一.特征点标定及锚点 特征点标定是表情合成的第一步，首先将由于示例图中人脸已经对其到图片中央且大小近似，所以简单将图片大小对齐然后使用上一篇文章【Matlab】表情合成尝试（5）——68...这部分是【Matlab】表情合成尝试（2）——传统的表情映射的内容。...三.皱纹提取与处理 上面的图看起来效果还不错，但是人脸做表情怎么说多少也会产生些皱纹，接下来就是【Matlab】表情合成尝试（3）——ERI伪皱纹映射的内容来映射皱纹。...杂质部分再进行一次图像磨皮可能会有改进，皱纹提取部分找一个更好的landmark探测器应该会更好，可以提前将已知的非皱纹部分去除，变形不完美应该也可以通过特征点选取的改进来解决，想想也有很多改进空间。
首先我们修复了一个SQL查询中的bug。然后我们重新思考了查询的设计。这里是使用LLM调整SQL查询的进一步方法。...这个有问题的查询本意是检测Azure虚拟机中的网络安全组是否允许对敏感端口进行入站访问。一个用户报告说，对于两个不同的测试用例，查询报告正常，但本应该报告警报。...LLM编写的Terraform代码快速完成了所需资源的配置，然后我们继续调试查询。 调试有问题的 JOIN 这里是失败查询的主要部分。...这种方法在第一次试验中就没有成功，并且难以通过迭代改进。 在冗长和简明SQL语法之间进行自动转换是一个有吸引力的想法。...但是，虽然LLM在将5000字的文章缩减到500字方面做得相当不错，但对于SQL查询来说，目前要求它们做同样的工作可能过高。我们使查询更紧凑的努力就到此结束了。
MYSQL 的慢查询一般是开发人员和DBA，获取糟糕的SQL和可能缺少索引的一种方法，这样的方法已经伴随了MYSQL 一致到了MYSQL 5.7，但是否我们可以有其他的方法来获取这样的可用性的信息，进而减少对...MYSQL的 DBAer, 可能都知道从MYSQL5.6 开始MYSQL的风向标是靠近ORACLE的风格的，而众所周知，ORALCE， SQL SERVER 这样的数据库是没有例如MYSQL 这样的慢查询系统的...那这里想说的是如果通过非慢查询的方式来去找到一些系统问题，并且行之有效，当然这里并不是说要抛弃慢查询，多一种方法，多一种程序设计者推荐给你的方法，自然是有很多好处的。...，并且很快得知每条语句的执行时间，从这点其实我们已经可以不通过慢查询来获得语句运行的时间，时间单位是秒。...我们可以通过对语句的分析，找到慢的语句而不使用慢查询系统，同时我们也可以通过监控系统的设计，来绘制出一个数据库系统的某些参数的变化，方便去查看一些突发事件，快速的发现问题。
近期，我们大胆尝试将前沿的PoolFormer主干网络引入经典的目标检测框架YoloV9中，这一创新性融合不仅为YoloV9注入了新的活力，更在检测精度与效率上实现了双重飞跃，成为目标检测领域的一股强劲新风...高效节能：在保证精度的同时，改进后的模型计算复杂度更低，运行效率更高，适用于对计算资源有严格要求的场景。...易于部署：轻量级的设计使得改进后的YoloV9更加便于在边缘设备和移动端等硬件上部署，拓宽了模型的应用范围。...PoolFormer与YoloV9的这次融合尝试，不仅展示了深度学习领域内的创新活力，更为目标检测任务提供了一种新的解决方案。...我们希望我们的发现能够激发未来更多致力于改进MetaFormer而非专注于令牌混合器模块的研究。
近期，我们大胆尝试将前沿的PoolFormer主干网络引入经典的目标检测框架YoloV8中，这一创新性融合不仅为YoloV8注入了新的活力，更在检测精度与效率上实现了双重飞跃，成为目标检测领域的一股强劲新风...高效节能：在保证精度的同时，改进后的模型计算复杂度更低，运行效率更高，适用于对计算资源有严格要求的场景。...易于部署：轻量级的设计使得改进后的YoloV8更加便于在边缘设备和移动端等硬件上部署，拓宽了模型的应用范围。...PoolFormer与YoloV8的这次融合尝试，不仅展示了深度学习领域内的创新活力，更为目标检测任务提供了一种新的解决方案。...我们希望我们的发现能够激发未来更多致力于改进MetaFormer而非专注于令牌混合器模块的研究。
（过程中ccmake ..一直过不去，用了 sudo bash 后装了catkin_make 再ccmake就ok了。）
本文设计了一个离线实验，用 CTR 预估方法做书籍个性化推荐，发现效果（准确率、召回率）较现网方法（Word2vec）提升接近一倍。
接着根据群里大佬提供的指示，将train和validate中的nums_work改成0即可
Redis 宣布对其查询引擎进行了重大改进，使用多线程来增强查询吞吐量，并确保低延迟。...来源：Redis 伸缩性设计 Redis 方面强调，随着文档数据量增长到数亿份，复杂查询可能会限制吞吐量，因此这一改进至关重要。...来源：单分片 Redis 多线程查询引擎主线程和线程池 上图描述了新的架构，多个查询同时进行，每个查询都在自己的独立线程中运行。...这使得我们能够在保持主线程处理更多传入请求的同时执行多个并发查询，例如其他 Redis 命令，或准备并让新的查询入列。查询完成后，结果会被传回至主线程。...新的 Redis 查询引擎声称与前一代相比查询吞吐量提升了 16 倍。
