前几天写了一篇数据分析思维的文章，反响不错。我决定再写一些数据分析思维方面的文章。 数据分析的方法很多，思维的技巧也很多，面对具体问题的时候，如何选择合适的方法？...用现在的话来说就是“不忘初心”，不要忘记目标到底是什么。 找到要解决的目标，能够解决数据分析和职场的大部分问题。 1、找到目标，跳出取数怪圈 取数是数据分析师最大的痛。...2、找到目标，才能确定指标 数据分析，最基础的是要有数据。业务上的各种数据，又称为指标。 每项业务都会有一个核心的关键指标，一切工作都应当是为了优化这个指标而开展的。...所以，如果不想清楚业务的目标，我们就无法制定出合理的指标。没有找到合理的指标，增长也就无从谈起了。 3、找到目标，才能选择正确的分析方法 作为数据分析师，我经常会接到这样的需求。...“方差君，帮我分析分析某功能的情况。” 需求越短，问题越大。要我分析某功能的什么呢？ 没有业务目标的话，能分析个啥？ 职场小白可能很听话，真的取出来一些数据。但是只是一些基础指标。
对于数据分析工作而言，如果没有目标，不仅工作结果可能没有意义，甚至有可能让人误入歧途。...比如说，有的数据分析师，每天重复着制作报表的工作，没有对数据进行思考和分析，不知道数据分析的目标是什么，逐渐沦为「报表制作的机器」，让自己的职业前途堪忧。 数据分析的目标不是炫技。...只有明确目标，才不会迷失方向，就像导航软件，如果没有设置目的地，那么它是没法告诉你路线图的。 既然目标如此重要，那么应该如何明确数据分析的目标呢？ 下面 3 个步骤，供你参考。 1....小结 本文从电影中的一句话开始，说明目标的重要性，然后介绍了明确数据分析目标的 3 个步骤，分别是正确地定义问题、合理地分解问题和抓住关键的问题。...数据分析的目标就像枪上的瞄准器，如果没有瞄准器，枪照样可以打，但是有了瞄准器，枪可以打的更准。
TIDE: A General Toolbox for Identifying Object Detection Errors 原文作者：Daniel Bolya 内容提要 本文介绍了TIDE，一个用于分析目标检测和实例分割算法中的误差来源的框架和关联的工具盒...重要的是，我们的框架是跨数据集适用的，可以直接应用到输出的预测文件，而不需要了解底层的预测系统。当提供每个模型的优点和缺点的全面分析时，我们的框架可以替代标准mAP计算。...通过对4个数据集和7个识别模型的深入分析，结果发现本文框架能够得出准确、全面的结论。 主要框架及实验结果 ? ? ? ? ? ? ? ? ?
关于数据师的目标，这里就先从"目标"的概念入手，强化其内涵的认知。为什么这样做呢？说下笔者的理解，"目标"作为连接数据师战略和数据师日常行为活动的中间环节，其关键性不言而喻！...可见"目标"的定义，就是聚焦、穿透的行动准则。数据师运用目标理论能够很好的达成目标，完成数据师战略，从而提升企业的数据优势，获得企业的有效竞争。接下来，再看下经典的SMART目标管理原则吧！...强调以数据管理为核心的数据师们，更是需要经过严密的设计和计算获得支撑战略的目标体系。 这里给出转换目标体系的简单方法"平衡计分卡"，它简单、有效，支持数据师战略到数据师目标体系转换。...、估值； 数据架构管理包括企业数据模型、价值链分析、相关数据架构； 数据质量管理包括规范、分析、度量、改进（PDCA）； 元数据管理包括架构、整合、控制和交付； 主数据和参考数据管理包括客户数据、产品数据...、维度管理、外部规范和内部规范； 文档和内容管理包括获取和存储、备份和恢复、内容管理、检索、保留； 数据开发管理包括分析、数据建模、数据库设计、实施； 数据操作管理包括获取、恢复、调优、保留、清除； 数据仓库和商务智能管理包括架构
最近才参加完中兴的捧月比赛，感觉一开始该公司水分较大，让参赛者自己制作数据集，并且制作的数据集作为比赛最后的评审得分之一（对此有啥看法，你们懂得-----不就是想通过比赛得到大量数据，这可是大数据的时代...因为自己做数据集，我在想公司这么不给力，自己提供数据集，比赛的天平已经开始倾斜，于是乎，我从一些公共数据集中抽取了部分数据，做了个小小的实验。 ---- 下面就来看看小实验的过程和效果吧！ ? ?...给出一点小数据，是不是很简单的数据。因为要求是去检测帽子，眼镜和口罩。...人脸检测与识别的趋势和分析（增强版） 之前有介绍一些相关的人脸检测与检测过程遇到的问题，现在针对的就是遮挡问题，已经将问题缩小到一个点了，所以难度不会很高！...---- 测试结果可视化，因为有些没有更多的标签，是因为，试验参数选择和输出做了一些改变，主要是为了通过实验来分析不同的分类主要取决于什么，通过这次比赛，也学习了很多，成长了很多，也让我知道了更多领域需要去探讨
