Boosted Regression Active Shape Models British Machine Vision Conference 2007
SAP WM初阶Interim Storage Type不好启用Storage Unit Management
BI 平台是阿里数据中台团队非常重要的平台级产品，要保证报表编辑与浏览的良好体验，性能优化是必不可少的。
不恢复余数除法器 基本算法 不恢复余数除法器的基本算法来自于恢复余数除法器，区别在于当余数变负时不停下恢复余数而是继续运行迭代，并在迭代中加上移位后除数而不是减去移位后除数，基本算法如下所示 将除数向左移位到恰好大于被除数 若余数为正：余数减去移位后除数；若余数为负：余数加上移位后除数； 若现余数为正，该位结果为1，否则为0，将除数向右移位一位 重复2,3，知道移位后除数小于原除数 RTL代码 module norestore_divider #( parameter WIDTH = 4 )(
那么，这么有趣的点赞动画，有没有可能使用纯 CSS 实现呢？那当然是必须的，本文，就将巧妙的借助 transition，仅仅使用 CSS 完成这么一个点赞动画。
读取文件节点/proc/loadavg，分别是1min/5min/15min内CPU的负载情况。 读取方式的代码示例：
最近有人问我光刻胶曝光的原理和正负光刻胶的主要组分是什么，我也只是知道是这么一回事，但是里面包含许多专有名词还是挺拗口的，反正我是不想去记它。
图像分类和目标检测是计算视觉领域的两个基础任务，Region-based ConvNet将目标检测问题转化为图像分类问题，使得目标检测领域出现了巨大的技术突破，同时也引入了难以处理的heuristics和hyperparameters问题。OHEM(Online Hard Example Mining)算法的思想很简单：在训练数据集中往往存在大量的简单样本(easy examples)和少量的困难样本(hard examples)，easy examples对于模型的训练贡献较小，hard examples更加有助于提升模型训练的效率和效果，OHEM算法将hard examples自动化的筛选出来运用到模型训练中去，从而获得较好的模型效果。
本次我挑选了ICLR2021中NLP领域下的六篇文章进行解读，包含了文本生成、自然语言理解、预训练语言模型训练和去偏、以及文本匹配和文本检索。从这些论文的思想中借鉴了一些idea用于公司自身的业务中，最终起到了一个不错的效果。
对于同步（synchronous）输入，例如引脚D（或SI，SE），存在以下时序弧：
https://code.juejin.cn/pen/7089842400729759747
今天给大家介绍的是卡内基梅隆大学的研究团队近期的一篇分子优化工作。识别蛋白质抑制剂通常需要预测配体结合自由能(Binding Free Energy, BFE)。热力学积分(Thermodynamics integration , TI)是一种能够准确预测BFE的方法，但其计算成本高、时间长。在这项工作中，作者利用自动机器学习(Automated machine learning, AutoML)和主动学习(Active Learning, AL)的技术开发了一个高效的自动化工作流程，只需要数百次TI计算能在数千个同源配体中识别BFE最低的化合物。实验结果表明，该框架预测的化合物的结合亲和度显著提高。
* 读优先：读任务占有锁时，后续的读任务可以立即获得锁；这种设计可以提高并发性能（后来的读任务不需要等待），但如果读任务太多，会造成写任务一直处于等待中，造成写饥饿现象
来源：NewBeeNLP本文约10000+字，建议阅读10+分钟本文作者与你分享自己对于主动学习的理解和最新研究的感悟。 ©作者 | 白帆 学校 | 香港中文大学研究方向 | 机器人、医疗图像、主动学习 一、前言 我将我对主动学习的理解和最新研究的感悟都整理为这篇文章，主要目的是供大家参考、讨论，一起学习和交流主动学习的技术。同时，我以后还会继续阅读主动学习领域的文章，有不错和值得推荐的文章，我会实时更新到我的 github 里，大家可以通过这个 list 最快地阅读最新最重要的文章，也欢迎大家向我推荐
©作者 | 白帆 学校 | 香港中文大学 研究方向 | 机器人、医疗图像、主动学习
