其中坐标的x,y用对应网格的offset归一化到0-1之间，w,h用图像的width和height归一化到0-1之间。 在实现中，最主要的就是怎么设计损失函数，让这个三个方面得到很好的平衡。...从Alexnet开始，大多数的分类器都运行在小于256*256的图片上。而现在YOLO从224*224增加到了448*448，这就意味着网络需要适应新的输入分辨率。...，为了建立WordtTree 1K，把所有中间词汇加入到WordTree上，把标签空间从1000扩大到了1369。...使用联合训练法，YOLO9000使用COCO检测数据集学习检测图片中的物体的位置，使用ImageNet分类数据集学习如何从大量的类别中进行分类。...仍采用之前的logis，其中cx,cy是网格的坐标偏移量,pw,ph是预设的anchor box的边长.最终得到的边框坐标值是b*,而网络学习目标是t*，用sigmod函数、指数转换。
但是这个原始的版本思路是好的，但是计算量太大了，因此作者对3x3和5x5的卷积层之前用了1x1的缩小图片的channel数量，因此V1是这个样子： ? 【1x1的卷积核有什么用呢？】...GoogLeNet团队提出可以用2个连续的3x3的卷积核组成小网络来代替单个size=5的卷积层： ? 通过大量的实验证明，这样的方案并不会导致表达的缺失。...（每增加一层都要用ReLU），此时网络的输入也从224x224变成299x299。...4 Inception v4 研究了Inception模块与残差连接的结合，ResNet结构大大加深了网络的深度，而且极大的提高了训练速度。...总之，Inception v4就是利用残差连接（Residual Connection)来改进v3，得到Inception-ResNet-v1, Inception-ResNet-v2, Inception-v4
前言 使用sql代码作分析的时候，几次遇到需要将长格式数据转换成宽格式数据，一般使用left join或者case when实现，代码看起来冗长，探索一下，可以使用更简单的方式实现长格式数据转换成宽格式数据...长格式数据：长数据中变量的ID没有单独列成一列，而是整合在同一列。...需求实现思路 步骤一：将客户信息转化成map格式的数据u001 {"age":"25","education":"master","first_buytime":"2018/1/3","name":"..., detail)))) message1 from user_info group by user_no order by user_no collect_set形成的集合是无序的...总结 长格式数据转换成宽格式数据，首先将数据转化成map格式数据，然后使用列名['key']得到每一个key的value。当然，也可以使用case when函数实现以及left join函数实现。
Inception v4网络结构 Inception v4 首先stem分支，可以直接看论文的结构图： 然后接下来它们有三个主要的Inception 模块和Reduction模块，称为 A、B 和...Inception v4 引入了专用的「缩减块」（reduction block），它被用于改变网格的宽度和高度。早期的版本并没有明确使用缩减块，但也实现了其功能。...缩减块 A（从 35x35 到 17x17 的尺寸缩减）和缩减块 B（从 17x17 到 8x8 的尺寸缩减）。这里参考了论文中的相同超参数设置（V,I,k）。...作者还通过三个残差和一个 Inception v4 的模型集成，在 ImageNet 分类挑战赛的测试集上取得了 3.08% 的 top-5 误差率。...因此，为了增加稳定性，作者通过 0.1 到 0.3 的比例缩放残差激活值。 激活值通过一个常数进行比例缩放，以防止网络崩溃。 Inception-ResNet v1结构 结果精度对比
基于互联网和云的方式把多个成本较低的计算实体整合成一个具有强大营销能力的完美系统，通过不断提高营销云的覆盖能力，以及“云”之间的逻辑计算能力，从而达到系统化营销的结果。此为‘营销云’。”...——T研究 升华 在数字化时代，营销的本质与灵魂已经发生质的升华。企业经营的中心和重心经历了“生产→客户→营销”的变革，为满足这个时代企业经营的新内涵，营销从技艺到技术都已经发生深刻的“云化”。...营销云为企业提供了一整套完整的数字化营销工具，并且能够覆盖桌面端、移动端、其他多媒体终端等各种广告媒体资源，拥有精准的人群定向能力，提供从精准定位、营销与运营策略、客户关系培育与转化、全周期客户服务与交互等一体化能力...； 同时，它还是一个大数据应用平台，打造从数据采集、数据管理到数据应用的营销闭环，使得AI、大数据、云服务等创新服务和技术能够充分发挥各自在数字营销的过程中的作用，满足企业对智能化、全透明的营销作业方式的需求...增强数据的流动性不仅能挖掘出潜藏在业务深层的有用价值，更能够在动态的变化中触发新价值点的显现。
