本文来自作者在 GitChat 上分享「在实际项目中，如何选择合适的机器学习模型」。...我们希望自己有一点先验知识，可以指导我们去如何选择算法模型，帮助我们少走一点弯路。 机器学习算法表 上面的机器学习算法表可以帮助我们如何去选择一个合适的机器学习算法，对于我们特定的项目问题。...在半监督学习中，我们可以使用未标记的数据和一小部分的标记数据来训练我们的模型，从而来提高我们模型的准确性。 无监督学习 在使用无监督学习的时候，我们所使用的数据都是不用进行标记的。...当给定一个数据集的时候，我们首先想到的应该是如何快速的得到一个结果，也就是我们常说的 demo 算法。在这个过程中，我们首先关心的并不是算法结果的好坏，而是一整个算法在数据上面运行的流程。...在我们实际的项目中，我们需要做到对自己所熟悉的个别算法灵活使用。
PPT中呈现进行数据的交互，因为我们在很多时候在做工作汇报的时候都是以PPT的形式来呈现的。...如果你的数据仪表盘是在POWER BI中完成的，那就可以在PPT中做交互，因为在PB中可以发布仪表盘的网页版，在PPT中有网页的插件，可以实现网页端的交互。...在POWER BI中，数据仪表盘不单单是在DESK桌面呈现，也可以通过WEB端分享给你的同事，所以我们只要在PPT中安装WEB插件就可以来完成PPT中仪表盘的交互。...这里的 NAME 就是我以前做过的 POWER BI的一些分布的模型，你只要选择你想要呈现的模型，这个模型页面就会展示在PPT的页面。...比如我点击了薪酬对标模型，在PPT上就出现了这个POWER BI的模型，并且是可以在PPT上交互演示的。
应用背景介绍 早在遥远的1989年，一家叫做ALVIVN的公司首次将神经网络用在汽车上，进行车道线检测和地面分割。时至今日，深度学习已经应用在自动驾驶系统的多个分支领域。...首先是感知领域，常用的传感器有相机、激光雷达和毫米波雷达。深度学习利用二维图像或三维点云作为输入，对其中的障碍物进行检测、识别、分割、跟踪和测距。...近年来一些方法使用在线地图学习，基于车载传感器观测，动态地构建高清地图，是一种比传统的预标注高清地图更可扩展的方式，为自动驾驶车辆提供语义和几何先验。...PnPNet: End-to-End Perception and Prediction with Tracking in the Loop 正因为深度学习算法在自动驾驶中的广泛应用，使得模型部署工程师炙手可热...，大多数公司既要求算法工程师设计算法，又要部署移植，同时具备两项技能的人才一直是自动驾驶公司优先录取的对象，对应的薪资也是非常可观。
实际上，不可修改集合通常是可修改集合的包装器，其他代码仍然可以访问和修改被包装的可修改集合。通常需要使用集合一些时间才能在一定程度上理解不可修改集合和不可变集合。...众所周知，网站用户只会等待几秒钟的加载时间，然后他们就会离开。因此，为了提供最好的用户体验并维护开发人员提供高质量产品的声誉，开发人员必须考虑如何优化大型数据集合的处理。...在本例中，我们使用 Java 的原生进程来分割数据和分配线程。 不幸的是，对于上述两种情况，Java 的原生并行处理并不总是比串行处理更快。实际上，经常会更慢。 例如，并行处理对于链表没有什么用。...Oracle 的 NQ 模型是决定是否使用并行处理的一种方法。在 NQ 模型中，N 表示需要处理的数据元素数量，Q 表示每个数据元素所需的计算量。...在 NQ 模型中，计算 N 和 Q 的乘积，数值越大，说明并行处理提高性能的可能性越大。 在使用 NQ 模型时，N 和 Q 之间存在反比关系，即每个元素所需的计算量越高，并行处理的数据集就越小。
而要说明的是，github上的开源工具只是支持了原生的YOLOv3和YOLOV3-tiny模型转到tensorflow的pb模型，然后再由pb模型转换到IR模型执行在神经棒的推理。...因此，我写了一个脚本可以将带深度可分离卷积的YOLOv3或YOLOV3-tiny转换到pb模型并转换到IR模型，且测试无误。就奉献一下啦。...下图是YOLOv3-tiny的网络结构，我们考虑如何把1024个通道的标准卷积改造成深度可分离卷积的形式即可。其他卷积类似操作即可。 ?...步骤四：用我的工具转换训练出来的darknet模型到tensorflow的pb模型，这一步骤的具体操作为用下面我提供的脚本替换一下tensorflow-yolo-v3工程中的yolov3-tiny.py...Returns: 代表这个操作的输出的一个tensor 步骤四：执行下面的模型转换命令，就可以把带深度可分离卷积的yolov3-tiny模型转到tensorflow的pb模型了。
