因为 Go 简洁的语法、较高的开发效率和 goroutine，有一段时间也在 Web 开发上颇为流行。由于工作的关系，我最近也在用 Go 开发 API 服务。...Python 中的装饰器 在 Python 中，装饰器功能非常好的解决了这个问题，下面的伪代码中展示了一个例子，检查 token 的逻辑放在了装饰器函数 check_token 里，在接口函数上加一个...虽然说不用装饰器一样可以将公共逻辑抽取出来，但是调用还是要写在每个接口函数的函数体里，侵入性明显大于使用装饰器的方式。 # 装饰器函数，用来检查客户端的 token 是否有效。...以下的 API 服务代码示例是基于 Gin-Gonic 框架，对 Gin 不太熟悉的朋友，可以参考我之前翻译的一篇文章：如何使用 Gin 和 Gorm 搭建一个简单的 API 服务器 （一） 本文中的代码为了方便展示... 接口可能会有要求客户端必须传某些特定的参数或者消息头，而且很可能每个接口的必传参数都不一样，这就要求装饰器函数可以接收参数，不过我目前还没有找到在 pipeline 的方式下传参的方法，只能使用最基本的方式
上一期说了如何在本地实现一个API接口。 这一期就来说说如何在服务器上实现一个API接口。 主要涉及到Python3、MySQL、Flask、Nginx、uwsgi这几个东西。...month=11&day=29(复制到浏览器打开) ? 可以看到接口在浏览器中能够成功请求到。 其中「month」和「day」的参数可变。 那么是如何实现的，小F就来说一下。...首先在Mac的终端上登陆云服务器。 # 在Mac的终端上连接服务器 ssh root@0.0.0.0(你的IP) 然后在云服务器的根目录下安装下面这些依赖。...y groupinstall "Development tools" # 安装Python开发包 [root@VM_0_8_centos ~]# yum install python-devel 这样在安装过程中就不会报错了...现在则需将本地的数据上传到服务器，使用「Sequel Pro」远程连接服务器。 ? 输入你的服务器IP、用户名、密码，即可连接上服务器的MySQL。
使用 MediaStream Recording API 和 Web Audio API 在浏览器中处理音频 1....于是乎，我就顺便调研了下如何在浏览器中处理音频，发现 HTML5 中有专门的API用来处理音频。 2. 核心概念 2.1 MediaStream 一个MediaStream是一个媒体内容的流。...2.4 AudioContext 使用Web Audio API相关接口前，你必需创建一个AudioContext。一切操作都在这个环境里进行。...AudioContext是一张图（Graph），里面有若干节点（Node），被有向线段连接，就像这样： 为了方便理解，我们可以把它想象成演唱会上的调音师： 它会把歌手和现场乐队的声音经过混合和加工，最终输出到扬声器里...如何录音 首先，我们可以使用getUserMedia向浏览器申请权限： navigator.mediaDevices.getUserMedia({ audio: true }).then((stream
连接顺序优化：选择性估计有助于确定查询中多个表的最佳连接顺序。通过估计连接谓词的选择性，优化器可以评估不同的连接顺序排列并选择估计成本最低的一个。 资源分配：选择性估计可以辅助资源分配决策。...通过使用动态规划，查询优化器可以有效地探索不同的连接顺序、操作符计划和表格访问路径的组合，以选择最佳的执行计划，并在优化过程中降低计算成本和复杂性。...该假设允许优化器根据数据的统计属性做出决策。 独立性：独立性假设认为查询中的谓词相互独立。该假设通过允许优化器单独估计选择性和评估谓词来简化优化过程。...直方图：直方图提供了列内数据分布的统计摘要，使优化器能够更准确地估计选择性。 连接选择性：连接选择性指的是连接操作产生的行数估计。它帮助优化器确定最有效的连接顺序和连接算法。...动态规划用于连接顺序：动态规划技术可用于探索和评估不同的连接顺序。这使得优化器能够基于成本估计找到最优的连接策略。 重写嵌套查询：有时可以将嵌套查询重写为更高效的等效形式。
服务器被入侵之后往往只能通过关闭ssh使用密码方式登陆 ，此教程就是针对此类问题整理的解决方案，适用于香港云服务器、香港服务器等。...1、登陆到服务器内，执行以下命令： vi /etc/ssh/sshd_config 找到#PasswordAuthentication yes 去掉前方#号，并将PasswordAuthentication
各种网络技术的大规模商用，视频随时随地可看、可控、可视频会议调度指挥、可智能预警、可智能检索回溯的诉求越来越多，尤其是移动视频应用技术和智能语音技术的普及和发展，使得视频智能分析和语音智能理解支持的需求在各行各业越来越受到青睐和重视...而在传统视频监控、视频会议行业里面，互联网思维、架构和技术完全可以成功引入，尤其是在移动互联网、物联网、深度学习、智能分析、云端组网方面的融合技术，完全能够满足新形势下的各种行业的终端智能化的需要。...软件使用过程中如何保存用户登录时的信息 解决问题 保存用户登录的信息，方法有很多种，下面是我以前做的一个案例，方法是通过使用cookie的方法来进行保存的 HTML代码 ? js代码 ?...这个方法主要是通过cookie插件，通过设置cookie的值来保存用户的信息，设置了用户，密码保存的时间和路径。当我们需要销毁时，只需要通过把路径地址设置为空就可以实现。...视频流媒体服务器EasyNVR播放界面： ?
