学习Excel技术，关注微信公众号： excelperfect 这里的应用场景如下： “在工作表Sheet1中存储着数据，现在想要在该工作表的第O列至第T列中搜索指定的数据，如果发现，则将该数据所在行复制到工作表...用户在一个对话框中输入要搜索的数据值，然后自动将满足前面条件的所有行复制到工作表Sheet2中。” 首先，使用用户窗体设计输入对话框，如下图1所示。 ?...Dim rngFoundCell As Range Dim lngCurRow As Long Application.ScreenUpdating = False '赋值为工作表...Sheet1 Set wks = Worksheets("Sheet1") With wks '工作表中的最后一个数据行 lngRow = .Range(...Sheet2 Sheets("Sheet2").Cells.Clear '获取数据单元格所在的行并复制到工作表Sheet2 For Each rngFoundCell
Net Detection and Classification Dataset 原文作者：Abdelrahman Abdallah 内容提要 我们提出了TNCR，一个从免费网站收集的不同图像质量的新表格数据集...TNCR数据集可以用于扫描文档图像的表检测，并将其分类为5个不同的类。TNCR包含9428个高质量的标记图像。在本文中，我们实现了SOTA的基于深度学习的表检测方法，以创建几个强基线。...基于ResNeXt- 101-64x4d骨干网的Cascade Mask R-CNN在TNCR数据集上获得了最高的性能，精度为79.7%，召回率为89.8%，f1得分为84.4%。...我们将TNCR开源，希望鼓励更多的深度学习方法用于表检测、分类和结构识别。 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，侵权请加上文微信联系删除。
（2）基于本文提出的代价空间上采样模块，我们设计了一个高精度的实时立体匹配网络（称为BGNet），该网络在KITTI数据集的分辨率下能够达到39fps，且精度超过了之前所有实时立体匹配网络。 2....相关工作 基于深度学习的立体匹配网络研究已经持续了很多年。MC-CNN [1]首次使用卷积神经网络(CNN)来计算两个图像块之间的匹配代价，但后续步骤（如代价聚合、视差后处理等）仍然使用传统方法。...基于3D卷积的立体匹配网络在各大数据集榜单上都取得了很好的结果，但是 3D卷积比2D卷积计算量大的多，现有的基于3D卷积的实时立体匹配网络[7, 8]都是对低分辨率代价空间进行代价聚合，得到低分辨率的视差图...图3 在SceneFlow上的定性比较 嵌入到现有立体匹配网络 表3和表4展示了CUBG模块嵌入到GCNet，PSMNet，GANet_deep和DeepPrunerFast中，与原始网络在合成数据集和真实数据集的比较...表4 将CUBG模块嵌入到现有立体匹配网络中在Middlebury 2014，KITTI 2015数据集上的比较 KITTI数据集评估 图4和表5是分别在KITTI数据集的定性和定量结果，在现有的50ms
进一步，区别于先前工作使用方差机制来聚合多视角代价体，本文采用式(4)聚合跨视角的特征，得到聚合后的代价体3.2.2 基于边缘辅助的代价体聚合\varphi _{edge}深度推断网络在普通区域能够捕获密集的特征匹配线索...多阶段深度推断的总损失定义为04 实验结果与分析4.1 数据集DTU数据集：作为大规模的MVS数据集，该数据集共包括124个场景，每个场景包含了49个视角，并在7种不同的照明条件下扫描得到。...此外，如表4所示，相比于基准模型，引入分类损失使DTU数据集上综合性指标从0.372降低至0.357，已经接近表1中原始Cas-MVSNet(深度采样数目为48, 32, 8)的综合性指标0.355，进一步验证了该模块的有效性...4.5.2 动态深度值采样表5所示为多阶段的深度范围比较，其第5行和第6行显示采用动态深度范围采样机制的差异。...在未来的工作中，希望进一步探索基于Transformer的密集特征匹配，替代3D CNN对代价体进行正则化处理，降低模型对于高显存的依赖，并提高模型在移动端部署的实用性。
