lightweight cardinality estimation accurate
聚合查询越来越慢？——详解Elasticsearch的Global Ordinals与High Cardinality
转自：https://blog.csdn.net/zwgdft/article/details/83215977 Elasticsearch中的概念很多，本文将从笔者在实践过程中遇到的问题出发，逐步详细介绍 Global Ordinals 和 High Cardinality ，这也是笔者的认知过程 ......
Bias of an estimator
Bias of an estimator Difference between an estimator's expected value from a parameter's true value For broader coverage of this topic, see Bias (stat ......
LetGo: A Lightweight Continuous Framework for HPC Applications Under Failures
letgo 摘要 HPC需要容错，而检查点技术开销太大。 提出letgo，能在崩溃时继续执行HPC。为什么能提？1.有的HPC应用有比较好的内在容错能力，可以重新利用默认机制。 用五个benchmark，结果不错 introduction letgo能够存在的依据： 一旦发出导致崩溃的错误信号，就可 ......
华为最高学术成果发表 —— 《Nature》正刊发表论文《Accurate medium-range global weather forecasting with 3D neural networks》
论文《Accurate medium-range global weather forecasting with 3D neural networks》的《Nature》地址： https://www.nature.com/articles/s41586-023-06185-3.pdf 论文的代码地 ......
A Lightweight Method for Modeling Confidence in Recommendations with Learned Beta Distributions论文阅读笔记
A Lightweight Method for Modeling Confidence in Recommendations with Learned Beta Distributions论文阅读笔记 摘要 大多数推荐系统并不提供对其决策信心的指示。因此，他们不区分确定的建议和不确定的建议。现 ......
论文阅读：A Lightweight Knowledge Graph Embedding Framework for Efficient Inference and Storage
ABSTRACT 现存的KGE方法无法适用于大规模的图（由于存储和推理效率的限制） 作者提出了一种LightKG框架： 自动的推断出码本codebooks和码字codewords，为每个实体生成合适的embedding。 同时，框架中包含残差模块来实现码本的多样性，并且包含连续函数来近似的实现码字的 ......
Towards Accurate Alignment in Real-time 3D Hand-Mesh Reconstruction论文解读
Towards Accurate Alignment in Real-time 3D Hand-Mesh Reconstruction论文解读 这是发表在ICCV2021的一篇文章，主要的工作内容是RGB图片中的人手重建。 Introduction 单目下的3D人手重建是计算机视觉中一个非常具有挑战 ......
VDSR-Accurate Image Super-Resolution Using Very Deep Convolutional Networks阅读笔记
Accurate Image Super-Resolution Using Very Deep Convolutional Networks（VDSR）阅读笔记（22.10.07）使用深度卷积网络的精确图像超分辨率 摘要：使用一个非常深的卷积神经网络，灵感来源于VGG-Net。本文发现，网络深度增加 ......
MPDIoU: A Loss for Efficient and Accurate Bounding Box Regression
MPDIoU: A Loss for Efficient and Accurate Bounding Box Regression MPDIoU:一个有效和准确的边界框损失回归函数 摘要 边界框回归(Bounding box regression, BBR)广泛应用于目标检测和实例分割，是目标定位 ......
Proj CDeepFuzz Paper Reading: Aries: Efficient Testing of Deep Neural Networks via Labeling-Free Accuracy Estimation
## Abstract 背景： 1. the de facto standard to assess the quality of DNNs in the industry is to check their performance (accuracy) on a collected set of ......
Set Theory: Cardinality + Infinity comparation
Infinity Counting + Comparation: https://brilliant.org/courses/infinity/introduction-87/how-to-count-to-infinity/ Cardinality VS Tagging: Review and R ......
Extended Kalman Filter vs. Error State Kalman Filter for Aircraft Attitude Estimation笔记
# EKF与ESKF的对比 ***“Engineers can solve exact problems using numerical approximations, or they can solve approximate problems exactly" - Fred Daum.*** 对 ......
Efficient and Accurate Diagnostic Tool
Diagnostic tools play a crucial role in the automotive industry, allowing technicians to accurately identify and troubleshoot vehicle issues. Among th ......
[论文速览] A Closer Look at Self-supervised Lightweight Vision Transformers
## Pre title: A Closer Look at Self-supervised Lightweight Vision Transformers accepted: ICML 2023 paper: https://arxiv.org/abs/2205.14443 code: https ......
[SIGMOD 2022]Lightweight and Accurate Cardinality Estimation by Neural Network Gaussian Process
# Lightweight and Accurate Cardinality Estimation by Neural Network Gaussian Process ## 总结 用无限宽度神经网络和高斯过程来等价贝叶斯过程，并利用主动学习提高精度，实现对某个SQL查询的cost估算 ## 动机 ......
