万物互联时代,工业物联网产生的数据量比传统的信息化要多数千倍甚至数万倍,并且是实时采集、高频度、高密度,动态数据模型随时可变。传统数据库在对这些数据进行存储、查询、分析等处理操作时捉襟见肘,迫切需要一种专门针对时序数据来做优化的数据库系统,即时间序列数据库。
一张图看懂数据科学 72 核的英特尔 Xeon Phi,数据处理速度赶上 GPU? Linux 4.10 的三大改进之处 GitHub 邀请更多开发者参与其开源指南 每日推荐文章: 如何设置 Lin
ClickHouse是一个用于联机分析(OLAP)的列式数据库管理系统(DBMS)。在传统的行式数据库系统中,处于同一行中的数据总是被物理的存储在一起。常见的行式数据库系统有:mysql,postgres,ms sqlserver;在列式数据库系统中,来自不同列的值被单独存储,来自同一列的数据被存储在一起。常见的列式数据库有: Vertica、 Paraccel (Actian Matrix,Amazon Redshift)、 Sybase IQ、 Exasol、 Infobright、 InfiniDB、 MonetDB (VectorWise, Actian Vector)、 LucidDB、 SAP HANA、 Google Dremel、 Google PowerDrill、 Druid、 kdb+。
量化投资与机器学习微信公众号,是业内垂直于量化投资、对冲基金、Fintech、人工智能、大数据等领域的主流自媒体。公众号拥有来自公募、私募、券商、期货、银行、保险、高校等行业30W+关注者,荣获2021年度AMMA优秀品牌力、优秀洞察力大奖,连续2年被腾讯云+社区评选为“年度最佳作者”。 DB-Engines公布了3月份数据库的最新排名。DB-Engines根据数据库当前的受欢迎程度进行排名,主要使用以下参数来衡量一个系统的受欢迎程度: 该系统在网站上被提及的次数:以搜索引擎查询结果的数量来衡量。目前,我
为什么用关系型数据库?最常见的理由是别人在用,所以我也得用,但是这个并不是理由,而是借口。
数据库种类有很多,比如传统的关系型数据库 RDBMS( 如 MySQL ),NoSQL 数据库( 如 MongoDB ),Key-Value 类型( 如 redis ),Wide column 类型( 如 HBase )等等等等,当然还有本系列文章将会介绍的时序数据库 TSDB( 如 InfluxDB )。
Jupyter Notebook 是一款免费、开源的交互式 web 工具。研究人员可以利用该工具将软件代码、计算输出、解释文本和多媒体资源组合在一个文档中。笔记本形式的计算已经发展了几十年,但是过去几年里,Jupyter 特别受欢迎,更是成为数据科学家和机器学习研究者们的首选工具。
博客园的markdown模式下的代码高亮功能使用的是highlight.js,没有行号和显示相应编程语言的功能,只好自己将其改造了一下(将这两种功能一并实现了)~
来源:机器之心项目作者 | Marc Wouts 本文约1500字,建议阅读5分钟 是时候联盟PyCharm与Jupyter了。 Jupyter Notebook 真的是让人又爱又失望,在有的场景下它极其便利,但是在很多大模型或复杂项目上,它又无能为力。在 Jupytext 这个项目中,作者希望既能利用 Notebook 的可视化优势,同时也能利用纯文本编写优势。可以说,是时候联合 Jupyter Notebook 与 PyCharm 了。 Jupytext 项目地址: https://github.c
