CP-SAT：它是使用SAT(satisfiability)方法的约束规划求解器，是原始约束规划求解器(CP Solver)的高级版。...装箱问题的目标是寻求将一组给定尺寸的物品装入具有固定容量的容器中的最佳方法。...需要注意的是，背包问题求解器与CP-SAT一样，只能对整数进行运算，程序中的数据只能包含整数，如果包含非整数，则需转换成整数。...而OR-Tools为解决此类问题提供了强大的技术支撑，它所提供的CP-SAT求解器为这类问题的解决提供了极大的便利。...对于每种编程语言来说，设置和解决问题的基本步骤是相同的： · 导入所需的库 · 声明求解器 · 创建变量 · 定义约束 · 定义目标函数 · 调用求解器并显示结果 3.1 如何运用OR-Tools进行编程
一旦目标函数确定，剩下的是求解最优化问题，这在数学上通常有成熟的解决方案。因此目标函数的构造是机器学习中的中心任务。 本文介绍机器学习中若干典型的目标函数构造方法，它们是对问题进行建模的关键环节。...在人工神经网络发展的早期，这种函数被广泛使用，但后来对于多分类问题，更多的采用交叉熵损失函数。 回归问题 对于回归问题，通常采用欧氏距离作为损失函数。除此之外还可以使用绝对值损失，以及Huber损失。...等距映射使用了微分几何中测地线的思想，它希望数据在向低维空间映射之后能够保持流形上的测地线距离。 在这里测地线距离通过图构造，是图的两个节点之间的最短距离。...ITML的优化目标是在保证同类样本距离相近，不同类样本之间距离远的约束条件下，迫使度量矩阵所代表的正态分布接近于某一先验概率分布。算法使用了信息论中的KL散度，因此得名。 假设有n个 ?...因此可以定义状态价值函数。在状态 ? 下反复地按照策略Π执行，所得到的累计奖励的数学期望称为该状态的价值函数 ? 使用数学期望是因为系统具有随机性，需要对所有情况的累计奖励计算均值。
此时损失函数定义为： image.png 在人工神经网络发展的早期，这种函数被广泛使用，但后来对于多分类问题，更多的采用交叉熵损失函数。...多任务损失函数 在一些实际应用中，机器学习算法要同时解决多个问题。...后半部分为定位损失，确定矩形框的大小和位置，但并没有使用欧氏距离，而是采用了L1光滑的损失函数，定义为： image.png 在之后的Faster R-CNN，YOLO，SSD等算法中，都采用了这种多任务损失函数的思路...前者对输入数据进行映射，得到编码后的向量；后者对编码后的向量进行重构，恢复出原始向量。解码器只在训练时使用，训练完成之后，只需要编码器这一部分，用于对输入数据进行降维或特征提取。...以等距映射为例，它采用了测地距离来构造损失函数，投影到低维空间之后，要保持这种距离信息，由此得到优化目标函数为： image.png 流形学习的原理在之前的SIGAI公众号文章“流形学习概述”中已经介绍
作者提出使用一种Adversarial Spatial Dropout Network（ASDN）在前景目标的深层特征级别上生成遮挡。...在标准的Fast-RCNN中，RoI池层之后获得每个前景对象的卷积特征；使用这些特征作为对抗网络的输入，ASDN以此生成一个掩码，指示要删除的特征部分（分配0），以使检测网络无法识别该对象。 ?...此外，为了使生成器恢复更多细节以便于检测，在训练过程中，将判别器中的分类和回归损失反向传播到生成器中。...在具有挑战性的COCO数据集上进行的大量实验证明了该方法从模糊的小图像中恢复清晰的超分辨图像的有效性，并表明检测性能（特别是对于小型物体）比最新技术有所提高。 ?...VGGNet、ResNet作为骨干网，在实验中使用ResNet-50或ResNet-101。
根据这部分衍生讨论的内容，我们可以明显看到，神经网络的目标函数（在确定参数的 MLE 似然度过程中形成）可以以概率的方式来解释。...在这里，最大后验概率（MAP）方法是一个有效的可选方案，当概率模型遭遇过拟合问题时我们经常会使用它。所以 MAP 相当于神经网络的语境下的什么呢？对于目标函数它会有什么影响呢？...与 MLE 类似，MAP 也可以在神经网络的语境下被改写成一个目标函数。就本质而言，使用了 MAP 你就是在最大化一系列参数θ（给定数据下，在θ上假设一个先验概率分布）的概率： ?...对θ使用均值为 0 的高斯先验概率与把 L2 正则化应用到目标函数上是一致的（确保了有很多小权重），然而在θ上使用一个拉普拉斯先验概率与把 L1 正则化应用到目标函数上是一致的（确保很多权重的值为 0）...在完全贝叶斯方法中，我们通过在多个模型上取平均值来解决这个问题，这样可以得到更好的不确定性预测。我们的目标是模拟参数的一个分布，而不是仅仅一组参数。
当然，融合的函数可以有很多，比如连乘或者指数相关的函数，这里和业务场景和目标的含义强相关，可以根据自己的实际场景探索。...后来，阿里妈妈的Xiao Ma等人发现，在推荐系统中不同任务之间通常存在一种序列依赖关系。例如，电商推荐中的多目标预估经常是CTR和CVR，其中转化这个行为只有在点击发生后才会发生。...，也不利于在真实生产环境中部署使用。...很容易想到，MMoE 就是在 OMoE 的基础上，用了多个门控网络，其核心思想是将shared-bottom网络中的函数 替换成MoE层，结构如下图所示： ?...不确定性(uncertainty)”来调整损失函数中的加权超参，使得每个任务中的损失函数具有相似的尺度。
