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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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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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    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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    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。 $<参数 N 字节数量> CR LF <参数 N 数据> 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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    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。 $<参数 N 字节数量> CR LF <参数 N 数据> 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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    Python Redis pipeline操作和Redis乐观锁保持数据一致性

    ,不能写入,否则会导致数据不一致问题。 设想这样一个场景,你要批量执行一系列redis命令,例如执行100次get key,这时你要向redis请求100次+获取响应100次。 如果能一次性将100个请求提交给redis server,执行完成之后批量获取相应,只需要向redis请求1次,然后批量执行完命令,一次性结果,性能是不是会好很多呢? 这里对redis事务讨论不会太多,只是给出一个demo。详细描述你可以参见这篇博客。 pipe.decr('stock:count') # 把命令推送过去 # execute返回命令执行结果列表, 这里只有一个

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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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    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 <数量> 随机选择一定数量目标 --exclude <主机名/地址> 不包含主机 --excludefile <文件名> 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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    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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    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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    社招后端21连问(三年工作经验一面)

    为什么索引结构默认使用B+树,不是B-Tree,Hash哈希,二叉树,红黑树? Hash哈希,只适合等值查询,不适合范围查询。 一般二叉树,可能特殊化为一个链表,相当于全表扫描。 但是statement格式binlog可能导致数据不一致,因此设计MySQL大叔想了一个折中方案,mixed格式binlog。 basave命令fork一个子进程,然后该子进程负责创建RDB文件,服务器进程继续处理命令请求 快照时,数据能修改嘛? 压缩列表做简单介绍,它由以下五部分组成 zlbytes 是一个无符号整数,表示当前ziplist占用总字节数; zltail 指的是压缩列表尾部元素相对于压缩列表起始元素偏移量。 Hashmap 是怎样实现?为什么要用红黑树,不用平衡二叉树?为什么在1.8中链表大于8转红黑树?HashMap是线性安全嘛?如何保证安全? 13.1 Hashmap 是怎样实现

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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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    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

    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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    Redis 缓存使用技巧和设计方案

    ②加速请求响应:即使查询单条后端数据足够快(例如select*from table where id=),那么依然可以使用缓存,以Redis为例子,每秒可以完成数万次读写,并且提供批量操作可以优化整个 IO链响应时间。 Bloom Filter 是一种空间效率很高随机数据结构,Bloom filter 可以看做是对 bit-map 扩展, 它原理是: 当一个元素被加入集合时,通过 K 个 Hash 函数将这个元素映射成一个位阵列 key进行归档,得到每个节点key子列表,之后对每个节点执行mget或者Pipeline操作,它操作时间=node次网络时间+n次命令时间,网络次数是node个数,整个过程如下图所示,很明显这种方案比第一种要好很多 较少潜在危险 ①互斥锁:此方法只允许一个线程重建缓存,其他线程等待重建缓存线程执行完,重新从缓存获取数据即可,整个过程如图所示。

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    讲真,你真的会用 Unix 命令吗?

    这并不是太严重,模拟失败了我只需要运行另一个模拟就好了。比如,0001 这个数据我成功地运行了算法 A。因此我想在 0001 数据上使用算法 B。但我真正需要是跟踪哪些命令失败了。 得到数字列表最好命令就是 seq: $> seq 10 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 (如果只给出一个数字,那么默认序列从1开始。当然,seq 2 10也按照你期待那样工作。) 并且如果能接受采用逐步方式,不是构建和操纵整个抽象逻辑结构,那么你就可以有效地利用这些工具在几分钟之内解决这些问题,无需花费几小时。 所以,有时候标志“聚集”在一起,同时假设多字符标志会使用两个横线作为开始。后来一些程序开始用一个横线来表示多字符标志。还有许多其他不一致。 但是,如果看到那些不一致东西被放在管道两侧,特别是当其中一个是非标准用法时,理智上真的很痛苦。(或者,即使它只是你需要一个命令,但是你使用了错误标志语法。)这一切都增加了认知负荷。

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    宋宝华:深入理解cache对写好代码至关重要(上)

    Cacheline概念比较简单,cache整个替换是以行为单位,一行64个字节里面读了任何一个字节,其实整个64字节就进入了cache。 比如下面两段程序,前者计算量是后者8倍: ? 但是它执行时间,则远远不到后者8倍: ? 16KBcache是4way的话,每个set包括4*64B,则整个cache分为16KB/64B/4 = 64set,也即26次方。 这样就出现了别名问题,我们在工程里,可能可以通过一些办法避免这种别名问题,比如软件在建立虚实转换时候,把虚实转换往2^13不是2^12对齐,让物理地址低13位不是低12位与物理地址相同,这样强行绕开别名问题 RAM不一致),A、C、D都没有。 这个时候,你可能继续问,如果C要读这个呢?

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    CVPR论文复现争议后续:华人一作苦战两月给出有态度分析结果

    声称性能下降(约 5%)主要原因在于其在 PNN 实现过程与论文作者给出代码存在多处不一致,以及选择超参数并非最优。 让我们来看一下设置了正确超参数之后 PNN 表现如何。保持噪声掩码不变(--nfilters 128),我们可以得到 90.35% 准确率,不是 MK 得到~85-86% 准确率。 PNN 达到了 85.92% 准确率,不是 MK 报告中 72.6%。 在 PNN 中,可以把加性噪声视为映射函数参数,该映射函数将输入图上一个像素映射到输出响应对应像素上。 使用二值或高斯滤波器加上可学习通道池化不可学习随机卷积同样表现很好。据此,下一个自然要问问题就是:我们真的需要空间卷积吗?

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