但是数据分析人员需要的是有针对性、更直观的信息，囊括了用户基本信息、用户订单记录、用户账单、是否有逾期、是否已结清的数据，那就需要对原始业务数据进行加工处理。...注意： 1.容易遗漏其它条件的数据 例：未还款的订单，条件为还款标志为未还款的，是否忽略了部分还款的。...2.取值的准确 例：最大逾期天数的逾期本金，如果有几笔的最大逾期天数相同，是只取逾期金额最大的一笔，还是取所有逾期本金之和。...三、数据验证（数据处理的结果对不对） 1.根据需求 （1）满足需求的数据能获取； （2）不包含不满足需求的数据； （3）边界值的数据能获取。...2.数据完整性 （1）校验从源数据库表的数据到原始表的数据正确； （2）校验从原始表到中间表被过滤的数据是否因为不满足条件； （3）校验从中间表到结果表被过滤的数据是否因为不满足条件。
一、String类的两种定义方法 String是一个字符串类型的类，使用""定义的内容都是字符串，但是String在使用上有一点特殊，它有两种定义方式，相信所有java程序员都知道，但是有些细节却很容易被忽略...value，当通过构造函数传入一个字符串时该对象的value将被赋值，并且构造方法传入的对象也是String类，相当于自己作为参数传进去，这样的做法在java中是允许的，那么传进去的String又是哪儿来的呢...但是按道理来说应该是每实例化一个对象就开辟一个空间，之所以会出现这种情况是因为JVM对象池的原因，它用到了一个共享设计模式，目的是为了节省资源消耗。...共享设计模式： 在JVM的底层实际上会存在有一个对象池（不一定只保存String对象，其他对象也可保存），当代码之中通过直接赋值的方式定义了String对象时，会将此字符串对象所使用的匿名对象入池保存，...而后如果后续还有其他String对象也采用了直接赋值的方式，并且设置了同样内容的时候并不会开辟新的堆内存空间，而是使用已有的对象进行引用的分配，从而继续使用。
随着人工智能和深度学习的兴起，网络上存在的学习资源以及开源项目也越来越多。本文精选了的五个项目，都含有潜在新的机器学习想法，且全都是用Python实现。...下面简单介绍 下这五个项目，感兴趣的可以自己上手复现一下，说不定会对自己的项目产生一些新的想法。 1.实时损失曲线图（Live Loss Plot） ?...在训练模型的时候最好不要只关注最终的结果，耐心观察整个训练过程，查看每个epoch的训练结果，弄清楚模型的训练曲线是否正常，是否出现过拟合等现象。...该项目是用于并行化Sklearn机器学习模型的拟合和灵活评分的数据包，具有可视化的功能。一旦导入该数据包，就可以自由使用bestFit()或其他功能。 ?...，包括熟悉的用于使用预先训练的简化库的起步和运行的所有信息。
据国外媒体QUARTZ报道，目前最被忽视的性爱机器人市场是女性市场。 曾经多次出现在科幻小说中的性爱机器人，随着人工智能的发展，如今也开始逐渐受到现实世界的关注。...与毫无生气的性玩具不同，性爱机器人能“栩栩如生”地展现硅胶材料与高科技的结完美合，逼真的模拟人类的活动。同时机器人的机械大脑中还会被植入人工智能，用来模仿人类有意识的行为。...可见，性爱机器人非常接近于现实中的伴侣，而不是仅仅被当做真人大小的复制品来使用，它们不仅能对人类的行为做出相应的反馈，而且还能通过机器学习，逐渐习惯人类的生活习性并加以适应。...“负责机器人基金会”的一份报告显示，人们会有这样的问题：性爱机器人会对女性构成威胁吗？我们应该允许“可强奸”机器人的存在吗？那么儿童机器人呢？...正因为如此，德夫林认为目前的性爱机器人生产方向“注定要失败”。 与其只是试图复制真人来满足我们的欲望，我们应该更有创造力。
现代对象检测方法随着候选对象的发展而不断发展，即从经验对象先验 [24、53、64、66] 到可学习对象查询 [10,81,102]）。...最近，DETR [10] 提出可学习的对象查询来消除手工设计的组件并建立端到端的检测管道，引起了人们对基于查询的检测范式的极大关注 [21、46、81、102]。 图 1. 用于对象检测的扩散模型。...在这项工作中，我们使用 DiffusionDet 进一步推进了对象检测管道的开发，如图 2 所示。 图 2. 不同对象检测范例的比较。...我们看到将 Ntrain 从 100 增加到 300 会带来 2.5 AP 增益，而延迟成本可以忽略不计（31.6 FPS 对 31.3 FPS）我们还测试了当 Ntrain = 300 时 4 步的推理速度...5.结论和未来的工作 在这项工作中，我们通过将对象检测视为从噪声框到对象框的去噪扩散过程，提出了一种新的检测范式 DiffusionDet。
