序列化协议对应于 TCP/IP 4 层模型的应用层。 TCP/IP 4 层模型是一种网络通信架构，由四个层次组成：物理层、数据链路层、网络层和应用层。每一层都有不同的功能和责任。...物理层负责传输比特流，处理硬件设备之间的电信号传输。 数据链路层负责将比特流转换为帧，并在相邻节点之间传输数据。...网络层负责将数据包从源主机发送到目标主机，通过 IP 地址进行路由选择。 应用层负责提供各种应用程序所需的服务和协议，如 HTTP、FTP、SMTP 等。...序列化协议是在应用层上实现的，它定义了对象如何被编码为字节流以便在网络上传输或存储，并且还定义了如何将字节流解码为原始对象。常见的序列化协议有 JSON、XML、Protobuf 等。...chapterDetail/1685324709017001 [3] 系列文章地址: https://blog.zysicyj.top/categories/技术文章/后端技术/系列文章/面试题精讲
，比如车险，有没有更高效的风险买卖模型？...但是针对部分车几乎不怎么开的，却和每天都开30公里上下班的人交一样的保费，合理吗？显然这部分人的保费贵了，这个风险买卖模型有问题。...按照公里数来卖车险，按照行车习惯来定价，这些形式不管是叫互联网金融还是科技金融，其实都是根据数据，使用一套更有效地风险买卖模型，把车主的行车风险给买走。车主因此更省钱，而保险公司因此更赚钱。...六、企业能量模型 6.1 产品 此部分思维导图地址：https://www.processon.com/view/5b99bb67e4b0fe81b6334fd5 其中最小可用品的思维和我们常常听说的精益思维高度一致...是不是也强调最小可用和增量精益？
MTCNN的基本原理 MTCNN是多任务级联CNN的人脸检测深度学习模型，在MTCNN中是通过三个卷积网络的级联： 第一阶段的网络产出人脸的候选窗口 第二阶段的第一阶段产出的候选串口修正，去除掉不符合要求的候选窗口...）: 对上述的图像金字塔中 24\times 24\times 3 的图像，根据阶段1中提取出的Bounding-Box进一步修正，去除掉不符合要求的bounding box 阶段3（Output Network...第二阶段R-Net R-Net的网络结构如下图所示： 第二阶段的模型与第一阶段基本一致，只是在最后一层的特征图后接上了一个全连接层，同时在连接三个不同任务时也是使用了全连接的操作，参考[2]的代码如下...第三阶段O-Net 第三阶段的网络O-Net时MTCNN网络的最后输出，ONet的模型结构如下所示： 第三阶段的模型与第二阶段基本一致，在最后一层的特征图后也是接上了一个全连接层，同时在连接三个不同任务时也是使用了全连接的操作...回顾MTCNN算法，整体的框架是一个多任务的级联框架，同步对人脸检测和人脸对齐两个项目学习，并且在级联的框架中使用了三个卷积网络，并将这三个网络级联起来，一步一步对结果精修，使得能够得到最终理想的效果，
数控编程、车铣复合、普车加工、Mastercam、行业前沿、机械视频，生产工艺、加工中心、模具、数控等前沿资讯在这里等你哦 翼型部件基本上可分为三部分：翼型部件根部、叶体和叶冠。...与翼型件根部一样，两侧以及内、后径向面也经过加工；轮廓与叶根冠层相交处为圆角，称为转角。 加工方钢刀片的5轴工艺 考虑过程的第一步翼型件的工艺方案的制定。...首先加工方钢的夹紧工艺凸台，两端采用中心孔加工定位用的中心孔，充分保证了所有工艺基准的一致性； 2、通过工艺凸台和中心孔在五轴机床上定位，并在一端紧固夹具一端； 3、装夹牢固后，先整体去除大面积的加工余量...，一侧留0.5到1MM的余量； 7、根槽和汽封及各自的倒角和工艺槽又分为粗铣和精铣； 8、精铣面回转加工，二次传递；如果余量较大，还可以加一步半精加工； 9、最后铣削翼型件顶部和翼型件根部底部，并用键槽刀在翼型件根部底面钻半圆槽...如此处理的翼型件根部的内径向面和后径向面中出现大量振动线。无论如何调整加工参数，效果均不理想，且翼型件越长，振型越严重；后来工艺方案改为工艺凸台，置于翼型件根部，冠部侧面紧，解决了径向表面振动问题。
