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户端务端的原理和设计

,采用Ajax方式,对库的访问效率远远无法满足系统的需求,所以就设计开发出了户端务端户端务端采用了dojo框架,使其实现起来有类,有方法,更加容易使用。 的下一条务端一、需要务端的原因采用户端,需要在系统登录的时候,将所有下载到户端,如果量比较大,那么,登录的时候,所需要消耗的时候就比较大。 在访问中,系统先通过DWR访问Java类,从Java类访问后,返回给Javascript。三、务端的方法务端拥有跟户端一模一样的方法。 户端务端进行封装由于户端务端的方法一模一样,只不过访问方式不同而已。

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DeepFashion

文件说明下载文件包括:Img - 装图片文件夹 - 共 289,222 张图片,JPG 格式. - 装图片的划分train - 训练图片;val - 验证Validation图片;test - 测试图片.1.2. 装类别Category???2. 装关键点检测Fashion Landmark 下载? 文件说明下载文件包括:Img - 装图片文件夹 - 共 123,016 张图片,JPG 格式. 上身装共 6 个关键点,依次为:;下身装共 4 个关键点,依次为:;全身装共 8 个关键点,依次为:.list_eval_partition.txt - 装图片的划分train - 训练图片

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    Dataset - DeepFashion

    Dataset - DeepFashion 对于有学习科研等需求的,请在 AIUAI-Dataset - DeepFashion 中联系.1. 装类别和属性预测? box 和装类型 clothing type.1.1 文件说明下载文件包括: Img - 装图片文件夹 共 289,222 张图片,JPG 格式. 装属性Attribute预测问题可以看做是多标签标注 Multi-label Tagging问题. list_eval_partition.txt - 装图片的划分 train - 训练图片 装关键点检测? 上身装共 6 个关键点,依次为:; 下身装共 4 个关键点,依次为:; 全身装共 8 个关键点,依次为:. list_eval_partition.txt - 装图片的划分 train -

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    性能计

    本文演示了一个Windows务收性能计器的,将性能计写入库。Windows务中调用WebAPI务中。 务在启动的时候根service_counters 表创建 System.Diagnostics.PerformanceCounter class 的实例列表。 务每隔一段时间收一次性能计并把它存储到service_counter_snapshots 表。 ,定期的收,如果相关的性能计器实例没有运行,计器将会抛出InvalidOperationException 我们就把它设置为null。 通过WebAPI发回务器端存储,这样就可以实现性能计器的中存储了。

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    | MNIST 载入线性模型

    概述这节开始我们使用知名的图片库 「THE MNIST DATABASE」 作为我们的图片来源,它的内容是一共七a万张 28×28 像素的手写字图片,并被分成六万张训练与一万张测试,其中训练里面又有五千张图片被用来作为验证使用 而我选择的入门库 MNIST 已经很贴心的帮我们处理好预处理的部分,分为四个类别:测试图像: t10k-images-idx3-ubyte.gz测试图像标签: t10k-labels-idx1 -ubyte.gz训练图像: train-images-idx3-ubyte.gz训练图像标签: train-labels-idx1-ubyte.gz图像识别基本上都是属于机器学习中的监督学习门类 储存格式同理测试与其他种类库Explanation to the code 代码说明基于我们对神经网络的了解,一张图片被用来放入神经网络解析的时候,需要把一个代表图像之二维矩阵的每条 row Linear Model 线性模型在理解格式和调用方法后,接下来就是把最简单的线性模型应用到中,并经过多次的梯度下降算法迭代,找出我们为此模型定义的损失函最小值。

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    SAP Cloud for Customer户主的地图

    点击这个按钮可以通过地图的方式查看C4C户在地图上的地理位置: 只需要在这个户的地址栏里维护上天府软件园的经度和维度: 就能够在C4C的户列表页面里显示该户在地图上的位置: 要获取更多Jerry

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    SAP Cloud for Customer户主的地图

    https:jerry.blog.csdn.netarticledetails82919105 点击这个按钮可以通过地图的方式查看C4C户在地图上的地理位置:?? 只需要在这个户的地址栏里维护上天府软件园的经度和维度:?就能够在C4C的户列表页面里显示该户在地图上的位置:?