类似于人的视觉观察物体原理，关注点由大到小，首先输入图像往往都比较大，在卷积过程中通过不断提取特征，并且经过池化操作来对图像进行缩小，同时提取低阶和高阶的抽象特征信息。...V37、Inception V4 1、LeNet-5 《Gradient-based learning applied to document recognition》 ?...从参数量的角度看，3个3x3的卷积参数总量为 3x(9xC1xC2),7x7卷积核参数总量为 49xC1xC2，这里C1和C2 指的是输入和输出的通道数。...BN 在用于神经网络某层时，会对每一个 mini-batch 数据的内部进行标准化（normalization）处理，使输出规范化到 N(0,1) 的正态分布，所以可以减少或者取消Dropout和LRN...://arxiv.org/pdf/1602.07261.pdf Inception V4 相比 V3 主要是结合了微软的ResNet引入了Residual模块，文中一共缔造了三种网络，分别叫Inception-v4
这个例子只是简单的解释map操作符的作用，其核心就是将数据进行转换，数据转换在map操作符的Func1中实现，Func1第一个泛型是传入类型，第二个泛型是输出类型，在call方法中实现转换，当然传入类型和输出类型完全可以不同...被订阅时将所有数据传递完毕汇总到一个Observable然后一一执行onNext方法（执行顺序不同）。...map只能单一转换，单一指的是只能一对一进行转换，指一个对象可以转化为另一个对象但是不能转换成对象数组；map返回结果集不能直接使用from/just再次进行事件分发，一旦转换成对象数组的话，再处理集合...flatmap既可以单一转换也可以一对多/多对多转换，flatmap要求返回Observable，因此可以再内部进行from/just的再次事件分发，一一取出单一对象（转换对象的能力不同）。...ok，RxJava的转换操作符就下你介绍到这里，更多精彩内容，欢迎关注我的微信公众号——Android机动车
大致如下： 汇率每天都在变化，因此，会有一个随日期变化的汇率表。 交易表则整合来含有不同汇率的交易值。 从本质上来说，交易值的问题在于： 值 单位 问题就是值的单位是不统一的。...为了表示更复杂的场景以及更清晰的逻辑，该表所在案例的业务含义如下： 汇率表示从 A 到 B 的转换系数，例如：交易了 1 美元，则可以直接匹配 From 端后，再乘以 To 端即可得目标值。...但另一方面，除非用户去分析汇率的走势，否则，在没有分析意图下，汇率是一种参考查找的作用。 从使用的目的去界定事实表，维度表，可以启发设计师看到某表时应该怎样思考，具有很好的作用。...查找汇率 既然汇率维度没有侵入到主体数据模型，那么，对于每笔交易级别的汇率，必然要查找对应的汇率。...汇率转换设计模式的实现 考虑到汇率转换设计模式，如下： 为此，将上述设计调整为： KPI.Value.ByCurrency =SUMX( VALUES('Calendar'[Date] ) ,
图像转换或者图像的风格转换，顾名思义，是指把一副图像A按照另一幅 图像B的模式/风格进行转换的一个操作，例如 “白天->黑夜”，“晴天->雨天”等等； 1....列举几个截止到目前使用GAN为基础的方法： pix2pix GAN (1611) CycleGAN (1703) DiscoGAN (1703) PAN（ Perceptual Adversarial...(这里的黑白其实可以互换生成) 这个优化目标就是这样，这里的最终目的就是为了得到一个比较好的G，可以将白色转换为黑色，有了这个G也就达到了图像转换的目的了。...G的构造 下面来看一下这个G是如何构造的，文章中展示了两种图像生成图像的典型结构，一个是自编码结构，一个是改进的U-Net结构： 很显然，从结构上也知道第二种结构要好，实验也会对比。...比如你的原始图像都是256256的，每7070一个块进行的。训练的模型，假如有一个1000*1000的图像需要转换，是不是也可以转换，只需要把1000转成多个70的块，每个块单独转换即可。
最近在做一个有关TCP/TP通信的消息解析，涉及到了这方面的转换，记录一下。 首先，如果是在网络传输、消息解析的情况下，要注意一下网络传送使用的是大端还是小端模式，这影响到我们的高低位的传输顺序。...无符号双字节整形（字，16位） DWORD:无符号四字节整形 （双字，32位） Byte：8位 ---- 解析方式 采用Java位操作来实现（采用大端方式，故先传递高位，则接收方低位为高） //转换...DWORD到整型数据 private int DWORDtoInt(byte[] sourceArr,int start){ //len=4,inArr为获取到的4位Byte数组...sourceArr,start,4); return intArr[0]<<24|intArr[1]<<16|intArr[2]<<8|intArr[3]; } //转换...WORD到整形数据 private int WORDtoInt(byte[] sourceArr,int start){ //len=2，intArr为获取到的2为Byte数组
