据项目研究团队称，在使用 MS COCO 数据集进行基准测试时，YOLOv9 实现了比现有流行的 YOLO 模型（如 YOLOv8、YOLOv7 和 YOLOv5）更高的 mAP。...在本文中，我们将展示如何在自定义数据集上训练 YOLOv9 模型。我们将通过一个训练视觉模型来识别球场上的足球运动员。话虽如此，您可以使用在本文中使用所需的任何数据集。...最小的模型在MS COCO数据集的验证集上实现了46.8%的AP，而最大的模型实现了55.6%。这为物体检测性能奠定了新的技术水平。下图显示了YOLOv9研究团队的研究结果。...YOLOv9模型的运行推理 让我们在一个示例图像上使用v9-C COCO检查点来运行推理。创建一个新的数据目录，并将示例图像下载到笔记本中。...在本文中，我们演示了如何在自定义数据集上运行推理和训练YOLOv9模型。我们克隆了YOLOv9项目代码，下载了模型权重，然后使用默认的COCO权重进行推理。
给定一个关于英雄联盟小地图的图片，它可以为冠军选手预测边界框和标签。所以，你给DeepLeague的是一个VOD(基本上只是一堆图像)，它会输出这样的东西： ? 跟着Rengar !...然后是数据集本身，我给出了我创建数据集的实际方法，你可以在第2部分中读到。我想要AI在esports方面的研究成长起来，并且开始有开发支持它的开发人员。...对于你的数据集来说，这是一种非常好的获得数据的方式，尤其是在深度学习的时候，因为这意味着你的算法可能会更容易学习。 ? 小地图还提供了与游戏状态相关的惊人数量的信息。...下面是我创建的一个神经网络的小GIF，它是为一辆汽车训练的，用来预测转向角度(你可以用自动驾驶汽车来查看我的工作)。我设计了自己的神经网络体系结构，并在8小时的驾驶数据上训练了它。 ?...如果我们可以训练一个神经网络，来理解在现实世界中复杂场景中的物体是什么样的，我们应该能够在视频游戏对象上训练它！使用此基础，我开始创建数据集。 未完待续，敬请期待
第一步 - 在数据库服务器上安装MySQL 在我们触顶单机配置的性能上限时，将数据存储在单独的服务器上可以从容地解决这个问题。它还提供了负载平衡所需的基本结构，并在以后更多地扩展我们的基础设施。...如果您不加密MySQL连接，网络上的任何人都可能在您的Web和数据库服务器之间嗅探敏感信息。...要强制MySQL更新其配置并读入新的SSL信息，请重新启动数据库： $ sudo systemctl restart mysql 要确认服务器正在侦听外部接口，请用netstat检查： $ sudo netstat...在Web服务器上，您需要为MySQL安装一些客户端工具才能访问远程数据库。...如果您将MySQL配置为在专用网络上侦听，请输入数据库的专用网络IP，否则请输入数据库服务器的公共IP地址。
oh我们还发现已经有人用它在自定义数据集上完成了一波训练，效果是这样滴： 这精准度和稳定性，让网友狠狠夸赞了一波。 具体怎么玩？我们把教程也搬来了。...在自定义数据集上训练YOLOv8 正式教程开始之前，我们还是先来认识一下这个新版本。 它的出品公司还是Ultralytics，也就是发布YOLOv5的那家。...那么接下来，我们就正式开始教程部分了—— 在自定义数据集上训练YOLOv8。 1、首先，安装上我们的新YOLOv8，“pip”或者“git clone”一下。...（2）上传图片将数据集导入到项目之中。如果你没有准备数据集，可以用它们官方提供的（从Roboflow Universe中下载）。 ...以下是上述足球数据集的训练结果： （1）返回的混淆矩阵； （2）跟踪的关键指标； （3）验证batch上的推理示例。 是不是还不错？ 4、用测试集验证模型 训练好后开始验证。
因为我想从课程中得到一些东西，所以我在互联网上进行了搜索，寻找一个适合使用朴素贝叶斯估计器的数据集。在我的搜索过程中，我找到了一个网球数据集，它非常小，甚至不需要格式化为 csv 文件。...然后我定义了目标，它是数据框的最后一列。 然后我删除了数据的最后一列：- ? 然后我分配了依赖变量 y 和独立变量 X。目标位于 y 变量中，其余数据框位于 X 变量中：- ?...模型经过训练和拟合后，我在验证集上进行了测试，并达到了 60% 的准确率。我不得不说，我个人希望获得更高的准确度，所以我在 MultinomialNB 估计器上尝试了数据，它对准确度没有任何影响。...也可以仅对一行数据进行预测。在下面的示例中，我对 ([2,1,1,0]) 进行了预测，得出的预测为 1，这与数据集中的数据相对应。 提高该模型准确性的一种方法是增加数据。...由于网球数据集非常小，增加数据可能会提高使用此模型实现的准确度：- ?
