先说集中式版本控制系统，版本库是集中存放在中央服务器的，而干活的时候，用的都是自己的电脑，所以要先从中央服务器取得最新的版本，然后开始干活，干完活了，再把自己的活推送给中央服务器。...既然每个人电脑上都有一个完整的版本库，那多个人如何协作呢？比方说你在自己电脑上改了文件A，你的同事也在他的电脑上改了文件A，这时，你们俩之间只需把各自的修改推送给对方，就可以互相看到对方的修改了。...而集中式版本控制系统的中央服务器要是出了问题，所有人都没法干活了。...3 创建版本库并添加文件 选择一个合适的地方，创建一个空目录。如下通过git init命令把这个目录变成Git可以管理的仓库： ?...现在，远程库已经准备好了，下一步是用命令git clone克隆一个本地库： 在Git Bash中使用git clone克隆一个本地库，或者在命令行模式下选择你要放置的文件夹，输入相同的命令： ?
对一群客户来说，我们为了让业务满足预期，会想知道他们的很多特征。比如，我们这一季度有 30 万元的活动预算，应该集中花在哪里？...如果用户标签体系是我们观察用户的角度，那么角度的选择应该站在不同的运营场景下。具体将什么用户标签归类至哪个分类，应该出于应用场景和关联性的考虑。...当我们在设计整个用户标签体系的分类时，需要认识到组织、设计不同的分类实际上是在选择观察用户的角度。 那应该从什么角度观察呢？ 答案是——业务的角度。...标签是构成用户画像的核心因素，是将用户在平台内所产生的业务数据,行为数据，日志数据等分析提炼后生成具有差异性特征的形容词。...通过标签体系，企业可以对用户进行全方位的画像，了解用户的构成、行为、偏好和需求，以此将用户区分成不同的群体，并对每个群体给出具体的角色描述。
在训练之后把所有的图像重新输入给网络并观察网络中哪些神经元被激活了。举个例子，如果我们将一个特定的神经元从网络里取出，然后将图像重新输入网络。...左侧的是被生成为最低程度激活给定神经元的图像，右边的是尝试最大程度激活的图，而中间是训练集中的可以完成这两件事的图像。可以看出，结果真的很有趣，我们甚至可以生成一些同时激活两个神经元的图像。...举个例子，我们可以看到这个网络学习了如何检测图像中的文本。有趣的是，网络本身是在没有关于文字的输出标签的数据集上训练的，这意味着即使文本并不是一种输出类别，我们的深度神经网络也学会了识别图像中的文本。...总结 总结一下，如果我们选择深度神经网络，并使用反向传播在训练集上训练它，最终它会在第一层学到非常简单的特征，在后面各层组合这些特征，直到得到非常复杂的、足以为任务所用的特征。...我们可以生成一些图像，当我们将这些图像输入神经网络时，网络将它们误分类为错误的标签，这并不是我们希望看到的。但这些误分类可以给我们带来一些关于如何改善神经网络的灵感线索。
集中表现在： 要求再强调一下核心理念 要求再解释下 2.X 版的重大更新 指出了内藏的业务逻辑优化问题 因此，我们今天发布 2.2 版，并简单解释战友提出的问题。...要强调的是：在PowerBI中实现RFM模型，可以充分利用DAX计算的动态性，根据用户的选择实时做出计算，这与完全交给IT计算或在纯Excel中计算都不同。...我知道你有好奇心，就是想选个特别的，来满足你，看吧： 如果你将X，Y选择成一样的，标题会动态地提示你这是错误的。...R算法的动态性 R在RFM中表示最近的购买指标，到底怎么算最近呢，我们可以用若干个月来界定，也可以用其他的日期计算方式来界定，这个地方就是用来给出这种可能性，让我们知道我们不会被限制，我们来看看不同指定方式的效果差异...设计的巧妙之处 确实出现了非常细心的战友伙伴，问道，如果一个人没有销售记录，出现空值，如何处理？在计算整体平均时，是否考虑出现空值的客户？
从普通人生活的日常琐事，到治疗癌症的方法选择，再到应对人类社会面临的威胁，大数据将改变每个行业，改变我们生活中的方方面面。现在我们可以很肯定的说，大数据已经在悄然改变我们的生活了。...通常来说，大数据是指收集和使用大量多种多样的数据。我是一名咨询师，我每天都和公司企业、政府部门打交道，做一些大数据项目，帮助他们收集、储存并分析大量的数据，给他们提供改进的建议。...在工作中，我发现很多公司不知道如何将大数据转化为商业价值，当然也有一些公司做的很好，比如Uber（优步）和Netflix。...这是一种“动态定价”的形式，与酒店业、航空公司根据需求调整价格是一个道理。不过Uber可不是像它们那样只是到了周末或者假期的时候就涨价，而是有一定的预测模型来实时估计需求量大小。...Uber的官微上介绍说，他们的数据会显示，哪个城市的哪些人行程非常相似，起点和目的地接近，出行时间也差不多一致，这样他们就能合并这些订单，当然是在客户同意的前提下。
