- 在大数据时代,数据已经被公认为一项重要的资产,对于拥有大量数据的企业而言,如何整合数据,用好数据,让数据本身为我们产生更大的价值,形成数据资产,将是我们不得不面临的一个课题。而这些数据想要“变现”,就要快速的从数据中获取价值,在数据新时代中,在大量晦涩数据中查找数据所花费的时间多于分析数据的时间,为了使发现数据资产变的更加简单,就需要通过数据目录让各个组织内的晦涩数据变的更加明晰,随着企业体... 在大数据时代,数据已经被公认为一项重要的资产,对于拥有大量数据的企业而言,如何整合数据,用好数据,让数据本身为我们产生更大的价值,形成数据资产,将是我们不得不面临的一个课题。而这些数据想要“变现”,就要快速的从数据中获取价值,在数据新时代中,在大量晦涩数据中查找数据所花费的时间多于分析数据的时间,为了使发现数据资产变的更加简单,就需要通过数据目录让各个组织内的晦涩数据变的更加明晰,随着企业体...
- “这是最好的时代,也是最坏的时代。” 从提出概念,AI其实已经走过了30年的历程,如今AI已经成为了这个时代的主流。AI技术在突飞猛进地发展,“落地”也成为AI领域企业齐头涌进的目标。 总所周知,人工智能技术的应用落地是需要数据、平台、场景等支撑,这也成为近年来AI应用落地没有想象那么顺利的原因。越来越多诸如场景碎片化、应用成本高、实验室场景到实际应用场景效果差距较大等问题被暴露出来,而这些... “这是最好的时代,也是最坏的时代。” 从提出概念,AI其实已经走过了30年的历程,如今AI已经成为了这个时代的主流。AI技术在突飞猛进地发展,“落地”也成为AI领域企业齐头涌进的目标。 总所周知,人工智能技术的应用落地是需要数据、平台、场景等支撑,这也成为近年来AI应用落地没有想象那么顺利的原因。越来越多诸如场景碎片化、应用成本高、实验室场景到实际应用场景效果差距较大等问题被暴露出来,而这些...
- 单机版hive的运行原理:LocalFileSystem+LocalMR+derby db + embemed MetaStore依赖的这些模块,都可以替换成相应的集群版。根据自己的实际情况配置。前提:已经安装配置JAVA_HOME软件下载:Hadoop 2.8.5下载:https://mirror.bit.edu.cn/apache/hadoop/core/hadoop-2.8.5/had... 单机版hive的运行原理:LocalFileSystem+LocalMR+derby db + embemed MetaStore依赖的这些模块,都可以替换成相应的集群版。根据自己的实际情况配置。前提:已经安装配置JAVA_HOME软件下载:Hadoop 2.8.5下载:https://mirror.bit.edu.cn/apache/hadoop/core/hadoop-2.8.5/had...
- 在目标检测任务中,不同数据集的目标框的清晰度可能会有差异,目标框清晰度敏感度就是衡量这个差异的变量,而不同的目标框清晰度的数值对模型训练以及推理都会有影响。本博客将对该敏感度进行分析并对相关的解决方法进行介绍 在目标检测任务中,不同数据集的目标框的清晰度可能会有差异,目标框清晰度敏感度就是衡量这个差异的变量,而不同的目标框清晰度的数值对模型训练以及推理都会有影响。本博客将对该敏感度进行分析并对相关的解决方法进行介绍
- 我们在学习GaussDB(DWS)的基础知识时都学习了安全环的概念,即GaussDB在数据安全方面采用的是三副本(主,备,从)的安全环方式,那么,大家是否有思考过,一个多节点的集群中最多可以坏几个节点呢? 我们在学习GaussDB(DWS)的基础知识时都学习了安全环的概念,即GaussDB在数据安全方面采用的是三副本(主,备,从)的安全环方式,那么,大家是否有思考过,一个多节点的集群中最多可以坏几个节点呢?
- 1. 测试使用各软件版本说明1) MRS 2.1.0 安全集群(开启kerberos)2) ECS (Windows Server 2016标准版 64位) ,需和MRS集群网络互通3) DBeaver版本7.1.4 64bit下载地址:https://dbeaver.io/download/4) MIT版本4.1 64bit下载地址:https://web.mit.ed... 1. 测试使用各软件版本说明1) MRS 2.1.0 安全集群(开启kerberos)2) ECS (Windows Server 2016标准版 64位) ,需和MRS集群网络互通3) DBeaver版本7.1.4 64bit下载地址:https://dbeaver.io/download/4) MIT版本4.1 64bit下载地址:https://web.mit.ed...
- 本文主要介绍的这个组件是actuator。actuator主要是对springboot应用程序进行监控和管理,简单的说就是通过restful api接口请求来进行监管、审计、健康和数据采集你的应用程序运行的情况1. 开启Actuatorspring-boot-actuator模块提供Spring Boot所有的production-ready特性,启用该特性的最简单方式是添加spring-b... 本文主要介绍的这个组件是actuator。actuator主要是对springboot应用程序进行监控和管理,简单的说就是通过restful api接口请求来进行监管、审计、健康和数据采集你的应用程序运行的情况1. 开启Actuatorspring-boot-actuator模块提供Spring Boot所有的production-ready特性,启用该特性的最简单方式是添加spring-b...