01 工作流 简单来讲，工作流分为三步：创建正射制图工作空间，区域网平差，向导式生成正射产品。以下图示略复杂，因为涉及以镶嵌数据集创建正射映射工作空间。下述会解释其应用情景。...基于现有镶嵌数据集创建正射制图工作空间，有特定的工作流应用，示例： 当您想要通过多个卫星栅格类型创建镶嵌数据集，并对使用正射映射工具的混合卫星类型影像进行区域网平差时。...02 基于无人机影像的操作流程 创建无人机影像正射制图工作空间 1. 影像分析选项卡下新建正射制图工作空间，进入创建向导。 2....创建完成后，影像集会加载到工作空间中并显示在地图上，在日志中能看到处理流程，内容列表生成正射映射工程包含一系列表、图层和影像的镶嵌数据集。...影像集合的立体像对可用于生成可获取高程数据的点云（3D 点）。 生成点云的算法有三种，ETM（扩展的地形匹配），SGM（半全局匹配），MVM（多视图匹配）。参数可定义立体像对最大最小交叉角度。
此索引算法对于精确匹配查询最有用，例如根据主键值搜索特定记录。哈希索引通常用于内存数据库，例如 Redis。 哈希索引的工作原理是根据哈希值将表中的每条记录映射到唯一的存储桶。...如果该记录在存储桶中，则数据库将返回该记录。否则，数据库执行全表扫描。 哈希索引的查找速度非常快，但它们不能用于有效地查询数据范围。这是因为哈希函数不保留表中记录之间的任何顺序。...大型数据集： 哈希索引可能会占用大量内存，因此它们可能不适合需要考虑内存使用情况的大型数据集。...哈希索引擅长快速精确匹配查找，但缺乏高效范围查询所需的数据排序。 问，为什么 B-Tree 索引在排序方面比 Hash 索引更优化？...优点 全文索引对于基于文本的列非常有效 非常适合搜索引擎和内容管理系统 支持搜索结果的相关性排序 缺点 全文索引会占用大量存储空间 对于非常大的数据集，性能可能会下降 全文索引不适合数字或分类数据 本文原文
基于学习的MVS算法可以分为四个模块： ·特征提取模块 ·特征匹配和代价聚合模块 ·深度图回归模块 ·深度图细化模块[可选项] ?...·特征提取模块：8层的2D卷积操作，除最后一层外，卷积操作后跟随BatchNorm层和ReLU； ·特征匹配和代价聚合模块： ※特征匹配：通过单应变换将源图像的特征图变换到参考视图下，并基于方差指标将多视图的特征体聚合为一个代价体...·特征匹配和代价聚合：同MVSNet ·深度图回归：同MVSNet ? 图 4 深度范围的确定 ·深度范围的确定： ? ?...表 1 DTU数据集实验结果 ? ?...表 2 Tanks and Temples数据集实验结果 ? ? 图 6 Tanks and Temples数据集的重建点云 参考文献 1.Gu X, Fan Z, Zhu S, et al.
当视图基表少于计划子树查询基表，则无需考虑查询改写，此时视图表数据无法完全覆盖计划子树的数据，即仅考虑 场景，其中 是计划子树的基表集合， 是视图的基表集合。...如果视图的范围约束条件比查询的更严格，则视图无法生成查询所需的全部数据行。...综上，整体基于列等价类理论，视图与查询源表一致时，SPJ需要满足四个条件： 条件 解释 1.行覆盖性 CNF谓词拆分+蕴含校验：等值连接蕴含校验 + 范围蕴含校验 + 剩余蕴含校验 2.补偿谓词可用性...源表条件 忽略源表少于查询源表的视图，要求视图源表集合是查询源表集合的超集。以视图源表集合作为键构建格索引，以查询源表集合作为搜索键，查找搜索键的超集。 4.2.2....分区条件 格索引构建 搜索键 搜索指针 源表条件 视图源表集合为键 查询源表 超集 Hub条件 视图核心(Hub)为键 查询源表 子集 输出列条件 视图输出列等价类为键 查询输出列等价类 超集 分组列条件
基于学习的MVS算法可以分为四个模块： ·特征提取模块 ·特征匹配和代价聚合模块 ·深度图回归模块 ·深度图细化模块[可选项] 图 1 MVSNet网络架构图 以ECCV2018的MVSNet[2]为例...·特征提取模块：8层的2D卷积操作，除最后一层外，卷积操作后跟随BatchNorm层和ReLU； ·特征匹配和代价聚合模块： ※特征匹配：通过单应变换将源图像的特征图变换到参考视图下，并基于方差指标将多视图的特征体聚合为一个代价体...·特征匹配和代价聚合：同MVSNet ·深度图回归：同MVSNet 图 4 深度范围的确定 ·深度范围的确定： 3、实验结果 3.1 DTU数据集 CasMVSNet在DTU[3]数据集的实验结果如表1...表 1 DTU数据集实验结果 图 5 与SOTA方法的实验效果对比图 3.2 Tanks and Temples 数据集 CasMVSNet在Tanks and Temple[4]数据集的实验结果如图2...表 2 Tanks and Temples数据集实验结果 图 6 Tanks and Temples数据集的重建点云 参考文献 1.Gu X, Fan Z, Zhu S, et al.