因此，在检测微小物体，如输电塔尤其是配电塔时，检测性能显著降低。 目前，许多工作致力于解决微小目标检测的困难。多尺度特征学习涉及分别学习不同大小的物体，主要解决微小物体特征判别性不足的问题。...然而，当前相关研究对数据预处理对微小目标检测影响的研究有限。在数据预处理阶段，传统做法是在数据输入目标检测网络之前对其进行调整大小的操作，以实现不同大小和尺度图像的统一大小和尺度。...作者设计的主干网络SCAResNet，将前述创新模块整合到ResNet[7]中，在杜克大学发布的电力传输和配电基础设施图像数据集[8]上取得了有希望的结果。...III Experiment Results Dataset 作者使用了电力传输与配电基础设施图像（ETDII）数据集进行实验，这是一个来自杜克大学的公开数据集。...SCAResNet在ETDII数据集上取得了令人印象深刻的检测结果。 参考 [1].
麻省理工学院 论文名称：Continuously Indexed Domain Adaptation 原文作者：Hao Wang 内容提要 现有的领域适应DA侧重于在有类别索引的领域之间转移知识(例如，在数据集...实验结果表明，我们的方法在合成和真实医学数据集上都优于最先进的领域自适应方法。 主要框架及实验结果 ? ? 声明：文章来自于网络，仅用于学习分享，版权归原作者所有，侵权请加上文微信联系删除。
现有的方法依靠深度传感器(如激光雷达)在3D空间中探测和跟踪目标，但由于信号的稀疏性，只能在有限的传感范围内进行。另一方面，相机仅在图像域提供密集和丰富的视觉信号，帮助定位甚至遥远的物体。...通过EagerMOT，我们在KITTI和NuScenes数据集上的多个MOT任务中获得了最先进的结果。
图片ClickHouse的MergeTree引擎在大规模数据集上具有出色的性能。...数据压缩：MergeTree引擎支持多种压缩算法，如LZ4、ZSTD和Brotli，可以减小数据占用的磁盘空间，从而提高读取性能。...数据本地化：MergeTree引擎可以在存储节点上执行查询，避免了数据传输的开销，加快了查询速度。...总之，ClickHouse的MergeTree引擎在大规模数据集上的性能优化主要体现在索引结构、数据分区、数据压缩、数据预聚合、数据合并和数据本地化等方面，从而提高查询效率，实现快速的数据分析和查询。...可以使用相关工具或方法，如检查文件哈希值、验证数据库备份等，来确认数据源的完整性。2.
