前言：可以创建AWR基线来为数据库建立已保存的工作负载视图，以便以后用来与其他AWR快照进行比较。
AWR是Automatic Workload Repository的简称，中文叫着自动工作量资料档案库。对于AWR的管理，主要是针对快照和基线的管理而言。比如设定快照的间隔，删除快照，设定快照的保留时间。那对于基线而言则是基线的创建，删除，自动创建等。本文主要描述这2部分的内容。
本文第一部分翻译自Vertical-Align: All You Need To Know，就是之前在CSS上下左右居中参考资料部分提到的待翻译的那一篇
我们要完成的任务是输出JSON字典，并且对其中的每个元素，要输出它的所有父节点。那么很容易想到的做法就是递归解析。
木易 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 很久没给大家带来教程资源啦。 正值PyTorch 1.7更新，那么我们这次便给大家带来一个PyTorch简单实用的教程资源：用PyTorch进行语义分割。 △图源：stanford 该教程是基于2020年ECCV Vipriors Chalange Start Code实现了语义分割，并且添加了一些技巧。 友情提示：教程中的所有文件均可以在文末的开源地址获取。 预设置 在开始训练之前，得首先设置一下库、数据集等。 库准备 pip install
正值PyTorch 1.7更新，那么我们这次便给大家带来一个PyTorch简单实用的教程资源：用PyTorch进行语义分割。
如下是官方使用 Baseline Profiles 在应用启动上提升的百分比，来自 《 Performance best practices for Jetpack Compose[1]》:
作者 | 邓秋爽：云和恩墨技术工程师，有超过七年超大型数据库专业服务经验，擅长 Oracle 数据库优化、SQL 优化和 Troubleshooting。
flex容器下，不同大小的文字底部对齐，为什么应该使用 baseline 而不是 flex-end?
相信通过以上程序，能够很好的理解topLine，buttomLine，baseLine，ascentLine，descentLine。 另外：Paint类有两个方法
baseline可以固定多个执行计划，如某sql有10个执行计划，可以使用baseline固定使用其中的2个，根据11g adaptive plan的特性，让优化器从这2个计划中自动选择，fixed属性为yes的执行计划优先被选择，可以设置多个计划的fixed=yes
在开发中常常会遇到标签（图片）+文字的需求，实现方式一般采用SpannableString的方式来实现。 这时候会遇到图片ImageSpan没有办法居中的问题。在解决这个问题之前，先学习字体属性Paint.FontMetrics。
1 Baseline 根据子项的基线对它们的位置进行定位的widget 2 构造函数 Baseline({ Key key, @required this.baseline, @required this.baselineType, Widget child, }) 3 常用属性 3.1 baseline：子组件基准线距离顶部的距离 baseline: 80.0, 3.2 baselineType：baseline类型 baselineType: TextBaseline.a
之前写了一篇文章介绍的是用SQL Profile来调整、稳定目标SQL的执行计划，即使无法修改目标SQL的SQL文本。但SQL Profile实际上只是一种亡羊补牢、被动的技术手段，应用在那些执行计划已经发生了不好的变更的SQL上，即当我们发现这些SQL的执行计划已经出了问题时通过创建SQL Profile来纠正、稳定这些SQL的执行计划。即便通过创建SQL Profile解决了目标SQL执行计划变更的问题，依然不能保证系统后续执行的SQL的执行计划就不再发生不好的变更。这种不确定性会给Oracle数据库大版本升级(比如从Oracle 10g升级到Oracle 11g)带来一系列的麻烦，因为不清楚升级之后原先系统中哪些SQL的执行计划会发生不好的变更。
本次比赛是全国高校计算机能力挑战赛中的人工智能赛道里的验证码识别，该比赛需要识别26（大写）+26（小写）+数字（10）= 62个字符，随机组成的四位验证码图片。
大家好，我是童欧巴，本文将会和大家一起回顾 2024 Google I/O 的一篇主题演讲 “Web 新动态”。
Baseline是文字绘制时所参照的基准线，只有先确定了Baseline的位置，我们才能准确的将文字绘制在我们想要的位置上。Baseline的概念在我们使用TextView等系统控件直接设置文字内容时是用不到的，但是如果我们想要在Canvas画布上面绘制文字时，Baseline的概念就必不可少了。
摘要：本篇主要介绍下腾讯2021广告大赛多模态视频广告标签baseline以及优化思路。首先介绍参加比赛的背景，相比于单模态文本理解，多模态视频内容的理解更具挑战；然后介绍了官方提供的一个baseline，包括系统说明、系统整体结构以及baseline源码介绍和运行说明；最后结合工作中的项目实践，介绍了关于优化的几个思路，主要分成从模型层面优化和样本层面优化。对于希望解锁视频内容理解的小伙伴可能有所帮助。
在实现自定义控件的过程中，常常会有绘制居中文字的需求，于是在网上搜了一些相关的博客，总是看的一脸懵逼，就想着自己分析一下，在此记录下来，希望对大家能够有所帮助。
1 . 精准绘制需求 : Canvas 绘制文字时 , 有时需要精准的控制文字的绘制 , 如绘制到指定的区域 , 居中 , 或者位于某个精准的坐标 ;
以上这篇keras处理欠拟合和过拟合的实例讲解就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。
The vertical-align CSS property specifies sets vertical alignment of an inline or table-cell box.
