在很多学习、工作场合中,我们往往需要绘制如下所示的一些带有具体时间进度的日程安排、工作流程、项目进展等可视化图表。
在真实的场景中数据流往往都是没有界限的,无休止的,就像是一个通道中水流持续不断地通过管道流向别处,这样显然是无法进行处理、计算的,那如何可以将没有界限的数据进行处理呢?我们可以将这些无界限的数据流进行切割、拆分,将其得到一个有界限的数据集合然后进行处理、计算就方便多了。
这是专栏《图像分割模型》的第9篇文章。在这里,我们将共同探索解决分割问题的主流网络结构和设计思想。
java.util.concurrent.ExecutorService 接口表示一个异步执行机制,使我们能够在后台执行任务。因此一个 ExecutorService 很类似于一个线程池。实际上,存在于 java.util.concurrent 包里的 ExecutorService 实现就是一个线程池实现。
基于Spark通用计算平台,可以很好地扩展各种计算类型的应用,尤其是Spark提供了内建的计算库支持,像Spark Streaming、Spark SQL、MLlib、GraphX,这些内建库都提供了高级抽象,可以用非常简洁的代码实现复杂的计算逻辑、这也得益于Scala编程语言的简洁性。这里,我们基于1.3.0版本的Spark搭建了计算平台,实现基于Spark Streaming的实时计算。 我们的应用场景是分析用户使用手机App的行为。 手机客户端会收集用户的行为事件(我们以点击事件为例),将数据发送到数
论文链接:https://www.researchgate.net/profile/Sven-Behnke-2/publication/221104985_Efficient_Multi-resolution_Plane_Segmentation_of_3D_Point_Clouds/links/0912f5012c7339e394000000/Efficient-Multi-resolution-Plane-Segmentation-of-3D-Point-Clouds.pdf
对于没有把数学学会的同学来说,如果希望从算法层了解以太坊的工作量证明是非常困难的。一本黄皮书会难倒一大批吃瓜群众。因此,本文将试图使用图文和尽量简单的数学来解释以太坊挖矿工作量证明,包括以太坊是如何对抗ASIC1、如何动态调整挖矿难度、如何校验挖矿正确性的。
Apache Kafka利用循环技术为多个分区生产信息。其中自定义分区技术常用于为已经定义好的分区生产特定类型的信息,并使生产出来的信息能被特定类型的消费者使用。这种技术使我们能够掌控信息的生成和使用。Windowing使用基于时间限制的事件时间驱动分析以及数据分组。有三种不同的Windowing方式,分别是Tumbling,Session和Hopping。
Windows(窗口)是处理无限数据流的核心。窗口将流分解成有限大小的”桶”,在上面我们可以进行计算。本文将重点介绍 Flink 中的窗口,以及常见的窗口类型。
我最初对电脑的痴迷,就像许多小孩一样,与电脑游戏有关。我沉迷在那个计算机所模拟出的小小世界中,我可以操纵这个世界,我同时也沉迷在那些尚未展开的故事之中。但我沉迷其中并不是因为游戏实际描述的故事,而是因为我可以充分发挥我的想象力,去构思故事的发展。
文档版面分析是对图片或页面扫描图像上感兴趣的区域进行定位和分类的过程,版面分析的目的是让机器“看懂”文档结构,即将文档图像分割成不同类型内容的区域,并分析区域之间的关系,这是内容识别之前的关键步骤。从广义上讲,大多数方法可以提炼为页面分割和逻辑结构分析。
在详解FreeRTOS:嵌入式软件系统架构(理论篇—1)文章中,讲解到轮询系统架构、前后台系统架构和多任务系统架构的特点和区别。从本篇文章开始讲一讲嵌入式多任务系统架构的理论知识。
Fork/Join框架是Java7提供了的一个用于并行执行任务的框架, 是一个把大任务分割成若干个小任务,最终汇总每个小任务结果后得到大任务结果的框架。
扩散模型在合成高质量图像方面取得了巨大成功。然而,由于巨大的计算成本,利用扩散模型生成高分辨率图像仍然具有挑战性,导致交互式应用程序的延迟过高。在本文中,我们提出DistriFusion通过利用多个 GPU 的并行性来解决这个问题。我们的方法将模型输入拆分为多个块,并将每个块分配给GPU。
今天继续来聊聊视频,现在影视剧、短视频在我们的生活中无处不在,再加上智能手机拍摄视频的便捷,我们可谓是生活在视频的时代。
预测是时间序列分析中最重要的一项任务之一。随着深度学习模型的快速发展,关于这个话题的研究工作数量也大幅增加。在深度学习模型中,Transformer在自然语言处理(NLP)、计算机视觉(CV)、语音等应用领域取得了巨大成功。近期在时间序列中也取得了成功,这得益于其注意力机制可以自动学习序列中元素之间的联系,因此成为序列建模任务的理想选择。
本文介绍基于ArcMap软件,利用时间滑块功能,对大量多时相栅格遥感影像数据进行动态显示,并生成视频或动图的方法。
