在这篇文章中，我将介绍以下主题： 可变形卷积 使用可变形卷积增强关键点估计的性能 使用可变形卷积增强实例分割的性能 可变形卷积 可变形卷积是一个卷积层加上偏移量学习。...假设我们有一个视频，其中每个帧都与其相邻帧相似。然后我们稀疏地选择一些帧，并在像素级别上对其进行标记，例如语义分割或关键点等。...由于这些像素级别的标注会需要昂贵成本，是否可以使用未标记的相邻帧来提高泛化的准确性？具体地说，通过一种使未标记帧的特征图变形为其相邻标记帧的方法，以补偿标记帧α中的丢失信息。...学习稀疏标记视频的时间姿态估计 这项研究是对上面讨论的一个很好的解决方案。由于标注成本很昂贵，因此视频中仅标记了少量帧。然而，标记帧图像中的固有问题（如遮挡，模糊等）阻碍了模型训练的准确性和效率。...为了解决这个问题，作者使用可变形卷积将未标记帧的特征图变形为其相邻标记帧的特征图，以修补上述固有问题。偏移量就是带标记的帧和未带标记的相邻帧之间优化后的特征差。
【为什么要做笔记】 本篇文章主要是一个如何做笔记的分享。 先说说我们为什么要做笔记？...以前传统的方式就是手写嘛，但现在各式各样的云笔记层出不穷，云笔记的好处就是可以多端同步，再也不用担心笔记丢失了哈哈。 【如何选择笔记工具】 如何选择哪款云笔记呢？在我看来最重要的是适合自己的笔记。...如果你暂时还没有最合适的工具，那么我就推荐你用【有道云笔记】吧，这是一款非常简单方便的笔记工具。...【我是如何做笔记的】 我的笔记主要分为四大模块：1、工作相关 2、测试技能 3、其它技能 4、日常记录。...，经常回头翻看笔记总结一下或者删除部分已经非常熟悉的内容 以下是截取我的一部分目录结构 【总结】 做笔记是帮助我们更好的构建知识体系，并且笔记是越做越少，也越做越好的，这个好体现在结构化上面，笔记做得好将是一个人非常宝贵的财富
我来自熊猫直播，从去年的7月份加入熊猫并在 11月中旬开始开发播放器，主要致力于HTML5播放器的研制开发。 接下来我将从以下几个方面介绍HTML5播放器的相关内容： 1....但无论如何我们需要支持主播的高码率直播需求，那么如何解决？ 2) 解决方案 如果你打开熊猫HTML5播放器并右键点击打开监控，会看到显示“正在清洗能量槽”，很多人问我什么是正在清洗能量槽？...首先初始化模块，接下来进行模块调用；这一步比较简单的是调用标准接口也就是Loader加载数据；最后在我不用的时候进行销毁。...技术创新与展望 关于这一点我想与大家分享一个简单的例子：P2P技术想必大家并不陌生。 上图是我们实际中接入一位合作方P2P的代码。如果需要我在外层去控制使用P2P该如何解决？...A：这个问题与我们的首屏优化有一定关系的，我预测今天会有很多人讲首屏优化。因为直播视频里是没有B帧的，不存在向后预测的帧，只存在向前预测的帧。
当今社会各种应用系统诸如商业、社交、搜索、浏览等像信息工厂一样不断的生产出各种信息，在大数据时代，我们面临如下几个挑战： 如何收集这些巨大的信息 如何分析它 如何及时做到如上两点 以上几个挑战形成了一个业务需求模型...从一个微观层面来说，这种需求也可理解为不同的系统之间如何传递消息。...冗余有些情况下，处理数据的过程会失败。除非数据被持久化，否则将造成丢失。消息队列把数据进行持久化直到它们已经被完全处理，通过这一方式规避了数据丢失风险。...Kafka在分布式设计中有着相当重要的作用，算是一个基础工具，因此需要不断的学习了解与实践，如何处理大并发订单这只是一种场景。 ...这里留有一个问题：如何确定Kafka的分区数、key和consumer线程数
