1.2 作用 对数据集进行汇总和摘要，提供更简洁的信息。 支持统计分析，如计算平均值、总和、最大值和最小值等。 用于处理大量数据，从而提高查询效率。...SEPARATOR： 可选参数，用于指定合并结果中值之间的分隔符，默认为逗号。 注意事项 GROUP_CONCAT 通常用于合并文本数据，适用于需要将组内多个值合并为一个字符串的情况。...5.3 RANK() RANK() 是 SQL 中的窗口函数，用于为结果集中的行分配一个排名。它与 ROW_NUMBER() 类似，但具有更强的排名功能，能处理并列情况。...ORDER BY order_column： 按照指定列进行排序，定义密集排名的顺序。 注意事项 DENSE_RANK() 生成的密集排名在并列情况下是连续的，不会跳过重复的排名。...可以使用 PARTITION BY 指定分区，排名将在每个分区内独立计算。 DENSE_RANK() 是用于为查询结果中的行分配密集排名的窗口函数，适用于需要连续排名的情况，不跳过重复排名。
然而，我们确实发现，当两种方法具有相似的整体精度时，混合搜索表现强劲。最后，倒数排名融合可以与两种以上的方法一起使用，或者可以用于组合来自不同领域的排名。到目前为止，我们还没有探索过这个方向。...给定一组查询和关联的相关文档，我们可以使用任何优化方法来找到检索这些文档的最佳组合。在我们的实验中，我们使用 BEIR 数据集和贝叶斯优化来寻找最佳组合，针对 NDCG@10 进行优化。...密集模型分数更容易标准化，因为它们的向量可以标准化。然而，值得注意的是，一些密集模型是在没有标准化的情况下进行训练的，并且使用点积可能会表现得更好。 ...尽管如此，限制最佳情况性能仍然有助于了解所做的努力是否值得。结果如表 4 所示。...此外，我们发现其性能特征在模型和数据集上都非常稳定，因此我们相信我们观察到的结果将推广到其他数据集。 另一种方法是分数加权总和，这种方法更难设置，但在我们的实验中，通过正确的设置产生了非常好的排名。
AMOUNT字段的总和。...（使用ROW_NUMBER()），一个排名（使用RANK()），以及一个密集排名（使用DENSE_RANK()），都是基于他们的薪水。...dense_rank 列显示了使用 DENSE_RANK() 函数分配的密集排名。与 RANK() 不同，DENSE_RANK() 不会在遇到重复值时留下任何间隔。...因此，尽管 Bob 和 Eva 的薪水相同，但 Alice 和 Charlie 仍然获得了紧接着的密集排名 3。 2. 分布窗口函数 分布函数用于计算值在窗口内的相对位置或分布。...当使用窗口函数 PERCENT_RANK() 和 CUME_DIST() 时，这些函数通常用于计算结果集中行的相对排名和累积分布。下面是一个示例，展示了如何在一个查询中同时使用这两个函数。
它引入了新的校准方法，并使用基于深度学习的探索/利用策略来优化模型，并且通过压缩技术，如量化和词表压缩，实现了高效部署。...两个塔使用相同的规范化密集特征和多个全连接层，而稀疏ID嵌入特征通过查找特定嵌入表转换为密集嵌入。...模型校准对于确保估计的类别概率准确反映真实情况至关重要，由于参数空间的限制和多特征的可扩展性问题，传统的校准方法如Platt标度和等温回归在深度神经网络中面临挑战。...对于具有多个特征的校准，将权重与校准特征的嵌入表示相结合，增强了模型的校准能力。 门控和MLP 个性化嵌入被添加到全局模型中，可以促进密集特征之间的交互，包括多维计数和分类特征。...总结 这是一篇非常好的论文，不仅介绍了模型的细节，还介绍了LinkedIn是如何在线上部署训练和管理模型、处理大量数据的，这些经验都值得我们学习。 为什么LinkedIn会一直关注排名模型？
在日常工作中，经常会遇到需要在每组内排名，比如下面的业务需求： 排名问题：每个部门按业绩来排名 topN问题：找出每个部门排名前N的员工进行奖励 面对这类需求，就需要使用sql的高级功能窗口函数了。...rank是排序的函数。要求是“每个班级内按成绩排名”，这句话可以分为两部分： 1.每个班级内：按班级分组 partition by用来对表分组。...通过下图，我们就可以理解partiition by（分组）和order by（在组内排序）的作用了。 窗口函数具备了我们之前学过的group by子句分组的功能和order by子句排序的功能。...比如0005号后面的聚合窗口函数结果是：学号0001~0005五人成绩的总和、平均、计数及最大最小值。 如果想要知道所有人成绩的总和、平均等聚合结果，看最后一行即可。 这样使用窗口函数有什么用呢？...： 1） 专用窗口函数，比如rank, dense_rank, row_number等 2） 聚合函数，如sum. avg, count, max, min等 2.窗口函数有以下功能： 1）同时具有分组
