本文由「图普科技」（微信公众号 tuputech）编译，原作者 Vladimir Tsyshnatiy，链接：https://medium.com/@vtsyshnatiy
AI 科技评论按：本文由「图普科技」编译自 Medium - 3D body recognition using VGG16 like network
Block chain is secured by mining. Bug bounty 悬赏找漏洞。
目标检测是计算机视觉中一个长期存在的挑战，其目标是在图像库中空间上定位和分类目标框。在过去的十年中，由于检测管道各个阶段的许多进步，目标检测取得了惊人的进展。目标检测Backbone的演变，从R-CNN的基础性转变到Faster R-CNN，以及改变范式的YOLO架构，再到最近将Transformer网络集成进来，代表了在增强特征提取和检测能力方面取得的重要进展。
过拟合就是在训练集上表现得非常好，在测试集上表现得不好。也就是我们俗称的泛化能力弱。
原文链接 / http://ai.googleblog.com/2020/11/announcing-objectron-dataset.html
Link: https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2021.03.17.435827v1.abstract
萧箫 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 见过3D物体数据集，见过会动的3D物体数据集吗？ 每段动态视频都以目标为中心拍摄，不仅自带标注整体的边界框，每个视频还附带相机位姿和稀疏点云。 这是谷歌的开源3D物体数据集Objectron，包含15000份短视频样本，以及从五个大洲、十个国家里收集来的400多万张带注释的图像。 谷歌认为，3D目标理解领域，缺少像2D中的ImageNet这样的大型数据集，而Objectron数据集能在一定程度上解决这个问题。 数据集一经推出，1.6k网友点赞。
来源：DeepHub IMBA本文约1200字，建议阅读5分钟本文综述了一种基于凸集投影法的聚类算法，即基于POCS的聚类算法。原始论文发布在IWIS2022上。 POCS：Projections onto Convex Sets。在数学中，凸集是指其中任意两点间的线段均在该集合内的集合。而投影则是将某个点映射到另一个空间中的某个子空间上的操作。给定一个凸集合和一个点，可以通过找到该点在该凸集合上的投影来进行操作。该投影是离该点最近的凸集内的点，可以通过最小化该点和凸集内任何其他点之间的距离来计算。既然是
https://kdd.org/kdd2023/research-track-papers/
题号1174，原题见下图： 解题思路: 将n条直线排成一个序列，直线2和直线1最多只有一个交点，直线3和直线1，2最多有两个交点,……，直线n 和其他n-1条直线最多有n-1个交点。由此得出n条直线
层次聚类（Hierarchical clustering）是一种常见的聚类算法，它将数据点逐步地合并成越来越大的簇，直到达到某个停止条件。层次聚类可以分为两种方法：自下而上的聚合法（agglomerative）和自上而下的分裂法（divisive）。在聚合法中，每个数据点最初被视为一个单独的簇，然后每次迭代将距离最近的两个簇合并为一个新的簇，直到所有点都合并成一个大簇。在分裂法中，最初的簇被视为一个单独的簇，然后每次迭代将当前簇中距离最远的两个点分成两个新的簇，直到每个点都是一个簇为止。
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决策树是一种自上而下，对样本数据进行树形分类的过程，由节点和有向边组成。节点分为内部节点和叶子节点，其中每个内部节点表示一个特征或属性，叶子节点表示类别。决策树常用于分类问题于回归问题，完全生长的决策树模型具有简单直观、解释性强的特点。
选自Medium 作者：Peter Gleeson 机器之心编译 参与：吴攀、蒋思源、李泽南、李亚洲 在理解大数据方面，聚类是一种很常用的基本方法。近日，数据科学家兼程序员 Peter Gleeson
---- 新智元报道 编辑：好困 Aeneas 【新智元导读】近日，Meta和CMU的研究人员提出了一种全新的6-DoF视频表征方法，单张RTX 3090即可每秒18帧实现百万像素分辨率渲染，或将给VR带来革命性的高质量体验。 最近，由Meta和卡内基梅隆大学提出的6-DoF视频表征模型——HyperReel，可能预示着一个全新的VR「杀手级」应用即将诞生！ 所谓「六自由度视频」（6-DoF），简单来说就是一个超高清的4D体验式回放。 其中，用户可以完全「置身于」动态场景里面，并且可以自由地移动
机器学习(ML)的最新技术已经在许多计算机视觉任务上取得了SOTA的结果，但仅仅是通过在2D照片上训练模型而已。
判断一个点是否在多边形内是处理空间数据时经常面对的需求，例如GIS软件中的点选功能、根据多边形边界筛选出位于多边形内的点、求交集、筛选不在多边形内的点等等。判断一个点是否在多边形内有几种不同的思路，相应的方法有：
