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graph representation learning_with for什么意思

人脸识别技术经过进几年的发展，已较为成熟，在众多的场景与产品中都已有应用，但人脸识别技术只能用到人体的人脸信息，放弃了人体其他重要信息的利用，例如衣着、姿态、行为等，另外在应用时必须要有清晰的人脸正面照片，但在很多场景下无法满足要求...而跨镜追踪（ReID）技术正好能够弥补人脸识别的这些不足，行人重识别能够根据行人的穿着、体态、发型等信息认知行人。...「刷脸」是计算机视觉领域的重要的应用，而「识人」将促使计算机视觉行业进入新的发展阶段。云从科技作为人脸识别领域的领导者之一，同样对行人识别的技术前景、应用场景、社会价值有极其深刻的研究。...图像由检测器自动检测并切割，包含一些检测误差（接近实际使用情况）。训练数据中一共有751人，测试集中有750人。所以在训练集中，平均每类（每个人）有17.2张训练数据。...其中检测数据集包含一些检测误差，更接近实际情况。平均每个人有9.6张训练数据。 版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。

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值得收藏：一份非常完整的 MySQL 规范(一)

数据库对象的命名要能做到见名识意，并且最后不要超过3 2 个字符。 临时库表必须以 tmp_ 为前缀并以日期为后缀，备份表必须以 bak_ 为前缀并以日期 ( 时间戳 ) 为后缀。...预留字段无法确认存储的数据类型，所以无法选择合适的类型 对预留字段类型的修改，会对表进行锁定 8.禁止在数据库中存储图片，文件等大的二进制数据通常文件很大，会短时间内造成数据量快速增长，数据库进行数据库读取时...避免使用 ENUM 类型 修改 ENUM 值需要使用 ALTER 语句 ENUM 类型的 ORDER BY 操作效率低，需要额外操作 禁止使用数值作为 ENUM 的枚举值 4....进行比较和计算时要对 NULL 值做特别的处理。 5....五、常见索引列建议 出现在 SELECT、UPDATE、DELETE 语句的 WHERE 从句中的列。 包含在 ORDER BY、GROUP BY、DISTINCT 中的字段。

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学习笔记TF067:TensorFlow Serving、Flod、计算加速，机器学习评测体系，公开数据集

静态图模型，缺点，输入数据无法一般预处理，模型针对不同输入数据建立不同计算图(computation graph)分别训练，没有充分利用处理器、内存、高速缓存。...错误拒绝辨识率(FNIR)，注册用户被系统错误辩识为其他注册用户比例。错误接受辩识率(FPIR)，非注册用户被系统辨识为某个注册用户比例。 验证性能，验证人脸模型是否足够好。...误识率(False Accept Rate,FAR)，将其他人误作指定人员概率。拒识率(False Reject Rate,FRR)，将指定人员误作其他人员概率。...机器翻译语句与人类专业翻译语句越接近越好。下人工评价高度相关。正确句子作参考译文(reference)、正确句子(golden sentence)，测试句子作候选译文(candidate)。...标注车辆类型、是否截断、遮挡情况、角度值、二维和三维框、位置、旋转角度。 年龄、性别数据集。

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值得收藏：一份非常完整的 MySQL 规范(一)

数据库对象的命名要能做到见名识意，并且最后不要超过3 2 个字符。 临时库表必须以 tmp_ 为前缀并以日期为后缀，备份表必须以 bak_ 为前缀并以日期 ( 时间戳 ) 为后缀。...预留字段无法确认存储的数据类型，所以无法选择合适的类型 对预留字段类型的修改，会对表进行锁定 8.禁止在数据库中存储图片，文件等大的二进制数据通常文件很大，会短时间内造成数据量快速增长，数据库进行数据库读取时...避免使用 ENUM 类型 修改 ENUM 值需要使用 ALTER 语句 ENUM 类型的 ORDER BY 操作效率低，需要额外操作 禁止使用数值作为 ENUM 的枚举值 4....进行比较和计算时要对 NULL 值做特别的处理。 5....五、常见索引列建议 出现在 SELECT、UPDATE、DELETE 语句的 WHERE 从句中的列。 包含在 ORDER BY、GROUP BY、DISTINCT 中的字段。

