报错了，提示字段类型不匹配，无法创建表。这也说明了在日期字段类型上，EDB和Oracle的一点不同。 总结： 1....对于Oracle，在创建分区规则时就已经做了严格限制，因此不存在日期条件的格式和分区规则中不一致的情况。
传统上，药物-靶点复合物形成和解离的速度，不被认为是影响药物在体内作用或持续时间的主要因素。2006 年引入了药物-靶点停留时间的概念后，这种传统的观点受到了挑战。...摘要 药物在靶点上的停留时间（即与特定蛋白靶点结合的持续时间），在某些蛋白家族中，对药效的影响比结合亲和力更重要。为了在药物发现中对停留时间进行有效的优化，需要开发能够预测该指标的机器学习模型。...噻托品与伊普拉托品相比，停留时间长50倍，两者都是M3毒蕈碱受体的配体，这意味着噻托品的用药频率可以降低。 配体在靶点蛋白上的停留时间与在非靶点蛋白上的停留时间的差异，决定了产生非靶点副作用的概率。...换句话说，在给药时，最初的选择性是由靶点蛋白和非靶点蛋白之间的结合亲和力的差异决定的，但是，随着血浆中药物浓度的降低，在靶点蛋白和非靶点蛋白上的停留时间的差异也决定了药物的整体选择性。...匹配分子对（Matched molecular pair, MMP）分析最近被用来尝试理解结构-动力学关系。MMP分析一般在解释配体结合率方面比较成功，配体极性的增加导致结合率的降低。
现在，很多在线服务都会采用这种系统来捕捉或屏蔽某些特殊类型的图片，例如那些具有暴力性质或色情性质的图片，而基于AI的图片分类系统可以阻止用户提交并发布违禁图片。...其中的噪点等级可以在10%到30%范围内浮动，同时也可以保证图片的清晰度，而且这足以欺骗Google的图片分类AI了。...为了防止这种攻击，Google只需要在运行其图片分类算法之前，对图片中的噪点进行过滤就可以了。...研究人员通过测试发现，在噪点过滤器的帮助下，Google的Cloud Vision API完全可以对图片进行适当的分类。...注：他们在一个视频中每两秒就插入一张相同的图片，最后Google的视频分类AI会根据这张不断重复出现的图片来对视频进行分类，而分类的依据并不是视频本身的内容。
然而，在文本任务上的应用只是大语言模型（LLMs）应用众多应用场景中的一个。随着研究人员开始探索多模态LLMs，它能够处理各种形式的数据，例如音频、图像等。 ...然而，尽管有其优点，点云与LLMs的耦合仍未得到充分探索。 PointLLM 基于以上背景，本文主要的工作是将大型语言模型应用在点云理解上，旨在实现LLMs在3D对象上的应用。...通过这种理解和现有的先验知识，PointLLM 可以准确地响应用户指令，正如它在这些看不见的样本上的表现所证明的那样。 ...在处理对象点云的背景下，引导模型从点云中提取有意义的表示并响应用户指令的训练数据尤其罕见，并且手动收集可能既耗时又昂贵。...PointLLM模型通过ModelNet40上的闭集零样本分类、Objaverse上的开放词汇分类和基于Objaverse的标注来进行对象分类。
LiDAR-based Place Recognition using Spatiotemporal Higher-Order Pooling 原文作者：Kavisha Vidanapathirana 内容提要 通过在SLAM...中提供非局部约束，位置识别能够估计全局一致的地图和轨迹。...本文提出了一种基于3D激光雷达点云的大规模位置识别方法Locus。...二阶池化和非线性变换用于聚合这些多级特征，以生成一个固定长度的全局描述符，该描述符对输入特征的排列是不变的。所提出的方法在KITTI数据集上优于最先进的方法。...此外，在3D LiDAR点云中的遮挡和视点变化等几种具有挑战性的情况下，证明了Locus的鲁棒性。 主要框架及实验结果 声明：文章来自于网络，仅用于学习分享，版权归原作者所有
