业务天然存在高频和低频特性（比如外卖和旅游），导致模型的训练数据中多业务样本数量不平衡。 各个业务往往有自己不同的主目标，如何满足不同业务的目标，最终能够提升搜索的用户体验。...本文分享了美团搜索中的多业务排序建模优化工作，我们主要聚焦在到店商家多业务场景，后续的内容会分为以下四个部分：第一部分是对美团搜索排序分层架构进行简单介绍；第二部分会介绍多路融合层上的多业务融合建模；第三部分会介绍精排模型的多业务排序建模...这种基于配额对多路召回结果进行合并的做法在搜索、推荐场景中十分常用，比如淘宝首页搜索、美团推荐等。 为了多路召回的灵活接入，适配美团搜索业务的发展，我们不断迭代搜索配额模型。...第二种，采用软切分的方式，把多业务配额模型的输出作为权重值。...样本不平衡学习：不同业务的数据量在美团搜索上差异大，如何让模型更好的学习出小业务的分布，我们正在探索迁移学习和 Meta-Learning 等方法。
在准备关系数据时需要根据两列组合删除数据框中的重复值，两列中元素的顺序可能是相反的。 我们知道Python按照某些列去重，可用drop_duplicates函数轻松处理。...本文介绍一句语句解决多列组合删除数据框中重复值的问题。 一、举一个小例子 在Python中有一个包含3列的数据框,希望根据列name1和name2组合(在两行中顺序不一样)消除重复项。...import numpy as np #导入数据处理的库 os.chdir('F:/微信公众号/Python/26.基于多列组合删除数据框中的重复值') #把路径改为数据存放的路径 df =...三、把代码推广到多列 解决多列组合删除数据框中重复值的问题，只要把代码中取两列的代码变成多列即可。...numpy as np #导入数据处理的库 os.chdir('F:/微信公众号/Python/26.基于多列组合删除数据框中的重复值') #把路径改为数据存放的路径 name = pd.read_csv
静态数据包括： 在namespace内定义的名字空间域变量 √ 在类中被声明为static的类域变量 √ 在函数中被声明为static的局部静态变量 × 在文件中被定义的全局变量（不管有没有static...修饰） √ 上面提到的非局部静态数据指的就是除去第3种情形之外，其他的1、2、4情形。...综上所言，本文的标题的含义是：如果在多文件中，分别定义了多个静态数据（不含局部变量），那么他们之间的相互依赖关系将会出现微妙的窘境。 什么窘境呢？...事情是这样的，由于静态数据会在程序运行开始时刻进行初始化（不管是指定初始化，还是系统自动初始化），并且C++标准没有规定多个文件中的这些静态数据的初始化次序，这就会带来一个问题：如果非局部静态数据相互依赖...避免这种情况做法也很简单，那就是定义一个函数，专门用来处理这些引发麻烦的多编译单元里的非局部静态数据。
在做这个多通道的数据采集的时候，数据的处理是个难点，如果有蓝牙或者BLE做媒介的时候就更难搞了。 我平时喜欢定时器中断做处理。...在中断中设置标志或将任务放入队列，在主循环中处理，从而避免中断中运行复杂代码。 合理分配中断优先级，避免多个中断之间互相影响。这些是我给的编写中断的建议。 下面这个代码就是一个中断函数，但是比较典型。...Channel1_Data_Start_Counter：是 Channel 1 数据在 BLE_Packet_to_Send 中的起始位置。...BLE 数据填充与打包。 需要大量的执行计算过程来分发新包。 怎么做？ 其实很简单，就是剥离耗时操作。 在中断中只执行简单的采样操作，将数据存入缓冲区。...然后，中断中只采样 ADC 数据并存入一个环形缓冲区。在中断中设置标志位，主循环中根据标志位执行滤波和通信操作。其实就是在较长的时间后开始处理数据。