本文从TRIZ理论出发，研究如何运用技术矛盾、物理矛盾和物场模型工具来解决硬盘磁头焊接工艺中的实际难题，提升了产品的质量，降低了制造成本，提高了企业的竞争力。...然后根据所选的分离方法对应的发明原理生成解决方案。3.物场模型工具消除锡球对焊嘴的吸附作用物质场模型分析是TRIZ理论中的另外一个重要的问题构造、描述和分析的工具。...通过构建物场模型，揭示出技术系统的功能机制，找出技术系统中不同元素之间发生的不良作用（包括不足的、有害的、过度的和不需要的相互作用），然后查询76个标准解来找到通用解法，再在这基础上生成具体实用方案。...首先构建物场模型来消除锡球对焊嘴吸附作用。三个基本要素：接收体是焊嘴S1，执行体是锡球S2，相互作用场力场F1。锡球S1激光加热后融化产生的热力场F1对焊嘴产生有害作用，产生应力对焊嘴产生冲击。...锡球对焊嘴的作用有害，是有害完整模型，引入新的物质S3消除有害作用（S1.2.1），拆解物场模型。查询76个标准解，采用提示No.11切断有害作用。
有人问我该如何做数据分析。其实数据分析的过程是相对固定的，分析结论的差异性主要是分析者的视点。虽然比较固定，我还是结合了自己写文章的心得，整理出这份ppt。希望对于徘徊在数据分析门口的人有用。...整理的过程，我也根据这个过程做了一个小分析，对公司宝贝进行一个十分简单的分析。如果在阅读文章后，有意见也非常欢迎向我提出。我会尽我所能，一一解答。...另外, 如果有比较好的课题来调查分析,也欢迎联系我探讨。我非常乐意做调查分析。 ? 作者：candyhuang
装饰器是一种特殊的函数，它可以在不修改原始函数的情况下，为函数添加额外的功能。装饰器的工作原理是通过使用一个函数来包装另一个函数，在调用被装饰的函数时，实际上是调用了装饰器函数。...装饰器的语法使用“@”符号，放在函数定义的上方。 装饰器的实际应用场景有很多，以下是一些常见的示例： 日志记录：装饰器可以用于记录函数的调用日志，包括函数名称、参数和返回值等信息。...计时器：装饰器可以用于计算函数的执行时间，可用于性能分析和优化。 缓存：装饰器可以在函数执行前先检查缓存中是否已经有结果，如果有则直接返回结果，避免重复计算。...权限验证：装饰器可以用于验证用户的权限，比如需要登录才能访问的接口。 输入验证：装饰器可以用于验证函数的输入参数是否符合要求，比如检查参数的类型或取值范围等。...总的来说，装饰器提供了一种灵活且可复用的方式来为函数添加额外的功能，可以提高代码的可读性和维护性，并且可以在不修改原始函数的情况下对其进行扩展。
我需要考虑如何用Backbone的Model和Collection来管理监控数据。Model可以表示单个监控指标，比如CPU使用率，而Collection可以管理多个指标。...视图部分，可能需要使用Backbone的View来渲染数据，结合模板引擎如Underscore.js的template。...另外，数据可视化可能需要第三方库，比如D3.js或Chart.js，这里需要提及如何将Backbone与这些库集成，比如在View中监听模型变化，然后更新图表。...1、问题背景在监控和统计工具开发中，前端架构通常包含以下组件：Collector-Backend: 接收来自前端的查询（JSON 对象），获取数据并将其存储在缓存中。最后，通过消息队列通知前端。...Frontend: 使用 jQuery-Flot-Graphs 呈现数据的 JavaScript 代码。每个环境都有几张图表，都显示在同一页面上。图表是一组测量结果。
竞赛行人多目标跟踪赛道的第一名，同时是ICCV2021 airmot竞赛的baseline。...这种图可以比较清晰的呈现出SiamMOT的原理，首先 I t...由于前后两帧都过相同的backbone，所以也就有了siamese结构。...从SOT for MOT的角度看，SiamMOT和DeepMOT都是将SOT引入到MOT中，但是二者有比较大的区别 SiamMOT会重新训练SOT模型，而DeepMOT中SOT的使用更原始，它直接引入了...在其他MOT方法中，和SiamMOT最像的一个是CenterTrack，可以理解为二者的区别在于如何构建两帧间的关联，前者使用SOT，后者使用center的offset，这个offset本质上靠特征，没有使用空间信息