典型性：每个人都认可当前数据库存储的信息。 去中心化：没有一个中央所有者控制数据库。 其中，去中心化这个特性尤为关键，它意味着，整个系统中没有单一故障点。...如果这个规则无法充分地识别这些不端行为，那这个区块链设计的将会非常失败。你不能寄希望于用户不会进行不端行为。你必须努力找出并处理恶意和不端的用户们，尽管需要花费很多时间和精力。...兄弟，扫我这的二维码来更新系统（二维码相对条形码是更高版本） 取而代之，就需要所有的更新是“向下兼容的”，即更低版本的用户仍然能够正常使用系统。...尽管这些只是工具而不是真正的产品，许多管理者坚持使用这些而不管这些是否和技术开发需求匹配。区块链像极了这种情况。把注意力集中在解决的问题上会使得你寻找到更加有效的工具。...但如果把注意力集中在工具上，你将陷入困难一事无成。 在某种意义上，当前区块链概念被过誉了。人们想既得到中心化系统中的控制权也去中心化系统中的安全性。这个需求当然是理想的，但是现实世界却无法完成。
八、关闭 Hadoop 总结 前言 本文为大数据基础系列 4：伪分布式 Hadoop 在 Ubuntu 上的安装流程完整步骤及易错点分析，以 ubuntu-18.04.3、hadoop-3.2.1...本系列的其他文章可以移步本人大数据专栏进行查看。对于本篇文章，我个人是很有自信的，一篇文章掌握一门课程核心技术点。...其具体位置如下图所示： Apache Hadoop 的 2.7 版和更高版本需要 Java 7。它是在 OpenJDK 和 Oracle（HotSpot）的 JDK / JRE 上构建和测试的。...4.1、Hadoop 下载 在 Linux 系统/Ubuntu 上打开自带火狐浏览器，输入地址 https://hadoop.apache.org/，打开 Hadoop 的页面，点击 Download...由于 Hadoop 的很多工作是在自带的 HDFS 文件系统上完成的，因此需要将文件系统初始化之后才能进一步执行计算任务。 在 Hadoop 根目录执行 NameNode 初始化的命令如下： .
上图展示了模型优化后的检测效果。可以明显看出，在模型参数一致的情况下，连续下降的那些异常值能够被准确地识别出来，由于系统故障产生的极小值点也可以成功地被检测。...比如，个推某汇总层（DWS层）的上游数据源头众多，逻辑复杂。任何一个上游数据的变化都会对汇总层产生直接影响，所以整体数据曲线起伏较大且无明显规律，直观上看存在比较多的异常点。...根据阶梯异常的特性及实践经验，我们使用二维特征的孤立森林模型来识别该类异常。 上图展示了识别效果。...为验证模型效果，在保证二维特征一致的前提下，我们分别通过LOF算法和孤立森林模型进行异常指标的识别，并进行了效果对比，如下图： 上图可以看出，二者的表现有一定差别。...分析不同类别指标数据的特征，构建指标数据分类模型，识别指标场景。自动化进行异常分类，并根据异常分类结果匹配对应模型，进行智能识别，减少人工调试。
（Intermediate Representation）或抽象语法树（Abstract Syntax Tree） 从结构上看，词法单元是一组描述独立语法成分（比如数值，标签，标点符号，操作符等）的小对象...let NUMBERS = /[0-9]/; if (NUMBERS.test(char)) { let value = ''; // 匹配连续数字，作为数值...(4, 2)); console.log(output); 四.优化 2个可优化点： 词法分析：逐字符匹配比较啰嗦，效率可接受的话，正则表达式更清晰 转换：生成新AST的方式比较脏，污染了旧AST，可以通过额外的数据结构记录新旧...visitor与transformer实现上是独立的两层，所以需要手动记录新旧两棵树的联系，比如上面转换部分源码中的： // 偷懒以简单粗暴的方式维持新旧AST的联系，方便在遍历过程中操作新AST ast...更合理的做法是以非侵入的方式记录新树中当前活跃的节点容器，由于函数调用允许嵌套，需要用栈结构来记录： // 用额外的数据结构维持新旧AST的联系 let stack = [newAst.body]; function
