安全头盔在建筑工地等潜在危险普遍存在的环境中对保护工人 Head 受伤起着至关重要的作用。 然而，目前尚无方法能同时实现在复杂环境中的模型准确性和性能。...YOLO是一种广泛使用的高性能轻量级模型架构，非常适合复杂环境。...这项工作解决了对健壮高效头盔检测方法的迫切需求，提供了一个全面框架，不仅提高了准确性，还改善了检测模型对真实世界条件的适应性。...作者选择实现梯度范数感知优化器（GAM）[12]，是因为它能够平滑优化景观，促进更快收敛和增加泛化能力。改进的泛化能力减轻了过拟合，确保了模型在新数据和未见数据上的有效性。...这一创新导致了一个高度高效的模型，在保持竞争力的平均平均精度（mAP）的同时显著减少了参数，实现了准确的安全帽定位和分类。
以GPT为例，OpenAI在2018年推出的GPT参数为1.17亿，预训练数据量为5GB，而GPT-3参数量达1750亿，预训练数据量达45TB，在模型训练阶段。...对此，科学行业众多「优等生」集中开卷，更好的算法，更高能效的芯片，成为主流路线。而高通这个长久以来专注于芯片的「尖子生」却默默提交了一份另辟蹊径的答卷——混合AI。...2016年，为了在各类设备上实现基于深度学习的软件开发，高通为骁龙系列移动处理器开发了“神经处理引擎”（NPE），并为其发布了SDK(开发工具包)，这个SDK的发布，可以让软件开发者更好地利用移动端芯片的深度学习能力...“因为与其他商用终端不同，在汽车里出现任何一个小错误都可能带来非常严重的后果。所以我们在确保提供最佳体验的同时，也要确保极高的准确性。”...，推动高通实现在AI领域的无界延展。
从逻辑上理解，数据库和数据仓库没有区别，都是通过数据库软件实现存放数据的地方，只不过从数据量来说，数据仓库要比数据库更庞大德多。数据仓库主要用于数据挖掘和数据分析，辅助领导做决策。...这三类系统有一种共通点，就是数据量庞大，且“抽数”、“洗数”的动作较多，而且很可能没有直接观察的页面，所以在测试过程中验证如何验证数据的准确性是一道难题。...若人工比对，显然不可接受，我们希望能有工具进行自动化比对； 测试环境造数困难，难以做到仿真的数据量和各种异常数据； 系统“抽数”、“洗数”的动作决定了我们要对来源数据（即数据进入数据库之前或者被系统处理之前...羽量级实现是什么？...能力不在于掌握了多少奇巧，在于你对解决问题的渴望。 再多一句，JMeter是个好东西，有机会和大家聊聊用JMeter做UI自动化测试。
现在各省DDoS清洗设备涉及厂家众多、差异性大，且暂无统一的集中管控平台实现实现DDoS攻击的全网协同处置。因此，建设全网集中统一的防御DDoS安全体系已成为网络安全领域的紧迫需求和目标。...部署高防IP 云时代的高防IP部署在各种云基础设施机房中，部署于云上的业务系统可通过高防IP进行代理发布，从而起到隐藏业务源站IP的作用。...当云上业务系统遭受到DDoS攻击时，由于源IP被高防IP隐藏，高防节点即可对攻击流量进行清洗，实现对DDoS攻击目标的保护，同时将正常流量转发到源站IP，从而保证了源站IP访问的稳定性。...同时，借助于网络功能虚拟化、云计算等技术构建高效合理的边缘网络节点协同分工体系，是实现早期防御DDoS有效快速、高准确性的方法。...在协同型DDoS安全防御体系中，各边缘节点之间建立一种P2P模式的网络结构，具有分布式基础架构与计算范式，同时将点对点传输、去中心化的分布式数据存储与共享、共识机制和分布式信任体系、加密算法防篡改等技术应用其中
它一次又一次地证明了它在跨行业的开发人员工作角色和数据科学职位上的有用性。Python的整个生态系统及其库使其成为全世界用户(初学者和高级用户)的一个恰当选择。...在本文中，我们将查看一些用于数据科学任务的Python库，而不是一些常用的库，如pandas、scikit-learn、matplotlib等。...Wget 数据提取，尤其是从网络中提取数据，是数据科学家的重要任务之一。Wget是一个免费的工具，用于从Web下载非交互式文件。它支持HTTP、HTTPS和FTP协议，以及通过HTTP代理进行检索。...Fuzzywuzzy 这个名字听起来确实很奇怪，但是当涉及到字符串匹配时，fuzzywuzzy是一个非常有用的库。可以快速实现诸如字符串比较比率、令牌比率等操作。...该图书馆拥有一系列优秀的现代时间序列模型，包括但不限于ARIMA、GARCH和VAR模型。总之，PyFlux为时间序列建模提供了一种概率方法。值得尝试。