假设我们可以访问无限数量的训练图像，并使用标准 RL 算法学习策略。该策略将学习如何确定地预测真实标签（y:=f_true(x)），同时这也是 MDP 中的最高回报（return）策略。...消除过程（process-of-elimination）策略可以很好地利用这两个特征：首先，RL 会选择它认为最有可能的标签，如果不正确，则消除该标签并适应下一个最有可能的标签，依此类推。...当给智能体一个小的上下文训练集时，许多动态模型与提供的训练上下文匹配，但与保留（held-out）的上下文有所不同。这些相互矛盾的假设体现了智能体在有限训练集中的认知不确定性。...图 4：在认知 POMDP 中，智能体在每个阶段中与不同的相互一致环境进行交互，但不知道它具体与哪个交互可以导致部分可观察性。...在猜谜游戏的认识 POMDP 中，每阶段随机选择一个图像 x 和标签器 f_M，并要求智能体输出采样分类器 y=f_M(x) 分配的标签。
3、如何应用已经构建好的”画像”，已经构建画像的各种标签与指标。 4、…… 标签是画像建设的基础 画像的建设过程分成下面几部分： ? 在画像建设中，标签的构建是关键。...当业务团队说我们要构建用户消费偏好画像的时候，往往是指各种场景下用户是如何选择做出选择的，所以需要具体把偏爱画像拆分成几个不同数据标签： ? ...看用户购买的价格带主要集中在哪个区间中，如何进行价格区间划分? 方法一：按统计学的方法： 1、 按分位数进行。例如：25%，50%，75% 2、 按等箱原则。...例如,某用户购买的商品价格主要集中在30到40这个区间内，根据历史显示可以说，用户可能偏好于购买这个价格带的商品。...我们还是以电商为案例背景，这个公司的CRM团队，希望知道用户流失的概率，根据流失概率定期对相关的用户进行营销，降低用户的流失率。如何构建这个模型从而打上流失概率标签，主要步骤如下： 业务理解。
很多人都知道，Linus 在1991年 创建了开源的Linux操作系统，此后的三十多年里，Linux 系统不断发展，已然成为全世界最大的服务器系统软件了。...之后的事情，想必估计都知道，Git 迅速成为全世界最流行的分布式版本控制系统，在代码托管方面，基本上是一骑绝尘！...集中方的版本控制系统，简单的说，就是当你要干活的时候，用的一般都是自己的电脑，首先要从中央服务器取得最新的版本，然后开始干活，干完活了，再把自己的活推送给中央服务器。...而集中式版本控制系统的中央服务器要是出了问题，所有人都没法干活了。 既然git这么受欢迎，下面我们就开始git的学习之旅吧！...第二种方法更简单，也是推荐的方法，就是直接从AppStore安装Xcode，因为Xcode集成了Git，不过默认没有安装，你需要运行Xcode，选择菜单Xcode->Preferences，在弹出窗口中找到
”，本文发现了一个“大家都知道但又不太确定”的现象——noisy样本的loss一般比较大，通过实验证实了这一点，并利用这个特点来定位noise从而排除这些noise的影响，来提高模型的性能。...、贡献 首先发现并证实了，神经网络在学习“随机的标签”或“错误的标签”（都可以称为噪音样本）的时候，会比学习“正确的标签”要慢，由此发现噪音样本在训练时的loss更大； 通过对样本的loss distribution...进行观察，作者发现可以使用一个Beta分布来刻画正常样本和噪音样本，从而将二者区分； 由此，作者设计了一种复合的模型，在训练的期间，可以通过一种无监督的方式来实时辨别噪声并去除，从而提高模型效果。...因此这个就十分不灵活了。...现在，我们知道了一个样本是clean还是noisy的概率，那么就有机会动态地调整wi了，即，把原来的B-loss，改成： 是不是很简洁？
在错误分析期间，你可能会注意到开发集中的一些样本被错误标记(mislabeled)。当我说”dislabeled”时，我的意思是在模型训练之前，这个样本被错误的打了标签。...你应该纠正被错误标记的样本吗？记住，开发集的目的是为了帮你快速评估算法，以便你可以判断算法A或B哪个更好。...手动修正开发集中的错误是可以的，但这不是关键。不知道系统是否有10%或9.4%的整体错误可能没什么问题。...最后一章解释了如何通过算法的提升来改进错误标注的类别，例如：狗。猫科动物和模糊图像。本章你将会学到，你也可以在错误标记的类别上对标签进行改进。...在一个样本中，原始标签和学习算法可能都是错误的。如果只是修正系统已经错误分类的样本的标签，最后可能会在你的评估中引入误差。
