错综复杂的数据，需要建立模型，才能储存在数据库。所谓"模型"就是两样东西：实体（entity）+ 关系（relationship）。
给定一组数字，表示扑克牌的牌面数字，忽略扑克牌的花色，请安如下规则对这一组扑克牌进行整理。
点击标题下「大数据文摘」可快捷关注 摘自：lanceyan.com 谷歌4亿英镑收购人工智能公司DeepMind，百度目前正推进“百度大脑”项目，腾讯、阿里等各大巨头布局深度学习。随着社会化数据大量产生，硬件速度上升、成本降低，大数据技术的落地实现，让冷冰冰的数据具有智慧逐渐成为新的热点。要从数据中发现有用的信息就要用到数据挖掘技术，不过买来的数据挖掘书籍一打开全是大量的数学公式，而课本知识早已还给老师了，难以下手、非常头大！ 我们可以跳过数学公式，先看看我们了解数据挖掘的目的：发现数据中价值。这个才是关键
PCIE-1840/1840L是4通道16位同步采集卡，单通道采集速度为80/125MS/s。当需要同步采集超过4路的信号（如微波数据测试、多点局部放电检测等）时，可以通过同步总线实现时钟和触发的同步，实现多卡同步采集。本测试针对2张PCIE-1840L卡进行同步测试，测试 PCIE-1840 多卡之间同步采样之特性。
TIS（Time Interleaved Sampling，时间交叉采样)是高速示波器卡的一个重要扩展功能。在测试试验中，有时需要测试多通道同步信号，有时需要针对其中的一个通道进行更高速的数据采集。常规方式是购买多块不同速度与通道数量的产品分别完成，另一种方式就是选用具有TIS功能的示波器卡，可以将一张卡“变”成多张卡使用。
水尺监测识别系统利用计算机视觉+YOLOv5网络架构机器学习技术对河道湖泊进行实时检测，水尺监测识别系统监测到河道水位异常时，立即告警，推送给后台。水尺监测识别系统YOLOv5网络架构机器学习极大提升现场区域的管控效率，既方便又节省人力。
未穿工作服识别监测系统通过Yolov+opencv 深度学习网络架构模型对现场画面中人员着装进行实时分析。未穿工作服检测报警系统实时分析和识别现场画面信息，对作业现场24小时不间断监测。当Yolov+opencv 系统检测到工人没有穿工作服时，给予预警提醒。
占道经营识别检测系统对市基于opencv+python 网络架构模型对政道路实时检测，当检测到有人违规摆地摊、占道经营时，马上报警。占道经营识别检测系opencv+python 网络架构模型将违规截屏和视频同步推送到有关人员，可以提升监控区域的管控效率，协助相关人员。
化工厂液体泄漏识别预警系统通过Python基于YOLOv7网络模型架构，化工厂液体泄漏识别预警系统YOLOv7网络模型自动识别监控视频中机械管道是否存在液体泄漏行为。如检测到液体泄漏，立即反馈给后台人员及时处理，有效地提高了人工巡检的效率。
占道摆摊经营监控报警系统通过Python基于yolov5深度学习网络模型，占道摆摊经营监控报警系统对城市道路区域实时检测，当yolov5模型检测到有流动摊点摆摊违规经营时，立即抓拍告警。Yolo模型采用预定义预测区域的方法来完成目标检测，具体而言是将原始图像划分为 7x7=49 个网格（grid），每个网格允许预测出2个边框（bounding box，包含某个对象的矩形框），总共 49x2=98 个bounding box。我们将其理解为98个预测区，很粗略的覆盖了图片的整个区域，就在这98个预测区中进行目标检测。
黑烟车识别抓拍系统利用利用Python基于YOLOv5通过道路已有卡口相机秒级自动识别道路上来往的黑烟车，黑烟车识别抓拍系统可以通过网络将黑烟车抓拍结果，包括黑烟车、车牌信息、车头车尾照片、林格曼黑度等级数据回传给后台监控数据平台。Python是一种由Guido van Rossum开发的通用编程语言，它很快就变得非常流行，主要是因为它的简单性和代码可读性。它使程序员能够用更少的代码行表达思想，而不会降低可读性。
有一说一，这个小学生研究成果里面的统计图和组图都做得非常漂亮，值得广大硕博学习。
设备指示灯开关状态识别检测系统是基于yolo网络深度学习模型，设备指示灯开关状态识别检测系统对现场画面进行实时监测识别。自动识别仪表示数或开关状态。我们使用YOLO(你只看一次)算法进行对象检测。YOLO是一个聪明的卷积神经网络(CNN)，用于实时进行目标检测。该算法将单个神经网络应用于完整的图像，然后将图像划分为多个区域，并预测每个区域的边界框和概率。这些边界框是由预测的概率加权的。要理解YOLO，我们首先要分别理解这两个模型。
