在本文中，我们将探讨如何使用 JavaScript 对 JSON 数据进行冒泡排序，以实现按照指定字段排序的功能。 了解冒泡排序算法 冒泡排序是一种简单但效率较低的排序算法。...解析 JSON 数据 首先，我们需要解析 JSON 数据并将其转换为 JavaScript 对象或数组，以便进行排序操作。...如果要按照 JSON 数据中的特定字段进行排序，我们可以修改冒泡排序函数来比较指定字段的值。...、解析 JSON 数据、实现冒泡排序函数以及根据指定字段进行排序，我们可以使用 JavaScript 对 JSON 数据进行冒泡排序。...这使得我们能够按照指定的顺序对数据进行排序，并满足特定的需求。通过掌握这个技巧，我们能够更好地处理和操作 JSON 数据。
之前我其实不是很能理解这座墙的意义，见证了俄乌战争、美利坚发动的铺天盖地的舆论攻势之后，我大概能够明白，这座墙，抵御的到底是谁了 大数据小内存排序问题，很经典，很常见，类似的还有比如 “如何对上百万考试的成绩进行排序...” 等等 大概有这么三种方法： 数据库排序（对数据库设备要求较高） 分治法（常见思路） 位图法（Bitmap） 1....数据库排序 将存储着 100 亿数据的文本文件一条一条导入到数据库中，然后根据某个字段建立索引，数据库进行索引排序操作后我们就可以依次提取出数据追加到结果集中。...，可以用快速排序，归并排序，堆排序等等 3）1000 个小文件内部排好序之后，就要把这些内部有序的小文件，合并成一个大的文件，可以用堆排序来做 1000 路合并的操作（假设是从小到大排序，用小顶堆）：...要想定义存储空间大小就需要实现知道存储的元素到底有多少 对于有符号类型的数据，需要用 2 位来表示，比如 第 0 位和第 1 位表示 0 这个数据，第 2 位和第 3 位表示 1 这个数据......
然而，与结构化数据集中固定的数据维度相比，文本文档没有固定的结构，因为单词有众多的选择，每个句子的长度也是可变的。本文就是一个很典型的案例。...在讨论特征工程之前，一如往常，首先得做数据预处理，删除一些不必要的字符、符号和标记。 文本预处理 有很多种对文本数据进行清洗和预处理的方法。...可以清楚地看到，我们的算法已经根据分配给它们的标签，正确识别了文档中的三个不同类别。这应该能够给大家一个关于如何使用 TF-IDF 特征来建立相似度特征的思路。大家可以用这种处理流程来进行聚类。...上图中的黑色框表示利用前面提到的参数，从 M 个文档中提取 K 个主题的核心算法。下面的步骤是对算法的解释。 初始化必要的参数。 随机初始化文档，将每个单词分配到 K 个主题中去。...在下一篇文章中，我将详细介绍如何利用深度学习模型进行文本数据特征工程。
目录 R语言第二章数据处理①选择列 R语言第二章数据处理②选择行 R语言第二章数据处理③删除重复数据 R语言第二章数据处理④数据框排序和重命名 =============================...=================== 这一篇主要介绍如何通过一个或多个列（即变量）的值对数据中的行进行重新排序。...您将学习如何轻松地： 使用R函数arrange（）[dplyr包]按升序（从低到高）进行排序 使用arrange（）结合函数desc（）[dplyr package]以降序（从高到低）对行进行排序 library...setosa ## 6 5.4 3.9 1.7 0.4 setosa ## # ... with 144 more rows 对行进行排序...dplyr函数arrange（）可用于通过一个或多个变量对行重新排序（或排序）。
整体文章思路通过深入了解box来优化anchor-free目标检测的性能，整体分为box分解和重组（D&R）模块和语义一致性模块，首先进行边界框的重组选择更准确的边界框，之后选择一致性强的像素来更精确地拟合目标范围...接下来，对这些边界进行排序和重新组合，形成一种对每个实例更精确的边界box预测，如图2所述。然后，这些优化后的边界框预测有助于最终的边界框回归。...D＆R模块在训练阶段根据IoU损失进行框分解和重组，并预测由边界偏差监督的边界置信度。一致性模块选择语义与目标实例一致的有意义像素，以提高训练阶段的网络收敛性。...然后，根据它们与ground truth的实际边界偏差对同类边界进行排序。因此，通过重新组合排位边界，可以期望得到更准确的box框预测，然后通过IoU loss对其进行优化。...同时，如果像素被多个实例覆盖，则它们优先选择表示最小的实例。 更重要的是，由上面等式确定的滤波方法能够在训练阶段自适应地控制具有不同大小的实例的正负像素的比率，这对网络的检测能力有显著影响。