在错误分析期间，你可能会注意到开发集中的一些样本被错误标记(mislabeled)。当我说”dislabeled”时，我的意思是在模型训练之前，这个样本被错误的打了标签。...记住，开发集的目的是为了帮你快速评估算法，以便你可以判断算法A或B哪个更好。...手动修正开发集中的错误是可以的，但这不是关键。不知道系统是否有10%或9.4%的整体错误可能没什么问题。...最后一章解释了如何通过算法的提升来改进错误标注的类别，例如：狗。猫科动物和模糊图像。本章你将会学到，你也可以在错误标记的类别上对标签进行改进。...在一个样本中，原始标签和学习算法可能都是错误的。如果只是修正系统已经错误分类的样本的标签，最后可能会在你的评估中引入误差。
对于容器镜像，可以将 Flux 配置为： 扫描镜像仓库并获取镜像标签 根据定义的策略（semver、calver、regex）选择最新的标签 替换 Kubernetes 清单中的标签（YAML 格式）...\ --interval=30s \ --export > k8s-demo-registry.yaml 不知道 ImageRepository 如何编写，我们可以通过上面的 flux 命令来帮我们生成即可...ImageUpdateAutomation 如何知道要把我们更新后的镜像标签写入到哪个 Values 文件中呢？...YAML 中，Setter 策略是指 Flux 可以在调谐期间找到并替换的 kyaml setter。...，这样 Flux 就知道要将镜像标签写入到哪个位置了。
深度学习算法仅仅通过一张图片，就可以让计算机便生成一小段视频来模拟图中场景，并预测接下来会发生的情景。 训练过程使用了 200 万个无标签的镜头，视频总时长达一年。...MIT人工智能实验室使用深度学习算法生成预测性视频。图为沙滩、运动、火车站及医院的预测结果 ? 此项目花费了近两年的时间让算法“学习”两百万幅未加标签的视频。...Freeman 教授近期的关于“动态视觉”的课题同样是研究对一个场景主动生成未来几帧的图像，不过他所提出的问题模型集中在解决未来视频的推断上。这是先前研究成果中未出现过的。...高斯白噪声输入到系统G产生虚假视频，选择性的将真是视频或是虚假视频送入到系统D中，输出后得到真实的视频。 ?...其中一个网络的工作过程具体如上图，将 100dB 的白噪声分别输入到前景和背景图流中，在进行采样和 Sigmoid 蒙版处理，得到参数并根据公式生成空时图像矩阵，从而产生视频。 ?
2.如何识别未登录词，并判断词性（人物，地点） 解决歧义的方法有很多，使用n_gram模型或者概率统计在解决歧义的作用下很好实现，如下面要介绍的HMM和CRF....维特比原理 首先你算出第一个状态取每个标签的概率，然后你再计算到第二个状态取每个标签得概率的最大值，这个最大值是指从状态一哪个标签转移到这个标签的概率最大，值是多 少，并且记住这个转移（也就是上一个标签是啥...然后你再计算第三个取哪个标签概率最大，取最大的话上一个标签应该是哪个。以此类推。...整条链计算完之后， 你就知道最后一个词去哪个标签最可能，以及去这个标签的话上一个状态的标签是什么、取上一个标签的话上上个状态的标签是什么，酱。..., '态势', '、', '走势', '都', '十分关心'] HMM分词 HMM是关于时序的概率模型，描述一个含有未知参数的马尔可夫链所生成的不 可观测的状态随机序列，再由各个状态生成观测随机序列的过程
与其他数据集相比，建筑物所占的比例较低。数据集中有动态对象，但是人、骑手和自行车或摩托车的比例小于0.1%。 SemanticKITTI提供了动态对象的实例标签。...Weinmann等人提取了一个包含四个独立部分的框架: 领域选择、特征提取、特征选择和分类。他们为每个组件尝试了各种现有的方法，并找到了最佳组合。...深度学习方法使用深度神经网络来学习特征表示，并通过端到端的过程将输入数据直接映射到语义标签。...ScanComplete是一个基于三维CNN的模型，具有从粗到系的预测策略，可以动态选择体素大小并聚合多尺度局部特征。 E.基于图的方法 基于图的方法从三维激光雷达数据中构造一个图。...训练数据集的大小如何影响模型的性能？ 3). 三维激光雷达数据集在场景多样性和数据集大小方面是够存在数据集匮乏问题 本文选择了三个有代表性的方法来进行实验。