视频的每一帧就是一张图片，跟踪视频中的某一对象，分解下来，其实就是在每一帧的图片中找到那个对象。 既然要找到那个对象，就要先定义这个目标对象，既然是图片，那就有颜色，先了解下常用的 3 种颜色模型。...RGB 就是三原色光模式，又称 RGB 颜色模型或红绿蓝颜色模型，是一种加色模型，将红、绿、蓝三原色的色光以不同的比例相加，以合成产生各种色彩光。...每一个像素点都有都有 3 个值表示颜色，这是最常见的颜色模型了。OpenCV 中的顺序是 BGR。 灰度图。...这个模型中颜色的参数分别是色调（H）、饱和度（S）和明度（V）.HSV对用户来说是一种直观的颜色模型。...) cv.cvtColor(input_image, cv.COLOR_BGR2HSV) 现在我们知道如何将 BGR 图像转换为 HSV，我们可以使用它来提取彩色对象。
不用说，从可维护性的角度来看，只有一组代码要好得多，并且开始超越其他 Web 开发策略。那么同构如何解决SEO、性能和可维护性的问题呢？...对于这些公共应用程序和页面，SEO实际上是强制性的，因为它们的商业模式在很大程度上依赖于搜索索引和自然流量。最近，谷歌在他们的爬虫中添加了JavaScript渲染功能。...从理论上讲，这意味着Google将像普通浏览器一样呈现SPA，并索引其内容。但是，Google本身表示，“有时在渲染过程中事情并不完美，这可能会对您网站的搜索结果产生负面影响。 ...在DocuSign，我们调整了Backbone.js模型（浏览器框架）以在服务器上工作。...如果同构 JavaScript 代表了 Web 开发的下一次演变，剥离了跟踪几千个活动代码位的复杂性，那会怎样？
在 Django 中，创建新的模型实例可以通过以下几个步骤进行，通常包括定义模型、创建模型实例、保存数据到数据库，以及访问和操作这些实例。...1、问题背景在 Django 中，可以使用 models.Model 类来创建模型，并使用 create() 方法来创建新的模型实例。但是，在某些情况下，可能会遇到无法创建新实例的问题。...2、解决方案这个问题的原因是，在 Customer 模型的 create() 方法中，并没有调用 save() 方法来将新的客户实例保存到数据库中。...因此，虽然我们创建了新的客户实例，但它并没有实际地存储在数据库中。...最终我们可以根据实际需求选择不同的方法创建和操作模型实例。
上面介绍的这些对接方式之类的，只作为熟悉了解，下面会慢慢的从实验以及实际环境讲解中理解的更加明白。 （1）那么我们实验环境怎么模拟互联网呢？...很多书籍或者视频里面会把互联网用很多设备来进行模拟，但是实际中，我们通常作为企业网的部署与搭建，从运营商那边购买了宽带线路，不管是用PPPOE、DHCP、专线哪种对接方式，运营商都会把数据打通，至于他们是如何打通以及内网怎么运作的...（说明下，这里只是一步一步引导，理解的更加深刻，在实际中运营商不会写路由过来，我们会在路由器上面做转换。）.../24网段，B也用192.168.255.0/24网段，运营商就傻眼了，它到底该如何去写呢，所以在实际中，运营商是根本不会写路由到内网来的，它只保证设备接入光猫后能够正常访问，比如这里出口路由的G0/0...还有一点就是，在TCP/IP体系中，明确规范了私网与公网的范围，私网地址只能在局域网中访问，而公网可以在互联网中使用，那实际中，我们是如何上外网的呢？这个就是后续我们要学习的一个技术，叫做NAT。
1.业务背景 业务场景中，一个会话中存在多个场景，即一个session_id对应多个scene_id和scene_name 如果你写成如下的聚合模型类 public class SceneVO { private...List形式如下，这个数据在data属性中 { "data":[ { "sessionId": "jksadhjksd", "sceneId":"NDJWKSDSJKDKED...-- collection 标签：用于定义关联的list集合类型的封装规则 property：对应父类中list属性名，这里SceneVO类里的List变量名为sceneList...ofType：集合存放的类型，List集合要装的类的类名，这里是SubSceneVO --> 集合类型的封装规则 property属性：对应父类中List集合的变量名，这里SceneVO类里的List变量名为sceneList ofType属性：集合存放的类型，List集合要装的类的类名，这里是
