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EA出品2020版「灌篮高手」:运球、抢断生成敏捷流畅,帮你找回童年梦想

研究者用一个大型一对一篮数据库作为主要样例,即只有一个球员做接球、运球、使用技巧躲避对方队员拦截球等动作。...为了让模型学习包含快速复杂交互运动(球员肢体和或地面之间接触以异步方式迅速转换),研究者提出了一种叫做局部运动相位(local motion phase)特征。...使用局部运动相位,网络能够学习人局部肢体部位运动,而无需用全局相位来对齐整个身体运动。在篮球运动中,如果交互非常快速或复杂,用全局相位来对齐整个身体运动非常困难。...然后从当前角色状态和用户给出控制命令以自回归方式计算从一帧到下一帧运动。 ? 图 2:由门网络和运动预测网络组成系统架构。...该生成模型用高水平用户控制命令以及随机噪音作为输入,从中生成一段更加剧烈控制信号序列。这使得系统不仅能生成较高质量动作,还能以非确定方式生成变化后动作。 ? 图 6:生成控制方案概览。

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提示词(prompt)工程指南(三):高级提示

额外结果表明,从真实标签分布不是统一分布中选择随机标签也有帮助。 让我们试试几个例子。...Few-shot提示限制 标准 few-shot 提示在许多任务上都表现良好,但仍不是一种完美的技术,特别是处理更复杂推理任务时。让我们来演示一下为什么这样。...提示: 这组数中奇数相加是一个偶数:4、8、9、15、12、2、1。 A:答案是假。 这组数中奇数相加是一个偶数:17、10、19、4、8、12、24。 A:答案是真的。...知识: 希腊大约是131957平方公里,墨西哥大约是1964375平方公里,使墨西哥比希腊大139%。 输入: 眼镜总是起雾。...总杆数用于决定比赛获胜者,不是总分数多少。 问题:高尔夫部分内容是尝试比其他人获得更高分数。对或错?

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物体三维识别与6D位姿估计:PPF系列论文介绍(五)

基于模板方法:此方法对于模板捕获对象在不同视点下有着不同外观。当模板与图像匹配时,检测到一个对象,其三维姿态由模板给出,其中使用三维物体模型合成渲染来生成覆盖全视半球大量模板。...因此,我们选择连续使用两个具有不同辐射投票一个半径为小投票,其中dmin是对象包围盒最小维数,dmed是其三维中值,最大是半径为Rmax=dobj投票。...不是只将第一个模型点和旋转角存储在离散PPF向量索引bin中,我们还将它们存储在由相邻离散PPF索引(80)邻域中,在运行时,我们面临一个类似的问题,在投票量化旋转角度围绕点法线。...为了拒绝不实际对应于对象簇,我们根据相应3D姿态对对象进行渲染,并计算有多少像素有一个接近渲染深度,有多少像素离摄像机更远|并且可能被遮挡,有多少像素更接近,因此与渲染不一致。...我们根据它们对场景点处理程度对所有剩余集群进行排序,并只返回最佳集群姿态,或者在多实例检测情况下,从所有剩余集群中返回整个姿态列表。 5.

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随机森林简单实现

随机森林(RandomForest):顾名思义,是用随机方式建立一个森林,森林里面:由很多决策树组成,随机森林每一棵决策树之间是没有关联。...因为0或者不填,每次得到随机数组不一致,当然这个数也不是必须33,相当于随机种子 对类别特征进行转化,成为特征向量。...类DictVectorizer可用于将表示为标准Python dict对象列表要素数组转换为scikit-learn估计量使用NumPy/ SciPy表示。...虽然处理不是特别快,但是Pythondict使用很方便 使用随机森林分类器进行集成模型训练以及预测分析 输出随机森林分类器在测试集上分类准确性,以及更详细精准率、召回率及F1指标,fit函数是用来训练模型参数...,没有它还训练个啊 这里metrics是评价标准意思。

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MySQL(六)|《千万级大数据查询优化》第二篇:查询性能优化(2)

并且,一旦一端开始发送消息,另一端要接收完整个消息才能响应它。这就像来回抛球游戏:在任何时刻,只有一个人能控制,并且只有控制的人才能将抛回去(发送消息)。...当服务端开始响应客户端请求时,客户端必须完整地接收整个返回结果,不是简单地只取前面几条结果,然后让服务器停止发送数据。...我一般使用SHOW FULL PROCESSLIST命令查看当前SQL执行,包括执行状态、是否锁表等信息,如下图5-2所示。 ? 图5-2 该命令返回结果中Command列表示当前状态。...在一个查询额生命周期中,状态变化很多次。MySQL官方手册中对这些状态值含义有最权威解释。 Sleep 线程正在等待客户端发送新请求。...了解这些状态基本含义非常有用,这可以让我们很快了解当前“谁正在持球”。 3、查询缓存 当缓存中有需要查询数据时,直接从缓存中拿到结果并返回给客户端,不会生成执行计划,SQL也不会被执行。

