SAP BASIS如何查询指定的用户在SAP系统上做了哪些操作？...执行事务代码STAD, 进入如下界面， 输入用户ID和Client,回车，得到如下结果： 这个列表里显示某个时间，哪个事务代码被执行了，每个事务代码的Response time/Time in WPS...不过STAD有一个限制是最多可查询一天内的数据，更早些时候的记录是查不到的。 -完- 写于2022-4-12
同时因为我们有很多用户在平台的历史使用记录，基于这些数据支撑去挖掘客户倾向，定制合理的业务策略，也更加有保障和数据支撑。...探索性数据分析（EDA）在进行建模之前，我们首先要深入了解我们的数据，这可以帮助我们更有针对性地构建特征和选择模型。也就是ShowMeAI之前提到过的「探索性数据分析（EDA）」的过程。...ROC_AUC 衡量我们的真阳性与假阳性率。 我们的 AUC 越高，模型在区分正类和负类方面的性能就越好。...总结&业务思考我们可以调整我们的决策（概率）阈值，以获得一个最满意的召回率或精确度。比如在我们的场景下，使用了0.72的阈值取代默认的0.5，结果是在召回率没有下降的基础上，提升了精度。...现实中，召回率和精确度之间肯定会有权衡，特别是当我们在比较大的数据集上建模应用时。
光场（Light Field）是空间中光线集合的完备表示，采集并显示光场就能在视觉上重现真实世界。全光函数（Plenoptic Function）包含7个维度，是表示光场的数学模型。...因此，在CCD上可以成倒立的像。 ? 图 4....在图像采集方面，可以通过调节焦距来选择聚焦平面，然而无论如何调节都只能确保一个平面清晰成像，而太近或太远的物体都会成像模糊，这给大场景下的AI识别任务造成了极度的挑战。...Levoy提出的光场4D模型有一个重要的前提假设：在沿光线传播方向上的任意位置采集到的光线是一样的。换句话说，假设任意一条光线在传播的过程中光强不发生衰减且波长不变。...相比手机的高质量显示，Magic Leap One和HoloLens在显示的质量上都有所退化，对于已经习惯2K的用户而言，很难接受这样的显示质量退化。
您将使用手机连接到应用程序，在屏幕上的一个方框中画一个数字，并在CML上运行经过训练的模型来预测绘制的内容。可以在github repo找到此代码。 建立模型来预测手绘数字是机器学习的“世界”。...CML模型API接收图像数据，并使用经过训练的模型对图像最有可能在哪个数字上进行预测，并返回结果。 移动设备上的Web应用程序更新显示内容以显示预测结果。...服务模型 与前面的部分一样，将掩盖很多细节。有关模型如何在CML上工作的详细概述，请参阅Cloudera官方文档 。 PyTorch模型 该项目包含构建和部署PyTorch模型所需的所有文件。...将图像转换为PyTorch模型期望的形式的图像处理使用Pillow 库。 CML中的模型API使用的预测函数将获取图像数据并进行一些图像处理，以获取PyTorch模型进行预测所需的形式的图像数据。...一旦CML模型API计算并返回了预测结果，便会有一个d3.select 函数更新Web应用程序上的文本以向最终用户显示该结果。 运行应用程序 现在一切就绪，您可以运行应用程序并对其进行测试。
但是，这类模型需要非常大量的数据才能比较准确，而且这类模型在应对新的还未被用户浏览过的新物品的时候会表现不佳。...根据我们为许多语义理解项目提供技术指导的经验，我们编写了一个教程，让读者了解如何构建自己的表征模型，包括图像和文本数据，以及如何有效地进行基于相似性的搜索。...我们同样会在模型迭代的过程中碰到一个大问题就是模型的输出包含太多的类，导致模型的正确优化极端困难。这的确是一个很快的方案，但是在可扩展性上有限制，不能扩展到比较大的数据集上。...注意：向量稀疏的原因是我们在激活函数之后取了值，这会将负数归零。 ?...因此，如果我们只是通过使用 cat 和 sofa 的平均词向量来搜索我们的图像，我们会希望获得一张非常像猫，非常像沙发一样的图像，或者在沙发上有猫的图像。 ?
