这里写目录标题 1 数据软删除时保持字段值唯一性的问题 2 解决 1 数据软删除时保持字段值唯一性的问题 2 解决 对userinfo1表的name、status两个字段设置联合的唯一索引，在更新数据时把被软删除的数据行对应的...id值，赋值给status字段(status等于0表示未删除，非0表示已删除)。...① 对需要保持唯一的数据创建联合唯一索引 ② 软删除时status字段更新为该行数据的唯一值(也就是主键id)
问题描述 在对课程表进行数据抽取时，由于课表结构的原因，需要在原始表字段名作为第一行数据，并对原始字段名进行替换。 原始数据如下所示： ? 2....解决办法 经思考，此问题可抽象为：在不影响原始数据的前提下，把字段名作为第一行数据插入原始数据表中，同时更新字段名。...总结 把字段名的数据插入到索引值为-1的行； 更新整个表索引值，加一操作，目的是修正步骤1的索引值为0； 对数据表按索引值升序排序，这样步骤1插入的数据就回到了第一行； 更新字段名。
这些结果表明，μYOLO在微控制器上进行单帧目标检测具有可行性。 1 Introduction 计算机视觉中的目标检测描述了首先找出，即回归，一个边界框，然后对场景中的物体进行分类的第一个步骤。...作者使用μYOLO的 Backbone 模型在Caltech-256数据集[6]上进行预训练，该数据集是一个256类图像分类问题。...为了检验这个假设，作者在车辆任务的简化版本上训练了YOLO，并在不同的输入图像分辨率和最大绑定框数量的情况下来做 GT 值，参见图2。...因此，如果一个预测框的置信度高于50%，那么它就是一个“非背景”的预测框，如果它与对应的 GT 框之间的IoU高于50%，那么它就是正确的预测。...这意味着矩阵的对角线包含正确预测的边界框，而上面的和下面的三角形矩阵包含错误。更具体地说，每个矩阵的最后一行表示假阴性，最后一行表示假阳性，所有其他字段表示正确检测的边界框的误分类。
嘉宾 | 吴英骏博士 采访 | 赵钰莹 数据库初创企业 RisingWave Labs 曾经发表了一篇博客文章，宣布完全删除掉了 RisingWave（该公司开发的云原生流式数据库） 的 27 万行 C...其定位不仅是一个 SQL 数据库系统，还提供流处理能力：使用流数据执行连续查询，并以物化视图的形式动态维护结果。...在数据库领域，虽然 TiDB 的存储引擎 TiKV 是用 Rust 写的，但这不足以证明成功的数据库系统都是用 Rust 写的，反而绝大多数成功的数据库系统都是用 C++ 写的。...从招聘的角度考虑，我们肯定希望招到的都是数据库领域的专家，在数据库领域有多年经验的专家很可能来源于现有的各大数据库厂商，而这些厂商基本都是用 C++ 的。...对数据库系统而言，这是一个长周期的项目，早期孵化阶段的时间宝贵程度和正式上线后肯定是有区别的，当对象是直接用户时，数据库系统出现任何问题都是不能忍的。
这样一来同一数据流的第二个数据帧就有可能比第一个数据帧先到达对端设备，从而产生接收数据包乱序的情况。...逐流的负载分担 这种机制把数据帧中的地址通过HASH算法生成HASH-KEY值，然后根据这个数值在Eth-Trunk转发表中寻找对应的出接口，不同的MAC或IP地址HASH得出的HASH-KEY值不同...Eth-Trunk模块根据转发表转发数据帧的过程如下： Eth-Trunk模块从MAC子层接收到一个数据帧后，根据负载分担方式提取数据帧的源MAC地址/IP地址或目的MAC地址/IP地址。...根据HASH算法进行计算，得到HASH-KEY值。 Eth-Trunk模块根据HASH-KEY值在转发表中查找对应的接口，把数据帧从该接口发送出去。...当成员接口加入Eth-Trunk后，学习MAC地址或ARP地址时是按照Eth-Trunk来学习的，而不是按照成员接口来学习。 删除聚合组时需要先删除聚合组中的成员接口。