，我们讨论了在零样本情况下应用密集模型进行检索的一些挑战。...图片最后，我们注意到一个已被广泛观察到的事实，即在零样本情况下，统计检索（如BM25）和基于模型的检索的集成，即混合搜索，往往比单独使用任一种检索方式效果更好。...和以前一样，我们推测这是由于零点附近峰值的许多重要分数差异在训练中丢失了，而担心与较长的低尾相关的无法解决的问题。图片很明显，所有排名者在其分数的单调变换方面都具有相同的质量。...减少正则化的数量并替换导致更多稀疏性的正则化器（例如绝对权重值的总和），都会降低我们基准测试的平均排名性能。 ...我们的最终观察结果是，较大批次和多样化批次都会对检索质量产生积极影响；我们尝试将查询聚类与批内否定进行对比。既然它的主要目的是优化检索成本，那么为什么会这样呢？
随后，我们执行连续搜索以识别并计算在一次搜索内具有相同方向的像素的数量。只有具有足够相同方向像素的平面被视为有效平面。为了确定平面的法向量，我们计算与该平面相关的所有相同方向像素的法向量的平均值。...线同质化的关键挑战在于节点的分配，为了解决这个问题，我们提出了三种线同质化策略。首先是基于四叉树的方案，通过向线穿过的所有网格添加标记，并将网格内的标记总和视为记录，以实现对线的同质化。...其次是基于中点四叉树的方案，通过线的中点位置将线分配给特定网格，并将网格内的中点总和作为记录。...最后是基于分数的方案，该方案考虑线的平均梯度，通过评分机制对所有线进行排名，并保留得分较高的一部分线作为同质化的结果。 这些同质化策略在线同质化的过程中起到了关键作用。...这使得在密集区域和稀疏区域之间更平衡地保留线特征，并在不同场景中实现了更一致的性能。 图7. 具有大量特征变化的场景示例。这些图像来自ICL-NUIM的同一序列。
传输到/从磁盘的组及其后代组的字节数 两者 总和 container.cpu.usage.kernelmode cgroup 中任务在内核模式下花费的时间(Linux)。...容器的内存限制(如果指定) 两者 总和 container.memory.usage.total 不包括缓存的容器内存使用情况 两者 总和 container.network.io.usage.rx_bytes...cgroup v1 总和 container.blockio.sectors_recursive 组及其子组传输到/从磁盘的扇区数 cgroup v1 总和 container.cpu.limit 为容器设置的...CPU 限制。...容器达到节流限制的周期数。
此外，分类器可以在几个时代内以超过99.9%的准确度预测用于生成图像的种子编号，表明基于生成图像，种子是高度可区分的。...首先，通过识别各种提示中的“黄金”种子，可以将采样限制为前K个种子，以进行高保真推理。与默认实现中的随机采样相比，这种方法表现出更好的定量性能，如FID和HPS v2的测量结果。...接下来，确定这些种子排名是否可以推广到另一组10,000个提示的FID和1,000个提示的HPS v2。...如第一行所示，某些种子组始终生成灰度图像，而不受使用的提示的影响。同样，第二行显示了一些种子倾向于生成具有突出天空区域的图像，而其他种子则不会。...此外，在下图9中，观察到一组特定的种子始终在边缘附近生成具有“边框”效果的图像，而不受文本提示的影响。
来源：数据派THU（ID：DatapiTHU） 肖像画是一种独特的艺术形式，通常使用一组稀疏的连续图形元素，如线条来捕捉一个人的外表特征。...其次是具有强限制性，由于包含面部特征，APDrawings相比一般的风格有更强的语义限制（因为我们对人脸很熟悉，会对人脸图像中的瑕疵容忍度更低）。...第三是具有多样性，因为对于不同的面部特征，艺术家绘制的方式是不同的（如眼睛和头发）。 第四是非精确性，人工创作导致了一些面部特征的轮廓没法被完全精准的定位，这对基于像素对应的方法是个很大的挑战。...并且我们生成的线条风格的艺术肖像画比一般的肖像画（如卡通、铅笔素描）具有更少的图形元素，更抽象，因此也更有难度。下图展示了我们方法和一般图像处理工具的结果对比。 ?...表中给出了每种方法排名最好(1)、中间(2)和最差(3)的百分比。在71.39%的情况下我们的方法排名最好。 该项工作被CVPR 2019录取为oral paper。
