CNN结构演变总结(一)经典模型 CNN结构演变总结(二)轻量化模型 前言: 前两篇对一些经典模型和轻量化模型关于结构设计方面的一些创新进行了总结,在本文将对前面的一些结构设计的原则,作用进行总结. 本文将介绍两种提升模型的表示能力的结构或方式,模型的五条设计原则,轻量化模型的四个设计方式. 提升模型的表示能力的结构或方式 1."split-transform-merge"结构 这个概念来源于ResNeXt(2017年),在文中作了如下解释. 1) Split:将向量x分成低维嵌入表示

聚合可以做什么? count avg filter and count 每月新增 top 是否存在不正常或不符合规则的数据 关键概念 Buckets group by 将数据按某种标准划分成不同集合 桶嵌套: Cincinnati would be placed inside the Ohio state bucket, and the entire Ohio bucket would be placed inside the USA country bucket. Metrics count.

2.(2021.3.15)Bioinformatics-MUFFIN:用于DDI预测的多尺度特征融合 论文标题: MUFFIN: multi-scale feature fusion for drug–drug interaction prediction 论文地址: https://www.researchgate.net/profile/Jianmin-Wang-3/publication/350100336_MUFFIN_Multi-Scale_Feature_Fusion_for_Dru

  随着公司业务的发展,数据量增长迅速,在解决Scale Out的同时,还要考虑到主从的复制延迟问题,尽量降到1s以内满足线上业务,如果不调整,SQL Server默认的配置可能平均要3s左右.生产的复制架构采用的是推送方式进行事务复制,发布服务器下面有4个从节点,两两指向同一虚拟IP,构成负载均衡,服务于不同的线上业务.对于4个节点,发布库和分法库的压力都很大,订阅库每秒I/O能达到5M,高峰时能达到数十兆.研究并试验了一些时间,给出一些优化建议: 1.硬件.数据库设计: 使用SSD磁盘,有钱

参考聚合管道简介 聚合管道 聚合管道是基于数据处理管道模型的数据聚合框架.文档进入一个拥有多阶段(multi-stage)的管道,并被管道转换成一个聚合结果.最基本的管道阶段提供了跟查询操作类似的过滤和文档转换.其他管道操作提供了根据特殊字段对文档的分组和排序,以及对数组的聚合,包括文档数组.另外,管道阶段可以使用操作符来完成某些任务如计算平均值或者连接字符串.管道阶段可以在管道中出现多次. 如图所示, 聚合管道提供了一种map-reduce的替代方案,并且在map-reduce的复杂性无法保证

1.优化聚合查询示例 假设我们现在有一些关于电影的数据集,每条数据里面会有一个数组类型的字段存储表演该电影的所有演员的名字. { "actors" : [ "Fred Jones", "Mary Jane", "Elizabeth Worthing" ] } 如果我们想要查询出演影片最多的十个演员以及与他们合作最多的演员,使用聚合是非常简单的: { "aggs" : { "actors"

版权声明:本文为博主原创文章,未经博主同意不得转载. https://blog.csdn.net/xinzhangyanxiang/article/details/37317863 图像物体检測识别中的LBP特征 1        引言 之前讲了人脸识别中的Haar特征,本文则关注人脸检測中的LBP特征.说是对于人脸检測的,事实上对于其它物体也能检測,仅仅需改动训练数据集就可以. 所以本文的题目是物体检測识别,比方能够检測是否汽车是否有车牌号等. 在opencv实现的haar特征的人脸识别算法中

此文已由作者肖乃同授权网易云社区发布. 欢迎访问网易云社区,了解更多网易技术产品运营经验. 代数数据类型是指满足一定数学特性的数据类型, 这些特性使得计算能够很方便的并行化,在Scalding和  Spark等数据计算框架中有着广泛的应用.代数数据类型是一个通用的概念, 其实现不限于Algebird,  本文主要结合近期处理的一个数据任务, 介绍一下这一技术及Algebird这个函数库.   文中代码示例都是基于Scala, 如有纰漏欢迎指正. 应用场景:云阅读用户流失模型特征体取 近期接到这样

见原文,仅仅摘录部分:https://www.elastic.co/guide/cn/elasticsearch/guide/current/_preventing_combinatorial_explosions.html ... 图 42. Build full depth tree 用真实点的数据,设想平均每部影片有 10 名演员,每部影片就会生成 102 == 100 个桶.如果总共有 20,000 部影片,粗率计算就会生成 2,000,000 个桶. 现在,记住,聚合只是简单的希望得到

目标检测中特征融合技术(YOLO v4)(上) 论文链接:https://arxiv.org/abs/1612.03144 Feature Pyramid Networks for Object Detection Tsung-Yi Lin, Piotr Dollár, Ross Girshick, Kaiming He, Bharath Hariharan, Serge Belongie PANet(Path Aggregation Network) 论文地址: https://arxiv.o

在MongoDB中,有两种方式计算聚合:Pipeline 和 MapReduce.Pipeline查询速度快于MapReduce,但是MapReduce的强大之处在于能够在多台Server上并行执行复杂的聚合逻辑.MongoDB不允许Pipeline的单个聚合操作占用过多的系统内存,如果一个聚合操作消耗20%以上的内存,那么MongoDB直接停止操作,并向客户端输出错误消息. 一,使用 Pipeline 方式计算聚合 Pipeline 方式使用db.collection.aggregate()函