对数据值智能化显示，让作图能力上到一个新的台阶。这将需要综合运用 Power BI 及 DAX 的众多高级思维模式和技巧实现，是高级专家值得仔细研究的课题。...矩阵数据值的智能化显示 用户希望矩阵中的数据值可以根据自己的大小自行判断并给出紧凑的显示，如下： 大部分的产品的年销售额都是几十万规模，用英文规范显示，就是多少 K ，而总计则超过了百万，则应该显示为...图表数据值的智能化显示 除了矩阵，用户也希望在其他图表得到智能的合理适配显示，如下： 你没有看错，PowerBI 的全部原生基础图表的数字显示全部智能化。而且真正的支持了中文的万作为单位。...如果你认为这种方法只是对矩阵文本的处理，那就错了，因为除了矩阵外，我们还需要对图表（如：柱形图）的显示做智能化处理，如下： 在向下钻取后，如下： 如果切换到中文模式，如下： 这样一来，矩阵和图表中的数据值都可以得到正确合理的显示...整数智能模式 对于数量，不存在小数的全整数情况，也要完美适配，如下： 导出数据而非文本 不论是矩阵或图表，虽然在显示上都是 K，M 等，但导出数据后需要继续处理，因此导出数据必须是纯数字的，如下：
在日常使用数据库时，你在意过NULL值么？...其实，NULL值在数据库中是一个很特殊且有趣的存在，下面我们一起来看看吧； 前言 在查询数据库时，如果你想知道一个列（例如：用户注册年限 USER_AGE）是否为 NULL，SQL 查询语句该怎么写呢...因为，在 SQL 中，NULL 表示“未知”。也就是说，NULL 值表示的是“未知”的值。 NULL = 未知； 在大多数数据库中，NULL 和空字符串是有区别的。...Oracle 比较特殊，两个值都使用 NULL 来表示，而其他大多数数据库会区分对待。 但只要记住 NULL 表示的是一个未知的值，那么在写 SQL 查询语句时就会得心应手。...数字 5 在括号列表里可能不存在，也可能存在，因为当中有一个 NULL 值（数据库不知道 NULL 的值是什么）。 这个 WHERE 会返回 NULL，所以整个查询不会返回任何数据。
在安全监控领域，数据融合是一项关键技术，它将来自不同传感器或数据源的信息进行整合和分析，以提高监控系统的效率和准确性。...本文将探讨多模态图像融合技术在安全监控中的应用，包括其原理、应用场景以及部署过程。I....交通监控： 在交通监控系统中，可利用多模态图像融合技术结合可见光图像和红外图像，实现对车辆和行人的同时监测，提高交通监控的全天候性能。...工业安全： 在工业场所部署多模态监控系统，结合可见光图像、红外图像和激光雷达数据，实现对危险物质、设备异常和人员安全的综合监控。III. 部署过程以下是部署多模态图像融合技术的一般步骤：1....数据采集和标注在不同条件下采集可见光图像和红外图像数据，并进行标注和预处理，以准备用于模型训练和评估。3.
本文主要讲解如何创建一个外观漂亮的搜索框，通过它可以筛选数据并显示搜索结果。...End Sub 在代码中，对要搜索的文本使用了通配符，因此可以搜索部分匹配的文本。此外，对数据区域使用了“硬编码”，你可以将其修改为实际的数据区域。代码运行的结果如下图2所示。 ?...在形状中单击右键，如下图4所示。 ? 图4 选取“指定宏”命令，在“指定宏”对话框中选择宏名，如下图5所示。 ?...图5 可以在此基础上进一步添加功能，例如，在搜索完成后，我想恢复原先的数据，可以在工作表中再添加一个代表按钮的矩形形状，如下图6所示。 ?...在我们编写的代码中，有很多注释掉的代码语句，可供参考。
