古代，医者看病讲究「望、闻、问、切」，通过病人的外部综合表现对病症做出判断。现代，CT 的发明使得人们可以使用 X 光穿透身体各组织内部，将整体的情况以图像的方式展现出来，医生可以根据这个信息快速地排查问题。CT 的出现不仅将诊断的效率提升到了新的高度，也给客观描述身体状态提供了一个标准，是医学史上重要的里程碑。
1．对自动化测试有了理性的认识。前几年，无论参加什么测试会议，都是提及自动化测试的。虽然没有说自动化测试是万能的，但是许多人都感觉到好像只要企业上了自动化测试，软件的质量就得到了保障，就不会有Bug出现。从2020年开始，我就发现人们对自动化测试有了理性的认识，深切的感觉到了以功能为主的自动化测试目的在于新版本发布，验证回归测试用例是否能够正确地运行；手工测试仍然是发现缺陷的主力军，对于新功能，新老功能结合的功能，还是需要大量的手工测试；以性能为主测试必须依赖于自动化测试工具，比如LoadRunner、JMeter、Gatling、Locust；以安全为主测试同时依赖于工具和手工，手工测试主要处理与业务相关的安全测试；而工具主要处理与业务无关的安全测试，比如XSS攻击、SQL注入等等。
导读：现代的数据可视化产品相较于之前的仪表盘应用，在数据方面呈现更加生动、数据实时性高、交互更为友好、效果更加震撼等特点，越来越多的人倾向于通过各类可视化产品使静态的数据“活”起来。基于此背景，我们结合滴滴的各业务线发展，打造了本文介绍的数据可视化大屏产品。
通过redis-cli -p 6379 连上后输入bf可以看到多了很多bf、cf的命令
本文主要介绍刚刚被NeurIPS-2021会议录用的一篇关于动态Transformer的最新工作：Not All Images are Worth 16x16 Words: Dynamic Vision Transformers with Adaptive Sequence Length，全部代码和预训练模型已经在Github上开源。
最近半年，Transformer在视觉领域大获成功，其中的代表作就是谷歌的工作ViT：《An Image is Worth 16x16 Words: Transformers for Image Recognition at Scale》。
继续来探索Anchor-Free目标检测算法，前面讲了Anchor-Free的起源 目标检测算法之Anchor Free的起源：CVPR 2015 DenseBox ，其实同期另外一个有名的目标检测算法YOLOV1也是Anchor-Free系列的了。Anchor-Free系列相比于Anchor-Based的发展是较慢的，在2018-2019年才开始火起来。今天为大家介绍一下ECCV 2018的CornerNet，全称为：Detecting Objects as Paired Keypoints 。论文原文和代码见附录链接。
Segment Anything Model (SAM) 的提出在图像分割领域引起了巨大的关注，其卓越的泛化性能引发了广泛的兴趣。然而，尽管如此，SAM 仍然面临一个无法回避的问题：为了使 SAM 能够准确地分割出目标物体的位置，每张图片都需要手动提供一个独特的视觉提示。如下图所示，即使点击的是同一物体（图 (b)-(d)），微小位置变化都会导致分割结果的显著差异。这是因为视觉提示缺乏语义信息，即使提示在想要分割的目标物体上，仍然可能引发歧义。框提示和涂鸦提示（图 (e)(f)）虽然提供了更具体的位置信息，但由于机器和人类对目标分割物的理解存在偏差，效果常常与期望有所出入。
主要的差异在于落地页的内容布局、数据分析、跳转链路等方面，在关键词大同小异的情况下，谁能率先在这几方面做到更优质，谁的转化率就会更高，能以更低的成本获得更多的转化用户。
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全球大约有20%的油井使用抽油杆泵将原油提升到地面。因此，对这些泵进行适当的预测性维护是油田作业中的一个重要问题。我们希望在故障发生之前能够知道泵出了什么问题。抽油杆泵井下部分的维护问题可以通过位移和负荷的曲线图进行可靠的诊断，这个图被称为“动力图”。本章说明了使用机器学习技术可以完全自动化这种分析，使其能够在故障之前自学习识别各种损坏类型。我们使用了从巴林油田的299个抽油杆泵中提取的35292张样本卡片的数据集。我们可以将11种不同的损坏类别与正常类别区分开，并且准确率达到99.9%。这种高准确性使其能够实时自动诊断抽油杆泵，并使维护人员将重点放在修理泵上，而不是监测它们，从而提高了整体的产油量并减少了环境影响。
本文首先会和大家分享当前整个应用生命周期的演变历程，然后讲解云计算模式下 DevOps 建设包含的过程、流程规范和标准，最后讲解云原生时代到来会带来哪些改变，以及标准化的建设会有哪些改变和突破。
