仔细读下来，会发现 PWC-Net 应该是经典中的经典，很多光流算法是基于 PWC-Net 的框架来是实现的；而 2020 的 RAFT 则是另一个划时代意义的算法，也已经有若干篇论文基于它的结构来拓展...本文主要介绍这两种算法的结构，希望能帮助大家能快速了解光流领域的经典算法。 2. PWC-Net：传统算法与深度学习的结合 图 1：传统算法 v.s....PWC-Net PWC-Net 的设计遵循了三个简单而成熟的原则：金字塔处理，warping 操作和代价计算 ( cost volume )。...flow estimator Context network 借鉴传统光流算法的框架设计出来的 PWC-Net 模型是非常简洁且高效的，因此后续的算法大多是在此基础上实现的，直到 2020 年的 RAFT...最后也建议大家去读一下 PWC-Net 和 RAFT 的原文以及代码，也可以参考这两个算法在 MMFlow 里的实现。
本报告译者：浦东改革与发展研究院金融研究室主任 刘斌 微信号 ddkjzx1
一、windows10离线安装linux子系统 本机Linux子系统Ubuntu免密登陆远程服务器同时实现多用户免密登陆服务器 ---- 1、打开开发人员模式 2、打开控制面板，搜索程序，点击启用或关闭...3、勾选适用于linux的Windows子系统，并重启电脑。 4、下载ubutu安装包并解压，这个是Ubuntu_1804.2019.522.0_x64版本。...将下载的安装包为appx的扩展名改为zip。可以从这个地址下载：见文末。然后解压。用管理员身份执行ubuntu.exe程序。等几分钟输入用户名和密码。...解决方案： 打开控制面板，搜索程序，点击启用或关闭Windows功能勾选虚拟机平台和适用于Linux的Windows子系统，点击确认并重启。...docker docker cp nacos-mysql.sql pwc-mysql:/nacos-mysql.sql 9、进入docker docker exec -it pwc-mysql /bin
% tukey_hsd(weight ~ group) pwc 1.8带有p值的箱型图 pwc pwc %>% add_xy_position(x = "group...emmeans_test(score ~ education_level, p.adjust.method = "bonferroni") pwc1 各组男性和女性的工作满意度得分均有显著性差异...(p < 0.05) 2.8可视化 pwc1 pwc1 %>% add_xy_position(x = "gender") bxp + stat_pvalue_manual(pwc1) +...labs( subtitle = get_test_label(res.aov1, detailed = TRUE), caption = get_pwc_label(pwc1)...) image.png 原文链接：https://www.datanovia.com/en/checkout/order-received/ 欢迎大家关注我的公众号 小明的数据分析笔记本 小明的数据分析笔记本
，如果不满足上述假设，使用Friedman test进行，对于双向、三向的方差分析没有替代的非参数方法，只能通过装换数据 分析 需要的包 tidyverse：数据操作 ggpubr ：绘图 rstatix...= "bonferroni" ) pwc ## # A tibble: 3 x 10 ## .y....pwc %>% add_xy_position(x = "time") bxp + stat_pvalue_manual(pwc) + labs( subtitle = get_test_label...(res.aov, detailed = TRUE), caption = get_pwc_label(pwc) ) ?...结束语 大多数的情况下，生活中不满足球形检验等条件的，最后都是用的Friedman 检验 love&peace
检验查看具体组的差异 pwc % group_by(time) %>% pairwise_t_test( score ~ treatment, paired...# 时间效应的分析 # 治疗的不同水平 one.way2 % group_by(treatment) %>% anova_test(dv = score, wid...# 可视化 pwc pwc %>% add_xy_position(x = "time") bxp + stat_pvalue_manual(pwc, tip.length = 0, hide.ns...(pwc) ) ?...## 报告结果 治疗与时间对结果得分的交互作用有统计学意义，F(2,22) = 30.4, p < 0.0001。 因此，我们在每个时间点分析处理变量的影响。
