一种有效的平面光束法平差方法 本文由计算机视觉 life 公众号从零开始学习 SLAM 知识星球翻译 摘要 本方法（PBA, Planar Bundle Adjustment）使用点到面的 cost 同时优化深度相机位姿和三维重...建中的平面参数。...直接用视觉中的 BA 方法来做深度相机三维重建效率很低，这是因为深度 传感器一次观测一个平面上的许多点，计算压力较大。本文改进了 BA 中雅可比矩阵和残差 向量。...实验结果 DPT2PL 为传统 BA 方法，PL2PL 为面到面优化方法。Noise level 为引入旋转误差和平移 误差级别（从低到高）。ATE 分旋转误差和平移误差两种。...QR 为 QR 分解的时间，Init 为 Ceres 初始化时间，Optimization 为 LM 算法总时间，Per Iter 为 LM 平均每次迭代时间。
在Visual Studio 200X下，CString直接转换成const char* 有点困难，下面是自己用的一种可行方案： //得到目录路径 CString mPath=dlg.GetPathName...index++; } } //将CString转换成LPCTSTR LPCTSTR p=mPath.GetBuffer(); /* 将LPCTSTR转换为const char *，因为Unicode的问题
预取和修剪 为了找到有效时间的查询文档的k个最近邻居，可以同时使用WCD和RWMD来减少计算成本。 使用WCD估计每个文档到查询文档之间的距离。...他们的实验表明，WMD在8个数据集中的6个数据集中表现最佳。对于其余两个数据集，即使WMD的性能不佳，错误率也非常接近最佳性能者。...潜在的工作扩展 WMD在文件分类任务中表现出色。我认为，可以做一些试验来进一步探究WMD。 作者使用了不同的数据集进行单词嵌入生成，但是嵌入方法已通过skip-gram固定在word2vec上。...通过将word2vet更改为其他方法（例如GloVe），看到嵌入方法对WMD的重要性将很有趣。 请注意，WMD无法处理词汇量（OOV）数据，并且在距离计算中遇到时会直接丢弃OOV单词。...这可能是WMD性能未超过所有数据集的所有其他方法的原因。可以基于上下文信息构建OOV词的嵌入。例如，BiLSTM语言模型可以帮助生成OOV词嵌入[2]。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...List去重方案 方案一:借助Set的特性进行去重 方案二 : 利用set集合特性保持顺序一致去重 方案三 : 使用list自身方法remove()–>不推荐 方案四 : 遍历List集合,将元素添加到另一个...List集合中 方案5 : 使用Java8特性去重 方案一:借助Set的特性进行去重 /** * 去除重复数据 * 由于Set的无序性，不会保持原来顺序 * @param list */ public...doubleList.addAll(set); } return doubleList; } 方案二 : 利用set集合特性保持顺序一致去重 // Set去重并保持原先顺序的两种方法...(new LinkedHashSet(list)); } 方案三 : 使用list自身方法remove()–>不推荐 /** * 去除重复数据(一般不推荐)
这两天碰见一个比较紧急的生产问题，由于还在处理中，所以暂时不能给出整体描述，但其中涉及的一个问题就是删除一张大表中的过期历史数据，针对不同的类型的表可能有不同的解决方法，比如若是按照时间做的分区表...，drop partition删除分区的操作可能是效率最快的、最简单的，若是一张普通表则需要有一些索引键值为删除条件，但需要注意的是最好做批量删除，且一次删除量不要太多，因为delete操作会将数据前镜像保存在...删除历史数据可以使用存储过程，也可以写一个程序来做，区别是存储过程是直接在数据库中操作，少了客户端和数据库交互的环节，若是需要一些复杂的校验逻辑，可能写程序要更方便一些，但也不是绝对的，可能有人认为存储过程更好...这篇文章中(http://blog.csdn.net/xyjnzy/article/details/6194177)还介绍了另一种更精细的方法，判断日志是否已经归档了，避免数据删除快于日志归档的速度，如果发现尚未完成切换...以上只是提供了删除历史记录的一种存储过程操作的方法，以及针对我的需求做的一些改进，至于会采用何种方法，可能还会根据得到的信息，有其他需要改进的地方，可能还会使用程序的方法，可能会使用这种存储过程，待完成后会再做总结了
