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JupyterLab: 神器Jupyter Notebook进化版,结合传统编辑器优势,体验更完美

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!为了与操作系统终端交互或使用添加终端视图作为附加组件。...打开和研究文件是笨拙,因为需要先加载文件,然后选择适当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中函数fun来迭代地改进用橙色表示函数逼近器。近似器完全覆盖了最后给定数据输入。因此,只能看到一条橙色线。...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文件。这为您日常工作节省了大量时间,因为它减少了文件加载中错误风险,而且在项目的早期阶段安装您EDA和测试要快得多。...04 总结 Jupyterlab在Jupyter Notebook基础上增加了一个完整IDE,使它变得更加强大。它可以很好地集成到数据科学家日常工作中,因此它也可以被视为下一代工具。

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数据模型与查询语言 ------《Designing Data-Intensive Applications》读书笔记2

通过这样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之中表),其中每个元组称之为行,行是一个无序集合(SQL之中行)。...但更重要是,它还隐藏了数据库引擎实现细节,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模式,而不是用于确定结果算法。 4.总结 数据模型是一个庞大主题,所有不同数据模型。现在都被广泛使用,它们各自领域都很好。...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系统为了不同目的,而不是一个单一一刀切解决方案

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进击Java程序员:如何不断地提高自己编程能力向架构师迈进

简要总结上下文: ● 改进任务执行来自于开发更好心理模式,更好心理模式通过有意或有目的实践。 ● 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反馈循环,无论代码是否工作,它性能和健壮性如何等等。我们对于系统稳健性有一个更长反馈循环,因为它们在负载下会跌倒或随着时间推移会变得笨拙。...编程问题很好地模拟了现实生活中问题(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问题有 part 2,这意味着你必须重新评估你原始解决方案有多少精心设计...这并不完美,但我喜欢看到我解决方案具有挑战性,并且经常不得不重新考虑我解决方案结构和设计,当我达到 part 2 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反馈和具体实践建议。 下面分享是笔者多年来总结学习路线适合1-5年Java程序员学习进阶。

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中级程序员还应该如何提高自己?

在这篇文章中,我将讨论关于普遍性能改进一些理论,然后讨论一些程序员用于实践方法(以及我对这些实践想法),然后是我对改进成为中级或更优秀程序员最佳方法所作出结论。 ?...简要总结上下文: 改进任务执行来自于开发更好心理模式,更好心理模式通过有意或有目的实践。 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反馈循环,无论代码是否工作,它性能和健壮性如何等等。我们对于系统稳健性有一个更长反馈循环,因为它们在负载下会跌倒或随着时间推移会变得笨拙。...编程问题很好地模拟了现实生活中问题(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问题有part 2,这意味着你必须重新评估你原始解决方案有多少精心设计...这并不完美,但我喜欢看到我解决方案具有挑战性,并且经常不得不重新考虑我解决方案结构和设计,当我达到part 2时候。

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程序员应该如何提高自己?

关于普遍性能改进快速指南 我最近一直在阅读大量关于性能改进内容,大多数文献使用 K. Anders Ericsson 研究作为起点。...简要总结上下文: ● 改进任务执行来自于开发更好心理模式,更好心理模式通过有意或有目的实践。 ● 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反馈循环,无论代码是否工作,它性能和健壮性如何等等。我们对于系统稳健性有一个更长反馈循环,因为它们在负载下会跌倒或随着时间推移会变得笨拙。...编程问题很好地模拟了现实生活中问题(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问题有 part 2,这意味着你必须重新评估你原始解决方案有多少精心设计...这并不完美,但我喜欢看到我解决方案具有挑战性,并且经常不得不重新考虑我解决方案结构和设计,当我达到 part 2 时候。

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什么是敏捷内容管理系统

对于无头CMS构建是为了实现项目小型化、基于数据迭代、跨团队协作、当前部署和未来渠道内容交付。同时,敏捷 CMS 在管理和发布内容时为企业提供了更大灵活性、速度和控制力。...通过将网站每个部分视为一个独立模块,敏捷 CMS 可以帮助企业以更少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,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 解决方案支柱。敏捷实践使您员工能够以最大创造力完成工作,同时保持同步,从而减少内容孤岛和实现更大创新。...持续集成和自动化测试:通过持续集成和自动化测试方式,确保代码质量和稳定性,减少可能出现问题。反馈和改进:在每个迭代周期结束后,收集用户反馈和意见,并及时进行改进和调整,以满足用户需求和期望。...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,提高团队开发效率和产品质量。MassCMS是敏捷 CMS 吗?