一、简介 在实际工作中，遇到数据中带有缺失值是非常常见的现象，简单粗暴的做法如直接删除包含缺失值的记录、删除缺失值比例过大的变量、用0填充缺失值等，但这些做法会很大程度上影响原始数据的分布或者浪费来之不易的数据信息...，因此怎样妥当地处理缺失值是一个持续活跃的领域，贡献出众多巧妙的方法，在不浪费信息和不破坏原始数据分布上试图寻得一个平衡点，在R中用于处理缺失值的包有很多，本文将对最为广泛被使用的mice和VIM包中常用的功能进行介绍...，以展现处理缺失值时的主要路径； 二、相关函数介绍 2.1 缺失值预览部分 在进行缺失值处理之前，首先应该对手头数据进行一个基础的预览： 1、matrixplot 效果类似matplotlib...采样从原始数据出发为每个缺失值生成初始值以供之后迭代使用，而m则控制具体要生成的完整初始数据框个数，在整个插补过程最后需要利用这m个矩阵融合出最终的插补结果，若m=1，则唯一的矩阵就是插补的结果； method...，对插补方法进行微调是很必要的步骤，在上面铺垫了这么多之后，下面在具体示例上进行演示，并引入其他的辅助函数； 2.3 利用mice进行缺失值插补——以airquality数据为例 因为前面对缺失值预览部分已经利用
多通道振弦数据记录仪在铁路隧道监测中的重要应用岩土工程监测是工程建设中不可或缺的一环，特别是在铁路隧道工程中更是如此。...为此，振弦数据记录仪成为了一种非常重要的仪器，可以帮助监测人员实时监测隧道内部的变化，为工程的安全运行提供重要保障。本文将着重介绍多通道振弦数据记录仪在铁路隧道监测中的应用。...在铁路隧道监测中，多通道振弦数据记录仪是非常重要的一种仪器。隧道作为铁路工程中的一项重要工程，其地质条件和地形特点决定了其建设过程需要进行大量的岩土工程监测。...因此，在隧道建设过程中，多通道振弦数据记录仪可以帮助监测人员实时监测隧道内部的振动信息，以及隧道周围区域的地震动态等信息。多通道振弦数据记录仪具有许多优势，在铁路隧道监测中广泛应用。...在实际应用中，多通道振弦数据记录仪在铁路隧道监测中发挥着非常重要的作用。例如，在某一铁路隧道的监测过程中，监测人员使用多通道振弦数据记录仪对隧道内部的振动情况进行了实时监测。
在这项研究里，研究人员描述了在运动想象NF任务期间同时获取的EEG和fMRI的多模态数据集，并补充了MRI结构数据。同时研究人员说明可以从该数据集中提取的信息类型，并说明其潜在用途。...研究人员表示，(1)改进和测试多模态数据集成方法的宝贵工具，(2)改善提供的NF的质量，(3)改善在MRI下获得的脑电图去噪的方法，(4) 研究使用多模态信息的运动图像的神经标记。 ?...在第一种方法中，从一种方法中提取的信息被集成或驱动第二种方法的分析，而在对称方法(数据融合)中，使用联合生成模型。这些方法的探索很少，神经血管耦合的复杂性是他们的主要局限性。 ?...在XP2中进行NF训练期间的平均EEG ERD时频图（N = 18个受试者） 据研究人员表示，在神经网络循环中同时进行脑电图-功能磁共振成像的只有另一个研究小组，用于训练情绪自我调节:因此，我们在这里分享和描述的数据集...在XP2中进行NF训练期间的平均EEG ERD时频图（N = 18个受试者） 上图为在XP2中进行NF训练期间的平均EEG ERD时频图（N = 18个受试者）。
: 'bb'}}) handler.update_many({'name': 'value'}, {'$set': {'aa': 'bb'}}) 其中，update_one是更新第一条满足查询条件的数据...；update_many是更新所有满足查询条件的数据。...大家在使用update_many的时候，不知道有没有想过一个问题：update_many会对所有满足条件的文档更新相同的字段。...例如，对于上面第二行代码，所有name字段为value的数据，在更新以后，新的数据的aa字段的值全都是bb。那么，有没有办法一次性把不同的字段更新成不同的数据呢？...所以现在需要批量更新数据。显然，对男生而言，有一些原本为True的需要变成 False；对女生而言，有一些原本为 False 的，要变成 True。