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「形色」专访：爆款识花软件的炼成之路

在知乎上，有人将几种常见识花软件进行对比，雷锋网 AI 研习社看到，形色识花的好评数很多，而微软识花相较来说准确度逊色于其他主流识花软件。...有人提出这样一种看法，「形色识别的准确度比较高是因为前期训练数据比较多，而微软识花识别率太低是因为训练数据少，但他们的算法相对来说比较优秀。」...，数量的上限大约在 500 种，超过这个数量级，系统的工作量和数据库的承载能力都无法实现。...形色表示，在某种程度上，计算机可以看到很多人眼无法辨识的特征。...现在，形色 App 已经入驻上百万植物专家和植物爱好者，当系统碰到实在无法鉴别的植物，用户可以直接上传到鉴定区，植物专家和爱好者会在几分钟内给出他们的答案。

2.2K40

微信AI从识物到通用图像搜索的探索揭秘

作者：lincolnlin，腾讯 WXG 专家研究员 微信识物是一款主打物品识别的 AI 产品，通过相机拍摄物品，更高效、更智能地获取信息。...分类篇 ｜   图片内容标签体系 图像分类是 CV 的基础，为了更好地理解微信内图片的类型分布，我们构建了一套图片内容标签体系。从图上来源上，我们主要分为广告、拍照、手机截屏这三种。...电商场景：我们要识别的集合是无限大的，而且还是动态的。所以我们是通过动态图像召回。从召回的结果上推断出商品的具体款式。 动植物汽车这种场景：集合是相对固定的。而且需要一些专业的数据库。...前面提到服务端的检测是带有类别的，比如图中输出鞋子，那么我们就走鞋子的专用检索模型提取特征，再到鞋子库中检索。这是最朴素的版本。...检索篇 ｜ 通用以图搜图之无监督的分库 上面提到的是识物的检索方案实现，回到通用的以图搜图场景，我们无法简单的把图片定义成 N 个库出来，所以我们用了无监督的分库方法。

3.3K30

《实战案例分享》关于语音识别的功能实现分析（一）---结构化思维

前言 我们在前面已经介绍了关于语音识别的应用，这一章我们在介绍一下实现人工智能语音识别的处理方式。...，类型用float，有可能存在小数的问题 price就是价格，也是float类型 ---- 语义分析类 然后我们在建一个RecognizeText的类，用于语义的分析 ?...首先先看一下视频中一句录入的语句 ?...上面的一整句“录入14002001数量13价格4块6”我们用四大元素把这句话进行拆分就应该是“录入”，"14002001"，“数量13”，“价格4块6” 想到完全的实现识音的人工智能现在我们还没达到那个水平...可以看到上面，我们说出的原话进来后，通过第一次调用商品的关键词后把原语句分割为“录入14002001|数量15|价格4块6”，然后再通过调用操作方式的关键词把语句分割为“|录入|14002001|数量15

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专访 | 蚂蚁金服生物识别技术负责人陈继东：数据驱动人工智能引发行业变革

机器之心：能否分享一下如何将人脸识别精度提升到金融交易应用级别的要求？ 陈继东：在保证极低误识率的同时拥有很高的准确率，是人脸识别金融级精准度的基础要求。...在一般的互联网场景下，99% 的准确率通常假设 0.1% 的误识率（在一千次识别有一次识错）的情况下，识对的概率也能到达 99%。...但是在金融的场景下，这个误识率是无法满足的，这意味着有可能别人试了一千次就有一次进入我的账户，盗用我的资金，这个安全等级是远远不够的。...我们至少是需要万分之一，甚至十万分之一，到未来是百万分之一的误识率。在这个误识率的情况下，你识对的概率能到多少呢？...而且，当用户的眼纹模板积累足够的时候，通过眼纹比对技术还能达到接近虹膜级别的准确率和亚秒级快速识别速度，具备更高的安全性和用户体验。