相对于传统的数据处理模式。流式数据处理则有更高的处理效率和成本控制。apache flink 就是近年来在开源社区发展不断发展能够支持同时支持高吞吐,低延迟,高性能分布式处理框架。
Meta-Transformer是一个用于多模态学习的新框架,用来处理和关联来自多种模态的信息,如自然语言、图像、点云、音频、视频、时间序列和表格数据,虽然各种数据之间存在固有的差距,但是Meta-Transformer利用冻结编码器从共享标记空间的输入数据中提取高级语义特征,不需要配对的多模态训练数据。该框架由统一的数据标记器、模式共享编码器和用于各种下游任务的任务头组成。它是在不同模式下使用未配对数据执行统一学习的第一次努力。实验表明,它可以处理从基础感知到实际应用和数据挖掘的广泛任务。
0、引言 本文翻译自Elasticsearch20170918热乎的官方博客,原作者:Christian Dahlqvist。 在构建Elasticsearch集群的初期如果集群分片设置不合理,可能在项目的中后期就会出现性能问题。 Elasticsearch是一个非常通用的平台,支持各种各样的用例,并且为数据组织和复制策略提供了巨大灵活性。这种灵活性使得作为ELK新手的你将数据组织成索引和分片变得困难。虽然不一定会在首次启动时出现问题,但由于数据量随时间的推移,可能会导致性能问题。集群所拥有的数据越多,纠正
---- 新智元报道 编辑:LRS 【新智元导读】想知道那些超大规模神经网络都是怎么训出来的?OpenAI一篇文章总结:除了显卡要多,算法也很重要! 如今AI的很多进步都要归功于大型神经网络,尤其是大公司和研究机构提供的预训练模型更是推动了下游任务的进步。 但想自己动手训练一个大型神经网络并不简单,首先要面对的就是海量的数据、多机协调和大量GPU的调度工作。 一提到「并行」,冥冥之中就会感觉多了很多隐藏的bug。 最近OpenAI发布了一篇文章,详细介绍了一些训练大型神经网络的相关技术及底层原理
在最初的时候,学习机器学习(ML)可能是令人生畏的。“梯度下降”、“隐狄利克雷分配模型”或“卷积层”等术语会吓到很多人。但是也有一些友好的方法可以进入这个领域,我认为从决策树开始是一个明智的决定。
分治分治,即分而治之。分治,就是把一个复杂的问题分成两个或更多的相同或相似的子问题,再把子问题分成更小的子问题……直到最后子问题可以简单的直接求解,原问题的解即子问题的解的合并。这个技巧是很多高效算法的基础,如排序算法(快速排序,归并排序),傅立叶变换(快速傅立叶变换)……直接说就是将一个难以直接解决的大问题,分割成一些规模比较小的相同的小问题,以便各个击破,分而治之。
CW,广东深圳人,毕业于中山大学(SYSU)数据科学与计算机学院,毕业后就业于腾讯计算机系统有限公司技术工程与事业群(TEG)从事Devops工作,期间在AI LAB实习过,实操过道路交通元素与医疗病例图像分割、视频实时人脸检测与表情识别、OCR等项目。
来源:新智元本文约3000字,建议阅读5分钟本文详细介绍了一些训练大型神经网络的相关技术及底层原理。 想知道那些超大规模神经网络都是怎么训出来的?OpenAI一篇文章总结:除了显卡要多,算法也很重要! 如今AI的很多进步都要归功于大型神经网络,尤其是大公司和研究机构提供的预训练模型更是推动了下游任务的进步。 但想自己动手训练一个大型神经网络并不简单,首先要面对的就是海量的数据、多机协调和大量GPU的调度工作。 一提到「并行」,冥冥之中就会感觉多了很多隐藏的bug。 最近OpenAI发布了
注释:这篇文章相当长,请耐心看完。 来自德国奥尔登堡大学心理学部的Catharina Zich等人在Neurobiology of Aging杂志上发表了一项基于EEG和fNIRS同步采集的研究,旨在探究年龄和神经反馈这两种因素对运动想象信号的影响。结果发现:在运动想象时,年轻人的ERD变化和HbR变化相对于老年人表现出更明显的单侧化;神经反馈可以增强运动想象期间的EEG和fNIRS信号。 摘要 众所周知,中风会造成较为严重的运动损伤。运动想象(MI)被认为是治疗中风的一种有效手段,尤其是将其与神经反馈(N
Python是一种多范式、高层次的动态编程语言,同时也是一种非常流行的语言,它支持多线程编程,可以通过Python的线程模块进行操作,其中包括定时器和周期任务。
:。根据python stats.poisson.cdf(k, 5) 计算得到:当k=9时,累计概率为0.968,因此每天需要至少准备9个馒头才能有95%的把握保证供应。
前段时间详细地阅读了 《Apache Flink的流处理》 这本书,作者是 Fabian Hueske&Vasiliki Kalavri,国内崔星灿翻译的,这本书非常详细、全面得介绍了Flink流处理,并且以气象数据的例子讲解其中的使用,我把其中一些比较重要的句子做了比较,并且分享给大家。有一些我不是很理解,需要以后慢慢去消化,我就不做详细的展开。
【导读】大家好,我是泳鱼。一个乐于探索和分享AI知识的码农!今天带来的这篇文章,提出了一种基于Transformer的用于长期时间序列预测的新方法PatchTST,取得了非常显著的效果。希望这篇文章能对你有所帮助,让你在学习和应用AI技术的道路上更进一步!
