大家知道EasyCVR视频智能监控平台支持摄像机的RTSP、GB28181、和Ehome的接入，同时会对接入上来的视频信息进行同步的更新和反馈，因此视频通道的名称是实时更新的，当通道变化，名称也会随之重新生成...在实际的使用过程中，有用户在检查EasyCVR的时候发现了通道名称乱码问题。 对于这个问题，我们首先要知道这个通道名称是如何编码的。...反过来也是一样的状况。 在本文中，EasyCVR的通道名称由于字节数不足，发生编码回退，最后导致编码错误。 由于是编码问题导致的，那么我们就从编码上来解决。...解决这个问题需要分为两个部分，一个是通过设备端修改上传的协议字符模块，一个是通过平台的修改来满足协议的修改。默认我们将协议交互的模式统一为utf-8就可以满足需求了。...EasyCVR将视频变为有用的信息，与大数据、云计算技术相结合能形成巨大的资源信息库，为城市的现代化建设提供有力的信息支撑和辅助决策支持。
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网站排名.jpg 1、竞争对手，百度搜索看看是否是竞争对手成长的原因，看看首页上有哪些网站，分析一下首页上的网站，然后改变自己的网站优化策略。...2、网站的安全问题，网站被K和挂木马的影响，也是对关键词排名产生影响，在构建网站时，应设计网站代码，提高网站的安全性，减少网站被恶意攻击的可能性。...4、友情链接问题，检查一下你自己的一些链接是否有单一的链接，以及链接的质量，这将对网站的排名产生一定的影响。...5、网站有更多的死链，由于该网站已经做了很长时间，有更多的文章在网站上，在优化的过程中，我们有时会觉得有些内容不合适，选择删除，这会导致有死链接的产生，当百度蜘蛛抓取后，链接无法访问，这样会对你的网站优化排名不利...，会导致关键词排名下降。
一般视频通道接入EasyNVR后，视频广场就会清楚显示视频的快照和在线情况，快照默认一分钟更新一次，在线情况也是同步更新。 有EasyNVR的用户反馈在平台中，通道显示是离线状态，但是流可以正常播放。...经过多次观察后发现用户的流实际是不稳定的，经常性在线离线反复跳跃。...如果不在线就继续重连，修复测试后离线不会上线的问题解决了，但是在给用户测试时出现cpu升高的情况，而我们本地多次测试都没有这种情况发生。...接着查看了EasyNVR的线程，打印了线程里的状态，发现实际连接的流端口和用户填写的不一致，如下： 抓包分析后发现用户的流会出现重定向的情况： 根据以上我们确定是重定向的流消耗了cpu资源，在我们内部经过多次测试和讨论后...，猜测是ffmpeg针对这种重定向的流处理机制有问题，于是尝试升级了EasyStreamClient库里的ffmpeg版本，升级后经过多天测试发现cpu正常了，该问题也得到了解决。
前几天跟大家说，面试时尴尬的名场面， 结果收到很多小老弟的留言，说是被说中了心声，心疼这些小老弟们。 那今天呢，咱来就来盘一盘面试时经常会问的一个问题： 什么是万向锁？...还比如这位博主讲的，丢失了一个自由度：传送门 这样的旋转，如果用改变Transform欧拉角来旋转，不一写一个错么 万向锁用专业术语讲就是： 万向锁，是在使用动态欧拉角表示三维物体的旋转时出现的问题。...此处“角度超过360度时会失败”的理解是，Unity内部使用四元数去执行旋转，不会存储欧拉角的累计值，欧拉角只代表了等值的旋转变化结果，当旋转角度X超过360度时，存储的角度为X-360，例如，361度等同于...同时，Unity API提醒我们不要单独设置一个欧拉角的参数（例如，Eulerangles.x=10；），这将导致错误的旋转，应当同时对x、y、z三个参数进行设置。...，无法达到想要的角度的问题原因。
