因此，读取和写入文件变得很笨拙。 需要在终端命令前面加上感叹号!为了与操作系统的终端交互或使用添加的终端视图作为附加组件。...打开和研究文件是笨拙的，因为需要先加载文件，然后选择适当的方式以编程方式显示它。这比在IDE中双击一个jpg文件需要更多的努力。 测试和模块化处理很难。...然后，通过手动调整文件model.py中的函数fun来迭代地改进用橙色表示的函数逼近器。近似器完全覆盖了最后给定的数据输入。因此，只能看到一条橙色的线。...这种方法有效地解耦了提取、建模和可视化，而不必读写共享数据帧的文件。这为您的日常工作节省了大量的时间，因为它减少了文件加载中的错误风险，而且在项目的早期阶段安装您的EDA和测试要快得多。...04 总结 Jupyterlab在Jupyter Notebook的基础上增加了一个完整的IDE，使它变得更加强大。它可以很好地集成到数据科学家的日常工作中，因此它也可以被视为下一代工具。
通过这样的抽象来允许不同的人群有效地协同工作。 每个数据模型都包含了如何使用它的假设。有些用法很容易，有些不支持；有些操作很快，有些执行不好；有些数据转换很自然，有些则很笨拙。...（SQL之中的表），其中每个元组称之为行，行是一个无序的集合（SQL之中的行）。...但更重要的是，它还隐藏了数据库引擎的实现细节，这使得数据库系统可以在不需要对查询进行任何更改的情况下引入性能改进。 但SQL在功能上更为有限，灵活性上会受到限制，这给数据库提供了更多的自动优化空间。...声明式语言通常适合于并行执行，因为它们只指定结果的模式，而不是用于确定结果的算法。 4.总结 数据模型是一个庞大的主题，所有不同的数据模型。现在都被广泛使用，它们各自的领域都很好。...一个模型可以用另一个模型来模拟，例如，文档型的数据可以用关系数据库表示，但结果往往很笨拙。这就是为什么我们有不同的系统为了不同的目的，而不是一个单一的一刀切的解决方案。
简要总结上下文： ● 改进任务的执行来自于开发更好的心理模式，更好的心理模式通过有意或有目的的实践。 ● 为了能够实现改进，必须能够定义什么构成改进性能并且分解实现步骤。...是的，我们有特定片段代码的反馈循环，无论代码是否工作，它的性能和健壮性如何等等。我们对于系统的稳健性有一个更长的反馈循环，因为它们在负载下会跌倒或随着时间的推移会变得笨拙。...编程问题很好地模拟了现实生活中的问题（需求定义明确，但是边缘情况没有写入规范并且必须隐含），并且对于解决方案有多么设计良好具备即时反馈，因为对每个抛出额外需求或一些其他困难的问题有 part 2，这意味着你必须重新评估你的原始解决方案有多少精心设计...这并不完美，但我喜欢看到我的解决方案具有挑战性，并且经常不得不重新考虑我的解决方案的结构和设计，当我达到 part 2 的时候。...也许答案是，需要有编程教练或导师，以便可以得到针对性的反馈和具体的实践建议。 下面分享的是笔者多年来总结的学习路线适合1-5年Java程序员学习进阶。
在这篇文章中，我将讨论关于普遍性能改进的一些理论，然后讨论一些程序员用于实践的方法（以及我对这些实践的想法），然后是我对改进成为中级或更优秀程序员的最佳方法所作出的结论。 ?...简要总结上下文： 改进任务的执行来自于开发更好的心理模式，更好的心理模式通过有意或有目的的实践。 为了能够实现改进，必须能够定义什么构成改进性能并且分解实现步骤。...是的，我们有特定片段代码的反馈循环，无论代码是否工作，它的性能和健壮性如何等等。我们对于系统的稳健性有一个更长的反馈循环，因为它们在负载下会跌倒或随着时间的推移会变得笨拙。...编程问题很好地模拟了现实生活中的问题（需求定义明确，但是边缘情况没有写入规范并且必须隐含），并且对于解决方案有多么设计良好具备即时反馈，因为对每个抛出额外需求或一些其他困难的问题有part 2，这意味着你必须重新评估你的原始解决方案有多少精心设计...这并不完美，但我喜欢看到我的解决方案具有挑战性，并且经常不得不重新考虑我的解决方案的结构和设计，当我达到part 2的时候。
