前两天写了一篇关于多目标排序模型的文章，有小伙伴给我留言说，多个目标好理解， 但是排序的时候怎么融合多个目标呢？ 我仔细一想，的确没有说清楚，没有相关工作经验的小伙伴可能还是有些迷糊。...对于搜索和广告来说，排序的目标都是相对比较明确的，但推荐不同，推荐的目标就没那么明确了。可能会有同学说，推荐目标不是用户喜欢么，当然是按照用户兴趣排序啦。...难道不能同时按照多个值排吗？ 翻一下算法导论就知道，不能。所谓的多关键字排序也是按照顺序依次比较关键字，在关键字都是浮点数几乎不会出现相等的情况下，多关键字排序毫无意义。...所以如果我们同时预测了多个目标，也没办法在排序的时候按照多个目标排序，除非我们想办法把它们融合到一起。这也就是今天文章的主题，多目标的情况下怎么进行融合排序的问题。...线上预测的时候用的是pctcvr，但是训练的时候，多个目标是分开训练的，比如pctr的loss是用pctr算的，pcvr的loss是用pcvr算的。
关于数据师的目标，这里就先从"目标"的概念入手，强化其内涵的认知。为什么这样做呢？说下笔者的理解，"目标"作为连接数据师战略和数据师日常行为活动的中间环节，其关键性不言而喻！...可见"目标"的定义，就是聚焦、穿透的行动准则。数据师运用目标理论能够很好的达成目标，完成数据师战略，从而提升企业的数据优势，获得企业的有效竞争。接下来，再看下经典的SMART目标管理原则吧！...数据师的目标 数据师的目标来源与数据师的战略的理解，上一篇已经对数据战略进行了说明，其本质是企业通过数据资产的管理，获得组织体基于"数据"方面掌控能力，支撑企业的的总体战略，持续提升企业竞争优势。...数据师的责任 明确了以上的目标和任务，依据组织分工理论，数据师们就需要结合自身的专业优势特点，承担其相应的责任啦！...小结：数据师的目标本质在于聚焦集中于解决数据管理的每一个部分，将高层的战略转化为详细的数据师的战术、操作决策。
这篇文章提到了多任务学习的两个主要研究方向： 1、多任务学习的网络结构的构造； 2、多任务学习对标的多目标优化的方法； ?...MTL中的一个重大挑战源于优化过程本身。特别是，我们需要仔细平衡所有任务的联合训练过程，以避免一个或多个任务在网络权值中具有主导影响的情况。...这样的误差并不是我们模型带入的，而是数据本来就存在误差。数据集里这样的bias越大，我们的偶然不确定性就应该越大。 2.认知不确定性 认知不确定性是我们模型中存在的不确定性。...https://www.zhihu.com/question/354637231/answer/895286217 1 数据依赖性（异方差不确定性）依赖于输入数据，模型预测结果的残差的方差即随着数据的输入发生变化...（这里作者没有说清楚，实际上这里作者是假设我们有两个回归型的目标任务，并且损失函数使用的是mse） 然后得到多输出模型的最小化目标函数 L(W、σ1、σ2)： ?
开机后，界面出现多个开机系统引导的选项。...所以在启动选项中会有多个内核选项,可以手动使用以下命令删除多余的内核: 1.查看系统当前内核版本: # uname -a Linux localhost.localdomain 3.10.0-229.20.1....el7.x86_64 #1 SMP Tue Nov 3 19:10:07 UTC 201 GNU/Linux 2.查看系统中全部的内核RPM包: # rpm -qa | grep kernel kernel...229.20.1.el7.x86_64 kernel-3.10.0-229.20.1.el7.x86_64 kernel-tools-3.10.0-229.20.1.el7.x86_64 3.删除旧内核的RPM
同事的需求有三个问题： 1）现在有一个业务的表数据量在千万左右，如果放在目前的配置库里面，是否合适，是否有其他的风险 2）这个表的数据是周期性存在的，频率是一个月一更新，从数据处理上，这个月处理之后，下个月处理前要先把表里的数据清理掉...，这个清理的代价怎么衡量 3）表里的数据在交付后，需要对数据做业务流程处理批量update变更，有没有好的方案。...第一个问题，虽然数据库中支撑千万数据量的表是没有问题的，但是这个库是配置库，配置库的数据量都是很小，而且对于变动敏感的。...如果表里的数据变动很大，而配置库中基本就是数据查询，变更都很少，这显然是和配置库的属性不符合的，所以在这里我建议重新创建一个业务数据库。...所以我们DBA处理需求不是单一的执行，而是需要对需求做到引导，什么该做，什么不该做，有哪些解决方案，这些是我们在需求沟通中可以灵活变通的。
，EFI规范只是被设计用来启动和引导期的特殊任务，并不影响OS的地位。。...parallel boot设想:同时引导多个系统 ----- 那么既然有更复杂的EFI，而且存在可能将其发展得越来越多高级，那么可以在loader中直接发展Preinstall PE，或当recovery...这些设想从何而来呢，我们知道，一台OS是独占整个机器的。在机器完成引导化之后。...个/或多个子机器表示。...那么，这样的parallel bootloader将不难于实现。因为我们可以在每一个子机器表示下安装不同的OS，实现多个系统的同时启动。
