PS ： mybatis 中也有对于 criteria 的使用，见另一文章：mybatis ：Criteria 查询、条件过滤用法 1. 业务场景： (1) ....按业务条件查到所有数据后，要过滤掉其中 “当前领导自己填报的但不由自己审批的数据” ，本来我一直在想是不是会有和 sql 中类似于 except 效果的实现 ，就一直想找这个方法，但没有点出这个方法来，...在微信端要求在一个输入框中实现多种类型数据查询。可输入“姓名、项目名称、工作任务、工作类型” 中的任意一种，并作相应条件过滤。...这种只给一个参数却可能代表多种类型数据的实现 如下： Predicate p = cb.or(cb.like(root.get("employeeName"), "%" + search + "%"...list.add(p); } // 去掉当前领导自己填报的但不由自己审批的数据
Wireshark支持的协议有3000多个，过滤字段24万多个，因此本文不可能每一个都能覆盖到，但过滤方法是一层不变的，需要什么过滤什么。...2.2.1 异或（xor）当且仅当满足其中一个条件，并且是两个条件不能同时满足时，为真，过滤出对应的数据包。...也是没问题的除此之外，你可以使用快捷键Ctrl + F来呼出搜索框，支持正则、十六进制、字符串、过滤器，并且可以设置是否大小写敏感，搜索不会帮你筛选过滤报文，每点击一次查找，从上到下按顺序，每次定位到一个符合要求的数据帧...&& tcp.time_delta >= 0.23.5 在同一个TCP流中的帧按间隔时间排序首先点选任意一个TCP帧，找到时间戳字段，右击"Time since previous frame in this...包均同时满足上面三个条件，段长度为1的情况下，填充的数据是0，对应十六进制0x00，表示这是一个空的数据段。
由此功能，当总线上 发生持续数据错误时，可将引起此故障的单元从总线上隔离出去。 连接节点多。CAN 总线是可同时连接多个单元的总线。可连接的单元总数理论上是没 有限制的。...标准格式有 11 个位的标识符（ID）， 扩展格式有 29 个位的 ID。 数据帧 数据帧一般由 7 个段构成，即： 帧起始。表示数据帧开始的段。 仲裁段。表示该帧优先级的段。 控制段。...表示数据帧结束的段。 图中 D 表示显性电平，R 表示隐形电平（下同）。 帧起始 这个比较简单，标准帧和扩展帧都是由 1 个位的显性电平表示帧起始。...仲裁段 表示数据优先级的段，标准帧和扩展帧格式在本段有所区别，如图所示： 标准格式的 ID 有 11 个位。从 ID28 到 ID18 被依次发送。...如果有多个单元同时发送，则连续输出显性电平多的单元，具有较高优先级。从ID开始比较，如果ID相同，还可能会比较RTR和SRR等位。
逻辑链路控制（LLC）：数据链路层（Data Link Layer）的上层部分，DLL服务通过LLC为网络层提供统一接口。...当有多个节点同时发送时，就要根据ID值按位进行仲裁（ID值越小优先级越高），优先级高的获得总线访问权。 2.非破坏性仲裁机制 3.广播型 节点通过本地过滤接收自己所需的数据，不需要的就过滤掉。...SRR位（Subtitue Remote Request Bit）：SRR位为0，当标准帧与扩展帧发生冲突，而扩展帧的的基本ID与标准帧的ID相同时，标准帧优先于扩展帧。...（3）控制域 IDE位与r0组成保留位。 DLC有4位，表示数据长度，0 ~ 8 个字节。 （4）数据域 0 ~ 8 个字节的数据。...（7）帧结束 帧结束（EOF）由7个隐性位（1）组成。 2.远程帧 节点发出远程帧，请求具有相同ID的数据帧。 远程帧也分标准格式和扩展格式，RTR位为1表示远程帧，相比数据帧少了数据域。