一、基本 1.数据管理 vector:向量 numeric:数值型向量 logical:逻辑型向量character;字符型向量 list:列表 data.frame:数据框c:连接为向量或列表 length:求长度 subset:求子集seq,from:to,sequence:等差序列rep:重复 NA:缺失值 NULL:空对象sort,order,unique,rev:排序unlist:展平列表attr,attributes:对象属性mode,typeof:对象存储模式与类型names:对象的名字属
Python 1.列表(list) list1 = [i for i in range(10)] list1 [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] 特点:可遍历,可索引,可切片 列表的遍历: 方式1: for i in range(len(list1)): print(list1[i]) 方式2: list1 = [i+1 for i in range(10)] for i,j in enumerate(list1): print(i,j) 0 1 1 2 2 3
Jupyter Notebook 真的是让人又爱又失望,在有的场景下它极其便利,但是在很多大模型或复杂项目上,它又无能为力。在 Jupytext 这个项目中,作者希望既能利用 Notebook 的可视化优势,同时也能利用纯文本编写优势。可以说,是时候联合 Jupyter Notebook 与 PyCharm 了。
谢谢大家的支持!现在该公众号开通了评论留言功能,你们对每篇推文的留言与问题,可以通过【写评论】给圈主留言,圈主会及时回复您的留言。 想在市场上赚钱,必须同时具备两样能力: 研究:做出正确的能够获利的决策,也就是寻找Alpha的能力 交易:基于研究的结果和交易信号,执行相应的下单风控等操作,也就是将Alpha落实到你账户盈利上的能力 研究方面 python编程能力: python基础编程,必须掌握,不仅仅是会语法,还有各种语言细节的坑(当然比C++少很多)。对于常年使用R MATLAB SAS的研究人员来
赶快去检查/配置环境变量,看看有没有把opencv_world+版本号d.dll所在路径到系统环境变量path中去,如果没有问题,重启VS即可
忙完手头的工作,紧接着开始接下来的活。这两天看了14年的这篇CVPR论文,由于题目限制没有写全,全名是《Surface-from-Gradients:An Approach Based on Discrete Geometry Processing》。主要贡献是运用离散优化的思路,优化了从梯度图/法线图进行三维重建的流程,得到了不错的实验效果
Jupytext 项目地址:https://github.com/mwouts/jupytext
https://github.com/judasn/IntelliJ-IDEA-Tutorial/
本次是用机器学习做出未来一定时期内的销售量预测,从而辅助指导销售库存计划的决策分析,以达到合理配置库存,减少资源成本浪费的目的。实操内容有点多,虽然我已经尽量删减了。有兴趣的朋友可以关注+收藏,后面慢慢看哟。如果觉得内容还行,请多多鼓励;如果有啥想法,评论留言or私信。那么我们开始说正事了~
Transformer已成为自然语言处理(NLP)中的首选模型,作为许多成功的大语言模型(LLMs)的 Backbone 。最近,其影响力进一步扩展到视觉领域,视觉Transformer(ViTs)已在许多视觉模态(例如,图像和视频)中展现出与卷积神经网络(CNNs)相当或甚至更好的性能。然而,3D点云尚未成为其中的一部分。
之前有提到过SVG描边动画,可以实现很神奇的手写签名动画效果,当然,理论上可以用来实现任意不规则路径填充动画