一种线上数据库清理数据的方法 01 场景分析 今天下午，开发的同事提来一个需求，需要在线上要删除一些数据记录，简单看了看数据的分布，大概是要删除数据表中的两千七百多万条记录，数据表的总记录是两千八百多万...这里将实际的应用案例简单重构为以下方法： mysql> select date,count(*) from test.tbl_a group by date; +----------+------...以下是操作方法，需要注意的是，应用下面的操作方法的前提是： 要删除的数据占了数据表中的绝大部分。...，但是实际上不是这样的，这一套操作可以帮我们节省好几分钟时间，对线上业务的影响也更小，原因如下： 我们使用create table as的方法创建剩余的数据表，这种方法使我们仅对数据表中的少部分数据进行了操作...第二个特点给我们提供了一种思路，在一个很着急的业务中，要使用一个表的时候，往往不给我们留充足的时间备份表，如果我们想要删除一个大表里面的数据，而且需要进行相关备份，我们可以通过rename操作迅速处理，
与现有提示方法不同的是，DTG不仅提供正确信息，而且还会提供包含错误的信息，来引导模型进行自我思考判断。该技术简单有效，可适用于各种文本生成任务。...在20多个数据集和7个文本生成任务上进行广泛实验，其中包括摘要、翻译、对话等，实验结果显示DTG在多个文本生成任务上都要优于现有提示方法。...「考虑到LLMs的规模及其训练成本，探索有效的微调方法以适应下游任务是一个很值得关注的方向」。...提示是人类与LLMs交互的一种通用方法，通常设计为一种指导LLMs朝着预期输出的指令任务。为了最大限度地利用LLMs在下游任务上的作用，需要精心设计提示，无论是手动设计还是自动设计。...3、「风格转换任务」：下表展示了GYAFC数据集中娱乐音乐（EM）和家庭关系（FR）两类风格转换任务的表现。显然，DTG方法促使GPT模型更正不准确的句子并生成更加精确的非正式语句。
近日，亚马逊AWS高级技术顾问Will Badr介绍了8种寻找机器学习数据集的方法。 通过这些方法，不仅能够找到大量的实验数据集及相关的描述和使用示例。在某些情况下，还会有用于训练数据集的算法代码。...以下，就是他介绍的8种方法： 1、Kaggle数据集 ? Kaggle的数据集中，包含了用于各种任务，不同规模的真实数据集，而且有许多不同的格式。...在这里，每个数据集都是一个小的交流社区，可以讨论数据，寻找一些公开的代码，或者在Kernels中创建自己的项目。 有许多数据科学家从不同的角度对数据集进行了分析。...这里有许多不同领域的数据集，比如公共交通、生态资源、卫星图像等等。 同时也提供了一个搜索框，来帮助你寻找数据集。伴随着数据集，也有相关的描述与用法示例。...传送门： https://github.com/awesomedata/awesome-public-datasets 7、政府数据集 与政府相关的数据集寻找起来也比较容易，许多国家都会公开各种数据，以推进政务的透明化处理
因此，本文将指出一种通用的数据仓库分层方法，具体包含如下内容： 介绍数据分层的作用 提出一种通用的数据分层设计，以及分层设计的原则 举出具体的例子说明 提出可落地的实践意见 0x01 数据分层？...如下的右图，在不知不觉的情况下，我们可能会做出一套表依赖结构混乱，甚至出现循环依赖的数据体系。 ? 因此，我们需要一套行之有效的数据组织和管理方法来让我们的数据体系更有序，这就是谈到的数据分层。...数据分层并不能解决所有的数据问题，但是，数据分层却可以给我们带来如下的好处： 清晰数据结构：每一个数据分层都有它的作用域和职责，在使用表的时候能更方便地定位和理解 减少重复开发：规范数据分层，开发一些通用的中间层数据...，能够减少极大的重复计算 统一数据口径：通过数据分层，提供统一的数据出口，统一对外输出的数据口径 复杂问题简单化：将一个复杂的任务分解成多个步骤来完成，每一层解决特定的问题 0x02 一种通用的数据分层设计...0xFF 总结 数据分层的设计，在某种程度上也需要通过数据命名来体现，本文的核心在于讲解数据分层的思想和方法，后面会有单独的文章来分享该如何根据数据分层来设计数据表的命名规范。
