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关键词

融科技化:徐徐开启的后互

相对于简单相加,融行业或更需要深度改变智能科技加入风控环节、大强化风险管控、人脸支付优化支付体验……这些新的方式与融行业的融合都有一个很大的特点,这个特点就是基于融本身,借助新的技术,从而让融发生了最本质的变化 :利用智能科技进行风控,减少了传统时人工搜集资料风控的低效和纰漏;大加入风控的环节,拓展了传统风控的行业界限,让风控更加科学和全面;基于生物识别技术的人脸支付,解放了支付对于手机的依赖,让人们的消费更加便捷 当前,无论是以蚂蚁服为表的互联网融巨头,还是以京东众筹、聚米众筹、苏宁众筹为表的互联网融新锐都在试通过深度参与到融行业当中来改变互联网融仅仅只是“互联网”和“融”两种元素简单相加的现状 比如,智能科技可以和融行业融合产生智能投顾、大能够与融行业融合进行风险评估、人脸支付可以让支付环节更加轻松便捷……新技术的不断涌现以及与融行业结合产生的新应用都让我们看到了融行业在未来能够有更大的发展空间 ,促进行业更好地运营;比如信用积分体系为主要表现形式的大技术,借助它我们能够进行更加全面、更加高效的风控。

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北大、北理工、旷视联手:用于像语义分割的字塔注意力网络

我们使用在 ImageNet 集上预训练好的 ResNet-101 模型,辅以扩张积策略来提取特征积核大小:对于使用平均池化的字塔结构,我们使用 C357 取 C333 积核设置,字塔结构中特征映射的分辨率为 16×16,8×8,4×4。 (2) 使用 1×1 积来减少 GAU 模块中的低层次特征的通道。(3) 用 3×3 替 1×1 积减少通道。实验结果如表2所示。 表3:我们模型与其他模型的比较结果PASVAL VOC 2012 集结合 FPA 模块和 GAU 模块的最佳设置,我们在 PASVAL VOC 2012 集上评估了我们的字塔注意力网络 (PAN 表4:在 VOC 2012 集上模型的性能表5:在 PASVAL VOC 2012 测试集上单类别的实验结果 Cityscapes 集Cityscapes 集包含 30 个类别,其中 19

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    北大、北理工、旷视联手:用于像语义分割的字塔注意力网络

    我们使用在 ImageNet 集上预训练好的 ResNet-101 模型,辅以扩张积策略来提取特征积核大小:对于使用平均池化的字塔结构,我们使用 C357 取 C333 积核设置,字塔结构中特征映射的分辨率为 16×16,8×8,4×4。 (2) 使用 1×1 积来减少 GAU 模块中的低层次特征的通道。(3) 用 3×3 替 1×1 积减少通道。实验结果如表2所示。 表3:我们模型与其他模型的比较结果PASVAL VOC 2012 集结合 FPA 模块和 GAU 模块的最佳设置,我们在 PASVAL VOC 2012 集上评估了我们的字塔注意力网络 (PAN 表4:在 VOC 2012 集上模型的性能表5:在 PASVAL VOC 2012 测试集上单类别的实验结果 Cityscapes 集Cityscapes 集包含 30 个类别,其中 19

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    ESPNetESPNetV2:空洞字塔 | 轻量级网络

    ESPNet系列的核心在于空洞字塔,每层具有不同的dilation rate,在参量不增加的情况下,能够融合多尺度特征,相对于深度可分离积,深度可分离空洞字塔性价比更高。 论文设计了轻量级网络ESPNetv2,主要贡献如下:通用的轻量化网络结构,能够支持视觉以及序列化,即能支持视觉任务和自然语言处理任务。 所示,能够降低$frac{Md+n^2d^2K}{frac{Md}{g}+(n^2+d)dK}$倍计算复杂度,$K$为空洞字塔层。 考虑到单独计算$K$个point-wise积等同于单个分组为$K$的point-wise分组积,而分组积的在实现上更高效,于是改进为1c的最终结构。  CONCLUSION***  ESPNet系列的核心在于空洞字塔,每层具有不同的dilation rate,在参量不增加的情况下,能够融合多尺度特征,相对于深度可分离积,深度可分离空洞字塔性价比更高

