本文目录： 数据损毁的几种类型 数据恢复的几种方式 多副本和Raid顶不了快照备份容灾 最近，关于腾讯云用户前沿数控公司数据受损一事让数据安全再次成为大家关注的焦点。...而更多场景只能采用跨网络的非校验型Raid，那就是Raid1了，或者说多副本，存三份，一主两副。多副本的本质还是Raid，所以无法防止上层逻辑层面的损毁，也就是说，无法防止源头上的数据损毁。...所以，多副本和Raid基本上只能防止硬盘级的物理故障，和底层逻辑层面故障。显然，只靠这两个操作，数据仍然是不安全的。...3 多副本和Raid顶不了快照备份容灾 数据逻辑层损毁，这是被很多用户完全忽略掉的。很不幸，多数用户依然认为Raid和多副本，数据安心无忧。那么到底如何防止数据源头上的损毁？...它保存的只是增量数据块，而如果基础数据块有任何逻辑或者物理错误，快照就会一损俱损。此时，必须将数据完完整整的复制出一份或者多份保存，与生产数据完全脱离。
在机器学习和自然语言处理等领域，大多数模型的训练需要使用大量的数据来进行学习。这些数据可以分为有标注数据集和无标注数据集两种类型。 无标注数据集是指在数据集中没有提供明确标注或标签的数据集。...这意味着数据集中的每个样本都缺少明确的分类或标签信息。例如，在自然语言处理领域，无标注数据集可能是大量的文本数据，但是这些文本数据没有被标记为不同的语言、主题、情感等类别。...相比之下，有标注数据集是已经被人工或自动标记或标注了不同类别或标签的数据集。...有标注数据集和无标注数据集分别的应用场合 有标注数据集和无标注数据集在机器学习和自然语言处理等领域中都有着重要的应用场合。它们的主要区别在于是否具有明确的标注信息。...例如，可以使用少量的有标注数据集和大量的无标注数据集来训练深度学习模型，从而提高模型的泛化能力和性能。
{ "imageData": "something too long", # 原图像数据 通过该字段可以解析出原图像数据 "shapes": [ # 每个对象的形状 { # 第一个对象 "points"...data = json.load(open(json_file)) # 加载json文件 img = utils.img_b64_to_array(data['imageData']) # 解析原图片数据...(122) plt.imshow(lbl_viz) plt.show() if __name__ == '__main__': main() ''' 其他 data['imageData'] # 原图数据...文件 仿照lablme的json文件改写自己的数据，然后便可以调用labelme的数据接口解析自己的数据 # -*- coding:utf-8 -*- ''' 仿照labelme的json文件写入自己的数据...格式重新生成json文件， # 便可以使用labelme的接口解析数据 def dict_json(imageData,shapes,imagePath,fillColor=None,lineColor
计算机视觉的飞速发展离不开大量图像标注数据的支撑，随着各类图像检测、识别算法的商业化落地，市场对图像标注精准度愈发严格，同时针对不同的应用场景，也衍生出了不同的图像标注方法。...2、矩形框标注矩形框标注又叫拉框标注，是目前应用最广泛的一种图像标注方法，能够以一种相对简单、便捷的方式在图像或视频数据中，迅速框定指定目标对象。...5、点云标注点云是三维数据的一种重要表达方式，通过激光雷达等传感器，能够采集到各类障碍物以及其位置坐标，而标注员则需要将这些密集的点云分类，并标注上不同属性，常应用于自动驾驶领域。...6、3D立方体标注与点云标注不同，3D立方体标注还是基于二维平面图像的标注，标注员通过对立体物体的边缘框定，进而获得灭点，测量出物体之间的相对距离。...7、2D/3D融合标注2D/3D融合标注是指同时对2D和3D传感器所采集到的图像数据进行标注，并建立关联。该方法能够标注出物体在平面和立体中的位置和大小，帮助自动驾驶模型增强视觉和雷达感知。
研究者还提出了一种有效的离线复制粘贴数据增强来进行目标检测。新提出的方法显着优于一些当前最先进的目标检测器，并有望获得更好的性能。...多网格分配的一些优点包括： （a）为目标检测器提供它正在检测的对象的多视角视图，而不是仅依靠一个网格单元来预测对象的类别和坐标； （b ) 较少随机和不稳定的边界框预测，这意味着高精度和召回率，因为附近的网格单元被训练来预测相同的目标类别和坐标...除了多网格冗余注释，研究者还引入了一种新的基于离线复制粘贴的数据增强技术，用于准确的目标检测。 三、MULTI-GRID ASSIGNMENT 上图包含三个目标，即狗、自行车和汽车。...（c）缺乏要预测的对象的多视角（角度）视图。...然后，我们从整个训练数据集的随机q个图像中迭代地选择p个对象及其边界框。然后，我们生成使用它们的索引作为ID选择的p个边界框的所有可能组合。
标注工具是数据标注行业的基础，一款好用的标注工具是提升标注效率与产出高质量标注数据的关键。...常用的数据标注工具主要有以下几种：2D框、语义分割、多边形分割、点标注、线标注、视频标注、3D立方体标注等。...1. 2D框 2D框为矩形，在所有的标注工具里，2D框是最简单的数据标注类型，成本也是最低的。 2....语义分割 语音分割是图像标注领域比较精准的标注类型，同时也是耗时比较长的标注类型，标注员需要对图片上的所有内容进行标注。 3....点标注 点标注即通过多个连续的点确定巨大和微小物体的形状变化，通常用于统计模型以及姿势或面部识别模型。 5.