MTCNN的基本原理MTCNN是多任务级联CNN的人脸检测深度学习模型，在MTCNN中是通过三个卷积网络的级联：第一阶段的网络产出人脸的候选窗口第二阶段的第一阶段产出的候选串口修正，去除掉不符合要求的候选窗口第三阶段在第二阶段的基础上进一步修正...10 ）注：三个任务的输出都是直接在最后一层的特征图上使用卷积操作。...第二阶段R-NetR-Net的网络结构如下图所示：图片第二阶段的模型与第一阶段基本一致，只是在最后一层的特征图后接上了一个全连接层，同时在连接三个不同任务时也是使用了全连接的操作，参考[2]的代码如下：...第三阶段O-Net第三阶段的网络O-Net时MTCNN网络的最后输出，ONet的模型结构如下所示：图片第三阶段的模型与第二阶段基本一致，在最后一层的特征图后也是接上了一个全连接层，同时在连接三个不同任务时也是使用了全连接的操作...回顾MTCNN算法，整体的框架是一个多任务的级联框架，同步对人脸检测和人脸对齐两个项目学习，并且在级联的框架中使用了三个卷积网络，并将这三个网络级联起来，一步一步对结果精修，使得能够得到最终理想的效果，
VGG网络非常深，通常有16－19层，卷积核大小为 3 x 3，16和19层的区别主要在于后面三个卷积部分卷积层的数量。第二个用tensorflow独立完成的小玩意儿.........本文建立在一定的tensorflow基础上，不会对太细的点进行说明。 模型结构 ? 可以看到VGG的前几层为卷积和maxpool的交替，每个卷积包含多个卷积层，后面紧跟三个全连接层。...，其中卷积模块去除了group参数，因为网络没有像AlexNet一样分成两部分。...loadModel函数从模型文件中读取参数，采用的模型文件见github上的readme说明。 至此，我们定义了完整的模型，下面开始测试模型。...模型测试 ImageNet训练的VGG有很多类，几乎包含所有常见的物体，因此我们随便从网上找几张图片测试。
然后当你遇到新的项目任务时：人脸性别识别，那么这个时候你可以利用已经训练好的年龄识别CNN模型，去掉最后一层，然后其它的网络层参数就直接复制过来，继续进行训练，让它输出性别。...对于目标检测问题： 图片分类标注好的训练数据非常多，但是物体检测的标注数据却很少，如何用少量的标注数据，训练高质量的模型，这就是文献最大的特点，这篇论文采用了迁移学习的思想： 先用了ILSVRC2012...打个比方：对于人脸性别识别来说，一个CNN模型前面的卷积层所学习到的特征就类似于学习人脸共性特征，然后全连接层所学习的特征就是针对性别分类的特征了） 2....那么为什么作者闲着没事干要先用CNN做特征提取（提取fc7层数据），然后再把提取的特征用于训练svm分类器？...与box的IoU，去除IoU大于设定的阈值的bounding box。
上图中CNN要做的事情是：给定一张图片，是车还是马未知，是什么车也未知，现在需要模型判断这张图片里具体是一个什么东西，总之输出一个结果：如果是车 那是什么车。...POOL：池化层(pooling layer)，简言之，即取区域平均或最大。 FC：全连接层(FC layer)。 这几个部分中，卷积计算层是CNN的核心。...SPP Net的作者Kaiming He等人逆向思考，既然由于全连接FC层的存在，普通的CNN需要通过固定输入图片的大小来使得全连接层的输入固定。...根据上一步可以预测出772个目标窗口，然后根据阈值去除可能性比较低的目标窗口，最后NMS去除冗余窗口即可。...那么如何建立某个位置和其特征的对应关系呢？可能你已经想到了，使用Faster R-CNN的anchor机制。
我们已经和长安、一汽丰田、东风岚图、易车等十多家汽车相关企业，开启了汽车行业大模型在汽车研发、生产、营销、服务、企业协同等核心场景的合作。...1.深入五大场景，大模型懂车又懂你基于混元大模型，我们用海量的汽车行业专业数据做精调，让大模型懂车也懂你。比如，车企要“造好车”，更要“卖好车”：如何为用户提供贴身、专业的服务？...例如，在算力底座层，我们为大模型训练和研发提供大规模高性能计算和网络等资源支持。在AI工程平台层，提供覆盖大模型全生命周期的工具链，通过TI平台、知识引擎等工具有效降低大模型训练难度。...2.车云一体，持续夯实“智能底座”要实现“全域智能”，除了推动AI大模型落地产业，车企也离不开智能的“底座”。...产业实践是AI大模型的最佳练兵场，我们将在夯实“云”和“图”能力的同时，加速推动大模型产业落地，助力车企“全域智能”！
