提出论点 好的研究想法，兼顾摘果子和啃骨头。...两年前，曾看过刘知远老师的一篇文章《好的研究想法从哪里来》，直到现在印象依然很深刻，文中分析了摘低垂果实容易，但也容易撞车，啃骨头难，但也可能是个不错的选择。...初入团队，寻找自己的立足点，需要一个好的工作想法。每年末，抓耳挠腮做规划，想要憋出一个好的工作想法。很多同学，包括我自己，陆陆续续零零散散想到很多点，然后自己不断否掉。...人的三维+时间半维 具体如何找到好的想法，一时半会没有头绪。因此，回到最初的起点，从人的层面，我有什么？我想要有什么？...引用 好的研究想法从哪里来 杜跃进：数据安全治理的基本思路 来都来了。
它是用于完善工艺方案和模具繁杂型面的设计，专门针对汽车和金属成形中的板料成形而开发和优化的。全球大概有九成的汽车制造商用它来进行产品开发、完善工艺。...它将全球各地的方法经验吸收融合，来确保有最新的技术支持。...据网上统计，在薄板冲压成型仿真方面，当前autoform软件市场在全球的占比是排第一的有90％以上的汽车制造商在使用autoform，全球前20家的汽车制造商全都在使用在国内，autoform软件也是有非常多的行业用户...（2）适合设计复杂的深拉延和拉伸成形模、工艺和模面的验证，优化成形参数，最大化减少材料与润滑剂损耗，新板料的评估和改进（4）快速实现求解、简单好用的界面和快速上手、对复杂的工程也有稳当的结果。...我们没必要使用大量硬件和专门的模拟分析师傅，直接能用autoform软件完成模拟。它高质量的结果可以减少产品的开发验证时间，降低开发成本，提高产品质量，给公司带来非常大的竞争优势和市场机遇。
从自己十多年研究经历来看，如何判断一个研究想法好不好，以及这些研究想法从哪里来，对于初学者而言的确是个难题。所以，简单攒了这篇小短文，分享一些经验和想法，希望对刚进入NLP领域的新同学有用。...而计算机领域流行着一句话“IDEA is cheap, show me the code”，也说明对于重视实践的计算机学科而言，想法的好坏还取决于它的实际效能。这里就来谈下好的研究想法从哪里来。...那么什么才是好的想法呢？我理解这个”好“字，至少有两个层面的意义。 学科发展角度的”好“ 学术研究本质是对未知领域的探索，是对开放问题的答案的追寻。...好的研究想法从哪里来 想法好还是不好，并不是非黑即白的二分问题，而是像光谱一样呈连续分布，因时而异，因人而宜。...那么，好的研究想法从哪里来呢？我总结，首先要有区分研究想法好与不好的能力，这需要深入全面了解所在研究方向的历史与现状，具体就是对学科文献的全面掌握。
这里很有可能的主要原因就是没有命中索引和没有分页处理（原因有很多种，主要分析你的日志）。那接下来我们就得去优化sql了。 **如何优化呢？下面我们来谈谈有关的问题。...三、索引优化，这个经常谈到 索引的分类有哪些？ 1 普通索引：最基本的索引 2 组合索引：多个字段上建立的索引，能够加速复合查询条件的检索。...3 唯一索引：与普通索引类似，但索引列的值必须唯一，允许有空值 4 组合唯一索引：列值的组合必须唯一 5 主键索引：特殊的唯一索引，用于唯一标识数据表中的某一条记录，不允许有空值，一般用primary...被驱动表的join字段上加上索引，无法建立索引的时候，设置足够的Join Buffer Size。 禁止join连接三个以上的表，尝试增加冗余字段。...只好用游标了，感兴趣的朋友阅读JDBC使用游标实现分页查询的方法
