背景 前不久在写一个分页接口的时候，在测试阶段出现了排序结果紊乱且数据不正确的问题，那个接口是按照create_time进行排序的，但是对应的表中有很多相同create_time的数据，最后发现是因为 ...(0.05 秒) 排序字段出现重复数据，这时可以加入第二个排序字段，提高排序的唯一性， mysql> select * from people order by create_time asc,id...(0.03 秒) 我们可以观察到第一次的查询中，缺少了‘孙七’的数据行，当我们加上了第二个排序字段时分页数据变得正常了。...总结 MySQL 使用 limit 进行分页时，可能会出现重复数据，通过加入 order by 子句可以解决，但是需要注意的是，如果排序字段有相同值的情况下，由于排序字段数据重复,可能会导致每次查询排序后结果顺序不同...，分页还是会出现重复数据，这时可以加入第二个排序字段，提高排序的唯一性，最好保证排序的字段在表中的值是唯一的，这样就可以少写一个排序字段，增加查询效率，因为 order by 后面有多个排序字段时，无法用到索引
关于复制表重复数据无法写入，最近发现不少人在网上有问到，我这里进行一下讲解和演示。...，sql如下： insert into default.bbb values(1.1,2.2,3,4,5,'2021-07-10 23:26:28') 上面的sql我执行10次，我们查数据发现数据还是只有一条...经过一番查证，官方有个参数：insert_deduplicate，介绍是这么写的： 启用或禁用INSERT的块重复数据删除(用于Replicated*表)。 可能的值: 0 -禁用。 1 -启用。...默认情况下，通过INSERT语句插入到复制表中的块会被重复数据删除(请参阅数据复制)。...至于为什么要这么设计，我看了另外一个issue，链接如下，大概意思是说真实业务场景不会出现重复写入。
问题现象某客户在使用触发器将 varchar(4000 char)列的数据从表 A 复制到表 B 时，表 B 上列的数据与 A 上对应列的数据不同且为乱码。...如下截图为 A 的数据及使用触发器复制到 B 的数据：问题的风险及影响数据正确性无法保证。...问题影响的版本所有的 YashanDB 版本问题发生原因YashanDB 在处理触发器场景下的 varchar(4000 char)列的数据复制时，处理机制有误。...解决方法及规避方式将列的长度修改为 varchar(2000 char)或者更小。...问题分析和处理过程使用如下的 SQL 可以验证 YashanDB 是否存在此问题：drop trigger trigger1;drop table A;drop table B;create table
pom的依赖很重要...利用 hutool和poi的版本进行的 package com.example.yan.excel_split.controller; import cn.hutool.poi.excel.ExcelReader...object : readAll) { System.out.println(JSON.toJSONString(object)); } } } 多条重复语句就会显示为空...字符串； 希望可以解决大家的一些问题；
以下是应用于输入视频数据集的流程执行的步骤（图2）： 小目标生成过程从HR目标生成SLR目标及其相应的遮罩。 1、目标下采样从具有其上下文的HR目标生成SLR目标。...如上所述，帧之间的对象不需要时间一致性；我们只要求对象在帧内具有可感知的空间位置。使用时间一致性会限制目标-背景对的数量，导致数据增强系统的效果较差。 ...我们采用了Burt和Adelson引入的拉普拉斯金字塔将SLR目标混合到视频帧中。 这种混合方法将修复的视频帧 、复制粘贴的图像 和指出混合位置的掩模图像 作为输入。...算法详细说明了获得最终合成视频帧的过程： 1.通过将 中的每个 目标复制粘贴到 上来创建时间图像 （第3行）。通过标记属于 的像素来生成掩码 （第4行）。...这导致共有18901个目标来自UAVDT训练集——这些对象是UAVDT子集的一部分，其中冗余实例已被丢弃。然而，为了模拟小目标稀缺的场景，LR子集将仅由UAVDT数据集的大约25%的视频组成。