3.2K130

聊聊“全双工”

在DuerOS中，拒识能力分布在不同的子系统中，除了语音识别的拒识之外，同样在NLP方面提供了不同策略的拒识。...其中具体的字段含义如下： expectResponse.type 技能所期待用户回复内容的类型，取值如下：PlainText：普通文本类型；Slot：槽位类型。...4 注意事项 鉴于全双工中的拒识限制，对于在技能中完全自行使用NLU的情况，可能暂时无法使用全双工的能力。...因此，订阅了system_default意图的技能可能暂时无法使用DuerOS全双工面唤醒的能力。...也就是说，如果没有前置意图的话，技能将无法收到场景命名意图，从而也无法处理。 再以种树的语音游戏为例，在第一次进入游戏的时候有这样一个环节： 用户：“小度小度，打开种树。” 小度：“......

2.2K50

下一代听歌识曲技术——从信号处理到深度学习

怎么衡量一款听歌识曲效果的好坏?什么样的听歌识曲才是好的系统?QQ音乐的听歌识曲到底效果怎样呢?来看看用户的反馈。 用户的期望可以总结为曲库全、识别准、速度快、灵敏度高以及旋律识别的模糊性。...即便是更短的片段时长，QQ音乐识别的精准率仍然保持在100%，尽管在更短的情况召回率降低，但在一定程度上也能提升用户体验。 使用经典听歌识曲系统，无结果中的样本中，翻唱歌曲占60%甚至更多。...可以看到对一些检索库中不存在的翻奏例子或者翻唱的例子，经典听歌识曲系统无法识别。 从19年开始翻唱、改编歌曲呈爆发性增长。其中的原因我们也不言而喻。因此我们迫切需要进行技术更新。...但缺点也很明显，序列的严格对齐，变速后无法满足时序要求，所以不支持变速；单个Query和Doc都要提取数百Embedding，索引检索开销大。 目前QQ音乐增加了歌声ASR检索模块。...-04- 听歌识曲技术展望  QQ音乐希望未来的听歌识曲可以有更多的个性化。

1.8K50

基于信息理论的机器学习-中科院自动化所胡包钢研究员教程分享04（附pdf下载）

▌概述 本次tutorial的目的是，1.介绍信息学习理论与模式识别的基本概念与原理；2.揭示最新的理论研究进展；3.从机器学习与人工智能的研究中启发思索。...本次tutorial的目的是，1.介绍信息学习理论与模式识别的基本概念与原理；2.揭示最新的理论研究进展；3.从机器学习与人工智能的研究中启发思索。...但是它们均无法在拒识分类学习中胜任。而互信息分类器在拒识分类学习中表现了独特的优势。该方法能够根据数据的分布自动平衡误差类别与拒识类别。...周先生的计算公式（不区分误差与拒识类型）成为其中一种特例, 他还设定了关系式：误差代价> 拒识代价>正确分类代价（Chow, 1970, 公式（22）之后）。而我们可以从理论中导出这样的关系式。...另一方面我们首次考察了拒识分类以及多值分类中代价矩阵的独立参数个数，这与分类器类型无关。 存在问题：如何发展互信息为学习目标（基本上为非凸函数）的高速有效的学习方法仍是开放问题。

1.8K70

详解苏宁门店的人脸识别技术

1:1和1:N，其底层技术是相同的，区别在于后者的误识率会随着N的增大而增大，如果设置较高的相似度阈值，则会导致拒识率上升。...拒识和误识二者不可兼得，所以评价人脸识别算法时常用的指标是误识率小于某个值时（例如0.1%）的拒识率。...这也比较好解释，当一张人脸照片质量比较低的时候，能够区分人脸的这些神经元无法被充分激活，得到的feature自然比较小。...为了找到合适的triplet样本对来调整localmargin，我们从三个角度考虑进行hard-example的挖掘：图像质量不高的样本、学习不充分的样本、难以区分的样本，其中前两种类型的样本通常的表现就是...feature norm比较小，第三种类型的样本表现是feature距离其他类别过近。