随着人们生活的水平不断上升，社会中出现了非常多的商品，而这些商品都是有商标的，因为生产商品的厂家是不同的，商标可以让消费者更好的区分商品。而商标是需要企业注册的，但商标注册完后为何还要域名认证呢？...商标注册完后为何还要域名认证 商标注册完后为何还要域名认证？这主要是因为域名对于企业是非常重要的，和商标比较起来，域名更加具有唯一性，域名就代表着企业，所以商标注册完之后，就要进行域名认证了。...商标注册的时间长吗 商标注册的时间是比较长的，不管是什么样的商标，只要提交注册申请到商标局，就需要等待好几个月的时间。...如果处理的时间比较长，大家需要等待十二到十四个月左右，如果说处理的时间比较短的话，十个月左右就可以了。但是有些商标申请上去之后，会因为某些原因被退回来，所以商标注册成功的时间也就会更长。...为了能够保证商标注册能够顺利进行，很多的企业会选择网上的商标注册代理商，因为注册商在这方面是非常专业的。 商标注册完后为何还要域名认证？
大型公司一般都拥有自己的商标，因为商标是公司的企业文化之一，一个优秀的商标能够为公司带来的收益是无穷的。商标除了可以进行宣传之外，还可以进行域名的注册，那么用别人的商标注册域名违法吗？...下面为大家简单介绍用别人的商标注册域名违法吗？...用别人的商标注册域名违法吗 公司如果使用别人的商标注册域名是违法的，所以建议大家最好不要使用别人的商标进行域名的注册，如果想要注册域名的话可以进行自己公司的商标申请，并进行同步的域名注册。...商标注册域名需要注意什么 1、预留好充足的时间。商标注册域名少则一年，多则两载，假如公司没有预留好商标，注册一年的时间，那么将难以完成商标域名的注册，所以需要提前预留好至少一年的商标域名注册时间。...上面分别为大家介绍了用别人的商标注册域名违法吗？以及商标注册域名需要注意什么？用别人的商标进行域名注册是不符合规定的，最好不要这样做，使用自己的商标进行域名注册比较好。
不过，视频理解课题目前最大的难点在于，能用来训练视频里行为理解的数据集太少了。一个原因是人工标注特别费劲，二是对内存和计算能力要求太高。...万个已经多维度标注的短视频。...虽然在数据量上，稍微比谷歌去年发布的YouTube-8M Dataset（https://research.google.com/youtube8m/，内有800万个标注的视频）差点儿，但是**在丰富度上...而动作的信息量比静态图片的要大的多，所以从众多的视频中读取出行为的含义，简单说，就是视频行为理解，是我们现在很重视的研究方向。”...如果大家对Moments in Time Dataset怎么解决视频理解数据集标注的问题感兴趣，可以去翻翻他们的论文，里面有详细讨论标注词的筛选过程，以及标注维度的选择依据（声音、场景、物体）等核心问题
然而，所谓的智能只是一个结果，想要让汽车本身的算法做到处理更多、更复杂的场景，背后就需要有海量的真实道路数据做支撑。而这就需要依靠数据标注。数据标注存在的意义是让机器理解并认识世界。...3.汽车自动驾驶领域常用的几种数据标注工具 数据标注通常处理的数据类型有语音、文本、图像等内容，标注的类型有分类、画框、注释、标记等等，具体到汽车自动驾驶领域，经常使用的标注工具有2D框、3D立方体、车道线...我们从曼孚科技数据标注后台挑选了几张示例图，可以帮助大家对标注场景有更好的理解： 正是有了以上这些标注好的数据做支撑，自动驾驶汽车才可以畅行在科技的快车道。...海量且高质量、精细化的数据可以在很大程度上提升汽车自动驾驶的安全性与实用性，助推自动驾驶落地化进程。事实上，汽车自动驾驶领域对于标注数据质量的新要求也是数据标注行业未来发展方向的一个重要缩影。...未来，精细化、场景化、定制化将是数据标注行业发展的重要方向，产业变革的大门已然开启，高质量的标注数据集将撑起人工智能行业新的未来。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...前言 因为最近要做一个目标检测的比赛，需要用到labelme这款开源标注工具，所以安装了下 具体的的安装步骤可参考：https://github.com/wkentaro/labelme 因为我是在Windows...32位 我用的是Python3.7，python3.6的同学也不用怕，也是下载这个，后面可以在Anaconda修改python3的具体版本的 下载完成之后，就按照提示，安装Anaconda，这里一般没什么问题...二、安装labelme 打开安装好的Anaconda环境 这是官网github提供的指令； # 一、python2的输入下面的指令进行labelme的安装： conda create --name...三、测试 输入： labelme 即可进入GUI界面： 打开标注好的图片看看效果： 有个地方可能需要修改下： windows解压过后labelme的读取文件名格式有问题，需要修改labelme的label_file.py