id，以及要适配的数据。...Intent的各种属性用于描述过滤器匹配的各种条件，包括：action、category、data、type、extras和flags。...一个过滤器可以包含多个动作，这时节点指定了一个 action 列表用于标识Activity所能接受的“动作”。...通常Intent中的动作必须和过滤规则中的动作完全一致才能匹配成功；当过滤器有多个动作时，Intent中的动作只要和其中一个相同就可以匹配成功。...，Android系统会将列表中所有Intent过滤器的“动作”和“类别”与Intent进行匹配； （3）把Intent数据Uri的每个子部与Intent过滤器的标签中的属性进行匹配； （4）如果Intent
按租户id字段隔离租户 这种方案是多租户方案中最简单的数据隔离方法，即在每张表中都添加一个用于区分租户的字段（如tenant_id或org_id啥的）来标识每条数据属于哪个租户，当进行查询的时候每条语句都要添加该字段作为过滤条件...中 较多 提供了一定程度的逻辑数据隔离，一个数据库系统可支持多个租户 数据库管理比较困难，表繁多，同时数据修复稍复杂 按租户id字段区分 低 多 维护和购置成本最低，每个数据库能够支持的租户数量最多...mybatis-plus优雅实现多租户数据权限隔离 上面我们说过按租户id字段隔离租户这种方式就是在获取数据的时候对每一条SQL语句添加租户id作为过滤条件来隔离租户数据的。...但是这样意味着每个查询SQL都必须加上租户id这个过滤条件，如果漏加就意味着会查询出不同租户的数据，这是绝对不允许的，同时每个查询接口都需要手动设置过滤条件，重复劳动，一点都不够优雅。...首先我们要求每一条SQL都加上租户id这个过滤条件，这意味着我们需要解析原始SQL在合适的地方加上租户id过滤条件，我们知道mybatis提供扩展点就是拦截器，可以对SQL语句处理前后进行增强逻辑，分页插件就是这么做的
编译 | 庞佳 责编 | Leo 出品 | AI 科技大本营（公众号ID：rgznai100） AI 科技大本营按：本文编译自 Adrian Rosebrock 发表在 PyImageSearch 上的一篇博文...； 如何过滤和忽略深度学习模型所检测的类别； 在深度神经网络中，添加或删除检测类别时常见误区。...在不改动网络结构和重新训练模型的前提下，我将会演示如何能够忽略和过滤你不感兴趣的目标类别。...平均精度均值（ mAP ） 为了在我们的数据集中评估目标检测模型的性能，我们需要计算基于 IoU 的mAP： 基于每个类（也就是每个类的平均精度）； 基于数据集中的所有类别（也就是所有类别的平均精度值的平均值...如果按下“q”键，我们停止并推出循环（第 94 和 95 行） 否则，我们继续更新 fps 计数器（ 98 行），并继续提取和处理帧图片。
编译 | 庞佳 责编 | Leo 出品 | 人工智能头条（公众号ID：AI_Thinker） 【AI 科技大本营按】本文编译自 Adrian Rosebrock 发表在 PyImageSearch 上的一篇博文...； 如何过滤和忽略深度学习模型所检测的类别； 在深度神经网络中，添加或删除检测类别时常见误区。...在不改动网络结构和重新训练模型的前提下，我将会演示如何能够忽略和过滤你不感兴趣的目标类别。...平均精度均值（mAP） 为了在我们的数据集中评估目标检测模型的性能，我们需要计算基于 IoU 的mAP： 基于每个类（也就是每个类的平均精度）； 基于数据集中的所有类别（也就是所有类别的平均精度值的平均值...如果按下“q”键，我们停止并推出循环（第 94 和 95 行） 否则，我们继续更新 fps 计数器（98 行），并继续提取和处理帧图片。
帧类型 帧用途 数据帧 用于发送单元向接收单元传送数据的帧 遥控帧 用于接收单元向具有相同 ID 的发送单元请求数据的帧 错误帧 用于当检测出错误时向其它单元通知错误的帧 过载帧 用于接收单元通知其尚未做好接收准备的帧...间隔帧 用于将数据帧及遥控帧与前面的帧分离开来的帧 数据帧的结构图： 图中D表示显性电平，R表示隐形电平....ID：高位在前，低位在后。 基本ID，禁止高7位都为隐性，即不能：ID=1111111XXXX。 RTR，远程请求位。0，数据帧；1， 远程帧； SRR，替代远程请求位。...32位屏蔽位模式,过滤器屏蔽标识符为0x00FF0000. 4.初始化USART设备 5.使用扩展帧shu帧数据格式,ID为0xAA,数据长度长度为8 STM32的CAN控制器设计的重点集中在CAN寄存器组的初始化过程中...过滤器屏蔽标识符为0x00FF0000。 该节点接收到的数据帧的标识符段的位[23:16]，必须和接收缓冲区标识符中的[23:16]匹配。否则予以滤除。但若满足了这一条件而即便如下的位不匹配。