关于普遍性能改进的快速指南 我最近一直在阅读大量关于性能改进的内容，大多数文献使用 K. Anders Ericsson 的研究作为起点。...简要总结上下文： ● 改进任务的执行来自于开发更好的心理模式，更好的心理模式通过有意或有目的的实践。 ● 为了能够实现改进，必须能够定义什么构成改进性能并且分解实现步骤。...是的，我们有特定片段代码的反馈循环，无论代码是否工作，它的性能和健壮性如何等等。我们对于系统的稳健性有一个更长的反馈循环，因为它们在负载下会跌倒或随着时间的推移会变得笨拙。...编程问题很好地模拟了现实生活中的问题（需求定义明确，但是边缘情况没有写入规范并且必须隐含），并且对于解决方案有多么设计良好具备即时反馈，因为对每个抛出额外需求或一些其他困难的问题有 part 2，这意味着你必须重新评估你的原始解决方案有多少精心设计...这并不完美，但我喜欢看到我的解决方案具有挑战性，并且经常不得不重新考虑我的解决方案的结构和设计，当我达到 part 2 的时候。
对于无头CMS的构建是为了实现项目小型化、基于数据的迭代、跨团队协作、当前部署和未来的渠道内容交付。同时，敏捷 CMS 在管理和发布内容时为企业提供了更大的灵活性、速度和控制力。...通过将网站的每个部分视为一个独立的模块，敏捷的 CMS 可以帮助企业以更少的时间和精力构建数字体验。用户友好： 如果说传统CMS有一件事是正确的，那就是它们笨拙且难以用于非技术用户。...敏捷方法论： 敏捷方法是敏捷 CMS 解决方案的支柱。敏捷实践使您的员工能够以最大的创造力完成工作，同时保持同步，从而减少内容孤岛和实现更大的创新。...持续集成和自动化测试：通过持续集成和自动化测试的方式，确保代码的质量和稳定性，减少可能出现的问题。反馈和改进：在每个迭代周期结束后，收集用户的反馈和意见，并及时进行改进和调整，以满足用户的需求和期望。...不断学习和改进：敏捷CMS鼓励团队成员不断学习和改进，通过项目回顾会议等形式，总结经验教训，提高团队的开发效率和产品质量。MassCMS是敏捷的 CMS 吗？
尽管有这些改进，但现有的解决方案在小对象方面往往表现不佳。 ...实现最终图像的技术可以使用视频的一系列连续帧或单个图像。多个基于图像（或经典）的解决方案大多是基于重建的算法，这些算法试图通过模拟图像形成模型来解决混叠伪影。...算法显示了每个视频的位置选择器方法： •输入：该算法将时间 的每个帧f内的数据集（GT）中的目标的集合（包括LR和HR子集）、DS-GAN生成器G从HR目标中获得的SLR目标的集合以及搜索范围τ作为输入...FID评分总结了两组在使用预先训练的图像分类模型计算的原始图像的计算机视觉特征统计方面的相似程度。得分越低，两组的相似性就越大，这意味着他们有更多相似的统计数据，这就是我们DS-GAN的目的。 ...基于我们的数据增强方法，这些解决方案在AP方面有了很大的改进——单反的数量越多，改进就越大——尤其是在训练视频的百分比较低的情况下。
基于实例的肖像视频风格变换 实验 实验结果 主要贡献点 分析了 StyleGAN 固定大小的局限性，并提出了一个与 StyleGAN 变换相当的解决方案。...方法 基于集合的肖像视频风格变换 基于集合的任务变换了样式的整体集合，以 Toonify 作为 backbone，Toonify 使用了原始的 StyleGAN，并且仅以样式编码作为条件。...最小化如下损失函数来预训练 E : 训练目标 不同任务的训练设置： 结构样式控制：实现在单个模型中浏览不同结构样式的应用，从样式集合中采样不同的样式图像来生成训练数据。...颜色和纹理样式控制：实现参考样式的模仿，训练数据生成时设置 d_c=1 。本质上支持颜色样式程度的控制，测试期间，只需要从样式图像和输入帧中插入颜色样式代码。...实验 VToonify 模型和设置总结如下： 实验结果 可以看到 VToonify-Ds 支持所选风格实例图像的细级控制，如 (c) 所示，面部结构会变得越来越可爱。