3D人脸由多张不同角度的深度图像合成，具有完整连续的曲面信息，包含深度信息。2D图像人脸识别的研究时间较长，软硬件技术较为完备，得到了广泛的应用。...相比于二维人脸图像，三维图像不受光照等影响，具有更强的描述能力，能够更为真实的反映人脸信息，在人脸合成、人脸迁移、三维人脸识别等场景中应用。...1.传统识别方法 (1)基于点云数据的人脸识别 点云是3D人脸数据的一种表征方式，每一个点都对应一个三维坐标，扫描设备使用这种数据格式存储采集的三维人脸信息，甚至可以将稀疏坐标也拼接到形状信息上，更为完善的反映人脸信息...该文为解决人脸情感识别的实际案例提供了一些贡献，主要可概括为以下三点：(1)提出了一个带有嘈杂的多任务标签的面部表情识别新问题，该问题的目标是易于获得的廉价多任务注释；(2)提出了一种广义化的公式，在数据和异构多任务标签之间具有明确的联合和边际分布匹配...(3)在具有不同外生变量的多个任务上实验性地验证了这种方法。
Windows 64位操作系统为提供对32位应用程序的兼容，在“C:\Windows\SysWOW64”目录下保留了很多32位的工具（如CMD.exe是32位的）。...在Windows 64位操作系统上跑三十二位应用程序，操作注册表，搜素目录时，微软通过反射（Reflector），会将“\\SOFTWARE\\Microsoft\\Windows\\CurrentVersion...所以如果是64位脚本程序，在64位操作系统上，通过注册表操作32位应用程序，得手动通过代码补上“Wow6432Node”，否则会找不到。
2、 CNN，卷积神经网络主要用来识别位移、缩放及其他形式扭曲不变性的二维图形。...3、RNN，循环神经网络训练样本输入是连续的序列，且序列的长短不一，比如基于时间的序列：一段连续的语音，一段连续的手写文字。...该函数在0点出不可导，如果忽略这一个点其导数为sgn。函数的导数计算很简单，而且由于在正半轴导数为1，有效的缓解了梯度消失问题。...在ReLU的基础上又出现了各种新的激活函数，包括ELU、PReLU等。 在神经网络的早期阶段，sigmoid函数，tanh被广为使用。...卷积网络是为识别二维形状而特殊设计的一个多层感知器，这种网络结构对平移、比例缩放、倾斜或者共他形式的变形具有高度不变性。 循环神经网络是一个递推的数列，因此具有了记忆功能。
设 为场景中一个真实世界（三维）物体上的一个点： 为了确定生成的三维图像中 的深度，我们首先在左右两个二维图像中找到与其对应的两个像素点 和 。我们可以假设我们知道两个摄像机的相对位置。...方向向量上的所有点都是候选源。由于两个向量只能在一个唯一的点上相交，我们将交点视为源点。 在上图中，左图和右图的方向向量（分别为 和 ）在单个源点 处相交。...在像素级别上，我们使用三角测量从一对立体图像的左右像素点中确定一个3D空间中的点。对于具有数百万像素点的大图像，我们使用视差图。...6.1 计算机视觉中的三角测量 计算机视觉中的三角测量是从其在两个或多个图像上的投影中确定一个3D空间中的点的过程。相机矩阵表示相机从3D场景到2D图像空间的投影函数的参数。...立体图像的校正可以大大简化这个问题。通过这种转换，匹配点将位于同一水平线上，将2D立体对应问题转化为1D问题。这就是我们打破“维度诅咒”的方式。 块匹配算法是识别相关像素的基本方法。