我六月底参加深圳的一个线下技术活动，某在线编程的 CEO 谈到他们公司的发版，说：“我说话的这会儿，我们可能就有新版本在发布。”，这句话令我印象深刻。...传统的单体应用，所有的功能模块都写在一起，有的模块是 CPU 运算密集型的，有的模块则是对内存需求更大的，这些模块的代码写在一起，部署的时候，我们只能选择 CPU 运算更强，内存更大的机器，如果采用了了微服务架构...可以灵活的采用最新技术 传统的单体应用一个非常大的弊端就是技术栈升级非常麻烦，这也是为什么你经常会见到用 10 年前的技术栈做的项目，现在还需要继续开发维护。...服务的拆分 个人觉得，这是最大的挑战，我了解到一些公司做微服务，但是服务拆分的乱七八糟。这样到后期越搞越乱，越搞越麻烦，你可能会觉得微服务真坑爹，后悔当初信了说微服务好的鬼话。...这个段子形象的说明了分布式系统带来的挑战。
对于想要在网络上建设网站的用户而言，首先需要为网站购买一个合法的域名，不过很多人对于购买域名并没有实际的经验，因此往往不知道在哪里才能买到需要的域名。那么买域名哪里好？域名供应商的选择标准是什么？...买域名哪里好呢 域名是外部用户访问用户网站的地址，只有准确的地址才能够让别人进入自己的网站，并且域名和网址并不是相等的关系，域名需要经过解析才能够获得网址。...域名的选择标准 很多人在网络上查找后会发现，提供域名的域名供应商在网络上是非常多的，那么买域名哪里好？域名供应商如何来选择呢？...其实有心的用户会发现，网络上的域名供应商虽然多，但不少域名供应商的都只是代理的性质，所提供的域名种类相对比较少，因此在选择域名供应商时应当尽量挑选那些一级域名商，这样可以选择的域名种类会更加丰富。...买域名哪里好？如何挑选域名供应商？
从自己十多年研究经历来看，如何判断一个研究想法好不好，以及这些研究想法从哪里来，对于初学者而言的确是个难题。所以，简单攒了这篇小短文，分享一些经验和想法，希望对刚进入NLP领域的新同学有用。...而计算机领域流行着一句话“IDEA is cheap， show me the code”，也说明对于重视实践的计算机学科而言，想法的好坏还取决于它的实际效能。这里就来谈下好的研究想法从哪里来。...那么什么才是好的想法呢？我理解这个”好“字，至少有两个层面的意义。 学科发展角度的”好“ 学术研究本质是对未知领域的探索，是对开放问题的答案的追寻。...好的研究想法从哪里来 想法好还是不好，并不是非黑即白的二分问题，而是像光谱一样呈连续分布，因时而异，因人而宜。...那么，好的研究想法从哪里来呢？我总结，首先要有区分研究想法好与不好的能力，这需要深入全面了解所在研究方向的历史与现状，具体就是对学科文献的全面掌握。
否则在各种同类软件不断刷新的当今，一个无法给用户提供较好体验的软件自然会被淘汰。哪里有服务好的应用性能监控呢？...哪里有服务好的应用性能监控 对于哪里有服务好的应用性能监控这个问题，现在应用市场已经出了很多的类似软件。...一些大的软件制造商或者云服务器商家出产的应用性能监控，一般可信度和质量是比较高的，它们拥有的研发平台是高科技的技术团队，对系统的研发和细节设置肯定是一般的小厂家所不能比的。...上面已经解决了哪里有好的应用性能监控的问题，性能监控在对应用进行实时分析和追踪的过程当中，如果发现了问题，它的报警渠道都有哪些呢？...以上就是哪里有服务好的应用性能监控的相关内容，随便在搜索引擎上搜索一下就会有很多品牌正规的监控软件出现，用户们按需选择就可以了。
域名对我们来说是非常重要的，因为只有成功注册域名之后，才能够让别人访问我们的网站。...但是，我们需要注意的是，域名在注册成功之后，并不是可以立刻使用的，也是需要一个解析过程才可以让我们的域名正常使用的，很多人不知道在哪里做域名解析，那么，在哪里做域名解析呢？ 在哪里做域名解析呢？...域名解析是不需要花钱的，只需要按照一定的操作步骤进行解析就可以了，而且域名解析的步骤也是比较简单的。我们可以自己进行域名解析，如果自己不会进行域名解析的话，可以找专业的人员帮助我们进行域名解析。...一般来说，域名解析是需要进行一级域名解析和二级域名解析的，这两个步骤缺一不可，一定要注意。 在哪里做域名解析呢？...很多地方都是可以进行域名解析的，我们一定要仔细进行解析，因为如果我们无法成功解析域名的话，那么我们的网站也是无法正常运行的，所以域名解析对我们来说是非常重要的。