3.9K30

SAS，Stata，HLM，R，SPSS和Mplus分层线性模型HLM分析学生受欢迎程度数据|附代码数据

另外， 需要指定非结构化协方差矩阵类型，这是HLM和R默认情况下使用的类型，我们在这里使用它进行比较。SAS的输出等于Hox的书表2.1中的结果。...汇总 对于方差非常接近零的随机效应，六个程序以不同的方式处理估计值。SAS和Stata无法报告随机效应的标准误差或p值，而其他变量的估计值和标准误差均具有相当大的差异。...Stata结果 Stata无法自动识别变量之间的交互项，因此我们必须为两个跨级别的交互手动创建变量（请参见上面的代码中的gen语句）。...这并不是说不应该将它们用于这种类型的分析，但是在向具有非结构化协方差矩阵的模型中添加更复杂的参数时，应谨慎使用。 与以前的模型一样，SAS，HLM和R的结果相对接近相等，而Mplus的估计略有不同。...另外，重要的是要注意以下几点： 1.对于方差估计非常接近零的随机效应，SAS无法产生标准误差或p值。其他三个程序在估计这些参数方面的差异与其他效果相比更大。

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MySQL数据库开发规范知识点速查

数据库设计规范 命名规范 基本设计规范 索引设计规范 字段设计规范 SQL开发规范 操作行为规范 命名规范 对象名称使用小写字母并用下划线分割 禁止使用MySQL保留关键字 见名识义，最好不超过32个字符...尽量做到冷热数据分离，减小表的宽度 限制：一个表最多4096列 减少磁盘IO，保证热数据的内存缓存命中率 利用更有效的缓存，避免读入无用的冷数据 建议：经常一起用的列放在一个表中 禁止在表中建预留字段 无法见名识义...无法确定数据类型 MySQL修改预留字段比增加还麻烦，涉及对表的锁定 禁止在数据库中存储图片，文件等二进制数据 禁止在线上做数据库压力测试 禁止从开发或测试环境直接连接生产环境数据库 索引设计规范 限制每张表的索引数量...不要用字符串存储日期类型（无法利用内置日期函数而且占用更多空间） 涉及财务的金额，必须用 DECIMAL类型 精确浮点，计算不会丢失精度 占用空间由定义的宽度决定 可用于存储比 BIGINT更大的整数数据...SQL开发规范 建议使用预编译语句进行数据库操作 只传参数，多次使用，执行更快 可避免动态SQL注入问题 避免数据类型的隐式转换 会导致索引失效 合理利用存在索引，而不是盲目增加索引 充分利用表上已经存在的索引

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SAS，Stata，HLM，R，SPSS和Mplus分层线性模型HLM分析学生受欢迎程度数据|附代码数据

另外， 需要指定非结构化协方差矩阵类型，这是HLM和R默认情况下使用的类型，我们在这里使用它进行比较。SAS的输出等于Hox的书表2.1中的结果。...汇总 对于方差非常接近零的随机效应，六个程序以不同的方式处理估计值。SAS和Stata无法报告随机效应的标准误差或p值，而其他变量的估计值和标准误差均具有相当大的差异。...Stata结果 Stata无法自动识别变量之间的交互项，因此我们必须为两个跨级别的交互手动创建变量（请参见上面的代码中的gen语句）。...这并不是说不应该将它们用于这种类型的分析，但是在向具有非结构化协方差矩阵的模型中添加更复杂的参数时，应谨慎使用。 与以前的模型一样，SAS，HLM和R的结果相对接近相等，而Mplus的估计略有不同。...另外，重要的是要注意以下几点： 1.对于方差估计非常接近零的随机效应，SAS无法产生标准误差或p值。其他三个程序在估计这些参数方面的差异与其他效果相比更大。

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SAS，Stata，HLM，R，SPSS和Mplus分层线性模型HLM分析学生受欢迎程度数据