在实际过程中也具有其特有的优势，通过集成与人脸检测与识别相关的API，通过更为简单的coding就可以实现。...今天将为大家介绍一个用于人脸检测、人脸识别和人脸特征检测的 JavaScript API，通过在浏览器中利用 tensorflow.js 进行人脸检测和人脸识别。...▌前言 对于 JS 开发者来说这将是一件很开心的事，那就是终于可以在浏览器中进行人脸识别了！...我使用 tfjs-core 实现了部分类似的工具，得到与 face-recognition.js 几乎相同的结果，但，是在浏览器中实现的！而最棒的一点是，它不需要设置任何外部依赖关系，就可以直接使用。...使用欧几里得距离方法非常有效，当然你也可以选择任意类型的分类器。
绘制二维直方图的一种简单方法是使用 Matplotlib 的plt.hist2d函数： plt.hist2d(x, y, bins=30, cmap='Blues') cb = plt.colorbar...此外，正如plt.hist在np.histogram中存在对应，plt.hist2d在np.histogram2d中也存在对应，可以按如下方式使用： counts, xedges, yedges = np.histogram2d...核密度估计 另一种评估多维密度的常用方法是核密度估计（KDE）。...([x, y]) kde = gaussian_kde(data) # 在常规网格上评估 xgrid = np.linspace(-3.5, 3.5, 40) ygrid = np.linspace(...对于基于 KDE 的可视化，使用 Matplotlib 往往过于冗长。在“可视化和 Seaborn”中讨论的 Seaborn 库，提供了更为简洁的 API 来创建基于 KDE 的可视化。
这种情况下，请确保提供必要的代码以重建神经网络模型并加载保存的权重以供使用。如果有可能的话，您还应该提供一种友好的方式来使用这些保存的权重对用户的输入数据进行一些推理。...在材料信息学研究中，一些典型的可视化可以显示出其用处，包括：预测属性值与实际属性值图（如图二），残差图和残差直方图（如图三），整个神经网络训练过程中的Loss曲线（如图四），以及元素出现频率的可视化（如图五...在无（左）和有（右）边际直方图的情况下绘制。此外，还显示了与理想预测（预测值与实际值完全匹配）相对应的线性回归拟合（用于估计预测值与实际值之间的相关性）。 ?...图三：残差误差图，相对于实际值绘制（左），并以核密度估计值（KDE）作为直方图绘制（右）。误差越低代表模型预测得越准确。 ?...图四：神经网络的Loss曲线图，显示训练过程中每个时期在训练和验证数据集上评估的模型性能（损失）。损失越低代表模型性能越好。 ? 图五：以直方图形式展示的元素出现频率。 ?
