2.对于输出宽高和中心点的head，按照原centernet的实现是只学习正样本，在这里笔者拍脑袋想了一个实现方式：我们用teacher输出中心点的head过了relu之后的feature作为系数，在宽高和中心点的...这个愚蠢的操作在我拍了另外一次脑袋想出共产主义loss之后得以丢弃。 5.在模型蒸馏时我们既可以在有标签的数据上联合label的loss进行训练，也可以直接用老师网络的输出在无标签的数据集上蒸馏训练。...理论上来说可以有很多个老师，并且每个老师教的类别都可以是多个。 那么我们的多模型蒸馏就可以用现有的方案拼凑起来了。这相当于我同时白嫖了自己的代码，以及不完整标注的数据集，白嫖是真的让人快乐啊。...骂完了爽归爽，问题还是要解决的，为了解决这个问题，笔者首先想到笔者的代码是不是哪里有bug，但是找了半天都没找到，笔者还尝试了如下的方式： 加入clip gradients，不work 自己加了个skip...，同时说不定我们用已有的检测数据集+旋转数据增强训练出来的网络就具备了预测旋转物体的能力。
# 问题 mongoDB的默认登陆时无密码登陆的，为了安全起见，需要给mongoDB设置权限登录，但是keystoneJS默认是无密码登陆的，这是需要修改配置来解决问题 # 解决 在keystone.js...中找到配置初始化方法，添加一个mongo 对象来设置mongoDB连接实例， keystone.init({ 'name': 'recoluan', 'brand': 'recoluan',...'mongo': 'mongodb://user:password@host:port/dbName', }); 1 2 3 4 5 复制 这里需要注意的是，mongoDB在设置权限登录的时候，首先必须设置一个权限最大的主账户...，它用来增删其他普通账户，记住，这个主账户时 无法 用来设置mongo对象的， 你需要用这个主账户创建一个数据库（下面称“dbName”），然后在这个dbName上再创建一个可读写dbName的普通账户...，这个普通账户的user和password和dbName用来配置mongo对象
WINDOWS 下装MongoDB 先去官网下载 ：https://www.mongod/【本文中一些PHP版本可能是以前的，如果不是一定要，建议PHP尽量使用7.2以上的版本】/b.com/download-center...#atlas 1、在mongodb的文件夹下创建 data、logs 文件夹 和mongo.conf 命令行命令！...mongodbbin> mongod --config "d:mongodbmongo.conf" 2、配置mongo.conf dbpath=D:Program FilesMongoDBServer3.2data #数据库路径..." net start MongoDB PHP连接 $conn = new MongoClient("mongodb://xxx",array('username'=>'username','password...'=>'password')); $db = $conn->test;/【关于环境方面，我觉得DOCKER是非常合适和快速部署的一个方式】/ $collection = $db->test; $cursor
MongoDB 删除数据库 语法 MongoDB 删除数据库的语法格式如下： db.dropDatabase() 删除当前数据库，默认为 test，你可以使用 db 命令查看当前数据库名。...实例 以下实例我们删除了数据库 runoob。...> show dbs admin 0.000GB config 0.000GB local 0.000GB 删除集合 集合删除语法格式如下： db.collection.drop() 以下实例删除了...runoob 数据库中的集合 site： > use runoob switched to db runoob > db.createCollection("runoob") # 先创建集合，...类似数据库中的表 > show tables # show collections 命令会更加准确点 runoob > db.runoob.drop() true > show
MongoDB 创建数据库 语法 MongoDB 创建数据库的语法格式如下： use DATABASE_NAME 如果数据库不存在，则创建数据库，否则切换到指定数据库。...实例 以下实例我们创建了数据库 runoob: > use runoob switched to db runoob > db runoob > 如果你想查看所有数据库，可以使用 show dbs 命令...： > show dbs admin 0.000GB config 0.000GB local 0.000GB > 可以看到，我们刚创建的数据库 runoob 并不在数据库的列表中， 要显示它...中默认的数据库为 test，如果你没有创建新的数据库，集合将存放在 test 数据库中。...注意: 在 MongoDB 中，集合只有在内容插入后才会创建! 就是说，创建集合(数据表)后要再插入一个文档(记录)，集合才会真正创建。