传统上，获取高质量面部动画的方法是让熟练的艺术家手动操纵面部到关键帧，并在这些帧之间插值。然而，这个过程非常缓慢且昂贵，只能适用于最重要的面部动画。...VOCASET包含12个说话者的网格，每个说话者60fps发言40句话。VOCASET被分为8个训练子集，2个验证子集和2个测试子集。...作者将在8个训练子集上训练基础模型，并在2个测试子集上进行作者的特定适应。作者将这些测试子集命名为Subject A和Subject B。作者将Subject A和B的数据分割成训练集和测试集。...低于此值意味着不能充分利用可用数据，而高出很多则可能导致模型过拟合。这表明 VOCASET 中的个人特定数据具有低内生维数。...对于P，作者发现其对损失的影响并不明显。然而，当P太小的时候，在切点附近会发生错误。如图4（b）红色框所示。少量的填充可能会使前几帧缺乏足够的上下文，导致切块模型与基础模型之间的差异。
今天为大家分享一个最近在工作中遇到的bug，现象就是：app在下拉翻页的时候，页面出现重复的数据（比如之前出现在第一页的数据，最后在第二页中又出现了）。 经过分析之后，原因是什么呢？...一般的接口，都支持传pagesize和pageindex字段，分别对应每一页返回的记录数以及返回第几页的数据，然后有的接口做的灵活一点，还可以在入参中传排序字段，在翻页的时候，可以指定字段排序后再返回某一页的数据...出现重复数据，我目前遇到过的有以下两个场景导致： 1、列表数据是实时变化的，可能上一秒这条数据出现在第一页，但是下一秒你翻页的时候，数据库里面加入了新的数据，导致之前的数据会挤到了第2页了。...2、数据库里面，按照某一列排序的时候，如果值相同，那么每次排的顺序可能不一致。当然，不一定所有数据库都有这种情况，但至少我们现在用的mongo有这个问题。 那既然发现了这个问题，怎么去解决呢？...对于第一种场景的话，我个人认为暂时也可以不优化，主要处理下第二种，在传参中指定某个字段排序后，代码中默认再加上mongo里面的"_id"字段去进行排序，因为这个字段的值是唯一的，这样的话可以避免这个问题
近年来，已经引入了几种DIS的扩展[5, 13, 33]来处理视频逆问题。将图像扩散模型直接应用于视频中，逐帧处理往往会破坏时间一致性。...作者的一个关键见解是通过反转测量帧并复制它来初始化这些潜在变量，从而确保批次间一致的初始化（参见图3）。...尽管这些潜在变量不能直接恢复GT帧，但反转后的潜在变量可以从测量帧中继承信息，提供良好的初始条件[30]。与SVI[13]使用复制的无信息性高斯先验作为初始采样点不同，作者用复制的信息性先验替换之。...从DAVIS数据集中选取了100个视频并调整至 分辨率，包含25帧，并且原始格式为横屏。Pexels数据集是一个大型开源的高分辨率素材视频和图像集合，广泛应用于创意和研究目的。...这些子集均被调整至相同的分辨率以便实施。实现细节。
与人类视觉系统类似，计算机视觉系统也广泛应用于视频监控和自动驾驶等领域。跟踪算法的目标是在给定的视频序列中重新定位它在初始帧中识别的一组特定对象。...文中所讨论的技术主要应用于行人跟踪、自动车辆导航以及许多新的应用。如果你在为数据集的制作发愁，或许自监督注意力机制可以帮助到您。 本文作者 Rishab Sharma。...简单地说，有效复制的能力是通过训练代理任务来实现的，其中模型学习通过线性组合参考帧中的像素数据来重建目标帧，并且利用权重来测量像素之间的对应强度。...然而，分解这个过程就会发现，每个输入帧都有一个三元组（Q, K, V）。Q、K、V 分别表示查询、键和值。为了重建 T^1 帧中的像素 I^1，注意力机制用于从原始序列中先前帧的子集复制像素。...限制注意力机制以最小化物理内存成本 上述注意机制通常具有较高的物理内存开销。因此，对应匹配中处理处理高分辨率信息会导致大内存需求和较慢的速度。
LLMs（大型语言模型）能够记忆并重复它们的训练数据，这可能会带来隐私和版权风险。...这些被舍弃的标记不会被模型记忆，从而防止模型完整复制训练集中的一整个标记序列。...针对于训练数据的重复： 作者预先训练了一个包含 1.1B 个参数和 32k 词汇量的语言模型。...构建了来自两个来源数据集：RedPajama 2 的一个子集；混合了来自维基百科语料库的 2000 个目标序列，每个序列长度为 1024 到 2048 个标记。...不仅可以让模型不重复产生训练数据，这样可以规避训练数据泄露的风险，也可以让模型产生更多样的结果，丰富模型的输出。