渣土车识别检测系统通过yolo网络架构对现场渣土车进行实时分析检测，一旦渣土车识别检测系统发现渣土车立即抓拍预警，提醒后台人员及时处理。我们使用YOLO(你只看一次)算法进行对象检测。YOLO是一个聪明的卷积神经网络(CNN)，用于实时进行目标检测。该算法将单个神经网络应用于完整的图像，然后将图像划分为多个区域，并预测每个区域的边界框和概率。这些边界框是由预测的概率加权的。要理解YOLO，我们首先要分别理解这两个模型。
前段时间，一只可爱的小黄鸭火起来了，据说是抖音上一位黄衣小姐姐模仿小黄鸭的动作而走红。这只动作呆萌的小黄鸭表情包也跟着火起来了，小黄鸭表情包也由一只变成多只，颜色也变幻莫测。
采集是整个视频推流过程中的第一个环节，它从系统的采集设备中获取原始视频数据，将其输出到下一个环节。直播系统开发中视频的采集涉及两方面数据的采集：音频采集和图像采集，它们分别对应两种完全不同的输入源和数据格式。
作业区域人数超员识别检测利用Python基于YOLOv5深度学习模型对现场作业区域进行全天候不间断实时监测，一旦作业区域人数超员预警系统Python基于YOLOv5深度学习模型监测到作业区域人数超员时，立即进行抓拍存档并告知后台监控中心人员。我们选择当下YOLO最新的卷积神经网络YOLOv5来进行人数超员识别检测，YOLOv5是完全基于PyTorch实现的。按照官方给出的数目，现版本的YOLOv5每个图像的推理时间最快0.007秒，即每秒140帧（FPS），但YOLOv5的权重文件大小只有YOLOv4的1/9。
可以看到这条SQL用内连接（INNER JOIN）把客户表（CUSTOMER）和产品表（PRODUCT）连接起来了。
二年前，我写了《相似图片搜索的原理》，介绍了一种最简单的实现方法。 昨天，我在isnowfy的网站看到，还有其他两种方法也很简单，这里做一些笔记。 一、颜色分布法 每张图片都可以生成颜色分布的直方图（
每张图片都可以生成颜色分布的直方图（color histogram）。如果两张图片的直方图很接近，就可以认为它们很相似。
垂直拆分是指数据表列的拆分，把一张列比较多的表拆分为多张表 通常我们按以下原则进行垂直拆分:
仪表读数识别系统利用利用Python+yolov5深度学习对仪表盘刻度数进行7*24小时实时读取，当仪表盘读数识别系统监测到仪表盘数据异常时，立刻推送给后台相关管理人员，工作人员在第一时间到现场进行处理，避免更大的损失发生。Python是一种由Guido van Rossum开发的通用编程语言，它很快就变得非常流行，主要是因为它的简单性和代码可读性。它使程序员能够用更少的代码行表达思想，而不会降低可读性。
点击视频：一分钟告诉你如何进行面部合成 这篇教程将教大家如何用OpenCV做面部合成，把一张脸演变为另外一张脸。 ◆ ◆ ◆ 图片合成 图片合成首次在电影《Willow》（《风云际会》）中得到大量运用，这是由工业光魔（译者注：Industrial Light and Magic/ILM，电影特效制作公司）开发的一项技术。下面是电影的一个场景片段。 点击视频查看电影片段 这个图片合成背后的想法相当简单。给定两张图片I和J，通过混合而成一张中间图M。图片I和J的混合程度由参数α控制，α的值在0和1之间（0≤α≤
工地人员作业安全带穿戴识别检测算法通过yolov5网络模型分析技术，工地人员安全带穿戴识别检测算法可以自动识别现场人员高空作业未佩戴安全带行为，通过AI技术推动现场安全作业智能化。YOLO算法- YOLO算法是一种基于回归的算法，它不是选择图像中有趣的部分，而是预测整个图像中的类和包围框运行一次算法。要理解YOLO算法，我们首先需要了解实际预测的是什么。最终，我们的目标是预测一类对象和指定对象位置的边界框。YOLO不会在输入图像中搜索可能包含对象的感兴趣区域，而是将图像分割成单元格，通常是19×19网格。每个细胞负责预测K个包围框。具有最大概率的类被选择并分配给特定的网格单元。类似的过程发生在图像中的所有网格单元格上。
