这篇论文主要是讲人脸修复的,所谓人脸修复,其实就是将低清的,或者经过压缩等操作的人脸图像进行高清复原.这可以近似为针对人脸的图像修复工作.在图像修复中,我们都会假设退化的图像是高清图像经过某种函数映射后得到的(比如,由高清图像得到一张模糊的图像可能是使用了高斯模糊核),因此,图像修复的本质就是把这个函数映射找出来.由于神经网络可以近似任意函数,因此在深度学习时代,图像修复已经是一个被解决得比较好的问题了.比如,在图像去噪或者超分任务中,U-Net.FCN 之类的网络结构已经成为标配了. 不过,针…
Multiprotocol Label Switching From Wikipedia, the free encyclopedia "MPLS" redirects here. For the U.S. city, see Minneapolis. Multiprotocol Label Switching (MPLS) is a type of data-carrying technique for high-performance telecommunications netw…
2015-03-06   328   Unusual Data Types    ——You can carry this technique to extremes,putting all the variables in your program into one big,juicy variable and then passingit everywhere.Careful programmers avoid bundling data any more than is logically…
第三十六课 非关系统型数据库-mangodb 目录 二十四 mongodb介绍 二十五 mongodb安装 二十六 连接mongodb 二十七 mongodb用户管理 二十八 mongodb创建集合.数据管理 二十九 php的mongodb扩展 三十 php的mongo扩展 三十一 mongodb副本集介绍 三十二 mongodb副本集搭建 三十三 mongodb副本集测试 三十四 mongodb分片介绍 三十五 mongodb分片搭建 三十六 mongodb分片测试 三十七 mongodb备份…
新版的MongoDB中的Explain已经变样了 Explain支持三种Mode queryPlanner Mode db.collection.explain() 默认mode是queryPlanner,返回queryPlanner信息 executionStats Mode 当前mode返回queryPlanner和executionStats信息 allPlansExecution Mode 更加详细的信息~ 比如:我这里有10万数据,做一个查询 db.my_collection.stat…
测试环境 操作系统:CentOS 7.2 最小化安装 主服务器IP地址:192.168.197.21 mongo01 从服务器IP地址:192.168.197.22 mongo02 从服务器IP地址:192.168.197.23 mongo03 关闭selinux,关闭防火墙. Mongodb版本:mongodb-linux-x86_64-3.4.10.tgz 角色规划 服务器197.21 服务器197.22 服务器197.23 Mongos Mongos Mongos Config serve…
db.collection.createIndex( { name: -1 } ) Indexes — MongoDB Manual https://docs.mongodb.com/manual/indexes/ The following example creates a single key descending index on the name field: db.collection.createIndex( { name: -1 } ) The db.collection.cre…
在上一片博客,详细说明了mongodb的分片搭建的详细过程:分片搭建 在这里会说一些分片的维护与操作! 在集群搭建完,我们使用了sh.status()查看分片之后的数据,如下: #连接的是mongos路由 [root@test1 bin]# ./mongo --port mongos> sh.status() --- Sharding Status --- sharding version: { , , , "clusterId" : ObjectId("5be2a93…
repl_test:PRIMARY> show dbsadmin 0.000GBdirect_vote_resource 16.474GBlocal 14.860GBpersonas 30.771GBrecommendation 0.370GBstatistics_visit 0.137GBsuperpub 74.930GBtest 0.000GBrepl_test:PRIMARY> show collectionsaskdislike_answerkeywordkeyword_article…
在BI服务中通过查询聚合语句分析定位慢查询/聚合分析,小结如下: 慢查询定位: 通过Profile分析慢查询 对于查询优化: 通过添加相应索引提升查询速度: 对于聚合大数据方案: 首先要说明的一个问题是,对于OLAP型的操作,期望不应该太高.毕竟是对于大量数据的操作,光从IO就已经远超通常的OLTP操作,所以要求达到OLTP操作的速度和并发是不现实的,也是没有意义的.但并不是说一点优化空间也没有. 这样优化之后预计在可以提升一部分查询性能,但是并不能解决.原因开头说了,对OLAP就不能期望这么高…