企业数字化转型过程和云的迭代发展是相互作用的。在 2007 年之前主要用物理机来作为我们当前应用的载体。而在 2007 年，KVM 诞生，它能让底层操作系统和一些虚拟的网络设备做一些虚拟化的输出。2007 年 - 2010 年是虚拟化发展较好的周期，VMware 和 openstack 是当时的代表生态。到了 2013 年 Docker 开服，云计算迎来了蓬勃发展的周期。2014 年，企业的部分业务开始逐步迁移云上。2017 年后到今天为止，在云原生的模式下，开发人员或者整个 it 部门更聚焦在业务的发展上，所有我们不关心的部分可以全部由云来管理。云开发不必关心开发在哪里，云服务不关心调用到哪里，而云资源方面也不用关心运行到了哪里。这就是从基础设施上云到业务上云，再到当前的全栈云，这样的一条全企业数字化转型之路。
【新智元导读】北京大学和新加坡国立大学的研究人员提出一种新方法去除图像中的雨滴，通过在生成对抗网络中插入注意力图，去除雨滴的效果相比以往方法大幅提升。这项工作有很大的实际意义，比如用在自动驾驶中。
在6月4日我们邀请了CODING团队的余朋飞老师来到腾讯云大学作”云计算、云原生模式下的DevOps建设“的精彩分享，让我们一起来回顾一下。 首先会和大家分享我们当前对于整个应用生命周期的演变历程，然后讲解云计算模式下DevOps建设包含的过程、流程规范和标准，最后讲解云原生时代的到来会带来哪些改变，以及标准化的建设会有那些改变和突破。 应用的演变历程 企业数字化转型过程和云的迭代发展是相互作用的。在2007年之前主要用物理机来作为我们当前应用的载体。而在2007年，KVM诞生，它能让底层操作系统和一些虚
深度神经网络在计算机视觉任务中取得了显著的成功。对于输入图片，现有的神经网络主要在空间域中操作，具有固定的输入尺寸。然而在实际应用中，图像通常很大，必须被降采样到神经网络的预定输入尺寸。尽管降采样操作可以减少计算量和所需的通信带宽，但它会无意识地移除冗余和非冗余信息，导致准确性下降。受数字信号处理理论的启发，我们从频率的角度分析了频谱偏差，并提出了一种可学习的频率选择方法，可以在不损失准确性的情况下移除次相关的频率分量。在下游任务中，我们的模型采用与经典神经网络（如ResNet-50、MobileNetV2和Mask R-CNN）相同的结构，但接受频域信息作为输入。实验结果表明，与传统的空间降采样方法相比，基于静态通道选择的频域学习方法可以实现更高的准确性，同时能够减少输入数据的大小。具体而言，在相同的输入尺寸下，所提出的方法在ResNet-50和MobileNetV2上分别实现了1.60%和0.63%的top-1准确率提升。当输入尺寸减半时，所提出的方法仍然将ResNet-50的top-1准确率提高了1.42%。此外，我们观察到在COCO数据集上的分割任务中，Mask R-CNN的平均精度提高了0.8%。
地铁是现阶段缓解城市交通压力的有效手段，很多城市都开始大力推进地铁事业的建设，地铁综合监控系统作为地铁系统中的关键系统。
10月7日，腾讯依托大数据发布首个国庆出行报告，这也是微信城市服务“城市热力图”发布的第一份全景出行报告。看完这个报告，你将真正了解已经过去了的国庆。 你以为全世界都在出游，其实只有21%的人 国庆期间被朋友圈摄影大赛晒的美图虐惨了，以为每个人都在外游玩？或者堵得以为全国至少得一半人到处跑？ 然而报告显示：十一期间全国有21%的民众跨地市出行。其中300公里以上远途出游的占比为47%，300公里以内近郊出游的占比为53%。 北京、深圳、上海、广州、厦门、郑州、昆明、长沙、西安、南京为最喜欢出游的十大城市，市
人工智能技术日新月异，极大地推动了计算机视觉、自然语言处理等领域的进步。近年来，视觉应用安全成为大家关心的热门，特别是，在公共安全、自动驾驶等领域中，亟待回答这一问题。
企业数字化转型过程和云的迭代发展是相互作用的。在2007年之前主要用物理机来作为我们当前应用的载体。而在2007年，KVM诞生，它能让底层操作系统和一些虚拟的网络设备做一些虚拟化的输出。2007年-2010年是虚拟化发展较好的周期，VMware和openstack是当时的代表生态。到了2013年Docker开服，云计算迎来了蓬勃发展的周期。2014年，企业的部分业务开始逐步迁移云上。2017年后到今天为止，在云原生的模式下，开发人员或者整个it部门更聚焦在业务的发展上，所有我们不关心的部分可以全部由云来管理。云开发不必关系开发在哪里，云服务不关心调用到哪里，而云资源方面也不用关心运行到了哪里。这就是从基础设施上云到业务上云，再到当前的全栈云，这样的一条全企业数字化转型之路。
整合多内容信息注意力机制(multi-context attention mechanism)到CNN网络，得到人体姿态估计 end-to-end 框架.