作者制作了一个微信小程序展示APDrawingGAN的效果，小程序二维码如下，免费使用，快来试试吧： ? 肖像画是一种独特的艺术形式，通常使用一组稀疏的连续图形元素，如线条来捕捉一个人的外表特征。...其次是具有强限制性，由于包含面部特征，APDrawings相比一般的风格有更强的语义限制（因为我们对人脸很熟悉，会对人脸图像中的瑕疵容忍度更低）。...第三是具有多样性，因为对于不同的面部特征，艺术家绘制的方式是不同的（如眼睛和头发）。 第四是非精确性，人工创作导致了一些面部特征的轮廓没法被完全精准的定位，这对基于像素对应的方法是个很大的挑战。...并且我们生成的线条风格的艺术肖像画比一般的肖像画（如卡通、铅笔素描）具有更少的图形元素，更抽象，因此也更有难度。下图展示了我们方法和一般图像处理工具的结果对比。 ? 图2....表中给出了每种方法排名最好(1)、中间(2)和最差(3)的百分比。在71.39%的情况下我们的方法排名最好。
肖像画是一种独特的艺术形式，通常使用一组稀疏的连续图形元素，如线条来捕捉一个人的外表特征。肖像画通常是在人物面前或基于人物照片进行创作的，其创作依赖于细致的观察、分析和丰富的经验。...其次是具有强限制性，由于包含面部特征，APDrawings相比一般的风格有更强的语义限制（因为我们对人脸很熟悉，会对人脸图像中的瑕疵容忍度更低）。...第三是具有多样性，因为对于不同的面部特征，艺术家绘制的方式是不同的（如眼睛和头发）。 第四是非精确性，人工创作导致了一些面部特征的轮廓没法被完全精准的定位，这对基于像素对应的方法是个很大的挑战。...并且我们生成的线条风格的艺术肖像画比一般的肖像画（如卡通、铅笔素描）具有更少的图形元素，更抽象，因此也更有难度。下图展示了我们方法和一般图像处理工具的结果对比。 ? 图2....表中给出了每种方法排名最好(1)、中间(2)和最差(3)的百分比。在71.39%的情况下我们的方法排名最好。
计算资源：所有容器对 CPU 和 内存的 Request 以及 Limit 的总和 存储资源：所有 PVC 的存储资源请求总和 对象数量：PVC/Service/Configmap/Deployment...2.2.1 节点亲和性 倘若你的某个业务是 CPU 密集型，不小心被 Kubernetes 的调度器调度到内存密集型的节点上，导致内存密集型的 CPU 被占满，但内存几乎没怎么用，会造成较大的资源浪费。...如何权衡资源利用率与稳定性 在企业的运维工作中，除了成本，系统的稳定性也是十分重要的指标。如何在两者间达到平衡，可能是很多运维人员心中的“痛点”。...为了减小企业成本控制之路上的顾虑，TKE 还提供了“兜底神器“ - 重调度器 来保障集群负载水位在可控范围内。...总结 资源利用率的提升道阻且长，如何在保障业务稳定性的前提下，有效提升资源利用率具有较大挑战。
同时在本微信公众号中，回复“SIGAI”+日期，如“SIGAI0515”，即可获取本期文章的全文下载地址（仅供个人学习使用，未经允许，不得用于商业目的）。...充分利用兴趣区域的人数统计信息可以为一些人群密集的商场、车站、广场等公共场合的安全预警提供有效的指导。还可以带来经济效益，例如，提高服务质量、分析顾客行为、广告投放和优化资源配置等。...近年来大多数基于回归的方法首先根据标注的人头位置和核密度估计生成每个人群图像所对应的人群密度图（如图1所示），然后基于人群特征回归人群密度图，最后计算人群密度图的数值总和作为最终的预测人数。...因此，我们要解决的关键问题是如何在不增加模型参数规模的情况下得到深度负相关学习模型。我们想要达到两个目的：1）训练单个网络得到多个有足够多样性的输出。2）不增加网络的参数规模。...我们通过使用已有的组卷积（Group Convolution）实现提出的方案。提出的网络模型如图4所示。