主要是最近几天后台有读者问我是如何学习数据结构与算法的，有没有什么捷径，是要看视频还是看书，去哪刷题等…..而且有些还是大三大四的，搞的我都替你们着急、担心….....这些基础的数据结构与算法，我是在大一第二学期学的，我没看视频，我是通过看书学的，那时候看的书是： 1、算法分析与分析基础：这本比较简单，推荐新手看。...总结下： 提高数据结构与算法没啥捷径，最好的捷径就是多刷题。但是，刷题的前提是你要先学会一些基本的数据结构与算法思想。 追求完美 如何刷题？如何对待一道算法题？...再说数据结构 前面我主要是说了我平时都是怎么学习算法的。...在数据结构方法，我只是列举了你们一定要学习链表和树(二叉堆)，但这是最基本的，刷题之前要掌握的，对于数据结构，我列举下一些比较重要的： 1、链表（如单向链表、双向链表）。
大家好，我叫小火龙，之所以起这个名字作为公众号名，是因为从小就很喜欢看宠物小精灵，小火龙是我最喜欢的一只，也是 GB口袋怪兽-红 获得的第一只，希望自己归来仍是少年。...开始做公众号，也是希望能将这些年的心得体会落地，分享给目前从事或者准备从事数据分析的同学，希望能帮助你少走些弯路，因为我自己走过 。...我会持续输出原创优质文章，如果对你能有些许帮助，就来关注我吧 。 本期主要想和大家分享一下，我是如何入门的数据分析，以及给即将入门数据分析的你的一点建议~~ 01 我是如何入门的数据分析？...这两本都是相对比较基础的，通过一些有趣的案例，向你讲述数据分析的基础知识以及该如何上手，通俗易懂、老少皆宜。 同时也附上入行前期我看过的一些纸质书籍。...当我们已经身披铠甲，准备大干一番的时候，可能会遇到一个问题，该如何找到数据分析的职位，刚毕业的同学一般还好，各个公司都会有校招；但对于转行的同学来说，已经错过了校招，并且很多职位最低工作年限要求，都是1
《我的世界》，也要变成AI的世界了。 顶会NeurIPS 2019，为普天之下的强化学习AI，举办了一场Minecraft大赛，并广邀各路英豪参赛。 赛会名曰MineRL，任务就是挖钻石。 ?...带着你家的AI来参加吧，这里有丰盛的数据集吃：来自人类玩家的6,000万帧实况。 成绩优异的选手，可能获得赞助商英伟达爸爸提供的GPU，还有许多没公布的神秘奖励。...而现在，NeurIPS组委会想要寻找能够高效训练的强化学习AI。 在奖励非常稀疏的游戏环境里，效率更加难得。所以选定了《我的世界》作为赛场。 比赛规定，每位选手只能训练4天。...所以，数据集一定要提供充足的营养，模型才能跑出优秀的成绩： 6,000万帧，对症下药 比赛数据集叫做MineRL-v0。就像开头提到的那样，这里有6,000万帧数据，全部来自人类玩家。...四大类 数据分四类，各自针对《我的世界里》不同的任务。 一是导航，各种任务的基础。分为两类，一类是正常导航，另一类是极端的山丘导航，需要跨越崎岖地形的那一种。数据长这样： ?
