- 1. 应用场景 地理位置检索广泛于各行各业，在智慧城市，城市规划，物流，房地产选址，新零售，公共安全，交通等各个方面都能够发挥重大作用，应用包含坐标查询（点查多边形）、范围查找（多边形查点）、范围统计分析（基于多边形的统计分析）等，例如查询任意指定区域内的酒店，学校，餐饮店等，查•统计不同电子围栏、不同时间段的派单数，优化车辆调度等； Elasticsearch 是一个分布式、可... 1. 应用场景 地理位置检索广泛于各行各业，在智慧城市，城市规划，物流，房地产选址，新零售，公共安全，交通等各个方面都能够发挥重大作用，应用包含坐标查询（点查多边形）、范围查找（多边形查点）、范围统计分析（基于多边形的统计分析）等，例如查询任意指定区域内的酒店，学校，餐饮店等，查•统计不同电子围栏、不同时间段的派单数，优化车辆调度等； Elasticsearch 是一个分布式、可...
- 数据已经成为制约多种技术发展的瓶颈和关键要素，当前存在的数据问题例如数据获取难（数据本身少或者由于安全/隐私等问题客户无法提供）、多样性低等。数据生成希望对真实数据进行模拟以实现“以假乱真”，进而解决所面临的数据困境。 数据已经成为制约多种技术发展的瓶颈和关键要素，当前存在的数据问题例如数据获取难（数据本身少或者由于安全/隐私等问题客户无法提供）、多样性低等。数据生成希望对真实数据进行模拟以实现“以假乱真”，进而解决所面临的数据困境。
- 首先来看看梯度下降的一个直观的解释。比如我们在一座大山上的某处位置，由于我们不知道怎么下山，于是决定走一步算一步，也就是在每走到一个位置的时候，求解当前位置的梯度，沿着梯度的负方向，也就是当前最陡峭的位置向下走一步，然后继续求解当前位置梯度，向这一步所在位置沿着最陡峭最易下山的位置走一步。这样一步步的走下去，一直走到觉得我们已经到了山脚。当然这样走下去，有可能我们不能走到山脚，而是到了某一个... 首先来看看梯度下降的一个直观的解释。比如我们在一座大山上的某处位置，由于我们不知道怎么下山，于是决定走一步算一步，也就是在每走到一个位置的时候，求解当前位置的梯度，沿着梯度的负方向，也就是当前最陡峭的位置向下走一步，然后继续求解当前位置梯度，向这一步所在位置沿着最陡峭最易下山的位置走一步。这样一步步的走下去，一直走到觉得我们已经到了山脚。当然这样走下去，有可能我们不能走到山脚，而是到了某一个...
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- 某天，某电视台找到税务局和水电局， 说想做一起节目， 以获知有哪些企业是高质量节能企业，要给他们颁奖。这就需要交税量和用电量的数据， 如果交税量/用电量的比值很高， 说明这家公司既挣钱，用电量又少，高效又节能 类似于希望这2个局提供2个表， 将电力表和税收表做一个联合查询， 放到一个数据库中，并执行如下sql：Select rank.公 司 名 ( Select t... 某天，某电视台找到税务局和水电局， 说想做一起节目， 以获知有哪些企业是高质量节能企业，要给他们颁奖。这就需要交税量和用电量的数据， 如果交税量/用电量的比值很高， 说明这家公司既挣钱，用电量又少，高效又节能 类似于希望这2个局提供2个表， 将电力表和税收表做一个联合查询， 放到一个数据库中，并执行如下sql：Select rank.公 司 名 ( Select t...
- 1. SIFT背景SIFT（Scale Invariant Feature Transform）：尺度不变特征转换匹配算法，1999年由David Lowe提出，官网地址：https://www.cs.ubc.ca/~lowe/keypoints/，是计算机视觉方向经典特征提取算法。SIFT用于获取图像中的局部特征点，这些特征点具备较好的尺度、光照、旋转不变性，广泛用于计算机视觉方向，比如图... 1. SIFT背景SIFT（Scale Invariant Feature Transform）：尺度不变特征转换匹配算法，1999年由David Lowe提出，官网地址：https://www.cs.ubc.ca/~lowe/keypoints/，是计算机视觉方向经典特征提取算法。SIFT用于获取图像中的局部特征点，这些特征点具备较好的尺度、光照、旋转不变性，广泛用于计算机视觉方向，比如图...
