有幸参加了DataWhale举办的目标检测组队学习。收获颇多。 每天记录一些自己之前的知识盲点,需经常温习。 项目开源地址:https://datawhalechina.github.io/dive-into-cv-pytorch/#/chapter03_object_detection_introduction/3_5 。
练习题-第一部分 3.1 创建出满足下述三个条件的视图(视图名称为 ViewPractice5_1)。使用 product(商品)表作为参照表,假设表中包含初始状态的 8 行数据。 条件 1:销售单价大于等于 1000 日元。 条件 2:登记日期是 2009 年 9 月 20 日。 条件 3:包含商品名称、销售单价和登记日期三列。 对
目录 3.1 本节知识整理 3.2 练习题(macOS) 3.2.1 第一部分 3.2.2 第二部分 3.1 本节知识整理 用法 相关说明 视图 创建视图: CREATE VIEW <视图名称>(<列名1>,<列名2>,...) AS <SELECT语句> 修改视图结构: ALTER VIEW <视图名> AS <SELECT语句> 更新视图内容: 视图是一个
多路召回 所谓的“多路召回”策略,就是指采用不同的策略、特征或简单模型,分别召回一部分候选集,然后把候选集混合在一起供后续排序模型使用,可以明显的看出,“多路召回策略”是在“计算速度”和“召回率”之间进行权衡的结果。其中,各种简单策略保证候选集的快速召回,从不同角度设