1 事物是什么？ 数据库事务（transaction）是访问并可能操作各种数据项的一个数据库操作序列，这些操作要么全部执行，要么全部不执行，是一个不可分割的工作单位。...事务由事务开始与事务结束之间执行的全部数据库操作组成。 2 事物的ACID是指什么？ 事务具有四个属性： 原子性、一致性、隔离性、持久性，这四个属性通常被称为ACID特性。...原子性（Atomic） 指整个数据库事务是不可分割的工作单位。事务中各项操作，要么全做要么全不做，任何一项操作的失败都会导致整个事务的失败。...一致性（Consistent） 指数据库事务不能破坏关系数据的完整性以及业务逻辑上的一致性，事务结束后系统状态是一致的。...事务的ACID特性是由关系数据库系统（DBMS）来实现的，DBMS采用日志来保证事务的原子性、一致性和持久性。
原子性(Atomic)：事务中各项操作，要么全做要么全不做，任何一项操作的失败都会导致整个事务的失败； 一致性(Consistent)：事务结束后系统状态是一致的； 隔离性(Isolated)：并发执行的事务彼此无法看到对方的中间状态...； 持久性(Durable)：事务完成后所做的改动都会被持久化，即使发生灾难性的失败。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 聚类分析是指将数据对象的集合分组为由类似的对象组成的多个类的分析过程。 基本概念 聚类（Clustering）就是一种寻找数据之间内在结构的技术。...处于相同簇中的数据实例彼此相同，处于不同簇中的实例彼此不同。 聚类技术通常又被称为无监督学习，与监督学习不同的是，在簇中那些表示数据类别的分类或者分组信息是没有的。...基于划分的聚类方法的优点是，收敛速度快，缺点是，它要求类别数目 k 可以合理地估计，并且初始中心的选择和噪声会对聚类结果产生很大影响。 2....基于层次的聚类方法 基于层次的聚类方法是指对给定的数据进行层次分解，直到满足某种条件为止。该算法根据层次分解的顺序分为自底向上法和自顶向下法，即凝聚式层次聚类算法和分裂式层次聚类算法。...图 2 是基于层次的聚类算法的示意图，上方是显示的是 AGNES 算法的步骤，下方是 DIANA 算法的步骤。
数据预处理一直机器学习项目中最耗时间的工作，我们常常会遇到一些非数值数据，比如城市建筑物的商用类别、餐馆的菜系类别、手机中app的用途类别等等，这些数据并没有数值含义，无大小之分，仅仅是分类不同。...那么在机器学习中，需要对这些数据做处理，这次的内容就是数据预处理中的类别数据的转换。 01 什么是类别数据 什么是类别数据呢？类别数据是有分类特征的数据，相对应的是数值数据。...标称特征只代表类别，数据无序，如电影数据集中的类型、地区特征，爱情和动作是无法做比较的。 有序特征的数据是用于分类且有序的，如电影数据集中的评星，显然5高于4，3高于2，可以比较。...这不是我们要的目的，最优的操作是，能判别出非此即彼，某电影要么是欧美片要么不是欧美片，要么是内陆片要么不是内陆片。。。。对每种地区进行判断，只有两种结果，是和不是。 解决该问题的方法是独热编码技术。...(Movies.values).toarray() 输出： 前四列变成四个地区特征，0代表否，1代表是 还可以用pandas（神器）中的get_dummies方法实现独热编码技术，该方法只对字符串列进行转换
Stackoverlfow.com上有一篇有趣的讨论帖： 在这篇帖子里提到了如下的程序： 明明是在程序里使用了java.util.Ramdom()函数产生随机数，为什么每次打出的结果都是Hello world...首先看一下这个程序的工作原理： 通过这句命令首先得到的六个数是: 8 5 12 12 15 0 然后，通过new Random(-147909649).nextInt(27)得到的6个数是： 23 15...关于这个程序的运行原理的解释，最置顶的一个回复如下： “如果java.util.Random是被一个具体的数字做为“随机数种子”而实例化（在本例中是-229985452和-147909649），那么该实例就会以这个随机数种子作为随机算法产生随机数的基础...这就是为什么每次运行该程序都会产生同样的结果的原理啦~ 当然，关于这个话题，高手林立的Stackoverflow上是不缺乏懂行的专家和见解的。...尤其是在复杂的计算环境下的高质量随机数的产生，需要牵涉到非常高深的计算科学和数学方面的理论研究。 在计算机随机数产生的理论研究上，美籍华人姚期智（目前任职于清华大学）是世界顶尖的专家。
JAVA语言中有个名词叫自动拆箱、装箱，那这个自动拆箱、装箱到底是指啥？ 自动拆箱、装箱是从JDK1.5开始才有的特性，其实它主要就是指基本类型与包装类的自动转换。...int 是基本类型，而Integer是int的包装类，在JDK1.5之前，int类型的值是不能直接赋给Integer类型的值 的，也就是说 Integer integer = 5; 会报错，因为5是基本类型...，而Integer是包装类，Integer的正确定义方式为： Integer integer = new Integer(5); 但是，从基本类型转换成包装类是经常使用的操作，尤其是Integer与int...int j = ii; //这种写法是将Integer的值自动转换成了int基本类型，这种自动转换的方法就叫自动拆箱。...2.int是基本类型，而Integer是包装类，可以自动 拆箱、拆箱，Integer封装了很多的方法，