为适应“减少线束的数量”、“通过多个LAN，进行大量数据的高速通信”的需要，1986 年德国电气商博世公司开发出面向汽车的CAN 通信协议。...各种帧的用途如表30.1.1所示： 帧类型 帧用途 数据帧 用于发送单元向接收单元传送数据的帧 遥控帧 用于接收单元向具有相同 ID 的发送单元请求数据的帧 错误帧 用于当检测出错误时向其它单元通知错误的帧...数据帧的构成如图30.1.2所示： 图30.1.2 数据帧的构成 图中D表示显性电平，R表示隐形电平（下同）。 帧起始，这个比较简单，标准帧和扩展帧都是由1个位的显性电平表示帧起始。...仲裁段，表示数据优先级的段，标准帧和扩展帧格式在本段有所区别，如图30.1.3所示： 图30.1.3 数据帧仲裁段构成 标准格式的ID 有11 个位。从ID28 到ID18 被依次发送。...标准帧和扩展帧的控制段稍有不同，如图30.1.4所示： 图30.1.4 数据帧控制段构成 上图中，r0和r1为保留位，必须全部以显性电平发送，但是接收端可以接收显性、隐性及任意组合的电平
p=9766 在某些情况下，你可能希望通过在每帧中添加数据并保留先前添加的数据来进行动画处理。 现在，我们将通过制作点线图的动画来探索。...id通过使其等于所讨论的类别变量，可用于为多个类别创建单独的行；否则使用id = 1。...transition_reveal其默认是显示线条，仅绘制当前帧的点： 要创建点的累积动画，使用如下代码： shadow_mark 保留先前帧中的数据。...然后，它创建一个名为的R对象chart，这是从该数据绘制的静态ggplot2图表。 然后，使用该ggsave函数以定义的尺寸和分辨率保存该图表，从而在循环上进行进度更新。...对人类的影响，主要是二氧化碳和其他温室气体的排放。 代码的工作方式 transition_state。这会在数据的不同过滤状态之间切换，此处由变量定义type。
定义 SQL 查询 SQL 查询可能是 SQL 中最常用的操作，因为它们允许用户从一个或多个表中检索和分析数据。...JOIN 子句是 FROM 子句的一部分，并将来自多个表的数据合并到一个数据集中。它是关系模型的基本运算符之一，用于将不同的关系合并到一个集合中。...JOIN 子句允许连接条件，以确保只有逻辑上属于一起的行才连接（具有匹配主键 –> 外键关系的行）。可以指定多个 JOIN 子句以将多个表连接到数据集中。...因此，JOIN 子句会将该地区过滤掉（因为在 countries 表中没有符合 ON 子句所指定的 matching region_id）。...从逻辑角度来看，它的行为与 WHERE 子句相同，但它在不同的处理阶段进行过滤： SQL> SELECT r.name, SUM(c.population) 2 FROM regions r
序列时，发送端的ACK位被置位；界定符表示确认是否正常接收； 帧结束（End of Frame-EOF）：7位长度，隐性信号，表示帧的结束； 当CAN总线网络中有多个CAN节点设备时，某一CAN设备发出数据帧...，总线上所有设备(无过滤时)都获取该数据帧中仲裁段中的ID，如果是自己关注ID的数据，则获取数据段的内容，完成数据的传输。...每段又由多个位时序（Time Quantum，Tq）组成，如图 23.1.6 所示，为各段组成示意图。 假设CAN对应逻辑电平持续的时间为9Tq，即一位数据持续的时间为9Tq。...收发函数，收发数据； 主函数编写控制逻辑：按下按键KEY1（KEY_U），RS485发送数据，经过RS485_CAN互转模块传入CAN接口并打印，随后CAN接口发送数据，经过RS485_CAN互转模块传入...主函数控制逻辑 在主函数里，每按一下按键，先构造RS485要发送的数据，然后调用“RS485_Tx()”发送数据。随后查询CAN是否收到数据，如果收到数据，打印CAN收到的数据。