用Python进行数据分析的好处是，它的数据分析库目前已经很全面了，有NumPy、pandas、SciPy、scikit-learn、StatsModels，还有深度学习、神经网络的各类包。...基本上能满足大部分的企业应用。用Python的好处是从数据抽取、数据收集整理、数据分析挖掘、数据展示，都可以在同一种Python里实现，避免了开发程序的切换。 这里就和大家分享我做的一个应用实例。...pandas：数据整理 numpy：pandas的前提，科学计算 MySQLdb：mysql数据库链接 statsmodels：统计建模 pylab：图形处理 flask：web框架 2、Flask的安装...##//数据处理 #转换数据中的月份为日期类型，并把它定义为pandas索引 sale.Month = pd.to_datetime(sale.Month) sale = sale.set_index(...= r’y=ln(w_{t})’ fig = pylab.figure() #设置背景为透明 fig.patch.set_alpha(0) text = fig.text(0, 0, f) # 把公式用公式图片的方式保存
安装mongodb 先在本地用记事本做一个这样的文件（命名为：mongodb-org-4.0.repo）： [mongodb-org-4.0] name=MongoDB Repository baseurl...yum install -y mongodb-org 禁用自动升级，修改/etc/yum.conf文件，加入如下信息 exclude=mongodb-org,mongodb-org-server,mongodb-org-shell...启用身份验证 修改mongodb的配置文件（/etc/mongod.conf） bindIp改为0.0.0.0这样外网也能访问（默认是127.0.0.1，只能在内网访问） net: port: 27017...restart 用密码连接mongodb 尝试用密码连接mongodb服务（命令执行完成后，输入密码就可以连接成功，进入mongodb shell） mongo --port 27017 -u "root..." --authenticationDatabase "admin" -p 使用Robo3T客户端管理mongodb Name随便配置，Address处输入你的IP地址和端口号 ?
MySQL数据库 mysql数据库是目前用的最多的数据库之一，此处我做的是读和写的接口，而删除和更新操作，一般不是分析师做的，而是开发，所以我没有做这个。...看到这里，你可能会有疑问，为什么读和写的conn不一样，一个是用 MySQLdb.connect创建，而另一个是用create_engine创建。...df，存入名为dd_name的数据表中 self.conn.store(df, 'db_name') MongoDB mongodb是一个非结构化数据库，里面存储的数据类似于json，是键值对的形式，...如果你遇到了需要查询mongodb中的数据，下面我就简单介绍一下。...Flurry是一个移动统计平台，虽然是国外的，但国内依然可以用（不像谷歌分析被禁了），ios和Android应用的运营数据都可以在上面统计查询。
作者 | Claudio Masolo 译者 | 明知山 策划 | 丁晓昀 eBay 基于自然语言处理（NLP）技术，特别是 BERT 模型开发了一个新的推荐模型。...这个被称为“Ranker”的新模型使用词袋之间的距离得分作为特征，从语义角度分析商品标题信息。...这个模型的特征包括：推荐商品历史数据、推荐商品与种子商品的相似性、产品类别、国家和用户个性化特征。使用梯度提升树对模型进行连续训练，根据相对购买概率对商品进行排序。...这种新的排名模型在购买排名（售出商品的平均排名）方面有 3.5% 的改进，但其复杂性导致难以进行实时的推荐。...今日好文推荐 “干净”的代码，贼差的性能 一场向应用交付标准的“冲锋” 没有 NGINX 和 OpenResty 的未来：Cloudflare 工程师正花费大量时间用 Rust 重构现有功能 开源意味着不问责