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    案例 | 中心优化案例分析

    如果要确保顾等待时间不超过30分钟(最多等待30分钟),最少需要多少呼叫人员?你需要处理的你需要处理的是一天一共有一万个电话。如下:?需要考虑以下内容:1. 通话时长以“分钟”计。2. 呼叫显示的是顾的ID.4. 假设每个呼叫者效率相同,并以和中一致的时间接听电话。5. 同时,你要假设呼叫人员没有休息时间,每个呼叫人员24小时在线。注意该仅为一天的(1440分钟)。 开始找解决方案探索 同往常一样,我想说,在最开始探索和分析的分布很重要,呼叫时长分布如下:?经观察可发现,很多电话时长在3至7分钟,5分钟居多。我们来观察下一个变量。呼叫时段分布如下:? 简单的R代码如下(在CDA微信公众号回复「」即可下载代码):?发现结果我们发现的结果如下:?正如图表中观察的结果那样,确定人员的个非常重要。降低百分之十的量会大幅增加顾的等待时间。 所有的人员的效率相同。2. 没有休息时间。除了这两个假设以外,我们并没有触及如何预测呼叫时长和呼叫时间。不过本案会教给你如何在函中模拟整个环境。

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    ​复用云端 PowerBI 务众人

    今天的主题是:复用 PowerBI 。在我们把报告发布到云端以后可以有:?也就意味着我们可以复用不同的,是存储 PowerBI 容器名称,是 PowerBI 可视化背后的实际。这份可以依照不同角色的需求去做不同的报告。 在 Excel 中分析用户如果要制作复杂的型报告,PowerBI 不太适用,那么可以继续基于 PowerBI 在 Excel 中进行分析,如下:? 也就是说,如果希望用户可以在 Excel 复用这个 PowerBI ,可以发送刚刚的驱动文件和链接文件给到用户即可。当然,该用户应该有一个可以分析 PowerBI 权限的账号。 (一般是 PowerBI Pro)在 PowerBI 中使用在 PowerBI 中点击:?选择 PowerBI ,得到:?选择一个有权限的,就可以使用了,如下:?

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    Oracle 查看库字符户端字符 SQL 语句

    Oracle 库分为库字符户端字符两种!很多刚接触的朋友经常会搞混这两个字符库字符是在创建库时进行指定的,不建议更改!而户端字符是可以随时更改的! 查询库字符:select * from nls_database_parameters t where t.parameter in (NLS_CHARACTERSET,NLS_NCHAR_CHARACTERSET );查询户端字符:SELECT USERENV(language) FROM DUAL;如何修改户端字符? CHINESE_CHINA.ZHS16GBKLinux:export NLS_LANG=american_america.AL32UTF8export NLS_LANG=SIMPLIFIED CHINESE_CHINA.ZHS16GBK以上为常用户端字符

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    户端用不着的结构之并查

    作者 | P.yh来源 | 五分钟学算法什么是并查 并查可以看作是一个结构,如果你根本没有听说过这个结构,那么你第一眼看到 “并查” 这三个字的时候,脑海里会浮现一个什么样的结构呢? 并查的实现 仅仅靠嘴说,还是差点意思,作为程序员,必然是要将我们了解的东西用代码的形式呈现出来。相信通过上面的表述,你已经知道,并查维护的是一堆合而不是一个合,用什么样的结构表示并查? 在解释上面的组表示方式之前,不知道你有没有发现一个事实就是,“元素本身的值是固定不变的,但是元素所属的合是可以变化的”,因此我们可以使用组的 index 来代表元素,组 index 上存放的值表示元素所属的合 依上面合并的例子,我们来看看如何查找: 查找元素 4 所在合 4 -> 3, 元素 4 在合 3 里面 查找元素 4 所在合 4 -> 3 -> 6,元素 4 在合 6 里面 查找元素 0 所在合 ,查找某个合中元素的个最简单的方式就是直接遍历 roots 组,然后挨个 find,另外一种方法是在结构中多保存一个组用来记录每个合中元素的个,并根具体的操作来更改。

