Leo 以前我们只通过子集化访问乘客组，现在我们通过使用行号1作为索引来访问个人。好吧，船上没有其他人有这个名字，这几乎可以肯定，但他们还有什么共享？好吧，我确信船上有很多先生。...如果名称中有更多逗号或句点，则会创建更多段，因此它会将它们隐藏得更深，以维护我们习惯使用的矩形类型的容器，例如电子表格或现在的数据帧！让我们深入了解索引混乱并提取标题。...如果你尝试，R会向你抛出错误。 因为我们在单个数据帧上构建了因子，然后在构建它们之后将它们拆分，R将为所有新数据帧提供所有因子级别，即使该因子不存在于一个数据帧中也是如此。...我向您保证，手动更新因子水平是一件痛苦的事。 因此，让我们将它们分开并对我们新的花哨工程变量做一些预测： 这里我们介绍R中的另一种子集方法; 有很多取决于您希望如何切割数据。...这只是您可以在此数据集中找到的示例。 继续尝试创建更多工程变量！和以前一样，我也非常鼓励你玩复杂性参数，也许可以尝试修剪一些更深的树，看它是否有助于或阻碍你的等级。
该论文中出现的图片 Polygon-RNN++ 分割数据集的高效交互标注 论文地址：https://arxiv.org/abs/1803.09693 深度网络工作得如此好的一个主要原因是有大量和完全注释的数据集可供使用...根据视觉数据对狗的行为建模 论文地址：https://arxiv.org/abs/1803.10827 这可能是有史以来最酷的研究论文名字！它的思路是尝试并建模狗的所行所想。...使用视频比赛数据训练网络，根据这些数据可以非常轻易地提取三维网格。测试时，运动员的边界框、姿态和轨迹（在多帧之间）被提取来对其进行分割。...这些三维分割可以简单地投影到任意空间（这样你就可以任意制作虚拟球场）实现增强现实的足球比赛观看！在我看来，使用合成数据来训练时很聪明的做法，同样也是很有趣的应用！ ?...NAS 背后的基本思想是取代手动设计网络架构，我们可以采用另外的神经网络来 “搜索”最好的模型结构。这个搜索基于回报函数，是很聪明的。回报函数对那些在验证数据集上表现良好的模型进行奖励。
软路由的特殊功能还有很多，我这里只是举了一个简单的例子说明。 制作过程： 选择硬件： 首先大家要给自己定一个位，大概需要什么功能，能达到什么效果. 了解这些之后就可以选择硬件了。...由于我在操作的时候没有拍照，所以导致现在写文章没什么图片，但是为了你们的体验我决定干起了图片搬运工的工作了。 首先你得判断你的盒子是否需要降级，有些盒子的系统是不需要降级的。...openwrt里面的功能很多，可以作为一个下载设备，可以做一个小NAS（如果脸皮厚的话我会再找便宜要一个N1回来做一个小NAS玩玩），可以过滤广告，可以S·S·R。 ?...就我使用来看一点都没问题，同时我开了过滤广告等很多功能效果真的很棒。至于N1盒子，估计买不到了。网上都被封杀了，具体的原因大家自己去吃瓜吧。...也有可能使用工控机，然后安装黑群晖或者开源的NAS系统。 引用： 在捣鼓的时候，下面的帖子帮到了我很多，大家也可以看看。
机器之心报道 机器之心编辑部 「我慌了。」一觉醒来，硬盘资料全被删光是一种怎样的体验？ 看过很多电影，拍过很多照片之后，你自然会想到要给自己买一块外接硬盘。...然而在本周四，全球很多使用西部数据硬盘的用户发现自己遇到大麻烦了： 一觉醒来，我发现自己的 My Book Live 数据被删除了 一定是打开的方式不对。...遇到这样情况的用户错愕之间如果去到西数的论坛，还会发现讨论数据被删的帖子被顶得老高： 除了文件被删，无法再通过浏览器或应用程序登录设备以外，如果你尝试通过 Web 仪表板登录控制台，硬盘还会声明登录密码...具体来说，安全研究人员们尝试了 WD My Book、NetGear Stora、SeaGate Home、Medion LifeCloud NAS 四个品牌的 NAS 软件，均发现了无需任何用户交互即可远程利用的重要漏洞...在这场浩劫之后，不知在选择存储设备时，还有什么更加安稳的选择？