B. Cards time limit per test：2 seconds memory limit per test：256 megabytes input：standard input output：standard output Catherine has a deck of n cards, each of which is either red, green, or blue. As long as there are at least two cards left, she can do on
电子封条监控系统算法模型利用yoloov5+python 深度学习训练模型技术，电子封条监控系统算法模型实现对画面内外的出入人员、人数变化及非煤矿山生产作业状态等情况的实时监测和分析，及时发现异常动态，减少了人为介入的过程。介绍电子封条监控系统算法模型Yolo算法之前，首先先介绍一下滑动窗口技术，这对我们理解Yolo算法是有帮助的。采用滑动窗口的目标检测算法思路非常简单，它将检测问题转化为了图像分类问题。电子封条监控系统算法模型基本原理就是采用不同大小和比例（宽高比）的窗口在整张图片上以一定的步长进行滑动，然后对这些窗口对应的区域做图像分类，这样就可以实现对整张图片的检测了，如下图3所示，如DPM就是采用这种思路。但是这个方法有致命的缺点，就是你并不知道要检测的目标大小是什么规模，所以你要设置不同大小和比例的窗口去滑动，而且还要选取合适的步长。
水平拆分是指数据表行的拆分，表的行数超过 200 万行时，就会变慢，这时可以把一张的表的数据拆成多张表来存放。
作者 | 西西、王晔 编辑丨陈彩娴 近日，人工智能国际顶会 AAAI 2022 正在召开，大会论文奖也陆续公布。AI科技评论获知，中国科学院自动化所的兴军亮教授团队获得 AAAI 2022 的卓越论文奖（Distinguished Paper）！ AAAI 的英文全称是“Association for the Advance of Artificial Intelligence”（美国人工智能协会）。该协会是人工智能领域的主要学术组织之一，具有一定的学术权威性。 兴军亮团队此次获奖的工作是他们所开发的轻量型
人群异常聚集检测告警算法基于yolov5图像识别和数据分析技术，人群异常聚集检测告警算法通过在关键区域布设监控摄像头，实时监测人员的密集程度和行为动态,分析和判断人群密集程度是否超过预设阈值，一旦发现异常聚集，将自动发出信号。人群异常聚集检测告警算法之所以选择YOLO系列框架模型，是因为YOLO系列算法是一类典型的one-stage目标检测算法，其利用anchor box将分类与目标定位的回归问题结合起来，从而做到了高效、灵活和泛化性能好，所以在工业界也十分受欢迎。Yolo算法采用一个单独的CNN模型实现end-to-end的目标检测，核心思想就是利用整张图作为网络的输入，直接在输出层回归 bounding box（边界框） 的位置及其所属的类别。
大数据文摘授权转载自夕小瑶的卖萌屋 文 | 付奶茶 编 | ZenMoore 在人类智能中，抽象是一个很底层很基本的能力，在某种程度上，可以认为是人类智能的源头之一。因为人在对主客观世界进行观察的过程中，抽象出了无数种概念(concept)，对这些概念的模块化(modularity)、组合式(compositionality)的理解，很大程度上刺激了人类语言的诞生，从而最终导致了人类智能、人类文明的产生。 举个例子，万年前的“猴子们”观察了大量的物理对象(object)、实体(entity)以及他们之间的关
养老院人员跌倒检测识别算法通过yolov5+python网络模型技术，养老院人员跌倒检测识别预警算法对跌倒事件进行识别和分析，当检测到有人员跌倒时，将自动发出警报提示。算法中YOLOv5是一种单阶段目标检测算法，该算法在YOLOv4的基础上添加了一些新的改进思路，使其速度与精度都得到了极大的性能提升。YOLOv5算法具有4个版本，具体包括：YOLOv5s、YOLOv5m、YOLOv5l、YOLOv5x四种，本文重点讲解YOLOv5s，其它的版本都在该版本的基础上对网络进行加深与加宽。