mysql/ docker拉取MySQL镜像：docker pull mysql 拉取成功后我们查看一下：docker images 创建并启动一个MySQL容器：docker run --name pwc-mysql...123456 -p 3306:3306 -d mysql --character-set-server=utf8 --collation-server=utf8_general_ci –name：给新创建的容器命名...，此处命名为pwc-mysql -e：配置信息，此处配置mysql的root用户的登陆密码 -p：端口映射，此处映射主机3306端口到容器pwc-mysql的3306端口 -d：成功启动容器后输出容器的完整...=utf8：设置字符集为utf8 --collation-server=utf8_general_cli：设置字符比较规则为utf8_general_cli --privileged=true：容器内的root
github.com/30-seconds/30-seconds-of-code wego 在命令行中查看城市天气预报 GitHub：https://github.com/schachmat/wego pwc...收集了附有论文描述的 GitHub 项目，按 Star 数排序，每周更新 GitHub：https://github.com/zziz/pwc DoraemonKit 一款功能齐全的客户端（ iOS...JSON 数据集 GitHub：https://github.com/jdorfman/awesome-json-datasets How-To-Secure-A-Linux-Server 这份文档将指导你如何让...Linux 服务器更加安全 GitHub：https://github.com/imthenachoman/How-To-Secure-A-Linux-Server capture-website-cli...GitHub 文件操作记录的工具，通过简单的域名替换，就可以很直观的查看项目文件的变更记录 GitHub：https://github.com/pomber/git-history
10个参与者完成了所有四项试验，每次试验持续9周，在每次试验的开始(t1)、中间(t2)和结束(t3)测量体重减轻评分。...为了确定饮食、运动和时间对减肥评分是否存在显著的交互作用，可以进行三向重复测量方差分析。...pwc %>% add_xy_position(x = "exercises") pwc.filtered pwc %>% filter(diet == "no", exercises...= get_test_label(res.aov, detailed = TRUE), caption = get_pwc_label(pwc) ) ?...结束语 无论是三因素还是两因素，总体的思路就是如果存在交互作用，就不断的分层分层,如果不存在交互，那就直接进行事后比较。 love&peace
---- 第二步，创建并启动一个MySQL容器 输入以下命令： $ sudo docker run --name pwc-mysql -e MYSQL_ROOT_PASSWORD=123456 -p 3306...–name：给新创建的容器命名，此处命名为pwc-mysql -e：配置信息，此处配置mysql的root用户的登陆密码 -p：端口映射，此处映射主机3306端口到容器pwc-mysql的3306端口...上图可以看到容器的简写ID，容器的源镜像，创建时间，状态，端口映射信息，容器名字等。...//通过指定容器名字 $ sudo docker start 73f8811f669e //通过指定容器ID 关闭命令： $ sudo docker stop pwc-mysql //通过指定容器名字...： $ sudo docker exec -it pwc-mysql /usr/bin/bash 然后可以进入容器的命令行模式，接着修改 /etc/mysql/my.cnf 文件即可 二是挂载主机的
可视化：加上显著性标记pwc_label pwc %>% add_xy_position(x = "time")ggboxplot(selfesteem, x = "time", y = "score...= TRUE), caption = get_pwc_label(pwc_label))One-way ANOVA单因素方差分析（One-Way ANOVA）是一种用于评估一个分类自变量（处理因素...pwc_label pwc %>% add_xy_position(x = "time")ggboxplot(selfesteem, x = "time", y = "score", add =..., detailed = TRUE), caption = get_pwc_label(pwc_label))Kruskal-Wallis testKruskal-Wallis检验作为单因素方差分析...pwc_label2 pwc %>% add_xy_position(x = "group")ggboxplot(PlantGrowth, x = "group", y = "weight",