在前面两篇文章中,我详细介绍了基本事件系统的实现,包括事件派发和订阅.通过事件处理器执行上下文来解决对象生命周期问题,以及一个基于RabbitMQ的事件总线的实现.接下来对于事件驱动型架构的讨论,就需要结合一个实际的架构案例来进行分析.在领域驱动设计的讨论范畴,CQRS架构本身就是事件驱动的,因此,我打算首先介绍一下CQRS架构下相关部分的实现,然后再继续讨论事件驱动型架构实现的具体问题. 当然,CQRS架构本身的实现也是根据实际情况的不同,需要具体问题具体分析的,不仅如此,CQRS架构的实现也

在MongoDB中,有两种方式计算聚合:Pipeline 和 MapReduce.Pipeline查询速度快于MapReduce,但是MapReduce的强大之处在于能够在多台Server上并行执行复杂的聚合逻辑.MongoDB不允许Pipeline的单个聚合操作占用过多的系统内存,如果一个聚合操作消耗20%以上的内存,那么MongoDB直接停止操作,并向客户端输出错误消息. 一,使用 Pipeline 方式计算聚合 Pipeline 方式使用db.collection.aggregate()函

NET Core Web API下事件驱动型架构在前面两篇文章中,我详细介绍了基本事件系统的实现,包括事件派发和订阅.通过事件处理器执行上下文来解决对象生命周期问题,以及一个基于RabbitMQ的事件总线的实现.接下来对于事件驱动型架构的讨论,就需要结合一个实际的架构案例来进行分析.在领域驱动设计的讨论范畴,CQRS架构本身就是事件驱动的,因此,我打算首先介绍一下CQRS架构下相关部分的实现,然后再继续讨论事件驱动型架构实现的具体问题. 当然,CQRS架构本身的实现也是根据实际情况的不同,需要具

作者:Luyang Wang, Kai Huang, Jiao Wang, Shengsheng Huang, Jason Dai 基于深度学习的推荐模型已广泛应用于各种电商平台中,为用户提供推荐.目前常用的方法通常会将用户和商品embedding 向量连接起来输入多层感知器(multilayer perceptron)以生成最终的预测.但是,这些方法无法捕获实时用户行为信号,并且没有考虑到重要的情景特征(例如时间和位置等)的影响,以致最终的推荐不能准确地反映用户的实时偏好,这个问题在快餐推荐的

软件工程基本概念 软件工程三要素: 方法:完成软件开发的各项任务的技术方法,为软件开发提供 “如何做” 的技术 工具:为运用方法而提供的自动的或半自动的软件工程的支撑环境 过程:为了获得高质量的软件所需要完成的一系列任务的框架,它规定了完成各项任务的工作步骤,如何将软件工程方法与软件工具相结合,合理.及时地进行软件开发   软件生命周期:   可行性分析阶段    需求分析阶段    系统设计阶段   系统实现阶段   测试阶段   维护阶段   软件开发过程: 软件开发过程是在软件生命周期的软

机器不学习 jqbxx.com-专注机器学习,深度学习,自然语言处理,大数据,个性化推荐,搜索算法,知识图谱 今年开始接触chatbot,跟着各种专栏学习了一段时间,也读了一些论文,在这里汇总一下.感觉是存在一些内在的趋势的.只是要找到一个当下切实可行又省时省力的方案好像不太容易. 论文摘要 <Information Extraction over Structured Data: Question Answering with Freebase> 本文利用查询KB替代查询数据库,可以更好的理

1. 前言 2. 单一职责 3. 开闭原则 4. 里氏替换 5. 依赖倒置 6. 接口隔离 7. 迪米特法则 8. 组合聚合复用原则 9. 总结 1. 前言 面向对象编程有自己的特性与原则,如果对于面向对象有一些了解的话,面向对象三大特征,封装.继承.多态,如果对面向对这三个概念不太了解,请参考面向对象之三个基本特征(javaScript). 2. 单一职责 如果我们在编写程序的时候,一类或者一个方法里面包含了太多方法,对于代码的可读性来说,无非是一场灾难,对于我们来说.所以为了解决这个问题,出

Dual Attention Network for Scene Segmentation 原始文档 https://www.yuque.com/lart/papers/onk4sn 在本文中,我们通过 基于自我约束机制捕获丰富的上下文依赖关系来解决场景分割任务. 与之前通过多尺度特征融合捕获上下文的工作不同,我们提出了一种双重注意网络(DANet)来自适应地集成局部特征及其全局依赖性. 具体来说,我们在传统的扩张FCN之上附加两种类型的注意力模块,它们分别对空间和通道维度中的语义相互依赖性进行

Dual Attention Network for Scene Segmentation 在本文中,我们通过 基于自我约束机制捕获丰富的上下文依赖关系来解决场景分割任务.       与之前通过多尺度特征融合捕获上下文的工作不同,我们提出了一种双重注意网络(DANet)来自适应地集成局部特征及其全局依赖性. 具体来说,我们在传统的扩张FCN之上附加两种类型的注意力模块,它们分别对空间和通道维度中的语义相互依赖性进行建模. 位置力关注模块通过所有位置处的特征的加权和来选择性地聚合每个位置处的特征