编码器：概率生成模型 解码器：后验模型 可以用梯度下降法求解下列函数：
1.知识体系 2.HIVE相关 四种排序的区别 提交一个hive任务后的后台执行流程（sql转化为mr的过程） 数据倾斜的成因及优化方法 概念模型、逻辑模型、物理模型是什么 3.基础概念相关 数仓概念、作用 数仓分层 数据仓库和数据库的区别 数仓模型设计思路（范式建模和维度建模，星座/星型）
原始题目：RepVGG: Making VGG-style ConvNets Great Again 中文翻译：RepVGG: 让 VGG-风格的卷积网络们 再次伟大 发表时间：2021年1月11日 平台：CVPR-2021 来源：旷世科技 文章链接：https://arxiv.org/pdf/2101.03697.pdf 开源代码：https://github.com/megvii-model/RepVGG 这名字 Trump
事件风暴 1. 基础概念 术语 执行者 -----> 是指执行的角色，系统的主体，是导致系统状态变化的触发源 人员，系统的用户，操作人员等 系统，系统本身执行的，或者调度的，自动触发的 ，第三方系统 定时任务，定时的触发任务 命令 -----> 是执行者发起的操作，构成要件是执行者的行为 是某个场景
声纹： voiceprint. 可以将一个人的声音 与 其他人的声音区分开来 的特征 属于音频处理技术 生物特征识别技术分为：生理特征和行为特征 生理特征：指纹、DNA、人脸、视网膜 行为特征：声纹、笔迹、步态 模板匹配方法 基于时频谱的人工鉴别法 对应的文字内容一致， 文本相关的声纹识别 文本
torch.nn.DataParallel是一种能够将数据分散到多张显卡上从而加快模型训练的方法。 它的原理是首先在指定的每张显卡上拷贝一份模型，然后将输入的数据分散到各张显卡上，计算梯度，回传到第一张显卡上，然后再对模型进行参数优化。 所以，第一张显卡的负载往往更高，但由于该方法集成度高，书写
torch.optim中的优化器接收的待学习参数和学习率实际上都是字典型的数据。 因此，我们只需要将需要单独训练的模块和对应的学习率以字典形式传入即可。 例如： 此处，我们有模型model，其中包含part_1和part_2两个子模块，我们想要分别对其设置0.01与0.02的学习率，于是我们可以按照以下语法设
Pansharpening by Convolutional Neural Networks 论文解析 Q1论文试图解决什么问题？ 解决遥感图片的全色锐化问题，传统方法处理遥感图片全色锐化存在诸多问题，本文从Image Super-Resolution Using Deep Convolutional Networks一文中获取灵感，使用三层网络架构进行遥感图片的全色锐化
查看全文：http://tecdat.cn/?p=27949 原文出处：拓端数据部落公众号 作者：Youming Zhang 随着互联网经济的迅猛发展，个人信贷规模在近年来呈现了爆炸式增长。信用风险 管控一直是金融机构研究的热点问题。信贷违约预测目标包括两个方面。其一是为了使 债务人通过模型来进行财务方面
原文 Modeling Relational Data with Graph Convolutional Networks 出版 The Semantic Web. ESWC 2018. Lecture Notes in Computer Science(), vol 10843. Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-319-93417-4_38 申明 版权归原文作者及出版单位所有，如有侵权请联系删除
网易内部如严选、云音乐、传媒等数据团队对数据内容体系的治理思路都是将治理规范融入到开发过程中，将治理的动作提前，这其实就是“开发治理一体化”；事后依赖数据资产健康评估和治理工具进行数据的治理，建立事前加事后的数据治理体系。 随着网易数帆商业化的发展，遇到很多金融及大
最常见的数据库可以分为下面的两种类型： RDBMS（关系型数据库）：常见的关系型数据库有 Oracle、DB2、Microsoft SQL Server、Microsoft Access、MySQL； NoSQL（非关系型数据库）：常见的非关系型数据库有 MongoDB、Redis、Voldemort、Cassandra、Riak、Couchbase、CouchDB 等。 这里我们主
读者提问： 阿常你好，想请教你一下，如何评估软件质量，有通用的模型可供参考吗 ？ 阿常回答： 有，软件质量版本的评估通常从以下三个角度出发： 一、需求实现情况 1、统计需求理解错误导致的功能实现上的错误有多少（bug 清单）； 2、统计由于种种原因功能未提交完的有多少（bug 清