： 方法一：粗略法 为了能快速验证数据解析、跑通整个过程，可以先使用粗略的方法获取数据。...方法二：状态机法 上面地粗略法可能会破坏掉一些数据帧，另外，代码结构可能不够清晰。针对这些问题做改进，使用状态机来接收。一字节一字节地接收，接收完完整一帧数据之后再去做解析。...在我们这边的应用中，与算法所需的时序要求有冲突了，所以只能再想想其它方法。下面看看方法三。 方法三：时间戳法 这种方法需要明确每一帧数据包含有什么数据，以及数据输出的频率是多少。...可以通过时间戳来判断每一包之间是数据帧之间的间隔还是每一帧数据里的两个数据包之间地间隔，再做相应的逻辑处理即可很好地接收数据。 GPS数据解析 gps数据怎么解析呢？...这里分享一种简单实用的解析方法，思路与上面差不多，但是相对比较简单清晰些： static bool gps_gga_data_parse(st_gps_gga_def *out_data, char *
崔雅轩 编辑 | 龙文韬 论文题目 Deep K-Means: A Simple and Effective Method for Data Clustering 论文摘要 聚类是统计和机器学习中最常用的技术之一...由于简单高效，最常用的聚类方法是k-means算法。在过去的几十年里，k-means及其各种扩展被提出并成功的应用于数据挖掘实际问题中。然而，以前的聚类方法通常是仅仅在公式中进行设计和改进的。...然而，这些方法得到的低维数据与原始数据之间的映射可能包含相当复杂的层次信息。在本文中，提出了一种新的深度k-Means模型，以学习不同低维层次特征的隐藏特征。...利用深层结构对k-means进行分层，分层学习数据。同一类的数据点被一层一层地收集，这有利于后续的学习任务。通过在数据集上的实验，验证了该方法的有效性。
金融科技创新最令人兴奋的趋势之一就是利用大数据来简化财务决策并为其利益相关者 - 金融科技数据科学提供全面的解决方案。这主要是由于近期有大量的财务数据。...给定损失：默认情况下的部分损失 违约风险暴露：默认时欠的金额。 多年来，各种方法如信用评分卡，智能仪表板和报告模板等被用于确定上述参数。...这些方法依赖于数据，但在解决信用风险问题方面效率低下，因为它们只会在发生信用事件时发出信号风险。 例如，在出售抵押财产后，遗漏了付款或剩余的债务。...大数据与机器学习算法以及其他数据科学技术在财务领域的引入使得开发预测模型成为可能，这种预测模型通过分析客户的历史数据以及多个平台上的同行组数据和其他相关数据进行学习，如PayPal，MasterCard...这使大多数金融机构能够做出更快和更好的贷款决策，开发定制的还款方法来解决信用风险问题，在众多其他贷款方式中寻找新的借贷方案。
我们知道现实中的数据通常是杂乱无章的，需要大量的预处理才能使用。Pandas 是应用最广泛的数据分析和处理库之一，它提供了多种对原始数据进行预处理的方法。...需要注意的是，管道中使用的函数需要将数据帧作为参数并返回数据帧。...： 需要一个数据帧和一列列表 对于列表中的每一列，它计算平均值和标准偏差 计算标准差，并使用下限平均值 删除下限和上限定义的范围之外的值 与前面的函数一样，你可以选择自己的检测异常值的方法。...这里需要提到的一点是，管道中的一些函数修改了原始数据帧。因此，使用上述管道也将更新df。 解决此问题的一个方法是在管道中使用原始数据帧的副本。...但是，管道函数提供了一种结构化和有组织的方式，可以将多个功能组合到单个操作中。 根据原始数据和任务，预处理可能包括更多步骤。可以根据需要在管道函数中添加任意数量的步骤。
1.创建一个测试计划，将我们所使用的数据库驱动包导入。...2.添加一个线程组，并设置我们的虚拟用户数、启动时间、和循环次数 3.创建一个线程，并在线程下面，创建一个JDBC Connection Configuration ,设置相关信息。...variable name必须填写 4.创建一个JDBC Request.我们需要对数据库做插入操作。...（详细设置，看截图上的说明）variable name必须填写，必须与上一步的一样 5.添加监听器，我们这里选择添加“图形结果”和“查看结果树”，点击菜单栏上的“启动”--->运行。...查看我们的运行结果。 在测试的过程中，通过数据库命令，可以查看当前数据库插入了多少数据
