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金字塔+ MySQL

金字塔是一种数据库架构模型，它将数据库系统划分为三个层次：外层是用户接口层，中间是逻辑层，内层是物理存储层。

在金字塔模型中，用户接口层提供了用户与数据库系统进行交互的界面，包括图形用户界面（GUI）和命令行界面（CLI）。用户可以通过这些界面执行数据库操作，如查询、插入、更新和删除数据。

逻辑层是数据库系统的核心，它负责处理用户的请求并执行相应的操作。逻辑层包括查询优化器、事务管理器和数据完整性控制等组件。查询优化器负责分析用户的查询请求，并选择最优的执行计划来提高查询性能。事务管理器负责处理并发访问和保证数据的一致性。数据完整性控制负责定义和维护数据的完整性约束，如主键、外键和唯一约束等。

物理存储层是数据库实际存储数据的地方，它包括数据文件、索引文件和日志文件等。数据文件存储实际的数据记录，索引文件存储用于加速查询的索引结构，日志文件用于记录数据库的变更操作，以便在故障恢复时进行恢复。

MySQL是一种开源的关系型数据库管理系统（RDBMS），它是金字塔模型中的一个实现。MySQL具有以下特点和优势：

可靠性和稳定性：MySQL经过广泛的测试和验证，具有良好的稳定性和可靠性，可以处理大规模的数据和高并发访问。
性能优化：MySQL提供了丰富的性能优化功能，如查询缓存、索引优化、分区表等，可以提高数据库的查询性能和响应速度。
可扩展性：MySQL支持水平和垂直扩展，可以根据需求增加服务器的数量或提升服务器的配置，以满足不断增长的数据和访问量。
安全性：MySQL提供了多种安全机制，如用户认证、访问控制和数据加密等，可以保护数据库的安全性和隐私性。
开发者友好：MySQL支持多种编程语言和开发工具，如Java、Python和PHP等，开发者可以方便地使用各种编程语言与MySQL进行交互。

在云计算领域，腾讯云提供了多个与MySQL相关的产品和服务，包括云数据库MySQL、云数据库TDSQL、云数据库MariaDB等。这些产品提供了高可用性、高性能和高安全性的MySQL数据库服务，适用于各种应用场景，如Web应用、移动应用和物联网应用等。

腾讯云云数据库MySQL是一种高性能、可扩展的云数据库服务，它提供了自动备份、容灾和监控等功能，可以满足大规模应用的需求。您可以通过以下链接了解更多关于腾讯云云数据库MySQL的信息：https://cloud.tencent.com/product/cdb_mysql

腾讯云云数据库TDSQL是一种高可用、高性能的云数据库服务，它基于MySQL开发，支持主从复制、读写分离和自动扩展等功能，适用于高并发的应用场景。您可以通过以下链接了解更多关于腾讯云云数据库TDSQL的信息：https://cloud.tencent.com/product/tdsql

腾讯云云数据库MariaDB是一种开源的关系型数据库管理系统，它兼容MySQL，并提供了更多的功能和性能优化。您可以通过以下链接了解更多关于腾讯云云数据库MariaDB的信息：https://cloud.tencent.com/product/mariadb

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卷积神经网络学习路线（十三）| CVPR2017 Deep Pyramidal Residual Networks

深度残差金字塔网络是CVPR2017年的一篇文章，由韩国科学技术院的Dongyoon Han, Jiwhan Kim发表，改善了ResNet。其改用加法金字塔来逐步增加维度，还用了零填充直连的恒等映射，网络更宽，准确度更高，超过了DenseNet，泛化能力更强。论文原文见附录。

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图像金字塔是一种以多分辨率来解释图像的有效但概念简单的结构。应用于图像分割，机器视觉和图像压缩。一幅图像的金字塔是一系列以金字塔形状排列的分辨率逐步降低，且来源于同一张原始图的图像集合。其通过梯次向下采样获得，直到达到某个终止条件才停止采样。金字塔的底部是待处理图像的高分辨率表示，而顶部是低分辨率的近似。我们将一层一层的图像比喻成金字塔，层级越高，则图像越小，分辨率越低。