Vue3 在经过多个开发版本的迭代后，迎来了它的正式版本，，其中最重要的一项RFC就是 Vue Function-based API RFC，很巧的在不久前正好研究了一下react hook，感觉2者的在思想上有着异曲同工之妙...，所以有了一个想总结一下关于hook的想法，同时看到很多人关于hook的介绍都是分开讲的，当然可能和vue3.0对于这个特性的说明刚刚问世也有一定的关系。...首先我们需要了解什么是hook，拿react的介绍来看，它的定义是： 它可以让你在不编写 class 的情况下使用 state 以及其他的 React 特性。...在16.8以前的版本中，我们在写react组件的时候，大部分都都是class component，因为基于class的组件react提供了更多的可操作性，比如拥有自己的state，以及一些生命周期的实现...这是一个我们需要首先思考明白的问题。 首先抛出 Vue2 的代码模式下存在的几个问题。随着功能的增长，复杂组件的代码变得越来越难以维护。尤其发生你去新接手别人的代码时。
随着对基于深度学习的图像识别算法的大量研究与应用，我们倾向于将各种各样的算法组合起来快速进行图片识别和标注。...优化后的算法在内存的使用和模型训练上表现越来越好，但当这些算法应用于模糊的、意义不确定的图像时，它们的表现又会如何呢?...方法很简单:设定我的预测，明确我对每一个预测的理解，这样我就可以用正确的工具来完成接下来的工作。...除了内存使用和可训练参数，每个参数的实现细节都有很大的不同。与其挖掘每个结构的特殊性，不如让看看它们是如何处理这些模糊的、意义不明的数据的。...测试结果 总的来说，我们的目标是对预测和预测背后的机理有一个快速的认识。因此点，我们将预测分值靠前的分为一组，并将它们的得分相加。
最终的应用程序会保存整个图像并可视化的表现出来，同时输出棋盘的2D图像以查看结果。 （左）实时摄像机进给的帧和棋盘的（右）二维图像 01....数据 我们对该项目的数据集有很高的要求，因为它最终会影响我们的实验结果。我们在网上能找到的国际象棋数据集是使用不同的国际象棋集、不同的摄影机拍摄得到的，这导致我们创建了自己的数据集。...使用低级和中级计算机视觉技术来查找棋盘的特征，然后将这些特征转换为外边界和64个独立正方形的坐标。该过程以Canny边缘检测和Hough变换生成的相交水平线、垂直线的交点为中心。...3.在冻结层的顶部添加了新的可训练层。...测试数据的混淆矩阵 05. 应用 该应用程序的目标是使用CNN模型并可视化每个步骤的性能。
aistudio地址： https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/1484526 keras的数字图像识别 一、加载数据 MNIST数据集预加载到...然后使用pyplot显示其中一个数组的图片 因为每次都需要重新下载，可以先手动下载到本地，然后加载文件 wget https://storage.googleapis.com/tensorflow/tf-keras-datasets...print(train_images.shape) print(train_labels) print(test_images.shape) print(test_labels) # 25 * 25的grid...0.07070968300104141 test_acc 0.9790999889373779 六、预测模型 使用predict()方法进行预测，返回样本属于每一个类别的概率 使用numpy.argmax()方法找到样本以最大概率所属的类别作为样本的预测标签
