Yolo或一般情况下的增量学习 - 腾讯云开发者社区

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一般数据库增量数据处理和数据仓库增量数据处理的几种策略

这种数据表一般会提供一列能够记载这条记录生成的历史时间，或者说这个操作发生的时间，越早的操作时间越靠前，越晚的操作时间越靠后。...那么像这种情况下增量数据处理的策略就可以是：第一次加载动作完成以后，记录一下最大的 UpdateDate 时间戳，保存到一个加载记录表中。...数据仓库增量数据处理一般发生在从 Source 到 Staging 的过程中，从 Staging 到DW 一般又分为维度 ETL 处理和事实 ETL 处理两个部分。...通常情况下，对数据仓库从 Source 到 Staging 增量数据的处理可以按照这种方式：对于具有维度性质的数据表可以在 Staging 中采取全卸载，全重新加载的模式。...但是也不排除大维度表的情况出现，即具有维度性质的数据表本身就非常庞大，像会员表有可能作为维度表，动辄百万甚至千万的数据。这种情况下，也可以考虑使用合适的增量数据加载策略来提高加载的性能。

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深度学习的类增量学习算法综述

此外, 本文还在基准数据集上对 10 种典型算法进行了实验验证, 并从中总结出适应类别增量学习的一般性规律....理想情况下的机器学习模型应当能够仅利用数据流中的新样本更新模型, 而无需耗费大量计算资源进行重新训练....其他综述或关注不同应用场景下的增量学习研究, 文献[19] 主要关注增量学习算法在自然语言处理领域的应用. 文献[41] 主要关注增量学习在机器人领域的应用....数据层面愈发一般的学习场景：当前的类别增量学习场景距离真实应用场景依然存在很多额外的限制....对于模型大小受限的类别增量学习过程, 应当考虑引入模型压缩[200] 和剪枝[201–203] 手段, 在不伤害模型判别能力的情况下改善模型的存储开销.

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三种类型的增量学习

简读分享 | 乔剑博编辑 | 王宇哲论文题目 Three types of incremental learning 论文摘要从非平稳的数据流中渐进地学习新信息，被称为“持续学习”，是自然智能的一个关键特征...，但对深度神经网络来说是一个具有挑战性的问题。...近年来，许多用于持续学习的深度学习方法被提出，但由于缺乏一个通用的框架，它们的性能比较困难。为了帮助解决这个问题，作者描述了持续学习的三种基本类型或“场景”:任务增量学习、域增量学习和类增量学习。...每一种情况都有自己的挑战。为了说明这一点，作者根据每个场景使用split MNIST和split CIFAR-100数据集，对目前使用的持续学习策略进行了全面的实证比较。...作者展示了三种场景在难度和不同策略的有效性方面的显著差异。提出的分类旨在通过形成清晰定义基准问题的关键基础，来构建持续学习领域。

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小白学习MySQL - 增量统计SQL的需求

这篇文章在爱可生开源社区首发《技术分享 | MySQL中一个聚类增量统计 SQL 的需求》。...同事提了一个MySQL数据库中SQL增量统计的问题，我用测试数据模拟一下，测试表tt有三个字段，code是标识名称，cdate是对应的日期，ctotal是个统计值，原始的统计语句，按照code和cdate...小白学习MySQL 《小白学习MySQL - 你碰到过这种无法登陆的场景？》...《小白学习MySQL - 变通创建索引的案例一则》《小白学习MySQL - “投机取巧”统计表的记录数》《小白学习MySQL - 一次慢SQL的定位》《小白学习MySQL - TIMESTAMP类型字段非空和默认值属性的影响...《小白学习MySQL - 索引键长度限制的问题》《小白学习MySQL - MySQL会不会受到“高水位”的影响？》

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统一开放世界与开放词汇检测：YOLO-UniOW无需增量学习的高效通用开放世界目标检测框架