近几年，在深入学习的帮助下, 目标检测领域取得了巨大的进步。对象检测是标识图像中的对象并在其周围绘制边界框的任务, 也就是定位它们。...在计算机视觉由于其众多的应用从自动驾驶汽车到安全和跟踪是一个非常重要的问题。 以前的对象检测方法通常是让管道按序分段。...早期的检测方法利用这一能力将对象检测的问题转化为一个分类, 即识别图像所属的对象类别。 通过两个过程来完成这个方法： 第一阶段涉及产生数以万计的提案。...请注意:边界框不限于网格单元格内，它可以在图像的边界内展开，以容纳它认为它负责检测的对象。这意味着在当前版本的YOLO中，系统生成98大小不等的边界框，以容纳场景中的各种对象。...成绩 对于更密集的对象检测, 用户可以根据需要将K或N设置为更高的数字。但是, 在当前配置下, 我们有一个系统,能够在对象周围输出大量的边界框, 并根据图像的空间布局将它们分类为不同的对象类别之一。
有时我们将对象转换成json格式的字符串时,并不希望里面所有的字段都转换,我们可能希望忽略某些.默认的gson是全部转换的,为此要给gson做一些配置.其实Gson的官方已经给出示例,如下:官方的示例说明...= null; } } 上面的代码的意思是忽略被FooAnnotation 注解的类和字段,当然大家可以按照自己需要配置注解的作用范围.
本书就讨论这种面向对象的思考过程。 ? 学习面向对象的概念与学习使用面向对象语言进行编程有着巨大差异，理解这点很重要。我在编写本书第1版前就意识到了这点。...对于编程，我们往往过于关注语言的语法细节，反而忽略了其背后的设计理念。 面向对象的思考过程就是一个非常优秀的设计理念。它可以独立于语言存在。...如果你熟练掌握了面向对象的思考过程，那么就可以轻松地在不同的面向对象的语言之间切换。 本书透彻地阐述了面向对象这一概念。 ?...其次是面向对象的编程范式和函数式编程的范式并不是完全对立的，正如作者讲过，面向过程的编程范式和面向对象的编程范式也不是完全对立的。 ?...比如目前流行的一些语言（Scala、Go等）都具备函数式的特点，也兼具面向对象的特点（只不过它们的面向对象的机制与传统的方式有所不同）。所以无论你喜欢哪种编程范式，了解彼此的不同之处是至关重要的。
介绍 这是在EfficientDet：可伸缩和有效对象检测一 文中描述的模型的pytorch实现（注意：还提供了预训练的权重，可以在..../trained_models中看到） 模型输出的一个例子 https://github.com/signatrix/efficientdet 数据集 ?...以下是COCO val2017数据集的mAP（平均平均精度） ? 结果 一些预测如下所示： ?...“ EfficientDet：可扩展且高效的对象检测。” EfficientDet。...https://arxiv.org/abs/1911.09070 我们的实现借鉴了RetinaNet.Pytorch的某些部分 https://github.com/yhenon/pytorch-retinanet
NMS定义 ---- 在一个典型的对象检测管道中，网络会在中间层输出很多候选框proposals(Bounding Box-BB)。...在这个阶段输出的BB大多数都会关联同一个检测对象，这个时候需要一个方法来合并这些BB成为一个对象检测框，除了FP之外。...NMS超参数 ---- 两个重要的参数是score阈值与overlap阈值，任何低于score阈值的BB将会被拒绝，当两个BB的IOU大于给定的overlap阈值时候，两个检测框将会被聚类分割为同一个对象检测框...(原因在于对象与背景图像之间不平衡比率，导致FP增加数目远高于TP) 当overlap阈值很小的时候，导致proposals boxes被压制的很厉害，导致recall大幅下降。...下图是基于soft-NMS实现了对部分重叠对象的成功检测： ? @OpenCV学堂 版权声明 本文版权归《gloomyfish》，转载请自行联系。
这种 JavaScript 方法旨在通过将对象文字的值转换为数组，然后转换为集合，以便比较之前和之后状态之间的唯一值，从而检测对象文字的更改。...总结一下这个过程：从对象值创建数组： 使用 Object.values() 方法将对象文字 before 和 after 的值提取为数组。...创建集合： 从合并后的数组（mergedSet）和 before 对象的值数组（beforeSet）创建集合。...比较： 通过比较集合的大小（mergedSet 和 beforeSet），代码确定对象是否发生了更改。...Set(merged);let beforeSet = new Set(beforeArr);if (mergedSet.size > beforeSet.size) { console.log('检测到变化