研究人员在文中还展示了如何在不进行微调的情况下，将MMCC应用于各种具有挑战性的任务，并对其预测进行了量化测试实验。...然后重复backward过程，模型损失是通过预测起始节点来训练模型的最终输出来结束循环（cycle）。...首先是数据，研究人员在无约束的真实世界视频数据上训练模型。使用HowTo100M数据集的子集，其中包含大约123万个视频及其自动提取的音频脚本。...Recipe视频包含了丰富的复杂对象、操作和状态转换，并且该子集能够让开发者更快地训练模型。...对于MMCC，为了确定整个视频中有意义的随时间推移的事件变化，研究人员根据模型的预测，为视频中的每个帧对（pair）定义了一个可能的过渡分数，预测的帧越接近实际帧，则分数越高。
2、绑定（Bind），确定接下来运算使用的缓存。 3、缓存数据（Buffer Data），为绑定的内存分配并出示足够的内存，把CPU控制的内存数据复制到分配的内存。...CoreAnimation合成器使用OpenGL ES来尽可能高效地控制GPU、混合层和切换帧缓存。 OpenGL ES会有连接到层，与层分享数据的帧缓存，至少包括一个像素颜色渲染缓存。...glViewport() 函数用来控制渲染至帧缓存的子集。（设置视口变换的视口大小） 视图重新调整大小的时候，layoutSubviews会被调用。...纹理 一个用来保存图像颜色的OpenGL ES缓存。 渲染过程中的取样可能会导致纹理被拉伸、压缩、翻转等。 视口坐标 帧缓存中的像素位置叫做视口坐标。...，在OpenGL ES中与inernalFormat 第八个 纹素的位编码类型 第九个 像素颜色数据的指针 多重纹理 多重纹理可以避免多通道渲染导致的内存访问限制性能情况 self.baseEffect.texture2d1
0:v] [ref]libvmaf=model_path=/usr/local/share/model/VMAF_v0.6.1.pkl" -f null - fps过滤器允许您通过添加新帧(通过复制帧)...“起始帧”中的这种不匹配将导致两个序列之间的偏移，并导致错误的VMAF scores。 为了正确计算VMAF分数，我们需要同步对齐参考视频和失真视频的前几帧。...一种方法是修剪未对齐的视频序列，直到实现帧同步为止。 我们可以使用FFmpeg的修剪过滤器（filter）对视频进行修剪，并确保输出将包含输入的连续子集。...但是首先，我们需要确定在参考视频序列和失真视频序列中都匹配的帧子集的起点和持续时间。这里的挑战是找到我们应该传递给微调滤波器的正确起点。...在第二次迭代中，我们重新计算了PSNR，但将失真的子样本向前滑动了1帧，然后再次计算了PSNR。 3. 这个重复“滑动和计算PSNR”的过程将重复n次，其中n是SyncWindow中适合的视频帧数。
ROS 随机重复尾部类的样本，而 RUS 随机丢弃头部类的样本，以使类别平衡。然而，当类别极度不平衡时，ROS 倾向于过度拟合尾部类，而 RUS 倾向于降低头部类的性能。...具体来说，FrameStack 在训练时会根据运行模型的性能动态调整不同类的采样率，使其可以从尾部类（通常运行性能较低）中采样更多的视频帧，从头类中采样更少的帧。...在此之后，BAGS 使用不同的样本组来训练不同的分类头，以便它们对具有相似数量的训练数据的类执行 softmax 操作，从而避免由于不平衡而导致严重偏差的分类器。...3.5 LST learning to segment the tail (LST) [15]还将训练样本分成几个平衡的子集，并基于类增量学习处理每个子集。...3.6 ACE ally complementary experts (ACE) [16] 不是将样本划分为几个平衡的组，而是将样本划分为几个技能多样化的子集，其中一个子集包含所有类，一个包含中间类和尾部类
在计算机编程中，递归描述了一个函数或方法重复计算自身的更小部分单元，从而获得最终结果。有点类似于迭代，但不是重复一系列的普通操作，而是在自身定义里面重复调用自身完成。...递归的注意事项 一定要保证递归终止的条件，否则会陷入无限调用的噩梦 每次递归，应该可以解决更小的子集问题 阶乘——递归入门案例 阶乘：是最好的递归案例。 0的阶乘=1; ----- 因为1!...汉诺塔实现 理解了递归思想后，来看一看当初数据结构课上的一个案例：汉诺塔。...如何拆分任务子集？...； 这就是不断地细分，每一块又是重复的动作，可以递归实现。