我经常会在后台收到不少小伙伴的留言，不知道该如何开始刷题。 确实人的精力是有限的，盲目地从「任意起点」出发很难到达目的地。 因此一份【科学派】的刷题指南尤其重要。...A0：这是对题目更加细致的分类。 LeetCode 上的分类标签颗粒度是很粗的，比如所有的 DP 的都只是「动态规划」，所有的深搜都是「深度优先遍历」，所有的数据结构实现都是「设计」......三叶自定义的 会细致到具体的模型：「背包 DP」、「序列 DP」、「区间 DP」... 还有包含众多 LeetCode 本身自带的标签：「最短路」、「最小生成树」、「启发式搜索」......A2：现在我们有了一个科学的目录编排，后面我计划做成一个「集中组队刷题」的形式： 比如每个月月初，我会在公众号发起一个投票，大家选择接下来一个月我们讲什么知识点。...彩蛋 其实在仓库的 Issues 界面，给大家留了个彩蛋：「给三叶找活」 ? ? 你可以在 issue 处留下你感兴趣但是我又还没写过题解的题目，我会选择一些比较具有代表性的来写。
最近Google、布朗大学的华人博士在ICCV 2021发表了他的新工作，在菜谱视频数据集中可以合理预测未来，还不受时间限制，打个鸡蛋就知道你要做煎饼！...如何在不同的时间尺度上对未来作出合理的预测也是这些机器模型的重要的能力之一，这种能力可以让模型预测出周围世界的变化，包括其他模型的行为，并计划下一步如何行动与决策。...此外，除了极少数例外，之前的模型被设计成对未来进行固定偏移（offset）的预测，无法进行动态时间间隔的预测，虽然这是一个限制性的假设，因为我们很少知道何时会出现有意义的未来状态。...研究人员在文中还展示了如何在不进行微调的情况下，将MMCC应用于各种具有挑战性的任务，并对其预测进行了量化测试实验。...另一方面，由于该模型不知道其输入数据来自哪个模式，因此必须在视觉和语言上共同运作，因此无法选择较低级别的未来预测框架。
* 使用流程： 根据用户勾画的草图，系统自动生成3D的建筑模型。...a）用户简单勾画建筑物某个组件的轮廓 b）基于深度学习，系统找到匹配预定义的组件集（论文称为 Snippet Grammar ） c）用户从匹配到的组件集中挑选合适的组件 （系统转化为 Snippet...相当于告诉机器哪张图属于建筑物的哪个组件（属于 window 还是 roof 等）。...相当于，告诉机器，在 building mass 标签（或其他标签）下，这张草图属于那一组参数。...7 应用： 当用户输入新的草图图片时，模型判断属于哪个分类标签，并返回最可能的 Gi 集合给用户，最后再根据用户选择的Gi 对应的 Snippet Grammar ，生成 3D 模型。
让我们从基础知识开始，你可以在VSCode 中运行Remix，并使用 VSCode 的默认功能--比如 VSCode 的编辑器和它的**文件浏览器。...在 Remix IDE（网络应用）中，部署和运行插件会在提供者选择 Injected Web3 时，可以部署到公共测试网（或主网）。...Solidity 启动编译器 点击进入带有 Solidity 文件的面板，使其成为活动标签。 使用命令面板 ( Shift+cmd+p ) 并输入编译。...你会在那里看到两个编译器选项（假设你已经激活了 Juan Blanco 的 Solidity 插件）。 ? 编译器 选择一个，在输出面板上你应该看到类似的内容： ? 编译 F5 快捷键编译有吗？...另外，确保编译时选择了对应的.sol 文件（当前活跃的标签）。如果你把插件放在焦点上，它将无法知道你要编译哪个文件。
六、VL10B采购订单的交货到期清单 后勤-后勤执行-外向处理- 外向交货的发货-外向交货-创建-交货凭证到期日的集中处理-采购订单 1....选择 显示/隐藏交付 (Shift + F8)，记录显示在 销售凭证. 字段中的退货交货编号： ? . 退货交货已创建。 七、VL02N 拣配确认 该活动将拣配、包装并装运组件到供应商。...在 退货(采购订单.)XXXXXXXX 更改: 概览 屏幕上，选择标签页拣配，然后输入存储地点1060 （退回）并拣配与交货数量相等的数量。 ? 3....如果物料主数据中激活了批次管理，您必须在该项目中的 批次 字段输入批次编号。 如果您不知道批次编号，可以使用事务MMBE（参见章节 4.5）获得工厂 1000 所有存储地点中的所有批次报告。...包括税） 采购订单 在步骤 创建退货单中输入创建的退货采购订单编号 较低屏幕区域中的 PO 参照标签页中。
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