当然小伙伴们可以训练自己的卷积神经网络来对这张图片进行分类，但是通常情况下我们既没有GPU的计算能力，也没有时间去训练自己的神经网络。...这两层的目的是简化寻找特征的过程，并减少过度拟合的数量。典型的CNN架构如下所示： ? 03.训练自己的CNN模型 如果我们要使用预训练的模型，那么知道什么是卷积层和池化层有什么意义呢？...总结一下，我们需要做的包括： 1.选择一个有很多狗狗的数据库 2.找到预先训练过的模型对狗进行分类（例如VGG16和Resnet50） 3.添加我们自己的自定义图层以对狗的品种进行分类 用于转移学习的自定义层...方法1：具有损失的完全连接的层 通过完全连接层，所有先前的节点（或感知）都连接到该层中的所有节点。这种类型的体系结构用于典型的神经网络体系结构（而不是CNN）。...最重要的是，我们花费了很少的时间来构建CNN架构，并且使用的GPU功能也很少。 使用预先训练的模型大大的节省我们的时间。在此过程中，改进了识别狗狗的分类模型。但是，该模型仍然有过拟合的趋势。
SMT贴片指的是在PCB的基础上进行加工这一系列的工艺流程的简称，SMT是表面组装技术（表面贴装技术）（Surface Mounted Technology的缩写），是电子组装行业里最流行的一种技术和工艺...，也是是新兴的工业制造技术和工艺。...迅速地将电子元器件地贴装在PCB上，从而实现了高效率、高密度、高可靠、低成本的自动化生产。下面就来详细分析下SMT贴片的优势以及能给企业带来哪些好处。...3、可靠性高，抗震能力强 4、高频特性好，减少了电磁和射频干扰 5、焊点缺陷率低 6、贴片组装密度高 随着人工成本、生产成本的逐渐上升，竞争市场越来越激烈，企业的生存空间被不断挤压，想要良好的生存发展...科技发展的同时电子产品体积越来越小，这就对SMT提出了更高的要求。
简介 TensorFlow和Keras最常见的用途之一是图像识别/分类。通过本文，您将了解如何使用Keras达到这一目的。 定义 如果您不了解图像识别的基本概念，将很难完全理解本文的内容。...其设计原则旨在用户友好和模块化，尽可能地简化TensorFlow的强大功能，在Python下使用无需过多的修改和配置 图像识别（分类） 图像识别是指将图像作为输入传入神经网络并输出该图像的某类标签。...图像分类的子集是对象检测，对象的特定实例被识别为某个类如动物，车辆或者人类等。 特征提取 为了实现图像识别/分类，神经网络必须进行特征提取。特征作为数据元素将通过网络进行反馈。...在图像识别的特定场景下，特征是某个对象的一组像素，如边缘和角点，网络将通过分析它们来进行模式识别。 特征识别（或特征提取）是从输入图像中拉取相关特征以便分析的过程。...许多图像包含相应的注解和元数据，有助于神经网络获取相关特征。 神经网络如何学习识别图像 直观地了解神经网络如何识别图像将有助于实现神经网络模型，因此在接下来的几节中将简要介绍图像识别过程。
