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YOLO,一种简易快捷的目标检测算法

SxSxBx4 个位置信息,4个位置信息分别是xywh,其中xy为box的中心点。 说完YOLO的总体思路后,我们在看看YOLO的网络结构 ? 该网络结构包括 24 个卷积层,最后接 2 个全连接层。...图片来源于网络 大题来说,损失函数分别由: 预测框位置的误差 (1)(2) IOU误差(3)(4) 类别误差(5) 其中,每一个组成部分对整体的贡献度的误差是不同的,需要乘上一个权重进行调和。...相对来说,目标检测的任务其实更在意位置误差,故位置误差的权重一般为5。在此,读者可能费解,为什么框的宽和高取的是根号,而非直接计算? 想要了解这个问题,我们不妨来看看 的图像 ?...换言之,就是在SxS个格子里面,预测出来的框大多是无效的框,这些无效框的误差积累是会对损失函数产生影响,换句话说,我们只希望有物体的预测框有多准,而不在乎没有物体的框预测得有多差。...因此,我们也需要对这些无效框的在损失函数上得贡献乘上一个权重,进行调整。 也就是 ,该值一般取0.5。 关于分类误差,论文虽然是采用mse来衡量,但是否采用交叉熵来衡量更合理呢?

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【Python环境】使用Python Pandas处理亿级数据

使用不同分块大小来读取再调用 pandas.concat 连接DataFrame,chunkSize设置在100万条左右速度优化比较明显。...(chunks, ignore_index=True) 下面是统计数据,Read Time是数据读取时间,Total Time是读取和Pandas进行concat操作的时间,根据数据总量来看,对5~50...由于源数据通常包含一些空值甚至空列,会影响数据分析的时间和效率,在预览了数据摘要后,需要对这些无效数据进行处理。...对数据列的丢弃,除无效值和需求规定之外,一些表自身的冗余列也需要在这个环节清理,比如说表中的流水号是某两个字段拼接、类型描述等,通过对这些数据的丢弃,新的数据文件大小为4.73GB,足足减少了4.04G...在此已经完成了数据处理的一些基本场景。实验结果足以说明,在非“>5TB”数据的情况下,Python的表现已经能让擅长使用统计分析语言的数据分析师游刃有余。

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入门必学!在Python中利用Pandas库处理大数据

使用不同分块大小来读取再调用 pandas.concat 连接DataFrame,chunkSize设置在1000万条左右速度优化比较明显 loop = True chunkSize = 100000...(chunks, ignore_index=True) 下面是统计数据,Read Time是数据读取时间,Total Time是读取和Pandas进行concat操作的时间,根据数据总量来看,对5~50...由于源数据通常包含一些空值甚至空列,会影响数据分析的时间和效率,在预览了数据摘要后,需要对这些无效数据进行处理。...对数据列的丢弃,除无效值和需求规定之外,一些表自身的冗余列也需要在这个环节清理,比如说表中的流水号是某两个字段拼接、类型描述等,通过对这些数据的丢弃,新的数据文件大小为4.73GB,足足减少了4.04G...在此已经完成了数据处理的一些基本场景。实验结果足以说明,在非“>5TB”数据的情况下,Python的表现已经能让擅长使用统计分析语言的数据分析师游刃有余。

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【学习】在Python中利用Pandas库处理大数据的简单介绍

使用不同分块大小来读取再调用 pandas.concat 连接DataFrame,chunkSize设置在1000万条左右速度优化比较明显 loop = True chunkSize = 100000...(chunks, ignore_index=True) 下面是统计数据,Read Time是数据读取时间,Total Time是读取和Pandas进行concat操作的时间,根据数据总量来看...由于源数据通常包含一些空值甚至空列,会影响数据分析的时间和效率,在预览了数据摘要后,需要对这些无效数据进行处理。...对数据列的丢弃,除无效值和需求规定之外,一些表自身的冗余列也需要在这个环节清理,比如说表中的流水号是某两个字段拼接、类型描述等,通过对这些数据的丢弃,新的数据文件大小为4.73GB,足足减少了4.04G...在此已经完成了数据处理的一些基本场景。实验结果足以说明,在非“>5TB”数据的情况下,Python的表现已经能让擅长使用统计分析语言的数据分析师游刃有余。

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使用Python Pandas处理亿级数据

使用不同分块大小来读取再调用 pandas.concat 连接DataFrame,chunkSize设置在100万条左右速度优化比较明显。...(chunks, ignore_index=True) 下面是统计数据,Read Time是数据读取时间,Total Time是读取和Pandas进行concat操作的时间,根据数据总量来看,对5~50...由于源数据通常包含一些空值甚至空列,会影响数据分析的时间和效率,在预览了数据摘要后,需要对这些无效数据进行处理。...对数据列的丢弃,除无效值和需求规定之外,一些表自身的冗余列也需要在这个环节清理,比如说表中的流水号是某两个字段拼接、类型描述等,通过对这些数据的丢弃,新的数据文件大小为4.73GB,足足减少了4.04G...在此已经完成了数据处理的一些基本场景。实验结果足以说明,在非“>5TB”数据的情况下,Python的表现已经能让擅长使用统计分析语言的数据分析师游刃有余。