像像外媒ZDNet就恶搞出来了一种神奇的玩法，在已有的风景上画个人头—，画人头： 在生成这一系列逼真的图像背后用了什么原理呢？ 如何实现？...GauGAN2 用户可以生成分割图，显示场景中对象位置的高级轮廓。从那里，他们可以切换到绘图，使用“天空”、“树”、“岩石”和“河流”等标签通过粗略的草图调整场景，并允许工具的画笔将涂鸦融入图像。...这是属于更新迭代的过程，用户在文本框中键入的每个词都会为 AI 创建的图像添加更多内容，因而 GauGAN2 才能随着输入文本而不断变换图像。...与它一样，英伟达 计划在 GitHub 上提供 GauGAN2 的代码，同时在 Playground 上提供交互式演示，Playground 是 英伟达人工智能和深度学习研究的网络中心。...像 GauGAN2 这样的生成模型的一个缺点是存在偏差的可能性。
在寻找答案的过程中，我针对MNIST数字数据训练了一个简单的CNN模型，并尝试回答一些类似的问题。 图像的哪一部分对分类结果很重要？ 高精度是否意味着可靠性？ 模型会像人类一样思考吗？...测试是在测试数据集的第一个图像上执行的，该图像最终是数字7。 ? CNN模型正确地将输入类别预测为7，得分为0.9993（softmax）。以下是用于运行上述三种方法的方法和输出的代码。 ?...遮挡敏感度通过使用在输入图像上方的滑动窗口告诉我们输入图像的不同部分如何影响模型的决策。对于我们的实验，窗口大小为3x3。除了图像的强度之外，单像素本身对图像没有太多高级功能。...它是否能够像人类一样学习高级别的特征或者它只是找到一些低层次的像素不同强度模式的交互作用然后根据这些模式的存在或不存在对图像进行分类?...但是为什么能得到0.999的得分呢？我个人理解的原因是因为softmax函数的原因，具体可以去看看label smooth，如果让两端的极值往中间凑，显示结果应该会好很多。
BT.2087中提到的转换方法主要应用于解决BT.709/HD电视内容在BT.2020/UHDTV上播放的兼容性问题，方法是基于光电转换函数和电光转换函数及其反函数，具体转化方法可以参照ITU发布的文档...图像显示在DR-37P显示器上，使用经过校准的HDR图像和SDR图像匹配Dell UltraSharp 2007FP 20.1英寸LCD显示器，测试者的任务主要是将图像按照主观效果排序。...作者还观察到，逆色调映射函数制造出一些在图像SDR格式中可见的伪像，原因在于算法产生不正确的光照强度值，并造成空间内容失真。...在计算之后，亮度通道可以通过以下方式扩展： 其中 是由于图像被归一化处理过， 表示HDR显示器分配给漫反射部分的百分比，这是由用户定义的。...该算法本质上可以算作是一种基于Expand Map的方法，主要对SDR图像上无法显示的高亮区域进行增强，使得图像在HDR显示器上可以更为自然的显示出来。
BT.2087中提到的转换方法主要应用于解决BT.709/HD电视内容在BT.2020/UHDTV上播放的兼容性问题，方法是基于光电转换函数和电光转换函数及其反函数，具体转化方法可以参照ITU发布的文档...1.1 幂函数模型 这种方法是最早提出的逆色调映射算法之一，最初由Landis [1]提出主要从图像重新获取基于幂函数的数字三维模型，主要考虑到幂函数良好的范围拓展能力，用于将小范围的亮度拓展到高动态范围...图像显示在DR-37P显示器上，使用经过校准的HDR图像和SDR图像匹配Dell UltraSharp 2007FP 20.1英寸LCD显示器，测试者的任务主要是将图像按照主观效果排序。...作者还观察到，逆色调映射函数制造出一些在图像SDR格式中可见的伪像，原因在于算法产生不正确的光照强度值，并造成空间内容失真。了解逆色调映射函数如何影响最终输出图像的观看效果可能有助于开发更好的算法。...该算法本质上可以算作是一种基于Expand Map的方法，主要对SDR图像上无法显示的高亮区域进行增强，使得图像在HDR显示器上可以更为自然的显示出来。
研究人员介绍说，Universe 从李飞飞等人创立的 ImageNet 上获得启发，希望把 ImageNet 在降低图像识别错误率上的成功经验引入到通用人工智能的研究上来，取得实质进展。...Universe 要让 AI 智能体能像人一样使用计算机：通过看显示屏，操作虚拟键盘和鼠标。...幸运的是，许多游戏都会有显示在屏幕上的得分情况，这可以当成是一个回馈函数，只要我们能合理地解释这些分数。...Universe 包含了给予浏览的环境，这些环境要求AI 智能体能读、导航，像人类一样使用网站、显示器、键盘和鼠标。...如果AI社区在Universe 上也一样发展的话，那么我们在研究普适性的、通用的人工智能系统上，将会取得真正的进展。” ?