mean_squared_error / mse 均方误差，常用的目标函数，公式为((y_pred-y_true)**2).mean() model = Sequential() model.add...1、目标函数 (1）mean_squared_error / mse 均方误差，常用的目标函数，公式为((y_pred-y_true)**2).mean() (2）mean_absolute_error...(7)binary_crossentropy: 常说的逻辑回归, 就是常用的交叉熵函 (8)categorical_crossentropy: 多分类的逻辑 2、性能评估函数： (1)binary_accuracy...:与categorical_accuracy相同,在对稀疏的目标值预测时有用 (4)top_k_categorical_accracy: 计算top-k正确率,当预测值的前k个值中存在目标类别即认为预测正确...(5)sparse_top_k_categorical_accuracy：与top_k_categorical_accracy作用相同，但适用于稀疏情况 以上这篇浅谈keras中的目标函数和优化函数MSE
关于xnLinkFinder xnLinkFinder是一款基于Python 3开发的网络节点发现工具，在该工具的帮助下，广大研究人员只需要提供一个目标网络地址，xnLinkFinder就能够发现其中的网络节点...功能介绍 1、根据域名/URL爬取目标网络； 2、根据包含域名/URL的文件爬取多个目标网络； 3、搜索给定目录（以目录名作为参数）中的文件； 4、通过Burp项目获取节点（传递Burp XML文件路径.../开头的原始链接是否也包含在输出中（默认值：false）； -sf --scope-filter 如果链接的域在指定的范围内，将筛选输出链接仅包含它们。...-H --headers † 以'Header1: value1; Header2: value2;'格式添加自定义Header并使用HTTP请求传递； -ra --regex-after 用于在输出数据之前对数据过滤的正则表达式...† 等待服务器发送数据的时间，默认为10秒； -inc --include 在输出中包含输入（-i）的链接； -u --user-agent † 使用的User-Agent，例如 -u desktop
getOrder()方法，该方法返回值越小，优先级越高 直接使用@Order注解来修饰一个切面类：使用这个注解时可以配置一个int类型的value属性，该属性值越小，优先级越高 优先级高的切面类里的增强处理的优先级总是比优先级低的切面类中的增强处理的优先级高...如果只要访问目标方法的参数，Spring还提供了一种更加简洁的方法：我们可以在程序中使用args来绑定目标方法的参数。..."目标方法的返回结果returnValue = " + returnValue); } } 上面的程序中，定义pointcut时，表达式中增加了args(time, name)部分，意味着可以在增强处理方法...从执行结果可以看出，使用args表达式有如下两个作用： 提供了一种简单的方式来访问目标方法的参数 可用于对切入点表达式作额外的限制 除此之外，使用args表达式时，还可以使用如下形式...，注意args参数中后面的两个点，它表示可以匹配更多参数。在例子args(param1, param2, ..)中，表示目标方法只需匹配前面param1和param2的类型即可。
论文名称：A Survey of Self-Supervised and Few-Shot Object Detection 原文作者：Gabriel Huang 内容提要 标记数据通常是昂贵和耗时的，...特别是对于目标检测和实例分割等任务，这需要密集的图像标记。...虽然few-shot目标检测是关于用很少的数据在新的(看不见的)对象类上训练模型，但它仍然需要在许多标记了基类的示例上进行事先训练。...另一方面，自我监督方法的目标是从未标记数据中学习表示，这些表示可以很好地传递到下游任务，如目标检测。结合few-shot和自监督进行目标检测是一个很有前途的研究方向。...在这个调查中，我们回顾和描述了最近的方法在few-shot和自我监督的目标检测。然后，我们给出了主要的结论，并讨论了未来的研究方向。
：计算的是一个样本的误差 代价函数：是整个训练集上所有样本误差的平均 目标函数：代价函数 + 正则化项 实际应用： 损失函数和代价函数是同一个东西，目标函数是一个与他们相关但更广的概念，举例说明：...那是不是我们的目标就只是让loss function越小越好呢？还不是。这个时候还有一个概念叫风险函数(risk function)。...但是我们是有历史数据的，就是我们的训练集，f(X)关于训练集的平均损失称作经验风险(empirical risk)，所以我们的目标就是最小化经验风险。 到这里完了吗？还没有。...这个时候就定义了一个函数J(f)，这个函数专门用来度量模型的复杂度，在机器学习中也叫正则化(regularization)。常用的有L1， L2范数。...到这一步我们就可以说我们最终的优化函数是： 即最优化经验风险和结构风险，而这个函数就被称为目标函数 发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/140508.