来源：机器之心 作者：Peter Gleeson 校对：吼海雕 编辑：冯夕琴 本文共6800字，建议阅读17分钟 本文对一些聚类算法进行了基础介绍，并通过简单而详细的例证对其工作过程进行了解释说明。 看看下面这张图，有各种各样的虫子和蜗牛，你试试将它们分成不同的组别？ 不是很难吧，先从找出其中的蜘蛛开始吧！ 完成了吗？尽管这里并不一定有所谓的「正确答案」，但一般来说我们可以将这些虫子分成四组：蜘蛛、蜗牛、蝴蝶/飞蛾、蜜蜂/黄蜂。 很简单吧？即使虫子数量再多一倍你也能把它们分清楚，对吗？你只需要一点时
线性和非线性分类 两个子集是线性可分的,如果存在一个超平面将每组的元素的所有元素的一组驻留在另一侧的超平面其他设置。我们可以描述它在2D绘图中通过分离线,并且在3D绘图通过一个超平面。 根据定义，线性
在使用Python进行数据分析和处理时，我们经常会遇到各种错误和异常。其中一个常见的错误是ValueError: Shape of passed values is (33, 1), indices imply (33, 2)。这个错误通常出现在我们尝试将一个形状为(33, 1)的数据传递给一个期望形状为(33, 2)的对象时。 虽然这个错误信息看起来可能比较晦涩，但它实际上提供了一些关键的线索来解决问题。在解决这个错误之前，我们需要理解数据的形状以及数据对象的期望形状之间的差异。
使用定向包围框（oriented bounding box）进行目标检测可以通过减少与背景区域的重叠来更好地定位有旋转倾斜的目标。现有的OBB方法大多是在水平包围框检测器（horizontal bounding box）上通过引入额外的角度尺度（通过距离损失进行优化）构建的。 但是，由于距离损失只将OBB的角度误差优化至最小，而且与IoU的相关性较松散，因此它对具有高长宽比的目标不敏感。 因此，本文提出了一种新的损失，即Pixels-IoU（PIoU）损失，以利用角度和IoU实现更精确的OBB回归。 PIoU损失是从IoU指标以像素的形式导出的，形式简单但适用于水平和定向包围框。为了证明其有效性，本文评估了ancho-based和anchor-free框架下使用PIoU损失的效果。实验结果表明，PIoU损失可以显著提高OBB检测器的性能，特别是在具有高长宽比和复杂背景的目标检测上。此外，现有的评估数据集不含有大量高长宽比目标，因此引入了新的数据集Retail50K，以鼓励大家应用OBB检测器来处理更加复杂的环境。
今天为大家介绍的是美国研究组合作发表在Bioinformatics上的一篇文章“SumGNN: multi-typed drug interaction prediction via efficientknowledge graph summarization”。在这项工作中，作者整合了DDI信息以及生物医学KG数据，并提出了有效的聚合机制以进行DDI预测。实验结果表明，该模型具有良好的预测性能。
这时候就成了带有节点的网络数据集,但这还不是我们需要的点文件,因为这里面有悬挂节点和自相交节点
在Kimball的维度建模的数据仓库中，关于多维体系结构（MD）有三个关键性概念：总线架构（Bus Architecture），一致性维度（Conformed Dimension）和一致性事实（Conformed Fact）。
(1) mnist数据集采用numpy的npz方式以一个文件的方式存储文件，加载后就可以直接得到四个数组，非常方便。
1、现在先给出12个点的坐标（坐标可以随意设置，只要构成的线不是平行没有交点即可）
首先，加载 ggplot2 并生成要在示例中使用的数据框（我使用的是稍微修改过的数据集，因此最终结果会与原始图有所不同）。
分布并行计算和几个人一起搬砖的意思是一致的，一个资源密集型的任务（搬砖或计算），需要 一组资源（小伙伴或计算节点），并行地完成：
1 二元逻辑回归 回归是一种很容易理解的模型，就相当于y=f(x)，表明自变量x与因变量y的关系。最常见问题如医生治病时的望、闻、问、切，之后判定病人是否生病或生了什么病， 其中的望、闻、问、切就是获取的自变量x，即特征数据，判断是否生病就相当于获取因变量y，即预测分类。最简单的回归是线性回归，但是线性回归的鲁棒性很差。 逻辑回归是一种减小预测范围，将预测值限定为[0,1]间的一种回归模型，其回归方程与回归曲线如下图所示。逻辑曲线在z=0时，十分敏感，在z>>0或z 📷 逻辑回归其实是在线性回归的基础上，套
线性回归的输出是连续的值，逻辑回归是广义的线性回归模型，通过sigmod函数变换后进行归一化，将输出值限定在[0,1]。
随着人工智能在医学图像诊断中的使用不断增长，确保这些深度学习模型的公平性并深入研究复杂的现实场景中可能出现的隐藏偏差至关重要。遗憾的是，机器学习模型可能会无意中纳入与医学图像相关的敏感属性（如种族和性别），这可能会影响模型区分异常的能力。这一挑战促使人们付出巨大努力来调查偏见、维护公平性并在机器学习和计算机视觉领域推出新的数据集。