A2:A10中的值，如果相同返回TRUE，不相同则返回FALSE，得到一个由TRUE和FALSE组成的数组，然后与A2:A10所在的行号组成的数组相乘，得到一个由行号和0组成的数组，MAX函数获取这个数组的最大值...，也就是与单元格D2中的值相同的数据在A2:A10中的最后一个位置，减去1是因为查找的是B2:B10中的值，是从第2行开始的，得到要查找的值在B2:B10中的位置，然后INDEX函数获取相应的值。...图2 使用LOOKUP函数 公式如下： =LOOKUP(2,1/($A$2:$A$10=$D$2),$B$2:$B$10) 公式中，比较A2:A10与D2中的值，相等返回TRUE，不相等返回FALSE...组成的数组，由于这个数组中找不到2，LOOKUP函数在数组中一直查找，直至最后一个比2小的最大值，也就是数组中的最后一个1，返回B2:B10中对应的值，也就是要查找的数据在列表中最后的值。...图3 使用VBA自定义函数 在VBE中输入下面的代码： Function LookupLastItem(LookupValue AsString, _ LookupRange As Range,
但，这不是全部 有另一个处女之地如珠穆朗玛峰一样美丽又遥远：帧率上采样，也称之为倍帧。 帧率上采样：即利用视频帧间的相关性，对视频进行插帧，可以理解为在两帧之间产生一帧或多帧。 这个有多厉害你造吗？...前沿 考虑到帧率上采样在各方的应用： 视频技术朝着更高分辨率，更高帧率方向发展，对高帧率视频需求越来越大； 激增的适配数据的存储和传输，对基础设施带来巨大挑战，直接前端隔帧丢弃一帧，末端插值回来这一帧...这样在相邻两帧之间寻找每个宏块的对应关系要相对容易的多。 单向运动估计 运动估计分为两种：单向运动估计和双向运动估计。单向运动估计是以当前的块为参考，在前一帧中寻找匹配的块（图1）。 ?...由于双向搜索没有固定的搜索模板，只要在参考块移动的距离与搜索块移动的距离方向相反、大小相同的前提下找到两个一样的块就完成任务。所以双向搜索在搜索过程中很有可能搜到MAD值非常低但完全错误的运动向量。...固定网格插值是从计算出的运动向量的二分之一处采样，再插值带当前块对应的位置中。固定网格插值法插出的插值帧每一个像素都有且唯一的数据填充，不存在空洞和重叠问题。
多通道振弦数据记录仪在岩土工程隧洞中的完整解决方案隧洞工程是一种非常复杂的工程类型，需要高度的安全性和精确性。...图片为了确保振弦测试数据的准确性和完整性，多通道振弦数据记录仪成为了必不可少的工具之一。...它是一种具有高灵敏度和高分辨率的测试设备，能够记录振弦传感器在不同深度的振动信号，并将数据传输至计算机进行分析处理。...多通道振弦数据记录仪能够同时记录多个振弦传感器的数据，从而大大提高了测试效率和准确性。在岩土工程隧洞中，多通道振弦数据记录仪地应用可以提供以下完整解决方案：图片1....在隧洞工程施工中，可以通过监测预警，及时采取措施进行调整和改进，从而确保工程的安全性和高效性。图片多通道振弦数据记录仪在岩土工程隧洞中具有广泛的应用价值和重要意义。
与LTE一样，NB-IoT终端在开机并搜索载波（小区）时，会在可能的频率范围内重复PSS/SSS的搜索和检测过程，直至搜索到相应的载波（NB-IoT锚定载波），频率扫描的栅格（raster）大小为100kHz...▲NB-IoT下行物理信道和信号之间的时分复用 如上图，NB-IoT子帧被分配给了不同的物理信道和信号，每一个NB-IoT子帧在频域上是一个PRB（12个子载波），在时域上为1ms。...当子载波空间为15kHz时，支持单频传输和多频传输，一个RU包含1个子载波和16个时隙，长度为8ms；当一个RU包含12个子载波时，则有2个时隙的时间长度，即1ms，此资源单位刚好是LTE系统中的一个子帧...为了满足不同的覆盖范围，系统可以在小区内配置最多三个NPRACH资源配置，每个配置指定随机接入前导码的重复值。...对于AL1，两个DCI复用于一个子帧，否则一个子帧仅携带一个DCI（即AL-2），以降低编码率和提升覆盖。通过重传增强覆盖，每次重传占用一个子帧。 DCI可以用于调度下行数据或上行数据。