在阿里巴巴的视觉搜索算法中并没有显式地进行显著目标检测，那是因为阿里海量的数据训练已经使网络内部学习到了这种感知目标显著性或者用户意图的能力。...主要原理 从论文的题目EGNet: Edge Guidance Network for Salient Object Detection，我们可以知道，该文最大的创新在于使用边缘信息引导网络进行显著目标检测...这是容易理解的，显著性目标与背景间往往有清晰的边缘。 从显著目标数据集标注的掩膜中提取边缘是不难的，那如何利用边缘信息呢？ 下面这幅图展示了作者算法设计原理： ?...实验结果 作者提出的边缘引导的EGNet，大大提高了显著性目标检测的效果。 作者使用的三个评价指标不再赘述，感兴趣的朋友可以查看原论文。...在主流的显著目标检测数据集上，与state-of-the-art算法相比，EGNet取得了无可争议的第一。 如下表： ?
今天是平平无奇的整合分析，是数据挖掘中经常用到的一部分~ 参考文献在这里⬇ A robust 6-mRNA signature for prognosis prediction of pancreatic...software.DEGs were defined with P 1 as the cut-off criteria： 作者是直接下载cel格式的原始数据...，然后用RMA函数获取表达矩阵，分别对三个数据集进行了差异分析，然后对差异分析取交集作了后续的分析。...我们也试试看吧—— # GSE15471, GSE28735 and GSE62452 rm(list = ls()) ##全局设置 ##下载的数据大小>131072字节，所以需要调整默认连接缓存，...gset[[1]]), sampleNames = rownames(pData(gset[[1]]))) class(dat) ##这样一来，表型等信息的数据就在这个
在这些事情发生之前，数据猿就一直在关注汽车数据安全问题。在今年初《浩浩荡荡的特斯拉车队会危害我国的数据安全吗？》...根据腾讯提供的数据，短短1天的时间，《待救援人员信息》文档浏览量近250万，创下了产品单个文档的访问量纪录。 从数据安全角度来看，腾讯文档主要的应用场景在企业，理应有更严格的数据安全保护措施。...治的核心是引导、疏导，否则会限制企业很多生产和研发端的行为。她希望具体的部委通过进一步出台适合企业发展、也符合政府安全治理要求的细则，进一步推动产业发展和政府治理的平衡点。...针对所有权、隐私与安全方面的考虑可能导致数据的开放与流通困难，数据不流通就会形成孤岛，孤岛就无法达到数据需求的规模和密度，数据的有效性就会大打折扣。...一个平衡的数据资产生态，除了传统意义上大众理解的数据生产者与消费者之外， 还包括平衡数据垄断的数据中介， 以及政府主导下的数据确权机制与定价形成机制和各种数据资产商业模式等。
与现有航拍图像中的目标检测数据集相比，AI-TOD 中目标的平均大小约为 12.8 像素，远小于其他数据集。...T-LESS数据集 数据集链接：http://m6z.cn/5wnucm 该数据集采集的目标为工业应用、纹理很少的目标，同时缺乏区别性的颜色，且目标具有对称性和互相关性，数据集由三个同步的传感器获得，一个结构光传感器...19.Labelme 图像数据集 数据集链接：http://m6z.cn/5Sg9NX Labelme Dataset 是用于目标识别的图像数据集，涵盖 1000 多个完全注释和 2000 个部分注释的图像...22.SUN09场景理解数据集 数据集链接：http://m6z.cn/60wX8r SUN09数据集包含12000个带注释的图像，其中包含200多个对象类别。它由自然、室内和室外图像组成。...本数据集包含 4,700 张高分辨率 RGB 图像和 190,000 个标记的小麦头，这些小麦头采集自世界各地不同生长阶段的不同基因型的多个国家。
，也可以是具有明确目标的操作和基于项目的任务的混合 2....为治理选择数据对象的一些关键考虑因素包括： 对公司的战略重要性 主数据对象在整个组织中全局使用 如果数据对象没有正确维护，对业务的影响很大 数据复杂度 主数据对象的维护不是主数据对象的任何用户的核心活动...在数据治理中，主要目标之一是通过定义治理各个方面的所有权来消除这种混淆。 第一步是在全球或本地级别识别各种数据元素的所有权。战略数据对象和字段需要由一个全球团队拥有，其余的可以在本地级别处理。...通常，您需要记录以下内容： 字段值 - 跨越各种业务场景和业务单位的字段值数据维护规则 组织依赖性——当涉及多个业务单位或组织单位时，需要记录哪些字段值适用于哪些业务单位，哪些不适用 数据依赖——数据字段的交叉依赖...配置文件的使用（如果利用自动化工具）——当自动化工具发挥作用时，将多个规则分组并制作配置文件可以简化数据维护并提高一致性 5.