渣土车智能识别系统通过yolov5网络模型深度学习技术，渣土车智能识别系统对禁止渣土车通行现场画面中含有渣土车时进行自动识别监测，渣土车智能识别系统并自动抓拍告警。YOLOv5是一种单阶段目标检测算法，该算法在YOLOv4的基础上添加了一些新的改进思路，使其速度与精度都得到了极大的性能提升。主要的改进思路如下所示：输入端，在模型训练阶段，提出了一些改进思路，主要包括Mosaic数据增强、自适应锚框计算、自适应图片缩放；Mosaic数据增强：Mosaic数据增强的作者也是来自YOLOv5团队的成员，通过随机缩放、随机裁剪、随机排布的方式进行拼接，对小目标的检测效果很不错。
明厨亮灶AI智能分析盒通过python+yolov5网络模型分析技术，明厨亮灶AI智能分析盒能够迅速高效的识别口罩穿戴、厨师服穿戴、吸烟、厨师帽穿戴、后厨鼠害、玩手机识别等。与C / C++等语言相比，Python速度较慢。也就是说，Python可以使用C / C++轻松扩展，这使我们可以在C / C++中编写计算密集型代码，并创建可用作Python模块的Python包装器。这给我们带来了两个好处：首先，代码与原始C / C++代码一样快（因为它是在后台工作的实际C++代码），其次，在Python中编写代码比使用C / C++更容易。OpenCV-Python是原始OpenCV C++实现的Python包装器。
在上一篇中，我们借Double Lift手法，介绍了如何从一个基本手法变成一个魔术表演的过程。其核心就是魔术效果的制造与呈现的分离，在后来我与郭玉文老师的探讨中，他说，这也叫“声东击西，顺手牵羊”。在手法的基础上，以及上一篇的应用理论下，我们今天来看三个作品进一步理解这里面的精髓。部分作品曾经已经分享过，但是，今天主要从Double Lift作为流程的组成成分以及如何把手法组合成魔术的角度来分析其实战中的使用。
工人规范操作识别检测通过yolov5+python网络模型技术，工人规范操作识别检测对工人的操作进行实时监测，当工人规范操作识别系统检测到工人操作不符合规范时，将自动发出警报提示相关人员采取措施。行为检测合规算法中应用到的YOLOv5中在训练模型阶段仍然使用了Mosaic数据增强方法，该算法是在CutMix数据增强方法的基础上改进而来的。CutMix仅仅利用了两张图片进行拼接，而Mosaic数据增强方法则采用了4张图片，并且按照随机缩放、随机裁剪和随机排布的方式进行拼接而成。这种增强方法可以将几张图片组合成一张，这样不仅可以丰富数据集的同时极大的提升网络的训练速度，而且可以降低模型的内存需求。
本文主要讨论Streaming Join。在Stream & Table Theory的基础上，我们给Classic SQL引入了时间维度，并提出了Time-Vary Relation，并认为“Streaming SQL可以全盘继承Classic SQL的所有Operator，并且得到的结果也是一样的”，SQL里最复杂的Join也不例外。
！笛卡尔积是指在数学中，两个集合X和Y的笛卡尔积（Cartesian product），又称直积，表示为X * Y，第一个对象是X的成员
捕鱼船识别检测预警系统通过yolov5+python网络模型图像识别分析技术，捕鱼船识别检测预警算法利用河道两岸的摄像头实时监测水域中的捕鱼船活动，一旦系统识别到违规捕捞行为，立即发出预警信号，立即发出预警信号，确保及时采取措施。捕鱼船识别检测算法取得了很大的突破。比较流行的算法可以分为两类，一类是基于Region Proposal的R-CNN系算法（R-CNN，Fast R-CNN, Faster R-CNN），它们是two-stage的，需要先使用启发式方法（selective search）或者CNN网络（RPN）产生Region Proposal，然后再在Region Proposal上做分类与回归。而另一类是Yolo，SSD这类one-stage算法，其仅仅使用一个CNN网络直接预测不同目标的类别与位置。第一类方法是准确度高一些，但是速度慢，但是第二类算法是速度快，但是准确性要低一些。基本上把Yolo算法的特点概括全了：You Only Look Once说的是只需要一次CNN运算，Unified指的是这是一个统一的框架，提供end-to-end的预测，而Real-Time体现是Yolo算法速度快。
有趣的“平均脸” 大家想必看到过很多合成的“平均脸”图片吧。 有按国家、民族合成的： 也有针对政要明星合成的，例如这张，韩中日三国明星平均脸: “平均脸”的历史 虽然现在很流行，但是，其实平均脸的历史