本文整理了我对主动学习的理解和最新研究的感悟，主要目的是供大家参考、讨论，一起学习和交流主动学习的技术。同时，我以后还会继续阅读主动学习领域的文章，有不错和值得推荐的文章，我会实时更新到我的 github 里，大家可以通过这个 list 最快地阅读最新最重要的文章，也欢迎大家向我推荐一些文章和一起交流。
MySQL是一个广泛使用的关系型数据库管理系统，支持多种数据类型，包括整数、浮点数、日期、字符串等。其中，整数类型是最基本也是最常用的一种数据类型之一。在MySQL中，整数类型包括以下几种：TINYINT、SMALLINT、MEDIUMINT、INT和BIGINT。
首先，总结一下检测某一特征的方法： （1）模板匹配计算当前帧与模板相同位置处的灰度值或颜色值的差值，通过特定的距离公式来计算匹配程度。 稳定可靠与光照和姿势无关计算量大 （2）区域分割对面部区域进行二值化分割对孤立区域进行标示，再根据几何特征进行定位。（如连通面积等）。 运算量小噪声影响大 （3）对称变换法：DST方向对称变换计算量大 （4）灰度投影法：对人脸图像进行水平和垂直方向的投影，根据波峰波谷分布信息确定眼睛的位置。（将二维换到一维中去）定位速度较快受瞳孔灰度类似的眉毛或头发影响大。 （5）基于统
数据库单表到达一定量后，性能会有衰减，像mysql\sql server等犹为明显，所以需要把这些数据进行分区处理。同时有时候可能出现数据剥离什么的，分区表就更有用处了！
2、antd-pro 项目热更新慢并且是在95%（emitting）时卡住怎么办？
在node.js后端开发过程中，数组这种数据类型（Object类型）再常见不过，本文主要介绍数组的一些常见函数，以及在实战开发过程中能更好的操作数组的lodash包。
在生活中，经常会遇见处理Excel的工作，这样的工作通常工作量很大也很枯燥，那有没有什么方法可以提高工作效率从而节约时间呢？答案当然是有的，python可以帮助处理Excel表格。今天我们要用到的模块是openpyxl模块。openpyxl的功能是很多也很好用的，比如，可以读取和写入Excel文件，处理Excel数据，处理Excel公式，处理Excel样式，在表格内插入图表。可以用pip install openpyxl 的命令下载。
本文介绍了传统的三层神经网络模型，首先介绍了网络中的神经单元概念，将一个神经单元视为一个逻辑回归模型。因此，神经网络可以看作是逻辑回归在（宽度，深度）上的延伸；然后，前向传播是一个复合函数不断传播的过程，最终视目标而定损失函数；最后，反向传播则是对复合函数求导的过程。当然三层神经网络只是深度学习的雏形，如今深度学习已经包罗万象。
Giotto|| 空间表达数据分析工具箱 Seurat 新版教程：分析空间转录组数据(上) Seurat 新版教程：分析空间转录组数据(下) scanpy教程：空间转录组数据分析 10X Visium:空间转录组样本制备到数据分析 空间信息在空间转录组中的运用 定量免疫浸润在单细胞研究中的应用
空间解析基因表达谱是理解组织组织和功能的关键。然而，目前空间转录组分析技术（Spatial Transcriptomics，ST）尚未达到单细胞分辨率，往往需要结合单细胞RNA测序(scRNA-seq)信息来反褶积（或解卷积，Deconvolute ）空间数据集。SPOTlight利用这两种数据类型的优势，能够将ST与scRNA-seq数据集成，从而推断出复杂组织中细胞类型和状态的位置。SPOTlight基于一个种子的非负矩阵因子分解回归（Seeded NMF regression ），使用细胞类型标记基因和非负最小二乘(NNLS)初始化，随后去卷积ST捕获位置(spot)。在作者的文章中，在示例数据人类胰腺癌中，成功地将患者切片划分为健康和癌区，并进一步精细绘制正常和肿瘤细胞状态。SPOTlight 流程如下：
dubbo作为分布式远程调用框架，要保证的点很多，比如：服务注册与发现、故障转移、高性能通信、负载均衡等等！
线性探测法，当空闲位置越来越少时，几乎要遍历整个散列表，接近O(n)复杂度 b. 二次探测：每次的步长是 1， 2， 4， 8， 16，… c. 双重散列：使用多个散列函数，先用第一个，如果位置被占，再用第二个散列函数。。。直到找到空闲位置 不管哪种方法，空闲位置不多了，冲突概率会大大提高，尽量保证有一定比例的空闲（用装载因子表示，因子越大，空位越少，冲突越多，散列表性能下降）