音视频开发之旅（12） OpenGL ES之纹理 纹理(Texture)是一个2D图片（甚至也有1D和3D的纹理），它可以用来添加物体的细节；把它像贴纸一样贴在什么东西上面，让那个东西看起来像我们贴纸所要表现的东西那样...中科大在6G滤波器领域取得重要进展 近日，中国科学技术大学微电子学院左成杰教授研究团队在铌酸锂（LiNbO3）压电薄膜上设计并实现了Q值超过100000的高频（6.5 GHz）微机电系统（MEMS）谐振器...---- 阅读推荐 像大脑一样，纳米磁体网络可用于执行类似 AI 的计算处理，可降低能耗 目前，全球每 3.5 个月人工智能的能源成本就会翻一番，这对于人工智能的发展会逐渐成为一个巨大的限制。...这种由伦敦帝国理工学院研究人员领导的团队开发的新方法，使用像大脑中的神经元一样相互作用的微小纳米磁体，来执行人工智能任务。该方法可以降低人工智能的能源成本。...汽车显示器和智能表面触摸HMI 消费者现在生活在两个世界中——物理世界和数字世界。他们希望他们的汽车能够理解这种双重现实，并像他们的手机和其他智能设备一样无缝运行。
图像-->图像 现在要加载一个在大型数据集（Imagenet）上预先训练过的模型，并且可以在线免费获取。...现在每个图像都由一个大小为4096的稀疏向量表示。注意：向量稀疏的原因是在激活函数之后将负数归零。...例如，在下图中，使用Siamese cat类的权重来重新权衡数据集上的激活（用绿色突出显示）。...从GloVe加载了一组预先训练的矢量，这些矢量是通过从维基百科上爬虫并学习该数据集中单词之间的语义关系而获得的。 像之前一样创建一个索引，这次包含所有GloVe向量。...事实证明，总结两个单词向量通常是非常有效的。因此，如果只是通过使用猫和沙发的平均单词矢量来搜索我们的图像，就可以希望获得非常像猫、像沙发一样的图像、或者在沙发上有猫的图像。
在本文中，我将介绍3个创造性地使用深度学习的案例，展示一些公司如何将深度学习视觉模型应用于非视觉领域。在每个案例中，都会对一个非计算机视觉问题进行转换和说明，以便利用适于图像分类的深度学习模型。...案例一：石油工业 在石油工业中，“磕头机”常用于从地下开采石油和天然气。它们由一个连接在游梁上的发动机提供动力。游梁将发动机的旋转运动转化为抽油杆的垂直往复运动，使得抽油杆像泵一样将油输送到表面。...来源：https://commons.wikimedia.org 像任何复杂的机械系统一样，抽油机也容易发生故障。为了帮助诊断，人们在抽油机上安装一个测功计，用于测量杆上的负载。...左侧是输入图像，右侧是故障模式的实时分类。系统在便携式设备上运行，其分类时间显示在右下角。...他们的解决办法是将每个用户在每个网页上的鼠标活动转换为单个图像。在每幅图像中，鼠标移动由一条线表示，颜色编码了鼠标移动的速度，而左击和右击则由绿色和红色圆圈表示。
TensorFlow.js的两个组件——Core API和Layer API。 了解如何构建一个很棒的使用Tensorflow.js对网络摄像头中的图像进行分类的模型。...API：像Keras一样构建模型 三、利用谷歌的预训练模型：PoseNet 为什么要使用TensorFlow.js?...就像Keras一样，你可以使用序列的和函数的方法创建模型。 让我们通过一个例子仔细研究序列方法。我们将在这些数据点上训练回归模型： ?...PoseNet是一种视觉模型，可以通过估计人体关键关节的位置来估计一个人在图像或视频中的姿势。 PoseNet是如何工作的？ 这是一个迷人的概念。...modelReady()：当PoseNet完成加载时，我们调用这个函数来显示模型的状态。 步骤2：检测身体关节的关键点 下一步是检测姿势。
TensorFlow.js的两个组件——Core API和Layer API。 了解如何构建一个很棒的使用Tensorflow.js对网络摄像头中的图像进行分类的模型。...1.1 使用网络摄像头在浏览器中进行图像分类 1.2 TensorFlow.js的特征 二、了解浏览器中的机器学习 2.1 Core API：使用Tensors工作 2.2 Layer API：像...就像Keras一样，你可以使用序列的和函数的方法创建模型。 让我们通过一个例子仔细研究序列方法。我们将在这些数据点上训练回归模型： ?...PoseNet是一种视觉模型，可以通过估计人体关键关节的位置来估计一个人在图像或视频中的姿势。 PoseNet是如何工作的？ 这是一个迷人的概念。...modelReady()：当PoseNet完成加载时，我们调用这个函数来显示模型的状态。 步骤2：检测身体关节的关键点 下一步是检测姿势。