在理解大数据方面，聚类是一种很常用的基本方法。近日，数据科学家兼程序员 Peter Gleeson 在 freeCodeCamp 发布了一篇深度讲解文章，对一些聚类算法进行了基础介绍，并通过简单而详细
⽼板给了你⼀个关于癌症检测的数据集，你构建了⼆分类器然后计算了准确率为 98%， 你是否对这个模型满意？为什么？如果还不算理想，接下来该怎么做？
模型评价是指对于已经建立的一个或多个模型，根据其模型的类别，使用不同的指标评价其性能优劣的过程。常用的聚类模型评价指标有ARI评价法（兰德系数）、AMI评价法（互信息）、V-measure评分、FMI评价法和轮廓系数等。常用的分类模型评价指标有准确率（Accuracy）、精确率（Precision）、召回率（Recall）、F1值（F1 Value）、ROC和AUC等。常用的回归模型评价指标有平均绝对误差、均方根误差、中值绝对误差和可解释方差值等。
一个整型数组里除了两个数字之外，其他的数字都出现了两次。请写程序找出这两个只出现一次的数字。
论文题目： Rethinking IoU-based Optimization for Single-stage 3D Object Detection
豌豆贴心提醒，本文阅读时间7分钟 今天主要讲述的内容是关于决策树的知识，主要包括以下内容： 1.分类及决策树算法介绍 2.鸢尾花卉数据集介绍 3.决策树实现鸢尾数据集分析 希望这篇文章对你有所帮助，尤其是刚刚接触数据挖掘以及大数据的同学，同时准备尝试以案例为主的方式进行讲解。如果文章中存在不足或错误的地方，还请海涵~ 一. 分类及决策树介绍 1.分类 分类其实是从特定的数据中挖掘模式，作出判断的过程。比如Gmail邮箱里有垃圾邮件分类器，一开始的时候可能什么都不过滤，在日常使用过程中，我人工对于每一封
" 说到 Elasticsearch ，其中最明显的一个特点就是 near real-time 准实时 —— 当文档存储在Elasticsearch中时，将在1秒内以几乎实时的方式对其进行索引和完全搜索。那为什么说 ES 是准实时的呢？ "
文章：Online Extrinsic Camera Calibration for Temporally Consistent IPM Using Lane Boundary Observations with a Lane Width Prior
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如果你想要用Python进行数据分析，就需要在项目初期开始进行探索性的数据分析，这样方便你对数据有一定的了解。其中最直观的就是采用数据可视化技术，这样，数据不仅一目了然，而且更容易被解读。同样在数据分析得到结果之后，我们还需要用到可视化技术，把最终的结果呈现出来。
lcenter_box：中心确定之后的数据边界，默认值(-10.0, 10.0)。
作者：Adrian Tam, Ray Hong, Jinghan Yu, Brendan Artley 翻译：汪桉旭校对：吴振东 本文约3300字，建议阅读5分钟本文教你了解了如何使用主成分分析来可视化数据。 标签：主成分分析 主成分分析是一种无监督的机器学习技术。可能它最常见的用处就是数据的降维。主成分分析除了用于数据预处理，也可以用来可视化数据。一图胜万言。一旦数据可视化，在我们的机器学习模型中就可以更容易得到一些洞见并且决定下一步做什么。 在这篇教程中，你将发现如何使用PCA可视化数据，并且使用可视化
已知链表A的头节点指针headA,链表B的头节点指针headB，两个链表相交，求两链表交点对应的节点。 [](LeetCode 160)
RDD创建后就可以在RDD上进行数据处理。RDD支持两种操作：转换（transformation），即从现有的数据集创建一个新的数据集；动作（action），即在数据集上进行计算后，返回一个值给Driver程序。
链表和数组都可用于存储数据。与链表不同，数组将所有元素按次序依次存储。不同的存储结构令它们有了不同的优势：
数组是对象的可索引集合，例如整数、浮点数和布尔值，它们被存储在多维网格中。Julia中的数组可以包含任意类型的值。在Julia中本身就存在数组这个概念。
紧接着历史文章：《基于GIS的合肥市BRT和Metro的交通可达性研究》、《基于GIS的合肥市BRT和Metro的交通可达性研究-part1》《基于GIS的合肥市BRT和Metro的交通可达性研究-part2》……
选自arXiv 作者：黄合良等 机器之心编译 参与：刘晓坤 近日，来自中国科学技术大学、中国科学院-阿里巴巴量子计算实验室等机构，由潘建伟院士、陆朝阳教授带领的团队完成了在光量子处理器上执行拓扑数据分析（TDA）的原理性实验演示验证。TDA 可以抵抗一定噪声的干扰，从数据中提取有用信息，而量子版本的 TDA 能实现对经典最优 TDA 算法的指数级加速。量子 TDA 算法也是继 Shor 算法（用于大数因子分解进行密码破译）、Grover 算法（用于搜索问题）、HHL 算法（用于解线性方程组）之后，人类在量子
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