AI 科技评论按:用对抗性边缘学习修复生成图像是一种新的图像修复方法,它可以更好地复制填充区域,它的细节部分展现了开发者对艺术工作者工作方式的理解:线条优先,颜色次之。对应的论文在 arxiv 上可以查看:https://arxiv.org/abs/1901.00212。
这个专栏本不计划继续更新,掌握零基础必看之数学建模索引中的所有内容,美赛M奖应该唾手可得。但是,再往上,进阶到<1%的F奖和O奖,除了模型与运气,更大程度上依赖于插图的美观程度。有人戏称,美赛是作图大赛。确有其道理,精致、良好的图像不仅能够更清晰准确地表达思想,而且能极大提高审阅人的印象分。 因此,我开设此专栏的番外篇,主要针对论文的画图问题,记录分享相关的经验、技巧,后期会挑一些优秀论文的部分图片来进行复现。
这个工作来自于中国香港科技大学和中国香港城市大学。我们知道,随着三维传感器以及相关扫描技术的进步,三维点云已经成为三维视觉领域内一项十分重要的数据形式。并且随着深度学习技术的发展,许多经典的点云深度学习处理方法被提出来。但是,现有的大多数方法都关注于点云的特征描述子学习。并且,在稠密的点云数据帧中,如果对所有点云都进行处理,将会带来巨大的计算和内存压力。针对这种问题,提取部分具有代表性的关键点则成为一种自然而且有效的策略。但是,什么样的点可以称为三维点云中的关键点呢?这个问题仍然是一个开放的、没有明确答案的问题。
R语言 控制流:for、while、ifelse和自定义函数function|第5讲
静电说:啊,Figma的文章已经连载到Day03了,我会坚持给大家分享。不过在这期间很多的人还是不能接受这种方式的,甚至在留言的时候言辞很激烈。还有人问我,设计的核心是软件吗?我的回答:不是。但我得找个好用不卡的工具作图啊亲亲。新事物的发展总不是一帆风顺的,大家的接受程度也是随着趋势在往前发展的。谁也不能预测它的命运,在这里只分享给需要的朋友就好。
Lua语言中的表并不是一种数据结构,它们是其他数据结构的基础。我们可以用Lua语言中的表来实现其他语言提供的数据结构,如数组、记录、列表、队列、集合等。而且,用Lua语言中的表实现这些数据结构还很高效。
导语 伪 3D 效果一般是在二维平面上对贴图纹理进行拉伸变形制造出透视效果,从而模拟 3D 的视觉效果。但通过 OpenGL 直接渲染不规则四边形时,不进行透视纹理矫正,就会出现纹理缝隙裂痕等问题。本文将分析透视矫正原理并给出解决方案。 问题概述 一般要实现近大远小的透视景深效果,都是通过透视投影的方式在 OpenGL 渲染得到的。如果在 OpenGL 中不开启透视投影,使用简单四边形面片来达到 3D 效果则需要对四边形面片进行旋转或者进行拉伸变形。但不经过透视投影矩阵的计算,得到的纹理渲染结果就会有缝隙
近年来,图像补全问题在应用深度学习技术的条件下已经实现了较好的补全效果,甚至于人眼也难以分辨。故而,该技术也已经成为图像补全问题上的一个研究热点。同时,如何修改对抗生成网络以使其更好的适应图像补全问题来构造更有效的生成模型已经得到了越来越多的关注。人脸补全作为图片补全问题的一个分支,是一种常见的人脸图像编辑技术,它也可以用来编辑人脸属性。生成的人脸图像既可以与原始人脸图像一样精确,也可以与未遮挡人脸图像在内容上保持一致,以使补全的图像看起来具有真实的视觉感受。
城市的天际线是从远处观看该城市中所有建筑物形成的轮廓的外部轮廓。给你所有建筑物的位置和高度,请返回由这些建筑物形成的 天际线 。
随着 AI 的不断研究和发展,各类 AI 算法在不同场景中的应用层出不穷,关于 AI 及其在日常任务中支持甚至取代人类工作的能力的讨论无处不在。例如,在自动驾驶领域,尽管在目前的条件下自动汽车还不能完全替代人类,但关于何时能够完全取代人类驾驶员的问题仍然受到了高度关注。从长远来看,使用 AI 替代人类并非不可能,但是这种替代是否能在所有工作场景中实现?