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    python爬取各类基,以『动可视化』方式展示基的涨跌情况

    01前言去年接触基,体会到了基的香(真香),今天也是过年后基开始交易的第一天,今天爬取『蛋,通过pyecharts动可视化方式展示基的涨跌情况。 本文将围绕这三点去进行爬取,动可视化展示:近一月涨跌幅前10名基各个阶段涨跌幅近30个交易日净值情况02获取来源本文的来源:『蛋』https:danjuanapp.com看过我之前的这篇文章基这么赚钱 编程实现基从采集到分析通用模板!(白酒为例)都学会了怎么在『蛋』爬取(ajax异步交互方式),不会的可以去看看,文中有详细步骤!!! 备注:『蛋』这个网站没有反爬!!!,请求不需要cookie!!!ok,这些都清楚之后,接下来就可以开始爬取了!03可视化由于『蛋』这个网站没有反爬!!! 4.指型??5.QDII型?分析从上面动可以清楚这五类基第一名基近30个交易日净值情况。04总结以上就是爬取基并通过pyecharts动可视化方式展示基的涨跌情况。

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    CVPR 2020 | 商汤提出SEPC:应对尺度变化的目标检测新算法

    1 效果概览动机文章提出了一个针对物体具有大尺度变化集的检测算法。工作的研究动机在于:1. 如3,可以用一个高斯积核去除高频后,将特征提取算子变为变为空洞积,亦可以进行大羊的羊嘴检测。这两种方法不仅符合直觉,其在字信号处理理论中有较为完善的理论论证,在此不再赘述。 特征字塔相邻三层(P3,P4,P5)举例,在P3上利用stride为2的conv进行积,在P4上利用普通conv积,P5上普通conv积然后upsample,得到相同大小的特征然后相加,不难推导 7 尺度空间积(Pconv) 示意既然有了尺度空间的积,我们自然的想到了空间尺度共享所有参的批归一化(iBN),我们每一次Pconv后,我们将所有层连接在一起,共同更新统计量,这一设计较NAS-FPN 9 SEPC 示意实验结果我们做了详尽的消融实验,以确保我们每个模块的有效性.我们选取了FSAF【4】,RetinaNet,FreeAnchor【5】三个有表性的model验证我们的有效性。?

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    容器

    ## 什么是:相当于redis里面的RDB和AOF持久化,挂载本地的一个目录到container里面,用来存放需要永久保存的###为什么Docker要有? 因为docker是将运用的运行环境打包形成容器运行,运行的时候可以伴随着container一直存在,但是一旦container被删除,就丢失了,所以我们想要持久化,所以引入了的概念,可以想成 redis的持久化Docker容器产生的,如果不通过Docker commit生成新的镜像,使得作为镜像的一部分保存下来,那么当容器删除后,自然也就没有了### 能干什么:就是目录或文件 ,存在于一个或多个容器中,由docker挂载到容器,但不属于UnionFS(联合文件系统)因此能够绕过Union File System提供一些用于持续存储或共享的特性:> 1,可以在容器之间共享或重用 2,中的更改可以直接生效3,中的更改不会包含在镜像的更新中4,的生命周期一直只需到没有容器使用它为止。

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    (七)docker --

    多个容器之间的无法共享。 当删除容器时,容器产生的将丢失。 为了解决这些问题,Docker引入了(volume)机制。 对volume中的操作会马上生效。 对volume中的操作不会影响到镜像本身。 的使用方式 为容器添加volume,类似于Linux的mount操作,用户将一个文件夹作为volume挂载到容器上,可以很方便地将添加到容器中供其中的进程使用。 多个容器可以共享同一个volume,为不同容器之间的共享提供了便利。 binbash $sudo docker run --rm --volumes-from vol_bck -v $(pwd):backup ubuntu tar xvf backupdata.tar -C 原理解读