这就是为什么我们总是希望有一个验证集的原因。 创建验证集是进行机器学习项目时最重要的事情。您需要做的是提出一个数据集，您的模型在该数据集上的得分将代表您的模型在真实世界中的表现如何。...我们想要这样做的原因是因为在 Kaggle 上，您只能提交很多次，如果您提交得太频繁，最终您会适应排行榜。在现实生活中，我们希望构建一个在生产中表现良好的模型。...我在一台大约有 60 个核心的计算机上运行这个，如果你尝试使用所有核心，它会花费很多时间来启动作业，速度会变慢。如果你的计算机有很多核心，有时你想要更少（-1表示使用每个核心）。...稍后，当您想要创建一个子集（通过传入subset）时，您希望使用相同的丢失列和中位数，因此您传入nas。 如果发现子集来自完全不同的数据集并且具有不同的丢失列，它将使用附加键值更新字典。...我本来以为最近卖出的东西可能会更贵，因为通货膨胀和更现代的型号。问题在于，当你看一个像这样的单变量关系时，会有很多共线性发生 - 很多互动被忽略了。例如，价格为什么会下降？
3.2 删除重复帧 我们在制作数据集时意外发现，无论是官方数据集还是我们的额外数据集，大约有 30% 的视频存在重复帧。...我们随后尝试在训练时删除重复帧，结果模型学习效果越来越出色，增益 0.05-0.1 dB 左右。 3.3 三步收敛 大家知道，MSE 和 PSNR 只差一个对数关系。...思考随笔 4.1 为什么不使用 Video Transformer 架构 在选择基础模型时，我们遇到了一个问题：要不要随大流，选择一个基于 Video Transformer 的网络结构。...图：PQF 在 LSTM 质量增强任务上起到了非常重要的作用 在本人 19 年 MFQEv2 溶解试验中，我尝试过将相邻帧输入滑窗网络，结果增强性能剧烈下降，远不如输入 PQF 的网络。...图：对关键帧的特征加强提取（refill） 图：对输入图像预去噪再提取特征 我个人认为，有很多论文中有效的方法，很有可能只是因为计算量上去了。当我们在复杂度足够大的网络上实践时，往往就丢掉了魔力。
当然，提到架构，很多人会想到迁移学习：把ImageNet上训练的ResNet拿来，换个我需要的数据集再训练训练更新一下权重，不就好了嘛！ ?...所以，他们做出了一个假设：如果一个神经网络能在结构相似的小规模数据集上得到更好的成绩，那么它在更大更复杂的数据集上同样能表现得更好。 在深度学习领域，这个假设基本上是成立的。...上面还提到了一个限制，这指的是搜索空间其实很有限。他们设计NAS，就要用它来构建和当前最先进的架构风格非常类似的网络。 在图像识别领域，这就意味着用一组模块重复排列，逐步下采样，如下图所示： ?...用SMBO策略时，我们不是随机抓起一个模块就试，而是按照复杂性递增的顺序来测试它们并搜索结构。 这并不会缩小搜索空间，但确实用更聪明的方法达到了类似的效果。...SMBO基本上都是在讲：相比于一次尝试多件事情，不如从简单的做起，有需要时再去尝试复杂的办法。这种PANS方法比原始的NAS效率高5到8倍，也便宜了许多。