它收集了来自全球的原始测序数据，这些数据可以免费下载，对于生命科学研究人员来说，SRA数据库是一个宝贵的资源。...从头分析原始测序数据，探寻新的基因。 SRA数据库为科研人员提供了一个强大的数据资源，有助于推动生命科学领域的研究进展。...今天，我们想给大家分享的是另一个自认为比较便捷，适用且快速的SRA 数据集下载方法，关键还是免费使用的（其实，就是通过链接直接使用idm软件下载的一种方式）！喜欢的家人们记得收藏哈！...SRA API：SRA数据库可能还提供了直接的API接口，允许用户通过编程方式提交和检索数据。具体的API文档和使用方法可以在NCBI的官方网站上找到。...使用这些API时，用户需要遵守NCBI的使用条款和数据使用政策。具体的API使用方法和参数可能会随时间更新，因此建议直接查阅NCBI提供的官方文档或资源链接以获取最新信息。
1.创建一个测试计划，将我们所使用的数据库驱动包导入。 ? 2.添加一个线程组，并设置我们的虚拟用户数、启动时间、和循环次数 ?...4.创建一个JDBC Request.我们需要对数据库做插入操作。（详细设置，看截图上的说明）variable name必须填写，必须与上一步的一样 ?...5.添加监听器，我们这里选择添加“图形结果”和“查看结果树”，点击菜单栏上的“启动”--->运行。 查看我们的运行结果。 ? ? 在测试的过程中，通过数据库命令，可以查看当前数据库插入了多少数据
毒性是LLM的一种固有属性，因为在训练过程中，LLM不可避免会学习到一些有毒的内容。...同时，传统的解毒方法通常对模型生成的内容进行编辑[4][5]，或对模型增加一定的偏置[6][7]，这些方法往往把解毒任务当成一种特定的下游任务看待，损害了大语言模型最本质的能力——生成能力，导致解毒过后模型生成的结果不尽人意...我们提供了两种构造数据的方法，分别是利用多个开源模型进行生成和利用prompt engineering引导ChatGPT生成。...5.2 中间推理步骤分析 表5：推理阶段每步的成功率 在Toxic Detection部分，Pipeline数据和ChatGPT数据训练的模型在识别有毒内容方面同样有效，但在识别有毒片段时，Pipeline...总结与展望 在这项工作中，我们发现单步解毒方法虽然有效地降低了模型的毒性，但由于自回归生成方式的固有缺陷，它们却降低了大语言模型的生成能力。
如果能预测大熊猫交配的成功率，就能为繁育工作提供很大帮助。近日，四川大学、成都大熊猫繁育研究基地和四川省大熊猫科学研究院的研究者公布了一项基于神经网络预测大熊猫交配成功率的新方法。...这种方法能够根据大熊猫的叫声快速给出预测结果。 ? 我们都知道，大熊猫是地球上最濒危的物种之一，但我们并不清楚它为什么会濒危。...Charlton 等人发现：在交配时，大熊猫发出低音是一种积极信号，表明它有良好的意愿，而咆哮和嚎叫通常表示拒绝。...他们在自己的研究中以人工方式定义了 5 种不同的大熊猫叫声，并基于人工设计的声学特征使用聚类方法对叫声数据进行了分组。...研究者对学习到的发声特征进行了可视化分析，结果表明新提出的方法是有效的。作者也对预测准确度进行了定量分析，结果表明基于音频自动预测大熊猫的交配成功率是可行的。这项研究有望更加智能地帮助繁殖大熊猫。
同时还有不少方法是不需要预先分类的，因为分类本身就会引入偏差。 跟bulk RNA-seq不一样的地方是，scRNA-seq通常涉及到的样本数量更多。...这里选取的是芝加哥大学Yoav Gilad lab实验的Tung et al 2017的单细胞测序文章的数据 ## 读取tung文章的数据，生成测试数据，这个代码不需要运行。...差异分析方法大全 Kolmogorov-Smirnov test KS检验有两个弊端，首先是它假设基因表达量是连续的，如果有很多细胞表达量一致，比如都是0，表现就很差。...，通常比较两个组数据的median的差异。...这个是被应用的最广泛的转录组表达数据分布模型。
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