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使用Python Pandas处理亿级数据

print "Iteration is stopped." 1百万条 1千万条 1亿条 ServiceLogs 1 s 17 s 263 s 使用不同分块大小来读取再调用 pandas.concat...df = pd.concat(chunks, ignore_index=True) 下面是统计数据,Read Time是数据读取时间,Total Time是读取和Pandas进行concat操作的时间,...由于源数据通常包含一些空值甚至空列,会影响数据分析的时间和效率,在预览了数据摘要后,需要对这些无效数据进行处理。...对数据列的丢弃,除无效值和需求规定之外,一些表自身的冗余列也需要在这个环节清理,比如说表中的流水号是某两个字段拼接、类型描述等,通过对这些数据的丢弃,新的数据文件大小为4.73GB,足足减少了4.04G...在此已经完成了数据处理的一些基本场景。实验结果足以说明,在非“>5TB”数据的情况下,Python的表现已经能让擅长使用统计分析语言的数据分析师游刃有余。

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使用 Pandas 处理亿级数据

." | ----- | | | 1百万条 | 1千万条 | 1亿条 | | ServiceLogs | 1 s | 17 s | 263 s | 使用不同分块大小来读取再调用 pandas.concat...(chunks, ignore_index=True) 下面是统计数据,Read Time是数据读取时间,Total Time是读取和Pandas进行concat操作的时间,根据数据总量来看,对5~50...由于源数据通常包含一些空值甚至空列,会影响数据分析的时间和效率,在预览了数据摘要后,需要对这些无效数据进行处理。...对数据列的丢弃,除无效值和需求规定之外,一些表自身的冗余列也需要在这个环节清理,比如说表中的流水号是某两个字段拼接、类型描述等,通过对这些数据的丢弃,新的数据文件大小为4.73GB,足足减少了4.04G...在此已经完成了数据处理的一些基本场景。实验结果足以说明,在非">5TB"数据的情况下,Python的表现已经能让擅长使用统计分析语言的数据分析师游刃有余。

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一次对mysql源码审计的尝试(xpath语法错误导致的报错注入)

如果定位器无效,从而产生错误 ? 通过这个错误,也就产生了我们日常构造利用的mysql的报错注入: http://192.168.3.21/Less-5/?...第二、为什么在xpath_expr位置构造目标sql就可以达到利用目的?...对错误的产生的分析 官方文档中对这个错误的描述是: 1 xpath的定位器(xpathexpr)无效;2 xpath的定位器(xpathexpr)没有正确嵌套和关闭元素。...由此解释了在xpath_expr位置构造子查询进行xpath报错注入的整个利用过程。由于,报错的空间为32个字节,故需要利用concat()函数以及limit关键字对回显的数据进行拼接和限制输出。...id=1%27%20and%20updatexml(1,(concat(0x7e,(select%20concat(username,0x7e,password)%20from%20users%20limit

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oracle拼接字符串函数_Oracle字符串转换为数值

select 'a'||'b'||'c' from dual; 'A'||'B'||'C' ---------------- abc 2.使用CONCAT()函数进行字符串拼接。...select concat('a','b') from dual; CONCAT('A'||'B') ----------------- ab   如果CONCAT中连接的值不是字符串,Oracle会尝试将其转换为字符串...,例如: select concat(123,123) from dual; CONCAT(123,123) ----------------- 123123   但是与MYSQL的CONCAT()函数不同...,Oracle的CONCAT()函数只支持两个参数,不支持两个以上字符串的拼接,比如下面的SQL语句在Oracle中是错误的: · select concat('a','b','c') from dual...; 运行以后Oracle会报出下面的错误信息: ORA-00909:参数个数无效   如果要进行多个字符串的拼接的话,可以使用多个CONCAT()函数嵌套使用: select concat(concat

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参数加密签名 & JS逆向

,也就是函数本身的位置,就会跳转到函数定义位置 可以看到 (0,T.G5) 其实就是函数 Ft,将其代码扒下来 Ft = function() { return Jt("secretKeyValue...e = { secretKeyDecode: Jt("rsaEncryptData") || Rt() } 在此处设置断点,清空 sessionStorage 并在此处停下...= (0,T.A2)(e) 清空 secretKeyValue ,下断点,找到 (0,T.A2)函数以及 e 此时发现该位置被多次调用,如果想要断点到我们想要的位置,需要进行条件断点,此时可以通过对...,对于 data 这种比较普遍的字符串,搜索可能效果不会很好 比较难以直接找到生成位置,但是有一点,在发送请求的时候,加密值 data 已经生成了,此时我们可以从该位置,一点一点向前寻找加密过程...,可以通过在此处设置 e.body 等于最终加密后的值,来快速找到加密的 case ,但是为了给大家稍微多介绍一点知识,我们采用新增记录点的方式,在此处记录 t.next 的值以及 e.body

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Pandas知识点-连接操作concat

Pandas提供了多种将Series、DataFrame对象合并的功能,有concat(), merge(), append(), join()等。...concat是英文单词concatenate(连接)的缩写,concat()方法用于将Series或DataFrame连接到一起,达到组合的功能,本文介绍concat()方法的具体用法。...concat(): 将多个Series或DataFrame连接到一起,默认为按行连接(axis参数默认为0),结果的行数为被连接数据的行数之和。...第二步,检索数据中的列索引,如果列索引相等,则结果兼容显示在同一列(例1),如果列索引不相等,则分别显示,无数据的位置填充空值(例3)。 三连接时取交集 ---- ?...names参数对普通索引无效。 以上就是Pandas连接操作concat()方法的介绍,本文都是以DataFrame为例,Series连接以及Series与DataFrame混合连接的原理都相同。

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