YOLO-UniOW结合了适应性决策学习（Adap-tive Decision Learning），以CLIP潜在空间中的轻量级对齐取代了计算昂贵的跨模态融合，在不影响泛化的情况下实现了高效检测。...此外，我们还设计了一种通配符学习策略，可将超出分布范围的对象检测为 “未知”，同时无需增量学习即可实现动态词汇扩展。这种设计使YOLO-UniOW能够无缝适应开放世界环境中的新类别。...我们设计了一种新颖的自适应决策学习（AdaDL）策略，在不牺牲CLIP生成能力的情况下，将决策边界的表示方法调整到UniOWD的任务中。...未知类别，并随着时间的推移逐步适应新的类别。通过人工标注或主动学习等方法，未知类别可以逐步转化为已知类别，从而促进持续学习和适应。OWOD的概念最早由Joseph等人提出，其框架依赖于增量学习。...，无需增量学习。

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解决机器学习问题的一般流程

本期将针对机器学习的新朋友，为大家讲解解决机器学习问题的一般思路：很多博客、教程中都对机器学习、深度学习的具体方法有很详细的讲解，但却很少有人对机器学习问题的流程进行总结，而了解解决机器学习问题的一般流程对于新手而言还是非常必要的...，所以本文是非常适合机器学习入门者的一篇文章，它会让你对机器学习的整个流程有很好的理解。...当我们拿到一个机器学习问题时，通常处理的流程分为以下几步，如图1所示： ? 图1 机器学习的一般流程数据收集业界有一句非常著名的话：“数据决定了机器学习的上界，而模型和算法只是逼近这个上界。”...首先我们要对处理好的数据进行分析，判断训练数据有没有类标，若是有类标则应该考虑监督学习的模型，否则可以划分为非监督学习问题。...若是存在数据过度拟合的现象，说明我们可能在训练过程中把噪声也当作了数据的一般特征，可以通过增大训练集的比例或是正则化的方法来解决过拟合的问题；若是存在数据拟合不到位的情况，说明我们数据训练的不到位，未能提取出数据的一般特征

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用于类别增量学习的动态可扩展表征 -- DER

用于类别增量学习的动态可扩展表征 -- DER 这次介绍一种类似表征学习的训练方法，用于类别的增量学习，来自于CVPR2021的一篇文章"DER: Dynamically Expandable Representation...首先，我们需要补充一些预先的概念，比如类别增量学习以及表征学习。类别增量学习传统的分类学习中，我们通常在训练的时候就有全部的类别，测试的时候也是对全部的类别的数据进行测试。...在做类别增量学习的时候，我们往往可以复用先前训练好的表征提取器，在新的数据上进行调优（fine-tune）。...这里，文章将表征学习划分成3类：基于正则化的方法基于蒸馏的方法基于结构的方法基于正则化的方法一般都会有一个较强的假设，其主要是根据估计的方法，对参数进行微调。...我们这里仅给出CIFAR-100数据集的结果，更为详细的，可以查看该论文。 ? cifar 如上图所示，该方法最终的平均正确率超过了其他增量学习的方法。

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如何在Linux中使用 seq 命令打印具有指定增量或格式的数字序列？

seq 命令是 sequence 的缩写，用于打印数字序列，数字可以是整数或实数（带小数点）。让我们看看如何通过一些示例来使用此命令。...seq n1 n2 看看这个例子： wljslmz@lhb:~$ seq 3 6 3 4 5 6 在限制之间但具有自定义增量的打印序列到目前为止，序列中的增量为 1，但也可以在下限和上限之间定义自定义增量...seq n1 inc n2 增量值可以是整数或十进制值。...在这种情况下，不会超过上限。 wljslmz@lhb:~$ seq 3 0.7 6 3.0 3.7 4.4 5.1 5.8 到目前为止，还没有使用 seq 命令的任何选项，让我们看看并使用它们。...以字符串为分隔符的打印序列到目前为止，序列都是垂直打印的，这是因为默认情况下，分隔符是换行符，可以使用 option 更改它s。