点击我爱计算机视觉标星，更快获取CVML新技术 ---- 在视频监控与分析中，视频前后景分析、多目标检测、目标跟踪等算法需要协同工作，今天跟大家分享的开源库，给出了一个基于OpenCV的开源实现。...Multitarget-tracker https://github.com/Smorodov/Multitarget-tracker 实现了匈牙利算法与卡尔曼滤波的多目标跟踪。...一些Demo视频： 低分辨率低质量的车载视频的MobileNet SSD目标检测与跟踪（目标为车和人） 视频内容 运动检测与跟踪 视频内容 多目标跟踪与遗留物检测 视频内容 该库包含的内容有...算法 ; 来自opencv_contrib的MOG, GMG 和 CNT算法; 2.前景分割: contours; 3.匹配算法: 基于加权二分图的算法或者匈牙利算法; 4.跟踪算法: 卡尔曼滤波跟踪目标中心或者目标的坐标与尺度.../yolo/ 的YOLO和Tiny YOLO目标检测 11.遗留物检测； 12.车辆计数。
前言 之前对于xml格式的YOLO数据集，之前记录过如何用imgaug对其进行数据增强。不过DOTA数据集采用的是txt格式的旋转框标注，因此不能直接套用，只能另辟蹊径。...DOTA数据集简介 DOTA数据集全称：Dataset for Object deTection in Aerial images DOTA数据集v1.0共收录2806张4000 × 4000的图片，...总共包含188282个目标。...DOTA数据集论文介绍：https://arxiv.org/pdf/1711.10398.pdf 数据集官网：https://captain-whu.github.io/DOTA/dataset.html...数据增强及可视化 数据增强代码主要参考的是这篇博文：目标识别小样本数据扩增 调整亮度 这里通过skimage.exposure.adjust_gamma来调整亮度： # 调整亮度 def changeLight
数据分析对于运营来说是一个数据抽象的过程。...由于现实的复杂性，我们作为产品、运营或者数据分析师，在实际问题处理时，就需要做归因分析，需要屏蔽其他因子的干扰，因此我们常常使用用户分群。...[1505115531090_2990_1505115531109.png] 图：此处定义高价值用户为成交单价>100元的用户 1、用户分群分析 得到了三个用户群之后，我们使用数据分析工具，比如腾讯移动分析...我们优先实践第一种优化方式，以调整渠道引入流量为主，优化引入人群的匹配程度，实现提高ROI的目标。后续还需要斟酌是否需要优化产品定位，比如打造针对男性的亮点频道，进行产品改善迭代。...这主要依赖于通过数据分析找到了优质低价的渠道，降低了获客成本。 那么这个转化漏斗中，是否还有其他优化的空间？我们还能做什么改善？请关注我们下周的案例分享《数据运营实战（二）》。
目录 : TLS协议分析 与 现代加密通信协议设计 一 . TLS协议的设计目标： 1. 密码学的方法论 2. TLS的设计目标 3. TLS的历史 二. TLS协议的原理 1....TLS协议的安全分析 9.1. 认证和密钥交换 的安全性 9.2. 版本回退攻击 9.3. 针对握手过程的攻击 9.4. 针对 Resuming Sessions 的攻击 9.5....针对应用数据保护的攻击 9.6. 显式 IV的安全性 9.7. 加密和MAC组合模式的安全性 9.8. DOS 攻击下的安全性 9.9.Session Ticket 的安全分析 10....协议分析文章 3. 实际部署调优相关 4. 密码学相关 5. 相关开源项目 一 . TLS协议的设计目标： 1....TLS的设计目标 TLS的设计目标是构建一个安全传输层（Transport Layer Security ），在基于连接的传输层（如tcp）之上提供： 密码学安全 (1).