在 Naive Bayes 分类器中，概率计算错误通常可以归结为几个常见的问题和解决方法。以下是可能导致概率计算错误的一些常见情况及其解决方法，希望本文能对你有帮助。...1、问题背景在实现一个朴素贝叶斯分类器时，作者发现分类器的准确率只有61%左右，并且分类器计算出的概率值与预期不符，即两类的概率值之和不等于1。...probs[label] = score / total然而，需要记住的是，这仍然不是一个真正的概率，正如这个答案中提到的： 朴素贝叶斯倾向于预测概率，这些概率几乎总是非常接近于零或非常接近于一。...probability itself P(c|W) = P(W|c) * P(c) / P(W) pc = {} #probability of the class in document set P(c) pwc...[tgt] = pwc.get(tgt, 1) * float(tgt_wrd_cnt) / targets_stats[tgt] probs[tgt] = (pwc[tgt] * pc
5.单片机的USART ,SPI, I2C, I2S, 不是固定的引脚,自己根据表格去指定 6.华大给了好几个串口的例子 ? 基本使用 ?...UsartRtsEnable, //使能RTS (串口开始传输前让RTS输出一个高脉冲信号) }; /* Enable peripheral clock *//*打开时钟*/ PWC_Fcg1PeriphClockCmd...(PWC_FCG1_PERIPH_USART1 | PWC_FCG1_PERIPH_USART2 | \ PWC_FCG1_PERIPH_USART3 | PWC_FCG1_PERIPH_USART4...我配置了波特率为115200; PA9作为串口1的发送数据引脚; PA10作为串口1的串口接收引脚 ?...7.对于一般的用户接收数据呢用户可以按照自己的习惯去写就可以了 ? 增加空闲中断 (空闲中断需要用到定时器,在后面的章节介绍)
该款MR头显解决方案采用的耐德佳“无界”AR光学，以轻巧的体积，实现了单目120°的超大FOV，覆盖人眼正常视觉，。其21mm的超长出瞳距，留给用户足够空间，轻松适配视力矫正眼镜。...近日，微软柏林混合现实工作室的负责人Dirk Songür在推文上表示：“亲爱的朋友们，这是一个非常悲伤的决定。微软已经决定关闭位于柏林的混合现实工作室。...PwC报告：2019-2023年VR年平均增长率将达20%，中国未来将成为最大市场 ? 昨日，国际会计事务所PwC发布报告，提及了VR的相关数据，以及VR普及的大3大要点。...PwC表示VR同时期的年平均增长率（CAGR）将超过20%，居于所有提及的类别之首。普及的3点原因为：比较廉价的VR一体机、5G、企业之间的合作。...在今年的E3上，Neat首次公开了《Budget Cuts》PS VR版本的游戏画面。《Budget Cuts》最初于2016年使用HTC Vive进行了演示，也是首个将传送机制加入VR的游戏之一。
工作总结，行业分析，提案报告，老板汇报很多时候我们队一个行业，一个领域都需要大数据的作为根据，那么这些数据从哪里找呢，每次找数据是不是非常烦杂呢，小编接着上一篇分享为大家又马了10个行业网站~~~~ 由于上一篇文章推荐量较少...data.weibo.com/report/report 5.投资中国 https://www.chinaventure.com.cn/ 6.企鹅智库 http://re.qq.com/ 7.普华永道（PWC...） https://www.strategyand.pwc.com/cn-s/home/what-we-think/reports 8.麦肯锡（大中华区） http://www.mckinsey.com.cn...get到了吗，我想这些网站已经可以满足大部分的工作行业分析需要，不过呢，既然分享，就分享全一些，下次还会分享一部分，建议保存留用哦~~
当然，我们现在对论文资源库提供的功能已经有很多新的需求。我们想要能执行论文分析的算法，想找到实现论文结果的代码，希望有能共享信息的社交平台，我们还可能对双列格式的 pdf 文档感到厌烦。...每篇论文可能有多个合并的条目。 Github pwc：以相当简洁的列表关联论文和代码实现，包含最新的 NIPS 论文。...Papers With Code：https://paperswithcode.com/ Github pwc：https://github.com/zziz/pwc GitXiv：http://www.gitxiv.com...GitHub pwc 页面上的一些链接。 其它工具 arXiv-sanity：相比于 arXiv 有很大的改进，包括在浏览中显示摘要、评论和非常基本的社交、库功能。...管理阅读库：Mendeley 阅读和写论文评论：shortscience 和 openreview 将论文和 GitHub 资源库匹配：paperswithcode 和 pwc 论文和作者分析：Semantic