count(*) 会统计所有的行，包括为 null 的行，会对所有字段进行扫描； count(1) 也是会统计所有的行，包括为 null 的行，但是它只会对表中的一个字段进行扫描，可以理解为表中有个字段的值全部...1； count(字段名) 只会统计指定字段列，不包括为 null 的行。...表中只有一个字段时 count(*) 效率最高，count(列名) 当列名是主键时，它的效率高于 count(1)，其他情况 count(1) 效率更高。 4. 线上系统越跑越慢，你怎么排查？...MySQL 会记录执行时间超过阈值的 SQL，默认阈值是 15s，可以在 MySQL 配置文件配置是否开启、时间阈值以及日志文件位置； MySQL 自带的工具 mysqldumpslow 可以用来分析慢查日志...视图的列可以来自同一张表，也可以来自不同的表，视图的建立和删除不影响基本表，对视图内容的修改直接影响基本表，视图来自多个基本表时，不允许添加和删除数据。
一行画出 ROC-AUC 图 实现堆积法 (stacking) 为任何模型估计特征重要性 用 k-近邻法来填充缺失值 首先加载下面例子共用的包。...from sklearn.datasets import fetch_openml 下面也是 v0.22 的一个特功能 (但我觉得没什么太大用)：可以从 openML 返回数据帧的值，需要将 as_frame...做法是把所有数据在特征上的值重新随机排列，此做法被称为置换检验。这样可以保证随机打乱的数据分布和原数据接近一致。...下面举例用的数据如下： 删除法 删除数据最简单，有两种方式： 删除行 (数据点) 删除列 (特征) 删除法的优点是 操作简单 可以用在任何模型比如决策树、线性回归等等 删除法的缺点是 删除的数据可能包含重要信息...不知道删除行好还是删除列好 对缺失数据的测试集没用 推算法 根据特征值是分类型或数值变量，两种方式： 用众数来推算分类型 用平均数来推算数值 特征“性格”的特征值是个分类型变量，因此计数未缺失数据得到
--model：预训练模型的路径。 --confidence：过滤弱检测的最小概率阈值，默认值为 20%。 随后，我们初始化类列表和颜色集： ?...现在，让我们遍历每一帧（如果你对速度要求很高，也可以跳过一些帧）： ? 首先，我们从视频流中读取一帧（第 43 行），随后调整它的大小（第 44 行）。...我们还需要检查每次检测的置信度（即概率）。如果置信度足够高（高于阈值），那么我们将在终端展示预测，并以文本和彩色边界框的形式对图像作出预测。...如果 confidence 高于最低阈值（第 63 行），那么我们提取类标签索引（第 67 行），并计算检测到的目标的坐标（第 68 行）。...通常，我们希望标签出现在矩形上方，但是如果没有空间，我们将在矩形顶部稍下的位置展示标签（第 76 行）。 最后，我们使用刚才计算出的 y 值将彩色文本置于帧上（第 77、78 行）。
--model：预训练模型的路径。 --confidence：过滤弱检测的最小概率阈值，默认值为 20%。...这时，我们已经在输入帧中检测到了目标，现在是时候看看置信度的值，以判断我们能否在目标周围绘制边界框和标签了： 我们首先在 detections 内循环，记住一个图像中可以检测到多个目标。...我们还需要检查每次检测的置信度（即概率）。如果置信度足够高（高于阈值），那么我们将在终端展示预测，并以文本和彩色边界框的形式对图像作出预测。...如果 confidence 高于最低阈值（第 63 行），那么我们提取类标签索引（第 67 行），并计算检测到的目标的坐标（第 68 行）。...通常，我们希望标签出现在矩形上方，但是如果没有空间，我们将在矩形顶部稍下的位置展示标签（第 76 行）。 最后，我们使用刚才计算出的 y 值将彩色文本置于帧上（第 77、78 行）。
在算法1 中，for 循环是通过对熵变量使用归约子句并行计算的。这导致每片叶子计算的显著加速。在计算出熵之后，与当前设置的阈值进行比较。如果熵值低于阈值，则丢弃该帧。...当前帧中对象的正确分类会导致服务器增加熵阈值。当前帧中对象的错误标记会导致服务器降低客户端的熵阈值。 在算法2中，令 代表服务器接收到的第 帧 3D点云数据。...最后，如果当前帧和前一帧之间存在标签不匹配，则熵阈值减小 ，如果标签匹配且当前熵阈值小于最大阈值，则熵阈值增加 。 传感器噪声和聚类分割不佳的结果会导致对象标记的错误分类。...通过降低熵阈值，我们允许客户端传输更多帧，并期望额外的帧会降低整体错误分类率。...当系统处于最佳状态时（即当前帧中没有错误分类的对象），我们可以通过增加熵阈值来降低客户端的发送速率，从而减少机器人网络中的数据包流量。
