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知识

概 述 (Cloud Computing)是基于互联网的服务的增加、使用和交付模式,通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源。是网络、互联网的一种比喻说法。 特 点 (1) 超大规模 “”具有当的规模,Google已经拥有100多万台服务器, Amazon、IBM、微软、Yahoo等的“”均拥有几十万台服务器。 一旦商业用户大规模使用私人机构提供的服务,无其技术优势有多强,都不可避免地让这些私人机构以“数据(信息)”的重要性挟制整个社会。对于信息社会而言,“信息”是至重要的。 (big data),指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产 2,大数据与系就像一枚硬币的正反面一样密不可分 他俩之间的系你可以这样来理解,技术就是一个容器,大数据正是存放在这个容器中的水,大数据是要依靠技术来进行存储和的。

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机视觉中的注意力

object-level和part-level两个级别分别对图像进行分类,将得到的分数加综合后得到最后的分类结果。 2、Spatial Transformer Networks ? ? 通过注意力机制,将原始图片中的空间信息变换到另一个空间中并保留了键信息。 3、 Squeeze-and-Excitation Networks ? 通道注意力机制。 CNN中的 convolution单元每次只注邻域 kernel size 的区域,就后期感受野越来越大,终究还是局部区域的运,这样就忽略了全局其他片区(比如很远的像素)对当前区域的贡献。

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    机视觉、机器学习领域

    注:下面有project网站的大部分都有paper和应的code。Code一般是C/C++或者Matlab代码。 最近一次更新 注:下面有project网站的大部分都有paper和应的code。Code一般是C/C++或者Matlab代码。            OpenNI[Project] ·           zouxy09CSDN Blog[Resource] ·           FingerTracker手指跟踪[code] 九、3D FactorAnalyzers[Code] ·           Learning3-D Scene Structure from a Single Still Image[Project] 十、机器学习

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    机视觉、机器学习领域

    ·           ActionRecognition by Dense Trajectories[Project][Code]

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    灾难恢复:解决与的问题

    是需要灾难恢复的键技术和服务之一。更重要的是,灾难恢复(Cloud DR)是证明企业实力以及使业务流程顺利运行的理想解决方案之一。 以下介绍与灾难恢复的一些键服务和优势: 什么是灾难恢复? 灾难恢复是在运营环境中存储和维护数据作为安全措施的一个过程。 以下概述了与采用灾难的一些主要好处: 更快的恢复:在任何情况下,数据恢复都必须快速及时,以便按时交付最终产品。 灾难恢复消除了维护传统备份设施的需要,这些备份设施在一些企业中仍然占主导地位。但与灾难恢复比效率低下。灾难恢复还减少了恢复点目标(RPO)和恢复时间目标(RTO)。 数据备份策略的高级规划和采用最佳数据恢复选项对任何企业来说都很键。灾难恢复在这里起着键作用,虚拟化可以非常有效地实现灾难恢复的最佳结果。

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    简单科普内容

    端冲浪(Cloud surfing)   就像是不你在哪边都看得到天空,你可以在任何能够使用网络访问的地方,连接你需要的服务,即便你不是在自己的电脑上。    上网本与手机通常被定义成较低性能的设备,也因此他们消耗较少的电力,同时具备当程度的便携性。   一台上网本也许不能把肥大的Photoshop软件跑得很顺,或者是不能存储超大量的音乐档。 多人协同操作的   你可以在任何一台电脑上登入使用端服务,而一个朋友或同事也可以登入并和你一起在一样的件上工作。Google Docs只是能够协同操作的一种办公室型态服务。 有些服务甚至还可以让人在全球不同的地点登入服务并同时在一样的件上工作。   也许听起来很棒,但是它还是有一些隐忧的,也是你在使用时必须要考虑的地方。 通过端传送资料   以上就是使用的基本技巧,不你已经在端上,每件事都在网络上做,或是你不信任端,无法将你赖以为生的资料交给它们保管,都可留言分享你的看法。

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    基础知识科普

    基础知识 本教程目的是为了向广大网友科普,所以作者会在尽可能不影响核心概念的情况下将部分专业名称口语化解释以便大家理解 1.什么是? /doge 所以我在这里用我自己的简单粗暴的土味字向大家解释什么是也叫技术、通过互联网按需提供 IT 资源,并且采用按使用量付费的定价方式。 由于本章是科普章,所以更加细致的理解,请读者自行查阅拓展资料深入学习。 2.厂家有哪些? [Gartner市场报告:阿里排名亚太第一 全球第三] 3.部署模式有哪几种? 三种:公有,私有,混合 公有:这是与我们最密切的一种了。 但无如何希望通尽我所能过这篇章让你对有初步了解。在以后的章中,我将向大家讲解更多有产品的选择、使用、注意事项、等,希望大家能喜欢! --- [数字时代的基础设施——]