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    将文本特征应用于户流失

    在今天的博中,我将向你介绍如何使用额外的务说明,在一个小型的户流失上提高4%的准确率。 然后用XGBoost和Random Forests(流行的研究算法)对进行拟合。 业务问题和一家电话公司从2070个户那里收了原始,并标记了务状态(保留取消)。 这家电话公司希望利用这些来了解户流失问题,从而采取战略举措留住未来可能取消这项务的户。这种分析也有助于公司识别导致户取消务的因素。 包含17个特征,包括户ID、一般人口统计信息和务使用信息。该公司还提供了务人员留下的评论,指出了户的问题以及他们是如何帮助户的。标签以3:2的比例分发。 现在,让我们看看这些特征工程可以对模型产生什么影响,并探讨影响户保留或退出务决策的特征。 评价与特征分析由于我只有一个相当小的(2070个观测值),很可能发生过拟合。

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    终端

    TS511系列采终端是与2G3G4G5G传输功能于一体的环保终端,完全符合《污染物在线自动监控(监测)系统传输标准》(HJ 212-2017) 和(HJ 212-2005) 适用于环境和污染源在线监测设备监测的采、存储和传输。 0.jpg 视频图像监控、存储、无线通信传输于一体 TS511环保采仪,视频图像监控、存储、无线通信传输于一体;实现环保的采、存储、显示、控制、报警及加密传输等综合功能 ;智能采上报实时采、设备监控信息;接口丰富,可扩展性强、功能强大,组网灵活。 多路采存储空间自定义  支持多路采存储空间自定义配置,每个采的存储空间均支持自定义配置;传感器定制简单可配可选,Modbus RTU传感器不用软件定制可以兼容;海量空间,可在本机循环存储监测

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    户端与务器端一致性探讨

    Apollo(阿波罗)是携程框架部门研发的分布式配置中心,能够中化管理应用不同环境、不同群的配置,配置修改后能够实时推送到应用端,并且具备规范的权限、流程治理等特性,适用于微务配置管理场景。 上图简要描述了 Apollo 户端的实现原理:1.户端和务端保持了一个长连接,从而能第一时间获得配置更新的推送 2.户端会定时从 Apollo 配置中心务端拉取应用的最新配置(防止推送机制失效导致配置不更新 ) 3.户端从 Apollo 配置中心务端获取到应用的最新配置后,会保存在内存中户端会把从务端获取到的配置在本地文件系统缓存一份,在遇到务不可用,或网络不通的时候,依然能从本地恢复配置 4.应用程序从 这里边涉及的关键词有 务器,户端,通知,长连接,同步,广播。之前在项目中多次遇到到这种户端需要接收到实时推送的需求,需求的本质就是要把务器端及时更新到户端,是一个发现和同步的过程。 众所周知的原因,户端推送到达率存在一定的变,关联因素比较多。最终这个需求的业务方满意度会大打折扣。

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    项目之_15_电信分析平台

    一、项目背景   通信运营商每时每刻会产生大量的通信,例如:通话记录,短信记录,彩信记录,第三方务资费等等繁多信息。 2、公司没有架构,需要自己搭建,需要按照户的需求,先对需求进行分层,根需求用对应的框架实现,之后对框架进行分层。(架构师的思想:宏观格局,5万的月薪,这样才刺激!) 3.2.1、:采实时产生的到 kafka 群思路:  a) 配置 kafka,启动 zookeeper 和 kafka 群;  b) 创建 kafka 主题;  c) 启动 kafka 2) 先启动 zookeeper 群 (kafka 群 依赖于 zookeeper 群),再启动 kafka 群(即启动 3 台 kafka 的 broker 务)$ optmodulekafkabinkafka-server-start.sh 思路:  a) 编写 kafka 消费者(使用新API),读取 kafka 群中缓存的消息,并打印到控制台以观察是否成功;  b) 既然能够读取到 kafka 中的了,就可以将读取出来的写入到