Seaborn 是基于 matplotlib 开发而用于统计可视化的高阶工具包。它可无缝相接的在 Pandas 的 DataFrame 上直接画图，而且代码量不多，函数签名也很一致。Seaborn 可视化的内容很多，我将其分为三个部分来讲解。
无论您是 DevOps 工程师、系统管理员还是刚入门 Kubernetes 的人，了解内存指标可能会改变游戏规则。
最近公司在做快应用的需求，经过2周的努力，淘粉吧快应用已经上线了，现在借此机会跟大家聊聊快应用。
③ 在python中使用excel函数公式(很有用)
1. 如何清除图片下方出现几像素的空白间隙 方法1 img { display: block; } 方法2 img { vertical-align: top; } // 除了top值，还可以设置为text-top | middle | bottom | text-bottom，甚至特定的<length>和<percentage>值都可以 方法3 // #test为img的父元素 #test { fo
疫情以来，越来越多的家长和学生开始主动或者被动的接受在线这种教学方式。在线教育行业迎来了一波流量增长，积累的数据也越来越多。与此同时，越来越的创业者开始进入这个行业，行业内的竞争也越来越激烈。能否高效的利用这些数据，成为一个公司能否装上涡轮发动机迎风起飞的关键因素。
来源：海豚数据科学实验室本文约2500字，建议阅读5分钟本文介绍了机器学习的常见知识。 机器学习定义 机器学习（Machine Learning）本质上就是让计算机自己在数据中学习规律，并根据所得到的规律对未来数据进行预测。 机器学习包括如聚类、分类、决策树、贝叶斯、神经网络、深度学习（Deep Learning）等算法。 机器学习的基本思路是模仿人类学习行为的过程，如我们在现实中的新问题一般是通过经验归纳，总结规律，从而预测未来的过程。机器学习的基本过程如下： 机器学习基本过程 机器学习发展历程 从机器
大数据文摘转载自海豚数据科学实验室 机器学习（Machine Learning）本质上就是让计算机自己在数据中学习规律，并根据所得到的规律对未来数据进行预测。 机器学习包括如聚类、分类、决策树、贝叶斯、神经网络、深度学习（Deep Learning）等算法。 机器学习的基本思路是模仿人类学习行为的过程，如我们在现实中的新问题一般是通过经验归纳，总结规律，从而预测未来的过程。机器学习的基本过程如下： 机器学习基本过程 机器学习发展历程 从机器学习发展的过程上来说，其发展的时间轴如下所示： 机器学习发展历
机器学习定义 机器学习（Machine Learning）本质上就是让计算机自己在数据中学习规律，并根据所得到的规律对未来数据进行预测。 机器学习包括如聚类、分类、决策树、贝叶斯、神经网络、深度学习（Deep Learning）等算法。 机器学习的基本思路是模仿人类学习行为的过程，如我们在现实中的新问题一般是通过经验归纳，总结规律，从而预测未来的过程。机器学习的基本过程如下： 机器学习基本过程 机器学习发展历程 从机器学习发展的过程上来说，其发展的时间轴如下所示： 机器学习发展历程 从上世纪50年代的图
该文章介绍了如何在C++中实现一个简单的链表数据结构。主要包括链表节点的定义、链表操作函数、链表异常处理以及链表测试用例。链表是一种常见的数据结构，在内存中按照顺序存储数据，支持通过指针进行高效地插入和删除操作。
信息抽取 （Information Extraction） 是把原始数据中包含的信息进行结构化处理，变成表格一样的组织形式。输入信息抽取系统的是原始数据，输出的是固定格式的信息点，即从原始数据当中抽取有用的信息。信息抽取的主要任务是将各种各样的信息点从原始数据中抽取出来。然后以统一的形式集成在一起，方便后序的检索和比较。由于能从自然语言中抽取出信息框架和用户感兴趣的事实信息，无论是在信息检索、问答系统还是在情感分析、文本挖掘中，信息抽取都有广泛应用。随着深度学习在自然语言处理领域的很多方向取得了巨大成功，循环神经网络(RNN)和卷积神经网络(CNN)也被用于信息抽取研究领域，基于深度学习的信息抽取技术也应运而生。