你好，我是zhenguo 找工季，技术面，绕不开聊数据结构与算法。...今早晨，5点多爬起来，总结出5幅数据结构相关思维导图： 第一幅，线性表，代表线性数据结构； 第二幅，哈希表，很有特色的数据结构，对应Python中dict，Java中HashMap； 第三幅，二叉树，最基本非线性结构...我的课程宣传 最近我录制了120节从零学Python精品视频课，讲解细致用心，一共13章节，每章都有思考题和案例，2个月认真学习2遍，Python编程功底提升一大截，再学爬虫、数据分析、web开发和算法工作...实话讲，我本想定价在2999元，毕竟是实实际际的精品课程， 并且我会不断扩充更多课（比如数据分析、算法等）到这个课中， 所以相当于花一门课的钱，学到了很多门课 你说值不值？！...但是我看了后台数据，关注我的很多都是在校大学生，所以我直接定在299元 这个课有专属班级群，我会在里面答疑每一个提问。 长按图中圆圈二维码
有同学问：“我有个一个很好的分析发现，问题是如何让它落地呢？”还有同学抱怨，感觉发出去的数据分析报告都不见结果。要如何推动数据分析落地？一图以蔽之，推动方式和推动难度，完全取决于“我”是谁 ?...现实工作中，管理流程和汇报关系，会卡死很多创意想法，这是个无奈的事实 如果是大老板推动，当然是“我想做XX，我要做XX”然后叫上数据、业务部门的领导过来分配任务。...比如 没有数据部门 有数据部门但能力不够 数据部门有能力但睁眼瞎（“搞什么销售跟踪，一点技术含量都没有，别打扰我搞算法”“数据分析就是写sql，你想做啥自己提需求，提不清楚我不做”） 数据部门有能力但势利眼...（“你看业务部的需求都还没做完，你们一个小小的会员中心算老几，一边等着去”） 数据部门有能力但没精力（“我就这两杆枪，实在搞不过来”） ╮(╯﹏╰）╭ 这时候业务部门就得自己想办法。...如果是数据分析专员，更多是看目前项目中的优化点，有没什么机会深入一下。如果是业务部门的基层员工，更多是看能不能争取到利用数据分析改善业务的机会。 即使争取到机会，做数据分析的同学们也要注意一个问题。
作者 郑槊 本文为CDA学员投稿作品 三月份刚来上海参加CDA的数据分析就业班培训时，我没想到这次选择将会改变我未来的职业轨迹。...在经过多方对比并与家人商量后，我决定去上海脱产参加数据分析就业班，一方面是想出去散散心，摆脱失利后地失落感，另一方面也是真地想系统地学习数据分析，想在数据分析方向上开启我的职业生涯，而这个行业在我看来是比较有潜力的...Kaggle 上的数据分析入门项目可以尝试着去做，去学习一些大牛开源的kernels。知乎上也有很多人转行数据分析，有一些优质的专栏可以关注，通过学习别人的长处与总结的东西来不断完善自身的知识体系。...我现在也是在努力适应公司的节奏，继续学习提高自身的能力。 我一直相信天道酬勤，功不唐捐。选择数据分析这一行我不会后悔，也会更坚定地走下去，迎来我人生的下一个篇章。...我也会感谢CDA能提供这样一个学习的平台，帮助更多人了解数据分析这一行，帮助更多人开启他们关于数据行业的职业生涯。
无论是由于系统故障、升级或其他原因，我们都希望在重装MySQL后能够顺利地恢复原有的数据库。在这篇文章中，我将分享我的一些经验，帮助你在遇到类似情况时能够轻松地恢复MySQL数据库。1....手工配置数据目录和其他参数 如果你没有旧的my.ini文件备份，那么你需要手工配置datadir数据目录和其他重要的MySQL参数。这一步非常关键，因为它决定了MySQL从哪里读取数据文件。4....如果以上步骤都正确无误，你的数据库应该成功加载，所有的数据表和数据都应该像原来一样可以访问。...结论 数据库的恢复可能初看起来是一个复杂的过程，但只要你遵循上面的步骤并确保所有的配置都设置正确，恢复MySQL数据库应该是一个相对简单的任务。...希望我的经验能够帮助你在面对数据库恢复的时候更加自信和从容。
更令人惆怅的是，雄性熊猫每天将大把的时间用来吃饭和睡觉，压根注意不到异性，所以生育率一直很低。 ? 暴饮暴食使我快乐。...他们在自己的研究中以人工方式定义了 5 种不同的大熊猫叫声，并基于人工设计的声学特征使用聚类方法对叫声数据进行了分组。...对于输入的音频序列，最终的预测结果是通过求和所有帧上的概率而得到的，如果整体的成功概率更大，那么就将这个交配结果分类为成功。 预处理 首先，基于人工标注的起止点从输入音频序列中提取出大熊猫的叫声。...最后，在经过归一化的音频段（2 秒）的 86 帧中的每一帧上提取其梅尔频率倒谱系数（MFCC），并将其用作深度网络的输入。...然后按如下方式对帧上的这些概率值求和： ? 如果 P_s > P_f，则预测发出输入音频段的叫声的大熊猫能成功交配，反之则预测结果为交配失败。 实验 ?
