【摘要】好的决策应该是“数据驱动”的，但是如果数据有效性不好，就不可能据此做出好的决定。...决策本身就够困难的了，更不要说是根据一些糟糕的数据做出决策了。 好的决策应该是“数据驱动”的，但是如果数据有效性不好，就不可能据此做出好的决定。...如果收集数据的机构能够通过扭曲数据获得经济利益，那么数据就会被扭曲。例如，我曾经听到过一名市场研究员（一名外部顾问）询问雇佣了他的市场营销人员：“你想要数据说什么？”...那么他所提交的研究报告中的数据一定经过了仔细地调整，以便反映这个观点。 2. 原始数据是否没有公布？ 任何缺少原始数据的研究结果都是虚假的。...即使两组数据看起来步调一致，你也不知道这种一致性是否有意义，除非你很确定地知道一组数据会导致另一组数据。
数据的安全性变得越来越重要，安全性里面包括很多方面，在这篇文章里介绍一下MySQL企业版里提供的数据屏蔽与去识别功能。...基于以上场景的考虑，对敏感数据采取屏蔽与去识别化，会将数据安全提升一个级别。此外，数据屏蔽与去识别化，也是某些法规和规范的要求。...对于保有用户敏感数据的组织和部门来说，安全合规的使用数据是头等重要的事情。 MySQL在企业版里面提供了数据屏蔽与去识别的功能，该功能是通过服务器端的一个插件和多个UDF实现的。...该功能主要包括两个部分，数据屏蔽与去识别，随机生成格式化数据。...上面的内容介绍了数据屏蔽及去识别的功能，详细内容可以参照官网手册。用户可以结合实际的需求，使用视图功能，利用数据屏蔽函数，将敏感信息进行屏蔽供外部人员使用。
数据库中标定数据除了类别标记外还包括:前景的行为人剪影和用于背景抽取的背景序列。 ?...个视频样本，是当时拍摄的最大的人体动作数据库，它使得采用同样的输入数据对不同算法的性能作系统的评估成为可能。...视频样本中行为人的表情、姿态、穿着，以及相机运动、光照变化、遮挡、背景等变化很大，接近于真实场景下的情况，因而对于行为的分析识别极具挑战性。 ?...来自ETHZ（苏黎世联邦理工学院）的行为识别数据集，包含了超过61000张图片。 ?...这是一个俯拍舞蹈视频数据集。 ?
● 数据资产识别 现今信息系统的风险评估体系已非常完善，但数据安全方面并没有形成相关评估内容，整个体系中缺少数据安全相关的检测与评估项，所以近期一直思考数据安全风险评估应是如何，应该从哪些方面进行检测与评估...本文产生的目就是希望解决如上一系列数据安全风险评估疑问，尽可能从资产识别、威胁分类、脆弱性识别、风险计算、处置建议等5个环节进行完善，通过不断持续优化完善，以期实现基于数据安全风险评估的体系化建设。...资产登记示例图 ● 脆弱性识别 数据资产识别是风险评估的开始，而脆弱性是对一个或多个资产弱点的集合，脆弱性识别也可称为弱点识别，而该弱点是资产本身存在的，如果没有威胁利用，单纯的弱点不会引发安全事件。...数据脆弱性识别示例 二 识别方式 常见主要识别方法有问卷调查、工具检测、人工核查、文档查阅、渗透测试等，不同环节、不同场景下择优选择，本篇主要介绍工具检测，即数据库漏洞扫描系统。...下章介绍数据资产威胁性相关内容（威胁识别+脆弱性识别=安全事件的可能性），主要包括威胁来源、威胁识别内容、威胁等级划分等。
来自 Unsplash 的摄影：Edward Ma 语音识别的目标是把语音转换成文本，这项技术在我们生活中应用很广泛。...语音识别和其他NLP问题一样，面临的核心挑战之一是缺少足够的训练数据。导致的后果就是过拟合以及很难解决未见的数据。Google AI Resident 团队通过做几种数据增强的方式来解决这个问题。...本文将会讨论关于 SpecAugment：一种应用于自动语音识别的简单的数据增强方法（Park et al.，2019），将涵盖以下几个方面： 数据 结构 实验 数据 为了处理数据，波形音频转换成声谱图...因为不需要再进行波形图和声谱图之间的变换，而是扩充了声谱图的数据。 Park等人介绍了 SpecAugment 的数据扩充的方式应用在语音识别上。...为了在语音识别中更方便的应用数据增强，nlpaug已经支持频谱增强的方法了。
我们需要做的就是通过算法让电脑能够识别出图片中的数字，是不是像识别验证码一样。...本文会介绍两种方法： softmax回归 卷积神经网络（CNN） ---- softmax回归 读取数据 首先读取数据，MINST数据集中每个图片都是 ?...input_x,input_y在这里只是占位符，并不是真正的MINST数据。...Tip： TensorFlow可以自动下载MINST数据集，而且很容易失败，所以建议还是自己从网上下载好MINST数据集再加载。...读取数据就不赘述了，与上面一样。