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中级程序员还应该如何提高自己?

在这篇文章中,我将讨论关于普遍性能改进一些理论,然后讨论一些程序员用于实践方法(以及我对这些实践想法),然后是我对改进成为中级或更优秀程序员最佳方法所作出结论。 ?...简要总结上下文: 改进任务执行来自于开发更好心理模式,更好心理模式通过有意或有目的实践。 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反馈循环,无论代码是否工作,它性能和健壮性如何等等。我们对于系统稳健性有一个更长反馈循环,因为它们在负载下会跌倒或随着时间推移会变得笨拙。...编程问题很好地模拟了现实生活中问题(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问题有part 2,这意味着你必须重新评估你原始解决方案有多少精心设计...这并不完美,但我喜欢看到我解决方案具有挑战性,并且经常不得不重新考虑我解决方案结构和设计,当我达到part 2时候。

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A full data augmentation pipeline for small object detection based on GAN

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。  ...实现最终图像技术可以使用视频一系列连续或单个图像。多个基于图像(或经典)解决方案大多是基于重建算法,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位置选择器方法: •输入:该算法将时间 每个f内数据集(GT)中目标的集合(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图像分类模型计算原始图像计算机视觉特征统计方面的相似程度。得分越低,两组相似性就越大,这意味着他们有更多相似的统计数据,这就是我们DS-GAN目的。  ...基于我们数据增强方法,这些解决方案在AP方面有了很大改进——单反数量越多,改进就越大——尤其是在训练视频百分比较低情况下。

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VToonify:可控高分辨率肖像视频风格变换

基于实例肖像视频风格变换 实验 实验结果 主要贡献点 分析了 StyleGAN 固定大小局限性,并提出了一个与 StyleGAN 变换相当解决方案。...方法 基于集合肖像视频风格变换 基于集合任务变换了样式整体集合,以 Toonify 作为 backbone,Toonify 使用了原始 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应用,从样式集合中采样不同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控制,测试期间,只需要从样式图像和输入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细级控制,如 (c) 所示,面部结构会变得越来越可爱。

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VP-SLAM:具有点、线和灭点单目实时VSLAM

更具体地说,本文主要贡献总结如下: 采用实时计算机视觉算法提取线条和VP.. 基于VPs绝对旋转优化策略。 用于估计变换简单线性系统。...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中始终可见。...此外,为了表示第i相对于全局坐标系相机姿态,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 中VP方向集合,并使用 作为MW中三个正交主导方向集合。...而且由于VP方向反映了当前 相对于MW方向,并且根据等式(1)计算初始集合 (而不是如文献[7]中那样根据初始VP计算)表示初始 相对于MW方向,我们可以构造如下等式,该等式将估计...4.1 TUM RGB-D基准中定位精度 我们在TUM-RGB-D数据集[16]上测试了我们方法,该数据集由多个真实世界相机序列组成,其中包含了以全速率(30 Hz)记录各种场景,如杂乱区域、不同复杂结构和纹理场景

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VP-SLAM:具有点、线和灭点单目实时VSLAM

更具体地说,本文主要贡献总结如下:采用实时计算机视觉算法提取线条和VP..基于VPs绝对旋转优化策略。用于估计变换简单线性系统。...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中始终可见。...[·]_x我们还使用 来表示 中VP方向集合,并使用 作为MW中三个正交主导方向集合。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方向反映了当前 相对于MW方向,并且根据等式(1)计算初始集合 (而不是如文献[7]中那样根据初始VP计算)表示初始 相对于MW方向,我们可以构造如下等式,该等式将估计...4.1 TUM RGB-D基准中定位精度我们在TUM-RGB-D数据集[16]上测试了我们方法,该数据集由多个真实世界相机序列组成,其中包含了以全速率(30 Hz)记录各种场景,如杂乱区域、不同复杂结构和纹理场景

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动态优化器—一种感知视频编码优化框架

从块编码到shot编码 在理想世界中,人们希望将视频分块,并赋予每个块不同参数集合,以优化最终组合视频。...故而在同类集合内,如属于同一shot那些,使用速率控制需求就少得多。...图2:VMAF工作原理:将像素级数据汇聚以生成级特征;利用SVM回归方法融合不同时空特征,来建立级质量分数;连续分数被汇集以产生最终视频序列VMAF分数。...尽管如此,需要记住是动态优化器解决方案计算复杂度也非常高。 其他视频编解码器有多好? 根据前面介绍内容,可立即明白动态优化器框架中并没有特殊编解码器。...动态优化器总结 动态优化器是对视频编码优化框架。

