模型 笔记cesium
详解redis网络IO模型
前言 "redis是单线程的" 这句话我们耳熟能详。但它有一定的前提，redis整个服务不可能只用到一个线程完成所有工作，它还有持久化、key过期删除、集群管理等其它模块，redis会通过fork子进程或开启额外的线程去处理。所谓的单线程是指从网络连接(accept) -> 读取请求内容(read) ......
详解视频中动作识别模型与代码实践
摘要：本案例将为大家介绍视频动作识别领域的经典模型并进行代码实践。 本文分享自华为云社区《视频动作识别》，作者：HWCloudAI。实验目标 通过本案例的学习： 掌握 C3D 模型训练和模型推理、I3D 模型推理的方法； 注意事项 本案例推荐使用TensorFlow-1.13.1，需使用 GPU 运 ......
MongoDB - 数据模型的设计模式
在实际开发中，大多数性能问题都可以追溯到糟糕的模型设计。官方也提供分享过文档模型设计的进阶技巧，这里简单翻译记录一下。 ......
MIT6.828学习笔记3(Lab3)
在这个lab中我们需要创建一个用户环境（UNIX中的进程，它们的接口和实现不同），加载一个程序并运行，并使内核能够处理一些常用的中断请求。 ......
小技巧 EntityFrameworkCore 实现 CodeFirst 通过模型生成数据库表时自动携带模型及字段注释信息
今天分享自己在项目中用到的一个小技巧，就是使用 EntityFrameworkCore 时我们在通过代码去 Update-Database 生成数据库时如何自动将代码模型上的注释和字段上的注释携带到数据库中，方便后续在数据库直接查看各个表和各个字段的含义。 实现效果如下： 可以看到我们每张表都有明确 ......
Pytorch学习笔记之tensorboard
训练模型过程中，经常需要追踪一些性能指标的变化情况，以便了解模型的实时动态，例如：回归任务中的MSE、分类任务中的Accuracy、生成对抗网络中的图片、网络模型结构可视化…… 除了追踪外，我们还希望能够将这些指标以动态图表的形式可视化显示出来。
TensorFlow的附加工具Tensorboar... ......
看完这篇，还不懂JAVA内存模型(JMM)算我输
欢迎关注专栏【JAVA并发】 前言 开篇一个例子，我看看都有谁会？如果不会的，或者不知道原理的，还是老老实实看完这篇文章吧。 @Slf4j(topic = "c.VolatileTest") public class VolatileTest { static boolean run = true; ......
模型驱动设计的构造块（上）——DDD
为了保证软件实践得简洁并且与模型保持一致，不管实际情况如何复杂，必须运用建模和设计的实践。 某些设计决策能够使模型和程序紧密结合在一起，互相促进对方的效用。这种结合要求我们注意每个元素的细节，对细节问题的精雕细琢能够打造一个稳定的平台。 本部分主要将一些模式，说明细微的模型差别和设计决策如何影响领域 ......
.NET 云原生架构师训练营（基于 OP Storming 和 Actor 的大型分布式架构一）--学习笔记
目录 为什么我们用 Orleans Dapr VS Orleans Actor 模型 Orleans 的核心概念 为什么我们用 Orleans 分布式系统开发、测试的难度（服务发现、通信） 运维的复杂度（伸缩性与可靠性的保障） actor 拥有全局唯一身份 自动伸缩功能 Dapr VS Orlean ......
【图像处理笔记】小波变换
【图像处理笔记】总目录 0 引言 1987年，小波被证明是多分辨率信号处理和分析的基础。多分辨率理论融合并统一了来自不同学科的技术，包括来自信号处理的子带编码、来自数字语音识别的正交镜像滤波及金字塔图像处理。顾名思义，多分辨率理论涉及多个分辨率下的信号（或图像）表示与分析。 曾经有人问我有关haar ......
【图像处理笔记】傅里叶变换
【图像处理笔记】总目录 0 引言 在之前的博客图像增强，傅里叶变换（OpenCV)中都有用到过傅里叶变换，但一直都不是特别理解，现系统地学习一下。先来看一个视频傅里叶级数与傅立叶变换，我们了解到任何周期函数都可以表示为不同频率的正弦函数和/或余弦函数之和，其中每个正弦函数和/或余弦函数都乘以不同的系 ......
Cesium-03：洪水淹没
Cesium-01：Vue 中基础使用 Cesium-02：飞机模型简单点对点飞行 Cesium-03：洪水淹没 前言 最开始想做洪水淹没的话，查了一些资料。又基于不同的实现的，如 ArcScene 实现，有基于 Cesium 实现。 对比分析了下，ArcGIS 下的实现主要是软件中，如果想自己代码 ......
NLP实践！文本语法纠错模型实战，搭建你的贴身语法修改小助手 ⛵
本文详细介绍 GECToR 这一优秀的文本纠错模型，使用 Transformer 编码器的序列标注器，以保证文本数据的质量，进而提升NLP模型的效果。 ......
PGL图学习之图神经网络ERNIESage、UniMP进阶模型[系列八]
通过以上两个版本的模型代码简单的讲解，可以知道他们的不同点，其实主要就是在消息传递机制的部分有所不同。ERNIESageV1版本只作用在text graph的节点上，在传递消息(Send阶段)时只考虑了邻居本身的文本信息；而ERNIESageV2版本则作用在了边上，在Send阶段同时考虑了当前节点和... ......