通过认真的分析，本文提出了一套实用的目标状态估计准则，用于高性能通用目标跟踪器的设计。...不夸张的讲，SiamFC ++跟踪器在五个具有挑战性的基准（OTB2015, VOT2018, LaSOT, GOT-10k, TrackingNet）上性能表现SOTA，证明了跟踪器的跟踪能力和泛化能力...尤其是在大规模TrackingNet数据集上，SiamFC ++在以超过90 FPS的速度运行时，达到了75.4的前所未有的AUC分数，远远高于实时性要求。
存储类型和视图 Hudi存储类型定义了如何在DFS上对数据进行索引和布局以及如何在这种组织之上实现上述原语和时间轴活动（即如何写入数据）。...该视图仅将最新文件切片中的基本/列文件暴露给查询，并保证与非Hudi列式数据集相比，具有相同的列式查询性能。 增量视图 : 对该视图的查询只能看到从某个提交/压缩后写入数据集的新数据。...针对这样的数据集运行SQL查询（例如：select count(*)统计该分区中的记录数目），首先检查时间轴上的最新提交并过滤每个文件组中除最新文件片以外的所有文件片。...如您所见，旧查询不会看到以粉红色标记的当前进行中的提交的文件，但是在该提交后的新查询会获取新数据。因此，查询不受任何写入失败/部分写入的影响，仅运行在已提交数据上。...（小的文件会严重损害查询性能）。
我们的方法利用深度神经网络，基于激光雷达数据生成的不同线索来寻找环路闭合。它估计图像重叠泛华到深度图像，并提供扫描对之间的相对偏航角估计。...我们在KITTI里程计基准和Ford校园数据集的序列上评估我们的方法。我们证明，我们的方法可以有效地检测环路闭包，超过了最先进的方法的检测性能。...为了突出我们方法的泛化能力，我们在Ford校园数据集上评估我们的模型，在只使用KITTI进行训练的情况下。实验表明，该方法能够在未知环境下提供可靠的闭环候选。
人工智能，每日面试题： 数据清理中，处理缺失值的方法是? ...在5个基准数据集上进行的综合实验表明，F3Net在6个评估指标上的性能优于最先进的方法。 下面是论文具体框架结构以及实验结果： ? ? ? ? ? ? ? ?...这种办法简单，但没有充分考虑数据中已有的信息，误差可能较大。另一种办法就是根据调查对象对其他问题的答案，通过变量之间的相关分析或逻辑推论进行估计。...成对删除(pairwise deletion)是用一个特殊码(通常是9、99、999等)代表无效值和缺失值，同时保留数据集中的全部变量和样本。...这是一种保守的处理方法，最大限度地保留了数据集中的可用信息。 采用不同的处理方法可能对分析结果产生影响，尤其是当缺失值的出现并非随机且变量之间明显相关时。
利用全卷积神经网络有效地提取语义信息，并在激光距离数据的球面投影上进行渲染。这个语义分割能够计算整个扫描帧具有点标号的结果，允许我们建立面元标号的语义地图。...我们对来自KITTI数据集的具有挑战性的高速公路序列（数据集具有很少的静态结构和大量的移动汽车）的实验评估显示，与纯几何的、最先进的方法相比，我们的语义SLAM方法具有优势。
我们将探讨Kylin的关键特性，如预计算数据立方体、多维分析和海量数据支持，以及如何在实际项目中应用这些特性。...它特别适用于处理超大规模数据集，支持在秒级时间内对用户查询作出响应，从而显著提高数据分析的速度和效率。 1.1 为什么选择Kylin？ 高效处理大数据： Kylin通过预计算数据立方体来优化查询性能。...依赖项检查： 确保所有必要的依赖项都已正确安装，如Java。 配置Kylin： 编辑Kylin配置文件： 进入Kylin的conf目录，根据需要编辑kylin.properties文件。...设置数据源： 指定Kylin的数据源，如Apache Hive。设置连接信息，确保Kylin可以访问数据源。 调整性能参数： 根据你的硬件环境和数据大小，调整内存设置和其他性能参数。...无论是优化查询性能，还是实现实时数据分析，Kylin都能提供有效的解决方案。 小结 通过这些实际案例，我们可以看到Kylin不仅在理论上具有优势，在真实世界的应用中也能发挥巨大的作用。