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【机器学习知识体系】- 机器学习问题的一般流程

今天开始会陆续将之前的文章做一下梳理，整理出一个完整的知识体系，有需要的伙伴们可以更方便地查找自己需要的知识点。 ? 这里提到的三篇文章比较全地展示了机器学习问题的一般流程： 1....一个框架解决几乎所有机器学习问题这篇文章介绍了应用算法解决 Kaggle 问题，一般有以下几个步骤，以及每个步骤的简要定义和常用方法：第一步：识别问题第二步：分离数据第三步：构造提取特征...通过一个kaggle实例学习解决机器学习问题这篇文章用一个实例来将上一篇的流程应用了一下： Data Exploration Data Cleaning Feature Engineering...这篇文章中的关键知识点：分类问题的常用数据探索方法缺失值如何处理？如何通过原始变量构造新的特征？ ---- 3....从 0 到 1 走进 Kaggle 这篇文章介绍了 Kaggle 比赛的一般流程：探索数据特征工程建立模型调参预测提交文章中的关键知识点：如何探索数据？如何构造特征？

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Nature Machine Intelligence | 三种类型的增量学习

近年来，许多用于持续学习的深度学习方法被提出，但由于缺乏共同的框架，很难比较它们的性能。为了解决这个问题，我们描述了持续学习的三种基本类型或“场景”:任务增量式学习、领域增量式学习和类增量式学习。...这些仍然是开放的挑战。任务增量学习的现实例子是学习演奏不同的乐器或进行不同的运动，因为通常情况下，应该演奏哪种乐器或进行哪种运动总是很清楚的。...在这种情况下，问题的结构总是相同的，但是上下文或输入分布发生了变化，类似于任务增量学习，这个场景可以被描述为一个算法必须增量地学习一组“任务”(尽管现在可能更直观地认为它们是“域”)，但关键的区别是，至少在测试时...在任务增量学习和类增量学习中，通常隐含的是在训练过程中提供上下文标签(例如，在监督学习的情况下)，但在领域增量学习中，很好的做法是明确地说明在训练过程中是否提供上下文标签(或上下文边界)。...另一种区分这两种情况的方法是通过不同的上下文是否包含相同的类(域增量学习)或不同的类(类增量学习)。

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宽度学习（一）：宽度学习体系:有效和高效的无需深度架构的增量学习系统

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 Motivation 深度学习： 1，时间长：由于涉及到大量的超参数和复杂的结构，大多数神经网络的训练过程非常耗时。...2，重新训练：如果要更改神经网络的结构，或者增加样本，深度学习系统将遇到一个完整的重新训练过程。...宽度学习： 1，消除了训练过程长的缺点，并且提供了很好的泛化能力。 2，如果网络需要扩展，宽度学习网络可以快速重构，无需重新训练过程。...Preliminaries 1，RVFLNN 给定输入X，它乘上一组随机的权重，加上随机的偏差之后传入到增强层得到H，并且这组权重在以后不会变了。...AW = Y，W=A-1Y，A不是一个方阵，所以是没有逆矩阵的，但是，没有逆矩阵，我们可以求A的伪逆。

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小白学习MySQL - 增量统计SQL的需求 - 开窗函数的方案

《小白学习MySQL - 增量统计SQL的需求》中，我们提到了一个MySQL增量统计需求的SQL，其实不止文中用的方案，还会有其他的，很多朋友都提到可以使用MySQL 8.0支持的开窗函数来解决。...，再通过执行partition by，实现了增量累加，根据需求写SQL，往往可能有很多种写法，虽然殊途同归，但若考虑性能、简洁、易懂等因素，就会大相径庭。...小白学习MySQL 《小白学习MySQL - 统计的"投机取巧"》《小白学习MySQL - 增量统计SQL的需求》《小白学习MySQL - 你碰到过这种无法登陆的场景？》...《小白学习MySQL - 变通创建索引的案例一则》《小白学习MySQL - “投机取巧”统计表的记录数》《小白学习MySQL - 一次慢SQL的定位》《小白学习MySQL - TIMESTAMP类型字段非空和默认值属性的影响...《小白学习MySQL - 索引键长度限制的问题》《小白学习MySQL - MySQL会不会受到“高水位”的影响？》