图神经网络之预训练大模型结合：ERNIESage在链接预测任务应用
通过以上两个版本的模型代码简单的讲解，我们可以知道他们的不同点，其实主要就是在消息传递机制的部分有所不同。ERNIESageV1版本只作用在text graph的节点上，在传递消息(Send阶段)时只考虑了邻居本身的文本信息；而ERNIESageV2版本则作用在了边上，在Send阶段同时考虑了当前节... ......
【Java并发入门】02 Java内存模型：看Java如何解决可见性和有序性问题
如何解决其中的可见性和有序性导致的问题，这也就引出来了今天的主角——Java 内存模型。 一、什么是 Java 内存模型？ 导致可见性的原因是缓存，导致有序性的原因是编译优化，那解决可见性、有序性最直接的办法就是禁用缓存和编译优化，但这样虽然解决了问题，但也导致带来的性能优化都没了。 因此，解决方案 ......
机器学习分类模型评价指标之ROC 曲线、 ROC 的 AUC 、 ROI 和 KS
前文回顾： 机器学习模型评价指标之混淆矩阵 机器学习模型评价指标之Accuracy、Precision、Recall、F-Score、P-R Curve、AUC、AP 和 mAP 1. 基本指标 1.1 True Positive Rate(TPR) $TPR = \frac{TP}{TP+FN}$ ......
视频超分之BasicVSR-阅读笔记
1.介绍 对于视频超分提出了很多方法，EDVR中采用了多尺度可变形对齐模块和多个注意层进行对齐和定位并且从不同的帧聚合特征，在RBPN中，多个投影模块用于顺序聚合多个帧中的特征。这样的设计是有效的，但不可避免地增加了运行时和模型的复杂性。此外，与SISR不同，VSR方法的潜在复杂和不同设计在实施和扩 ......
视频超分之BasicVSR++阅读笔记
1.介绍 在这项工作中，我们通过设计二阶网格传播和流引导的可变形对齐来重新设计BasicVSR，使信息能够更有效地传播和聚合。 如图所示，提出的二阶网格传播解决了BasicVSR中的两个限制：i）我们允许以类似网格的方式进行更积极的双向传播，ii）我们放松了BasicVSR中一阶马尔可夫特性的假设， ......
(四) 一文搞懂 JMM - 内存模型
4、JMM - 内存模型 1、JMM内存模型 JMM与happen-before 1、可见性问题产生原因 下图为x86架构下CPU缓存的布局，即在一个CPU 4核下，L1、L2、L3三级缓存与主内存的布局。 每个核上面有L1、L2缓存，L3缓存为所有核共用。 因为存在CPU缓存一致性协议，例如MES ......
label studio 结合 MMDetection 实现数据集自动标记、模型迭代训练的闭环
一个 AI 方向的朋友因为标数据集发了篇 SCI 论文，看着他标了两个多月的数据集这么辛苦，就想着人工智能都能站在围棋巅峰了，难道不能动动小手为自己标数据吗？查了一下还真有一些能够满足此需求的框架，比如 [cvat]、 [doccano] 、 [label studio]等，经过简单的对比后发现还... ......
JUC源码学习笔记6——ReentrantReadWriteLock
系列文章目录和关于我 阅读此文需要有AQS独占和AQS共享的源码功底，推荐阅读： 1.JUC源码学习笔记1——AQS独占模式和ReentrantLock 2.JUC源码学习笔记2——AQS共享和Semaphore，CountDownLatch 一丶类结构和源码注释解读 1.ReadWriteLock ......
《Hierarchical Text-Conditional Image Generation with CLIP Latents》阅读笔记
概括 模型总述 本篇论文主要介绍DALL·E 2模型，它是OpenAI在2022年4月推出的一款模型，OpenAI在2021年1月推出了DALL·E模型，2021年年底推出了GLIDE模型。 DALL·E 2可以根据文本描述去生成原创性的、真实的图像，这些图像从来没有在训练集里出现过，模型真的学习到 ......
运用领域模型——DDD
模型被用来描述人们所关注的现实或想法的某个方面。模型是一种简化。它是对现实的解释 —— 把与解决问题密切相关的方面抽象出来，而忽略无关的细节。 每个软件程序是为了执行用户的某项活动，或是满足客户的某种需求。这些用户应用软件的问题区域就是软件的领域。 一些领域涉及物质世界，例如，机票预定程序的领域中包 ......
轻量级模型设计与部署总结
轻量级网络的手动设计目前还没用广泛通用的准则，只有一些指导思想，和针对不同芯片平台（不同芯片架构）的一些设计总结，建议大家从经典论文中吸取指导思想和建议，然后自己实际做各个硬件平台的部署和模型性能测试。 ......
神经网络模型复杂度分析
终端设备上运行深度学习算法需要考虑内存和算力的需求，因此需要进行模型复杂度分析，涉及到模型计算量（时间/计算复杂度）和模型参数量（空间复杂度）分析。
为了分析模型计算复杂度，一个广泛采用的度量方式是模型推断时浮点运算的次数 （FLOPs），即模型理论计算量，但是，它是一个间接的度量，是对我们真正关心... ......
目标检测模型的评价标准-AP与mAP
为了了解模型的泛化能力，即判断模型的好坏，我们需要用某个指标来衡量，有了评价指标，就可以对比不同模型的优劣，并通过这个指标来进一步调参优化模型。对于分类和回归两类监督模型，分别有各自的评判标准，目标检测模型评价指标主要包含 f1、ap、map、roc计算公式及代码实现与auc曲线绘制等。 ......
【动手学深度学习】学习笔记
线性神经网络 图像分类数据集 import torch import torchvision from matplotlib import pyplot as plt from torch.utils import data from torchvision import transforms fr ......