高中的时候我特别喜欢捣鼓手机，然后我一个哥们儿在我的强烈推荐下买了个 HTC Dream(G1) 手机。...这种应用在刚装完时一般都是功能简陋、毫无惊艳的地方，但会随着用户为满足自身需求挖掘应用的功能，逐渐地发现它们的强大之处！ 那么 GitHub 上有没有这种手机 APP 呢？...终于，经过我不懈地努力找到了！本期 HelloGitHub 就给大家介绍 3 款高自由度、经得起折腾的开源 APP。 一、记忆神器：Anki 1.1 介绍 这是一款帮助记忆的工具。...如果你要折腾 NAS 这里推荐一个开源的 NAS 媒体库工具：nas-tools，我只能帮到这里啦。...四、最后 以上介绍的 3 款开源 APP，它们无一例外在刚安装好的时候啥都没有，都需要折腾一下才能真正用起来，可能很多人就是因为这一点与它们擦肩而过。
不是最近大热的吃鸡，而是吃鸡制作人一直想要超越的巅峰：《英雄联盟》。 AI怎么看？以及为什么要看呢？ ? Part I：为什么？ 为什么一个人工智能要看游戏直播？...由于是处理实时游戏直播，所以AI的处理速度得非常快，至少得能做到每秒处理60帧画面，也就是说每一帧的处理时间要在16毫秒之内。 这中间有些处理技巧，比方你可以投入更多的服务器来处理每帧画面。...在一帧原始画面上运行图像分析，我们就得到了需要训练AI去识别的位置。 ? 我们在一个小程序中运行图像匹配h器时，能以每秒60次的频率提取输入视频的帧，然后标记出角色和位置。...我先尝试了用Inception v3模型进行迁移学习，来训练YOLO网络。网络在亚马逊AWS云p2.xlarge机器上，用每一类英雄1000张图的训练数据集训练48小时。...我想说，AWS的AI类服务还是挺贵的，每小时90美分，48小时的训练花了我40美元，几乎是普通服务器成本的10倍。 Part VI：AI表现如何？ 我们用一些录制好的视频，试试看效果如何。
设备拿到手，第一时间就尝试复现通信失败的问题，也没有成功。 于是，写了一个脚本，不断的和MCU通信，看什么情况下会失败。 果然，在通信若干次后，发现日志异常，主控接收数据出现了错乱。...显然，是主控接收的数据有问题了。 仔细观察会发现，绿色波形这里有个半高电平，覆盖了黄色的低电平。导致第一帧出错了，后面的数据也都错乱了。 又重新复现了几次，发现每次失败时都是这种现象。...tcdrain()是等待fd所引用的串口设备数据传输完毕。虽然在物理上数据已传输完毕时，但Linux对硬件实时性高，对于用户请求的实时性较低。...在问题发生时，我也去量过主控和和MCU 485控制管脚的电平，只看到了两者是反向的，但是并没有放大去看最后一段电平的细节。导致遗漏了解决问题的线索。 一切问题发生都是有原因的。...偶现问题并不好排查，但是我们可以尝试制作偶现问题发生的条件，看有没有可能成为必现问题。如果不能必现，可尝试通过脚本去不断运行在问题发生的场景，使其出现的概率提升。 心态。放平心态，多看代码。认真分析。
首先，咱不用UltraISO，这个软件虽然我也用的很熟，但是每换一个ISO，就要重新格式化后制作引导盘，这个在32G以上尤其是USB2.0的优盘上是基本无法接受的。...一般16-64GB足矣，当然得看你想要能装下的系统有多少了。我的台电的USB3.0 64GB一个，和朗科的USB3.0 128GB一个，用了两三年了，还不错。...至于为什么，已经有人出过问题了，U盘+硬盘都有这个引导菜单的时候，会出很多莫名其妙的问题。...5.制作进度，直观的显示制作进度，建议制作时耐心等待，不要做其他任何操作 对了，进行到某个点时，个别杀毒软件会报毒，建议关闭或退出杀毒软件，以免干扰造成失败。...四、引导U盘提示制作完成后，可能个别电脑需要退出拔下重插，在根目录手动建立一个叫ISO的目录，必须是这个文件夹名，不能乱改。