前端开发作为一个由网页制作演变成的新兴岗位，其实在国内外来说，受到重视的时间并不长，在前几年间技术快速的发展和其应用普及率的迅猛增长，使得前端人才市场一片盛况空前的景象，由于其的易入门性和不错的发展前景...那么现在做前端的真的那么多吗？ 在智联IT服务类竞争最激烈的岗位排行榜中，web前端开发排行第三。 ? 市场需求量比Java岗位低了太多的前端开发，为何竞争也会如此激烈？人会这么多呢？...“易入门性” 都说前端技术属于易学难精，其易入门性也是相对Java，python那些语言来说的，并不是说任何人可随便信手拈来，而且今天的“前端”并不等同于“美工”，前端开发工程师不仅要掌握基本的Web前端开发技术...，网站性能优化、SEO和服务器端的基础知识，而且要学会运用各种工具进行辅助开发以及理论层面的知识，包括代码的可维护性、组件的易用性、分层语义模板和浏览器分级支持等。...在这样的背景下，大量的求职者涌入前端招聘市场，由于花短时间速成的求职者无法真正掌握一门语言并不能达到企业标准，导致前端市场堆积了大量的初级前端开发，竞争力越来越大之下，这部分人群逐渐站不稳脚跟。
安装相对其他数据库要简单的多，但实际上部分REDIS 的安装不是很规范， 比较随意，所以这期说说REDIS 的安装的问题。...以下都是开发人员经常出现安装的问题 问题1 安装REDIS 使用 root 账号作为启动 REDIS 的LINUX 账号 在安装ORACLE 数据库的时候，大家都知道使用ORACLE 或非ROOT...账号作为ORACLE 数据库的 LINUX ACCOUNT，其他在LINUX 下安装的数据库也是这样，REDIS 也不例外，所以使用 ROOT 作为LINUX 下REDIS 启动数据库的账号是不妥的。...出现这样的事情大概率是，单位没有人管理数据库，或者管理数据库的不认为 MongoDB REDIS 属于数据库，而属于开发人员管理，这样的情况下，开发人员终究不是运维，两者对工具的使用的出发点不同，造成开发人员是功能能用就...ctrl + c 来关闭redis 的原因是，redis 必须将当前的数据刷入到 RDB文件，RDB持久性以指定的时间间隔执行数据集的时间点快照。
NHibernate 多对多映射的数据更新 最近在用 NHibernate 做多对多更新时突然发现 NHibernate 更新的策略很差， 对多对多关系的更新居然是先全部删除再插入全部数据， 感觉非常奇怪...; } public Role() { Users = new HashSet(); } } 即一个用户可以有多个角色， 一个角色也可以有多个人， 典型的多对多关系...Tip: Use set for many-to-many associations 发现了解决方案， 将多对多的映射的 bag 改为用 set ， 问题终于得到了解决， 改过后的映射如下： Set(...不只是多对多， 如果你的集合需要更新， NHibernate 推荐的是： 19.5.2....sess.Flush(); 由此可见， bag 在多对多映射更新时性能较差， 如果不需要更新，则可以放心使用， 在需要更新时则 set 是更好的选择。
不过所有分流或者线下通道的方法都要面对一个绕不开的问题，那就是，不及时的共识，会形成新的中心化吗？本文将剖析所谓去中心化的几个形态，并尝试解答这个问题。...总结来说，互联网技术在结合人工智能、大数据等科技后，将瓦解现有源自工业时代的自上而下的社会等级结构，形成广泛联系、相互依存的扁平网状社会结构，人与人之间的社交、互动将更加便捷、频繁、自由、高效。...区块链的某些应用在单链上无法完整实现，需要在多链架构下的可扩展性、隔离性、高性能、互操作等特性的帮助下实现。EKT的DApp链是供不同开发者开发DApp的一条链。...我们从智能合约开发语言、数据存储、效率三个方面进行了优化。...以上就是我对区块链多链哲学思维的一些思考，和一些在设计EKT的多链多共识时对建设多链底层的考虑。欢迎大家提出疑问，共同探讨。