由RGB到HSV的转换详解 1RGB色彩空间 在图像处理中，最常见的就是RGB色彩模型。在RGB模型中，每种颜色出现在红、绿、蓝的原色光谱分量中。该模型基于笛卡尔坐标系。...，就偏暗，到白色顶点就偏亮 光学的分析 三原色RGB混合能形成其他的颜色，并不是说物理上其他颜色的光是由三原色的光混合形成的，每种单色光都有自己独特的光谱，如黄光是一种单色光，但红色与绿色混合能形成黄色...这个模型中颜色的参数分别是：色调（H），饱和度（S），明度（V）。 色调H 用角度度量，取值范围为0°～360°，从红色开始按逆时针方向计算，红色为0°，绿色为120°,蓝色为240°。...明度V 明度表示颜色明亮的程度，对于光源色，明度值与发光体的光亮度有关；对于物体色，此值和物体的透射比或反射比有关。通常取值范围为0%（黑）到100%（白）。 ?...HSV图像（RGB转换后）
1、传入参数，这里用的复杂一点的 ? 2、 实例化、创建最终生成后缀样式的 列表、将传入的字符串分隔开 ?...3、当token==“（”时，opstack中存入“（”，因为转换成后缀就不需要用“（）”表示优先级，存起来是用于做优先级的判断 ?...5、传入“ + ”，进入while循环 --> opstack不是空的（还记得第一步是传入的“（”吗） --> 进行对应的prec对应值的比较（也就是优先级的比较） --> 不满足条件循环结束 --> ...15、传入“）”--> 将“ - ”从opstack中删除并追加到postfixList中 --> 删除“（” ?...19、传入“ + ”，进入while循环 --> opstack不是空的（还记得之前传入的“（”和“ * ”吗） --> 进行对应的prec对应值的比较（也就是优先级的比较） --> 不满足条件循环结束
JS对象到原始值转换的复杂性 主要由于某些对象类型存在不止一种原始值的表示 对象到原始值转换的三种基本算法 在解释三种算法前需要了解toString valueOf这两个方法 toString...返回对象的字符串表示 Array类的toString方法会将每个元素转换为字符串，再使用逗号作为分隔符拼接起来 Function类的toString方法将定义的函数转换为JS源代码的字符串 Date类型的...toString方法返回一个人类友好(且JS可解析)的日期和时间字符串 RegExp类定义的toString方法将RegExp对象转换为一个看起来像RegExp字面量的字符串 valueOf 把对象转换为代表对象原始值...) 取决于被转换对象的类 如果是Date对象，则使用偏字符串算法 其他类型使用偏数值算法 JS内置类型除了Date类都实现了偏数值算法;Date类实现了偏字符串算法 对象转换为布尔值 所有对象都转换为...则使用偏数值算法将对象转换为原始值 与对象到数值转换不同 这个偏数值算法返回的原始值不会再被转换为数值
前面的文章《这样的数据分列也一键搞定！真是太Power了！》...里，提到了Power BI的分裂功能里有新的“按从非数字到数字的转换”分列功能，可以轻松实现如下分列： 但是，马上带来一个问题：如果数字中间是有小数点的，怎么办？...比如这个： 用原来的分列，所得的结果通常是BYD（不要的）： 不过，这个问题解决起来其实非常简单，我们看一下生成的代码： 其中的数字列表是不是好明显？...其中的{"0".."9"}就是分列的标志位啊。 咱们给它加个小数点进去，同时把原来多出的列名删掉： 马上搞定！...Power Query就是这样，学会看懂操作生成步骤的公式代码，抓住其中的关键参数，改一改，就能实现很多看似很难的需求——最核心的其实还是把基础打好，然后多看多练，一通百通。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...create_time between ‘1900-01-01’ and ‘2098-12-31’ ) order by create_time asc 出错： 消息296，级别16，状态3，第1 行 从char...数据类型到smalldatetime 数据类型的转换导致smalldatetime 值越界。...原因： smalldatetime 日期范围从1900 年 1 月 1 日到 2079 年 6 月 6 日， 发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/144653