； 3）提出自适应插值后处理算法NNRI，有效缓解“多对一”映射的负面影响。...粘贴稀有类别：从其他帧或合成数据（如Carla仿真数据）中采样稀有类别点云，粘贴到当前帧。 b. 丢弃冗余类别：减少高频类别（如地面、植被）的像素数量。...实验与分析 本文主要介绍了在LiDAR语义分割任务中，使用FLARES方法对不同网络结构的提升效果，并进行了多个方面的对比实验。...首先，在标准模式下，作者将分辨率设置为64×512和32×480，将整个点云分成多个子云进行训练和推理。...其核心贡献在于：1）低分辨率投影与子点云分割：平衡效率与信息保留；2）针对性数据增强：3）缓解类别不平衡与低占用率问题；自适应插值后处理：显著改善“多对一”映射的精度损失。
关于truffleHog truffleHog是一款功能强大的数据挖掘工具，该工具可以帮助广大研究人员轻松从目标Git库中搜索出搜索高熵字符串和敏感数据，我们就可以根据这些信息来提升自己代码库的安全性了...该工具可以通过深入分析目标Git库的提交历史和代码分支，来搜索出潜在的敏感信息。 运行机制 该工具将遍历目标Git库的每个分支的整个提交历史，检查每个提交的每个Diff，并检查可能存在的敏感数据。...如果在任何时候检测到大于20个字符的高熵字符串，它便会将相关数据打印到屏幕上。....*", } 注意，之前版本的truffleHog是在git Diff上运行熵检查。...--include_paths”和“--exclude_paths”选项的帮助下，我们还可以通过在文件中定义正则表达式（每行一个）来匹配目标对象路径，从而将扫描限制为Git历史中对象的子集。
不再是把它分成四个正方形的子块，每个子块的宽度和高度各占一半。而是对每个子块以递归方式再次做出相同的决策。如果有一个块没有被进一步分割，则应用后三个块。 多类型树：在第二棵树中，每个区块都有多个选项。...(JVET-Q2002) 多参考线预测：如前所述，之前通常是仅使用一行相邻的像素进行帧内预测。在VVC中，这个限制稍微放宽了一些，这样就可以从不直接靠近当前块的两条线进行预测。...在传统的帧内预测中，只有一行(第0行)用于预测当前块。在多参考线预测中，这一约束被放宽，行1或行3也可以用于预测。 当然，这个列表并不完整，还有更多的帧内预测方案可以进一步提高编码效率。...(JVET-J0024) 解码器端运动矢量细化：另一种允许在解码器上自动细化运动矢量而无需传输额外的运动数据的方法是在解码器端执行实际的运动搜索。...使用这个初始块，在每个参考帧中搜索原始块的位置。然而，这不是编码器执行的完整搜索，而是一个具有固定位置数量的非常有限的搜索。 如果找到了更好的位置，原始的运动矢量也会相应更新。
JDE的方法在一个网络中同时输出目标的位置以及外观特征，再通过数据关联算法计算目标间的亲和力并关联目标。而JDT的方法是在单个网络中完成3个子任务，从而完成跟踪过程。...近年来，在单个网络中完成3个子任务的JDT范式吸引了众多学者的关注。 JDT范式以相邻多帧图像为输入，基于目标先前的运动或外观信息预测其当前时刻位置偏移量或外观特征，从而关联目标。...如图3所示，基于孪生网络的方法通过两个共享权重的卷积层提取不同视频帧图像中目标的特征，结合不同图像信息学习目标更具判别性的特征。随后，该算法在当前帧图像中搜索先前的跟踪目标。...2021年，Shuai等[61]将目标前一帧的跟踪框扩大后映射到当前帧图像中作为候选区域，并在其中搜索跟踪目标。Pang等[37]在训练过程中选取一对邻近图像进行对比学习。...各算法在MOT17和MOT20数据集中的性能指标如表3所列，各算法的性能评价数据由相关文献提供，其中加粗字体表示该指标的最优值，下划线表示该指标的次优值。
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