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...一般使用map用的最多的就是hashmap，但是hashmap里面的元素是不按添加顺序的，那么除了使用hashmap外，还有什么map接口的实现类可以用呢？...这里有2个，treeMap和linkedHashMap，但是，要达到我们的要求：按添加顺序保存元素的，就只有LinkedHashMap。 下面看运行的代码。...com.lxk.collectionTest; import com.google.common.collect.Maps; import java.util.Map; /** * 测试Map是否有序的区别...可以看到，要是单单的说有序，那么就hashmap是无序的，但是，要说到添加顺序，那就只有linkedhashmap啦。 我写完文章，给自己点个赞，不过分吧， 不过分，那我可就点啦啊。
MixFormer打破了传统的跟踪范式，通过模板与测试样本混合的backbone加上一个简单的回归头直接出跟踪结果，并且不使用框的后处理、多尺度特征融合策略、positional embedding等。...其中特征融合模块通常是跟踪算法设计的关键，传统的方法中主要使用基于互相关（correlation）的操作（如 SiamFC, SiamRPN, SiamFC++）以及在线更新的方法（如KCF, ATOM...而即使这些基于 transformer 的模型依然依赖于 CNN 来提取特征，受限于全局建模的能力，使得这些模型并没有在 tracking pipeline 中完全发挥出 self-attention...feature map 呈现金字塔型变化，即随着网络的加深，分辨率逐渐变小，通道数逐渐增大。MixFormer是一个端到端模型，所以没有任何框后处理操作。...总结 MixFormer革新了传统的跟踪范式，统一了特征提取和目标融合模块，既简化了模型也提升了跟踪的性能，希望我们的研究能够进一步推进视觉跟踪领域的研究。
若此时随便输入一个 url，你如何快速判断该 url 是否在这个黑名单中？并且需在给定内存空间（比如：500M）内快速判断出。...它实际上是一个很长的二进制向量和一系列随机映射函数。布隆过滤器可以用于检索一个元素是否在一个集合中。它的优点是空间效率和查询时间都比一般的算法要好的多，缺点是有一定的误识别率和删除困难。...那么可以定义一个2147483647长度的byte数组，用来存储集合所有可能的值。为了存储这个byte数组，系统只需要：2147483647/8/1024/1024=256M。...但是如果这个byte数组上的第二位是0，那么这个URL（X）就一定不存在集合中。...多次哈希： 为了减少因哈希碰撞导致的误判概率，可以对这个URL（X）用不同的哈希算法进行N次哈希，得出N个哈希值，落到这个byte数组上，如果这N个位置没有都为1，那么这个URL（X）就一定不存在集合中
然而，Siamese trackers中的backbone networks使用了相对较浅的网络模型，例如AlexNet。...实验 作者将设计的backbone networks应用于SiamFC以及SiamRPN 两个有代表性的模型中。 Training： 作者通过ImageNet的预训练模型来初始化网络参数。...可以看出作者提出的基于CIR模块改进的backbone network在跟踪精度上都要优于原始的浅层AlexNet，特别的以CIResNet-22为backbone的SiamFC模型比AlexNet在OTB...+代表以CIResNet-22 作为backbone network的跟踪模型） ?...不同的是，作者的工作从研究如何设计网络架构做起，从机理上分析了影响网络性能的因素，并依据原则成功设计了更深更宽的backbone Siamese 跟踪器。
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