想入手 NAS 的原因很简单，3个硬盘的存储和访问都不好管理，每次访问文件得挑硬盘、插硬盘、找文件，即使有了文件索引列表，找起来也挺麻烦的。...临近双十一，又双叒叕看到了 NAS 选购的话题。冲动地选型 NAS 半小时以后，开始冷静了下来。我真的需要 NAS 吗？...但NAS整合”备份+分享”功能正正就是NAS最大安全隐患，大部分人只看到了其便利之处，而忽视了其可能存在的数据泄漏风险。 如果你单纯用磁盘做备份，每天1小时的备份时间差不多了吧？...； 我买 NAS 就是为了储存，而不是三心两意想同时达到正常视频解码和BT机的性能； 为什么我不再需要 NAS 为什么我不再需要 NAS？...以前想要 NAS，是因为自己对数据有着囤积收藏的想法，不仅让自己花费很多时间在无意义的收集、整理、归纳中，而且也没有时间去消费数据。
我们也看到了这些早期方法存在的问题，例如漏检、误检等。在本文中，我们将了解最新的深度学习技术是如何解决上述这些问题的，并使用代码来实现它。...我不得不剧烈地降低检测阈值才能在测试视频上获得合理的检测结果。 在启用GPU的测试当中，帧时长在30~50ms之间变化，大概25FPS。...当禁用GPU加速时，每帧处理 时长为60~80ms，大约15FPS。 3.2 Faster RCN Inception V2 COCO Model 我们也尝试了这个模型。...就我的经验而言，如果GPU加速可用的话，这是最好的模型，兼顾 处理速度和检测准确率。 在启用GPU的测试中，每帧处理时长大约是200~300ms，大约4FPS。...但是这个模型也是 最慢的，在启用GPU加速的情况下，也需要2.6秒才能处理一帧。 4、与早期方法相比的改进之处 就我的观察而言，所有这些模型都比早期的模型准确。
机箱以及NM70I-847主板，像作者我这样的贫苦人家又舍不得将生活费去直接购买NAS整机，遂自行组装一个NAS准备装一个群辉系统，其中踩了许多坑，经历重重磨难终得正果。...2.安装流程 Step 1.将启动U盘插入到NAS上并启动NAS，此处按照主板提示我按下delete进入BIOS设置（每个主板进入BIOS方法不一样请根据实际情况进行），在BOOT选项卡中将第一启动项设置为...最新在最下，如果你的机器较老采用较新的型号可能无法使用，其自行尝试），这里作者就选择DS920+型号，你可以根据喜好选。...WeiyiGeek.NAS设备管理员账号及名称设置图 Step 16.点击【下一步】后将会来到 Sysnoloy NAS 更新选项界面，此处我们选择【当有可用的 DSM 或套件更新时通知我，我会手动安装...(最低硬盘数量 2, 可容错硬盘数量 0, 划分后无法通过添加硬盘或更换更大容量的硬盘来扩容容量) RAID 1 : 通常为两个硬盘来执行, 硬盘中的数据被映射，在硬盘出现故障时提供容错保护功能, 读取性能得到提高
，而到了关键帧时就立刻变成了新调整的状态。...为了让气泡整体看起来沸腾得更自然，我给各个元件实例命了名，并用一个随机函数控制元件动画的播放。...接着再当你满心欢喜地拿起安卓手机欣赏动画时，顿时就晕了：为什么会卡得那么惨不忍睹？莫急莫急，你该再次庆幸现在看到了这篇文章，让我慢慢道来，给你一些优化建议吧。 ...Animate CC 2018 在时间轴上新增了秒数的显示，大大方便了制作动画时的时间考虑，不用再像以前那样用当前帧除以fps来估算目前在什么时间点。 ...在一次动画测试中，我发现制作的动画在手机上越来越卡。使用chrome的memory检测后，发现了有内存泄露，且上升速度很快。