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目标检测任务中的训练宝典｜实用技巧

是数据增量(data augmentation)的一种方法，每次随机取两个样本点 , 然后按照如下的混合方式生成一个新的样本点： , 是从分布中随机生成的。...一般需要选择大的学习率，但是使用过大的学习率容易导致不稳定性。...所以可以做一个学习率热身阶段，在开始的时候先使用一个较小的学习率，然后当训练过程稳定的时候再把学习率调回去。比如说在热身阶段，将学习率从0调到初始学习率。...：数据增量策略主流的数据增量方法包括几何变化(剪切翻转等）和色彩抖动（色彩对比度等）。...Random Shapes Training 对于像YOLO这样的单阶段检测器来说，为了减小内存占用，一般会使用固定shape的图片进行训练。

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基于深度学习的车牌识别系统【YOLO+MLP】

车牌识别系统可以自动检测并识别图像中的车辆牌照，其算法主要包括牌照定位、牌照分割、字符识别等步骤。本文将给出一种基于深度学习的车牌识别系统方案。 ?...要快速掌握开发人工智能系统的技能，推荐汇智网的机器学习系列在线课程由于可以自动地从视频图像中提取车辆牌照信息，因此车牌识别系统可以应用于以下行业：公共安全：用于检测被盗抢车辆，将车牌与盗抢车辆数据库记录比对即可发现...1、车辆牌照检测我们使用Yolo（You Only Look One）算法来检测车辆牌照。Yolo是一个基于卷积神经网络的深度学习目标检测架构。...Yolo v2：论文 Yolo v3；论文 Yolo是一个端到端训练的单一网络，可以用来预测目标的类别与边界框。...Yolo网络速度极快，可以每秒45帧的速度实时处理图像。其中一个较小规模的网络，被称为Fast YOLO，甚至达到了令人咂舌的155帧/秒的处理速度。下面我们来实现YOLO V3网络。

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yolo.h5文件问题的解决 - 吴恩达深度学习：目标检测之YOLO算法

https://blog.csdn.net/Solo95/article/details/85262828 在吴恩达深度学习系列视频：卷积神经网络第三周作业中，加载预训练模型时： yolo_model...= load_model("model_data/yolo.h5") 你会遇到yolo.h5文件找不到的情况，而当你去网上下载了一个yolo.h5文件时，可能会遇到unknown opcode等其他错误...下面让我们来自己生成一个全新的yolo.h5文件。...，并改名成yolo.cfg(调用该文件时，使用的名字是这个)。...准备工作复制或剪切yolo.weights和yolo.cfg以及yad2k.py三个文件，以及一个文件夹yad2k到我的文档(桌面上那个我的文档，它是命令行执行的默认路径，这样你就不需要cd进下载目录执行操作了

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SCRAPY学习笔记九增量爬取url 使用 yield 的用法

首先不用太去在意他是怎么断开前前后后的。...所以当你使用return 的时候反而是结束了函数，并没有增加新的url。 parse方法是个生成器，可迭代，不是一个操作流程。...它里面的yield都是返回“独立”一个生成器，通过自身self.parse返回的，当最外层的parse迭代时候，里面的子生成器会被每次推送出来。整个parse就是产生一大堆相关的生成器。...当然，我也有点蒙，所以理解起来就是使用yield是并不是用他各种跳转的特效，而是让这个函数成为一个迭代器，返回可以执行next的函数，从而进行下一次的抓取。...原创文章，转载请注明：转载自URl-team 本文链接地址: SCRAPY学习笔记九增量爬取url 使用 yield 的用法 Related posts: 爬虫首尝试—爬取百度贴吧图片 Scrapy