我们将估计过程建模为一个鲁棒最小二乘优化问题，可以重新表述为一个线性问题，从而可以高效地解决。使用SemanticKITTI数据集进行了定量评估，通过将点级语义注释分类为地面点和非地面点。...随机抽样了所有地面点的10%用于验证，也就是说这些点在优化过程中没有使用。然后，我们比较所有验证点与模型估计的地面高度之间的绝对高度误差。图3显示了平均绝对高度误差和随着测量距离变化的平均误差。...图3：当仅使用地面点进行优化时，不同地面模型的绝对地面点误差。左图：所有验证点的平均值。右图：在距离传感器5米范围内的距离间隔内的平均值。 B....为了估计异常值噪声，我们仅基于标记的地面点计算地面曲面，并计算估计地面高度与非地面点之间的误差的直方图，如图4所示。 图4：非地面点的地面距离直方图。...图10显示了实验车辆上所有安装的LiDAR传感器进行全角度扫描的点集，以及在德国卡尔斯鲁厄市行驶过程中估计的地面表面，观察到地面表面可以准确地估计出来，基于得到的地面表面，能够通过应用简单的基于距离的分类器来区分地面和非地面点
我们使用八叉树实现了一种高效的多分辨率法线方法估计。在每个分辨率下，我们确定哪些面元可以用较粗分辨率上拟合的平面来解释。在剩余的面元上，我们应用霍夫变换将场景预分割为共面面元。...图 2 展示了本方法在两个分辨率上提取的法线示例。 图2 我们需要用最少数量的点来支持法线估计。通过考虑协方差矩阵的特征值进一步评估法线的质量。...2、霍夫空间的预分割 我们使用 Hough 变换在单一分辨率上找到共面面元簇，使用快速的两阶段方法。 在第一阶段，每个面元在方向直方图中为具有相应法线的平面投票。...由于方向和距离直方图的粗分辨率，霍夫变换的平面估计只是对真实底层平面的粗略估计。因此，我们将 RANSAC 直接应用于面元表示的点。...在实验中，将改方法与使用 SegComp 数据库的最先进方法进行了比较。实验结果表明，我们以高帧率和高质量处理 3D 激光和深度传感器（例如 Kinect）的 3D 点云。
使用具有不同条柱大小的直方图表示异常值的数据集示例 在左侧的直方图中，异常值是不可观察的（由于分箱偏差），但在中间的直方图中显示出来。对于 CDF，异常值在 CDF 曲线的尾部更突出地表示。...验证检验的结果支持了我们的假设，表明使用 CDF 训练的 SVM （SVM-CDF） 在整体预测准确性方面优于使用直方图训练的 SVM （SVM-HIST）。...在本文中，我们将重点介绍深度学习方法的使用，例如ZeroDCE（零参考深度曲线估计）及其变体来增强弱光图像。...ZeroDCE采用不同的方法，使用基于深度学习的模型来估计曲线，该曲线根据图像的特征增强图像，而不依赖于任何特定的参考点。...为了在模型训练过程中降低噪声，我们引入了噪声水平函数 （NLF）⁵ 作为 DN-ZeroDCE 的非参考噪声损失函数。
图提取 类似于论文[3]，为了构建图，我们需要从图像中提取节点，为此，我们采用种子填充方法从图像中分割对象，为了避免语义相同的两个相邻对象之间的分割失败，在分割过程中使用了像素的三维坐标，然后，提取每个对象的三维几何中心作为节点...为了保证这些对应关系的一致性，使用ICP-RANSAC算法来剔除异常值，最后，在姿态估计方法中保留了剩余的内联对应，此外，从ICP-RANSAC方法获得的旋转矩阵R和平移向量t存储为姿势估计方法的初始值...算法2中显示了图形匹配的图示 D.姿势估计 在这一步中，使用ICP算法计算最终的变换矩阵，在该方法中，使用RANSAC方法获得的内部对应进行配准，因此，旋转矩阵R和平移向量t通过最小化平方误差之和获得...A.性能比较 数据集和具体细节：SYNTHIA数据集从动态城市环境中安装在模拟汽车上的传感器收集数据。在我们的实验中，我们使用序列04 spring作为我们的测试序列。...AirSim生成的三条模拟轨迹的图示，我们使用它们来评估我们的全局定位方法在同质和异构机器人系统中的性能。
在传输过程中，包括大气吸收导致的低光对比度以及带来原始光场噪声的大气散射等必然过程被认为是不可逆的，并且由于复杂性而增加熵。...在背景光提取模块中，提出了一种基于结构相似性指数测量（SSIM）[24]的估计器，以确保仅过滤背景光，保留所需的信号。...由于不均匀光照通常是一个低频信号，作者可以使用低通滤波器来估计并移除背景光。然而，对于复杂场景，滤波器参数的选择至关重要。...提出了一种基于图像特征的自适应算法，可自动估计适当的滤波器大小，在有效去除非均匀光照的同时保留图像细节。 背景光估计原理是低通滤波。...为了严格评估算法的鲁棒性，实验使用了各种型号的相机和镜头。
Seaborn建立在Matplotlib的基础上，为用户提供了更高级别、更直观的数据可视化方式。...通过使用不同的调色板，用户可以突出显示特定的数据特征，或者使图表更加醒目。2.4 简单易用的APISeaborn的API设计简单易用，用户无需深入了解底层绘图机制即可创建各种类型的图表。...、核密度估计图等。...import seaborn as sns# 使用Seaborn绘制直方图sns.histplot(data=data, x='value')# 设置图表标题和坐标轴标签plt.title("Histogram...4.4 数据分析与决策支持Seaborn可以帮助用户在数据分析过程中进行探索性数据分析（EDA），并为决策提供支持。