数据库索引：在数据库中对多维数据进行索引，提高查询效率。计算机图形学：在3D环境中快速查找碰撞或邻近的对象。3. Python R-Tree实现Python的rtree库提供了R-Tree的实现。...STR (Sorted R-Tree)STR在节点内部使用排序的边界框，使得查询时可以快速定位目标对象，尤其适用于动态插入和删除操作。...使用R-Tree对这些节点进行索引，可以快速定位故障设备或监控特定区域的设备状态。实时地理信息分析在地图服务或智能城市应用中，R-Tree可以存储建筑物、道路、兴趣点等地理信息。...选择哪种数据结构取决于数据的分布、查询类型和性能要求。在实际应用中，可以尝试多种数据结构并进行基准测试，以找到最合适的解决方案。9....R-Tree来存储和查询地理坐标，以及如何通过geopy库计算距离并进行排序。
有了RS Loss，我们大大简化了训练:(I)由于我们的分类目标，在没有额外辅助头的情况下，由分类器对阳性进行优先排序(例如，对于中心度、IoU、掩码-IoU)，(ii)由于其基于排序的特性，RS Loss...2框AP的aLRP Loss(基于排名的基线)，(ii)在LVIS数据集上用重复因子采样(RFS)Mask R-CNN约3.5个屏蔽AP(稀有类约7个AP)；1、介绍由于多任务(如分类、框回归、掩码预测...(2)我们提出了等级和排序损失，它定义了阳性和阴性之间的排序目标以及对阳性wrt进行优先排序的排序目标。由于这种基于排名的性质，RS损失可以在高度不平衡的数据存在的情况下训练模型。...有了这些设计选择，Eq. 14只有一个超参数(即在H(·)中的 ，设置为0:50，以平滑单位阶跃功能) 。...对不平衡的鲁棒性：RS Loss在不进行调整的情况下，可以成功地训练具有非常不同不平衡水平的模型(表10)：我们RS损失(i)用标准随机采用在COCO上达到了38.5的AP(即数据相对平衡特别是RPN)
换句话说，作者不是只选择一个区域中最确信的Proposals，而是利用群众的智慧来形成最终的预测。 这两个阶段对现有的目标检测管道进行了最小的更改。...作者展示了作者的重新审查方法如何通过多个数据集改进了规范检测和实例分割方法，特别是在评估时的高重叠阈值处。...然后，对于一个真实目标 \mathcal{P}{=}\{P_{1},P_{2},\ldots,P_{n}\} ，提供互补视图，所有Proposal框按非极大值抑制或排名进行排序，只选择一个候选项。...在作者的方法中，在交点回归阶段之后，作者对Proposal进行了类似于非极大值抑制的排序和分组。...最后，作者将这些交叠区域组合起来并对其进行细化，以形成最终的边界框。 最确信Proposal选择： 在这个场景中，作者对每个Proposal进行边界框回归。
可以看到有下拉框,名字说的很清楚了 ? 这是从 IDE开启时所有的执行的Job 的一个概览 ? ? 这是输出的日志 ? 开启一个本地的job ?...在同一个数据框中可以存储不同类型（如数值型、字符型）的变量。数据框将是你用来存储数据集的主要数据结构。 因子（factor）是名义型变量或有序型变量。它们在R中被特殊地存储和处理。...它与你通常在SAS、SPSS和Stata中看到的数据集类似。数据框将是你在R中最常处理的数据结构。 ? 写一个数据框 ? ? ? 如你所见，变量可归结为名义型、有序型或连续型变量。...类别（名义型）变量和有序类别（有序型）变量在R中称为因子（factor）。因子在R中非常重要，因为它决定了数据的分析方式以及如何进行视觉呈现。 ? ? ? $是用来选取一个变量时用的符号 ?...另外，针对此向量进行的任何分析都会将其作为有序型变量对待，并自动选择合适的统计方法。 对于字符型向量，因子的水平默认依字母顺序创建。
有3个未知数和4个方程，所以是一个超定问题。 顶点的选择和最佳解决方案 接下来我们来讨论的一件事是如何从落在 2D bbox 四个边上的 8 个长方体顶点中选择 4 个。...一旦 64 个配置通过上述 4 个方程，64 个解决方案将根据拟合误差（如 Deep3DBox、FQNet）来进行排序，或者根据Iou分数进行排序（如 Shift R-CNN），其IOU是根据拟合长方体的...其优化纯粹基于边界框的大小和位置，未使用图像特征。因此它无法从训练集中的大量标记数据中获益。...为了解决这个问题，有几篇论文跟进了 Deep3DBox 提出的上述工作流程，并用第二个细化阶段对其进行了扩展。...我们可以使用强烈的视觉线索和先验信息（例如汽车的平均尺寸）来进行有根据的猜测。 我们可以求解四个 2D/3D 紧约束方程，假设 2D 边界框是准确的。