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 添加背景音乐的html标签是什么添加背景音乐的html标签是什么，添加背景音乐的html标签是bgsound。...它的参数很少设置，语法是“bgsound src=’bjyy.mp3′ loop=-1”。 推荐：《HTML视频教程》 添加背景音乐的html标签是bgsound。...(无法播放播放列表文件) LOOP=无穷大是否自动重复，LOOP=2表示重复两次，-1表示无限重复 使用bgsound设置背景音乐，当窗口最小化时会自动暂停，当窗口恢复时继续播放。...设置网页背景音乐的常用方法是使用嵌入标签和对象标签 以下是bgsound在最小化窗口时继续播放的特殊情况： 当bgsound出现在iframe框架页面中时，如果框架页面中的背景音乐正在加载或播放， 当移除...以上是添加背景音乐html标签的详细内容。请多关注其他关于Lei.com PHP知识的相关文章！
计算方式参考：htTPs://github.com/facebookresearch/detectron2/blob/main/detectron2/evaluation/pascal_voc_evaluation.py...，会认为该样本无效，因此产生了两种计算方式， 1.计算某一个类别（猫）的pr曲线时，只考虑模型输出中该类别的输出，那么猫和非猫的概率总和为1，计算方式与二分类问题一致。...但是将负样本正确预测为负样本的概率无法得知 综合以上情况，在计算多分类模型的pr曲线时，一般采用第1种方式进行计算，即在计算某一类别的pr曲线时，仅考虑模型对该类别的输出结果，忽略其他输出结果。...对不同类别的AP求平均值即为mAP 计算函数 插值计算法参考代码 htTPs://github.com/facebookresearch/detectron2/blob/main/detectron2/...需要注意的是：这里的Unknow并非一个真实的标签。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 #2018/07/03 更新 制作好训练集之后，如何进行训练？...可以看到本来标记的只有两类，但是打开标签可视化文件，可以看到自动加了背景，所以是1+2=3类,打开label_viz.png可见： 但是在训练的时候肯定是多个数据，不可能一个一个的挨着转换，所以肯定要批转换这些...label.png是其中非常重要的掩码文件，打开却是一片黑，这是什么情况？...其实，这是因为labelme将类别的像素值从1开始赋值，比如刚才的3类分别赋值0，1，2，因为值都很小，因此看着都是黑的；将图片使用matlab读入可以看到如上面所述： 我们可以将这些掩膜的像素值做一个映射...（如像素值分别乘以100，当前的像素值则有（0,1,2）变为（0,100,200）），从而可以清楚的看到： 而从上面matlab的截图，可以清楚看到掩码标签为16位存储，我们需要将16位转8位，关于16
4K 显示器中的 4K 是说水平方向上像素大概有4000个，目前主要有两个 4K 标准：数字电视（4K UDH 3840 × 2160）与数字电影（4K DCI 4096 × 2160）。
HashMap通过哈希算法得出哈希值之后，将键值对放入哪个索引的方法 static int indexFor(int h, int length) { // assert Integer.bitCount...(length) == 1 : "length must be a non-zero power of 2"; return h & (length-1); } 假设 HashMap...的容量为16转化成二进制为10000，length-1得出的二进制为01111 哈希值为1111 ?...可以得出索引的位置为15 ---- 假设 HashMap的容量为15转化成二进制为1111，length-1得出的二进制为1110 哈希值为1111和1110 ?...那么两个索引的位置都是14，就会造成分布不均匀了，增加了碰撞的几率，减慢了查询的效率，造成空间的浪费。 总结： 因为2的幂-1都是11111结尾的，所以碰撞几率小。
使用Detectron预训练权重输出 *e2e_mask_rcnn-R-101-FPN_2x* 的示例 ? 从Detectron输出的相关示例 ?...使用Detectron预训练权重输出 *e2e_keypoint_rcnn-R-50-FPN_s1x*的示例 这个代码是按照Detectron的安装架构来实现的，仅支持部分功能性，你可以通过点击此链接（...对于数据的批处理，这儿有两种可选择的技术去减少显存使用量：1）根据类别分组：同批次的一组图像是有相似的类别比率 2)根据类别剪裁：剪裁图像太长了。...类别分组是在Detectron运行，所以用来默认，类别剪裁是来自jwyang/faster-rcnn.pytorch，所以它不能用来默认。...但是，整个数据集库运行几乎是和 Detectron的是一样的，所以用Detectron支持添加更多的数据集是很简单的。 配置选择 架构单一明确的配置文件是放在configs下的。