- 在目标检测任务中,不同数据集的目标框的亮度可能会有差异,目标框亮度敏感度就是衡量这个差异的变量,而不同的目标框亮度的数值对模型训练以及推理都会有影响。本博客将对该敏感度进行分析并对相关的解决方法进行介绍 在目标检测任务中,不同数据集的目标框的亮度可能会有差异,目标框亮度敏感度就是衡量这个差异的变量,而不同的目标框亮度的数值对模型训练以及推理都会有影响。本博客将对该敏感度进行分析并对相关的解决方法进行介绍
- 在目标检测任务中,一张图片的的不同目标框的大小是不一样的,有的数据集小物体比较多,有的数据集大物体比较多,那么如何来衡量数据集的这种特性呢,以及有什么方法辅助模型针对这种特征进行更好的训练,本博客将进行详细的介绍和分析。 在目标检测任务中,一张图片的的不同目标框的大小是不一样的,有的数据集小物体比较多,有的数据集大物体比较多,那么如何来衡量数据集的这种特性呢,以及有什么方法辅助模型针对这种特征进行更好的训练,本博客将进行详细的介绍和分析。
- 一、问题描述 在目标检测任务中,一张图片中的目标框在整张图片上面的位置可能会不一样,有的目标框可能分布在图片的中间,有的目标框可能分布在图片的边缘位置,边缘化程度,即目标框中心距离图片中心距离占图片总距离的比值,越大表示物体越靠近边缘。下图表示的是图片中标记框距离中心比较远的场景,即标记框的边缘化分布比较严重。图1 图片标记框边缘化分布示例目标框边缘化敏感度就是描述这种现象的指标,检测模型... 一、问题描述 在目标检测任务中,一张图片中的目标框在整张图片上面的位置可能会不一样,有的目标框可能分布在图片的中间,有的目标框可能分布在图片的边缘位置,边缘化程度,即目标框中心距离图片中心距离占图片总距离的比值,越大表示物体越靠近边缘。下图表示的是图片中标记框距离中心比较远的场景,即标记框的边缘化分布比较严重。图1 图片标记框边缘化分布示例目标框边缘化敏感度就是描述这种现象的指标,检测模型...
- 在目标检测任务中,一张图片的的单个目标框可能会被其他目标框覆盖,目标框的堆叠度就是描述这种现象的指标,本博客将介绍该现象的背景以及分析相关的解决方法 在目标检测任务中,一张图片的的单个目标框可能会被其他目标框覆盖,目标框的堆叠度就是描述这种现象的指标,本博客将介绍该现象的背景以及分析相关的解决方法
- 在目标检测的模型评估阶段,目标检测的假阳性(误检分析)以及假阴性(漏检分析)是比较重要的一环,那么如何降低误检和漏检情况下的位置偏差呢,本博客将详细介绍相关的技术细节 在目标检测的模型评估阶段,目标检测的假阳性(误检分析)以及假阴性(漏检分析)是比较重要的一环,那么如何降低误检和漏检情况下的位置偏差呢,本博客将详细介绍相关的技术细节
- 在目标检测的模型评估阶段,目标检测的假阳性(误检分析)以及假阴性(漏检分析)是比较重要的一环,如何降低误检以及漏检中的类别误差呢,本博客将对相关的技术进行介绍和分析。 在目标检测的模型评估阶段,目标检测的假阳性(误检分析)以及假阴性(漏检分析)是比较重要的一环,如何降低误检以及漏检中的类别误差呢,本博客将对相关的技术进行介绍和分析。
- 在目标检测的模型评估阶段,目标检测的假阳性(误检分析)以及假阴性(漏检分析)是比较重要的一环,本博客将介绍目标检测中出现的误检和漏检想象,并分析相关的解决方法 在目标检测的模型评估阶段,目标检测的假阳性(误检分析)以及假阴性(漏检分析)是比较重要的一环,本博客将介绍目标检测中出现的误检和漏检想象,并分析相关的解决方法
- 之前在项目中使用过华为云obs的python和C++相关SDK,本文就这两种语言的SDK开发使用中容易遇到的问题进行介绍,避免大家踩坑JPython与C++语言OBS SDK的整体流程:1. 首先去官方网站下载对应SDK,在example文件夹中寻找想要进行的操作,添加入代码中即可。2. 若在镜像中构建,则需要安装对应的程序源3. 在访问obs时,需要账号... 之前在项目中使用过华为云obs的python和C++相关SDK,本文就这两种语言的SDK开发使用中容易遇到的问题进行介绍,避免大家踩坑JPython与C++语言OBS SDK的整体流程:1. 首先去官方网站下载对应SDK,在example文件夹中寻找想要进行的操作,添加入代码中即可。2. 若在镜像中构建,则需要安装对应的程序源3. 在访问obs时,需要账号...
上滑加载中
推荐直播
-
OpenHarmony应用开发之网络数据请求与数据解析
2025/01/16 周四 19:00-20:30
华为开发者布道师、南京师范大学泰州学院副教授,硕士研究生导师,开放原子教育银牌认证讲师
科技浪潮中,鸿蒙生态强势崛起,OpenHarmony开启智能终端无限可能。当下,其原生应用开发适配潜力巨大,终端设备已广泛融入生活各场景,从家居到办公、穿戴至车载。 现在,机会敲门!我们的直播聚焦OpenHarmony关键的网络数据请求与解析,抛开晦涩理论,用真实案例带你掌握数据访问接口,轻松应对复杂网络请求、精准解析Json与Xml数据。参与直播,为开发鸿蒙App夯实基础,抢占科技新高地,别错过!
回顾中 -
Ascend C高层API设计原理与实现系列
2025/01/17 周五 15:30-17:00
Ascend C 技术专家
以LayerNorm算子开发为例,讲解开箱即用的Ascend C高层API
回顾中
热门标签