此外，该网络专门针对模拟数据进行训练，避免在具有挑战性和退化且通常难以访问的环境中进行艰巨的数据收集。...向量 的每个分量都是二值的（0或者1，其中0表示该分量上的定位信息可靠，1则表示不可靠）。d_k估计 的过程可以构建为一个多标签二值分类问题，并且通过一个神经网络分类器得到结果。...由于网络预测的是一个概率值，在使用时本文通过对各个维度设置不同的阈值来确定各个维度是否发生退化，其值为04 方法论4.1 消融实验在该实验中，将特征提取网络换为Point-Net，并且比较了更换前后的各项分类性能...：从表格中可以得出，在大部分指标中，ResUNet均高于PointNet。...这个方法是应用在类似于LOAM的系统上的，因此制作训练集的时候，只用单帧点云的匹配结果来生成退化label。
在滑动窗口和图像金字塔的每次停顿中，我们找出感兴趣的区域，传输到卷积神经网络中，并且输出这个区域的分类。 如果标签L的分类概率比某个阈值T高，我们将标记这个感兴趣区域的边框为标签 L。...这个 0.5 值是可以调整的，但是在大多数的目标检测数据集和挑战中，0.5 是标准值。...在这里，由于后期需要，我们提取了高度和宽度值。 第 48 和 49 行，从帧图像中生成了 blob。 接下来，我们将 blob 输入到神经 net 中，用于目标检测。...在每次检测中，我们提取了 confidence（ 61 行），将它与我们的置信度阈值对比（第 65 行）。...90 和 91 行中，我们显示了帧图片，并捕获按键输入。
在滑动窗口和图像金字塔的每次停顿中，我们找出感兴趣的区域，传输到卷积神经网络中，并且输出这个区域的分类。 如果标签L的分类概率比某个阈值T高，我们将标记这个感兴趣区域的边框为标签 L。...这个 0.5 值是可以调整的，但是在大多数的目标检测数据集和挑战中，0.5 是标准值。...在这里，由于后期需要，我们提取了高度和宽度值。 第 48 和 49 行，从帧图像中生成了 blob。 接下来，我们将 blob 输入到神经 net 中，用于目标检测。...在每次检测中，我们提取了 confidence（61 行），将它与我们的置信度阈值对比（第 65 行）。...90 和 91 行中，我们显示了帧图片，并捕获按键输入。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 数据库是研究数据管理的技术。即如何妥善地保存和科学地管理数据。 数据管理是指对数据进行分类、组织、编码、存储、检索和维护等操作。...address 操作完成后，可以执行describe语句查看一下 修改表名：将表sc重命名为se_course. 3)修改字段的数据类型：修改course表的type字段，使其取固定值...，“必修”或“选修”默认为“必修” 4）删除字段：删除student表的字段address 删除数据库中已存在的表，删除表会删除表中的所有数据，所以要慎重。...左外连接left outer join：返回指定左表的全部行+右表中对应的行，如果左表中的数据在右表中没有与其匹配的行，则再查询结果集中相应位置显示为空值。...右外连接Right Outer Join 右外连接right outer join：返回指定右表的全部行+左表中对应的行，如果右表中的数据在左表中没有与其匹配的行，则再查询结果集中相应位置显示为空值。
我们为不同大小的 CU 训练分类器，以提高准确性并控制分类器本身的复杂度。为每个分类器设置不同的阈值以实现编码复杂度和 RD 性能之间的权衡。...我们按照分类器 MIC 值的降序选择特征，同时避免特征冗余。...为了在保证预测精度的同时控制分类器自身的复杂度，我们将训练子集的大小设置为200个数据，并使用交叉验证的方法来确定最优子集。...当预测概率小于阈值时，CU 将选择执行完整的 RDO 过程以避免不必要的 RD 性能损失。图 4 给出了所有分类器中随着阈值变化的预测精度结果。...根据经验，我们选择85%准确率对应的值作为每个分类器的阈值。 ? 提出的快速划分算法在 VVC 参考软件 VTM-10.0 上实现以评估性能。