Pandas是一个用于数据操作和分析的Python库。它建立在 numpy 库之上，提供数据帧的有效实现。数据帧是一种二维数据结构。在数据帧中，数据以表格形式在行和列中对齐。...它类似于电子表格或SQL表或R中的data.frame。最常用的熊猫对象是数据帧。大多数情况下，数据是从其他数据源（如csv，excel，SQL等）导入到pandas数据帧中的。...在本教程中，我们将学习如何创建一个空数据帧，以及如何在 Pandas 中向其追加行和列。...ignore_index 参数用于在追加行后重置数据帧的索引。concat 方法的第一个参数是要与列名连接的数据帧列表。 ignore_index 参数用于在追加行后重置数据帧的索引。...Python 中的 Pandas 库创建一个空数据帧以及如何向其追加行和列。
由于各种原因，我似乎缺了一篇严肃的文章，来阐述我本人对大数据这个领域的看法，以至于有人看到我这篇文章里的这个观点，就扩展到了我认为的那个领域里的那个观点。...我还是决定严肃的写一篇文章，阐述一下我个人的观点。这样一来，多少有据可查。 要说大数据领域到底怎么样，我们就得先定义一下大数据到底是什么东西？...可是，既然它们现在可以支持很大规模的数据量，你说它们是不是大数据呢？肯定是有人说是有人说不是。 如果一定要我给个总结的话，Hadoop抄袭谷歌的时候，本来就没好好抄，后续又没好好的演进。...当初能红极一时，也是因为整个社区没有其他可替代的东西了。这个泡泡无论如何都有吹起来的成分。那么到今天，线下Hadoop生态圈这个生意，我想会是越来越难做了。...如果你是想学习如何在线下部署管理维护这些Hadoop生态圈的轮子的话，那么现在入场，凉凉了，不如换个方向。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...导读： 1、delete误删除的解决方法； 2、drop误删除的解决方法； 3、闪回整个数据库； 4、总结 以下以oracle数据库为例，介绍关于表中数据删除的解决办法。...1、delete误删除的解决方法 原理：利用oracle提供的闪回方法，如果在删除数据后还没做大量的操作（只要保证被删除数据的块没被覆写），就可以利用闪回方式直接找回删除的数据。...具体实例及步骤： (1)、确定删除数据的时间（在删除数据之前的时间就行，最好是删除数据的时间点） a、找出删除的数据： select * from 表名 as of timestamp to_timestamp...database to timestamp to_timestamp('2017-6-28 11:30','yyyy-mm-dd hh24:mi:ss'); 4、总结： oracle提供以上机制保证了安全操作
对于CAN总线来说，当数据帧大于标准的8字节时，可以借助高层协议实现数据分段和传输。 CAN协议规定标准帧和扩展帧中数据段的长度为最大8字节。...这一限制是由于CAN协议的设计初衷是用于实时性要求较高的系统，如汽车电子、工业控制等，数据帧短小有助于降低总线负载，提高传输效率。...针对这一限制，工业界开发了一些高层协议来支持长数据帧的分段传输和重组。...关键点：数据通过多个帧分段传输，每帧包含索引和子索引信息。 块传输（Block Transfer）：更高效的方式，允许批量传输多个数据帧。 使用场景：适合设备配置、参数设置等需要传输大数据的场景。...那么如何选择适合的协议？我认为主要有几点区分： 实时性要求高： ISO-TP由于有流控机制，效率稍低，适合诊断或非实时场景。如果需要高实时性，可以设计自定义的轻量级协议。