p=8578 介绍 对象检测是一种属于计算机视觉领域的技术。它处理识别和跟踪图像和视频中存在的对象。物体检测具有多种应用，例如面部检测，车辆检测，行人计数，自动驾驶汽车，安全系统等。...对象检测的两个主要目标包括： 识别图像中存在的所有对象 筛选出关注的对象 在本文中，您将看到如何在Python中执行对象检测。 用于对象检测的深度学习 深度学习技术已被证明可解决各种物体检测问题。...ImageAI利用了几种脱机工作的API-它具有对象检测，视频检测和对象跟踪API，无需访问互联网即可调用它们。ImageAI利用了预先训练的模型，可以轻松地进行定制。...对于本教程，我们需要以下文件夹： 对象检测：根文件夹 模型：存储预先训练的模型 输入：存储要在其上执行对象检测的图像文件 输出：存储带有检测到的对象的图像文件 创建文件夹后，Object detection...结论 对象检测是最常见的计算机视觉任务之一。本文通过示例说明如何使用ImageAI库在Python中执行对象检测。
问题或建议，请留言; 如果你觉得文章对你有帮助，欢迎转发支持 前言与概述 早期传统的对象检测方法都是基于滑动窗口的特征分类，自从深度学习来了之后就产生很多基于深度神经网络效果特别好的对象检测网络模型，比如...本文中作者通过深度神经网络提取高级抽象语义描述把对象检测中图像上各个对象抽象为BLOB对象检测的中心特征点，同时通过卷积神经网络预测每个中心特征点尺度范围，这样就实现了anchor-free的对象检测网络构建...而且针对交叉数据集验证表明该方法有杰出的泛化能力。 特征检测是计算机视觉基本任务之一，应用范围很广，包括了图像表示、对象检测、图像匹配、三维场景重建等，典型的图像特征包括边缘、角点检测、BLOB检测。...作者受到CornerNet与TLL等anchor-free对象检测网络模型使用FCN（全卷积网络）启发，在关键点检测的基础上进一步拓展，基于FCN网络实现了中心与尺度预测的对象检测。...网络架构详解 基于anchor-box的对象检测网络一个关键组成是预先定义的各种比例与尺度的anchor-boxes，检测通过对这些anchor-boxes分类或者回归达成。
本文总结了OpenCV DNN支持的各种对象检测模型与它们的输入输出。...SSD对象检测模型 SSD对象检测模型的全称是Single Shot MultiBox Detector，是一阶段的对象检测网络，基于回归思想在多个特征层实现对象检测，其主要的思想可以用下面一张图表示：...可以看出越是分辨率大的对象在高层特征抽象上毕竟容易被预测检测，分辨率小的对象在底层特征会被检测，如果分辨率过小则有可能无法检测，所以SSD对象检测是对微小目标检测效果不佳的对象检测方法，根据使用的特征网络不同可以分为...最初的YOLO对象检测模型跟SSD对象检测模型相比，它只有一个输出层，无法实现多分辨率特征的预测，虽然速度很快，但是精度不够，后来改进的YOLOv2，YOLOv3，YOLOv4都具有多个输出层，实现了多尺度的对象检测...该网络同样是两阶段的对象检测网络，模型架构如下： 位置敏感ROI矩形解码 EfficientDet 对象检测网络 该模型是一阶段的对象检测网络，在2019年提出，tensorflow2.x的对象检测网络框架支持的网络模型
let user = { name: "Ygritte Snow", married: true, home: "Winterfell" };但是我们的JavaScript如何检测到对象文字的值已更改呢...创建一个合并后数组的集合以及一个初始对象的集合。比较结婚前集合和合并集合的大小。...然后我们使用Set的size属性比较了结婚前集合（结婚前对象的值）和合并集合（结婚前和结婚后对象的值）。通常我们将对象文字的值转换为数组，然后将数组转换为集合。...如果mergedSet的大小比beforeSet的大小大，这意味着在结婚后的对象中有新的唯一值，或者简单地说用户信息已被更新/修改。...注：大多数对象文字都有由数据库自动生成的动态属性，例如updated_at和created_at，这些属性的值将导致对象已被更新，即使实际上并未更改。
微信公众号：OpenCV学堂 关注获取更多计算机视觉与深度学习知识 觉得文章有用，请戳底部【好看】支持 01 NMS定义 在一个典型的对象检测管道中，网络会在中间层输出很多候选框proposals(Bounding...在这个阶段输出的BB大多数都会关联同一个检测对象，这个时候需要一个方法来合并这些BB成为一个对象检测框，除了FP之外。...03 NMS超参数 两个重要的参数是score阈值与overlap阈值，任何低于score阈值的BB将会被拒绝，当两个BB的IOU大于给定的overlap阈值时候，两个检测框将会被聚类分割为同一个对象检测框...进一步导致检测精度下降与丢失(原因在于对象与背景图像之间不平衡比率，导致FP增加数目远高于TP) 当overlap阈值很小的时候，导致proposals boxes被压制的很厉害，导致recall大幅下降...下图是基于soft-NMS实现了对部分重叠对象的成功检测： ?