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测试金字塔的奥秘和数学

它可能被称为“测试自动化金字塔”，但在大多数情况下看起来都像三角形一样可怕。如果使用吉萨大金字塔的尺寸和本文中讨论的数学方程式，您将最终对测试金字塔的每一层的作用和依赖性以及建立牢固基础的重要性有更深入的了解。

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VSLAM前端：金字塔光流跟踪算法

像素点在二维图像中的运动被定义为光流，其在相邻帧图像中存在有位移运动，即存在像素的光流。我们的目的是计算出光流，计算要满足几个前提假设：1.灰度不变性：同一个像素的灰度值在各个图像中是固定不变的；2. 相邻帧之前像素的位移不能太大；3.运动像素周围的像素具有同样的运动规律。

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运营必读 |“用户金字塔模型”在社区产品中的重要性

我在给一些公司和业内做《用户运营工作的基本逻辑》这个分享的时候，提到过一个“用户金字塔模型”，当时只是简单的做了扩展。这个模型我觉得是所有运营工作者、产品工作者，乃至项目的总负责人都应该好好考虑的一个

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学界 | 金字塔注意力网络：一种利用底层像素与高级特征的语义分割网络

在卷积神经网络的近期发展中，根据其丰富的层级特征和端到端的可训练框架，像素级语义分割方面有了可观的进步。但是在编程高维度代表的过程中，原本像素级的环境背景中的空间分辨率会降低。如图 1 显示，FCN 基线无法在细节部分做出精准预测。第二排图片中，在牛旁边的羊被识别到错误分类之中；以及第一排图片中自行车的把手没有被识别成功。对此我们需要考虑两个具有挑战性的问题。

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Golang之旅28-金字塔

一个非常经典的案例：用go语言来实现空心金字塔的输出打印矩形打印半个金字塔打印整个金字塔金字塔镂空 package main import "fmt" // 1. 打印矩形 /* *** *** *** */ // 2. 打印半个金字塔 /* * ** *** */ // 3. 打印金字塔 /* * 1层1个规律：2 * 层数 - 1 空格2:总层数-当前层数i *** 2个3个 ****

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M2Det: A Single-Shot Object Detector based on Multi-Level读)

为解决目标实例尺度变化带来的问题，特征金字塔广泛用在一阶段目标检测器(比如，DSSD，RetinaNet，RefineDet)和两阶段目标检测器(比如Mask R-CNN， DetNet)。尽管这些使用特征金子塔的目标检测器具有很好的结果，但是由于仅仅根据固有的多尺度(为目标分类任务而设计的骨干的金字塔结构)。最新的，在这个工作中，作者提出了一个方法称为多级金字塔网络(Multi-Level Feature Pyramid Network, MLFPN)来构建检测不同尺度目标更有效的金子塔。

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测试金字塔的奥秘和数学

它可能被称为“测试自动化金字塔”，但在大多数情况下看起来都像三角形一样可怕。如果使用吉萨大金字塔的尺寸和本文中讨论的数学方程式，您将最终对测试金字塔的每一层的作用和依赖性以及建立牢固基础的重要性有更深入的了解。

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北大、北理工、旷视联手：用于图像语义分割的金字塔注意力网络

翻译 | 林椿眄出品 | 人工智能头条（公众号ID：AI_Thinker）近日，北京理工大学、旷视科技、北京大学联手，发表了一篇名为 Pyramid Attention Network for Semantic Segmentation 的论文。在这篇论文中，四位研究者提出了一种金字塔注意力网络 (Pyramid Attention Network，PAN)，利用图像全局的上下文信息来解决语义分割问题。与大多数现有研究利用复杂的扩张卷积 (dilated convolution) 并人为地设计解码器网

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北大、北理工、旷视联手：用于图像语义分割的金字塔注意力网络