CV - 计算机视觉 | ML - 机器学习 | RL - 强化学习 | NLP 自然语言处理 AiCharm 读完需要 17 分钟 速读仅需 6 分钟 / 强化学习在目标跟踪中的应用 / 强化学习讨论的问题是智能体...今天介绍三篇关于强化学习在目标跟踪中的工作，分别利用强化学习来决策使用的特征，多个跟踪器的切换以及是否更新模板。...整体框架如图 2 所示，在每一层互相关结果F_l后面接一个 Q-Net，用于判断是否在该层停止，或者调整预测框的形状并继续使用下一层特征。...在每一个 step 即第 l 层中，agent 根据当前状态S_l 采取动作A_l来决定是否调整预测框或者在该层停止并输出结果，动作A_l的目的是减少预测的框的不确定性。...使用当前帧的预测结果替换目标模板。
`TYPE_FLAG` = 1 或者 SUPPLIER_CLASS=1 实现有两种： 一、使用IF函数 SELECT temp.* FROM (SELECT tp1....SUPPLIER_CLASS`) AS temp WHERE 1 = 1 #AND temp.supplierType = 0 AND temp.supplierClass = 1; 二、使用
YoloV4在YoloV3的基础上增加了近两年的研究成果，如下： 输入端采用mosaic数据增强 Backbone上采用了CSPDarknet53、Mish激活函数、Dropblock等方式。...（cspnet减少了计算量的同时可以保证准确率） Mish函数为： Neck中采用了SPP、FPN+PAN的结构， 输出端则采用CIOU_Loss、DIOU_nms操作 YoloV5主要的改变，如下：...其次，稍微修改了下自适应图片缩放策略，Yolov5代码中datasets.py的letterbox函数中进行了修改，对原始图像自适应的添加最少的黑边。...Object Detection RestoreDet：低分辨率图像中目标检测 Yolo-Z：改进的YOLOv5用于小目标检测（附原论文下载） 零样本目标检测：鲁棒的区域特征合成器用于目标检测（...：加法神经网络在目标检测中的实验研究 多尺度特征融合：为检测学习更好的语义信息（附论文下载）
可以证明，在模型2有解的情况下，可以将其化为只含有目标约束的目标规划问题，方法是给所有的绝对约束赋予足够高级别的优先因子，从这个角度来看，线性规划为目标规划的特殊情况，而目标规划则为线性规划的自然推广。...用goalprog包求解目标规划 R中，goalprog包 (Novomestky, 2008) 可以求解形式为模型(3) 的目标规划问题，核心函数为llgp()，用法如下： llgp(coefficients...例 某工厂生产两种产品，受到原材料供应和设备工时的限制，在单位利润等有关数据已知的条件下，要求制定一个获利最大的生产计划，具体数据见表在决策时，按重要程度的先后顺序，要考虑如下意见： 1.原材料严重短缺...，生产中应避免浪费，不得突破使用限额； 2.由于产品 B 销售疲软，故希望产品 B 的产量不超过产品 A 的一半； 3.最好能节约 4 h 的设备工时； 4.计划利润不少于 48 元。...该模型符合模型 (3) 的形式，可以直接调用 llgp() 函数来求解该问题，注意：R中根据achievements数据框中的 priority 来判断绝对优先级别，不用再设置 P1，P2，P3。
该图对于我的理解就是假设我们训练了一个数据量非常大的模型，然后从这个模型中采样一种分类的特征与少样本数据特征进行融合，等于我们再推理的时候，这种模型就可以推理少样本数据的类别，虽然少样本数据可能是鸭子...，但是是跟狗的特征融合的，那么就可以把鸭子推理成狗。...样本分布就是你的数据集中各个种类占总数的占比，如某一数据集中有三种鸢尾花，它们的比例是1：1：1，那么这就是一种均匀分布。...特征分布指的是某个特征在整个数据集上的分布情况。 假设我们需要识别的是猫这个种类(无论是英短，波斯，金渐层，银渐层)，首先卷积神经网络会提取它们的特征，如毛发、眼睛、胡子、尾巴，耳朵.........(神经网络提取出来的特征不一定是我们人类能理解的，这里只是打个比方)，假设有一个特征是毛发长度(该数据集并不只包含猫，还有其他的种类)，它在整个数据集中满足以下分布 那么该特征的总体分布(整个数据集中)