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    【猫狗】pytorch训练猫狗之创建

    下载地址:链接:https:pan.baidu.coms1l1AnBgkAAEhh0vI5_loWKw提取码:2xq4猫狗的分为训练25000张,在训练中猫和狗的图像是混在一起的,pytorch 读取有两种方式,第一种方式是将不同类别的图片放于其对应的类文件夹中,另一种是实现读取类,该类继承torch.utils.Dataset,并重写__getitem__和__len__。 先将猫和狗从训练中区分开来,分别放到dog和cat文件夹下:import globimport shutilimport os #目录path = .mldogs-vs-catstrain#训练目录 len(pathDir) rate=0.1 #自定义抽取图片的比例,比方说100张抽10张,那就是0.1 picknumber=int(filenumber*rate) #按照rate比例从文件夹中取一定量图片 sample = random.sample(pathDir, picknumber) #随机选取picknumber量的样本图片 print(=========开始移动图片============

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    项目之_15_电信分析平台_03&04_分析

    ----3.3、分析  我们的已经完整的采到了 HBase 群中,这次我们需要对采到的进行分析,统计出我们想要的结果。 d) 根业务需求,将 Reducer 的输出通过 Outputformat 把输出到 Mysql。输入:HBase输出:MysqlHBase 中源结构:?  baseDimension 对象,获取库中对应该对象的id,如果不存在,则插入该再返回     *    int getDimensionId(BaseDimension baseDimension *              1.1.1.2 Mysql中没有该,插入该条,插入成功后,再次反查该,得到id并返回,缓存到内存中     *     * @param baseDimension 简单测试下: ?3.3.6、bug 解决1、Mysql 连接的 URL 中加入了库,所以后边的表就不能使用:【库.表名】这样的形式了。

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    TensorFlow(一)——

    参考书《TensorFlow:实战Google深度学习框架》(第2版) 例子:从一个张量创建一个,遍历这个,并对每个输入输出y = x^2 的值。 #! import tensorflow as tf # 从一个组创建是文本文件:创建。 #! 是TFRecord文件:创建。(使用最简单的one_hot_iterator来遍历) #! 是TFRecord文件:创建。(使用placeholder和initializable_iterator来动态初始化)  #!

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    TensorFlow(二)——

    参考书《TensorFlow:实战Google深度学习框架》(第2版) 一个使用进行训练和测试的完整例子。 #! Tian@contact: 694317828@qq.com@software: pycharm@file: dataset_test5.py@time: 2019212 13:45@desc: 使用实现输入流程 batch的大小batch_size = 100# 定义随机打乱时buffer的大小shuffle_buffer = 10000 # 定义读取训练dataset = tf.data.TFRecordDataset 因为上一个map得到的中提供了decoded_image和label两个结果,所以这个# map需要提供一个有2个参的函来处理。 在前面TRAINING_ROUNDS指定了训练的轮,# 而这里指定了整个重复的次,它也间接地确定了训练的论述。

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    Image Matting 观评价指标、及主观评价

    Image Matting 观评价指标、及主观评价观评价指标1. 2.1爱分割matting_human_datasets该包含34427张图像和对应的matting结果图。该是公开,且包含的量很大。 缺点:标注较为粗糙2.2 Adobe Image Matting该为非公开,但是可以联系作者获取该。431张训练图片,50张测试图片。通常按照一定比例和背景图片合成来扩充。 2.3 alphamatting公开matting评估网http:www.alphamatting.com上的测试。缺点: 量实在太少35object,包含各种object,人像极少。 **优点:**高质量标注,更加多样化,可以作为benchmark data2.5 小结最终还是选择Adobe Image Matting来评估,一是便于获得,使用该比较的论文较多;二是该相较

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