所有数据结构 - 内容显示： `str()`：紧凑的数据内容显示（环境） `class()`：向量的数据类型（例如字符，数字等）以及数据帧，矩阵和列表的数据结构。...（1）向量 选择使用索引 从向量中提取一个或多个值，可以使用方括号[ ]语法提供一个或多个索引。索引表示一个向量中的元素数目（桶中的隔室编号）。R索引从1开始。...= 不等于 ＆ 和 | 或 使用逻辑表达式来确定特定条件是真还是假。...另请注意，虽然which()与索引的逻辑表达式的工作方式相同，但它可以用于多个其他操作，它们不能与逻辑表达式互换。...要重新定义类别，可以将levels参数添加到factor()函数中，并为其提供一个向量，其中包含按所需顺序列出的类别： expression <- factor(expression, levels=c
主要有ID3算法，C4.5算法， SLIQ算法， SPRINT算法， RainForest算法； 朴素Bayes分类算法：利用Bayes定理概率统计的方法，选择其中概率比较大的类别进行分类； CBA(Classification...聚类分析就是将对象集合分组为由类似的对象组成 的多个簇的过程。...3.2 协同过滤推荐算法 代码实现、数据集及参考论文 电影推荐——基于用户、物品的协同过滤算法 ......贝叶斯分类算法的理论基础是基于条件概率的公式（应用于现实中P(X|Y&Z)不直观得出，而P(Y|X)*P(Z|X)比较直观得出），并假设已存在的子事件(y,z...实际应用中会有多个)间是相互独立的（因此也称为朴素贝叶斯...贝叶斯算法的缺点：需要特定格式；数值型数据需要转换为类别计算概率或用高斯分布计算概率； (2)逻辑回归分类算法 代码实现 区分猫的图片 注：逻辑回归分类算法待后续加入网络层，更新为神经网络分类算法。
==> 评分数据 ==> user-cate/brand评分数据 ==> 协同过滤召回 ==>逻辑回归 排序top-N cate/brand ==> 关联广告 协同过滤召回 ==> top-N cate...、分类ID、用户对分类的偏好打分 return r.userId, r.cateId, rating 返回一个PythonRDD类型 用户对商品类别的打分数据cate_rating_df 基于Spark...，存储热独编码的结果 user_profile_df2.printSchema() user_profile_df2.show() 用户特征合并 VectorAssembler将多个数值列按顺序汇总成一个向量列...O（nfk）,f是域的个数，O（kn^2） Wide&deep 组合动机： 简单的模型，例如协同过滤、逻辑回归等，能够从历史数据中学习到高频共现的特征组合，但是泛化能力不足； 而像矩阵分解，embedding...决策树 决策树 ID3——最大信息增益= 数据集的经验熵-某个特征对于数据集的经验条件熵 倾向于取值较多的特征，特征取值越多就意味着确定性更高，也就是条件熵越小，信息增益越大。
所以，目标检测允许我们： 向网络输入一张图像 得到多个边界框以及类别标签 深度学习图像分类可以被用于目标检测吗？ ?...所以现在你理解了图像分类和目标检测的根本区别： 在进行图像分类时，我们输入一张图像，得到一个输出类别 然而在进行目标检测时，我们输入一张图像，得到多个边界框以及类别标签的输出 这自然引发这么一个问题：...数据集中所有类别（也就是说所有类别平均 IoU 的均值，所以这个术语就是平均精度均值）。 为了计算每个类别的平均精度，我们在所有的数据点上计算某个类别的 IoU。...我们显示出这一帧，并且捕捉按键（#90-91）。 如果 q 键被按下，则我们通过跳出循环来结束程序（#94-95）。 否则，我们会继续更新 fps 计数（#98），并且继续抓取并分析视频帧。...在你的数据集上精调并训练你自己的定制化目标检测器，包括 Faster R-CNN 和 SSD。 3. 了解我的最好的实践做法、技术和过程，并使用它们来训练自己的深度学习目标检测器。 ...