目录 1 labelimg介绍 2 labelimg的安装 3 使用labelimg 3.1 数据准备 3.2 标注前的一些设置 3.3 开始标注 ---- 1 labelimg介绍 Labelimg...是一款开源的数据标注工具，可以标注三种格式。...3 使用labelimg 3.1 数据准备 首先这里需要准备我们需要打标注的数据集。...下面介绍图中的我们常用的按钮。 待标注图片数据的路径文件夹，这里输入命令的时候就选定了JPEGImages。...如下图所示，当我们选定目标以后，就会加载出来predefined_classes.txt 定义自己要标注的所有类别（如果类别多，是真的很方便，就不需要自己手打每个类别的名字了）。
［导读］无论是为促销产品还是作为战略目标，大数据已然成为很多公司和机构过度使用的术语。笔者认为，数据基本就是两类，一类是人类轨迹产生的数据，另一类机器自动产生的数据。...这两类数据构成了我们今天的大数据多结构化数据源。大数据不仅要关注实际数据量的多少， 而最重要的是关注在大数据的处理方法，让数据产生巨大的创新价值。...大数据在智能工业的特征 —— 数据的处理方法比数据本身值钱 无论是为促销产品还是作为战略目标的方式，大数据已然成为很多公司和机构过度使用的术语。...我更提倡大数据是“多结构化数据”的说法，无论是自由文本还是关系数据库等，大数据可以由人类产生的数据足迹与机器自动生产的数据两大板块形成。 大数据的工具和技术能够为不同的结构化数据服务。...特别在中国智能制造2025的变革中，数据湖不会是数据仓库和BI平台的终结者，但数据湖一定是未来企业数据技术（DT）的核心纽带，成为引导中国制造2025变革的数字宠儿。
关于meg meg是一款功能强大的URL信息收集工具，在该工具的帮助下，广大研究人员能够在不影响目标主机和服务器的情况下，尽可能多地收集与目标主机相关的大量URL地址。...该工具的运行速度非常快，并且不会导致目标主机被恶意流量所淹没，也就是不会影响目标主机的正常运行。 ...（向右滑动，查看更多） 工具会将所有的数据输出结果存储在一个名为./out的目录中： ▶ head -n 20 ..../hosts的文件中读取目标主机，而且不会提供任何输出： ▶ meg 但结果会存储在名为./out/index的索引文件中： ▶ head -n 2 ....hostsFile] [outputDir] Options: -c, --concurrency 设置并发等级，默认为20 -d, --delay 对同一主机的请求之间的毫秒数
前沿 在上节内容中，我们介绍了目标检测的基础概念，并分析了实现目标检测的常用思路，本篇文章将重点介绍在该领域的经典数据集：VOC数据集，以及使用Dataloader对其进行数据读取和预处理的全过程。...一、 目标检测数据集VOC VOC数据集是目标检测领域最常用的标准数据集之一，几乎所有检测方向的论文，如faster_rcnn、yolo、SSD等都会给出其在VOC数据集上训练并评测的效果。...VOC数据集目标类别划分 2. 数据集量级 VOC数量集图像和目标数量的基本信息如下图所示: ? VOC数据集数据量级对比 其中，Images表示图片数量，Objects表示目标数量 3....数据集说明 将下载得到的压缩包解压，可以得到如图3-9所示的一系列文件夹，由于VOC数据集不仅被拿来做目标检测，也可以拿来做分割等任务，因此除了目标检测所需的文件之外，还包含分割任务所需的文件，比如SegmentationClass...需要注意的是，涉及位置变化的数据增强方法，同样需要对目标框进行一致的处理，因此目标检测框架的数据处理这部分的代码量通常都不小，且比较容易出bug。
：目标检测训练秘籍（代码已开源） 本文介绍一篇很棒的小目标检测数据增广论文。...尽管有这些改进，但在检测小物体和大物体之间的性能仍然存在显著差距。我们在具有挑战性的数据集MS COCO上分析当前最先进的模型Mask-RCNN。...表1 是MS COCO实例分割挑战赛的排名情况，可见旷视科技排名No.1，排名第二的是...这不是重点，重点是红色标注的AP Small数据。...论文主要对COCO 数据集进行了分析： 在MS COCO中，训练集中出现的所有目标中有41.43％是小的，而只有34.4％和24.2％分别是中型和大型目标。...Oversampling 在第一组实验中，我们研究了包含小目标的过采样图像的影响。我们在实验中改变了过采样率。我们创建了多个图像副本，而不是实际的随机过采样，以提高效率。 2.