更具体地说，本文的主要贡献总结如下： 采用实时计算机视觉算法提取线条和VP.. 基于VPs的绝对旋转优化策略。 用于估计变换的简单线性系统。...文献[10] 提出了一种均值偏移算法来跟踪MF在场景中的旋转，同时使用一维密度对齐进行平移估计。OPVO[11]通过使用KLT跟踪改进了平移估计。这两种方法都要求两个平面在帧中始终可见。...此外，为了表示第i帧相对于全局坐标系的相机姿态，我们使用符号 进行表示，其中 是旋转矩阵， 是平移向量。 我们还使用 来表示 帧中VP的方向集合，并使用 作为MW中三个正交主导方向的集合。...而且由于VP的方向反映了当前 帧相对于MW的方向，并且根据等式（1）计算的初始集合 （而不是如文献[7]中那样根据初始帧上的VP计算）表示初始帧 相对于MW的方向，我们可以构造如下等式，该等式将估计的...4.1 TUM RGB-D基准中的定位精度 我们在TUM-RGB-D数据集[16]上测试了我们的方法，该数据集由多个真实世界相机序列组成，其中包含了以全帧速率（30 Hz）记录的各种场景，如杂乱区域、不同复杂结构和纹理的场景
更具体地说，本文的主要贡献总结如下：采用实时计算机视觉算法提取线条和VP..基于VPs的绝对旋转优化策略。用于估计变换的简单线性系统。...文献[10] 提出了一种均值偏移算法来跟踪MF在场景中的旋转，同时使用一维密度对齐进行平移估计。OPVO[11]通过使用KLT跟踪改进了平移估计。这两种方法都要求两个平面在帧中始终可见。...[·]_x我们还使用 来表示 帧中VP的方向集合，并使用 作为MW中三个正交主导方向的集合。此外，我们将“ ”定义为3 x 3斜对称矩阵，并使用“~”表示等式。...而且由于VP的方向反映了当前 帧相对于MW的方向，并且根据等式（1）计算的初始集合 （而不是如文献[7]中那样根据初始帧上的VP计算）表示初始帧 相对于MW的方向，我们可以构造如下等式，该等式将估计的...4.1 TUM RGB-D基准中的定位精度我们在TUM-RGB-D数据集[16]上测试了我们的方法，该数据集由多个真实世界相机序列组成，其中包含了以全帧速率（30 Hz）记录的各种场景，如杂乱区域、不同复杂结构和纹理的场景
从块编码到shot编码 在理想的世界中，人们希望将视频分块,并赋予每个块不同的参数集合，以优化最终组合的视频。...故而在同类帧集合内，如属于同一shot的那些帧，使用速率控制的需求就少得多。...图2：VMAF的工作原理:将像素级数据汇聚以生成帧级特征;利用SVM回归方法融合不同时空特征，来建立帧级质量分数;连续帧的分数被汇集以产生最终的视频序列VMAF分数。...尽管如此，需要记住的是动态优化器解决方案的计算复杂度也非常高。 其他视频编解码器有多好？ 根据前面介绍的内容，可立即明白动态优化器框架中并没有特殊的编解码器。...动态优化器总结 动态优化器是对视频编码的优化框架。
让我们来看一个例子，我们会逐步改进这个例子，以展示一些让代码更灵活的最佳做法。就农场库存程序而言，必须实现一个从列表中筛选绿苹果的功能。...需要一种比添加很多参数更好的方法来应对变化的需求。让我们后退一步来看看更高层次的抽象。一种可能的解决方案是对的选择标准建模：考虑的是苹果，需要根据Apple的某些属性（比如它是绿色的吗？...这在软件工程上有很大好处：现在把filterApples方法迭代集合的逻辑与要应用到集合中每个元素的行为（这里是一个谓词）区分开了。...8、总结 跟之前的版本相比较，Java 8的新特性也可以帮助提升代码的可读性： 使用Java 8，可以减少冗长的代码，让代码更易于理解 通过方法引用和Stream API，代码会变得更直观 利用Lambda...表达式、方法引用以及Stream改善程序代码的可读性： 重构代码，用Lambda表达式取代匿名类 用方法引用重构Lambda表达式 用Stream API重构命令式的数据处理 ----