我们将讨论在大规模数据下实现高性能，需要在许多重要维度上进行考虑的关键因素，其中包括： 数据建模和内存大小调整（工作集） 查询模式和分析 索引 分片 事务和读/写关注 硬件和操作系统配置 基准测试 谁适合阅读这个系列...重要的数据建模 性能优化的第一步是了解应用程序的查询模式，以便于设计数据模型并选择合适的索引。...文档入门 探索和试验数据建模的最佳方法是在完全托管的Atlas云服务上启动MongoDB。 我们的文档将指导你如何在所选地区和云提供商中创建免费的MongoDB数据库集群。...你还可以加载我们的样例数据集，这种方式可以使你很容易地熟悉文档模型。 调整内存大小：确保工作集适配于RAM 除了数据建模，性能优化的第二个主要考虑因素就是工作集大小的调整。...与大多数数据库一样，当应用程序的工作集（索引和最常访问的数据）可适配进内存中时，MongoDB的性能最好。RAM大小是实例大小调整的最重要因素；如果RAM不足，其他优化可能无法显著提高数据库的性能。
PostgreSQL 入门 本部分向您展示如何在 Windows、Linux 和 macOS 上安装 PostgreSQL，帮助您开始使用 PostgreSQL。...IS NULL 检查值是否为空。 第 3 节. 连接多个表 主题 描述 连接 向您展示 PostgreSQL 中连接的简要概述。 表别名 描述如何在查询中使用表别名。...创建表 指导您如何在数据库中创建新表。 SELECT INTO 和 CREATE TABLE AS 向您展示如何从查询的结果集创建新表。...外键 展示如何在创建新表时定义外键约束或为现有表添加外键约束。 检查约束 添加逻辑以基于布尔表达式检查值。 唯一约束 确保一列或一组列中的值在整个表中是唯一的。...PostgreSQL 索引 PostgreSQL 索引是增强数据库性能的有效工具。索引可以帮助数据库服务器比没有索引时更快地找到特定行。
加入了对最新GPU架构的支持，如Volta和Ampere架构，以及改进的编译器和更丰富的库函数。CUDA 11特别重视对大规模数据集和AI模型的支持，以及增强的异构计算能力。...核心结构： GPU包含成百上千的小核心，每个核心专注于执行单一任务，但在并行处理大量数据时表现卓越。 性能对比 处理速度 CPU： 在执行逻辑复杂、依赖于单线程性能的任务时，CPU通常表现更优。...应用场景 CPU的优势场景 复杂逻辑处理： 适合处理需要复杂决策树和分支预测的任务，如数据库查询、服务器应用等。 单线程性能要求高的任务： 在需要强大单线程性能的应用中，如某些类型的游戏或应用程序。...GPU的优势场景 数据并行处理： 在需要同时处理大量数据的场景下，如深度学习、大规模图像或视频处理。 高吞吐量计算任务： 适用于需要高吞吐量计算的应用，如科学模拟、天气预测等。...+ 1, running_loss / 2000)) running_loss = 0.0 print('Finished Training') 测试网络 最后，我们在测试集上评估网络性能
应用程序慢如牛，原因多多，可能是网络的原因、可能是系统架构的原因，还有可能是数据库的原因。 那么如何提高数据库SQL语句执行速度呢？...有人会说性能调优是数据库管理员（DBA）的事，然而性能调优跟程序员们也有莫大的关系。 ? 程序中嵌入的一行行的SQL语句，如果使用了一些优化小技巧，定能达到事半功倍的效果。...技巧4 将大的DELETE，UPDATE or INSERT 查询变成多个小查询 能写一个几十行、几百行的SQL语句是不是显得逼格很高？...然而，为了达到更好的性能以及更好的数据控制，你可以将他们变成多个小查询。 ?...技巧12 使用 EXPLAIN 关键字去查看执行计划 EXPLAIN 可以检查索引使用情况以及扫描的行。 其他 SQL调优方法有很多种，同样的查询结果可以有很多种不同的查询方式。
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