1、需求： 有多个表数据，格式一致，需要创建到1个数据透视表。 2、举例： 比如要分析工资的数据，工资表是按月分了不同Sheet管理的，现在需要把12个月的数据放到一起创建1个数据透视表。 ?...3、代码实现 用过Excel的应该都用过透视表功能，透视表功能非常强大，而且简单易用，我们一般用透视表都是处理单独1个Sheet的数据，如果要完成多个Sheet的透视处理，可能大家想到的最直接的方法是复制到...1个表里再处理，但是这样一旦数据源有变化，又要重新复制。...我们要完成这个功能，比较好的方法是用SQL语句将多个表拼接到一起再用数据透视表。...用SQL语句对数据源的格式要求比较严格，所以表格要比较规范，建议： 标题在第1行 每一列保证数据格式是一致的，不要又有数字又有文本 如果你会SQL语句的话，不需要VBA也可以完成这个任务，例子需要的SQL
SAP MM 采购订单ITEM详细数据中的Spec2000/SC选项卡在SAP系统里的如下采购订单的item， ‘Spec2000/SC’ 这个选项卡没有显示出来，如果要想将其显示出来，该如何处理？...配置路径如下：SPRO->MM->Purchasing->PO->Define Screen Layout at Document Level.进入如下界面，双击ME21N所在的行，去修改事务代码ME21N...的屏幕格式，双击‘SPEC2000/Subcontracting’, 进入如下界面，这个配置的初始状态如上图。...然后执行事务代码ME21N去试图创建一个新的PO，就能看到Spec2000/SC 这个选项卡就能显示在PO item details里面了。注：本文基于SAP S4HANA 1909系统。
无论是为促销产品还是作为战略目标，大数据已然成为很多公司和机构过度使用的术语。笔者认为，数据基本就是两类，一类是人类轨迹产生的数据，另一类机器自动产生的数据。...这两类数据构成了我们今天的大数据多结构化数据源。大数据不仅要关注实际数据量的多少，而最重要的是关注在大数据的处理方法 ?...大数据在智能工业的特征 1.数据的处理方法比数据本身值钱 无论是为促销产品还是作为战略目标的方式，大数据已然成为很多公司和机构过度使用的术语。...我更提倡大数据是“多结构化数据”的说法，无论是自由文本还是关系数据库等，大数据可以由人类产生的数据足迹与机器自动生产的数据两大板块形成。大数据的工具和技术能够为不同的结构化数据服务。...特别在中国智能制造2025的变革中，数据湖不会是数据仓库和BI平台的终结者，但数据湖一定是未来企业数据技术(DT)的核心纽带，成为引导中国制造2025变革的数字宠儿。
标签：Excel函数，FILTER函数 FILTER函数是一个动态数组函数，可以基于定义的条件筛选一系列数据，其语法为： FILTER(数组,包括, [是否为空]) 其中，参数数组，是想要筛选的数据，...参数包括，指定筛选的条件，应返回TRUE，以便将其包含在查询中。参数是否为空，如果没有满足筛选条件的结果，则可以给该参数指定要返回的内容，可选。 我们可以使用FILTER函数返回满足多个条件的数据。...假设我们要获取两个条件都满足时的数据，如下图1所示示例数据，要返回白鹤公司销售香蕉的数据。...图2 如果我们想要获取芒果和葡萄的所有数据，则使用公式： =FILTER(A2:D11,(C2:C11="芒果")+(C2:C11="葡萄")) 将两个条件相加，表示两者满足之一即可。...例如，想要获取白鹤公司芒果和葡萄的所有数据，则使用公式： =FILTER(A2:D11,((C2:C11="芒果")+(C2:C11="葡萄"))*(A2:A11="白鹤"))
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