市场营销者可以接触到许多关于网站用户的有用的、可执行的行为数据但是将这些数据变为洞察并不是简单的事情。以下是一些如何利用收集的数据的小贴士。
热力图（https://baike.baidu.com/item/%E7%83%AD%E5%8A%9B%E5%9B%BE）是元宇宙中很常见的一种变现形式，它用高亮的环形闭合曲线表现某个地区的【密度】分布情况，这个密度可以是海拔、温湿度、人流量等各种属性。在二维图形上，通过颜色区分密度，一目了然，和其他形式的图表或表格相比，热力图能表达的信息量最高，信息密度最高。
CLS 对接 Grafana的博文。个人就也想尝试一下。当然了我的grafana是 Prometheus-oprator方式搭建在kubernetes集群中的。详见：https://cloud.tencent.com/developer/article/1807805。
为了进一步提高处理镁时的系统安全性，轻金属铸造厂leichtmetalgieerei handt Mann为四台新压铸机配备了PROFINET诊断解决方案TH范围和TH链接通过软化工业自动化。这种解决方案可以同时监控多个现场总线网络和协议，从而保证始终如一的高整体网络稳定性。
推荐上一篇文章说到所谓TB级模型主要的问题在于百亿离散特征，反映在物理层面就是由百亿KV对构成的Embedding表。很多人会直观的认为这里需要一个redis集群，或者类redis的大型KV存储，其实非也。Embedding在使用上存在一个显著的特点：批量发布、批量查询、尺寸种类很少（一个模型通常只使用不超过10种维度的Embedding）。与统一写入KV存储相比，更合理的做法是将这百亿KV对打成若干个数据包来提供服务。由于存在CHD之类的算法可以非常高效地打包5-10亿的KV对，百亿特征实际上也就10-30个包，存储引擎需要管理元数据的量级不是百亿而是几十。
科研图片的重要性是非常重要的，审稿人看到一个低质量的或者欠美观的图片，很可能影响文章的审稿。本期我将介绍一种画功能连接矩阵热力图的程序。该程序使用简单，有了改代码再也不用担心类似下图的矩阵热力图。 以下几幅图都是来自一些神经、精神、心理学的顶级期刊，包括nature medicine，nature communications、brain等。这些图是以矩热力图的形式展示的功能连接或者统计学结果图。我们可以看到属于不同的网络的节点的连接被一些网格线分割开，很容易让别人识别脑网络。
埋点即监控用户在应用表现层的行为，于产品迭代而言至关重要。埋点数据分析是产品需求的 来源，检验功能是否达预期的 佐证。前端较服务端更接近用户，本小白将在此对前端埋点统计方案述说一二。
随着互联网在各行各业的影响不断深入，数据规模越来越大，各企业也越来越重视数据的价值。作为一家专业的数据智能公司，个推从消息推送服务起家，经过多年的持续耕耘，积累沉淀了海量数据，在数据可视化领域也开展了深入的探索和实践。
3D城市搭建过程中需要不同的效果来实现不同的功能，如添加水系、道路、热力图等。这时候就需要了解CityBuilder的图层类型了，图层类型分为点图层、线图层和面图层。不同类型的图层，可调节的图层样式有所不同。
这表明训练集和测试集同分布，在训练集中学习的特征确实可以应用到测试集中，这是最好的情况。
10月7日，腾讯依托大数据发布首个国庆出行报告，这也是微信城市服务“城市热力图”发布的第一份全景出行报告。看完这个报告，你将真正了解已经过去了的国庆。
选自hackevolve 作者：Saideep Talari 机器之心编译 参与：乾树、思源 在我们使用 CNN 进行图片分类时，模型到底关注的是图像的哪个区域？Grad-CAM 利用卷积网络最后一个特征图的信息，并加权对应的梯度而构建模型分类的热力图，通过该热力图，我们可以清楚地了解哪一块区域对于类别是最重要的。 你在训练神经网络进行图片分类时，有没有想过网络是否就是像人类感知信息一样去理解图像？这个问题很难回答，因为多数情况下深度神经网络都被视作黑箱。我们喂给它输入数据进而得到输出。整个流程如果出现问题
CAM全称Class Activation Mapping，既类别激活映射图，也被称为类别热力图。