腾讯开源了一个语料库，为超过800万个汉语词汇提供了200维向量表征，即嵌入，这些词汇是在大规模高质量数据上预先训练的。...对于每次嵌入，其在不同维度中的值由空格分隔。 强调 与现有的汉语嵌入语料库相比，该语料库的优越性主要在于覆盖率，新鲜度和准确性。 覆盖范围。...我们的语料库包含最近出现或流行的新词，如“恋与制作人”，“三生三世十里桃花”，“打电话”，“十动然拒”，“因吹斯汀”等。 准确性。...我们的嵌入可以更好地反映中文单词或短语的语义，归因于大规模数据和精心设计的训练算法。 训练 为了确保语料库的覆盖范围，新鲜度和准确性，我们从以下几个方面精心设计了数据准备和训练流程： 数据收集。...简单案例 为了举例说明学习的表示，在下面展示了一些样本单词最相似的单词。这里嵌入之间的余弦距离用于计算两个单词/短语的距离。 ?
Golang实现高并发的调度模型---MPG模式 传统的并发形式：多线程共享内存，这也是Java、C#或者C++等语言中的多线程开发的常规方法，其实golang语言也支持这种传统模式，另外一种是Go语言特有的...，也是Go语言推荐的： CSP（communicating sequential processes）并发模型。...go语言使用MPG模式来实现CSP ： 在传统的并发中起很多线程只会加大CPU和内存的开销，太多的线程会大量的消耗计算机硬件资源，造成并发量的瓶颈。...M指的是Machine，一个M直接关联了一个内核线程。 P指的是”processor”，代表了M所需的上下文环境，也是处理用户级代码逻辑的处理器。...），实现内核线程和G的多对多关系（M:N），通过这个方式，一个内核线程就可以起N个Goroutine，同样硬件配置的机器可用的用户线程就成几何级增长，并发性大幅提高。
在智能风控或者其他的数据科学竞赛当中，我们经常可以从用户的基础信息表中发现类似这样的特征： 字段英文名 字段含义 last_3m_avg_aum 近3个月均aum last_6m_avg_aum 近6个月均...显然这个办法比较蠢，还好pandas中实现了一个方法我们可以直接的调用，比如以下几个例子（代码使用jupyter notebook）： data_df['last_3m_avg_aum'].is_monotonic...这是关于列递增的方式，使用Pandas自带的方法就可以完成。 行递增 上述方式判断是列递增，那么怎么实现行数据的递增判断呢？...： is_increasing列存储了我们需要的特征，上述函数还是比较好用的，传入三个参数就可以实现我们的需求。...找答案的时候我们会发现一个新的问题：大矩阵/大稀疏矩阵的转置问题。 感觉又有话题讨论了，不过这次我们不讨论。
介绍 如果你从事数据科学研究有一段时间了，那么pandas, scikit-learn seaborn和matplotlib这些库你都应该非常的熟悉。...一个解决方案是创建一些合成样本，通过使用例如SMOTE(合成少数群体过采样技术)来增加少数群体类的学习。 幸运的是，imbalance-learn库将帮助您在任何不平衡数据集上实现这一技术。...df.target.value_counts() 数据集确实是均匀分布的，尽管它不是非常不平衡:我们有357名乳腺癌患者和212名健康患者。 我们看看能不能让它更平衡一点。...现在让我们使用pip安装统计模型库 pip install statsmodels 现在，我们可以使用以下代码尝试将线性回归模型与我们的数据相匹配。...如果怀疑丢失的值位于某个特定位置或遵循某个特定模式，那么它将非常有用。 总结 以上三个库非常的有用，通过使用它们可以简化我们的操作，提高我们的工作效率。
伴随着这个头衔的声望是许多想进入该领域人群的追求。 但是如何将数据科学梦想变为现实，成为一名数据科学家呢？ 每个数据科学家都有自己的故事，这就意味着这个回答存在着各种各样的答案。...我们的目标很简单，“常见的”数据科学家是什么样？ 方法 数据样本来自LinkedIn上1001名数据科学家的个人简介。由于数据有限，这里采用任意抽样的方法。同时根据数据按国家、公司进行相应分类。...然而值得注意的是，印度的数据科学家中C/C++占比高达23%，这也符合印度作为“IT技术外包”之国的名声。 工作经验 从应届毕业生到数据科学家大师，数据科学家成长之路十分有趣。...如果你的专业与编程、计算机科学，或者与数学和统计学相关，那么比起任何专业为数据科学的人群，你们进入数据科学领域的机会都是平等的。...同时还说明，机器学习专业属于数据科学大类，而不是计算机科学。 毕业院校 考虑到专业学位的不一致性，下面我们对数据科学家的毕业院校进行分析，探究当中的模式。