我在Chrome中粘贴访问了https://donalddaters2018.firebaseio.com/.json： ? 他们竟然保留了数据库的开发设置。...这意味着任何人都可以访问他们的数据库……现在，我可以查看到数据库中所有用户信息（包括姓名，头像，身份，平台，通知），甚至是使用他们的token，查看所有私人消息等。...为了与Donald Daters的Firebase数据库进行通信，我需要找到他们的Firebase设置（api密钥，数据库URL以及storage bucket）并将它们替换到我的google-services.json...这段代码将会读取数据库的所有“rooms”，即“匹配”。 这里我编写了一个PoC，可用于验证Donald Daters应用程序数据库的脆弱性。...我是一个有操守的白帽子，但我可以告诉你添加这一小行“myRef.setValue(“”)”，你将会清空整个数据库。
一、前言 前几天在Python铂金交流群【wula】问了一个Python网络爬虫的问题。 各位大佬 请问下我如何快速找到 这个数据 对应的 json 。 粉丝自己已经解决了这个问题。...粉丝反馈：那为啥监听打印出来的列表是空呢？ 答：这里面涉及很多东西。首先，代码是否正确，其次，是否有反爬，第三，是否有实时的参数验证。 顺利地解决了粉丝的问题。...如果你也有类似这种Python相关的小问题，欢迎随时来交流群学习交流哦，有问必答！ 三、总结 大家好，我是Python进阶者。...这篇文章主要盘点了一个Pandas数据处理的问题，文中针对该问题，给出了具体的解析和代码实现，帮助粉丝顺利解决了问题。...最后感谢粉丝【wula】提出的问题，感谢【瑜亮老师】给出的思路，感谢【莫生气】等人参与学习交流。
我们将首先将数据加载到熊猫数据帧中，然后使用 Plotly 创建人口金字塔。 使用情节表达 Plotly Express 是 Plotly 的高级 API，可以轻松创建多种类型的绘图，包括人口金字塔。...plotly.express 和用于将数据加载到数据帧中的 pandas。...接下来，我们使用 read_csv（） 函数将人口数据从 CSV 文件加载到 pandas 数据帧中。...数据使用 pd.read_csv 方法加载到熊猫数据帧中。 使用 go 为男性和女性群体创建两个条形图轨迹。条形方法，分别具有计数和年龄组的 x 和 y 值。...输出 结论 在本文中，我们学习了如何在 Python 中使用 Plotly 创建人口金字塔。我们探索了两种不同的方法来实现这一目标，一种使用熊猫数据透视表，另一种使用 Plotly 图形对象。
（一种将向量从一种表示形式转换为另一种表示形式的算法。），听起来比较晦涩，实际上就是将向量转换为Gensim中内置的数据结构，以提升数据处理效率。 可以将整个语料库加载到内存中。...Gensim可以通过流式处理文档的方式进行语料库处理。 收集完完成语料库后，需要做一些数据预处理。...', '我从不说反话', '我没有，哈哈 ，你这个大熊猫' ] text_corpus_ch = [ '南京 在 哪里 ', '我 以为 会 是 他 ', '...------------------- # 例如，想把短语“南京 北京 我 南京”矢量化，可以使用字典的doc2bow方法为创建词袋，该方法返回单词计数的稀疏表示： new_doc = "南京 北京 我...# 1 0.020970263 我以为会是他 # 3 0.018776383 我没有，哈哈 ，你这个大熊猫 # 0 0.0 南京在哪里
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