Android系统提供了Textview来提供文字的显示，但很多时候开发者还需要使用Canvas来绘制Text，这时候，canvas.drawText()就不像Textview的使用这么简单了，需要掌握文字的测量以及渲染的流程。
H.264 Baseline profile、Extended profile和Main profile都是针对8位样本数据、4:2:0格式(YUV)的视频序列。在相同配置情况下，High profile（HP）可以比Main profile（MP）降低10%的码率。根据应用领域的不同，Baseline profile多应用于实时通信领域，Main profile多应用于流媒体领域，High profile则多应用于广电和存储领域。
自从Oracle 10g开始支持AWR以后，相比于Statspack，除了有更多新的内容可供参考，HTML保存格式也是为查看文档提供了很多便利。
新建src\components\baseline\notification\index.ts
问题详情： 在深度学习进行分布式训练时，常常采用同步数据并行的方式，也就是采用大的batch size进行训练，但large batch一般较于小的baseline的batch size性能更差，请问如何理解调试learning rate能使large batch达到small batch同样的收敛精度和速度？ 回答： 最近在进行多GPU分布式训练时，也遇到了large batch与learning rate的理解调试问题，相比baseline的batch size，多机同步并行（之前有答案是介绍同步并行的
Flyway，是一个数据库版本管理工具。每次上线新功能的时候，都需要先更新数据库，然后再部署代码。当数据库的更新部分很多时，难免会忘掉，造成升级失败。 另外一个问题的是，当你的服务是允许客户自己私有部署的时候，每个客户可能都在不同的数据库版本上，这时候对于不同的客户给与不同的升级机制就相当重要了。
我整理了20场+kaggle比赛baseline，包括CV/NLP/多模态/机器学习等方向。 01 CV方向比赛 CV方向选出了10场比赛，涵盖图像分类、图像分割、目标检测、视频分类等CV经典任务，覆盖农业、医疗、体育等应用领域。 扫码加我微信，回复“比赛” 领取baseline代码 02 NLP方向比赛 NLP方向选出了6场比赛，涵盖文本分类、AES等NLP任务，覆盖医疗、教育等应用领域。 扫码加我微信，回复“比赛” 领取baseline代码 03 多模态方向比赛 多模态方向有2场比赛，
最近，关于Attention是否可以解释模型的输出受到越来越多的质疑，参见"Attention is not not Explanation"[1] 和 "Attention is not not Explanation"[2]。今天，我们介绍一种更加合理并且有效的解释模型输出的方法：Integrated Gradients，出自Google 2017年的一篇论文"Axiomatic Attribution for Deep Networks"[3]。
基于脱敏和采样后的数据信息，对于给定的一定数量到访过微信视频号“热门推荐”的用户， 根据这些用户在视频号内的历史n天的行为数据，通过算法在测试集上预测出这些用户对于不同视频内容的互动行为（包括点赞、点击头像、收藏、转发等）的发生概率。本次比赛以多个行为预测结果的加权uAUC值进行评分。
链接：https://pan.baidu.com/s/1l1AnBgkAAEhh0vI5_loWKw 提取码：2xq4
在本文中，我将介绍一些简单的方法，可以将Python for循环的速度提高1.3到900倍。
TRTC产品有多种音视频流上行的方式，其中，可以通过OBS等推流设备，使用RTMP协议给TRTC后台上行音视频数据。
本次分享的背景是，Datawhle联合天池发布的学习赛：零基础入门CV赛事之街景字符识别。本文以该比赛为例，对计算机视觉赛事中，赛事理解和Baseline两部分内容进行解析，帮助大家更好地学习实践。同时进行了直播分享（今晚7点在阿里天池直播分享，录播上传后原链接可回看）：