导读 给大家再次解释一下Anchors在物体检测中的作用。...今天，我将讨论在物体检测器中引入的一个优雅的概念 —— Anchors，它是如何帮助检测图像中的物体，以及它们与传统的两阶段检测器中的Anchor有何不同。...在开始使用anchors之前，让我们看看两阶段物体检测器是如何工作的，以及它们实际上是如何促进单阶段检测器的发展的。...两阶段物体检测器：传统的两阶段物体检测器检测图像中的物体分两阶段进行： 第一阶段：第一阶段遍历输入图像和物体可能出现的输出区域(称为建议区域或感兴趣的区域)。...(a) 的解决方案就是anchors，(b)的答案是肯定的，我们可以用一个单一的网络来执行N-way目标检测，这样的网络就是众所周知的单阶段目标检测器。
01NMS定义 在一个典型的对象检测管道中，网络会在中间层输出很多候选框proposals(Bounding Box-BB)。...在这个阶段输出的BB大多数都会关联同一个检测对象，这个时候需要一个方法来合并这些BB成为一个对象检测框，除了FP之外。...03NMS超参数 两个重要的参数是score阈值与overlap阈值，任何低于score阈值的BB将会被拒绝，当两个BB的IOU大于给定的overlap阈值时候，两个检测框将会被聚类分割为同一个对象检测框...进一步导致检测精度下降与丢失(原因在于对象与背景图像之间不平衡比率，导致FP增加数目远高于TP) 当overlap阈值很小的时候，导致proposals boxes被压制的很厉害，导致recall大幅下降...提升： 使用soft-NMS，在soft-NMS中score被乘以负向IOU，图示如下： 下图是基于soft-NMS实现了对部分重叠对象的成功检测：
来源：OpenCV学堂本文约500字，建议阅读5分钟本文详解非最大抑制的两种常见算法与参数对对象检测网络的影响。...01 NMS定义 在一个典型的对象检测管道中，网络会在中间层输出很多候选框proposals(Bounding Box-BB)。...在这个阶段输出的BB大多数都会关联同一个检测对象，这个时候需要一个方法来合并这些BB成为一个对象检测框，除了FP之外。...NMS超参数 两个重要的参数是score阈值与overlap阈值，任何低于score阈值的BB将会被拒绝，当两个BB的IOU大于给定的overlap阈值时候，两个检测框将会被聚类分割为同一个对象检测框。...Overlap阈值需要平衡精度与抑制效果： 提升： 使用soft-NMS，在soft-NMS中score被乘以负向IOU，图示如下： 下图是基于soft-NMS实现了对部分重叠对象的成功检测：
阿华 2018-11-28 21:59 咨询下各位，商品的规格是不是应该建模为值对象？这样对他们的增删不会影响到其他地方。...这不能不使人怀疑地心说的正确性了。到了16世纪，哥白尼在持日心地动观的古希腊先辈和同时代学者的基础上，终于创立了"日心说"。 */ 对象就是对象，它的属性值都是会变化的。...以商品规格为例，假设有这么几个属性：名称、标准单价、规格（这个规格应该是随着商品类别的不同而改变的，具体如何表达这样的模型，看我们的分析模式幻灯片，在此先假设只经营一种商品：瓶装酒，那么可能需要关注的属性还有酒的成分...另外，属性不只是基本类型的属性，名称（string）等等，和其他对象的关联也是对象的属性，只不过类型是另一个类。 很多时候我们是关注商品规格的状态的，例如： ?...根本原因是该"物品类别"对象和一个"禁售"对象关联上了，只不过很多时候不关注"禁售"的细节，没有显式表达出来。
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