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    AkShare-基-公募基

    最重要的是:本次更新公募基的预览版,后续还有会丰富增加其他接口。主要提供当前交易日所有公募基净值和每个公募基的一些常用字段查询。 :fund.eastmoney.comfund.html#os_0;isall_0;ft_;pt_1描述: 获取东方财富网站-天天基网-基, 此接口每个交易日 16:00~23:00 更新当日的最新开放式基净值限量 : 单次返回当前时刻所有历史输入参名称类型必选描述----输出参名称类型默认显示描述基码strY-基简称strY-单位净值floatY-累计净值floatY-前交易日-单位净值floatY 基码 基简称 单位净值 累计净值 ... -基-具体基信息限量: 单次返回当前时刻所有历史输入参名称类型必选描述fundstrYfund=710001; 需要基码, 可以通过调用 fund_em_daily 获取indicatorstrYindicator

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    AkShare-基-基行情

    作者寄语更新 基-基行情 接口,本接口主要返回特定基的开高低收成交量的。 更新接口fund_etf_hist_sina # 基-基行情行情接口: fund_etf_hist_sina目标地址: http:vip.stock.finance.sina.com.cnfund_centerindex.html #jjhqetf描述: 获取新浪财经-基行情的日频率行情限量: 单次返回指定基的所有输入参名称类型必选描述symbolstrYsymbol=sz169103; 基列表可以通过 fund_etf_category_sina (symbol=LOF基) 可选参为: 封闭式基, ETF基, LOF基 查询输出参名称类型默认显示描述datestrY-openstrY-highfloatY-lowstrY-closefloatY-volumestrY akshare as akfund_etf_hist_sina_df = ak.fund_etf_hist_sina(symbol=sz169103)print(fund_etf_hist_sina_df)示例

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    COCO 54.7mAP!DetectoRS目标检测:改进主干网,成就新高度!

    COCO 集上的目标检测精度的最高纪录已经有将近一年时间停留在53.3 mAP,曾经报告达到过这一高度的算法有:1)Cascade Mask R-CNN(Triple-ResNeXt152, multi-scale 码已开源。不仅如此,在COCO集上的实例分割和全景分割任务中,DetectoRS 也一举登顶,成为目前目标检测、语义分割、全景分割领域的全能王者!DetectoRS 作者信息:? 递归特征字塔网络(RFP)大家所熟知的特征字塔网络(FPN)是将主干网不同阶段(stage)特征组成特征字塔,如下(a),而RFP则添加了对于目标检测任务的梯度向主干网方向回传,如下(b)。? 这种递归特征字塔网络有什么好处呢?很明显它能够使得目标检测的错误回传信息更直接的反馈调整主干网的参。可切换的空洞积(SAC)空洞积可增大网络感受野,这已经被证明对检测和分割任务是有效的。 最后让我们一起回顾一下COCO集目标检测近几年的SOTA(请点击并横屏查看大):?

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    CV学习笔记(十二):字塔

    首先将原像作为最底层像G0(高斯字塔的第0层),利用高斯核(5*5)对其进行积,然后对积后的像进行下采样(去除偶行和列)得到上一层像G1,将此像作为输入,重复积和下采样操作得到更上一层像 ,反复迭多次,形成一个字塔形的结构,即高斯字塔。?? Opencv中使用pyrdown函就可以获得高斯字塔。二:拉普拉斯字塔在高斯字塔的运算过程中,像经过积和下采样操作会丢失部分高频细节信息。 用高斯字塔的每一层像减去其上一层像上采样并高斯积之后的预测像,得到一系列的差值像即为 LP 分解像。 二:字塔的实现码如下:?opencv的pyrDown函先对像进行高斯平滑,然后再进行降采样(将像尺寸行和列方向缩减一半)。