此次VAPOR更新网站和相关教程是否意味着NCAR又开始重视高维数据可视化？ 关于高维数据可视化，在很久以前推过一期 高维数据可视化，当时介绍了一些工具。...也推过一期利用 vis5d 对WRF模式结果进行可视化的推文 基于vis5d的WRF模式高维数据可视化 。下面就介绍一下这个旨在用来替代 Vis5d 的高维可视化工具。...VAPOR(Visualization and Analysis Platform for Ocean, Atmosphere, and Solar Researchers) 是面向大气和海洋科学研究者的高维数据分析和可视化工具...，提供了交互式的3D可视化环境，并能够生成动画。...本来想分享一下以前用VAPOR做的雷达观测的三维可视化的，但是找不到以前做的图了，以后再更新吧。 目前我们分享资源基本做到了无门槛，以后也会尽量保持这种方式。
在部署用于数据科学、机器学习或人工智能工作的AI模型的人群中，云环境的使用激增。...事实上，在主要执行数据科学、机器学习或人工智能任务的模型部署受访者中，云环境的使用率大幅提升。59%的受访者表示他们的模型主要位于云端，高于2022年的49%。...下降的一个解释可能是对第三方托管大型语言模型的依赖性增加。 2024年，87%的受访专业人士参与了模型训练和开发，高于2022年的85%。...部署模型到生产环境的挑战 Anaconda还询问了公司在将数据科学或AI模型迁移到生产环境时面临的障碍。...Anaconda向The New Stack提供了2022年和2024年研究的原始数据文件。 本文部分发现与Anaconda发布的报告有所不同。
根据数据保护规范和脱敏策略．对业务数据中的敏感信息实施自动变形．实现对敏感信息的隐藏。...3代码实现 我们先列出数据脱敏的类型 上面为我们需要脱敏的数据枚举。...(s, jsonGenerator)数据脱敏的方法，这个方法根据不同的枚举类型实现对应的数据脱敏。...然后我们还要重写createContextual()方法，这里面实现的功能就是扫描脱敏注解然后实现各自的数据脱敏。 接下来我们定义脱敏注解。 这个value()是我们传入的类型枚举。...，getSensitiveType()是获取对应枚举类型的方法，maskingData(String str)是实现数据脱敏的方法。
但随着“科学防控优化20条”的彻底落实，全国各地出现大规模感染，重症率的情况暂时没有充分的数据评估判断，但轻症比比皆是。 实际观感的巨大差异，与全球数据的巨大差异，给人们造成了极大的混乱。...张文研究对象为2022年3月22日至5月3日期间上海四家医院的非初始重症且无不稳定基础疾病的33816名相对比较健康的新冠感染者，综述了他们的临床表现、进展和结局，在有重型/危重型高危因素组（9260名...这些数据很重要，将成为我们在后面模型分析中的计算参数（为简便起见，计算采用平均值）。...同时，不容忽视还有将近一半的假阴性感染者继续在人群中成为病毒传播者，这也能够解释为什么动态清零实现起来如此困难。...在不考虑数据真实性问题的前提下，这也能为与全球数据的巨大差异提供一点解释。 为简便起见，本文在模型分析中采用冯文检出率数据的平均值作为计算参数。
本文将详细介绍如何使用Python构建一个科学计算工具，并通过具体代码示例展示其实现过程。...项目概述 本项目旨在通过Python构建一个集成数据处理、数值计算和可视化功能的科学计算工具，帮助用户高效完成科学计算任务。...数据处理与分析 在科学计算中，数据处理和分析是基础。我们可以使用Pandas库读取和处理数据，并进行基本的统计分析。...数据可视化 数据可视化是科学计算中不可或缺的一部分。我们可以使用Matplotlib库将数据以图表的形式展示出来。...该工具能够帮助用户高效完成科学计算任务，从数据分析到数值仿真，再到结果可视化，实现了一体化的计算解决方案。希望本文能为读者提供有价值的参考，帮助实现科学计算工具的开发和应用。