进一步地，为了探究谱域滤波器响应范围和生成图之间的关系，我们引入可变频率响应的带通图滤波器BWGNN[2]，通过调控滤波器的频率响应范围(p, q)来展示 系数和跨框架性能的关系。...我们采用基于Graphon的图生成方法，在原有的梯度匹配基础上引入原图的结构信息 指导 的生成；并且为了缩小原图和生成图的LED分布差异，我们引入最优传输理论(Optimal transport, OT...具体来说，我们定义了一个图生成器 使得 ，其中 是随机噪声，我们的Loss函数可以表达为: 其次，为了降低优化 系数的时间开销，我们从图匹配的假设出发，用最优传输矩阵代替复杂的特征值分解以及基于分布的节点对齐操作...在异常检测数据集上，我们的⽅法的改进更为明显。在YelpChi和Amazon数据集上，与GCond⽐，我们的⽅法分别提⾼了9.6%和7.7%。...总结 面向图数据的蒸馏目前仍为一个较新的方向，我们的研究着眼于图结构保持对图数据蒸馏的重要性，期望此工作能够引起领域对该方向更多的研究和探讨。 6.
本文提出方法的 pipeline 二、相关工作 在本节中，我们简要回顾了视觉定位的相关工作，并将它们分为直接 2D-3D 匹配方法、基于图像检索的方法和基于学习的回归方法。...4.2 实施细节 对于每个数据集，我们使用FLANN 库 [36] ，在从所有数据集图像中提取的所有upright RootSIFT [16, 35] 特征上，训练一个特定的 100k 视觉词汇表。...在基于可见性和基于空间的召回步骤中，所有数据集的 3D-to-2D 搜索的比率测试阈值都设置为 0.8，这比初始匹配步骤中的阈值要宽松得多，因为模糊 的3D 模型点的数量在场景的一定范围内大大减少。...没有 VBR 和 SBR 的方法（表 iii 中每个数据集的第一行）时，我们的方法与表 i 中的 Active Search v1.1 基本相同，唯一的区别是我们为每个数据集重新训练了 100k 个单词的特定视觉词汇表...其次，在基于空间的召回步骤中，由于图像平面划分的规则，当查询和数据集合图像间有较大的旋转差异时，我们的方法可能无法正常工作。尽管这种情况在现实实际中很少发生。这两个限制，我们将在未来的工作中解决。
近期研究甚至在斯坦福问答数据集（SQuAD）上产生了超越人类水平精确匹配准确率的系统，SQuAD 是应用最广泛的阅读理解基准数据集之一（Rajpurkar 等，2016）。...因此，模型只需要选择与问题最相关的文本范围，而不需要检查答案是否实际蕴涵在文本中。...对于文章中的每个段落，众包工作者需要提出五个仅仅基于该段落不可能回答的问题，同时这些问题要引用该段落中的实体，且确保有一个貌似合理的答案。...表 2：SQuAD 2.0 的数据集统计结果及其与 SQuAD 1.1 的对比。 5 实验 ? 表 3：在 SQuAD 1.1 和 2.0 上的精确匹配（EM）和 F1 得分。...表 4：在 SQuAD 2.0 开发集上的精确匹配（EM）和 F1 得分，及其与在具备两种自动生成负样本的 SQuAD 1.1 上的 EM 和 F1 得分对比。
这项工作的初衷是为了重建 MNIST 预处理算法，进而为每一个 MNIST 数字找到其在 NIST 中的最初手写者。重建工作最开始是基于已有的信息，进而通过迭代更新已经有了很可观的进展。...重建用于创建 MNIST 数据集的算法是一项非常具有挑战性的工作。图 1 展示了 Bottou 等 [1994] 描述 MNIST 预处理的两个段落。...尽管这是第一篇提到 MNIST 的文章，但数据集的创建实际上先于这项基准工作数月。...使用这种方法产生的数据集相比于实际的 MNIST 训练集多一个零，少一个 8。尽管两者并不匹配，但是这些类别分布太接近了，以致于 hsf4 分区中确实少了 119 个数字。...表 1：匹配 MNIST 和 QMNIST 训练数字图像之间抖动距离的四分位数，像素范围为 0 到 255。L_2 距离为 255 表示一个像素差。L_∞距离表示图像像素之间的最大绝对差。