ERP项目的成果70%是管理的改进，30%才是信息技术工具的改进。那么上了ERP，它的价值在哪里呢？...管理观念的提升 ERP项目建设有一半的时间在整理流程，在配置阶段还要持续地进行流程优化工作，BPR不是把企业现有的工作图纸化，而是把企业的工作先流程化而后再进一步优化，同时融入企业战略规划中期望推进的新管理理念...，所以即使ERP软件没有投用，BPR的成果(已经优化的企业流程)如在企业中实行起来，其实无所谓再用什么工具，其管理效益都是不可估量的。...生产效益 当然，ERP非常重要的功能之一，还是直接在生产中产生的价值，这就是前面提到的平均库存资金下降、库存周转率上升、采购费减少、加班时间减少，对于核电运营行业来说设备可用率提升、设备故障率下降等指数变化幅度更有显著的生产效益...一方面，保证了各业务本领域内数据的精确性，另一方面，也保证了各业务领域间的数据高匹配度，如物资与财务、物资与维修、财务与合同的数据形成匹配 绩效管理动态化 ERP不只是业务层的业务操作平台，更重要的也是企业决策层的管理平台
但是在实际应用中，无论是web端还是移动端，仍有很多时候需要根据页面内容、页面中的图像进行定位及判定，是这些手段所达不到的，这里我们来介绍一下关于图像识别在测试中的应用。...在具体讲解之前，先介绍一下图像识别在测试中能够想到的引用场景： 测试过程中，通过对待测软件进行屏幕截图，采用图像识别算法识别截图中是否包含预定义的可操作控件，如果存在，则触发控制指令，也就达到了图像识别引导测试过程的目的...- 测试结果的验证，通过对待测软件的界面进行截图操作，利用图像识别技术将截图与期望的结果进行匹配，从而自动获取测试结果。- 通过图像识别对比来进行性能测试，比如app测试中常见的响应时间的测试。...，有了webdriver等ui自动化后为什么还要用图像识别呢？...2、一些游戏或者一些特殊应用的ui控件比较难以识别，然而通过图像识别却可以轻易找到对应的元素。 3、代码的学习成本比较低，常用的函数已经封装完毕，并且简单易懂。
镜像后的文章： 下面是我的原文： 这文章来的真是容易，整个网站除了显示作者的地方显示了一个域名，其余没有任何显示，这扒的，内裤都给扒光了（现在只剩裤袜了，无所谓了，反正我也不喜欢穿内裤）。...还有一个冠冕堂皇的说明： 美其名曰对文章和图片做永久的存储，这就离谱。不过可以肯定的是我的网站肯定比你这个所谓的永久存储能活的更持久！！ 另外：我没有以我的网站的名义给任何网站投稿。...2022.05.30更新： 网站已经删除了之前的文章以及链接，支持大家传播技术，但是请尊重版权。此事到此为止。...☆文章版权声明☆ * 网站名称：obaby@mars * 网址：https://h4ck.org.cn/ * 本文标题： 《扒的好干净》 * 本文链接：https://h4ck.org.cn/2022...---- 分享文章： 相关文章: 秀人集爬虫 【22.04.12】【Windows】【Mac M1】 性感美女爬虫 Windows【22.04.12】 Win10修改已连接网络的名称 KU138爬虫
正文字数：4270 阅读时长：7分钟 图像识别（即 对图像中所显示的对象进行分类）是计算机视觉中的一项核心任务，因为它可以支持各种下游的应用程序（自动为照片加标签，为视障人士提供帮助等），并已成为机器学习...在过去的十年中，深度学习（DL）算法已成为最具竞争力的图像识别算法。但是，它们默认是“黑匣子”算法，也就是说很难解释为什么它们会做出特定的预测。 为什么这会成为一个问题呢？...在以上因素的推动下，在过去的十年中，研究人员开发了许多不同的方法来打开深度学习的“黑匣子”，旨在使基础模型更具可解释性。有些方法对于某些种类的算法是特定的，而有些则是通用的。有些是快的，有些是慢的。...在本文中，我们概述了一些为图像识别而发明的解释方法，讨论了它们之间的权衡，并提供了一些示例和代码，您可以自己使用Gradio来尝试这些方法。...他们专注于两个公理：灵敏度和实现不变性，为此，他们提出了一个好的解释方法应该满足这两项。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
即时通信 IM
对象存储