显然， 数据标注仍然十分重要（毕竟数据是AI的“燃料”）。那么， 如何能够在极低的人力成本条件下，达到更高的下游任务性能呢？...我们的答案是大模型时代的主动学习技术FreeAL——大小模型协同工作，达到Human-Free的数据标注 。 二、FreeAL框架 要理解FreeAL，我们可以思考人类在数据标注的过程中做了什么。...那么我们是否能够完全抛弃人工标注，自动化数据标注的过程呢？ （1）如何标注？ChatGPT可以作为一个完全无需人力的弱标注者，来全量标注整个数据集，当然这会带来一定的噪声。 （2）如何校验？...我们也对比了一下传统的AL，发现在一些数据集上是能够超过人类标注的结果的。 四、总结 通过这个工作，一个让我很欣慰的结论是，至少在下个世代的大模型出来之前，弱监督学习、数据标注依然是重要的。...事实上，由于很多领域的隐私问题，很多研究者都比较认可开发垂域大模型的重要性，其中数据标注必然是重要的一环。而我们FreeAL就给了这么一个可以大幅降低数据标注成本的方案。
小编最近被公司安排负责效果类的评测，因为效果类评测的数据结果判断标注比较主观，机器和算法无法正确判断，需要人工参与。所以涉及到数据标注的相关工作。...用户数据各种各样，需求方未看真实用户数据，提供的标注规则特别宽泛，标注过程中遇到规则未涉及的问题特别多，规则沟通成本大； 2....标注人员因为不是测试出身，对标注数据的功能体验不足，对功能背后逻辑认知浅，导致在标注规则理解上存在偏差，导致准确率不高； 5....试标注是标注人员进行，因为本身理解能力及对评测功能的认知度不够，导致发现的问题少，导致部分问题在审核数据时才暴露。 二、解决方案 针对上面的问题，主要从三方面进行改善。...标注人员能力提升 1）针对具体标注任务，每个标注人员对标注错误的数据分析具体原因，针对不同的原因“对症下药”； 2）增加考核，强制要求标注人员体验输入法功能，提升对标注功能的理解度； 3）梳理标注规则及遇到会存在的问题
先进的算法和强大的底层计算资源，以及精确的标准数据集，在人工智能的复兴中起到了至关重要的作用。 相关数据标注页面对数据标注需求的持续增长催生了专业数据服务企业的蓬勃发展。...AI公司的训练数据除了来自内部的数据标注团队，通常还非常依赖这些可控、高质量的数据标注服务提供商。Synced被告知，有一些自动驾驶企业每个月需要支付给数据标注企业几百万美金用于数据标注服务。...相比构建一个图像分类数据集，构建一个高质量的自动驾驶数据集要复杂的多。...对于Watchful和Supervise.ly，这些中小型客户代表了一个不断扩大的机器学习工具市场，这些工具可以帮助他们从有限数据中提取尽可能多的信息。...在实验中，这种端到端框架表现优于目前所有自动和交互的模型。Ling的顾问是Sanja Fidler教授，他是一位受人尊敬的研究员，带领NVIDIA的多伦多AI实验室。
加了排他锁之后，后续对该范围数据的写和读操作都将被阻塞，另外一个共享锁不会阻塞读取，而是阻塞写入，但是这往往会带来一些问题，比如电商场景下更新库存时候，我们为了保障数据的一致性更新往往需要先将该商品数据锁住...谈到这里有的同学可能有疑问，你这增删改都加锁了，那我读的时候岂不是性能很差，特别是在读多写多的业务场景下，我的读请求一上来的话，DB 不是分分钟被我查挂了？...其实这里 innodb 引擎用到了一个 mvcc 的技术即多版本并发控制，其原理就是在数据更新的同时在 undolog 中记录更新的事务 id 以及相应的数据，并且维护一个 Readview 的活跃事务...id，这样当一个事务执行的时候，很容易能知道自己能看见什么数据，不能看见什么数据，这时候读取数据自然也就不会受到锁的影响能够正常地读取啦。...，这种加锁情况会比读已提交的隔离级别复杂的多；set session transaction isolation level repeatable read。
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