- 数据治理建设步骤参考:简单介绍一下相关概念:1. 分层分库: 针对一个庞大的业务系统实现数据标准化治理, 分层分库即是采用分治理念,将复杂的问题简单化, 减少变化影响, 减少重复开发重复计算. 分层即按照华为概念划分为SDI(原始数据层)->DWI(多源整合层)->DWR(数据报告层)->DM(数据汇总层); SDI对应系统原始业务元数据, 真实系统会分多个源头\多个部门数据, DWI层的目... 数据治理建设步骤参考:简单介绍一下相关概念:1. 分层分库: 针对一个庞大的业务系统实现数据标准化治理, 分层分库即是采用分治理念,将复杂的问题简单化, 减少变化影响, 减少重复开发重复计算. 分层即按照华为概念划分为SDI(原始数据层)->DWI(多源整合层)->DWR(数据报告层)->DM(数据汇总层); SDI对应系统原始业务元数据, 真实系统会分多个源头\多个部门数据, DWI层的目...
- 数据对账对于数据开发和数据迁移流程中的数据一致性至关重要，而跨源数据对账的能力是检验数据迁移或数据加工前后是否一致的关键指标，下面介绍如何通过DAYU中的数据质量模块实现跨源数据对账的基本一致性校验。 数据对账对于数据开发和数据迁移流程中的数据一致性至关重要，而跨源数据对账的能力是检验数据迁移或数据加工前后是否一致的关键指标，下面介绍如何通过DAYU中的数据质量模块实现跨源数据对账的基本一致性校验。
- 供应链业务洞察分析的第一部分，主要是介绍基本流程与核心模块。 供应链业务洞察分析的第一部分，主要是介绍基本流程与核心模块。
- 知识蒸馏（knowledge distillation）是模型压缩的一种常用的方法，不同于模型压缩中的剪枝和量化，知识蒸馏是通过构建一个轻量化的小模型，利用性能更好的大模型的监督信息，来训练这个小模型，以期达到更好的性能和精度。本文将知识蒸馏技术与检测网络YOLOv5进行结合，对知识蒸馏流程进行详尽的介绍。 知识蒸馏（knowledge distillation）是模型压缩的一种常用的方法，不同于模型压缩中的剪枝和量化，知识蒸馏是通过构建一个轻量化的小模型，利用性能更好的大模型的监督信息，来训练这个小模型，以期达到更好的性能和精度。本文将知识蒸馏技术与检测网络YOLOv5进行结合，对知识蒸馏流程进行详尽的介绍。
- 1 引言在上一篇博文中，我们大致介绍了纹理重建算法的主要流程，而暂且搁置了对于接缝的处理方法。对于此类基于映射的方法来说，往往会造成相对严重的接缝问题，因此对于接缝的处理往往是研究着力需要解决的。为了弥补接缝，需要调整接缝两侧的区域颜色，以使二者相接近。论文Waechter2014提出了两种接缝处理的方案，分别是全局颜色调整和局部颜色调整，先后执行。本篇将详细介绍这两种颜色调整方法。2 全局... 1 引言在上一篇博文中，我们大致介绍了纹理重建算法的主要流程，而暂且搁置了对于接缝的处理方法。对于此类基于映射的方法来说，往往会造成相对严重的接缝问题，因此对于接缝的处理往往是研究着力需要解决的。为了弥补接缝，需要调整接缝两侧的区域颜色，以使二者相接近。论文Waechter2014提出了两种接缝处理的方案，分别是全局颜色调整和局部颜色调整，先后执行。本篇将详细介绍这两种颜色调整方法。2 全局...
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