作者：王琳 导语 区别于传统测试的重路径，识别类评测更重数据。识别类的输入不被限制在软件可控范围内，而是包罗万象各种可能。不同的输入数据组合，得出来的评测结论也会截然不同。...针对这四个问题，探索X评测团队进行了多轮的分析和实践，将分为场景分类、场景比例、数据生成、数据标注四个部分来进行讨论。 本文基于实物识别进行展开，其它方面的识别（例如语音类识别）仅供模型参考。...首先被标注的上报数据分为两类：有真假结果上报的数据和无法获知正确性的数据。 有真假结果上报的数据，是指类似二维码识别这种，有“真”“假”结果上报判断的数据。...其中FN和TN数据可能会混入扫物结果里或者判断为无法识别，这部分数据需要单独去捞取。有人可能质疑，在二维码这种数据中，可能存在不是二维码而识别成二维码的情况吗？...[1505720733562_2527_1505720733713.jpg] 无法获取正确性的数据是指花草或者猫狗这类数据，这些识别结果上报后，无法获知我们识别的是否正确，经过预分类处理后，还需要人工来进行精准标注
数据集[1] 提取码：mrfr 浏览本文前请先搞懂K近邻的基本原理：深入浅出KNN算法 算法实现步骤： 1.数据处理。...每一个数字都是一个32X32维的数据，如下所示： KNN中邻居一词指的就是距离相近。我们要想计算两个样本之间的距离，就必须将每一个数字变成一个向量。...具体做法就是将32X32的数据每一行接在一起，形成一个1X1024的数据，这样我们就可以计算欧式距离。...2.计算测试数据到所有训练数据的距离，并按照从小到大排序，选出前K个 3.根据距离计算前K个样本的权重4.将相同的训练样本的权重加起来，返回权重最大样本的标签 代码实现： import os def...test_data): train_data, length = load_data('manifold/digits/trainingDigits') distance = [] #存储测试数据到所有训练数据的距离
构建简单的CNN模型识别cifar数据集。 经过几天的简单学习，尝试写了一个简单的CNN模型通过cifar数据集进行训练。效果一般，测试集上的的表现并不好，说明模型的构建不怎么样。...@Time : 2020/10/16 16:19 # @Author : tcc # @File : cifar_test.py # @Software : pycharm # 使用cnn模型训练识别...cafir数据集 import keras # 引入数据集 from keras.datasets import cifar10 # 反序列化和序列化 import pickle # 主要用于获取文件的属性...MaxPooling2D # 引入numpy矩阵运算 import numpy as np # 加载模型模块 from keras.models import load_model # 文件读取，打开本地文件读取数据集数据...x_test, y_test) = cifar10.load_data() return (x_train, y_train), (x_test, y_test) # 2.归一化（规范化）数据
因此，如何使用AI算法识别出违禁图片，进而辅助人们对原创者的权益进行保护。...因此，本推文展示了获取训练数据集—数据标注—模型训练—结果后处理的全过程，具体内容如下所示：图片项目框架 水印检测能够帮助企业追踪图片的来源，辅助工作人员对图像进行分类。...整个项目的框架为：1.AI识别出目标的种类，输出目标在图片中的位置；2.制作mask蒙版；3.图片修复，具体的执行框架如下所示：环境搭建 调研发现，图像识别算法有非常多种，主要包含：CNN（...项目从图像识别的准确率，训练时间成本，历史经验积累以及难度等方面综合考虑，最终决定采用了yolo算法进行目标识别。...附1：数据集制作过程中，要尽可能地包含所有数据的特征，保证结果的准确可靠性；附2：数据标注过程中要尽可能的准确，避免漏标，误标以及多标等情况；项目中采用了labeling软件进行数据标注，具体过程如下：
https://gitee.com/paddlepaddle/PaddleOCR.git 原理 使用mobilev3、resnet骨干网络训练实现以下功能： 目标检测，检测文字（文字使用的预训练好的分类器数据...，类似yolo使用darknet分类） 方向分类器，最小外接矩形 识别，识别文字 使用 ocr = PaddleOCR() result = ocr.ocr("test1.bmp", cls=True).../train_data/ https://paddleocr.bj.bcebos.com/dataset/test_icdar2015_label.txt 标签格式如下： 训练数据文件结构