、目标跟踪、轨迹生成、跟踪后处理、轨迹分析，除了轨迹生成用于轨迹数据的保存以外，其他5个部分都是标准的视频监控算法体系中不可或缺的部分。 ...图中唯独缺少了轨迹分析部分，可能是因为在该文档形成的时候轨迹分析部分还没有完成。重新整理后如下。 下面针对VS算法体系中的各个算法接口进行介绍，并给出算法的参考文献。...，轨迹数据的保存。...子类包括CvBlobTrackGen1和CvBlobTrackGenYML，前者以目标轨迹为单位保存整个轨迹的(x,y,sx,sy)数据为文本格式，后者与视频数据同步，以帧为单位保存当前目标信息为YML...、尺寸的Kalman滤波平滑 7 轨迹分析（CvBlobTrackAnalysis） 当某个目标跟踪结束后，会产生一个轨迹，CvBlobTrackAnalysis的子类用于对轨迹进行数据分析
图像目标检测又是计算机视觉的关键任务，主要对图像或视频中的物体进行识别和定位，是AI后续应用的基础。 因此，检测性能的好坏直接影响到后续目标 追踪、动作识别的性能。...传统图像目标检测的滑窗法虽然简单易于理解，但随目标大小而变化的窗口对图像进行从左 至右、从上至下的全局搜索导致效率低下。...有助于确定目标之间的关系，以及目标在图像中的上下文。应用包括人脸识别、车牌识别和卫星图像分析。例如，零售和时尚等行业在基于图像的搜索中使用了图像分割。...自动驾驶汽车用它来了解周围的环境 目标检测和人脸检测 这些应用包括识别数字图像中特定类的目标实例。语义对象可以分类成类，如人脸、汽车、建筑物或猫。...Day2：从零开始掌握AI论文实验分析(分割与检测实战) 商汤MMLAB系列框架解读(基于PyTorch) 分割与检测网络结构拆解与框架配置文件解读. 从数据标注开始完成自己任务训练与实验分析.
很多企业级SaaS厂商在选择自己的目标客户时，都习惯从客户的人员规模上进行分为三类，即大型企业、中型企业和小微企业。 SaaS厂商目标客户定位模型 ?...与此同时，我将SaaS的目标市场分为三种市场，即产品市场、平台市场和生态市场。 1.产品市场。这主要是指依靠产品价值而成长的市场。
目录 1 labelimg介绍 2 labelimg的安装 3 使用labelimg 3.1 数据准备 3.2 标注前的一些设置 3.3 开始标注 ---- 1 labelimg介绍 Labelimg...是一款开源的数据标注工具，可以标注三种格式。...3 使用labelimg 3.1 数据准备 首先这里需要准备我们需要打标注的数据集。...待标注图片数据的路径文件夹，这里输入命令的时候就选定了JPEGImages。（当然这是可以换的） 保存类别标签的路径文件夹，这里我们选定了Annotations文件夹。...如下图所示，当我们选定目标以后，就会加载出来predefined_classes.txt 定义自己要标注的所有类别（如果类别多，是真的很方便，就不需要自己手打每个类别的名字了）。
IMAGENET Large Scale Visual Recognition Challenge(ILSVRC)，从2010年开始,每年举办的ILSVRC图像分类和目标检测大赛，Imagenet数据集是目前深度学习图像领域应用得非常多的一个领域...，算法需要生成5个带有置信度的类别标签及其分别对应的目标物边框信息。...因为这样就允许算法识别图像中的多个目标物，并且当其中一个目标物确实存在于图像中但没有被标注出来时算法不会受到惩罚。可能说的有不清楚或不正确的地方，大家可以看下官方的评估规则。...需要注意的是，算法必须检测出图像中出现的每一个训练过的目标物，漏检和重复检测都会受到惩罚。视频序列的目标检测这一项和上一项目标检测类似。...场景分析这个比赛的目标是将图像分割成与语义类别相关联的不同图像区域，如天空，道路，人和床。具体规则见官网。