在实体关系模型中，我们知道有三种关系：一对一、一对多、多对多。...这只是概念上的关系，但是在真实的关系数据库中，我们只有外键，并没有这三种关系，那么我们就来说一说在关系数据库管理系统中，怎么实现这三种关系。 一对多 这里先讲解一对多，因为这个关系最简单。...一对一的RDBMS实现是在其中的一个表上建立外键指向另一个表，同时在该外键列上建立唯一约束。比如前面说到的班主任和班级关系，我们可以在班级表建立班主任字段，然后再在该字段建立唯一约束。...不过外键与索引的优点不同，外键只是保证数据的一致性，并不能给系统性能带来任何好处，所以由于外键导致的插入数据变慢会随着数据量的增长而越来越严重。...而索引的目的是为了检索数据更快，维护数据时导致的索引数据的变更，对性能的影响不会像外键那样随着数据量增长而变得严重（当然大数量时的索引树维护会比小数据量的索引树维护更麻烦，但至少不是像外键那样）。
写这篇文章，是因为看到一些产品运营或者数据童鞋，在验证模型的有效性上过于草率，缺乏严谨的科学态度，深感数据化运营的理念和方法，在企业推广应用上难度很大。...），内心表示羡慕，也证实在产品切合市场需求的前提下，基于科学的数据实验测试，依据增长黑客的方法，能加速产品发展，发挥数据的价值，头条系的成功案例（抖音在一年多时间，DAU上亿）是数据化运营具有强大动力的有力证明...于数据分析师来说，辛苦搭建数学模型，模型训练的各项指标（准确率、查全率等）都很好，到了活动投放验证阶段，如果急于求快部署，不设计科学的活动评估方案，后期推广将无法量化、客观地评估模型效果。...对于经验组，绘制响应率曲线就非常困难，一般不绘制。...，从而绘制响应率曲线（但很可能结果就不是一条曲线了）。
spring集成mybatis实现mysql读写分离从代码层面实现了读写分离（实现方式：注解+aop），需要配置两个数据源：masterDataSource、slaveDataSource，分别针对主从数据库...肯定是有的，我们可以从数据库的层面来实现读写分离，应用代码不感知连接的是什么数据库，按平时单库的方式处理即可，具体实现我们往下看。...mysql主从实现 Mycat不负责任何的数据同步问题，mysql的主从复制还得从mysql层面来实现；如果没有实现mysql的主从复制，后文就都成 ? 了。 ...mysql读写分离、高可用实现 本文不涉及复杂的数据库部署，只是简单的mysql主从部署（单主单从），Mycat实现mysql的读写分离与高可用；mysql主从复制已经搭建好，Mycat也已经搭建好...配置Mycat，实现mysql读写分离与高可用 此种需求下，Mycat的配置非常简单，不用针对每个表进行配置，只需要在schema.xml中的元素上增加dataNode="defaultDN"属性
在今天的数字化世界中，高并发是许多应用程序不可避免的挑战之一。无论是社交媒体、电子商务还是金融系统，都需要处理大量的数据并提供快速响应。...然而，高并发环境下如何保证数据的修改安全性却是一个复杂而关键的问题。在本文中，我们将探讨高并发下的数据修改安全策略，并提供一个示例代码演示，帮助您应对这一挑战。1....数据修改的基本问题在高并发环境下，多个用户或系统同时访问和修改相同的数据可能导致数据不一致性和丢失。为了解决这个问题，我们需要采取一些措施来确保数据修改的安全性。...，确保了数据修改要么全部成功（提交事务），要么全部失败（回滚事务）。...数据备份和恢复策略数据备份和恢复是应对意外故障或数据损坏的关键。定期备份数据，并确保能够迅速恢复到备份状态，是非常重要的。
元数据库MySQL的主主互备》，那如何做到MySQL的高可用呢？...本篇文章主要介绍如何使用Keepalived实现MySQL的高可用。...3.查看MySQLA服务器的IP地址绑定情况 [js3dwy0jfh.jpeg] 4.再次登录MariaDB [lmpcf7xm6r.jpeg] 这时我们看到MariaDB数据库依然能够正常访问，说明已连接到...MySQLA服务的MariaDB数据库。...Keepalived服务器从而实现MariaDB服务的高可用。
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