Lightning 是大规模线性回归、分类、排名的 Python 库。...Highlights: 遵循 scikit-learn API 约定（http://scikit-learn.org/） 本地支持密集和稀疏数据表示 在 Cython 中实现的计算要求较高的部分 Solvers...supported: 原始坐标下降 双坐标下降 (SDCA，Prox-SDCA) SGD，AdaGrad，SAG，SAGA，SVRG FISTA 示例 该示例展示了如何在 News20 数据集中学习具有组套索惩罚的多类分类器...percentage=True)) 依赖 Python >= 2.7 Numpy >= 1.3 SciPy >= 0.7 scikit-learn >= 0.15 从源代码构建还需要 Cython 和一个可用的...或者用 conda： conda install -c conda-forge sklearn-contrib-lightning 开发版本的 Lightning 可以从 git 库上安装。
基于Anchor的框架通过对预定义的密集3D Anchor框进行得分和细化来获得3D边界框。这些方法的速度受到密集采样Anchor的严重限制。 基于关键点的检测器直接估计关键点位置实例的所有3D特性。...总目标成本函数是关键点分类损失和回归损失的总和： 其中， λ 是控制回归损失在总损失中的比例的超参数。...然后，通过上述3组像素索引，从输入图像的1/4、1/8和1/16分辨率的特征图中采样具有相同形状 K×D 的3组特征。最后，将采样的特征连接在一起，以创建 K×3D 形状的嵌入特征。...本文可以将关键点分为4组：高置信度但定位差、高置信度和精确定位、低置信度和差定位、低置信度但精确定位。具有高置信度的关键点具有充分的特征表示，该特征表示与实例很好地对齐，以进行很大的定位预测。...为了对等式3中的其他相关超参数没有显著影响，本文通过乘以关键点的数量来保持与之前相同的注意力权重总和。
图片在我们的基准测试中，我们选择不包含 MSMARCO，只是为了强调在不熟悉的环境中的性能。当用例数据的性质未知或资源限制阻止专门调整模型时，在不同于训练数据的设置中评估模型很有价值。...搜索相关性指标选择适当的指标对于准确评估模型的排名能力至关重要。...虽然它很容易计算，但它只考虑结果列表中的第一个相关项，而忽略单个查询可能具有多个相关文档的可能性。在某些情况下，MRR 可能足够了，但通常不够精确。...图片这两个密集模型在 MSMARCO 上的性能均优于 BM25（如BEIR 论文中所示），因为它们是专门针对该数据集进行训练的。然而，它们在域外通常更糟。...BM25 模型在零样本情况下中表现良好，即使是最先进的密集模型也很难在每个数据集上进行竞争。这些初始基准表明，如果没有适当的域内训练，当前的 SOTA 密集检索就无法有效使用。
大多数现有方法使用密集网格（如 Voxel ）作为场景表示，这忽略了占用的稀疏性以及目标规模多样性，从而导致资源分配不平衡。...1 Introduction 激光雷达是否用于3D感知，长期以来一直是自动驾驶公司核心争论的焦点。尽管以视觉为中心的系统具有经济优势，但它们无法捕捉任意形状的障碍物，这限制了驾驶的安全性和鲁棒性。...作者在GaussianFormer中引入了两组特征。高斯属性是如第3.1节所讨论的物理属性，它们实际上是模型的学习目标。...对于每个3D高斯，作者根据其尺度属性计算其邻域的半径。作者将高斯的索引和邻域内每个 Voxel 的索引作为元组附加到一个列表中。...即使与密集网格表示相比，GaussianFormer的表现也与OccFormer [57]和SurroundOcc [50]相当。这些观察结果表明，3D高斯分布对于语义占用预测具有宝贵的应用价值。
3、输出结果控制 label参数可以在重采样期间控制输出结果的标签。默认情况下，一些频率使用组内的右边界作为输出标签，而其他频率使用左边界。...假设您有上面生成的每日数据，并希望将其转换为12小时的频率，并在每个间隔内计算“C_0”的总和: df.resample('12H')['C_0'].sum().head(10) 代码将数据重采样为12...小时的间隔，并在每个间隔内对' C_0 '应用总和聚合。...所以需要对间隙的数据进行填充，填充一般使用以下几个方法： 向前填充-前一个可用的值填充缺失的值。可以使用limit参数限制正向填充的数量。...'C_0'变量的累积和排名。
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