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Java杂谈之行为参数化

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功能。...需要一种比添加很多参数更好方法来应对变化需求。让我们后退一步来看看更高层次抽象。一种可能解决方案是对选择标准建模:考虑是苹果,需要根据Apple某些属性(比如它是绿色吗?...这在软件工程上有很大好处:现在把filterApples方法迭代集合逻辑与要应用到集合中每个元素行为(这里是一个谓词)区分开了。...8、总结 跟之前版本相比较,Java 8新特性也可以帮助提升代码可读性: 使用Java 8,可以减少冗长代码,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重构命令式数据处理 ----

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BEV新SOTA | Sparse4D v3用实例去噪+质量估计+解耦注意力全面提升BEV检测性能

作者贡献可以总结如下: 提出了Sparse4D-v3,这是一个强大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扩展为一个端到端跟踪模型 在nuScenes...训练、验证和测试数据分布分别为700、150和150个场景。每个场景包含一个20秒2/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数据。...每次训练步骤从单个输入数据和来自历史实例缓存中获取数据。时间模型训练持续时间和GPU内存消耗与单模型相似,允许作者有效地训练时间模型。...与最先进端到端解决方案DORT相比,在相同配置下,作者AMOTA提高了6.6%(0.490 vs 0.424)。...在控制变量情况下,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。单去噪和时间去噪分别提高了mAP0.8%和0.4%,以及NDS0.9%和0.6%。

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微信视觉团队斩获CVPR Video Similarity大赛双赛道冠军,视频号也用到了这些技术

下表是比赛数据分布统计情况,阶段 1 和阶段 2 是两个独立封闭测试阶段,两个测试阶段 reference 集合一致。...首先,微信视觉团队对数据做了细致分析,总结数据集中几种常见样本: 无增强视频,它们更接近用户发表原视频。...图 6:Query 视频中 3 种类型样本,(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) 每一视频经过基线模型提取 embedding,形成 query 视频 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粒度特征矩阵;(b) Similar Segment

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Google发布Objectron数据

今天,我们很高兴发布Objectron数据集,这是一个短,以对象为中心视频剪辑集合,可以从不同角度捕获更大一组公共对象。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,同时为下一计算实体2D裁剪,因此实体检测器不需要运行每个。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) 已处理数据集:带注释改编版本,图像格式为tf.example,视频格式为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极限。我们还希望促进新研究和应用。例如视图合成,改进三维表达和无监督学习。

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JAVA程序第二期

第一发,排序经典实现,即用TreeSet实现有序存放,该方法特点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,执行数据合并时候会获取两个表字段进行去重,这个时候如果采用TreeSet就会使得表字段乱序,这也是小编在工作当中遇到问题,好了,下面大家来看一个实例吧...这里顺便说一些集合add方法本身也是有返回值,也就是是否添加成功状态,为布尔类型,上例中判断是为了保证最终集合中有十个元素,而toArray方法是比较便捷转换为数组操作,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吧,其实很简单,只需要实现一个克隆接口。 ?

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视频行为识别检测综述 IDT TSN CNN-LSTM C3D CDC R-C3D

而iDT改进地方在于它利用前后两视频之间光流以及SURF关键点进行匹配, 从而消除/减弱相机运动带来影响,改进光流图像被成为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.取待编码一张图像,求得其特征集合...所以,个人认为,虽然应该加大时间信息关注,但不可否认空间特征重要作用。 空间流上 改进 提取关键 空间网络主要捕捉视频中重要物体特征。...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。 对于连续数据(例如演讲中语言),循环操作是时间域上长期依赖问题主要解决方案

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CVPR 2023 | 由点到面:可泛化流形对抗攻击,从个体对抗到流形对抗

该研究从目标域和对抗域两个方面对先前工作做了改进。在目标域上,该研究通过攻击目标身份状态集合找到高泛化更强大对抗样本。...动图每一都是在对抗流形上采样得到对抗样本,连续地采样就可以获得表情连续改变一系列对抗样本(左侧),红色数值表示当前对抗样本与目标样本(右侧)在 Face++ 人脸识别系统下相似度。...当然,并不是所有的数据集都有一个身份不同状态图片,对于这种情况怎么做目标域扩充呢?...该研究也给出了一个可行解决方案,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目标状态集合结果,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名为 GMAA 攻击范式,同时扩展了目标域和对抗域,提高了攻击性能。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泛化能力。

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还在使用集合类完成这些功能?不妨来看看 Guava 集合类!!!

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 中解决这种问题新出一个雷。...这些工具类需对使用方法,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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