然而，你还可以使用一些高级技巧，使你的懒加载效果看起来像上面的图片一样，具有模糊的占位符和从占位符到完整图片的平滑过渡效果。在本文中，我将介绍关于懒加载的一切知识，以及如何创建这种高级懒加载效果。...懒加载是一种延迟加载资源的技术。在图片的情况下，这意味着直到用户滚动到屏幕上可见图片的位置，该图片才会被下载。这是一种加快网站速度的好方法，因为你只会下载用户实际可见的图片。...它的外观可能类似于下面的图片： 这并不是理想的用户体验，因此本文的其余部分将向您展示如何利用懒加载来显示一个模糊的占位符图像，直到完整的图像下载完成。...有很多方法可以做到这一点，比如使用像 BlurHash 这样的服务、在 Figma 这样的工具中手动调整图像大小，或者使用像 ffmpeg 这样的工具进行自动处理。...loaded 函数只是将 loaded 类添加到 "blurred-img" div 上。 在 CSS 代码中，我们对代码进行了一些更改。
如果你没看过5月份的预告片，3D照片就像其他照片一样，将会出现在你的新闻订阅源中，当你滚动鼠标、触摸或点击它们、或倾斜你的电话时，照片就会像一个真实 小的立体的窗口一样，在视角上作了相应的改变。...而没有哪个普通的脸书用户有工具或意愿来建造3D模型并去填充虚拟空间。 一个例外是全景和360度图像，他们通常足够宽，可以通过VR进行有效的探索。...我看到的第一个版本是用户移动他们的普通相机，模式捕捉整个场景;通过仔细分析视差(本质上，不同距离的物体在相机移动时如何移动不同的量)和手机运动，这个场景可以在3D中得到很好的重建(如果你知道它们是什么的话...这就是Kopf和Hedman和他们的同事们的问题。在他们的系统中，用户通过移动手机来获取周围环境的多个图像;它每秒钟捕获一个图像(技术上是两个图像和一个结果深度图)，并开始将其添加到它的集合中。...所以它令人信服地重新创造了这些纹理通过对物体的形状的估计，缩小了空隙当你稍微改变视角时，它会显示出你真的在“环顾”这个物体。
1 谷歌的生成式模型 谷歌 Parti 使用 Transformer 从文本标记创建图像（来源：Youtube） 在 AI@ '22 上，谷歌研究院的首席科学家 Douglas Eck 列出了谷歌目前在四个领域对生成式模型的研究...也许 Eck 在 AI@ '22 上展示的最先进的模型是文本到图像模型 Imagen 和 Parti。...DreamBooth 是一个模型，可以调整像 Imagen 这样的文本到图像生成器，在不同的背景下显示一个主题。...谷歌 DreamBooth 对生成式模型进行了微调，以在不同的上下文中显示特定的主题。 Eck 还展示了谷歌在视频生成方面的研究预览，包括 Imagen Video 和 Phenaki。...基本上，我们正在研究生成式模型如何能够自动化或改进我们已经在做的任务（完成我们的句子，编写代码块，编辑或生成照片，等等）。
这个框架最吸引人的地方是它的代码和Python的代码一样易读。以下是相同的模型在Swift和Python的不同表达(注意相似性): ?...之前，我们只支持“设备上的推理”。这基本上意味着我们在其他机器上训练我们的模型，然后利用训练好的模型对设备本身进行实时预测。新功能导致了更好的用户体验，因为我们不依赖互联网来获得预测。...我在Xcode窗口中突出显示了三个主要区域: 左上角的play按钮用于在模拟器上start the app 如果你看下面的play按钮，有文件和文件夹的项目。这称为项目导航器。...如果你想使用像BERT或YOLO这样的框架，你只需要修改模型名，你的应用程序的其他部分就可以顺利运行了。 现在，我们需要调用这个函数imageClassify()来获得对图像的预测。...如果想选择其他模型的话，你可以尝试在我们这里开发的同一个应用程序上使用SqueezeNet和MobileNet，看看不同的模型是如何在相同的图像上运行的。
例如，在本书中，您将学习如何创建一个推荐系统，可以预测用户可能购买的产品。这通常用于电子商务，例如通过显示排名最高的商品来定制主页上显示的产品。...为了定义模型在单个预测上的表现如何，我们需要定义一个 * 损失函数 *，它确定我们如何将预测评分为好或坏。 为了让训练过程更快，我们可以从一个预训练模型开始——一个已经在其他人的数据上训练过的模型。...虽然我们实际上并没有使用预训练模型（和表格模型一样的原因），但这个例子显示了 fastai 在这种情况下仍然让我们使用fine_tune（您将在第五章中学习到这是如何以及为什么有效）。...像大多数返回集合的 fastai 函数一样，verify_images返回一个类型为L的对象，其中包括map方法。...例如，对于我们的熊分类器，公园管理员可以在屏幕上显示所有摄像头的视频源，任何可能的熊目击都会被简单地用红色突出显示。在部署模型之前，公园管理员仍然应该像以前一样警惕；模型只是在这一点上帮助检查问题。
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