论文针对当前anchor-free目标检测算法的问题提出了DDBNet，该算法对预测框进行更准确地评估，包括正负样本以及IoU的判断。...为了避免带来过大的计算量，论文提出了先对边界进行高效的排序。...}{I}$, $\delta^{t}_{I}$，然后根据其偏差值进行排序，与GT更接近的边界获得更高的排名。...CONCLUSION *** 论文针对当前anchor-free目标检测算法的问题提出了DDBNet，该算法对预测框进行更准确地评估，包括正负样本以及IoU的判断。...如果本文对你有帮助，麻烦点个赞或在看呗～undefined更多内容请关注 微信公众号【晓飞的算法工程笔记】
* 设置右对齐 android:layout_gravity="right" **注意点： 如何进行控制水平方向的多个组件的等宽的设置。...ListView MVC架构 M：model模型层，要显示的数据 ————people集合 V：view视图层，用户看到的界面 ————ListView c：control控制层，操作数据如何显示 ——...可以借助一个 ViewHolder来对这部分性能进行优化， 新增了一个内部类 ViewHolder，用于对控件的实例进行缓存。...ArrayAdapter有多个构造函数的重载，根据实际情况选择最合适的一种。...， 可用于简单地显示一段文本。
如果存在更快的算法，那么势必我们不能求出所有点对之间的距离，但如果我们连所有的距离都没有枚举过，如何可以判断我们找到的一定是对的呢？...在这个问题当中，我们要拆分数据非常简单，只需要按照x轴坐标对所有点进行排序，然后选择中点进行分割即可，分割之后我们得到的结果如下： ?...我们来分析一下问题，我们在左侧随便选择一个点p，我们来想一个问题，对于点p而言，SR一侧所有的点都有可能与它构成最近点对吗？...当然这个框只是我们直观看到的，在实际算法运行的时候是没有这个框的，我们只能根据坐标轴自己去进行判断某个点在不在框里。 有了这个框之后，我们产生了另外一个问题，那就是这个框到底可以起到多大的作用呢？...代码实现 在我们实现算法之前，我们需要先生成测试数据，否则如何验证我们的算法是否有问题呢？而且这个算法也是我从头开发的，对于debug也有帮助。
1 数据生成 这里我们同样使用上期的数据集，如下： ? 2 画出关系边界框 什么是边界框？我们看下面一张图就明白了。 ? 便出现下图： ?...link.lwd 控制描边的宽度 link.lty 控制描边的样式 link.border 控制描边的颜色 3 选择性绘制边界框 当我们想要只给某一个对象进行展示相互作用的区域绘制边界框时，我们该怎么做呢...接着我们对矩阵进行行名和列名重命名，使得他们名字保持一致。最后，把颜色矩阵赋值到link.border参数上面去。结果如下： ?...4 关系强度排序 针对同一个对象，其他对象与之关联的强度有高有低，如何对作用强度，进行排序呢？...5 有向关系矩阵，添加箭头 当我们的关系网络为有向矩阵是，我们需要添加箭头。 先上代码： ? 图长什么样呢？ 就会生成如下的结果 ? 我们首先定义了一个arr.col的数据框： ?
深度学习利用多层计算模型来学习抽象的数据表示，能够发现大数据中的复杂结构，目前，这项技术已成功地应用在包括计算机视觉领域在内的多种模式分类问题上。...1.3 传统算法概述 传统目标检测的方法一般分为三个阶段:首先在给定的图像上选择一些候选的区域，然 后对这些区域提取特征，最后使用训练的分类器进行分类。下面我们对这三个阶段分别进行介绍。...（1）区域选择：这一步是为了对目标的位置进行定位。...Softer NMS[18]：Softer NMS相对于NMS的改进即每次并不是直接以得分最大的框的坐标作为当前选择框的坐标，而是和得分最大的框重叠大于一定阈值的框的坐标进行一定策略的加权平均，所得的框作为当前选择的得分最大的框的坐标...IOU-Guided NMS[19]：即以IOU得分作为NMS的排序依据，因为IOU得分直接反应了对应框的定位精确程度，优先考虑定位精度较高的框，防止定位精度较低但是Object得分较高的框被误排序。
我们最大程度地利用用户点击行为反馈，来挖掘难样本数据。 通过用户点击图像构造有效的三元组，使得能够在不需要进一步对边界框进行标注的情况下，联合学习到对象的检测框和特征表示。...这里的主要问题是如何挖掘较难的三元组样本。 一种简单的选择是从与查询图像相同的类目中选择正样本图像，从其他类目中选择负样本图像。...为了进一步减少训练图像中的噪声，我们对原来的三元组排序损失函数 进行了改进： 其中，改进的损失函数是针对同一查询图像的所有三元组样本计算平均损失，这样可以最大程度地减少噪声三元组的影响。...以图像ID为关键字、二值特征为值，通过汉明距离计算，可以快速滤除大量不匹配数据。然后，根据返回的图像数据的二进制编码，对最近邻进行精排序。...精排序用于更精确的排序，根据附加元数据（如视觉属性和特征）对粗筛选出的候选项重新排序。
