「视频结构化」是一种 AI 落地的工程化实现,目的是把 AI 模型推理流程能够一般化.它输入视频,输出结构化数据,将结果给到业务系统去形成某些行业的解决方案. 换个角度,如果你想用摄像头来实现某些智能化监控.预警等,那么「视频结构化」可能就是你要用到的技术方案. 不过,也不一定需要自己去实现,因为各个芯片厂商可能都提供了类似的流程框架: 寒武纪 CNStream NVIDIA DeepStream 以上个人没用过,简单看了下,都受限于只能用厂商自家的芯片.个人经验来说,一般硬件还是需要多家可选的

作者:韩信子@ShowMeAI 深度学习实战系列:https://www.showmeai.tech/tutorials/42 TensorFlow 实战系列:https://www.showmeai.tech/tutorials/43 本文地址:https://www.showmeai.tech/article-detail/315 声明:版权所有,转载请联系平台与作者并注明出处 收藏ShowMeAI查看更多精彩内容 自 Transformers 出现以来,基于它的结构已经颠覆了自然语言处理和

一般做检验,直接会summary结果,通常情况下,会看到很多很多,口区~ 如何提取有用的信息,然后结构化展示数据呢? kable函数了. 我先给出学长给我的一部分,回头整理好了再补充 culture_result %>% map_dfr( ~ data.frame( statistic = .$LMlag$statistic, p.value = .$LMlag$p.value, method = .$LMlag$method, model = .$LMlag$data.name ) ) %>

时至今日,“Big data”(大数据)时代的来临已经毋庸置疑,尤其是在电信.金融等行业,几乎已经到了“数据就是业务本身”的地步.这种趋势已经让很多相信数据之力量的企业做出改变.恰逢此时,为了让更多的人了解和使用分析大数据,CSDN独家承办的大数据技术大会于今日在北京中旅大厦召开.本次大会汇集Hadoop.NoSQL.数据分析与挖掘.数据仓库.商业智能以及开源云计算架构等诸多热点话题.包括百度.淘宝.新浪等业界知名专家与参会者齐聚一堂,共同探讨大数据浪潮下的行业应对法则以及大数据时代的抉择. 淘

在本系列文章第三篇Odoo 12 开发之创建第一个 Odoo 应用中,我们概览了创建 Odoo 应用所需的所有组件.本文及接下来的一篇我们将深入到组成应用的每一层:模型层.视图层和业务逻辑层. 本文中我们将深入学习模型层,以及学习如何使用模型来设计应用所需的数据结构.我们会探索模型和字段的各项作用,包括定义模型关系.添加计算字段.创建数据约束. 本文的主要内容有: 学习项目 – 优化图书馆应用 创建模型 创建字段 模型间的关系 计算字段 模型约束 了解 Odoo的 base 模型 开发准备 本文

本文的主要内容是google protobuf中序列化数据时用到的编码规则,但是,介绍具体的编码规则之前,我觉得有必要先简单介绍一下google protobuf.因此,本文首先会介绍一些google protobuf相关的内容,让读者朋友对google protobuf有一个初步的印象,然后,再开始进入正题—-深入浅出地介绍google protobuf中用到的编码规则.下面言归正传,开始今天的话题. 1. Google-ProtoBuf是什么 ProtoBuf,全称是Protocol Buf

Bigtable:一个分布式的结构化数据存储系统 摘要 Bigtable是一个管理结构化数据的分布式存储系统,它被设计用来处理海量数据:分布在数千台通用服务器上的PB级的数据.Google的很多项目将数据存储在Bigtable中,包括Web索引.Google Earth.Google Finance.这些应用对Bigtable提出的要求差异非常大,无论是在数据规模(从URL到网页到卫星图像)还是在响应速度上(从后端的批量处理到实时数据服务).尽管应用需求差异很大,但是,针对所有Google这些产

Pandas是python的一个数据分析包,最初由AQR Capital Management于2008年4月开发,并于2009年底开源出来,目前由专注于Python数据包开发的PyData开发team继续开发和维护,属于PyData项目的一部分.Pandas最初被作为金融数据分析工具而开发出来,因此,pandas为时间序列分析提供了很好的支持. Pandas的名称来自于面板数据(panel data)和python数据分析(data analysis).panel data是经济学中关于多维数

用户实践系列,将收录 MegEngine 用户在框架实践过程中的心得体会文章,希望能够帮助有同样使用场景的小伙伴,更好地了解和使用 MegEngine ~ 作者:王雷 | 旷视科技 研发工程师 背景 随着人工智能技术的发展及应用领域的不断扩大,算力较弱的移动设备成为模型推理的重要运算载体,优化其推理性能因此成为重要的工程问题.一般认为,让模型运行于 GPU 上会比运行于 CPU 上具有较大的优势,取得可观的性能提升.这通常是真实情况,但是,在工程实践中我们也发现,对于某些模型维度较小的模型,在移

说来也巧,这个玩意,一直都想亲手写一个,因为一直用着各种网上提供的工具,觉得这个还是有些用途,毕竟,后面的实现思路和原理不是太复杂,就是对json的遍历,然后给予不同节点类型以不同的展现风格. 我这次,是出于将一个专利写清楚,自己构思了一个实现方案,且还能显示出当前的路径,具体的显示风格,依据自己的喜好,随便DIY吧. 写这个JSON展示器,其实有很多用处,不仅仅就是为了看一个json的结构化展示. . 更重要的是可以辅助用户和json数据进行交互,能够知道用户感兴趣的json字段是什么,可以对