打开微信扫一扫，左滑切换到“识物”功能，对准想要了解的物品正面，可以获取对应的物品信息，包括物品百科、相关资讯、相关商品。在微信识物发布不久，也快速地支持了像识花、识车这些实用的识别能力。...从一个 query 到结果，识物引擎是如何完成一次图像识别全过程呢？ 首先我们会对 query 的图片做目标检测，去除背景干扰。 然后以图像主体进行检索，拿到图像召回的列表。...目标检测算法对于 Query 理解，去除背景干扰，理解多主体，还有压缩源数据的基础算法能力。...于是我们引入了一个精排模型，可以度量所有商品图片的距离，统一对多库召回的结果作归一化。...最后通过一个统一多库精排模型，把召回结果融合到一起。 结语 从识物到识图，我们不断扩大计算机视觉所能感知的范围。
精排层：使用亿级别特征的深度学习模型，捕捉各种显式和隐式信号，实现 Item 排序分数的精准预估。 重排层：使用小模型和各种机制对精排后的结果进行调序，实现精细定向的优化。...异构排序层：使用深度学习模型对异构聚块进行排序，实现多业务的高承载。 多层排序架构设计主要是为了平衡排序效果和性能。本文后续提到的多业务建模优化工作主要从多路融合层和精排层进行介绍。 ?...多业务排序模型（精排层） 从美团搜索精排模型升级为 DNN 模型，一直到 2019 年底，美团搜索的精排模型结构是业界主流的 Embedding&MLP 的范式结构，期间我们也尝试过业界提出的模型结构比如...具体情况介绍参考[6]中的行为序列建模部分，增加酒店和旅游独立子网络；酒店子网络的输入包括酒店独有特征和主网络的打分输出，旅游子网络的输入包括旅游独有特征、主网络的打分输出、主网络最后一层 FC，酒店和旅游子塔输入不同是因为业务逻辑不同导致数据分布差异大...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。
我们的深度学习能力，可分为逐层递进的三个层面，分别是单点能力、方案能力和平台能力。 单点能力指基础算法能力，如检测、识别、分割等基础任务。我们团队有世界领先水 平的创新力和竞争力。...实战中，通过巧妙设计模 型结构、训练过程、学习目标等，我们可以将模型提速10~100倍，模型压缩100倍，精度几乎不受损 失。这是我们在产品方面重要的竞争力之一。...4 问：你是如何看待现在多家厂商宣称已经开展了无人货车、客车、出租的试运营？ 最近新闻上看到了很多无人车试运营的报道，比如，Uber和nuTonumy分别在美国和新加坡开展 了无人出租的试运营。...这正是谷歌无人车从09年开始持续进行多年科技研发，投入了 大量成本，却迟迟没有商业化的关键原因。 5 问： 你们的公司是如何解决这个关键问题，达到足够的安全性？...道路环境可以通过视觉感知获得，而司机的驾驶行为如何获得 ？很多人认为，司机的驾驶行为就是刹车油门方向盘，想要获得，一定要有CAN总线权限，要改车。 其实不需要。
在特定任务数据上精调LM，其中使用到差异精调和倾斜三角lr两个策略。 以LM作为初始值，精调特定任务分类模型，其中使用到逐层解冻、差异精调和倾斜三角lr三个策略。...最后一层最后一个词对应的向量； 最后一层每个词向量做max pooling； 最后一层每个词向量做mean pooling。 ? 论文中提出了几个优化策略，能够提升精调后模型的最终效果。 ? ?...作者也设计了去除实验验证论文中提出的三个策略的效果：差异精调（discr）、倾斜三角lr（stlr）、逐层解冻（Freez）。结果表明相比于其他人提出的策略，这几个策略能获得更好的结果。...那，没有精调如何做特定任务呢？一些任务说明如下： ? 不做精调的GPT-2不仅在很多特定任务上已经达到了SOTA，还在生成任务上达到了吓人的精度。 ? ?...比如如何更高效地进行预训练和线上预测使用，如何融合更长的背景和结构化知识，如何在多模态场景下使用，在BERT之后追加各种任务相关的模块是否能带来额外收益等等。