数据库在我们日常开发中接触是很多的，平时自己没事写一些东西也经常会用到，之前专门写过安装MySQL、Redis、MongoDB的文章，各种安装配置还是比较麻烦的，为了记下安装步骤方便后期再安装。...现在发现其实docker有现成的，几条命令就能搭建一个数据库出来，方便至极，简单记录一下，方便大家使用。...utf8mb4,默认排序规则为utf8mb4_unicode_ci -v：挂载本地目录 /var/lib/mysql:/var/lib/mysql：映射数据目录到宿主，防止容器重启后数据丢失 /var/...-d redis redis-server /etc/redis/redis.conf --privileged：配置权限 redis-server：启动redis服务命令 启动容器：番外 除了以上方式...，我们还可以使用Dockerfile的方式来创建和启动容器 创建Dockerfile文件 FROM redis COPY redis.conf /etc/redis/redis.conf CMD [ "
原创内容 No.684 杂谈 | 用数据分析的方式打开延迟退休 最近延迟退休的消息真的是炸得漫天飞，作为一个数据分析师，自然也想用数据分析的方式来聊聊延迟退休~ 图片由海艺AI绘制 最近要说什么话题最火...这种用一个特殊场景来假设和分析依然能得出有价值的结论的做法，就和数据分析师的工作有异曲同工之妙。 对于这个简单化的模型，我们其实有一个非常现实的但是又相对简单很多的现实场景，那就是公务员的职业年金。...2015年出台了新的政策，要求机关事业单位和企业实行一样的基本养老保险制度，机关事业单位职工和企业员工一样缴纳统一的基本养老保险。...考虑到退休金的领取不得不考虑一个死亡率的问题，我们这里用精算生命表来计算。...顺手给大家几个计算的中间表看看吧： 虽然是一直说自己是文科生毕业转行数据分析，但是我大学的专业实际上一个很依赖数据分析计算能力的专业，上面的这些计算结果也都是用R写程序算出来的。
越来越多行业和职业都在使用数据、绘制数据图表，但大家在工作中是否遇到这样的问题：精心绘制的图表不能吸引读者的关注、不能让读者对核心观点有明确的解读。这些，都是因为我们还不清楚如何正确的用数据讲故事。...在《用数据讲故事》这本书中，作者总结了一套将数据合理可视化并讲故事的体系方法，本文小编的将结合自己的学习应用，为大家介绍书中核心内容。 1 你认为以下哪张图表更好？...下面我们就结合《用数据讲故事》这本书介绍的体系方法，逐步介绍下图表优化的过程。...2 用数据讲故事关键步骤 第一步：理解上下文 这里的理解上下文，指在绘制图表之前要明确具体受众，并对要展示的内容有充分的理解。...、边框等，本例中，为了避免阅读时在数据和图例间切换，更改了标记方式，并将坐标轴与刻度线对齐 第四步：引导受众的注意 绘图至此，可以看出，在5月两个产品的交易笔数在4000-6000范围，为了想更好的体现
《名利场》杂志的一篇文章引用了他的这句话，“没有人会因为一个独立的数字做决策，人们需要一个故事（更丰富的背景信息）”。 为什么用数据讲故事 为什么需要“讲故事”？...前些天，我看了一篇Gartner的报告，主题是关于“以数据驱动的方式来讲故事”，感触颇多，也希望和大家一起分享和探讨。...这就是数据可视化的显著优点。 ? 图3：数据表格 + 数据可视化 · 叙事 + 上下文 以数据驱动的方式来讲故事，只有数据可视化是远远不够的。...以数据驱动的方式讲故事，利用机器学习向决策者提供更丰富的数据分析服务，找出数据之间的关联，对未来做出预测，帮助决策者做出合理的决策，在各大BI厂商之间的竞争会愈演愈烈。...用数据讲故事的关键不是故事的本身，而是这个故事能帮助决策者做出相对理智和正确的决定。
该文通过实际的例子分析这两种数据的读写性能。...2、插入数据 在原有增加的数据上，在index:100的位置上再插入10万条数据。...：在index位置上插入后，在index后续的数据上需要做逐一复制。...：在原来相互链接的两个节点（Node）断开，把新的结点插入到这两个节点中间，根本不存在复制这个过程。...3、遍历数据 在增加和插入的基础上，利用get方法进行遍历。
print("数据集的前几行：")print(df.head())# 计算一些基本统计信息print("\n年龄的平均值：", df['Age'].mean())print("收入的中位数：", df[...'Income'].median())print("年龄的标准差：", df['Age'].std())# 筛选特定条件的数据older_than_30 = df[df['Age'] > 30]print...("\n年龄大于 30 的人：")print(older_than_30)# 对数据进行分组并计算统计信息grouped = df.groupby('Age')print("\n按年龄分组后的收入总和：...")print(grouped['Income'].sum())这段代码首先创建了一个包含姓名、年龄和收入信息的示例数据集，然后使用pandas库进行了一些基本的数据分析操作，包括查看数据、计算统计信息...这个入门级的实例，对于数据分析从业者有一定的参考价值。