    21210

    前端|如何制作调查问

    问题描述随之时的进步,电子文档逐渐替了纸质文档。电子文档不仅方便提交反馈而且便于存放。现在很多的公司、学校都会做许多调查(市场调查,学习调查等),为了便于收集,大多都采用网页调查问。 再根整个页面的排版来设置标签的属性,让问美观。 涉及网页的一些基本标签在这就不一一描述,下面主要介绍表单的标签(1)单选按钮 表单标签 标签定义了表单单选框选项 name:规定识别表单的名称value:表示该单选框的真实值(一般真实值和库对应,显示值给用户参考的 1(2)复选框 定义复选框. 用户需要从若干给定的选择中选取一个或若干选项。表2 产品设计理念 投资思路 基经理介绍 购买渠道 购买费单 ? 3(4)提交按钮 定义了提交按钮.action= 定义输入传送到的地址 空格占位表4 ?4结语调查问的制作需要掌握很多的表单标签,在设置文本框的时候要合适的调整框的大小和容纳量。

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    详细解读GraphFPN | 如何用模型提升目标检测模型性能?

    修改后的算法不仅在MS-COCO 2017验证和测试集上以明显的优势优于先前最先进的基于特征字塔的方法,而且还优于其他流行的检测方法。 上下文层和层次层的设计分别是为了促进相同规模内和跨不同规模的特性交互;在现有的积神经网络全局通道注意机制的基础上,进一步引入了神经网络的2种局部通道注意机制;在MS-COCO 2017验证和测试集上的大量实验表明 2特征字塔网络特征字塔网络旨在通过在超像素层次上构建多尺度神经网络来增强积特征字塔网络。 给定一幅像I,依靠面向积的边界(COB)来获得分层分割,这是一组像分区 。注意,每个超像素 的原始输入像中的一个像素, 只有一个超像素表整个像的超像素 和 只相差一个。 最后,提出融合后的特征字塔:2.5、目标检测本文提出的特征字塔网络可以用融合后的特征字塔替传统的FPN,集成到的目标检测中。采用Faster RCNN作为检测算法,并进行相同的端到端训练。

    21220

    论文阅读理解 - Learning Feature Pyramids for Human Pose Estimation

    但,pooling 采用至少为 2 的整因子,会导致 feature maps 的分辨率降低很快,很粗糙;不能很好的生成字塔.因此,这里采用 fractional max-pooling 来逼近传统字塔的平滑和下采样处理 当两个 residual units 的输出相加时,这里采用 batch_normalization 和 ReLU 后接 1×11×11×1 的积来替恒等映射. 如 Figure 6. ? 4 实现和结果4.1 实现细节输入片根标注的人体位置和 scale ,从 resized 片中裁剪尺寸 256×256256×256256×256.LSP test 集: 直接采用像中心作为人体位置 ,根片尺寸估计人体 scale;训练增广: scaling,rotation,flipping,color noise等;采用 Torch 训练网络优化方法为 RMSProp,4 Titan X MPII 和 LSP 集上不同方法对比: ??

    52970

    DeepLabv1 & DeepLabv2 - 空洞积(语义分割)

    说明这一点?标准积(顶部)空洞积(底部)atrous积的想法很简单。在上的顶部是标准积。在的底部,它是一个空洞积。我们可以看到,当rate = 2时,输入信号被交替采样。 迭为10。?上:得分(softmax函前的输入),下:置信(softmax函的输出)通过10倍的CRF,飞机周围不同颜色的小区域变得平滑起来。 在PASCAL VOC 2012验证集中使用ResNet-101的每个模型组件的结果简单使用ResNet-101: 68.72%MSC: 多尺度输入COCO: 由COCO集预训练的模型Aug: 通过随机缩放 (从0.5到1.5)输入像进行增强LargeFOV: 使用一次空洞积上采样的DeepLab模型ASPP: 使用并行的空洞积的DeepLab模型CRF: 全连接的条件随机场做最后处理4.2 与最先进的方法对比 结果: PASCAL-Context?结果: Cityscape但DeepLab也有一些失败的例子,其中自行车和椅子由多个细小的部分组成,如自行车和椅腿的部分:?