我很震惊，这是非常令人印象深刻的东西。 本文的工作改进了两个空间的先前发展：域转移和音频合成。...我们有一组域，包括这样的汽车：{红色汽车，蓝色汽车，绿色汽车}，我们得出结论，图像中所有与域相关的信息都是汽车的红色，而诸如汽车的形状之类的东西。 汽车，前照灯的数量，背景等都是与内容相关的信息。...在训练期间，模型输入包含先前时间步的地面实况输出。 在训练期间看到的序列是基本事实，因此是准确的，但对于生成的样本可能不是这种情况。 因此，生成的样本序列远离训练期间看到的序列。...要结束，让我们来看看他们是如何训练这件事的。 他们训练的领域代表了古典音乐中6种不同音色（音色：特定乐器的独特声音）和纹理（纹理：同时演奏的乐器和音符的数量）的传播。...其中一个特别突出的结果是自动编码器训练的嵌入和音高之间的相关性 - 相同音高的仪器对之间的余弦相似度在0.90-0.95范围内，这是非常了不起的。 它就是这样！
当我们编写 C++ 库的封装器通常涉及使用一种跨语言的接口技术，比如使用C接口或者使用特定的跨语言库，比如SWIG（Simplified Wrapper and Interface Generator）...1、问题背景在编写 C++ 库的封装器时，需要将 C++ 中的 list 容器转换为 Python 中的 list。由于 C++ 库不能被修改，因此希望避免使用 vector 来替代 list。...为了更好地理解这种情况，使用 list 作为代理来注册从 C++ 到 Python 的转换（只读）。当前的实现可以编译，Python 可以正常导入，并且可以创建对象，但是在调用数据成员时会出错。...，使用默认策略不会使用自定义转换器。...具体的细节可能会因为我们的C++库的复杂性而有所不同，但这应该可以帮助你入门。如果有更多的问题可以留言讨论。
或者这么问： 包括持续交付在内的好的工程实践，是普遍被接受并实施的么 答案显然是：不是，至少在国内不算是 本篇，从零到一，构建你的持续交付的最终篇，本系列其它文章为： 从零到一，构建你的持续交付流程（一...）：一个持续交付流程的构思 从零到一，构建你的持续交付流程（二）：好的工程实践是必要的前提 从零到一，构建你的持续交付流程（三）：搭建基于Jenkins+Docker的持续交付环境 从零到一，构建你的持续交付流程...（四）：利用Docker，将服务容器化 从零到一，构建你的持续交付流程（五）：使用Jenkins Pipeline，让交付流程与自动化 从零到一，构建你的持续交付流程（六）：让你的持续交付闭环 易 从持续交付这个实践来说...事实上，自有编程这个行当以来，发展至令也有约近70-80年左右，从最开始的卡带编程到如今的现代语言，从少数精英才能完成的事情到如今虽有一定门槛，但只要稍加学习，基本没人不能用现代语言来编程的地步。...无论是从管理文化，还是技术文化上，推行类似的做法可能都具有一定的挑战与难度。 所以，如果从现实的角度来看，从零到一，难。
本教程将向您展示如何使用开源实用程序Transporter通过自定义转换将数据从MongoDB快速复制到Elasticsearch。...目标 在本文中，我们将介绍如何使用Transporter实用程序将数据从MongoDB复制到Ubuntu 14.04上的Elasticsearch 。...Transporter需要配置文件（config.yaml），转换文件（myTransformation.js）和应用程序文件（application.js） 配置文件指定节点，类型和URI 应用程序文件指定从源到目标的数据流以及可选的转换步骤...在将数据从MongoDB同步到Elasticsearch时，您可以在这里看到转换数据的真正力量。 假设我们希望存储在Elasticsearch中的文档有另一个名叫fullName的字段。...结论 现在我们知道如何使用Transporter将数据从MongoDB复制到Elasticsearch，以及如何在同步时将转换应用于我们的数据。您可以以相同的方式应用更复杂的转换。
探针的作用 从功能上讲，探针的作用很简单，之前我也发文澄清过许多人的一些概念不清，本文是希望让运维和开发都能理解，所以会尽量简单的表达。...而就绪探针，保证应用有问题时切断流量，避免该应用被调用到： 如果只是从功能角度看，似乎二者的区别不大，配置一个相同的应用接口似乎也没啥问题，那为什么还要设置两个不同的探针呢？...宏观的意义 运维的朋友，尤其是做过微服务应用运维的朋友，一定见识过某个基础组件或上游服务出故障的情况吧？可观测做的“到位”，可能是满大屏的红色惊叹号。《发布！...意思就是 liveness 探针不应当依赖外部系统的状态，但实际上有时这个外部系统的定义未必那么笃定；也可能我们的应用无法从某个外部系统的故障中恢复，所以即使是外部系统，我们可能也会将其纳入到 liveness...谨以本文给大家一个例子，希望大家能够互相体谅，保持一点 DevOps 的精神，高层领导也能意识到这个问题，看看怎么解决。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
云直播
实时音视频