Spark SQL - 对大规模的结构化数据进行批处理和流式处理 大体翻译自:https://jaceklaskowski.gitbooks.io/mastering-apache-spark/content/spark-sql.html 如同一般的 Spark 处理,Spark SQL 本质上也是大规模的基于内存的分布式计算. Spark SQL 和 RDD 计算模型最大的区别在于数据处理的框架不同.Spark SQL 可以通过多种不同的方式对结构化的数据和半结构化的数据进行处理.它既可以使用

分布式结构化存储系统-HBase基本架构 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 在大数据领域中,除了直接以文件形式保存数据外,还有大量结构化和半结构化的数据,这类数据通常需要支持更新操作,比如随机插入和删除,这使得分布式文件系统HDFS很难满足要求. 为了方便用户存取海量的结构化和半结构化数据,HBase应运而生.它是一个分布式列式存储系统,具有良好的扩展性,容错性以及易用的API.HBase是构建在分布式文件系统之上的,支持随机插入和删除的列族式存储系统,它可被简单

前言 Elasticsearch 中的结构化搜索,即面向数值.日期.时间.布尔等类型数据的搜索,这些数据类型格式精确,通常使用基于词项的term精确匹配或者prefix前缀匹配.本文还将新版本的"text","keyword"进行说明,还有Term查询. 结构化搜索 结构化搜索(Structured search) 是指对结构化的数据进行搜索.比如日期.时间和数字都是结构化的,它们有精确的格式,我们可以对这些格式进行逻辑操作.比较常见的操作包括比较数字或时间的范围.

文 |彭超 瓜子大数据架构师 交流微信 | datapipeline2018 一.为什么选择Kafka   为什么选Kafka?鉴于庞大的数据量,需要将其做成分布式,这时需要将Q里面的数据分到许多机器上进行存储,除此之外还有分布式的计算需求.同时需要支持多语言,如Java.GO.php等,另外还有高可用的需求. 二.Kafka集群   Realtime的Kafka集群通过Mirror Maker将数据全部同步到Analysis的Kafka集群. Realtime的Kafka集群主要负责在线实时读

在上一篇对Web Storage的介绍中,可以看到,使用Storage保存key—value对时,key.value只能是字符串,这对于简单的数据来说已经够了,但是如果需要保存更复杂的数据,比如保存类似于表记录的数据,那该怎么办呢? 下面提供一种解决方式, 按如下步骤来存储结构化的数据 1)把结构化数据封装成JSON对象 2)把JSON对象转化为字符串再进行保存 按如下步骤来读取结构化的数据 1)读取JSON格式的字符串 2)把JSON格式的字符串转化为JSON对象 3)通过JSON对象的属性来

一.进行误差分析 很多时候我们发现训练出来的模型有误差后,就会一股脑的想着法子去减少误差.想法固然好,但是有点headlong~ 这节视频中吴大大介绍了一个比较科学的方法,具体的看下面的例子 还是以猫分类器为例,假设我们的模型表现的还不错,但是依旧存在误差,预测后错误标记的数据中有一部分狗图片被错误的标记成了猫.这个时候按照一般的思路可能是想通过训练出狗分类器模型来提高猫分类器,或者其他的办法,反正就是要让分类器更好地区分狗和猫. 但是现在的问题是,假如错误分类的100个样本中,只有5个狗样本被

视频结构化的定义 利用深度学习技术实时分析视频中有价值的内容,并输出结构化数据.相比数据库中每条结构化数据记录,视频.图片.音频等属于非结构化数据,计算机程序不能直接识别非结构化数据,因此需要先将这些数据转换成有结构格式,用于后续计算机程序分析.视频结构化最常见的流程为:目标检测.目标分类(属性识别).目标跟踪.目标行为分析.最后的目标行为分析严格来讲不属于视频结构化的范畴,可以算作前面每个环节结果的应用.由于现实生产过程中,一个完整的应用系统总会存在“目标行为分析”这个过程(否则光得到基础数据

视频结构化类应用涉及到的技术栈比较多,而且每种技术入门门槛都较高,比如视频接入存储.编解码.深度学习推理.rtmp流媒体等等.每个环节的水都非常深,单独拿出来可以写好几篇文章,如果没有个几年经验基本很难搞定.本篇文章简单介绍视频结构化类应用涉及到的技术栈,以及这类应用常见结构,因为是实时视频分析,因此这类应用基本都是管道(pipeline)设计模式.本篇文章算是科普入门介绍文章,不涉及详细技术细节,适合这方面的新手. 所谓视频结构化,就是利用深度学习技术对视频进行逐帧分析,解析出视频帧中感兴趣的

CMM模型 一.CMM简介 CMM,英文全称为Capability Maturity Model for Software,即:软件成熟度模型. CMM的核心是把软件开发视为一个过程.它是对于软件在定义.实施.度量.控制和改善其软件过程的实践中各个发展阶段的描述. 根据这一原则对软件开发和维护进行过程监控和研究,以使其更加科学化.标准化,使企业能够更好地实现商业目标. 分级:一级为初始级,二级为可重复级,三级为已定义级,四级为已管理级,五级为优化级. 优点: 1.提高软件开发的管理能力,因为CM