最后一层的输出是金字塔的 reference FMaps。如：ResNet，第 2、3、4、5 个模块的输出。你可以根据内存和特定使用情况改变金字塔。...大小和长宽比分别对应 32^2 到 51^2 和 {1:2, 1:1, 2:1}。 在 FPN 的每一阶段，我们都有 cls+bbox 子网络，给出 anchor 中所有位置的对应输出。...需要注意的是该数据集并没有任何分割标注，仅有 3000 个目标检测（边界框）标签类别。 接下来介绍论文 [4]。...如果他们使用的是 COCO+Visual Genome 数据集（即分割标签 + 边界框标签），这同样可称为半监督学习。...因此，对于这 20 个类别，他们使用 VOC 的分割标注和 COCO 中这 20 个类别的边界框标签进行训练。论文展示了在 COCO 数据集中这 20 个类别上的实例分割任务结果。
安装 第一步是安装detectron2库和需要的依赖 import torch torch.__version__ import torchvision #torchvision....我们将使用的模型是在 COCO 数据集上预训练的。 首先，我们必须定义对象检测模型的完整配置。我们从detectron2.config 模块中导入了'get_cfg' 函数，我们现在将使用它。...将输入图像传递给我们初始化的预测器 outputs = predictor(im[..., ::-1]) 这个输出是一个字典。字典有实例（预测框）、分数、预测标签，我附上了代码片段的输出。...我在照片上附加了另一个示例输出。 背景中的汽车也有97% 的准确率被检测到 。 自定义数据集上的 Detectron2 到目前为止，我们只是使用预训练的模型进行推理。...Detectron2 也为此提供了一种简单的方法。让我们看看如何操作。 准备数据集 我将使用气球数据集，目的是检测图像中的气球。这是一个比较简单的例子。 !
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...对于经常上机刷题的来说，首先得解决输入输出方法，Java的输入输出流在Java学习过程的后面部分才会接触，但是我们可以掌握一些简单的，常用的输入输出方法 输出流 java常用的输出语句有下面三种： System.out.println...();//换行打印，输出之后会自动换行 System.out.print();//不换行打印 System.out.printf();//按格式输出 输出示例 public class test {...);//不换行打印 System.out.printf(“分数是：%d”,88);//按格式输出 } } 输入流 java的输入需要依赖Scanner类： import java.util.Scanner...next()方法系列指定输入的类型，如输入整数、输入字符串等。
:ss', 'decimalSeparator' => ',', 'thousandSeparator' => ' ', 'currencyCode' => 'CNY', ], ], 切记，数据是后台传过来的...前端从数据库中获取然后foreach输出即可
企业面试题: 1&&2，1||2代码的输出值是？...理解问题以及提高自己解决问题的能力最为重要！如果你有更好的解决思路，或者有什么问题，欢迎给舒克老湿留言，大家一同进步。】...（2）只要“||”前面为true,不管“||”后面是true还是false，都返回“||”前面的值。...（3）只要“&&”前面是false，无论“&&”后面是true还是false，结果都将返“&&”前面的值。...（4）只要“&&”前面是true，无论“&&”后面是true还是false，结果都将返“&&”后面的值。 ?
（当然剽窃最多的其实是fast reID和detectron2） ?...centerX的底层框架白嫖自优秀检测框架detectron2，如果之前有跑过detectron2的经验，相信可以和马大师的闪电连五鞭一样，无缝衔接的使用。...centerX各个模块 基础实现 这个方面没有什么好说的，也没有做到和其他框架的差异化，只是在detectron2上对基础的centernet进行了复现而已，而且大部分代码都是白嫖自centernet-better...这个愚蠢的操作在我拍了另外一次脑袋想出共产主义loss之后得以丢弃。 5.在模型蒸馏时我们既可以在有标签的数据上联合label的loss进行训练，也可以直接用老师网络的输出在无标签的数据集上蒸馏训练。...稍微骚一点的操作是在A和B上训练两个网络，然后在缺失的标注数据集上预测伪标签，然后在补全的数据集上训练 novelty更高的操作是在没有标注的数据集上屏蔽网络对应的输出，（该操作仅在C个二分类输出的检测器下可用
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