1.Linux权限的概念 Linux下有两种用户：超级用户（root）、普通用户 超级用户：可以再 linux 系统下做任何事情，不受限制 普通用户：在 linux 下做有限的事情。...要从普通用户 user 切换到 root 用户则使用 su root（ root 可以省略），此时系统会提示输入 root 用户的口令 2.Linux权限的管理 1.文件访问者的分类（人）...说明：只有文件的拥有者和 root 才可以改变文件的权限 chmod命令权限值的格式 ① 用户表示符+/-=权限字符 +: 向权限范围增加权限代号所表示的权限 -: 向权限范围取消权限代号所表示的权限...y [litao@localhost ~]$ exit logout 为了解决这个不科学的问题, Linux引入了粘滞位的概念 粘滞位 [root@localhost ~]# chmod...结束语 OK，关于linux权限的相关知识总结完毕，下个部分我们来认识下Linux常用的工具 感谢观看！！！
四大会计师事务所之一的普华永道（PwC）近日发布了多份解读机器学习基础的图表，其中介绍了机器学习的基本概念、原理、历史、未来趋势和一些常见的算法。...机器学习的实际应用 机器学习有很多应用场景，这里给出了一些示例，你会怎么使用它？ 快速三维地图测绘和建模：要建造一架铁路桥，PwC 的数据科学家和领域专家将机器学习应用到了无人机收集到的数据上。...这种组合实现了工作成功中的精准监控和快速反馈。 增强分析以降低风险：为了检测内部交易，PwC 将机器学习和其它分析技术结合了起来，从而开发了更为全面的用户概况，并且获得了对复杂可疑行为的更深度了解。...预测表现最佳的目标：PwC 使用机器学习和其它分析方法来评估 Melbourne Cup 赛场上不同赛马的潜力。 二、机器学习的演化 ?...原文链接： http://usblogs.pwc.com/emerging-technology/a-look-at-machine-learning-infographic/ http://usblogs.pwc.com
一.Linux中的用户 Linux中分为两种用户，分别为： 1.root 用户，也叫超级用户，它的权限非常高，不受其他权限的约束，也就是可以为所欲为； 2.普通用户：除了root用户外，都是普通用户...二.什么是权限 1.权限和人有关； Lniux中，这里的“人”指的是： a，所有者 b，所属组 c，其他 2.权限和事物的属性有关 Linux下一切皆文件，而文件具有可读...文件属性 这里的文件属性包括：可读（r），可写（w），可执行（x），- 表示无任何权限 这里的9个字符是3个为一组的，按照前后顺序表示：所有者，所属组，其他的权限，且每组内rwx的顺序是严格不变的，...所以就可以用二进制的0和1表示。 四.文件权限值的表示方法 字符表示法 8进制和2进制表示法 有了这些权限值的表示方法，我们就可以修改一个文件的权限了。 ...Linux中给出一个叫粘滞位的概念。 粘滞位 语法：chmod +t 文件 加了粘滞位的文件： 1、超级管理员删除 2、该文件的所有者删除 加上粘滞位后，原来的 x 会变成 t 。
四大会计师事务所之一的普华永道（PwC）近日发布了多份解读机器学习基础的图表，其中介绍了机器学习的基本概念、原理、历史、未来趋势和一些常见的算法。...机器学习的实际应用 机器学习有很多应用场景，这里给出了一些示例，你会怎么使用它？ 快速三维地图测绘和建模：要建造一架铁路桥，PwC 的数据科学家和领域专家将机器学习应用到了无人机收集到的数据上。...这种组合实现了工作成功中的精准监控和快速反馈。 增强分析以降低风险：为了检测内部交易，PwC 将机器学习和其它分析技术结合了起来，从而开发了更为全面的用户概况，并且获得了对复杂可疑行为的更深度了解。...预测表现最佳的目标：PwC 使用机器学习和其它分析方法来评估 Melbourne Cup 赛场上不同赛马的潜力。 二、机器学习的演化 ?...优点：当存在非常大型的数据集、大量特征和复杂的分类任务时，卷积神经网络是非常有用的 场景举例：图像识别、文本转语音、药物发现 原文链接： http://usblogs.pwc.com/emerging-technology
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