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图像检索：基于内容的图像检索技术（三）

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无论是对于相同物体图像检索还是相同类别图像检索，在大规模图像数据集上，它们具有三个典型的主要特征：图像数据量大、特征维度高以及要求相应时间短。下面对这三个主要特征逐一展开说明：

2020-03-04

2.3K0

Redis基础你掌握多少了？来查漏补缺？

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Redis 是开源的内存中的数据结构存储系统，它可以用作数据库、缓存和消息中间件。它支持多种类型的数据结构，如字符串strings，散列 hashes，列表 lists，集合 sets，有序集合 sorted sets 与范围查询， bitmaps， hyperloglogs 和地理空间（geospatial）索引半径查询。

2020-03-04

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受欢迎的五个开源可视化工具——你的选择是？

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人工智能时代，数据和算法以及硬件资源是非常重要的，相关行业的大公司也越来越关注数据中蕴含的价值，数据的收集和应用比以前任何时候都看得更加重要，甚至业务相近的公司不惜打价格战或亏本以获得用户活跃量，这些都看中的是数据中蕴含的价值，需要等待数据科学家去进一步挖掘，拂去表面的迷雾，深度发现隐藏在大数据中所含的商业秘密或科学研究。数据科学家职业也成为热门岗位，很多IT从业人员纷纷转行进入这个新兴领域之中。美中不足之处在于，随着我们不断挖掘数据，进而发现有用信息时，呈现出现的过程和实施结果的难度就越来越大。值得庆幸的是，大量的开源数据可视化工具能够从空间和表格中获取到独特数据，并通过使用高级图形和图表向用户呈现信息。那么哪些工具值得花时间去探索或采用呢？本文汇集了5个开源数据可视化工具，这些工具采用了说明性方法来处理复杂的数据。

2019-08-16

1.6K0

Mysql事物隔离

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最近工作内容需要向一张表里面写入数据，有两个实现方法，每种方法会运行得到一份结果，两个结果的key会有大部分重复，后面跟的value会有不同。表格中只允许两个结果中其中的一个key存在，二者选其一，只能更新替代。在往表里写的程序是没有错误的，但最终从表里查询的时候，发现很多key有两份数据结果，思考其原因，可能跟事物隔离有关系，这里讲解下事物及事物隔离。

2019-08-15

1.6K0

想成为数据科学家？先做到这6点吧！

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世界变化很快，各行各业在大环境的变化也发生着非常大的改动。传统的行业比如会计师、审计师、同声翻译、点餐员等许多职业逐渐被机器所替代。根据相关报道，未来top10的行业都与数据有关，比如数据分析科学家、AI专家等。最近一则新闻——校招薪资超80万让一些工作数年的员工羡慕不已，该类职业大多都与数据相关。因此，很多相关行业的人都在思考是否应该转行进入与数据相关的职业。在这里，我给的建议是，大的趋势是趋向数字化、智能化，那些在以技术为中心领域工作的人不管是否转行成为一名数据科学家，都应该自学相关的知识，以便在未来的时代里不被淘汰。《未来简史》中说道“未来，数据为王，谁掌握了数据，谁就处于领先。”2018年即将过去，2019年即将到来。如果你想成为一名数据科学家，本文提出6点建议，希望你在新的一年里能够尽量完成。

2019-08-15

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被神话的大数据——从大数据（big data）到深度数据（deep data）思维转变

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自从阿法狗战胜人类顶级棋手之后，深度学习、人工智能变得再一次火热起来。有些人认为，深度学习的再一次兴起是源于硬件的提升、数据量的增多以及高效算法的研究。这并不完全精确，有一个基本的误解是更大的数据会产生更好的机器学习结果。然而，更大的数据池/仓库并不一定有助于模型学习到更深刻的见解。正确的答案是，要把重心专注于数据的质量、价值以及多样性，而不仅仅是数据的规模——“深度数据”（deep data）比大数据（big data）好。

2019-08-15

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