另外， 需要指定非结构化协方差矩阵类型，这是HLM和R默认情况下使用的类型，我们在这里使用它进行比较。SAS的输出等于Hox的书表2.1中的结果。...汇总 对于方差非常接近零的随机效应，六个程序以不同的方式处理估计值。SAS和Stata无法报告随机效应的标准误差或p值，而其他变量的估计值和标准误差均具有相当大的差异。...Stata结果 Stata无法自动识别变量之间的交互项，因此我们必须为两个跨级别的交互手动创建变量（请参见上面的代码中的gen语句）。...汇总 加上两个跨层交互项，Stata和SPSS无法使用非结构化协方差选项运行模型。这并不是说不应该将它们用于这种类型的分析，但是在向具有非结构化协方差矩阵的模型中添加更复杂的参数时，应谨慎使用。...另外，重要的是要注意以下几点： 1.对于方差估计非常接近零的随机效应，SAS无法产生标准误差或p值。其他三个程序在估计这些参数方面的差异与其他效果相比更大。 2.

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使用SAS，Stata，HLM，R，SPSS和Mplus的分层线性模型HLM

另外， 需要指定非结构化协方差矩阵类型，这是HLM和R默认情况下使用的类型，我们在这里使用它进行比较。SAS的输出等于Hox的书表2.1中的结果。...汇总 对于方差非常接近零的随机效应，六个程序以不同的方式处理估计值。SAS和Stata无法报告随机效应的标准误差或p值，而其他变量的估计值和标准误差均具有相当大的差异。...Stata结果 Stata无法自动识别变量之间的交互项，因此我们必须为两个跨级别的交互手动创建变量（请参见上面的代码中的gen语句）。...汇总 加上两个跨层交互项，Stata和SPSS无法使用非结构化协方差选项运行模型。这并不是说不应该将它们用于这种类型的分析，但是在向具有非结构化协方差矩阵的模型中添加更复杂的参数时，应谨慎使用。...另外，重要的是要注意以下几点： 1.对于方差估计非常接近零的随机效应，SAS无法产生标准误差或p值。其他三个程序在估计这些参数方面的差异与其他效果相比更大。 2.

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UCLA：最先进DCNN已超越人类，识物方式与人脑不同

新智元报道 来源：SingularityHub 编辑：三石 【新智元导读】近期，加州大学洛杉矶分校的研究人员利用深度卷积网络(DCNN)在对象分类方面取得了较大的突破，但他们还发现，AI与人类识物的方式是完全不同的...识别方式不同，使得AI擅于纹理识物，弱于轮廓 在第一个实验中，训练神经网络将图像整理分类，归入1000个不同的类别。 然后呈现出只有轮廓的图像：所有的局部信息都丢失了，只留下物体的轮廓。...神经网络依赖于分类对象的纹理信息，而在这个例子中这些信息是丢失的，神经网络无法仅通过形状来识别对象。...对人类来说，整体形状是物体识别的首要条件，而通过整体形状识别图像似乎根本不在这些深度学习系统考虑范畴当中。”...针对神经网络的测试更接近于科学家如何尝试理解动物的感官或幼儿发育中的大脑，而不仅仅是开发一款软件。通过将这种实验心理学与新的神经网络设计技术相结合，可能会使它们更加可靠。

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FY-3A卫星对大雾的识别

它的主要用途有监测全球云量,判识云的高度、类型和相态,探测海洋表面温度,监测植被生长状况和类型,监测高温火点,识别地表积雪覆盖,探测海洋水色等。...在热红外波段(10～12.5μm),由于雾比中高云更接近地面,因此雾的亮温一般比中高云要高,与下垫面温度非常接近,但又低于下垫面。而云区由于具有较高的高度,亮温明显低于地表。...可见光红外扫描辐射计(VIRR)光谱特征 卫星遥感图像判识雾 在可见光图像上,雾区一般比其它云类显得暗,且亮度变化不明显,雾顶光滑,纹理较均匀,边缘也较清晰光滑(山区除外),跟地形的高低匹配吻合得很好...因此在红外云图上,雾区与其邻近的地面几乎没有明显的热力差异,两者在图像上颜色反映非常接近,而低层云则相对明显一些。除了单波段判识以外,也可以利用彩色合成的方法加强对雾的识别。

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