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redis 面试总结

redis 采用文本序列化协议,和 http 协议一样,一个请求一个响应,客户端接到响应后再继续请求。也可以发起多次请求,然后一次响应回所有执行结果,即所谓 pipeline 管道技术。...$ CR LF CR LF 服务器回复则有很多类型,一般由响应数据一个字节决定: 状态回复(status reply)一个字节是 "+" 错误回复...list:一个简单字符串列表,它允许我们从两端进行 push,pop 操作,还支持一定范围列表元素。可以看成是双向列表。...当有节点进行新增或删除时,重新划分这些哈希槽,当然,影响只会是周围节点,不会造成整个集群不可用。...不过,就算是删除 key 这种方案也有一定概率跟上面的情况一样,真的要严谨的话,一般设置定时过期时间,让数据最多在这段时间不一致。 11. redis 如何实现延迟队列?

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计算与推断思维 十、假设检验

随机样本类似于合格总体,不是陪审团。 我们可以通过计算合格总体分布与随机样本之间 TVD,来量化这一观察结果。...原假设:第三组平均成绩类似于从班上随机抽取相同数量学生平均成绩。 备选假设:不是,太低了。 scores包含整个班级每个学生小组编号和期中成绩。...由于我们根据 P 值做出决策,现在应该给出一个更正式定义,不是“在经验直方图横坐标上放置观察到统计量,并且求出大于它尾部区域”机械方法。...因此,孟德尔数据产生了一个统计量,基于他模型是不足为奇,这个数据支持他模型不是支持备选假设。...如果你使用了 10% 截断值不是 5%,那么这里红色部分意味着,你可能得出结论,它太低了,不能从随机样本中产生,即使在你不知情情况下,它们是来自随机样本。

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redis 系列:总结篇

加上 redis 本身也对一些数据结构进行了优化设计,所以 redis 性能非常好,官方给出测试报告是单机可以支持约 10w/s QPS。...Redis 通信协议 redis 是基于 tcp 长连接 C/S 架构,采用是文本序列化协议,并且和 http 一样,也是一个请求一个响应,客户端接到响应后再继续请求。...$ CR LF CR LF 服务器回复则有很多类型,一般由响应数据一个字节决定: 状态回复(status reply)一个字节是 "+" 错误回复...list:一个简单字符串列表,它允许我们从两端进行 push,pop 操作,还支持一定范围列表元素。可以看成是双向列表。...不过,就算是删除 key 这种方案也有一定概率跟上面的情况一样,真的要严谨的话,一般设置定时过期时间,让数据最多在这段时间不一致

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基于数组程序设计方法----乒乓抽取

l 第1次抽取,从箱子中10个乒乓中抽取一个; l 第2次抽取,从箱子中剩下9个未被抽中乒乓中抽取一个; l 第3次抽取,从箱子中剩下8个未被抽中乒乓中抽取一个; l 依次论推……...上述10个带有数字乒乓,亦即有1,2,3,4,5,6,7,8,9,10等10个整数数值参与运算,因此可通过定义一个整型数组用以存储计算, int iVal[10]={1,2,3,4,5,6,7,8,9,10...ü 第1次抽取,从10个箱子中抽取一个,查看球对应值; ü 第2次抽取,从剩下9个未被抽中箱子中抽取一个,查看球对应值; ü 第3次抽取,从剩下8个未被抽中箱子中抽取一个,查看球对应值;...亦即每次抽取后剩下数据需要重新进行排序,而对于数组而言,一旦定义后,其数组是不变,由于数据抽取每次都是从1-n,n随着抽取次数逐步减小。...10个不同随机数,下一次调用,另外10个不同随机数; 方法二:给出10个不同随机数,下一次调用,同上次调用相同10个不同随机数; 因此,srand函数调用,应在rand函数调用以前调用一次即可。

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redis集群架构、问题,附脑洞

4 客户端如何调用图片4.1 hash slot 信息当客户端连接任何一个实例,实例就将哈希槽与实例映射关系响应给客户端,客户端就会将哈希槽与实例映射信息缓存在本地。...7.2 Redis哨兵图片故障转移处理图片8 主从同步与数据一致性8.1 主从同步实现过程主从同步分为 2 个步骤:同步和命令传播。数据同步有sync和psync。...127.0.0.1 6379主从同步有同步和命令传播 2 个步骤同步:将从服务器数据库状态更新成主服务器当前数据库状态(一个消耗资源操作)命令传播:当主服务器数据库状态被修改后,导致主从服务器数据库状态不一致...虽然可以设置广播消息同步超时时间,但是节点增多、超时时间变长之后,数据一致性消息同步延时也更大,出现元数据不一致可能性也增加。问题2:从库使用,以及如何权衡?...这个选择描述如下图片全球有一个三体人,默认是熄灭状态。图片每个人会有一个三体人开关,上面会显示当前灯状态(熄灭或者亮起),有两个操作按钮,分别是控制灯熄灭和亮起。