包括改进的测试生成和云代码完成、提交消息的自定义提示、从代码片段创建文件的能力以及更新的编辑器内代码生成等多项有价值的更新。
在接触一个开源项目的时候，项目的后端采用的是云开发的模式（云函数，云数据库等等），本人又没接触过云开发，于是便有了这篇文章。
本文改进使用shufflechannel改进MDCR，打造全新的额MDCR_shuffle模块，实现大幅度涨点 论文：《HCF-Net：用于红外小目标检测的分层上下文融合网络》 红外小目标检测是一项重要的计算机视觉任务...0.796 tu-22 230 98 0.912 1 0.995 0.804 改进方法
@Resolver：来声明当前类是数据处理的 @Query：声明改方法是一个 Query 查询操作 @Mutation：声明改方法是一个 Mutation 修改操作 @FieldResovler：对 @...Resolver(of => Recipe) 返回的对象添加一个字段处理 方法参数： @Root：获取当前查询对象 @Ctx：获取当前上下文，这里可以拿到 egg 的 Context （见上面中间件集成中的处理...LogAccess) randomValue(): number { return Math.random(); } } Query complexity TypeGraphQL 默认提供了查询复杂度控制...，来防止一些恶意或者无意的过度复杂查询消耗大量的服务端资源，比如数据库连接等。...我们在正式使用中目前也没有遇到大的问题，该项目目前也比较活跃，很多新的特性也在开发中，建议可以做一些尝试。
Slobodin在Google论坛上发帖表示，鉴于Chrome 59推出了Headless浏览特性，他认为没有理由再继续维护Phantom.js。
大体内容是他是一家公司(Kloudsec)的员工,这个公司的产品可以使用LetsEncrypt cert为用户免费搭建HTTPS, 希望我可以在中国帮他测试.抱着人人为我,我为人人的心态,我答应的进行尝试
原因：2017年4月14日 星期五 尝试搭建Ceph环境 说明：尝试Vagrant、Ansible、SaltStack自动部署Ceph或DockerCeph 简介 测试环境为macOS Sierra 10.12.4...Ansible的部署安装 Ansible的github中演示视频过于老旧，已经不适用现存github开源项目，多次尝试后无法安装，更换方法。
安装方法很简单 `pip3 install -U scikit-learn` 下面介绍一个简单的栗子，初步尝试sklearn。
https://blog.csdn.net/hotqin888/article/details/80530311 最开始对付项目列表中的每个项目的成果数量，采用查询数据库，循环去查，因为一个项目下面有...如果成百上千个项目，然后每个项目下4800个目录，要查询每个目录下的成果数量…… ?...因为：要么循环查询数据库，要么把所有项目目录category表一次性查出来（15.6万），把所有成果product表一次性查出来（beego orm默认只会查出1000个结果来），再循环——递归。...} } 改进： 将数据库目录表category增加一个字段，每个项目的子目录都带有这个项目的id，这样一次性查出这个项目的所有目录（相当于加了一个索引）。...id parentid projectid 再改进一下成果表，将成果表增加一个字段，除了目录id外，增加一个项目id，这样一次性查出这个项目的所有成果和成果数量（相当于加了一个索引）。
我们这里主要介绍在Langchain中常用的3种方法 查询扩展技术涉及对用户的原始查询进行细化，以生成更全面和信息丰富的搜索。使用扩展后的查询将从向量数据库中获取更多相关文档。...该方法将从用户查询中退后一步，以便更好地从问题中获得概述。LLM将根据用户查询生成更通用的问题。 下面是原始查询和后退查询的示例。...LLM从第一个查询生成更多查询的技术。...这些生成的查询将用于在矢量数据库中查找文档。 多步查询的目标是改进查询，使其与主题更加相关，从而从数据库中检索更多相关的文档。...总结 以上就是最常用的3种改进RAG能力扩展查询方法。当你在使用RAG时，并且没有得到正确或详细的答案，可以使用上述查询扩展方法来解决这些问题。希望所有这些技术可以用于你的下一个项目。
本文基于 Apahce Spark 3.1.1 版本，讲述 AQE 自适应查询优化的原理，以及网易有数在 AQE 实践中遇到的痛点和做出的思考。...1 前言 自适应查询优化 (Adaptive Query Execution, AQE) 是 Spark 3.0 版本引入的重大特性之一，可以在运行时动态的优化用户的 SQL 执行计划，很大程度上提高了...Kyuubi 是网易开源的一款企业级数据湖探索平台，它基于 Spark SQL 实现了多租户 SQL on Hadoop 查询引擎。...以下章节，我们将展开介绍这半年多来 AQE 特性在网易的实践经验和优化改进。...4 网易在 AQE 上的改进 网易是 AQE 这个特性的重度使用者，当然不应该放着这些痛点不管，基于社区版本的分支下我们做了一系列的优化和增强，并且已经把其中的一部分内容 push 到了社区。
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