在2019和2020年的CVPR上均有关于点云场景流的相关工作,今天介绍的是2021年CVPR上最新的关于点云场景流的工作。机器人和人机交互中的许多应用都可以从理解动态环境中点的三维运动中获益,这种运动被广泛称为场景流。相较于静态的点云,点云场景流估计更侧重于计算两个连续帧之间的3D运动场,这为场景提供了重要的动态信息。以往的方法大多以立体图像和RGB-D图像作为输入,很少有直接从点云估计场景流的方法。随着3D数据变得更容易获得,许多工作最近开始关注点云的场景流估计。
选自arXiv 作者:Ruoyu Li等 机器之心编译 参与:路雪 近日,AAAI 2018 发布接收论文列表,腾讯 AI Lab 共入选 11 篇。在论文《Adaptive Graph Convolutional Neural Networks》中,腾讯联合德克萨斯大学阿灵顿分校提出自适应图卷积神经网络 AGCN,可接受任意图结构和规模的图作为输入。 论文:自适应图卷积神经网络(Adaptive Graph Convolutional Neural Networks) 论文链接:https://arxiv
选自arXiv 作者:Ruoyu Li等 机器之心编译 参与:路雪 近日,AAAI 2018 发布接收论文列表,腾讯 AI Lab 共入选 11 篇。在论文《Adaptive Graph Convol
重采样是时间序列分析中处理时序数据的一项基本技术。它是关于将时间序列数据从一个频率转换到另一个频率,它可以更改数据的时间间隔,通过上采样增加粒度,或通过下采样减少粒度。在本文中,我们将深入研究Pandas中重新采样的关键问题。
图1:左边的傅里叶基(DFT矩阵),其中每列或每行是基向量,重新整合成28×28(如右边所示),即右边显示20个基向量。傅里叶基利用计算频谱卷积进行信号处理。如图所示,本文采用的正是拉普拉斯基方法。
今天我要给大家分享一些自己日常学习到的一些知识点,并以文字的形式跟大家一起交流,互相学习,一个人虽可以走的更快,但一群人可以走的更远。
量化回测,苦于MySQL久矣,特别是进行股票日内因子构建分析或全市场因子测试的时候,每当按下回车时,MySQL就跟丢了魂一样,查询费时,大吞吐量读取也非常耗时。虽然MySQL的优化技巧足够写一本书,但这些都需要交给专业的DB工程师去做,量化打工人没有能力更没有时间倒腾这些。那有没有省时省力,高效存储股票行情数据的解决办法呢。带着这个问题,编辑部简单的搜索了一下,总体分为几个方案:
在图像处理中正矩形ROI方便绘制和截取,使用广泛。但在某些情形中,目标本身是倾斜的(或者带角度的),这时候我们如何截取目标并保存呢?在OpenCV中我们可以使用RotateRect类和不规则ROI提取方法来实现。
用过 Canvas 的都知道它的 API 比较多,使用起来也很麻烦,比如我想绘制一个圆形就要调一堆 API,对开发算不上友好。
由香港大学CVMI Lab和牛津大学合作提出了一种点云上具有动态内核组装的位置自适应卷积——PAConv: Position Adaptive Convolution with Dynamic Kernel Assembling on Point Clouds,论文已被CVPR2021接收。
最近看了一下百度的热力图,通过百度地图,确实是一个实时大数据渲染的一个形象表达形式,正好借这个机会学习一下,刚买的机械键盘,发现有两个好处:每天不写点代码(或调试),感觉对不起这价钱啊,估计我之前买的所有键盘+鼠标花费总和都不如这个键盘贵;其次就是控制自己不再吃零食了,怕掉进键盘里心疼啊。 好了,热力图还是相对比较容易,我们主要讨论如下3+1点吧,主要是前三部分,后面只是简单分析一下百度热力图和个人的简单看法。热点图的实现参考了SuperMap的热点图和百度Echarts的热点图实现。 原理 实现 优化 百
ClickHouse是一个用于联机分析(OLAP)的列式数据库管理系统(DBMS)。
ROI(Region Of Interest),感兴趣区域,从被处理的图像以方框、圆、椭圆、不规则多边形等方式勾勒出需要处理的区域,称为感兴趣区域,经常用来连接图像。
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之前有部电视剧《点燃我温暖你》没火,但是其中李峋的爱心代码却在程序圈超级火,这圣诞节快到了了,给大家来一波爱心代码的教学,同时弥补一下Java语言上一波的缺失。最终希望大家能在圣诞节该浪漫的浪漫、该脱单的脱单,加油兄弟!同时我也把实现思路通过动画给大家说清楚,期望各个语言的大佬都能一起开发出来,用心浪漫2022圣诞节!(开发了可以在评论区留个言哦~)
神经常微分方程是对时序动态建模的不错选择。但是,它存在一个基本问题:常微分方程的解是由其初始条件决定的,缺乏根据后续观察调整轨迹的机制。
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