作者的贡献可以总结如下： 提出了Sparse4D-v3，这是一个强大的3D感知框架，具有三个有效策略：时间实例去噪、质量估计和分离注意力 将Sparse4D扩展为一个端到端的跟踪模型 在nuScenes...训练、验证和测试的数据分布分别为700、150和150个场景。每个场景包含一个20秒的2帧/秒视频片段和6个视角图像。除了3D边界框标签外，该数据集还提供了车辆运动状态和相机参数的数据。...每次训练步骤从单个帧的输入数据和来自历史帧的实例缓存中获取数据。时间模型的训练持续时间和GPU内存消耗与单帧模型相似，允许作者有效地训练时间模型。...与最先进的端到端解决方案DORT相比，在相同配置下，作者的AMOTA提高了6.6%（0.490 vs 0.424）。...在控制变量的情况下，作者逐步引入单个改进，并显示结果在表5中。具体而言，去噪在各种指标上都有显著改进。单帧去噪和时间去噪分别提高了mAP的0.8%和0.4%，以及NDS的0.9%和0.6%。
下表是比赛数据集的分布统计情况，阶段 1 和阶段 2 是两个独立的封闭测试阶段，两个测试阶段的 reference 集合一致。...首先，微信视觉团队对数据做了细致的分析，总结了数据集中的几种常见样本： 无增强的视频，它们更接近用户发表的原视频。...图 6：Query 视频中的 3 种类型的样本，(a) 无增强视频；(b) 增强视频；(c) 多场景视频 解决方案 经过数据分析，微信视觉团队明确了该任务的主要难点，针对这些难点，提出了一个两阶段检测方法来识别拷贝视频...Scenes Detection 做分析和多图拆解；(c) 每一帧视频经过基线模型提取 embedding，形成 query 的视频帧 embedding 集合。...Matching Track 解决方案 图 8：Matching Track 解决方案，(a) Feature Extraction 前处理模块提取视频帧粒度的特征矩阵；(b) Similar Segment
今天，我们很高兴发布Objectron数据集，这是一个短的，以对象为中心的视频剪辑的集合，可以从不同的角度捕获更大的一组公共对象。每个视频剪辑都随附有AR会话元数据，其中包括相机姿势和稀疏点云。...Objectron数据集中的示例视频 三维实体检测解决方案 除了和数据集一起之外，我们还将共享一个针对四类对象的三维实体检测解决方案-鞋子，椅子，杯子和照相机。...然后，第二阶段使用图像裁剪来估计3D边框，同时为下一帧计算实体的2D裁剪，因此实体检测器不需要运行每个帧。第二阶段3D边框预测器在Adreno 650移动GPU上以83 FPS运行。 ?...元数据（例如照相机姿势，点云和平面） 已处理的数据集：带注释帧的改编版本，图像的格式为tf.example，视频的格式为SequenceExample。...通过发布此Objectron数据集，我们希望使研究界能够突破三维实体几何理解的极限。我们还希望促进新的研究和应用。例如视图合成，改进的三维表达和无监督学习。
第一发，排序经典实现，即用TreeSet实现有序存放，该方法的特点的是在数据加入集合中时就会对其进行排序，排序规则就是所谓的自然序列，从小到大，包括数字和字母。...另外，本方法也是字符串去重的解决方案之一，但是也有会出现一个问题，那就是去重之后集合中的数据会按照自然序列排序啊有没有。。。...对于某些业务场景也许并不算是问题，但是在数据流中，执行数据合并的时候会获取两个表的字段进行去重，这个时候如果采用的TreeSet就会使得表字段乱序，这也是小编在工作当中遇到的问题，好了，下面大家来看一个实例吧...这里顺便说一些集合的add方法本身也是有返回值的，也就是是否添加成功的状态，为布尔类型，上例中的判断是为了保证最终集合中有十个元素，而toArray方法是比较便捷的转换为数组的操作，在以后大家可以组合在一起灵活使用...这对于一些复杂的对象，如实体中包含另外一个实体作为其属性，这个时候创建一个新的对象，再进行取值赋值就会显得很笨拙，那我们来看看是怎样实现的吧，其实很简单，只需要实现一个克隆的接口。 ?