【新智元导读】每年在机器学习相关的顶会中，有关生成对抗网络GAN的理论和实证研究论文非常多，如何评估这些论文的新颖性，如何评估模型是否有真正的突破，以及如何避免埋没好论文，是值得关注的问题。GAN的提出人、谷歌工程师Ian Goodfellow近日发表一系列推文，谈论这些问题的解决方法，以及他对目前GAN进展的一些忧虑。 有许多关于 GAN 如何工作的理论或实证研究论文，关于如何用 GAN 做新奇而有趣的事情的论文（例如关于应用在无监督翻译的第一篇论文），新的度量标准等等。但这个主题不是关于那些。 还有很
https://tianchi.aliyun.com/competition/entrance/531795/introduction（阿里天池-零基础入门CV赛事）
本文介绍了JPEG图片格式的两种存储方式：baseline和progressive，并分析了它们的优缺点以及在不同浏览器下的支持情况。Progressive格式可以在加载时看到图片的清晰度，但文件大小较大；Baseline格式可以减小文件大小，但加载时看不到清晰度。实验结果表明，Progressive格式在文件大小较大的情况下，加载速度更快，用户体验更好。然而，需要注意的是，由于Progressive格式在CPU占用方面较大，对于移动设备来说可能不是最佳选择。
论文标题：Model Rubik's Cube:Twisting Resolution, Depth and Width for TinyNets(NeurIPS 2020)
执行实验 我们对不同的实验模块使用面向对象抽象。进行实验，可以为环境、算法等等构造对应的对象，然后调用合适的训练方法。简单示例如examples/trpo_cartpole.py。代码如下： from rllab.algos.trpo import TRPO from rllab.baselines.linear_feature_baseline import LinearFeatureBaseline from rllab.envs.box2d.cartpole_env import CartpoleEn
JPEG有两种存储格式：baseline 和 progressive。Baseline JPEG 会在数据可用时，一行一行自上而下显示。Progressive JPEG会先显示模糊图片，然后逐渐清晰。
股票市场异常是指那些与传统金融理论不符合的现象，这些现象可能导致投资组合表现出色或者糟糕。机器学习技术可以帮助我们更好地理解这些异常，并提高投资组合的表现。
清华大学自动化系智能计算实验室团队开源基于 PyTorch 的视频 (图片) 去模糊框架 SimDeblur，涵盖经典的视频 (图像) 去模糊算法且轻量高效。 >>加入极市CV技术交流群，走在计算机视觉的最前沿
在Oracle中，SPM（SQL Plan Management，SQL计划管理）是什么？
Lite MP4 Tool可以自动生成avs，并编码成MP4AVC格式。对想制作出专业水准的MP4AVC的压制新手来说是一件非常方便的工具。本文指在带大家认识下如何使用Lite MP4 Tool方便快捷地制作出高质量的MP4AVC视频。
比较基础的一个方法。即绘制文本 使用如下： Paint paint = new Paint(); paint.setColor(Color.RED); // 红色字体 paint.setStyle(Paint.Style.FILL); // 类型 paint.setStrokeWidth(1); // 画笔线条宽度 paint.setTextSize(60); // 绘制文本大小 // 绘制内容 canvas.drawText("听着music睡 ' blogs"
尽管近年来卷积神经网络很大地促进了计算机视觉的发展，但一个重要方面很少被关注：图像大小对被训练的任务的准确性的影响 。在本文介绍了一篇谷歌在ICCV2021的工作，作者提出了一个可学习的调整器模型（resizer model）来提高模型的性能。
大家对ROC曲线都很熟悉，从方法的特异性和灵敏度出发反应一个方法的准确度。但是，在临床的应用中，往往仅通过以上标准得到的准确度是不可靠的。故早在2006年纪念斯隆-凯特琳癌症中心AndrewVickers博士等人研究出另外一个新的评估方法，叫决策曲线分析法（Decision Curve Analysis，DCA）。今天我们就来介绍下在R语言中如何实现决策曲线分析方法。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
即时通信 IM
实时音视频