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「R」Shiny 教程笔记

p7:响应式编程 响应式编程:当输入改变时,输出根据逻辑自动进行所需要运算,对结果值更新。...p8响应值(reactive values) 响应值就是 Shiny 中数据流,input 是响应列表,这些值展示了当前输入各自状态。注意⚠️:响应值只能在对应设定好响应环境中使用!...需要注意⚠️是,当多个输入在同一个代码块中时,修改一个参数更新全部参数,在一般情况下没有问题,但如果涉及随机数就会影响整个结果。...例如讲解视频中例子,当修改图标题时,代码重新运行,数据来自随机函数,随机函数被重新执行,最终效果是不仅仅图标题改变了,生成数据也发生了改变。 ? ? ? ? ?...(这里如果修改 title,整个结果都会发生改变) ? p10:使用 reactive 表达式模块化 Shiny 回顾上一部分学习中,当多处使用同一随机数据时,不同地方数据将变得不一致

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Android Monkey压力测试

JAVA环境建造 1.安装jdk-8u151-windows-x64,可以到官网或者应用中心下载。...启动一个Android环境 :AVD管理器,在设备定义中,选择其中一台设备,单击创建AVD ? 然后按照提示操作后,在Android虚拟设备中生成设备后,点击右边开始 ? 然后生成模拟器 ?...Android Monkey压力测试 :模拟器中,打开cmd接口,输入adb设备,看是否连接了模拟器设备 C:\ Users \ Administrator> adb设备连接模拟器5504设备列表...= 0翻转= 0旋转= 0\ ##网络统计信息:经过时间= 2857ms(0ms移动,0ms wifi,2857ms不是已连接)//猴子完成 com.android.email最后停留页面 ?...分析测试报告 注意种子值 :Monkey:seed = 1518372908154 count = 100没有指定种子值是,随机生成,可以通过设置种子值测试测试产生随机操作序列完全相同 发现有无日志中响应问题和崩溃问题

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统计01:概述

即使群体没有发生变化,统计推断也因为样品随机发生变化。这会带来恼人问题,比如说车间主任质疑经理抽样结果,认为经理推断受到随机性影响。因此,经理有必要定量化推论不确定性。...幸运是,统计学家已经给出了一套大家都接受方法,车间主任也不用老是和工厂经理扯皮。 样本 把抽样看作一个随机事件,是统计向概率论靠拢关键。抽样所有可能结果,就构成了我们样本空间。...样品统计量 建立在样品之上,还有一个简单重要概念,就是样品统计量(sample static)。我们知道,样品成员取值构成了一组随机变量[$X_1, X_2, ..., X_n$]。...样品统计量是一个随机变量,群体参数却是一个具体数字。但两者之间又有联系。...我们求出其一种情况下[$X_1, X_2$]分布,然后进行真实抽样,看得到结果是不是符合该分布。我们假设红、蓝、黄各有一个,每次抽两个。如果抽样100次,都没有出现一个

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统计01:概述

最直接想法是,一个一个地检查每个产品,也就是收集整个群体数据。统计中数据描述就起到了类似的作用。...而在一些情境下,就算可以收集整个群体数据,人们也因为效率放弃。回到工厂例子。工厂生产往往遵守事件安排。如果检测1万个产品需要耗费很长时间,那么就会变得不可行。...即使群体没有发生变化,统计推断也因为样品随机发生变化。这会带来恼人问题,比如说车间主任质疑经理抽样结果,认为经理推断受到随机性影响。因此,经理有必要定量化推论不确定性。...幸运是,统计学家已经给出了一套大家都接受方法,车间主任也不用老是和工厂经理扯皮。 样本 把抽样看作一个随机事件,是统计向概率论靠拢关键。抽样所有可能结果,就构成了我们样本空间。...我们求出其一种情况下[$X_1, X_2$]分布,然后进行真实抽样,看得到结果是不是符合该分布。我们假设红、蓝、黄各有一个,每次抽两个。如果抽样100次,都没有出现一个

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nmap使用指南(终极版)