在特定任务数据上精调LM，其中使用到差异精调和倾斜三角lr两个策略。 以LM作为初始值，精调特定任务分类模型，其中使用到逐层解冻、差异精调和倾斜三角lr三个策略。...最后一层最后一个词对应的向量； 最后一层每个词向量做max pooling； 最后一层每个词向量做mean pooling。 ? 论文中提出了几个优化策略，能够提升精调后模型的最终效果。 ?...作者也设计了去除实验验证论文中提出的三个策略的效果：差异精调（discr）、倾斜三角lr（stlr）、逐层解冻（Freez）。结果表明相比于其他人提出的策略，这几个策略能获得更好的结果。...那，没有精调如何做特定任务呢？一些任务说明如下： ? 不做精调的GPT-2不仅在很多特定任务上已经达到了SOTA，还在生成任务上达到了吓人的精度。 ?...比如如何更高效地进行预训练和线上预测使用，如何融合更长的背景和结构化知识，如何在多模态场景下使用，在BERT之后追加各种任务相关的模块是否能带来额外收益等等。
1.1 改进版baseline 那么如何进行进一步优化呢？在比赛进行的过程中，我在天池进行了一次如何调参上分[6]的直播分享。 直播对应的代码可以在我们的《动手学CV项目》[7]的2.5节找到。...那么在这样一个baseline的基础上，如何进一步的优化呢？...为每一个分类模块加上一层全连接隐藏层 为隐含层添加dropout 由resnet18换为resnet50，更深的模型就拥有更好的表达能力，添加一层隐含层同样起到了增加模型拟合能力的作用，与此同时为隐含层添加...，提高较长的字符数量的图片出现的比例，来让对应第3个字符和第4个字符对应的输出层训练的更充分。...除了模型训练的各种小的trick以外，如何对模型结果进行后处理，以及如何融合多个模型的结果，会对最终结果有很大影响。
（值得注意的是，这里的路由寻径虽然在一定程度上与传统的导航类似，但其在细节上紧密依赖于专门为无人车导航绘制的高精地图，所以和传统的导航有本质不同。）...无人车路由寻径模块的高精地图道路级别路由寻径 上图的箭头线段代表高精地图级别的道路划分和方向。Lane1,Lane2,…,Lane8 构成了一条路由导航输出的路由片段序列。...从安全第一的原则出发，无人车路由寻径模块可能会给“换道”路径赋予更高的权重（cost）。 我们可以把无人车在高精地图的Lane 级别寻径问题，抽象成一个在有向带权图上的最短路径搜索问题。...，从unvisited的集合中去除。...A*算法在某种程度上和广度优先搜索（BFS）、深度优先搜索（DFS）类似，都是按照一定的原则确定如何展开需要搜索的节点树状结构。
image.png 高精地图是无人车的核心模块，高精地图几乎支持着软件栈的所有其他模块，尤其是定位、感知、规划和决策。...image.png 无人驾驶车通过深度学习感知这个世界。 预测用于预测其他车辆或行人可能如何移动方法，通过递归神经网络可对其他物体随时间的运动进行跟踪，并使用该时间序列数据预测未来。...使用计算机视觉和传感器融合，获取一幅关于无人车在世界上的位置的丰富画面，使用定位确定无人车在这个世界的精确位置，然后使用路径规划来绘制一条通过这个世界到达目的地的路径，通过控制转动方向盘、打开油门、然后踩制动器...Apollo开放式软件层分为三个子层， 实时操作系统、运行时框架、应用程序模块层**。 实时操作系统（RTOS）确保在给定时间内完成特定任务，实时性能是确保系统稳定性和驾驶安全性的重要要求。...为了使ROS适应无人车，Apollo团队改进了共享内存的功能和性能、去中心化和数据兼容性。
关键贡献在于，RepMLP用卷积去增强FC，既利用其全局性又赋予其局部性，并通过结构重参数化，将卷积融合到FC中去，从而在推理时去除卷积。...为什么真正的纯MLP不太行？ 我们一般认为多层感知机（MLP）是至少两层全连接层（FC）堆叠得到的模型，而且一般把同时含有卷积和MLP的模型（或模型中的一个模块）称为CNN。...RepMLP提出，用卷积去增强FC（如下图所示，输入既被展平成向量并输入FC，又用不同大小的卷积核进行卷积，各自过BN后相加），并通过结构重参数化，将卷积融合到FC中去，从而在推理时去除卷积。 ?...2） 训练完成后，先把BN的参数“吸”到卷积核或FC中去（跟RepVGG一样），然后把每一个卷积转换成FC，把所有FC加到一起。从此以后，不再有卷积，只有FC。 3） 保存并部署转换后的模型。...论文中报告的实验表明，这样的操作可以以一半的channel量达到与纯CNN相当的性能，速度更快，FLOPs更低。本文的关键也在于把卷积看成一种特殊的FC，然后考虑如何利用这种特殊性。
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
腾讯会议
云直播
对象存储