我们偶尔也会收到EasyNVR启动时在exe前台输出乱码的反馈，下面分析一下该问题的排查思路。 ?...1.出现这个问题是因为EasyNVR的服务在启动的时候有无法读取的字符，从而导致EasyNVR无法启动，所以我们打开数据库，在数据库内查看是否有乱码字符产生导致数据读取失败。 ?...2.根据上图以及前台的输出报错，基本可以定位是服务在读取back_audio这列的时候出现的问题，所以我们需要更改数据库文件，让服务正常的运行，并且不损失通道的数据。 ?...3.advert这个表即是存储通道数据的表，back_audio这一列是音频文件保存，所以我们可以去查找上传的音频文件是否有问题。 ?...4.检查之后发现名称是有问题的，所以我们将这个名称改为正常的名称即可正常的启动了。 ? EasyNVR的问题解决方式包括了很多细节的处理，如果还有其他问题，可以翻阅我们以前的博文找寻相关文档。
EasyPlayer是可支持H.264/H.265视频播放的流媒体播放器，性能稳定、播放流畅，可支持的视频流格式有RTSP、RTMP、HLS、FLV、WebRTC等，具备较高的可用性。...我们在测试过程中发现，当切片为时长为2秒时，播放器出现了大量请求ts文件情况，并且导致浏览器出现卡顿。...经过仔细排查代码发现，原来是在发送请求ts之前，代码中多了一个加载请求，因此导致循环请求，所以浏览器出现了卡顿。 去除该段代码后，ts重复请求的问题完美解决。...EasyPlayer播放器系列项目依赖其灵活控制、低延时、高稳定的特点，已经成熟运用于多个项目场景当中，其中包括手机直播、桌面直播、远程教育课堂直播等，同时在城市安防或者社区安防监控的视频播放当中也具备很好的兼容性
然后你突然想起了在开车时听到的爆炸声。这样的回想能够帮助你确定爆胎的原因，并可能导致突触变化。而由于这种变化，在以后开车时听到这种爆炸声，你的处理方式可能会不一样。信用分配是机器学习领域的关键问题。...当 BPTT 被用于处理长序列时，这个过程的计算开销会变得十分高昂，甚至根本不可行。重要的是，生物大脑并不太可能在很长的内部状态序列（比如几天、几个月、甚至好几年）中执行如此详细具体的反向回放过程。...图 1: 此图展示了在 ktop = 3, katt = 2, ktrunc = 2 的情况下 SAB 中的前馈传播过程。...图 2: 此图展示了在 ktop = 3, katt = 2, ktrunc = 2 的情况下 SAB 中的反向传播过程。...该表将使用基于时间的反向传播算法（BPTT）训练的 LSTM 以及带完全的自注意力机制的 LSTM 结果相对比。 ? 表 4: 置换 MNIST 和 CIFAR 10 分类任务的测试准确率。
举个例子说明RNN实现过程：假设有一个句子的输入是”今天天空很”，要预测下个词是什么。...隐藏层到输出层： 同样使用电视剧的例子进行通俗解释，当我们对上几集和该集的剧情进行整理，留下一些重要信息之后，我们会试图去猜测下一集的内容大概会是怎么样的。同样的，RNN的思路也如此。...当我们hi中保留了i时刻的重要信息后，就试图使用这些重要信息进行预测下一个词应该是什么。...之所以要提前停止训练，是因为继续训练会导致测试集上的准确率下降。那继续训练导致测试准确率下降的原因笔者猜测可能是1. 过拟合 2. 学习率过大导致不收敛 3....使用正则项的时候，Loss的减少可能不是因为准确率增加导致的，而是因为权重大小的降低。
第四轮考验：度量指标 还有五花八门的度量指标，啥也不说了，直接上图。 ? ? ? 当然，还有诸如数据预处理、调参策略等一系列问题，都会导致结果的不同。...反观那些经久不衰的算法，像LSTM，自1997年被提出后，在语言翻译任务中取得了重大突破。 如果LSTM得到适当的训练，它的性能就能和20年后(现在)的算法相当。...对此，Kolter认为，研究人员应当热衷于开创全新的算法，让这个新算法达到SOTA效果，而不是对现有算法做调整。 那么，如今这种论文灌水背后的原因，又是什么呢？...而另外一个原因，便是AI领域的爆炸性增长，论文数量远超有经验的审稿人数，评审人员应当坚持跟一个合理、科学的基准，做更好的比较。 比论文灌水更可怕的，是造假 以为学术乱象只有这些？...…… 如此学术乱象，你怎么看？