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宽度学习系统：一种不需要深度结构的高效增量学习系统

其中，宽度学习系统提供了一种深度学习网络的替代方法，同时，如果网络需要扩展，模型可以通过增量学习高效重建。...一般来说，基于梯度下降的SLFN的泛化性能对某些参数设置，例如学习率，非常敏感。更重要的是，他们通常在训练时收敛到局部最小值。...在不失一般性的情况下，本文省略了随机映射ϕi和ξj的下标。图4表征了论文提出的宽度学习网络的结构。...论文中还提供了三种不同的增量学习算法，包括增强节点增量，特征节点增量和输入数据增量（图5）。由于更新输出层的Pseudo伪逆时，只需要计算新加入的节点的伪逆，增量学习的训练过程节省了大量的时间。...与数百个迭代的高性能电脑下几十小时或几天的训练相比，宽度学习系统可以在几十秒或几分钟内轻松构建，即使在普通PC中也是如此。

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虚拟机Linux忘记密码的情况下，修改root或其他用户密码

注意事项：本文基于centos7环境进行操作，由于centos的版本是有差异的，继续之前请确定好版本。步骤一、重启系统，在开机过程中，快速按下键盘上的方向键↑和↓。...目的是告知引导程序，我们需要在引导页面选择不同的操作，以便让引导程序暂停。以下是暂停后的界面，可以查看下方的英文可知↑和↓的作用。 ?...五、输入以下命令 1、挂载根目录 mount -o remount, rw / 2、选择要修改密码的用户名，这里选择root用户进行修改，可以更换为你要修改的用户 passwd root 3、输入2...次一样的新密码，注意输入密码的时候屏幕上不会有字符出现。...exec /sbin/init 或 exec /sbin/reboot

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超越BP算法：增量预测编码: 并行且全自动的学习算法

在这项工作中, 我们通过提出增量预测编码 (iPC) 来解决这个问题, 它是源自增量期望最大化算法的原始框架的一种变体, 其中每个操作都可以在没有外部控制的情况下并行执行。...简而言之, PC 基于这样的假设, 即大脑实现了一个内部生成的世界模型, 需要预测传入的刺激(或数据) [Friston 等人, 2006 年, Friston, 2010 年, Friston...结果是我们称之为增量预测编码 (iPC) 的训练算法, 它是 PC 的简单变体, 解决了PC 的主要缺点(即效率), 从学习的角度来看没有缺点, 因为它已被正式证明具有与标准 PC 等效的收敛特性...此外, 我们提供的初步证据表明, 在整批训练的特定情况下, iPC 也可能比 BP 更有效。...iPC 消除了所有这些缺点, 它能够在没有其他算法所需的控制信号的情况下学习数据集: 给定数据集D, iPC 同时运行推理和权重更新, 直到能量 F 最小化。能量最小化收敛, 训练就结束了。

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评价对象检测模型的数字度量:F1分数以及它们如何帮助评估模型的表现

自定义yolo v5目标检测模型的F1分数曲线从F1曲线来看，优化精度和召回率的置信度值为0.352。在许多情况下，较高的置信值是可取的。...该值是通过对F1分数曲线的指数因子(称为gamma)进行积分来确定的。如果已知F1曲线的方程，可以使用这种形式。在大多数情况下，F1得分曲线是从使用评估或测试数据集评估的值生成的。...在这种情况下，可以使用更一般的方程形式: ? 在应用矩形积分时，可以使用一个带有中点规则的方程的详细形式: ? P 是给定索引处的 Precision 值，R 是给定索引处的召回值。...注意，随着数据点数量的增加，这个值会越来越小。浅橙色条表示所有计算的单数据点得分的累计。由于伽玛因子，大多数F1得分在置信值为0.1或更少的情况下被推到零，F1得分贡献被抑制直到置信值为0.4。...非惩罚曲线将遵循F1曲线的相同轮廓，因为它们是线性相关的。请注意，F1曲线和非惩罚积分曲线之间的幅度是不同的。这是由于方程9中的置信项。任何整合分数的最大值都是用于整合F1曲线的增量。

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