Diffusion Models：生成扩散模型 当前的内容是梳理《Transformer视觉系列遨游》系列过程中引申出来的。目前最近在AI作画这个领域 Transformer 火的一塌糊涂，AI画画效果从18年的 DeepDream[1] 噩梦中惊醒过来，开始从2022年 OpenAI 的 DALL·E 2[2] 引来插画效果和联想效果都达到惊人效
有两种盒子模型：标准盒子 IE盒子（也称为怪异盒子） 区别： 1.怎么算宽高：标准盒子 width，height 是实际宽高（得房率是100%），IE盒子width，height是包含padding，border（新小区建筑面积） 2.盒子模型怎么转换变成怪异盒子 box-sizing: border-box;(标准盒子 content-box) 当设置为box-sizing:con
Add Knowledge to Language Model 目录Add Knowledge to Language ModelAdd pre-trained entity embeddingsUse an external memoryModify the training dataEvaluating knowledge in LMs Add pre-trained entity embeddings entity linking: map the word occurred in text t
不知道该不该说二次元的力量是不是强大，有好多博客都写了相关的内容，非常可惜的是，我也是一名阿宅，不弄个看板娘说不过去。 代码 首先，需要申请博客园的 js 权限 ，步骤是：管理 -> 设置 -> js权限申请 接着就到页面html代码添加如下代码 引入 live2d 的 js： 要注意书写规范，同时奇怪的地
2.1 软件生命周期概念： 软件生命周期概念（别称软件生存周期、软件开发生命周期）：指软件从产生到报废的整个过程，是一种时间的概念。（如一部手机的寿命） 2.2 软件生命周期的阶段： 1、客户问题的引入与分析---从而产生开发产品的想法 ---产品经理/客户 2、可行性分析（技术方法能否实现；做这个
# 背景建模 # 1. 帧差法 # 2. 混合高斯模型 ## 2.2 混合高斯模型测试方法 import numpy as np import cv2 # 经典的测试视频 cap = cv2.VideoCapture('D:/pycharm/pycharm-cope/opencv/resource/videos/02_Foreground.avi') # 形态学操作需要使用 kernel = cv2.getStructu
一.scikit-learn概述 1.sklearn模型 sklearn全称是scikit-learn，它是一个基于Python的机器学习类库，主要建立在NumPy、Pandas、SciPy和Matplotlib等类库之上，基本上覆盖了常见了分类、回归、聚类、降维、模型选择和预处理模块。 2.sklearn源码 下图是sklearn在GitHub上的源代码，
开发模型 1、瀑布模型 阶段：问题定义 - 可行性研究 - 需求分析 - 软件设计 - 编码 - 测试 - 维护 特点：是文档驱动的模型，可使软件伟华变的容易写，降低软件预算 优点：为项目提供了阶段划分的检查点 缺点：必须按阶段走，需要较长时间的等待 2、增量模型 释义：把瀑布模型的顺序特征与快
人工智能 人类的大脑之所以被称为智能，是因为它拥有学习和分析的能力，我们可以通过观察身边的事物来学习他们的规律，然后根据这个规律对未知结果的问题给出答案。 “对未知结果的问题给出答案”这件事按照数学思想来分类，可以分为“预测”问题和“分类”问题。 在大多数情况下，生活中的
科技部原部长、中国科学院院士徐冠华，在2022(第五届)GIS软件技术大会指出，地理空间信息技术与现代信息技术加速融合，新业态、新服务不断出现，日益成为各国国家科技竞争力和国防竞争力的重要体现。 然而，如今大量地理信息数据管理应用仍然依赖国外GIS软件，自主化替代格局尚未形成，也未
因为项目和毕设的缘故，做了挺多关于Bert分类的操作的，也算是有点收获吧，本文在主要记录下transformers库中有关Bert使用较多的类。 在本文中，你将看到 Bert模型的简单回顾 BertConfig，BertTokenizer，BertModel的简单使用 <!--more--> Bert模型 Bert(Bidirectional Transformer for