同理，梯度爆炸也是类似，当我们的初始化的网络权值过大，导致 ∣σ′(z)w∣>1，不断连乘后就会得到一个很大的值了。 梯度消失和爆炸会带来什么影响？...这个问题在我们的网络层级达到一定深度的时候就会出现，准确率饱和，然后迅速下降，这个问题不是由于过拟合或是梯度问题导致的，而是由于网络结构太过于复杂导致的，换句话说就是如果不加约束的放羊式训练很难达到理想的准确率的...此思想相当于是先寻找局部最优，然后整合起来寻找全局最优。...5）LSTM LSTM全称是长短期记忆网络（long-short term memory networks），是不那么容易发生梯度消失的，主要原因在于LSTM内部复杂的“门”(gates)，如下图，LSTM...LSTM用的是什么激活函数？ 在LSTM中，遗忘门、输入门和输出门使用SIgmoid函数作为激活函数，在生成候选记忆时候，使用双曲正切函数Tanh作为激活函数。
首先，我们来看一下在训练模型时的不同时间点测试集的分类准确率： ? 通常，准确率随着训练的进行而增加；双向 LSTM 需要很长时间来训练才能得到改进的结果，但至少这两个框架都是同样有效的。...由于模型简单，这两种框架的准确率几乎相同，但在使用词嵌入的情况下，TensorFlow 速度更快。（不管怎样，fasttext 明显比双向 LSTM 方法快得多！）...显然，我的模型架构导致 CNTK 在预测时遇到错误，而「CNTK+简单的 LSTM」架构并没有发生这种错误。...通过质量评估，我发现批归一化（batch normalization）是错误的原因，并及时提出了这个问题（https://github.com/Microsoft/CNTK/issues/1994）。...尽管如此，简单地设置 flag 的效果是非常显著的，在将它们部署到生产之前，值得在 CNTK 和 TensorFlow 后端上测试 Keras 模型，以比较两者哪个更好。 ?
打造一部像「复联 3 」这类票房口碑双丰收的作品一直是电影制作人们的梦想。 最近有 3 家科技公司分别研发出三套能够预测未来电影票房的 AI 程序，且宣称准确率已经能达到 80% 。...其创始人兼 CEO David Stiff 说，如今他们的 AI 系统在电影票房预测上，准确率能达到 75% 左右，非常接近实际票房。...该公司声称其预测结果的准确率能达到 70%，在新电影的第一部预告片发布后预测其票房，准确率能达到 80%。真的很难想象，做到这一准确率的居然是一款从未看过电影的应用程序。...另外，人们决定是否要去看一部电影，并不完全取决于同类型电影在历史上的成功，更多的决定因素在于剧本的吸引力、制作的精良程度，以及演员本身的表现力等。...在漫威推出超级英雄电影之前，没有人想到一部改编自关注度如此之低的漫画、主角还是一位新人的电影，能如此大获成功。
我自己归纳有三个方面的原因： 第一是互联网的发展，为什么互联网的发展让语音识别技术的准确率能够有很大的提升？...CPU一个指令做一个加法做一个乘法，但是GPU做1千维的，一次的加法GPU一个指令就完成了。这三者结合让语音识别的准确率得到很高的提升。 再讲一下语音识别系统基本的识别过程到底是什么样子？...接下来讲一下神经网络的基本知识，首先是深度的神经元，包括细胞核和树突，接受外部的信号，根据信号和其他的原因选择它的细胞到底是激活还是不激活？...接下来讲一下神经网络的基本知识，首先是深度的神经元，包括细胞核和树突，接受外部的信号，根据信号和其他的原因选择它的细胞到底是激活还是不激活？ 卷积神经网络，卷积到底是什么东西？...至于我们现在的技术难点，如果哪个厂商说准确率97%，那这个就很牛了，关于它的准确率各个厂商都这么说，其实准确率是在安静的情况下还有标准化的情况下才能够达到，如果说有噪音，或者说那个人普通话不标准，或者有口音的普通话
但是事实真是 如此吗?我们来看下面的例子。 考虑一个语言模型，通过前面的单词来预测接下来的单词。...学习速率：0001，RNN 神经网络的系统参数，是模型训练时梯度下降的速度， 过 高容易导致梯度消失 ，过低则训练过慢。...Basic_LSTM损失率 转换为模型的 3 类收益率预测值与真实值的对比准确率： ?...Basic_LSTM样本外选股准确率 样本外的准确率最终收敛水平仅高于 50%，但是需要区分这一水平所能够反映的真实预测程度。...这些结果的意外之处在于，利用基本的 LSTM 结构，能够在参数未优化之前得到如此高的准确率与显著水平，对于模型的进一步改进和优化令人有所期待。