-u test_set.md --model models/nlu-20180323-145833.tar.gz 如果你不想创建单独的测试集，可以使用交叉验证来估计模型的泛化能力。...f1-score图表、所有训练/测试集、训练模型、分类和错误报告将保存到名为nlu_comparison_results的文件夹中。 意图分类 评估命令将为你的模型生成报告，混淆矩阵和置信度直方图。...实体提取 CRFEntityExtractor是你使用自己的数据训练的唯一实体提取器，因此是唯一将被评估的实体提取器。如果你使用spaCy或预训练实体提取器，Rasa NLU将不会在评估中包含这些。...评估Core模型 你可以使用评估命令在一组测试故事中评估训练模型： rasa test core --stories test_stories.md --out results 这会将失败的故事打印到...上面的命令运行完成后，你可以使用评估命令在compare模式下来评估刚训练的模型： $ rasa test core -m comparison_models --stories stories_folder
ANALYZE 在MySQL里提交一条查询SQL语句时，优化器会选在一个最优的执行方案，并用最小的代价去执行语句。在数据库里面，扫描行数是影响执行代价的因素之一。...在这种情况下就会使用analyze table 命令2次 ? 上面是2次，ANALYZE TABLE命令进行修复索引。在不停的浮动。...因此，索引数量较多，或者表分区数量较多时，可能会比较费时，要评估代价，并默认只在负载低谷时执行。...，buckets方式保存，默认是100。...如果有长时间运行的语句或事务仍然使用该表，则后续的语句和事务必须等待这些操作完成，然后才能释放刷新锁。 直方图受DDL语句的影响： 删除被删除表中列的直方图。
但是，一直有人问我能否在浏览器中完整地运行整个人脸识别的流程 最后的答案是肯定的，多亏了 tensorflow.js，利用好 tfjs-core, 我成功实现了部分相似的工具，这些小工具能够让你得到和使用...face-recognition.js 几乎相似的运行结果，并且是在浏览器中。...使用欧几里德距离的效果非常好，但当然你也可以使用你选择的任何类型的分类器。以下 gif 可视化了两张图片通过欧几里德距离进行比较的过程。 ?...包含脚本 首先，从 dist/face-api.js 获取最新的编译，或者 从 dist/face-api.min.js 获取修订版，并将脚本包含进来： ? 如果使用 npm： ?...到目前为止，我希望您已经了解了如何使用这个 api。另外，我还建议您看一下 repo 的其他例子。现在尽情享受这个软件包吧！
总的来说，Scikit-learn 有以下优点： 完善的文档，上手容易； 丰富的 API，在学术界颇受欢迎； 封装了大量的机器学习算法，包括 LIBSVM 和 LIBINEAR 等； 内置了大量数据集，...新类使用锦标赛方法（tournament approach）选择最佳超参数。它们在观测数据的子集上训练超参数组合，得分最高的超参数组合会进入下一轮。在下一轮中，它们会在大量观测中获得分数。...版本中，直方图 boosting 算法在速度和内存使用方面得到了改进。...此外，请注意，基于直方图的估计器支持缺失值，因此，如果你不需要填充缺失值，则无需进行插补。这些估计器还处于试验阶段，因此启用估计器需要从 sklearn.experimental 导入。 4....但是，SequentialFeatureSelector 可能比 RFE 和 SelectFromModel 这两个选项慢，因为它使用交叉验证来评估模型。 5.
然而，这样的数据集与scikit-learn估计器不兼容，它们假定数组中的所有值都是数值的，并且都具有并保持含义。使用不完整数据集的基本策略是放弃包含缺失值的整个行和/或列。...sklearn中的大部分函数可以归为估计器(Estimator)和转化器(Transformer)两类。 估计器(Estimator)其实就是模型，它用于对数据的预测或回归。...我们通常使用这个方法返回测试的结果，再将这个结果用于评估模型。 转化器(Transformer)用于对数据的处理，例如标准化、降维以及特征选择等等。...同与估计器的使用方法类似: fit(x,y):该方法接受输入和标签，计算出数据变换的方式。...交叉验证有效利用了有限的数据，并且评估结果能够尽可能接近模型在测试集上的表现，可以做为模型优化的指标使用。
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