React 18 新特性 自动批处理 React 18 具有自动批处理功能。 为了理解批处理，让我们参考一个官方的商店购物示例。 假设你正在为晚餐做意大利面。...setCounter(); // 重新渲染 1 次 setActive(); // 重新渲染 2 次 setValue(); // 重新渲染 3 次 }); //一共重新渲染 3次 如你所知，这样做，不是高性能的方式...例如，当你在输入时，会发生两件事：先是输入时闪烁的光标，然后是在后台搜索数据。 如果你觉得向用户呈现搜索到的数据并不是紧急的，那么你可以把这项操作标记为 transitions。...使用 Suspense，可以告诉 React 首先发送其他组件的 HTML 以及占位符的 HTML。然后，当慢速组件准备好并获取其数据时，服务器渲染器将在同一流中弹出其 HTML。...通过这种方式，用户可以尽早看到页面的骨架，并随着更多的 HTML 到达而逐渐显示更多的内容。 所有这些都发生在页面上加载任何 JS 或 React 之前，这显着改善了用户体验和用户感知的延迟。
聚合索引在数据挖掘和推荐系统中也有很多应用。...例如，假设我们有一个包含用户购买记录的集合 purchase，每个文档包含以下字段：user_id：用户IDproduct_id：商品IDpurchase_date：购买日期quantity：购买数量我们可以使用聚合索引来计算商品之间的相似度...，以实现商品推荐功能。...，再通过 $group 操作统计每个商品和其它商品之间的购买次数。...最后，通过 $sort 操作将结果按照购买次数降序排列，得到商品之间的相似度。
在数字化转型的背景下，银行需要更加精准地识别和满足客户需求，同时提高服务效率，以在竞争激烈的市场中保持领先地位。 在银行业，维护现有客户（存量客群）和开发新客户（增量客群）都至关重要。...这种平衡的艺术对于银行的成功至关重要。 然而，传统的零售贷款营销方式通常依赖于经验判断和一般化的市场策略，这在如今高度个性化和数据驱动的市场环境中显得不够精准和有效。...在这个案例中，所使用的基础数据是自行构造的。这种自造数据的方式使团队能够模拟真实的业务场景，同时确保数据的安全性和隐私性。...通过这种方式，团队能够在一个受控的环境中测试和验证他们的分析模型和假设，而不必担心涉及真实客户数据所带来的风险和道德问题。 团队在使用帆软BI工具的初步步骤中，首先专注于数据的整合和预处理。...“前两天我们在做自助式数据分析工具时，我还跟业务人员开过一个玩笑，我说你们如果把这个工具用的特别熟练了以后，我可能就要下岗了，因为到时候基础数据在库里已经很全了，业务再也没用基础数据的需求提给技术，像技术原来做的一些数据加工
滴滴媒体研究院利用滴滴出行平台订单数据对全国主要城市的出行半径进行“测量”，从一个侧面反映城市究竟有“多大”。 毫不意外的，北京的出行半径最大，31.7公里。...上海的姗姗在市中心的一家日企工作，家住长宁区的她每天要乘地铁上下班，单程三站地，加上走路全程需要近40分钟。 一个城市有多大？看看上班族上下班要花的时间。...全国主要城市通勤距离&时间 **“通勤距离&通勤时间”：此处是指根据滴滴出行平台上打车出行数据测算的上下班通勤距离和时间，即工作日06:00-10:00和16:00-21:00期间通过滴滴顺风车和专快车来往于住宅小区和商务楼宇的订单的平均距离及时间...，数据统计周期为2017年11月。...，我们便有了一些更加贴合日常生活的数据：出行半径、通勤时间、通勤距离，以及城市功能地域。 ▲注：为方便展现单个城市的功能区，我们将部分联结在一起的城市功能区做了分割。
二、TTL索引的使用方式 要使用TTL索引，需要按照以下步骤进行操作： 选择合适的字段：首先，选择一个合适的日期字段作为TTL索引的基础。这个字段应该能够表示文档的有效期或过期时间。...如果发现需要调整过期时间或索引策略，可以使用dropIndex()方法删除现有的TTL索引，并使用createIndex()方法重新创建一个新的索引。...例如，可以使用MongoDB的聚合管道来处理和分析数据，然后再根据分析结果来决定是否删除某些文档。...五、总结 TTL索引是MongoDB中一种非常有用的功能，可以自动清理过期数据以保持数据库的高效运行。...通过选择合适的字段、创建TTL索引、插入或更新文档以及监控和调整索引策略，我们可以更好地管理和维护MongoDB数据库中的数据。
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