首先回顾一下历史：ORB-SLAM首次在2015年被提出，它的改进版ORB-SLAM2在2017年被提出，同年提出了ORB-SLAM-VI，时隔3年，ORB-SLAM3横空出世，朋友圈、学术群里到处都在热议这个挂在Arxiv才不到3天的论文。好奇心的驱使下，本人偷瞄了一下论文，就在这里总结一下吧。
主动视觉跟踪（Visual Active Tracking）是指智能体根据视觉观测信息主动控制相机的移动，从而实现对目标物体的跟踪（与目标保持特定距离）。主动视觉跟踪在很多真实机器人任务中都有需求，如用无人机跟拍目标拍摄视频，智能跟随旅行箱等。要实现主动视觉跟踪，智能体需要执行一系列的子任务，如目标识别、定位、运动估计和相机控制等。
大家好！这一节我们会开辟一个全新的领域，我们会开始介绍带约束优化的相关内容。带约束优化在某些细节上会与之前的内容有所不同，但是主要的思路啥的都会和我们之前的传统方法一致，所以倒也不必担心。
Django ORM用到三个类：Manager、QuerySet、Model。Manager定义表级方法（表级方法就是影响一条或多条记录的方法），我们可以以models.Manager为父类，定义自己的manager，增加表级方法；QuerySet：Manager类的一些方法会返回QuerySet实例，QuerySet是一个可遍历结构，包含一个或多个元素，每个元素都是一个Model 实例，它里面的方法也是表级方法，前面说了，Django给我们提供了增加表级方法的途径，那就是自定义manager类，而不是自定义QuerySet类，一般的我们没有自定义QuerySet类的必要；django.db.models模块中的Model类，我们定义表的model时，就是继承它，它的功能很强大，通过自定义model的instance可以获取外键实体等，它的方法都是记录级方法（都是实例方法，貌似无类方法），不要在里面定义类方法，比如计算记录的总数，查看所有记录，这些应该放在自定义的manager类中。以Django1.6为基础。
这里主要分析下圆环的实现，蓝色的进度条圆环由左右两边构成，这里以右半边的为例，html结构为.circle-right > .right-inner(为了视觉效果，把蓝色放在里面了，而非覆盖在灰色上)，如下图：
选自arXiv 作者：Zongwei Zhou, Jae Y. Shin, Suryakanth R. Gurudu, Michael B. Gotway, 梁建明 机器之心编译 参与：Panda 和普通图像的标注不一样，生物医学图像的标注需要有专业知识和技能的人来做，因此难以获得大型的有标注数据集供卷积神经网络学习。近日，IEEE 一篇论文提出可以将主动学习和迁移学习结合起来降低标注任务的工作量，实验结果也证明了这种方法的有效性。机器之心对该论文进行了编译介绍，详细的数学过程和结果分析请参阅原论文。 在
package main import ( "fmt" "sync" "time" ) func main() { rw := new(sync.RWMutex) for i := 0; i < 2; i++ { // 建立两个写者 go func() { for j := 0; j < 3; j++ { rw.Lock() // 写 rw.Unlock() } }() } for i := 0; i < 5;
本文跟大家介绍我们和网易伏羲合作发表在EMNLP'23主会的工作FreeAL: Towards Human-Free Active Learning in the Era of Large Language Models[1]，旨在探讨大模型时代的数据标注该何去何从，我们是否还需要人类标注人员协同进行标注？
本周早些时候，英特尔发布了一个高危提权漏洞，影响的范围包括过去7年英特尔服务器芯片的远程管理功能。远程攻击者可以利用漏洞控制存在PC、笔记本电脑和服务器。 这款漏洞编号为CVE-2017-5689，能够影响到英特尔远程管理技术，包括Active Management Technology (AMT), Intel Standard Manageability(ISM)和Intel Small Business Technology (SBT)软件，版本号由6开始到11.6。如果你在电脑上看到过这些标志
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