    44420

    SEPC:使用3D积从FPN中提取尺度不变特征,涨点神器 | CVPR 2020

    论文的主要贡献如下:提出轻量级字塔积PConv,对特征字塔进行3-D积来挖掘内在尺度的关联性。 提出尺度均衡的字塔积SEPC来减少特征字塔与高斯字塔间差异(论文证明了PConv在高斯字塔上具有尺度不变性)。 PConv可表示为公式1,$w1$、$w_0$和$w{-1}$为3个独立的2-D积核,$x$为输入的特征,$*_{s2}$表stride为2的积核。  但实际中,由于多层积和非线性操作的存在,特征字塔的模糊程度比高斯字塔要严重得多(特征的缩放程度可能跟特征大小不成比例),使用固定的积核大小很难提取尺度不变的特征。 $mu$和$sigma$为统计结果,7的三种BN的对比,其中Integrated BN(iBN)为论文提出的共享BN,全部参和统计共享Comparison with other feature fusion

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    片语义分割深度学习算法要点回顾

    集与矩阵PASCAL Visual Object Classes (PASCAL VOC)PASCAL VOC 集(2012)是常用于目标检测与像分割的集。 而平均交并比(mLoU)就是整个集中像的交并比的平均值。?PASCAL-ContextPASCAL-Context 集(2014)是PASCAL VOC 集(2010)的扩展。 最后一步是连接前两个步骤生成的特征。归一化有助于对连接的特征的值进行缩放,从而获得更好的性能。基本上,ParseNet是一个FCN的变体,用该模块取积层。 因此,模型参量被大大减少,可以用来训练只有少量有标签的集(通过使用适合的增强)。举例来说,作者在实验部分就使用了一个只有30张片的公开集来训练模型。? 这些特征映射由4个不同规模的结构组成,每个结构对应于一个字塔层,并由1x1积层处理以减少它们的维。用这种方法,每个字塔层分析不同位置像的子区域。

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    CV学习笔记(十二):字塔

    首先将原像作为最底层像G0(高斯字塔的第0层),利用高斯核(5*5)对其进行积,然后对积后的像进行下采样(去除偶行和列)得到上一层像G1,将此像作为输入,重复积和下采样操作得到更上一层像 ,反复迭多次,形成一个字塔形的结构,即高斯字塔。 Opencv中使用pyrdown函就可以获得高斯字塔。二:拉普拉斯字塔在高斯字塔的运算过程中,像经过积和下采样操作会丢失部分高频细节信息。 用高斯字塔的每一层像减去其上一层像上采样并高斯积之后的预测像,得到一系列的差值像即为 LP 分解像。 二:字塔的实现码如下:import cv2 as cv#高斯字塔def pyramid_demo(image): level = 3 #设置字塔的层为3 temp = image.copy

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    《DeepLab V2》论文阅读

    空洞(膨胀)积?空洞积作用在一维信号时可以用公式1表示,其中x表输入信号,w是积核系,y是输出,其中k是输入信号维度,r是膨胀速率,如果r等于就退化为标准积。 下分支是将原积函中每个系中间都插入0(rate=2),用空洞积在原上直接进行积操作,这样省去了下采样和上采样的操作,而且计算量不变的情况下(积核中那些为0的系在反向梯度计算中没有传递性) ASPP(多孔字塔池化)就是通过不同的空洞积来对像进行不同程度的缩放,得到不同大小的输入特征,因为DeepLab的ASPP拥有不同rate的滤波器,再把子窗口的特征进行池化就生成了固定长度的特征表示 训练细节 论文在ImageNet预训练的VGG-16和ResNet-101网络上进行finetune,将输出的1000类改成语义分割集的分类,COCO和VOC都是21类,损失函是CNN的输出(原 除了这些工作,论文还尝试了在COCO集上进行了测试,mIOU可以达到77.69%,具体可以参考原文,这个算法也是达到了当时的SOAT。

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