利用预先定义的 minVal 和 maxVal 阈值，我们认为强度梯度高于 maxVal 的是边缘，低于 minVal 的不是边缘并将其删除。...强度梯度在 minVal 和 maxVal 之间的像素只有在和梯度高于 maxVal 的像素相连时才是边缘。 ? 滞后阈值在两条线上的例子。 A 边高于 maxVal，所以是边。...B 边在 maxVal 和 minVal 之间但没有和任何高于 maxVal 的边相连，所以删除。C 边在 maxVal 和 minVal 之间，且与 A 边（高于 maxVal）相连，所以是边。...分割车道区域 我们要手动制作一个三角形掩码来分割帧中的车道区域，删除帧中的不相关区域以便提高后期的效率。 ? 三角形掩码通过三个坐标定义，用图中的绿色圆圈表示。...为了确定是否检测到了车道标记，计算真实数据（正确的标签）和预测值间的 IoU，将高于设定阈值的 IoU 评估为真正（TP）样本，用来计算精度和召回率。 3.
分类器 分类器是从「资产和时点」到分类值的函数。 具体来讲，分类器产生的分类值可以是字符串（string）或整数（integer）。注意这里整数是指整数标签，例如行业代码（sector code）。...关于分类器的一个示例：正在交易的资产所在交易所的代号。 分类器最常用于对资产进行分组。 数据集 流水线可以在多种数据上进行计算，比如 OHLC 数据、交易量数据、基本面数据和情绪数据等。...25')result.head().append(result.tail()) 流水线的产出就是个多层的数据帧，第 0 层的行标签是时间，第 1 层的行标签是资产代号，列标签就是上面 Pipeline...latest，就是获取数据序列中最新的值。...---- 默认情况下，流水线每天会为 Quantopian 数据库中的每个资产生成各种计算值。但很多时候，我们只关心满足特定条件的一部分资产（比如我们只关心日交易量大过某个阈值的股票）。
对于模板图像来说，根据第一帧的groundtruth会得到目标的(x_min,y_min,w,h)四个值，会通过以下公式生成模板图像的大小： s ( w + 2 p ) × s ( h + 2 p...] [OTB-13] OTB-13基准考虑了不同阈值下的平均每帧的成功率：如果一个跟踪器的估计值和真值之间的联合（IOU）交并比高于某个阈值，则该跟踪器在给定帧中是成功的。...[ImageNet] 另外，作者还进行了数据集大小对网络性能影响的研究，当ImageNet数据集的大小从5%增加到100%时，平均重叠率（在VOT-15上测量）从0.168提高到0.274。 ...下图作者展示了SiamFC的优秀的鲁棒性，如运动模糊(第2行)、外观的剧烈变化(第1、3和4行)、照明效果差(第6行)和比例变化(第6行)。...如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。
因此，用于训练分类器的训练和测试样本可以使用检测算法进行自动标注，方法是限制视频帧中心附近的检测区域并将血条颜色限定为绿色。...因此，他们无法在匹配图像上应用一个固定的阈值，也无法将匹配的值进行排序并挑出前几个值。为了解决这个问题，他们对原始视频帧和对应的匹配图像进行了观察，如图 2 所示： ?...图 2：原始视频帧及其对应的匹配图像。 从图 2 可以发现，对于每个血条，匹配图像的相应位置都有一个局部极大值。...由于不知道视频帧中的英雄数量，研究者仍然需要一个阈值来确定英雄的数量。固定阈值适用于一个视频中的不同帧，也适用于不同视频中的帧。...最终的识别结果基于三个分类器的标签和置信度得分总和。对于其他英雄，由于没有可用的技能区域，如果置信度得分高于阈值，则识别结果为外观分类器的标签。 ? 图 7：英雄检测和识别的完整方案。
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