一、can的五种帧： 1.数据帧，包括七段，帧起始，仲裁段，控制段，数据段，校验段，ACK段，结束段。 2.遥控帧，只发送ID，不发送数据，请求对方回复数据。...3.错误帧 4.过载帧 5.帧间隔 注：显性电平对应逻辑0，CAN_H和CAN_L之差为2.5V左右。...而隐性电平对应逻辑1，CAN_H和CAN_L之差为0V 数据帧和遥控帧有标准帧和扩张帧两种格式，一个11位，一个29位。 二、CAN波特率设置 位速率：由发送单元在非同步时发送的每秒钟的位数。...站在CAN002号角度看，它所能接受到报文的ID是通过滤波器滤波后的ID号，即这里将过滤方式分两种，一是002号能接收多个ID报文（屏蔽滤波模式），二是002号只能接收一个ID报文（标识符列表模式）。...下图5是CAN_FMR寄存器，可以配置过滤器组的寄存器位数16还是32位，工作模式以及它和标准帧、扩展帧位数的对应关系，方便我们在不同的帧模式（标准数据帧、扩展数据帧、标准远程帧、扩展远程帧）下对报文ID
和49万人脸图片）来进行网络参数的初始化和超参数C的优选，根据试验得到的C=0.01；第二阶段采用Softmax Loss+0.01×Center Loss，并在业务数据（5200个明星脸ID和100万人脸图片...因此，上层业务逻辑会根据模型预测类别和置信度将图片划分为“确定黄图”“确定非黄图”和“疑似”三部分。“疑似”部分，根据置信度由高到底进行排序，并转交人工复审。...在线上业务中，“确定黄图”和“确定非黄图”部分的精度可达到99%以上，而“疑似”部分只占总图片量的3%左右，这样在保证高精度过滤的条件下可大幅节省人力。 支持视频内容审核。...对于短视频内容的审核，我们通过提取关键帧的方式转化为对单张图片的审核，然后融合多帧的识别结果给出结论。 场景分类 作为一个贯穿吃喝玩乐各环节的互联网平台，美团的业务涉及多种垂直领域，如表3所示。...对于我们的场景分类任务而言，首先根据分类的类别数修改网络输出层，接着固定较浅的卷积层而基于业务标注数据训练网络倒数若干层参数。
这可用使得数据的过滤、可视化和操作变得更加容易，此外，我们还可以将数据导出为csv或parquet等。...# 创建与人相关的数据帧 persons_df = pd.DataFrame(persons_data) persons_df.set_index('image_id', inplace...COCO数据集包含多个人的图像，我们想知道有多少图像只包含一个人。...现在我们可以检查一些图像，例如，我们想检查一些头部位置非常接近图像底边的图像，为了实现这一点，我们通过列normalized_nose_y来过滤数据帧 low_noses_df = coco_noses_df...我们不能只为训练集和验证集选取随机数据，因为在这些数据子集中，一个组可能会被低估。，我们必须从57%的男性和43%的女性中按比例选择。
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