每一项必须以一个或多个空格,制表符或换行符分开。 如果您希望Nmap从标准输入不是实际文件读取列表, 您可以用一个连字符(-)作为文件名。...-iR 随机选择一定数量目标 --exclude 不包含主机 --excludefile 不包含主机列表 二、主机发现 1.如果没有给出主机发现选项,Nmap...然后运行Nmap机器则会扼杀这个正在建立连接, 发送一个RST而非ACK报文,ST报文是运行Nmap机器不是Nmap本身响应,因为它对收到 SYN/ACK感到很意外。...Nmap基于上一个探测报文响应时间来计算超时值,如果网络延迟比较显著 和不定,这个超时值增加几秒。初始值比较保守(高),当Nmap扫描无响应 主机时,这个保守值保持一段时间。...如果使用太 小值,使得很多探测报文超时从而重新发送,此时可能响应消息正在发送,这使得整个扫描时 间增加。

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Python turtle 模块可以编写游戏,是真的吗?

刚开始红色小球朝某一个方向移动,使用者可以通过按下上、下、左、右方向键控制红色小球运动方向。 绿色、蓝色小球以初始默认方向在画布上移动。...= 400 # 砖块大小,以及每一个小球初始大小 cell = 20 # 红初始大小 red_size = cell # 红色小球 red_ball = None # 存储绿色小球列表 green_balls...= [] # 存储蓝色小球列表 blue_balls = [] # 红色小球方向 当前方向 0 向右,90 向上 180 向左 -90 向下 dir = 0 上述代码说明: 红色小球只有一个,由变量...绿色和蓝色小球会有很多,这里使用 green_balls 和 blue_balls 2 个列表存储。 3.2 通用函数 随机位置计算函数: 为小球们随机生成刚开始出现位置。...创建绿色、蓝色小球: def ran_gb_ball(balls, color): # 随机创建蓝色、绿色小球频率, # 也就是说,不是调用此函数就一定会创建小球,概率大概是调用 5

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统计01:概述

即使群体没有发生变化,统计推断也因为样品随机发生变化。这会带来恼人问题,比如说车间主任质疑经理抽样结果,认为经理推断受到随机性影响。因此,经理有必要定量化推论不确定性。...幸运是,统计学家已经给出了一套大家都接受方法,车间主任也不用老是和工厂经理扯皮。 样本 把抽样看作一个随机事件,是统计向概率论靠拢关键。抽样所有可能结果,就构成了我们样本空间。...样品统计量 建立在样品之上,还有一个简单重要概念,就是样品统计量(sample static)。我们知道,样品成员取值构成了一组随机变量[$X_1, X_2, ..., X_n$]。...样品统计量是一个随机变量,群体参数却是一个具体数字。但两者之间又有联系。...我们求出其一种情况下[$X_1, X_2$]分布,然后进行真实抽样,看得到结果是不是符合该分布。我们假设红、蓝、黄各有一个,每次抽两个。如果抽样100次,都没有出现一个

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面渣逆袭:Redis连环五十二问,图文详解,这下面试稳了!

删除缓存不是更新缓存 当一个线程对缓存key进行写操作时候,如果其它线程进来读数据库时候,读到就是脏数据,产生了数据不一致问题。...缓存不一致处理 如果不是并发特别高,对缓存依赖性很强,其实一定程序不一致是可以接受。 但是如果对一致性要求比较高,那就得想办法保证缓存和数据库中数据一致。...设置缓存过期时间兜底 这是一个朴素但是有用办法,给缓存设置一个合理过期时间,即使发生了缓存数据不一致问题,它也不会永远不一致下去,缓存过期时候,自然又会恢复一致。...这种问题根源就在于 setnx 和 expire 是两条指令不是原子指令。如果这两条指令可以一起执行就不会出现问题。...节点成员对象(obj属性)是一个指针,它指向一个字符串对象,字符串对象则保存这一个SDS值。 50.压缩列表了解吗?

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学界 | 如何通过方差偏移理解批归一化与Dropout之间冲突

近日南京理工大学和清华大学研究表明 Dropout 在网络测试时候神经元产生方差偏移,因而进一步分析与理解如何能避免方差偏移风险,并克服二者组合局限性。...事实上,当一个网络同时使用这两者时,甚至会得到更差结果。Ioffe & Szegedy 于 2015 就已经认识到,BN 在某些情况下削弱 Dropout 效果。...试想若有图一中神经响应 X,当网络从训练转为测试时,Dropout 可以通过其随机失活保留率(即 p)来缩放响应,并在学习中改变神经元方差, BN 仍然维持 X 统计滑动方差。...「滑动变量i」是在整个学习过程中第 i 个 BN 层累计滑动方差(取其平均值,不是其向量),「实际变量i」代表在前馈推理过程中第 i 个 BN 层之前神经响应实际方差。...图 6:DenseNet 在 CIFAR10 数据集上以0.5随机失活率训练所产生训练模式和测试模式之间神经元不一致响应例子。

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