因此，确保这些图像的安全性和机密性已经成为数据安全和数据合规工作的核心焦点。 然而，如何有效识别这些敏感图像却是一项复杂且充满挑战的任务。...何况除了通用的敏感图像类别之外，企业还可能拥有特定的敏感数据类别，这些企业特有的数据是无法通过公开渠道获取的。...此外，在模型训练过程中，确保敏感图像的收集和数据处理流程合法且合规，这也是需要特别注意的地方。...在此基础上，我们还人工合成了卡片类图片，混合了海报、表格等开源数据，共计超过50万张图片，在开源的DINO ResNet基础上，使用DINO自监督方法，以及Adapters 进行了继续训练。...特别声明：本文中介绍的敏感图片识别方法已申请专利保护。
一向精通阴谋论，经常满面狡黠微笑“你懂得”的网友，居然一点不怀疑这些数据是虚假的！ 我们就说上面图1吧。 打眼一看这样一张图表，WTF！在北上广深养个孩子要200多万！...这可还怎么敢养孩子哟~~ 但是，请等一等，这个“养娃成本”的数据来源是什么？ 媒体发布这类养娃成本的历史悠久。...至于具体数据来源嘛，我们可以进一步假设，是在这些城市找了一些中产家庭，通过采访获得的。 看起来很合理是不是？ 可是我们再看看图1第一列数字和第二列数字相除的商。...至此，面对图1，这样一份连纯粹数据内部互相印证的合理性都不存在的数据，判断其为虚假数据，是确定无疑了。 ? ---- 《三亿》一文中引用的图表不止图1一幅。...这两份数据直接从本身看，并没有很明显直接违背一般常识的地方，也不好立刻就下结论说它们是虚假的。 但对于一篇文章的作者而言，如果已经引用了一份造假明显的数据，那么至少属于态度不严谨。
训练 训练自己的数据 无需使用 预训练的权重 （此方法适用于各类数据） step 1 使用labelImg对数据进行标记 得到xml文件，放置于..../model_data/label_train/将图片数据放在于..../model_data/train/ (建议图片宽高大于416，不然影响训练) 将数据类别写入my_classes.txt中(本项目中name_classes.txt为自定义文件，因为数据标记时，标记的为类别...其他参数，按照自己数据，自行修改。)...python train.py 数据集提供 logo（包含30个种类logo），数据来着于网络，数据标注是个苦力活，本数据包含千余张图片，花费接近一个星期标注完成，且用且珍惜!!!
编辑丨极市平台 导读 本文总结整理了10个开源的人脸识别数据集，并附有相关下载链接，希望能给大家带来一些帮助。...1.哥伦比亚大学公众人物脸部数据库 数据集链接：http://m6z.cn/5DlIR9 PubFig Dataset 是一个大型人脸数据集，主要用于人脸识别和身份鉴定，其涵盖互联网上 200 人的 58,797...该数据集可用作以下计算机视觉任务的训练和测试集：人脸属性识别、人脸识别、人脸检测、地标（或人脸部分）定位以及人脸编辑与合成。...4.MTFL人脸识别数据集 数据集链接：http://m6z.cn/6fHmaT 该数据集包含 12,995 张人脸图像，这些图像用 (1) 五个面部标志，(2) 性别、微笑、戴眼镜和头部姿势的属性进行了注释...6.PersonID人脸识别数据集 数据集链接：http://m6z.cn/5So6vR 该数据集所选用的人脸照片均来自于两部比较知名的电视剧，《吸血鬼猎人巴菲》和《生活大爆炸》。
系统总结了常用的异常值识别思路，整理如下： 空间识别 1.分位数识别 代表的执行方法为箱式图： ?...马氏距离 其中，μ为feature的均值，X为观察值，Σ为feature的协方差矩阵 马氏距离除了用来判断点是否异常，也可以用来判断两个数据集相识度，在图像识别，反欺诈识别中应用的也是非常普遍；...2.模型拟合 这类方法属于简单有监督识别，常见的包括贝叶斯识别，决策树识别，线性回归识别等等。...但是模型拟合的方式使用情况较为局限，绝大多数异常识别问题是无法拿到前置的历史区分数据，或者已分好的数据不能够覆盖全量可能，导致时间判断误差较大，顾一般只做emsemble model的其中一种组合模块，...对于我们异常识别而言，第二层和第四层 (k=2,4)，激活函数选择为 ? tanh图像如下，可以将原始数据压缩在-1到1之间，使得原始数据有界。 ?