并行维特比解码 并行式 WFST 解码器通常会遵照串行解码器中的典型操作顺序：对于声学模型（AM）后验的每一帧，该解码器可基于帧值处理发射弧（标签非零的弧），再处理任何非发射弧链，最后执行剪枝。...将重复的 token 保留下来留待以后清理对正确性而言是足够的：少量额外的工作能减少对同步和原子操作的依赖。 分批和上下文切换 在 GPU 上，解码核的执行速度很快，其性能受限于核启动的延迟。...另一个不规则的地方源自非发射迭代的缓慢收敛，这会导致小迭代的数量不确定（即长尾）。一旦活动的非发射 token 变得足够低，接下来的迭代就会被一个持续工作的 kernel 处理，直到收敛。...Lattice 预处理 一直到解码器中的 lattice 处理阶段，解码器的目标都是发现要为当前帧保留搜索空间的那些子集。...基于那个子集构建的后续帧以及在该子集中的任何路径都可能出现在最终 lattice 中。在发现阶段，必须创建和考虑比最终保留的 token 更多的 token（通常多一个数量级）。
然而，研究表明，与其让模型预测输入灰度帧的颜色，它必须学会从一组参考帧中复制颜色，从而导致一种能够在时间设定中跟踪视频序列的空间特征的指向机制的出现。...简单的说，这种方法学习了一种指针机制，该机制可以通过从一组参考帧复制像素信息来重建目标图像。因此，要建立这样一个模型，研究人员在架构设计时必须记住一些注意事项。...简单的说，有效复制的能力是通过在代理任务上的训练来实现的，模型通过线性组合参考帧中的像素数据来学习重建目标帧，而权重则衡量像素之间的对应强度。...而分解这个过程，我们发现处理的每一个输入帧都有一个三元组（Q，K，V）。Q、 K、 V 分别表示查询、键和值。为了在 T¹帧中重建像素I¹ ，使用注意力机制从原始序列中先前帧的子集中复制像素。...直观上，我们可以说，对于时间相近的帧，时空一致性自然地存在于帧序列中。这种 ROI 定位导致注意力得到限制，因为目标帧中的像素仅与参考帧的空间相邻像素进行比较。
交叉验证通过将数据集划分为多个子集，模型在不同子集上进行训练和测试，以此来评估模型对未见过数据的适应能力。...在每次迭代中，选取一个子集作为验证集，其余K - 1个子集合并作为训练集；模型在训练集上进行训练，然后在验证集上测试其性能，记录相关指标，如准确率、召回率、均方误差等；重复上述过程，直到每个子集都作为验证集被使用一次...不过，它也存在一定局限性，例如对数据划分的随机性较为敏感，不同的划分可能导致结果波动，且当K值较大时，计算成本显著增加，因为需要训练和测试K次模型。...分层交叉验证 分层交叉验证主要应用于分类任务，特别是在类别不平衡的数据集中表现出色。其特点是在划分数据子集时，确保每个子集中各类别的比例与原始数据集的类别分布一致。...这样做的好处是避免了因随机划分导致某些子集中类别分布严重偏斜，从而使模型评估结果更准确。
使用 RevoScaleR 函数分析数据需要三个不同的信息： 计算应该发生的地方（计算上下文） 使用哪些数据（数据源） 执行什么分析（分析功能） 一个常见的工作流程是针对本地计算机上的数据子集编写初始代码或脚本...使用 RevoScaleR 进行数据管理和分析 RevoScaleR 提供可扩展的数据管理和分析功能。这些函数可以与内存中的数据集一起使用，并以相同的方式应用于存储在磁盘上的巨大数据集。...这是可能的，因为 RevoScaleR 使用外部内存算法，允许它一次处理一个数据块（即行的一个子集，可能还有数据集中的变量），更新结果，并继续处理所有可用的数据。...一旦您的数据采用这种文件格式，您就可以直接将其与 RevoScaleR 提供的分析函数一起使用，或者快速提取子样本并将其读入内存中的数据帧以用于其他 R 函数。...在 RevoScaleR 的数据步进功能中，您可以指定 R 表达式来转换特定变量，并在从 .xdf 文件中读取数据时将它们自动应用于单个数据框或每个数据块。
屏幕内容场景（左）与自然序列场景（右） 可以看出，屏幕内容场景下颜色信息相对单一，存在重复的纹理（字符），且存在很多静止帧/块。...H.264及其之前的视频编码标准应用场景主要是摄像头采集的视频内容，因此在制定过程中主要考虑摄像头场景，没有充分利用到屏幕分享类视频的特点，导致在此类应用中压缩效率不高。...由于云办公的流行，近些年来屏幕分享类场景变得越来越多，在H.265，H.266或AVS3等新标准的制定过程中，针对这种颜色集中，纹理重复的视频，提出了诸如IBC（Intra Block Copy，帧内块复制模式...考虑到实际的编码复杂度，在各类编码器实现中，运动搜索一般会遵循一个预设的搜索模板以及提前终止策略。而屏幕内容序列与普通视频的不同也导致对于搜索模板需要重新设计。...，已经成功应用于TRTC等产品中，为用户带来了高质量的体验。
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