随着计算机视觉中深度学习技术[1]的出现以及大型数据集的日益普及，已经带来了能够恢复丢失维度（即深度维度）的第三代方法。...第3节概述了可以用于训练和测试基于双目视觉的深度重建算法的数据集。第4节重点介绍了如何使用深度学习在图像之间匹配像素的工作。...3.数据集 表1. 深度/视差估计的数据集 ? 4.立体视觉匹配深度 表2. 基于深度学习的立体视觉匹配方法的分类与比较 ? 图1. 立体视觉匹配流程的组件 ? 图2....端到端立体视觉训练方法 表4. （主要的）13种基于深度学习的MVS方法的分类与比较 ? 8. 讨论与比较 表5. 以640x480大小的图片作为输入，运行时的计算时间与内存消耗 ?...它们的早期结果非常令人鼓舞，因此希望在将来看到大型数据集的出现，这有点像ImageNet，但它应用于三维重建。 (7) 从数据中自动学习网络结构、及其激活函数和参数。
匹配列前缀 匹配某一列值开头的部分 匹配范围值：精确匹配某一列并范围匹配另一列 只访问索引的查询 即只需要访问索引即可，「不需要索引」，类似直接走聚簇索引 B-Tree 索引的限制： 如果不是从最左侧查找无法使用索引...不能跳过索引中的列 如果查询中有「某个列的范围查询」，则其右边所有的列都无法使用优化查询 哈希索引 基于哈希表实现，只有精确匹配索引所有列的查询才有效 mysql中只有 Memory 引擎支持哈希索引...优化器对于group by 或者distinct查询如何使用两种临时表排序 sql_buffer_result 优化器将要吧查询结果放入一个临时表 sql_cache 和 sql_no_cache 查询结果集是否应该存在缓存当中...存储引擎执行顺序顺序读比随机读快 总结：「增加内存是解决随机i/o读取最好的办法」 缓存 读和写 缓存可以可以延缓写入，但是不能消除读取一样消除写入 事实上除了上面意外，缓存还允许被集中操作 多次写入，一次刷新 I/O合并 工作集是什么...，逻辑复制可以多种情况工作 基本就是执行sql 语句，出现问题可以很好的定位错误 基于语句复制的缺点 如果使用触发器或者存储过程，不要使用基于语句模式复制，会有大量的bug,除非清楚不会碰到问题 基于行复制的优点
例如，在图一（a）中，汽车和巴士的颜色分布非常接近，因此基于图像上色得到的图像描述子，对于汽车和巴士会有大范围的重合，难以区分，见图一（b）。...我们的工作的贡献主要有：1. 我们提出了「混合与匹配」的调节机制，首次让自监督预训练的模型超过了有监督预训练的模型。...在 CityScapes 数据集上，我们得到了 66.4% 的性能，匹敌 ImageNet 预训练的结果，67.9%。此提升极具显著性，考虑到我们的方法是基于无监督预训练的。2....我们提出的一种新的基于类内连通图的三元组抽样方案，相比于传统的三元组抽样方案更加鲁棒。 表一：在此数据集是公认的语义分割数据集，PASCAL VOC2012 数据集上的结果对比。...表三：此表格展示了不同数据集下，用不同网络结构，和不同预训练任务（包括随机初始化），我们的方法获得的提升效果。 图五：结果可视化。