它指的是使用计算机提取图像信息，决定每个图像的点是否属于一个图像特征。特征提取的结果是把图像上的点分为不同的子集，这些子集往往属于孤立的点、连续的曲线或者连续的区域。...与颜色特征不同，纹理特征不是基于像素点的特征，它需要在包含多个像素点的区域中进行统计计算。在模式匹配中，这种区域性的特征具有较大的优越性，不会由于局部的偏差而无法匹配成功。...基于学习的方法一般采用全局观测特征，不需检测或识别物体的局部特征，具有较好的鲁棒性。...其缺点是由于无法获取在高维空间中进行连续估计所需要的密集采样，因此无法保证姿态估计的精度与连续性。 基于学习的姿态估计方法源于姿态识别方法的思想。...然而姿态识别方法只能将姿态划分到事先定义的几个姿态类别中，并不能对姿态进行连续的精确的估计。 基于学习的方法一般采用全局观测特征，可以保证算法具有较好的鲁棒性。
2、LCD: Learned Cross-Domain Descriptors for 2D-3D Matching（AAAI，代码开源） 本文提出了一种新的方法来学习一个局部跨域描述符，用于二维图像和三维点云匹配...提出的方法是一个双自动编码神经网络，将二维和三维输入映射成共享的潜在空间表示。结果表明，共享嵌入中的跨域局部描述子比在二维和三维域中进行个体训练得到的描述子具有更好的区分性。...描述子在三个主要的实验中被评估：2D-3D匹配、跨域检索和稀疏到稠密的深度估计。实验结果证实了该方法的稳健性及其在求解跨域任务时的竞争性能，同时也证明了该方法能够推广到求解单一的二维和三维任务。 ?...在具有挑战性的遮挡LINEMOD和YCBVideo数据集上，本文的性能优于目前的技术水平，达到了SOTA，这证明我们的方法能够很好地处理多个纹理较差的对象之间的遮挡。...该方法的核心是首先在目标对象模型上指定一组表面点作为关键点，然后训练一个关键点检测器（KPD）对其进行定位。最后根据关键点的二维-三维关系，用PnP算法恢复出6D姿态。
在2022年的CVPR（计算机视觉与模式识别）会议上，我们看到了大量关于3D物体检测的论文，而且我们开始看到越来越多的论文提交到像IEEE或国际计算机视觉期刊这样的地方。...· 联合跟踪器 - 我们通过将2个图像（或点云）发送给深度学习模型来进行联合检测和3D对象跟踪。 由于我们已经在物体检测上花费了很多时间，让我们从3D边界框继续进行。...3.1 3D物体跟踪来自3D物体探测 在2D物体跟踪（独立追踪器）中，跟踪流程如下： 1）给定连续两个时间步的检测结果... 2）计算二维IOU（或任何其他成本，如框的形状或外观指标） 3）将其放入一种二分图算法中...4）关联最高匹配并设置颜色/ID 使用卡尔曼滤波器预测下一个位置（从而在下一步中具有更准确的关联） 我们将在3D中完全这样做，但有两点将会改变： 1）IOU 2）卡尔曼滤波器 用于MOT任务的算法-...我们用一个二维高斯分布来表示边界框，并使用预测/更新循环。 卡尔曼滤波器的预测、测量和更新曲线 4.2 什么是3D卡尔曼滤波器？
典型的例子是在数千只狗和猫的图像数据集上训练的模型，并学习如何分类在这两个类别之一中提供的新照片。分类模型可以学习区分任意数量的类，只要它们具有相当雄心勃勃且具有代表性的数据集！...当你想要重新训练模型时，你必须对所有数据进行重新训练，因此最好只有在我有大量新数据时才能这样做，这实际上可以提高新模型的性能（这将是接受新旧的培训。...基于实例的系统不会从看不见的输入中推理，而是将其与所有先前的数据（保存在存储器中）进行比较，并在它们中找到其 “理想排列”，即它们试图将数据放置在正确的点上。一个例子对于理解这种差异非常有用。...可能会发生这样的情况：在现实世界中，你拥有的数据不足以训练模型以准确识别可能对问题有意义的模式。...下图是一个图，表示三种不同的情况，如果输入的二维坐标中的一个点是红色或蓝色，则模型必须进行分类： 欠拟合，模型太简单（例如，线性模型）并且无法掌握数据集的复杂性 适当拟合，模型掌握数据如何分散注意力的一般
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