本文从数据驱动的角度出发，全面介绍了行为识别技术的研究发展，对具有代表性的行为识别方法或模型进行了系统阐述。行为识别的数据分为RGB模态数据、深度模态数据、骨骼模态数据以及融合模态数据。...首先介绍了行为识别的主要过程和人类行为识别领域不同数据模态的公开数据集；然后根据数据模态分类，回顾了RGB模态、深度模态和骨骼模态下基于传统手工特征和深度学习的行为识别方法，以及多模态融合分类下RGB模态与深度模态融合的方法和其他模态融合的方法...本文相比较其他行为识别综述的贡献在于：1）本文的数据模态分类、方法分类和数据集分类一一对应，对初学者或者长期研究者都提供了一个结构清晰的介绍和对比；2）其他的行为识别综述通常注重单一模态下的论述，而本文更加全面地论述了多种数据模态和数据融合的行为识别...01 行为识别数据集在评价不同识别方法的性能时，数据集有非常重要的作用。目前有许多公开的行为数据集供研究人员使用。主流数据集的详细信息如表 1所示。...这些行为识别技术的革新都是在其他研究的基础上，保留优点，减弱负面影响或者解决存在的问题，最终实现行为识别技术的突破。03 基于深度数据的行为识别方法RGB数据受干扰性较大，促使了深度数据的产生。
为什么您应该识别您的业务关键数据 当您规划出业务关键型资产时，您可以在整个堆栈中获得端到端概览，其中显示哪些数据模型或仪表板对业务至关重要、它们的使用位置以及它们的最新状态。...查看事件的重要受影响数据模型和仪表板的示例。来源：synq.io 在本文中，我们将了解如何识别关键业务数据模型和仪表板。您可以将大部分相同的原则应用于对您的业务可能至关重要的其他类型的数据资产。...识别您的关键业务仪表板 Looker 在预构建的探索中公开有关内容使用情况的元数据，您可以使用自己的数据来丰富这些元数据使其更有用。...识别您的关键业务数据模型 由于许多 dbt 项目超过数百或数千个数据模型，因此了解哪些模型对业务至关重要非常重要，这样您就知道何时应该优先考虑运行或测试失败，或者构建额外的稳健测试。...要识别对业务至关重要的仪表板，请首先查看您的业务用例。然后考虑使用数据，例如用户数量或高管层中是否有人使用仪表板。 业务关键型数据模型通常具有许多下游依赖项和/或关键下游依赖项。
上次提到最近做车牌识别，模型训练出来的正确率很高，但放到真实场景里面，识别率勉强及格，究其原因还是缺少真实环境数据集。...车牌涉及个人隐私，也无法大量采集到，国内有一个公开的就是中科大的CCPD车牌数据集，但车牌基本都是皖A打头的，因为采集地点在合肥。...基于这个原因，训练的车牌数据集只好自己生成，和大家分享一下这个生成思路， 第一步是先要随机生成一些车牌号 "京", "沪", "津", "渝", "冀", "晋", "蒙", "辽", "吉", "黑"...第二步找一张完整的车牌背景图，上面没文字，通过PIL库的draw函数把对应的文字按照车牌标准写到这张车牌背景图 第三步增加旋转、扭曲、高斯模糊等渲染车牌图像，最后把处理后的车牌融入到一张背景图上得到车牌数据集
上一篇《使用ML.NET模型生成器来完成图片性别识别》发布后，很多朋友希望得到源码，这里附上地址： https://github.com/xin-lai/GenderRecognition 常用的人脸数据库...包含 1 万多张多姿态和光 照的人脸图像，是人脸识别领域应用最广泛的人脸数据库之一。其中的多数人是西方人，每 个人所包含的人脸图像的变化比较单一。...该人脸库在人脸识别研究的早期经常被人们采用，但由于变化模式较少，多数系统的识别率均可以达到 90%以上，因此进一步利用的价值已经不大。...07 年龄识别数据集IMDB-WIKI https://data.vision.ee.ethz.ch/cvl/rrothe/imdb-wiki/ 包含 524230 张从 IMDB 和 Wikipedia...都是从IMDb和维基百科上爬取的名人图片，根据照片拍摄时间戳和出生日期计算得到的年龄信息，以及性别信息，对于年龄识别和性别识别的研究有着重要的意义，这是目前年龄和性别识别最大的数据集。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