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    最新趋势的讨

    如今,无是供应商合作还是物联网的新服务,市场迅速发展。以下是五个播客的综述,可以帮助人们了解快最新的趋势。 ? 是一种动态技术,企业需要更加灵活跟上其发展。 总部在波士顿的咨询商TechTarget公司高级副总裁David Linthicum等专家在专家的影响五个播客中,探讨了顶级趋势及其对企业IT团队的影响。 锁定风险在中很高-不仅仅是供应商,还有模型。使用私有,企业可以锁定在自己的设中,而在公共端,他们可以依赖于附加服务。 在用户作出于迁移的最终决定(无是公共还是私有)之前,用户可以查看目前运行的应用程序以及将来要运行的应用程序。如果合规性仍然是一个问题,请考虑混合或多模型。 此外,的最新趋势之一是无服务器架构,带来新的安全隐患。由于无服务器应用程序的设,企业无法使用与之同的加密或身份访问管理实践来保护它。

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    如何在arxiv上快速检索机视觉

    交流、咨询,有疑问欢迎添加QQ 2125364717,一起交流、一起发现问题、一起进步啊,哈哈哈哈哈 博主想在arxiv,如果只上检索机视觉中检测章输入detection,结果如下图,各种领域都会出来 这时候只需在后面加上cs.CV,就只显示机视觉章,如下图所示。 ? 各分支领域缩写翻译如下: cs.CV: Computer Vision and Pattern Recognition 机视觉与模式识别 cs.CL:Computation and Language 语言学 cs.LG:Learning 机器学习(机科学) cs.AI:Artificial Intelligence 人工智能 cs.NE:Neural and Evolutionary Computing 神经与演化 stat.ML:Machine Learning 机器学习(统学) 各位看官老爷,如果觉得对您有用麻烦赏个子,创作不易,0.1元就行了。

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    2020413 | 10篇机视觉检测分类(附GitHub代码)

    在本中,我们专注于自动驾驶的“检测跟踪”范例,其中两个任务都是键任务。 通过对Waymo Open Dataset的评估,我们显示 我们的性能优于最新的跟踪法,同时所需的量也大大减少。我们认为,我们简单而有效的方法可以作为该领域未来工作的坚实基础。 一些方法建议直接从原始点定位3D对象,以避免信息丢失。但是,这些方法具有复杂的结构和大量的开销,从而限制了其在实时场景中的广泛应用。 由于点的性质,即非结构化,稀疏和嘈杂,未充分利用有益于多类别识别的某些特征,例如形状信息。在本中,我们提出了一种新颖的3D形状签名来探索来自点的形状信息。 此外,在许多其他的数据集上,我们的方法优于其他基于距离的最新方法。我们将公开提供CAC的代码。 10.

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    2020422 | 10篇机视觉检测分类(附GitHub代码)

    大多数现有的3D对象检测方法可以单独识别对象,而无需考虑这些对象之间的上下信息。比较而言,我们提出了多级上下投票网(MLCVNet),以基于最新的投票网来联地识别3D对象。 其中有两个键设:一个是采用统一范式来建模和集成多种类型的交互的交互聚合结构(IA)。 然而,作为一种数据驱动法,深度学习方法通常需要大量的资源和高质量的标记数据集,而高性能和数据注释的成本却很高。 在本中,为了减少对大量和标记样本的依赖,提出了一种基于DenseNet的轻量级网络体系结构(LiteDenseNet),用于高光谱图像分类。 受GoogLeNet和PeleeNet的启发,我们设了一个3D双向密集层,以捕获输入的局部和全局特征。由于卷积是一项量大的操作,因此引入了组卷积以进一步降低成本和参数大小。

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    机视觉的那些 | CCF推荐导读

    最后,我们利用一种图注意力机制图片-似度,除了局部特征,我们也引入了全局特征全局似度。整合局部与全局似度作为最终的似度分数,并利用三元组损失训练整个网络。 为了解决以上问题,本提出结合显著图的时域约束背景留意滤波法,从特征表示和滤波器模型两方面增强跟踪器的鲁棒性。 结果可参考原。由于篇幅有限,我们仅在图3展示法应对一些挑战性场景的定性验证效果。 具体过程如图3所示。 图 3 基于图的代表性学习示意图 以梵高的作品为例,我们选取其部分作品,按照其的代表性排序,得到如图4所示的结果。 对于域自适应,我们采用样本级加权机制,该权重机制利用样本的域似性和预测信息熵来为每一个样本一个得分,用来自动检测来自源域和目标域的公共标签集的样本。然后,执行域级和类级对齐以实现域自适应。