并且方法能够简单地迁移到现有的算法中带来性能的提升，实验在YOLOv3上提升了5.91mAP，值得学习。...图 2、在这种情况下，GIoU的loss会退化为IoU的loss，而DIoU的loss仍然可以区分。绿色和红色分别表示目标框和预测框。 如图2中的包含情况，GIoU会退化成IoU。...给定一个loss函数，可以通过梯度下降来模拟bbox优化的过程。对于预测的bbox，为阶段的结果，为对的梯度，使用来加速收敛。...2、Complete IoU loss 论文考虑到bbox回归三要素中的长宽比还没被考虑到计算中，因此，进一步在DIoU的基础上提出了CIoU。...DIoU-NMS倾向于中心点距离较远的box存在不同的对象，而且仅需改几行代码，DIoU-NMS就能够很简单地集成到目标检测算法中。
1.1 R-CNN[1] R-CNN 是较早地将 DCNN 用到目标检测中的方法。...该文章中使用的 CNN 结构来自 AlexNet, 已经在 ImageNet 数据集上的 1000 个类别的分类任务中训练过，再通过参数微调使该网络结构适应该文章中的 21 个类别的分类任务。...候选区域的分类和边框拟合的结合是通过一个双任务的网络结构：使用两个全连接的输出层分别进行类别预测和边框预测 (如上图所示)，将这两个任务进行同时训练，利用一个联合代价函数： ?...例如一个候选区域的高度在 0-64 个像素之间，则使用第三个卷积层上 (例如 VGG 中的 Conv3) 的特征进行 pooling 作为分类器和边框回归器的输入特征，如果候选区域高度在 128 个像素以上...3，如果检测目标的长宽比在训练数据中没有出现过或者不常见，该模型的泛化能力较弱。
解决方案 使用mysql的FEDERATED，类似Oracle的dblink等，在汇总库中建立对各源库表的映射表，然后在汇总库中操作这些映射表，数据汇总。...实现步骤 业务表定义（在源和目标中定义一致的数据库） CREATE TABLE `sample_record` ( `ID` varchar(36) COLLATE utf8mb4_unicode_ci...ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_unicode_ci ROW_FORMAT=DYNAMIC COMMENT='样品采集记录'; 源表在目标库中的映射表定义...在汇总库中定义存储过程，按时间段抽取各源表的数据写入到目标表中，并删除源表中数据。...其他 可以使用kettle、datax甚至自定义业务程序实现从源头数据库中查询数据并写入目标数据库中。 同构数据库或mysql等可使用binlog的方式来同步数据库。
♣ 题目部分 在Oracle中，如何得到已执行的目标SQL中的绑定变量的值？...♣ 答案部分 当Oracle解析和执行含有绑定变量的目标SQL时，如果满足如下两个条件之一，那么该SQL中的绑定变量的具体输入值就会被Oracle捕获： l 当含有绑定变量的目标SQL以硬解析的方式被执行时...l 当含有绑定变量的目标SQL以软解析或软软解析的方式重复执行时，Oracle在默认情况下至少得间隔15分钟才会捕获一次。...，Oracle只会捕获那些位于目标SQL的WHERE条件中的绑定变量的具体输入值，而对于那些使用了绑定变量的INSERT语句，不管该INSERT语句是否是以硬解析的方式执行，Oracle始终不会捕获INSERT...查询视图V$SQL_BIND_CAPTURE或V$SQL可以得到已执行目标SQL中绑定变量的具体输入值。
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