Logistic Regression and its Maximum Likelihood Estimation
# 从 Linear Regression 到 Logistic Regression 给定二维样本数据集 $D = \left\{ (\vec{x}_{1}, y_{1}), (\vec{x}_{2}, y_{2}), \ldots, (\vec{x}_{n}, y_{n}) \right\}$， ......
VINS-Mono: A Robust and Versatile Monocular Visual-Inertial State Estimator-翻译
摘要：本文介绍了一种单目视觉惯性系统（VINS），用于在各种环境中进行状态估计。单目相机和低成本惯性测量单元(IMU)构成了六自由度状态估计的最小传感器套件。我们的算法通过有界滑动窗口迭代地优化视觉和惯性测量，以实现精确的状态估计。视觉结构是通过滑动窗口中的关键帧来维护的，而惯性度量则是通过关键帧之 ......
Proj. CAR Paper Reading: C3PO: A Lightweight Copying Mechanism for Translating Pseudocode to Code
## Abstract 本文： 方法：直接从伪代码中利用多数tokens，以此节约计算代价 步骤： 1. Copy: 使用二分类来决定哪些pseudocode tokens to be masked，以便直接使用 2. Generate: 使用Seq2Seq来生成masked PL code 3. ......
Density estimation using Real NVP
[TOC] > [Dinh L, Sohl-Dickstein J. and Bengio S. Density estimation using real nvp. ICLR, 2017.](http://arxiv.org/abs/1605.08803) ## 概 一种可逆的 flow, 感觉很 ......
使用 TensorFlow 自动微分和神经网络功能估算线性回归的参数（Estimate parameters for linear regression using automatic differentiation or neural network functions of TensorFlow）
大多数的深度学习框架至少都会具备以下功能： （1）张量运算 （2）自动微分 （3）神经网络及各种神经层 TensorFlow 框架亦是如此。在《深度学习全书 公式+推导+代码+TensorFlow全程案例》—— 洪锦魁主编 清华大学出版社 ISBN 978-7-302-61030-4 这本书第3章 ......
Feb 2023-Replay Memory as An Empirical MDP: Combining Conservative Estimation with Experience Replay
将 replay memory视为经验 replay memory MDP (RM-MDP)，并通过求解该经验MDP获得一个保守估计。MDP是非平稳的，可以通过采样有效地更新。基于保守估计设计了价值和策略正则化器，并将其与经验回放(CEER)相结合来正则化DQN的学习。 ......
【问题排查篇】一次业务问题对 ES 的 cardinality 原理探究
小编工作中负责业务的一个服务端系统，使用了 Elasticsearch 服务做数据存储，业务运营人员反馈，用户在使用该产品时发现，用户后台统计的订单笔数和导出的订单笔数不一致！对此进行排查并进行总结 ......
Controllable Guarantees for Fair Outcomes via Contrastive Information Estimation
Gupta U., Ferber A. M., Dilkina B. and Steeg G. V. Controllable guarantees for fair outcomes via contrastive information estimation. AAAI, 2021. 概 本文提 ......
【论文】Range-Focused Fusion of Camera-IMU-UWB for Accurate and Drift-Reduced Localization
## Abstract## I. INTRODUCTION为什么需要添加UWB？因为传统的VIO会由于传感器的噪声和计算误差产生累计偏移。所以需要G ......
lightweight openpose
它的跟踪技术 首先在当前帧选一个人体，跟前一帧所有人比较，如果相似度大于阈值，则把前一帧相似度最大人的序号赋予当前帧，且之后当前帧其他人不与其进行相似度估计。 current_poses = sorted(current_poses, key=lambda pose: pose.confidence ......
2020CVPR_Zero-Reference Deep Curve Estimation for Low-Light Image Enhancement
1. motivation 收到图像编辑软件的启发 2. Contribution （1）无监督 （2）设计图像高阶曲线适应适合像素级映射，通过迭代自身 （3）设计了四个无参考损失函数 3. Network 3.1 DCE-Net DCE-Net： 是由6个Conv2D（3x3）+ relu，分别输 ......
[State Estimation] 2.2.8 Passing a Gaussian throught a Nonlinearity
将高斯 PDF 通过非线性函数，结果使用高斯变换表示。 这涉及到 linearization 。 问题的定义是有 $\mathbf{x}$ 符合高斯噪声（即已知 $p(\mathbf{x})$），有变换 $g(\cdot): \mathbf{x} \to \mathbf{y}$（即已知 $p(\ma ......
[State Estimation] 4.2.8 Bayes Filter
PF 理解不深，若干年前 coursera 上某门课程做了填空式编程题，仅此而已。 重点应该有二： weight 定义方法； Resampling 方法，减少例子数量，维持系统计算量。 Madow Resampling 图示如下，参考 https://youtu.be/DhxRxG5bSrg?t=1 ......
[State Estimation] 4.2.3 Extended Kalman Filter
  ![](https://img2023.cnblogs.com/blog/1104994/202304/1104... ......