.strip() 方法可以用于移除字符串开头和结尾的空格和换行符等空白字符,它返回一个新的字符串对象。
虽然它在今年7月就已经被提出,但当时在GitHub上除了“一纸”文档之外就没有任何东西。
cat主要有三大功能: 1.一次显示整个文件。 cat filename 2.从键盘创建一个文件。 cat > filename 只能创建新文件,不能编辑已有文件. 3.将几个文件合并为一个文件。
"LangChain 系列" 是一系列全面的文章和教程,探索了 LangChain 库的各种功能和特性。LangChain 是由 SoosWeb3 开发的 Python 库,为自然语言处理(NLP)任务提供了一系列强大的工具和功能。
作者:lberto Hojel ; Yutong Bai ; Trevor Darrell ; Amir Globerson ; Amir Bar
官方文档对其功能的描述为为:Rearrange image blocks into columns. 即重排图像块为矩阵列。
文章采用了GPU加速的trick,本质上还是描述的LI-SLAM,里程计基于关键帧进行固定滞后平滑优化,然后在全局建图模块再一次进行因子图的优化。时间上通过GPU加速体素格GICP因子和IMU预积分因子的计算以及融合。
文章;LESS-Map: Lightweight and Evolving Semantic Map in Parking Lots for Long-term Self-Localization
深度学习是一个了不起的方法,用于遥感数据集,如卫星或航空照片的目标检测和分割/匹配。然而,就像深度学习的许多其应用场景一样,获得足够的带标注的训练数据可能会耗费大量的时间。在这篇文章中,我将介绍一些我们的工作,即使用预先训练好的网络来在遥感数据的目标检测任务中避免标注大型训练数据集的大量繁琐工作。
目前,对于恶意流量的识别,基于机器学习的检测技术愈发成熟。然而在高吞吐量的网络中,它对于流量特征提取的效率低,检测精确度低,不能实现实时检测。且由于攻击者在流量中注入了噪声,导致包级特征和流级特征不再适用,因此传统的机器学习技术不再可行。
周末在家无聊闲逛github,发现一个很有趣的开源项目,作者用手绘图的方式讲解了机器学习模型构建的全流程,逻辑清晰、生动形象。同时,作者也对几张图进行了详细的讲解,学习之后,收获很多,于是将其翻译下来,和大家一起学习。
在Python中,datetime模块是处理日期和时间的标准库。它提供了一系列功能强大的函数和类,用于处理日期、时间、时间间隔等。本文将深入探讨datetime模块的使用方法,从入门到精通。
作者验证了ViT-Adapter在多个下游任务上的有效性,包括目标检测、实例分割和语义分割。尤其,使用HTC++时,ViT-Adapter-L得到了60.1 和52.1 ,在COCO test-dev上,超过 Swin-L 1.4 和1.0 。对于语义分割,ViT-Adapter-L在ADE20K val上建立了一个新的mIoU 60.5%,比SwinV2-G高0.6%。 开源地址:https://github.com/czczup/ViT-Adapter
• 数据集:distilled Kitti Lidar-Motion dataset
时间序列分析是一个重要领域,涵盖从天气预报和到使用心电图检测不规则心跳,再到识别异常软件部署等一系列广泛应用。
相信多线程各位大佬都用过,不管是在单核cpu还是多核cpu上都可以执行,但是多线程是同时执行多个线程的吗?
并不是所有的入射光子都会产生“电子/空穴”对。一些电子正好在感应层中传播,一些被反射回来,或者,以其他形式将其能量损失掉了。此外,并不是所有的电子都能正好进入检测电路。电子流和入射光子流的比值称为量子效率,记为q(\lambda)。量子效率依赖于入射光子的能量,因此,它依赖于入射光的波长\lambda。同时,量子效率还依赖于:1)材料,以及,2)仪器收集自由电子的方式。真空仪器上的涂料具有相对较低的量子效率。对于某些特定波长,固态电子器件近乎为理想器件。摄影胶片的量子效率很低。
我们经常用随机森林等机器学习又或者是其他数据挖掘的方法寻找某些疾病的biomarker或者候选基因。但是来自临床的数据包括了生存事件等信息,数据的内容有所不同,所以需要一些和之前不太一样分析方法,其中常见的就是通过制作生存曲线图获取结论。
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