本文作者尚未具备清楚讲述目标检测原理的能力，学习原理请自行另找文章。 1.下载图片 本文作者给读者演示的图片数据是来自ImageNet中的鲤鱼分类。...数据集在百度云盘，链接: https://pan.baidu.com/s/1NksESNqBX--YqMJ4zptGdw 提取码: 6p3u 在桌面新建文件夹目标检测，把下载好的压缩文件n01440764...image.png 解压完成后，桌面的目标检测文件夹中如下图所示： ? image.png 2.选择图片 在此数据集中，大部分图片都较为清晰，但是有极少数图片像素点少，不清晰。...成功产生文件train.csv,训练集共有89张图片 成功产生文件test.csv,测试集共有10张图片 6.csv转tfrecord csv转tfrecord的意思是，将csv文件中的信息和图片数据整合到...image.png 9.总结 1.本篇文章到此结束，详细地介绍了数据准备的过程。 本篇文章的阶段性成果training文件夹已经上传百度云盘。
需求内容 之前写了一篇【目标检测】YOLOv5跑通VOC2007数据集里面写了个脚本是将xml标注格式转换称Yolo格式，同时读取数据集划分。...在训练自己的数据时，我发现没有现成的数据集划分文件，于是就写了这个小脚本来读取文件名，并划分成train/val/test三个文件。...) as f: for img_name in test_set: f.write(img_name.split('.png')[0] + '\n') 读取图片数据...： 划分后的数据：
在当今信息爆炸的互联网时代，获取数据变得越来越重要，而网络爬虫成为了一种常见的数据获取工具。然而，随着各大网站加强反爬虫技术，爬虫程序面临着越来越多的挑战。...本文将以爬取百度搜索结果为例，介绍如何使用Selenium结合一系列策略来突破目标网站的反爬虫机制。1. 百度搜索反爬虫机制分析百度作为中国最大的搜索引擎之一，拥有庞大的用户群体和海量的搜索数据。...为了保护用户隐私和数据安全，百度实施了一系列反爬虫机制，包括但不限于：User-Agent检测： 百度会检查请求头中的User-Agent字段，识别是否为真实浏览器。
首先调用create方法后，ISideEffect会自动分析并获取第一个参数中涉及的所有被观察对象(IObservable)。 怎么获取的呢？...那么再问一句：ObservableTracker.runAndMonitor又是如何能分析出所有被观察对象的呢？...，支持双向数据同步更新，支持数据类型转换、数据验证，几乎方方面面都照顾到了，可以看作是个大而全的体系。...再比如当多个Observable对象更新时都要同时更新同一个数据对象时(比如状态条)，DataBindingContext就要创建多个绑定，好麻烦，这个数据对象就会被短时间内更新多次。...)，因为它不局限于一对一的灵活性，所以它没有数据类型转换、数据验证的概念。
昨天向大家推荐了小目标检测的福音：Stitcher，简单又有效，引起了不少朋友的兴趣。这篇文章为 Stitcher 原作者所写，介绍了Stitcher的来龙去脉、方法和分析，欢迎参考。...首先，我们统计了小物体在数据集中的分布，发现训练集中小物体的数量并不少。...通过上述分析，我们的猜疑链形成：数据集中小物体分布不均匀 --> 训练中小物体学习不充分（Loss不足） --> 训练完的模型小物体精度差。而接下来就是按照这个逻辑逐步设计解决方法。...前面对训练过程中loss的分析，给我们提供了一个自然而然的思路，就是直接用loss 作为反馈信号，来指导拼接图的使用。...06 Conclusion 总结一下，我们这篇工作从小物体精度低这个问题入手分析，提出了一种新的multi-scale training方式 Stitcher，在常用的数据集、检测器、训练方式上均涨点明显
研究背景 YOLOv9的核心问题聚焦于多数方法都忽略了输入数据在前馈过程中可能具有不可忽略的信息损失量。...因此，在代码方面，作者也进行了一系列拆分，整体框架仍然是采用v5那套，因此训练的方式和数据组织结构和v5通用。...另外，仓库里还有一些实验性的文件和yolov9无关，是作者令一项最新工作：YOLOR-Based Multi-Task Learning，这篇工作是想通过多个不同的任务，比如目标检测、实例分割、语义分割和图像描述来相互促进...，这部分内容对应panoptic，不过目前这部分内容并不成熟，作者也没给出对应的数据集组织形式，使用时略过即可。
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