而iDT改进的地方在于它利用前后两帧视频之间的光流以及SURF关键点进行匹配， 从而消除/减弱相机运动带来的影响，改进后的光流图像被成为warp optical flow 总结：...使用K_mean聚类算法对训练数据集特征集合进行聚类， 得到特征单词字典； 2....Fisher Vector步骤总结： 1.选择GMM中K的大小 1.用训练图片集中所有的特征（或其子集）来求解GMM（可以用EM方法），得到各个参数； 2.取待编码的一张图像，求得其特征集合...所以，个人认为，虽然应该加大的时间信息的关注，但不可否认空间特征的重要作用。 空间流上 改进 提取关键帧 空间网络主要捕捉视频帧中重要的物体特征。...论文 代码 参考博客解析 非局部网络优势： 在深层神经网络中，捕获长期依赖关系是至关重要的。 对于连续的数据（例如演讲中语言），循环操作是时间域上长期依赖问题的主要解决方案。
该研究从目标域和对抗域两个方面对先前的工作做了改进。在目标域上，该研究通过攻击目标身份的状态集合找到高泛化的更强大的对抗样本。...动图的每一帧都是在对抗流形上采样得到的对抗样本，连续地采样就可以获得表情连续改变的一系列对抗样本（左侧），红色的数值表示当前帧的对抗样本与目标样本（右侧）在 Face++ 人脸识别系统下的相似度。...当然，并不是所有的数据集都有一个身份的不同状态的图片，对于这种情况怎么做目标域的扩充呢？...该研究也给出了一个可行的解决方案，即用 AU 向量和表情编辑模型生成目标状态集合，文章也呈现了攻击合成的目标状态集合的结果，可以发现泛化性能也有一定提升。...总结 综上所述，该研究提出了一种新的名为 GMAA 的攻击范式，同时扩展了目标域和对抗域，提高了攻击的性能。对于目标域，GMAA 通过攻击状态集合而不是单张图像来提升对目标身份的泛化能力。
虽然这个需求使用 Map 可以轻松搞定，但是小黑哥还是觉得这种写法有点笨拙，如果没有判空，将会导致 NPE 异常。 如果很多地方需要功能，我们就可以抽象出来，将其封装成工具类。...a->[1,2,3] b->4,c->[6,5] 使用 Map + List 这种结构比较笨拙，并且代码实现也比较繁琐。Multimap 正式 Guava 中解决这种问题的新出的一个雷。...这些工具类需对使用的方法，我们可以快速创建集合，分割集合，转化集合等。 快速创建集合实例 使用工具类，我们可以快速创建集合。...初始创建不可变集合时吗，需要传入数据源，创建完成之后，集合就再也不能修改，增加，删除元素，否则将会报错。 这是一种防御性策略，防止集合在后续操作中被修改，从而引发问题。...("关注","Java极客技术"); ImmutableList.builder().add("关注").addAll(fromList).build(); 总结 这篇文章小黑哥带大家学习开源工具 Guava
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