近日，北京理工大学、旷视科技、北京大学联手，发表了一篇名为 Pyramid Attention Network for Semantic Segmentation 的论文。在这篇论文中，四位研究者提出了一种金字塔注意力网络 (Pyramid Attention Network，PAN)，利用图像全局的上下文信息来解决语义分割问题。

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金字塔特征表示是解决目标检测中尺度变化挑战的常见做法。然而，不同特征尺度的不一致是基于特征金字塔的single-shot检测器的主要限制。在这项工作中，研究者提出了一种新颖的数据驱动的金字塔特征融合策略，称为自适应空间特征融合 (ASFF)。它学习了空间过滤冲突信息以抑制不一致性的方法，从而提高了特征的尺度不变性，并引入了free inference overhead。

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"大脑"生长系列（六）

上一讲是如何改变图像的分辨率和对比度，这一讲介绍一个听起来高大上的功能，图像金字塔，个人理解图像金字塔本质上也是图像大小的改变，只是改变的方式和算法有所不同。OpenCV实现了两种图像金字塔的功能，一种高斯金字塔，一种拉普拉斯金字塔。

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GAN的发展系列三（LapGAN、SRGAN）

一、 LapGAN 论文：《Deep Generative Image Models using a Laplacian Pyramid of Adversarial Networks》论文地址：https://arxiv.org/abs/1506.05751 1、基本思路 LapGAN是建立在GAN和CGAN的基础上，采用Laplacian Pyramid拉普拉斯金字塔的方式生成由粗到细的图像，从而生成高分辨率图像。在金字塔的每一层都是学习与相邻层的残差，通过不断堆叠CGAN得到最后的分辨率。CGAN我们在前面的文章介绍过就是在GAN的基础上加入了条件约束，来缓解原始GAN生成器生成样本过于自由的问题。原始GAN的公式为：

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详细解读GraphFPN | 如何用图模型提升目标检测模型性能？

特征金字塔在需要多尺度特征的图像理解任务中已被证明是强大的。多尺度特征学习的最新方法侧重于使用具有固定拓扑结构的神经网络跨空间和尺度执行特征交互。

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谷歌大脑提出NAS-FPN：这是一种学会自动架构搜索的特征金字塔网络

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如何使用 Stata 绘制人口金字塔？

本文是 #用 Stata 画个图#系列的第 2 讲，主要是关于如何绘制人口金字塔。人口金字塔（Population Pyramid）是一种常见的图形，是人口统计学家用于刻画特定区域内人口构成及其变迁的可视化工具，常见的人口金字塔能够反映出年龄（age）和性别（sex）在总人口中的分布状况。相较于 Excel 而言，使用 Stata 绘制人口金字塔优势明显，因为除了所有图形对象均可按需调整之外，使用代码绘图也让绘图结果可复制，可以快速批量处理多年份多区域的人口数据，便于后期的管理和进一步呈现。

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SEPC：使用3D卷积从FPN中提取尺度不变特征，涨点神器 | CVPR 2020

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读书的时候，有人觉得自己写作能力较弱，等到工作就可以躲开这件事。事实是，工作中需要写作的时间只会多、不会少。你是文科、理科还是工科背景，都不是先入为主判断写作水平的标准。文字是否能入大家的眼，大多与你写得是否清晰、有条理更相关。写作、汇报、思考问题都需要有一定的逻辑，这方面比较好用的方法是金字塔原理。转来一篇好文，讲解一下金字塔原理的组织方式和应用。版权信息｜文 luoluoatbj 来源：她理财《金字塔原理》麦肯锡的经典培训教材。学习金字塔原理的目标是，整理自己的思路，清晰地思考、写作、汇

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ICCV-目标检测：用图特征金字塔提升精度（附论文下载）

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特征金字塔网络具有处理不同物体尺度变化的能力，因此被广泛应用到one-stage目标检测网络（如DSSD，RetinaNet，RefineDet）和two-stage 目标检测器（如Mask R-CNN，DetNet）中并取得了很好的性能提升。

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开源代码：https://arxiv.org/pdf/2108.00580.pdf

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