为什么呢？因为人眼在感官时并不是全高清感官，它有一个聚焦的位置，只有这个聚焦的位置才是非常清晰的，周围是模糊的。...这个问题我自己尝试过去解决，要搭好一个本地串流很复杂，它需要有计算机背景，很熟悉网络和IT知识的IT工程师来搭建，对普通人来说门槛很常高。...NAS用户一直很少，只有计算机极客才使用NAS服务，普通大众最终还是会选择iCloud，我认为云端串流一定是未来的趋势。...下一步如果要做云端串流，一旦将时延问题放到了公网，今天的基础设施能不能做到呢？我经过研究，发现需要在中间构建一个边缘层，才能做到，这一点非常关键。 我们对数据做了实验分析，得出了上面的图表。...我举个例子让大家有体感，今天视频CDN全国用量为什么有500T呢？因为它有70%的量在移动设备，而全国有接近8亿的移动用户，每人每天7～8个小时使用时长，而30%的时间用于视频。
上的新文章，来自CMU、微软和哈工大，论文提出了Single-Path NAS，将搜索时间从200 GPU时降低至4 GPU时，同时在ImageNet上达到了74.96% top-1的准确率。...).为了缓解这个问题,作者提出了Single-Path NAS,一个硬件有效的新颖的可微分NAS方法,在四小时内搜索出效率最高的网络结构....上达到了74.96%的top-1分类准确率,同时在Pixel 1手机上的延迟是79ms,达到了state-of-the-art的结果; NAS efficiency: 搜索消耗仅仅需要8 epochs(...这个观测就允许把NAS组合问题看成是找到在某一层中kernel weights子集的问题。...这个观测就允许把NAS组合问题看成是找到在某一层中kernel weights子集的问题。
原本打算是正式工作满一年以后写的，最近反思了很多事情，也找到了很多不足之处。怕以后忘记了，就想到什么写什么，什么没想到以后就补上。 1. 算法篇 虽然我没有发表过顶会论文，谈不上学术成就。...但是我还是要硬谈，在实际我们做算法落地的时候，最重要的东西确实是数据。...在标注数据的时候需要界定什么是正样本什么是负样本，什么是无法判断(ignore)，什么时候需要脑补，什么时候不需要脑补，这个非常非常重要，数据标错了后续要花费很多力气改正 。...要不断学习，我的人生宗旨就是我可以菜得被开除，但是我不能因为无所事事浑水摸鱼被嫌弃。 要和同事友好相处，工作之后明显就交际圈小了很多，同事是交流最多的人，不管怎么样，都要客客气气。...我要做的就是总结下为什么没有把事情做好，去反思自己遇到的哪些问题，走了哪些弯路，下次不要再犯。 不要抱怨家庭的出生，抱怨永远解决不了问题，已经五六十岁的父母难道还指望他们改变你的命运让你成为富二代？
根据B站数据可视化up主「狸子LePtC」的统计，截至2020年4月3日，党妹在B站所有up主里粉丝排名达到第13。...攻击者可以利用一些不经意间泄露的信息，获取到很多有价值的攻击线索。...恢复数据和信息系统，尽力挽回损失。数据恢复的方式有很多种，根据不同情况有不同的方案，可以寻求专业公司或安全公司的帮助。...黑客不仅仅是加密了这家公司数据这么简单，由于没有打钱，他们还将数据公布到了一个与 CLOP 勒索软件组织有关的暗网上。 随后，经ExecuPharm的证实，CLOP正是这次攻击的幕后黑手。...无论公司大小，粉丝多少，数据安全大于天，防患意识不能无！ 不说了，我要去给独享资源们挨个备份一下了。
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