随着业务与技术的发展，软件架构从最初单体结构逐步演变成AI赋能的分布式体系，基础框架技术能力不断成熟，数据、控制、服务等能力的深化为业务的快速建立与扩展提供了强大的支撑能力。与此同时，测试技术由被测体的业务与技术变革所牵引，从瀑布式跟进服务端单体的纵向测试能力建设发展到敏捷化的端到端全链路测试，尤其强化了精析测试能力的作用。质量保障过程从点面支撑进化到立体保障，复杂度从服务端向移动端迁移。
车道线分割由于其在驾驶辅助系统和自动驾驶车辆中的应用，近年来越来越受到关注。此视觉任务旨在定位道路场景图像中的车道。车道的精确位置有利于下游任务，如在车道内定位汽车、车道偏离检测和轨迹规划。
先找点，后归纳。这里我们不需要先找人的目标框。我们要找到图像中的所有人体关键点，再把属于同一个人的关键点归为一类。
Google 测试团队的博客中，有一篇博文介绍的正是《Hermetic Servers（密闭服务）》。如下图所示，当被测试系统依赖了 Another Backend，这种依赖即产生了 “不可控” 因素。
以前一直觉得热力图非常高大上，现在终于有机会研究并总结这个问题了。其实从图像处理的角度上来说，热力图生成算法并没有什么特别的，要得到非常漂亮的效果，数据以及配色方案的也很重要。这里就用OpenCV简单实现一下，用什么工具不重要，重要的是其中的原理。
今天将分享动脉瘤检测和分割的第一步热力图回归检测的完整实现过程，为了方便大家学习理解整个流程，将整个流程步骤进行了整理，并给出详细的步骤结果。感兴趣的朋友赶紧动手试一试吧。
1. CNN+RNN 相同点 都是传统神经网络的扩展； 前向计算产生结果，反向计算进行模型的更新； 每层神经网络横向可以多个神经元共存，纵向可以有多层神经网络连接。 不同点 CNN进行空间扩展，神经元
终于在最近学习plotly中，让我在高级图表里发现了treemap，居然可以很好地满足我的需求，大家看以下就是最终效果图，是不是很赞！
本文介绍了热力图的基本概念、应用场景、实现方式以及注意事项。热力图是一种基于地理信息系统的数据可视化方法，用于展示空间数据的分布特征。在实际应用中，热力图可以用于交通流量分析、人群聚集预警、城市规划等场景。实现热力图绘制需要考虑数据源、数据加工、数据渲染和可视化展示等环节。同时，文章还介绍了热力图在实际应用中可能遇到的挑战和问题，如数据精度、数据同步、绘制效率等。
白交 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI ChatGPT现在已经在为人类“佛系”排忧解难了。 这不，日本一款ChatGPT版机械佛Hotoke AI（hotoke是日语里的佛）爆火出圈，上线5天已有13000+烦恼被解决。 在官方界面上也赫然写着：AI永远在你身边。 人类随便问上一句心中疑虑，它便能立即给出解答，而且是娓娓道来，循循善诱的那种。 比如，很难养成早上锻炼的习惯，怎么办？ 粗看篇幅，就觉得已经很用心了。而细看，更是语言技巧各种拉满！ 首先，它会拉近与你的距离：养成习惯并不容易，这
今天将分享动血管周围间隙扩大计数的第一步热力图回归检测的完整实现过程，为了方便大家学习理解整个流程，将整个流程步骤进行了整理，并给出详细的步骤结果。感兴趣的朋友赶紧动手试一试吧。
热力图，是一种通过对色块着色来显示数据的统计图表。绘图时，需指定颜色映射的规则。例如，较大的值由较深的颜色表示，较小的值由较浅的颜色表示；较大的值由偏暖的颜色表示，较小的值由较冷的颜色表示，等等。
数据蕴藏价值，但数据的价值需要用 IT 技术去发现、探索，可视化可以帮助人更好的去分析数据，信息的质量很大程度上依赖于其呈现方式。在数据分析上，热力图无疑是一种很好的方式。在很多行业中都有着广泛的应用。
一直以来，TiDB 的数据访问热点问题，是用户比较关注的问题。为什么这个问题如此突出呢？这其实是“分布式”带来的结构效应。单机数据库由于只有一个节点，是不存在热点问题的(因为性能的上限就是单机的处理能力)，而分布式数据库集群存在多个节点，在达到存储扩展、读写能力扩展的目的上，我们希望大量的读写压力能够平摊在每个节点上，TiDB 也一直在朝着这个目标靠近。
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