实现细节 候选人头点预测：对于输入图像中固定大小的块，基于给定参考点，P2PNet 会预测一系列候选人头点集。...表 1：P2PNet 的不同数据集上的 nAP 指标。 计数评估 为了与人群密度领域以往的方法进行对比，研究者单独汇报了 P2PNet 的计数精度。...尽管 P2PNet 在 UCF-QNRF 上略逊于 ADSCNet，但是在其他所有数据集上均显著超过了 ADSCNet。 表 2：P2PNet 的不同数据集上的计数精度。...此外，如下表 3 所示，在更大规模、密度分布范围更广的数据集 NWPU 上，P2PNet 也取得了最佳的综合计数精度。 表 3：P2PNet 的 NWPU 数据集上的计数精度。...图 5：P2PNet 可视化结果（数据均来自公开数据集）。
在这项工作中，作者使用无模板的序列到序列模型，将逆合成规划问题重新定义为语言翻译问题，模型以端到端和完全数据驱动的方式进行训练。...然后，基于越相似的结构越有可能被匹配的假设，选择相似性最高的一对。 表1：预测序列与真实序列 4.结果与讨论 预测精度 模型的性能是基于三个数据集：单反应物、双反应物和组合测试集。...对测试集的评价结果汇总如表2所示。 表2：在三个测试数据集上分子的成功率 每个测试数据集的预测质量用两种Tanimoto相似值表示。...同样，对于包含双反应物和组合反应物的数据集，平均Tc值从0.84降至0.66和0.68。 结果表明，基于双向LSTM的模型优于基于单向LSTM的模型，对于所有数据集，精确匹配的成功率降低了约6%。...表4:使用ECFP和macs键比较单个反应物反应数据集的模型精度 使用半径为1的ECFP和nBits 2048模型的精确匹配百分比最高。与基于MACCS keys的模型相比，该百分比增加了8.6%。
要配置文件组的数量，请使用以下配置（默认值为 2）： 如前所述，元数据表使用 HFile 作为其存储文件格式（这是一种非常有效的排序二进制键值格式），以便能够 • 有效地查找基于它们的键的记录以及 •...摄取 为了将 Amazon 评论数据集提取到 Hudi 表中，我们使用了这个gist[7]。...，如果读者愿意在读取路径上利用元数据表，他们仍然必须明确指定相应的配置 请查看此gist[8]以了解如何查询先前摄取的数据集。...，因为数据集只有 50Gb。...尽管现在 Hudi 用户已经可以使用列统计索引和数据跳过的功能，但目前还有更多工作要做： • 支持 Merge-On-Read 表中的数据跳过 • 为列统计索引查询添加缓存 • 进一步分析和优化列统计索引性能
数据库分片的方法有哪些？ 数据库分片方法对分片键应用不同的规则，以确定特定数据行的正确节点。以下是常见的分片架构。 基于范围的分片 基于范围的分片（或动态分片）根据值的范围拆分数据库行。...然后，应用程序将键与其物理节点进行匹配，并将该行存储在该计算机上。同样，应用程序在搜索特定记录时执行反向匹配。 优点和缺点 根据数据值，基于范围的分片可能会导致单个物理节点上的数据过载。...目录分片 目录分片使用查找表将数据库信息与相应的物理分片进行匹配。查找表类似于电子表格中的表，它将数据库列与分片键关联。例如，下图显示了服装颜色的查找表。...每个分片都是数据库的有意义的表示，不受范围的限制。但是，如果查找表包含错误信息，目录分片会失败。 地理分片 地理分片根据地理位置拆分和存储数据库信息。...在某些情况下，数据库分片可能包含特定数据集的复制。例如，向美国和欧洲客户销售产品的零售商店，可能会将尺寸转换表的副本存储在两个区域的不同分片上。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
腾讯会议
云直播