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    的选择悖

    对于大多数人来说,“”意味着公共服务。但调研机构Gartner预测,到2020年,90%的组织将采用混合基础设施管理功能。 人们都希望在工作和生活中有所选择。 心理学家Barry Schwartz称之为“选择悖”。为企业IT组织带来了新的选择,但随着多种形式的的出现,它也带来了选择的悖。 对于大多数人来说,“”意味着公共服务。 对于英特尔公司以及大多数企业而言,这越来越意味着是一种混合环境,在这种环境中,公共服务通过私有的本地连接并共享数据和应用程序。 ? 但是,组织应该监控服务利用率,因为估公共成本的30%到45%归因于浪费或未使用的服务。 公共服务提供商将安全视为其客户的主要注点,因此大多数组织已将广泛的安全和安全监控功能构建到其服务中。每家提供商的工程师不断致力于为终端用户构建更好的安全解决方案和服务。

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    5G、、物联网与边缘

    5G跟是什么系?5G时代商业创新可能有哪些新的模式?物联网和边缘在5G和时代处地什么位置?本试图对这些问题做一个梳理。 通过实现5G核心网络的创新 5G技术提高数据传输带宽和速度,提高了设备接入的规模,这就意味着更大的系统容量,意味着数据流量的惊人增长,需要更大规模的核心网络与之适应。 进一步,直接利用来构建核心网,更加方便、快捷、低成本。因为世界上已经有当规模的基础设施,可以按需使用,规模可伸可缩。 它是一个便携式的设备,配置数十TB的存储能力和较强的能力,支持存储和等方面的服务。使用它可以将大量的数据高效地迁移到上。 以上分析了5G、、物联网与边缘系,搞清楚这些系,有利于我们进一步思索、探求5G时代的创新应用。

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    5G、、物联网与边缘

    5G跟是什么系?5G时代商业创新可能有哪些新的模式?物联网和边缘在5G和时代处什么位置?本试图对这些问题做一个梳理。 ? 通过实现5G核心网络的创新 5G技术提高数据传输带宽和速度,提高了设备接入的规模,这就意味着更大的系统容量,意味着数据流量的惊人增长,需要更大规模的核心网络与之适应。 进一步,直接利用来构建核心网,更加方便、快捷、低成本。因为世界上已经有当规模的基础设施,可以按需使用,规模可伸可缩。 它是一个便携式的设备,配置数十TB的存储能力和较强的能力,支持存储和等方面的服务。使用它可以将大量的数据高效地迁移到上。 以上分析了5G、、物联网与边缘系,搞清楚这些系,有利于我们进一步思索、探求5G时代的创新应用。

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    似度

    介绍似度的各种方法,可以广泛应用在基于问答对匹配的问答系统中。 数据预处理过程如下: 随机选择 \sqrt{N} 个样本作为leader 选择非leader的数据(follower),使用余弦似度找到最近的leader 当获取到一个问题q的时候,查询过程: 每个 leader和q的似度,找到最似的leader 然后问题q和leader所在簇的似度,找到最似的k个,作为最终的返回结果 代码如下: import pysparnn.cluster_index 比如我们需要似度的时候,可以使用余弦似度,或者使用 exp^{-||h^{left}-h^{right}||} 来确定向量的距离。 -1) x2_align = torch.matmul(weight2, x1) return x1_align, x2_align BERT 也可以使用BERT进行似度

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    似度

    最近在处理本多分类时,需要用到似度,在github上找到了一个很不错的Python 第三方包。 叫识(Xiangshi) 具体的安装 方法为: $ pip3 install xiangshi $ pip3 install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/ simple xiangshi demo: 似度: 余弦似度: import xiangshi as xs xs.cossim 更多的方法请参阅:kiwirafe/xiangshi: 中似度器 (github.com) 国内上不了github.com的小伙伴可以参阅:xiangshi: 中似度器 (gitee.com

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    wpa2 “破解”的几篇

    前几天,于WPA2被破解的章满天飞,这些章直接搜索就能看到了,这里就不重复那些内容了。 我翻阅了内容,消息的原作者提到了几篇。这几篇揭示了这遗漏的成因和具体的测试方法。 探究问题的本源比直接用工具要重要得多。原理理解清楚了,自己动手写个利用工具,也并非难事,你说呢? 这篇探讨了WPA2协议的秘钥重置技术。 这篇介绍了基于信道的中间人攻击的细节。 这篇介绍了Wi-Fi握手协议的逻辑漏洞发现的细节。

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    vae 表示学习 1

    互信息 DIM https://github.com/rdevon/DIM gqn 多传感器 位置信息+视觉信息的互学习。

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