这个步骤能让我们得到许多实体，其中一些是我们要的技能，而另一些不是。此外，技能简历也可能包含其它实体，比如地点、人物、对象、组织，诸如此类。 步骤二：候选词分类的深度学习架构 下一步是实体分类。...最终使用了这些特征的模型在实体测试集中的准确率是74.4%。如果把候选词中是否有英语里常见的前缀和后缀，做成二进制特征，放到模型里，则模型在测试集中的准确率高达77.3%。...针对这个问题，你应该使用在其它真正大型的数据集上训练出来的词汇嵌入层。我们使用了有50个维度的GloVe模型向量，这把模型在测试集上的准确率提升至高达89.1%。...原因是简历文本为了突显经验和照顾格式（人们在句子中以谓语开头而不是主语，有时，短语没有用正确的语法结构）就经常忽略语法，以及有许多词是专用术语和名称。我们只得写一个自己的词性标注程序解决上述问题。...以后的模型要做调优，可以增加训练数据集的大小并且适当增加层的数量和大小，如果在相同的数据集上只是单纯增加层的数量和大小，会导致模型过拟合。 结果 ?
使用一种基于符号化方法的LSTM网络进行时间序列预测 论文名称：Time Series Forecasting Using LSTM Networks: A Symbolic Approach 作者：Steven...Elsworth and Stefan Guttel 发表时间：2020/3/12 论文链接：https://arxiv.org/pdf/2003.05672.pdf 推荐原因 本文使用LSTM对时间序列数据进行预测...在3D重建的过程中，人体通常无法扫描每个视图下的所有单个对象，这会导致扫描数据的的丢失，进而限制很多应用，如机器人需要了解一个没见过的几何体以进行精确的抓取。...第一个模块是两个任务共享的；第二和第三个模块分别对应两个任务，并且具有分辨率逐渐递增的三个阶段，用来平衡准确率和速度；第四个模块用来进一步的将语义信息和深度信息融合，获得更准确的视差图。...这篇论文发表在机器人顶会ICRA 2020上，关注的智能机器人在场景感知上的需求——既要知道目标在哪里（深度信息），还要知道目标是什么（语义信息）。具有很强的实际用途。 ? ?
为了解释神经图灵机为何如此重要，我们必须实实在在解释一下普通的图灵机（Turing machine）是什么。 ? 图灵机就是一种简单的计算机模型。...出现这种情况的原因是，LSTM 确实是在学习一些东西，但是它们并不是在学习算法。LSTM 试图一次解决整个问题，所以它们意识不到前两次所做的事情就是它们之后应该做的。 ?...事实证明，导致这个问题非常困难的原因，不仅是你必须做出逻辑推理，你还必须意识到什么东西是相关的。你会看到，这两者之间是存在竞争的。...bAbI 数据集的许多子任务或者子部分都达到了超过 95% 的准确率，这作为系统通过给定领域的基准测试。 ?...那么，你问计算机：「Freya 和 Fergus 是什么关系？」或者「Freya 和 Fergus 是什么关系？」答案是舅舅，所以它们确实是能够回答这个问题的。
但是按照时间序列来训练的话就不一样了，输入x是一期的开奖结果，要学习的y是下一期的开奖结果。 LSTM介绍 我们需要从过往的历史数据中寻找规律，LSTM再适合不过了。...如果你对LSTM不熟悉的话，以下几篇文章建议你阅读： Understanding LSTM Networks http://colah.github.io/posts/2015-08-Understanding-LSTMs.../ [译] 理解 LSTM 网络 http://www.jianshu.com/p/9dc9f41f0b29 RNN以及LSTM的介绍和公式梳理 http://blog.csdn.net/Dark_Scope...这里除了保存预测准确率之外，还保存了三类准确率： Top K准确率： 预测结果中，前K个结果的预测准确率。...在排列三如此简单的、排列组合只有1000(样本空间已经足够小了)的等概率事件上进行预测都如此的困难，这也印证了数学的奇妙之处。都说了彩票是等概率，那么出任何一种号码都是有可能的，没有规律可言。
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