工人规范操作识别系统通过yolov8+python网络模型技术，工人规范操作识别系统对工人的操作进行实时监测，当工人规范操作识别系统检测到工人操作不符合规范时，将自动发出警报提示相关人员采取措施。YOLOv8中在训练模型阶段仍然使用了Mosaic数据增强方法，该算法是在CutMix数据增强方法的基础上改进而来的。CutMix仅仅利用了两张图片进行拼接，而Mosaic数据增强方法则采用了4张图片，并且按照随机缩放、随机裁剪和随机排布的方式进行拼接而成。这种增强方法可以将几张图片组合成一张，这样不仅可以丰富数据集的同时极大的提升网络的训练速度，而且可以降低模型的内存需求。
作者：邓侃 【新智元导读】攻克围棋后，什么是AI的下一个征程？打扑克！相比信息完全可见的围棋，能够猜疑、虚张声势的德扑要困难得多。冷扑大师Libratus是首个在无限手一对一德扑中战胜人类职业玩家的AI，相关论文也在NIPS 2017获得了最佳论文奖。不过，这篇论文不是一般的难！本文中，邓侃博士将从纳什均衡策略、反事实最佳策略等4个方面，生动举例，带你读懂人工智能如何打德扑。 真实的生活，（不会像围棋那样）可以毫无遮拦地洞察整个棋局。真实生活中充斥着虚张声势、欺诈、揣度对方心理。这才是我所研究的博弈。 ——
在很多平台都是调用第三方支付平台，比如支付宝，微信，银联电子支付等。你是否真的了解第三方支付呢？
A800卡主打的就是互联能力，可以实现P2P访问和共享显存。两张A800卡通过P2P Access可以互联，互相借用和访问显存，没问题！可是历代的NV卡都不能跨计算能力版本进行P2P Access，所以A800和H800之间就无法互联了，失去了彼此互联和聚合显存的能力。这个互联能力可是A800的重要卖点呢！也是为什么A100卡不具备这个功能（因为它的互联速度太高了），所以才降速后变成A800卡。所以，如果混用A800和H800，它们就无法互联，失去了各自的特色，那可就没意义了。所以从这个角度来看，不建议混用这两种卡。
一个强大的数据增强仓库 https://github.com/aleju/imgaug
垃圾满溢检测系统通过python+yolov5网络模型技术，垃圾满溢检测系统对控画面中小区内的垃圾桶进行7*24小时不间断监控，发现垃圾桶溢满周围有堆积物立即触发预警推送给相关人员处理。YOLOv5中在训练模型阶段仍然使用了Mosaic数据增强方法，该算法是在CutMix数据增强方法的基础上改进而来的。CutMix仅仅利用了两张图片进行拼接，而Mosaic数据增强方法则采用了4张图片，并且按照随机缩放、随机裁剪和随机排布的方式进行拼接而成。这种增强方法可以将几张图片组合成一张，这样不仅可以丰富数据集的同时极大的提升网络的训练速度，而且可以降低模型的内存需求。
在这个多逝之秋，禅师要哀悼一下金庸先生。昨晚上惊闻噩耗，顿感无比感慨。金庸先生的武侠，影响了好几代人。沧海一声笑，滔滔两岸潮。浮沉随浪只记今朝，先生一路走好！
从事音视频开发中，视频涉及的东西比较多，尤其是编码这块，本篇介绍下视频的相关概念。
EIP-3664 奠定了下一个时代 NFT 标准的基础。其自然赋予的分解和组合特性使所有 NFT 的任意组合成为可能。现在DRepublic团队实施并发布了世界上第一个可组合NFT平台Metacore和第一个可组合NFT产品Legoot，现在每个玩家都可以探索可组合NFT的强大功能。EIP-3664 和 MetaCore 肯定会引领下一代 NFT。
今年AI生成图像能力进步得非常快。快到什么程度呢？三四月份的时候，AI还很难画出一个正常的人脸，到九月份的时候，AI已经可以把人脸画的惟妙惟肖了。 要知道，我们对人脸的观察是非常敏锐的，很容易能察觉到哪怕很细微的错误。 而下面这几张图都是用户使用今天的AI在30s的时间里画出来的图： 用户在Draft.art上创作的人像作品 可见，今天的AI对“人应该长什么样”的理解已经非常准确了。 AI和人不同的是，一旦它画出了一张漂亮的人脸，它就可以持续地画。而且随着从更多的数据中学习，水平还能不断提高。 因此也难怪
自服务数据集可以通过简单的拖拽和可视化的操作，构建复杂的数据集，同时提供各种数据转换功能，轻松实现强大的数据处理。
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