- 工业4.0和众多显著进步的崛起现在正在改变传统的生产运营方式。此外，世界各地的趋势和客户需求是组织无法忽视的。对尖端技术解决方案的需求要求将供应链发展到全新的水平，这就是组织本身向数字化供应链的转变。根据Transparency Market Research公司发布的报告，到2023年，全球供应链和物流市场将超过15万亿美元。尽管供应链行业快速发展，但在供应链行业中并没有很多前沿的进步。领... 工业4.0和众多显著进步的崛起现在正在改变传统的生产运营方式。此外，世界各地的趋势和客户需求是组织无法忽视的。对尖端技术解决方案的需求要求将供应链发展到全新的水平，这就是组织本身向数字化供应链的转变。根据Transparency Market Research公司发布的报告，到2023年，全球供应链和物流市场将超过15万亿美元。尽管供应链行业快速发展，但在供应链行业中并没有很多前沿的进步。领...
- a. 比起之前两步（先检测后Re-ID）的追踪算法，FairMot完成检测与Re-ID共享网络参数，减少算法推理时间，速度大幅度提升。b. 比起之前单步的追踪算法JDE[12]，存在的一些不足，如：一个物体可能被多个anchor负责并进行检测，或实际物体的中心可能与负责对该物体进行检测的anchor中心有偏差，都会导致id频繁变换。Fairmot针对这些不足，不用anchor-based的检... a. 比起之前两步（先检测后Re-ID）的追踪算法，FairMot完成检测与Re-ID共享网络参数，减少算法推理时间，速度大幅度提升。b. 比起之前单步的追踪算法JDE[12]，存在的一些不足，如：一个物体可能被多个anchor负责并进行检测，或实际物体的中心可能与负责对该物体进行检测的anchor中心有偏差，都会导致id频繁变换。Fairmot针对这些不足，不用anchor-based的检...
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- 1. Sort和Deep SortSort和Deep Sort[9]是经典的追踪算法之一，算法原理流程图如下：Detection:常用的检测网络，如Faster Rcnn、Yolov4、SSD等，可根据实际项目对精度或时间的要求挑选。本文复现时，上面的几种网络都有尝试，源代码使用了商汤的mmdetection框架下的cascade-rcnn，但项目考虑时间和精度，最终使用了Yolov4[3]... 1. Sort和Deep SortSort和Deep Sort[9]是经典的追踪算法之一，算法原理流程图如下：Detection:常用的检测网络，如Faster Rcnn、Yolov4、SSD等，可根据实际项目对精度或时间的要求挑选。本文复现时，上面的几种网络都有尝试，源代码使用了商汤的mmdetection框架下的cascade-rcnn，但项目考虑时间和精度，最终使用了Yolov4[3]...
- 蜂窝网络，英语是Cellular network。普遍来说，「蜂窝网络」和「移动网络（英语：Mobile network）」是一回事，是一个概念的两个名称，这个概念由贝尔实验室在1970年代发明。蜂窝网络指的是一种移动通信的硬件架构，它可以分为两种：模拟蜂窝网络和数字蜂窝网络。之所以叫作「蜂窝」网络，原因在于这种网络的基本组成部分——通信基站，它们的信号覆盖范围是六边形的，整个网络就像蜂窝，... 蜂窝网络，英语是Cellular network。普遍来说，「蜂窝网络」和「移动网络（英语：Mobile network）」是一回事，是一个概念的两个名称，这个概念由贝尔实验室在1970年代发明。蜂窝网络指的是一种移动通信的硬件架构，它可以分为两种：模拟蜂窝网络和数字蜂窝网络。之所以叫作「蜂窝」网络，原因在于这种网络的基本组成部分——通信基站，它们的信号覆盖范围是六边形的，整个网络就像蜂窝，...
- 电视节目表 DTD由 David Moisan 创造。拷贝自： http://www.davidmoisan.org/<!DOCTYPE TVSCHEDULE [<!ELEMENT TVSCHEDULE (CHANNEL+)><!ELEMENT CHANNEL (BANNER,DAY+)><!ELEMENT BANNER (#PCDATA)><!ELEMENT DAY (DATE,(HOLI... 电视节目表 DTD由 David Moisan 创造。拷贝自： http://www.davidmoisan.org/<!DOCTYPE TVSCHEDULE [<!ELEMENT TVSCHEDULE (CHANNEL+)><!ELEMENT CHANNEL (BANNER,DAY+)><!ELEMENT BANNER (#PCDATA)><!ELEMENT DAY (DATE,(HOLI...
- 前不久，“逃犯看张学友演唱会被 抓”的新闻让不少人都感慨，原来演唱会还能用来干这个！其实这都是AI面部识别技术的功劳，在支付、安防等领域，AI面部识别技术有着广泛的应用。在互联网金融信贷风险控制中，我们也会借助机器学习和统计分析的模型，对信贷申请者进行“AI面部识别”。即使一个微博、一条朋友圈这些看似平常的个人社交信息，经过AI模型计算后，也能帮助我们识别出那些可能的“逃犯”——信贷欺诈者。... 前不久，“逃犯看张学友演唱会被 抓”的新闻让不少人都感慨，原来演唱会还能用来干这个！其实这都是AI面部识别技术的功劳，在支付、安防等领域，AI面部识别技术有着广泛的应用。在互联网金融信贷风险控制中，我们也会借助机器学习和统计分析的模型，对信贷申请者进行“AI面部识别”。即使一个微博、一条朋友圈这些看似平常的个人社交信息，经过AI模型计算后，也能帮助我们识别出那些可能的“逃犯”——信贷欺诈者。...
- 在现代Web自动化测试中，等待机制的处理往往是决定测试稳定性的关键因素。测试脚本运行速度远快于页面加载和元素交互速度，不当的等待处理会导致脆弱的测试用例。Playwright作为新一代自动化测试框架，提供了两种强大的等待机制：自动等待和显式等待。本文将深入解析这两种机制的工作原理、使用场景和最佳实践。 为什么等待机制如此重要？在深入讨论Playwright的等待机制之前，我们先理解一下问题的... 在现代Web自动化测试中，等待机制的处理往往是决定测试稳定性的关键因素。测试脚本运行速度远快于页面加载和元素交互速度，不当的等待处理会导致脆弱的测试用例。Playwright作为新一代自动化测试框架，提供了两种强大的等待机制：自动等待和显式等待。本文将深入解析这两种机制的工作原理、使用场景和最佳实践。 为什么等待机制如此重要？在深入讨论Playwright的等待机制之前，我们先理解一下问题的...
- I. 长期因果效应评估的理论基础 I.I 从短期到长期：因果推断的时效性挑战传统A/B测试基于Stable Unit Treatment Value Assumption (SUTVA)和即时测量框架。但在长期监测场景中，我们需要扩展这一框架：概念维度短期评估长期评估关键差异时间窗口7-30天90-365天+观测周期延长导致的数据删失稳定性假设用户行为静态用户行为动态演化违反SUTVA的风... I. 长期因果效应评估的理论基础 I.I 从短期到长期：因果推断的时效性挑战传统A/B测试基于Stable Unit Treatment Value Assumption (SUTVA)和即时测量框架。但在长期监测场景中，我们需要扩展这一框架：概念维度短期评估长期评估关键差异时间窗口7-30天90-365天+观测周期延长导致的数据删失稳定性假设用户行为静态用户行为动态演化违反SUTVA的风...
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