检测到的目标通常由一组边界框和相关的类标签来描述。鉴于任务的难度，大多数现有方法都是经过精心设计和高度定制的，在架构和损失函数的选择方面用到了大量的先验知识。...除了使用特定于任务的数据增强之外，该方法对任务做出了最少的假设。但在 COCO 数据集上的测试结果表明，新方法完全可以媲美高度专业化和优化过的检测算法。...类标签自然地被表示为离散 token，但边界框不是。边界框由其两个角点（即左上角和右下角）或其中心点加上高度和宽度确定。该研究提出离散化用于指定角点的 x、y 坐标的连续数字。...实验结果 研究者主要与两个被广泛认可的基线方法进行比较，分别是 Facebook AI 于 2020 年提出的 DETR 和更早期的 Faster R-CNN。...这些包括 1）随机、2）区域（即目标大小递减）、3）dist2ori（即边界框左上角到原点的距离）、4）类（名称）、5）类＋区域（即目标先按类排序，如果同类有多个目标，则按区域排序）、6）类＋dist2ori
通过对插值后的曲线进行积分，计算每个类别的AP，然后对所有类别的AP进行平均，得到mAP值。通过平滑精确率-召回率曲线，更准确地评估模型的性能。它提供了更稳定和可靠的指标。...所以需要根据检测的置信度对结果进行排序，然后计算每个累积检测的精度和召回率，如下表所示(注意，对于召回率计算，分母项“Acc TP + Acc FN”或“TP”恒定为15，因为无论检测如何，真值是恒定的...mAP的计算过程通常包括以下步骤： 预测边界框生成：模型通过对输入图像进行推理，生成一系列预测的边界框，每个边界框包括边界框的位置和预测的目标类别。...置信度排序：将预测的边界框按照其置信度（confidence）进行排序，置信度表示模型对该边界框预测为正确目标的程度。...mAP计算：将所有类别的AP进行平均，得到mAP。 在计算mAP时，有两种常见的插值方法： 11点插值mAP：选择11个特定的召回率值点进行插值，使曲线更平滑，然后计算AP和mAP。
在之前的文章《Excel高阶图表，牛到不行了》中（Excel源文件下载，回复关键词“仪表盘”)，我介绍了用切片器结合数据透视表更新事件的仪表盘制作方法，但从各位朋友的反馈中我觉得大家对两者还是有混淆，在文末会一并解释清楚...可以是普通的数据透视表，如果数据量级过大时，还可以将数据存储在SQL Server中，然后通过Powerpivot连接生成图表；至于控件的选择，需要结合具体的业务需求，通常来讲下拉框、列表框、数据有效性...简单易用，方便格式化，在用户体验上也远优于下拉框、数据有效性等控件，这也是我会比较多使用切片器作为交互式控件的原因。 那么如上这也酷炫的图表是如何制作的呢？...我以此为主线，大致勾勒了想要分析的维度及其呈现方式，在作图之前，就已经知道要分析的图表应该如何布局，每一部分之间是什么关系：最顶端是关于销量的展示，中间是关于客户的分析，最下边是对车辆信息的统计。...第三步：插入第一个数据透视图-以TOP5经销商为例 Step1：插入数据透视图，将其存放在一个新工作表中 Step2:选择前5项，经销商销量降序排序，数据透视图工具-分析-字段按钮全部隐藏 Step3
首先，它根据所有检测框的得分对它们进行排序。选择得分最大的检测框M，抑制与M有显著重叠(使用预定义阈值)的所有其他检测框。这个过程递归地应用于其余的框。...然后，NMS对这些锚盒进行排序，并选择顶部K(≈6000)个锚，将边界盒的回归偏移量添加到其中，以获得每个锚的图像级坐标。将贪心非最大抑制应用于top K锚，最终生成区域建议。...5、数据集和评估我们在PASCAL VOC和MS-COCO两个数据集上进行了实验。Pascal数据集有20个目标类别，而MS-COCO数据集有80个目标类别。...我们选择VOC 2007测试分区来衡量性能。对于MS-COCO数据集，对5000张公开可用的微型图像集进行敏感性分析。...对于PASCAL数据集，我们选择了由作者提供的公开可用的预训练模型。Fast R-CNN检测器用VOC 2007训练集进行训练，R-FCN检测器用VOC 2007和2012训练集进行训练。
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