压力差压变送器的制造技术不断发展，产品的精确度已由上世纪六十年代的1%、0.5%提高到上世纪七八十年代的0.25%，在上世纪九十年代提高到0.1%、0.075%，近年来又提高到0.05%、0.025%。这个精确度指标通常是由变送器的制造厂商提供的，有的制造厂商称其为“参考精度”，原因在于这个精确度指标通常是在试验室恒温、恒湿及标准大气压条件下得到的，而在用户的实际生产现场，往往离试验室条件相差甚远，变送器的精确度是很难达到的，所以称为其“参考精度”可能更为合适。“参考精度”在实际使用时多半要打折扣，这个折扣有多大？怎么样才能不打或少打折扣？这是用户关心的。
将集群从CDH升级到CDP后，Hive1与Hive3在Decimal精度的处理上发生了变化，导致两个版本的Hive在进行Decimal类型的数据计算时存在差异，主要体现在计算结果精度缺失。本篇文章主要从Hive1和Hive3对Decimal类型的处理上进行分析，进而详细解释精度缺失的原因。
对应于C语言中的float，其中包含一位符号位S，8位指数位E和23位尾数位M，尽管M有23位，但他表示小数点之后的二进制小数，例如M为0110，其实是0.0110，这时因为标准规定小数点左边还有一个隐含位.（此处有一个点.），从而尾数值可能是0.0110，也可能是1.0110。E关系到规格化和非规格化。
用于解决输入数据为，序列到序列(时间序列)数据，不能在传统的前馈神经网络(FNN)很好应用的问题。时间序列数据是指在不同时间点上收集到的数据，这类数据反映了某一事物、现象等随时间的变化状态或程度，即输入内容的上下文关联性强。
企业硬件设备较多，不利于快速发现设备故障及能源消耗异常。依托于hadoop、hbase搭建大数据分析平台，采用Springboot开发框架搭建一套完善的企业能源监控检测数据分析可视化平台。本次毕设程序基于前后端分离开发模式，搭建企业设备监控，数据管理汇总，大屏分析可视化于一体的企业能源检测系统，实现设备异常状态的及时发现预警，减少故障反应时间。
Negative Temperature Coefficient Thermistor
工作时间久了，不可避免的要面试新人。今天把我以前面试机械工程师时喜欢问的一些问题分享出来。大家各自对照，以及这几个问题能否代表你的能力和水平。
关于单目测距的问题，检测的障碍物2-D框加上摄像头的姿态和路面假设。以下根据公开发布的论文讨论具体的算法：
去互联网金融或电商行业的公司面试时，一般都会遇类似“ 0.1+0.2 等于 0.3吗？”这道题，对于非科班出身的前端人是一道送命题，有些知道 0.1+0.2 不等于 0.3，但是继续深问为什么，就无法很清晰地回答。
数字世界是模拟世界的镜像，而ADC就是连接两个世界的大门。一切模拟信号一旦经过ADC离散化后，其幅值必然会失真，其重要原因是ADC分辨率有限，只能逼近真实幅值。
大家可以在网上搜索相关的主题啊，你可以搜索到一堆，不过似乎没有那一个讲的很全面，我这里抽空整理和测试一下数据，分享给大家。
在最近业务开发中, 作者偶遇到了一个与 JavaScript 浮点数相关的 Bug。
有关这部分内容，他又可以分为有监督的和无监督的，前者已经有了一些参考的生成结果可以比对，后者完全没有任何参考文本，只能通过文本本身来评估生成质量。
大语言模型序列长度的限制，极大地制约了其在人工智能领域的应用，比如多轮对话、长文本理解、多模态数据的处理与生成等。造成这一限制的根本原因在于当前大语言模型均采用的 Transformer 架构有着相对于序列长度的二次计算复杂度。这意味着随着序列长度的增加，需要的计算资源成几何倍数提升。如何高效地处理长序列一直是大语言模型的挑战之一。
目标检测损失函数的选择在目标检测问题建模中至关重要。通常，目标检测需要两个损失函数，一个用于对象分类，另一个用于边界框回归（BBR）。本文将重点介绍 IoU 损失函数（GIoU 损失、DIoU 损失和 CIoU 损失、ProbIoU）。首先来了解一下什么是最原始的IoU定义
教程地址：http://www.showmeai.tech/tutorials/34
上期我们一起学习了全卷积神经网络FCN，今天我们看下目标检测中的评价指标都有哪些？
作者：王建辉 中元国际资产评估公司 应用收益法进行企业价值评估必须对企业的未来收益进行预测。如何科学地预测企业的未来收益，始终是企业价值评估中的难点。而产品产量（销量）的预测又是企业未来收益预测的基础。本文介绍了布朗单一参数线性指数平滑法、霍特双参数指数平滑法、布朗三参数指数平滑法及温特线性和季节性指数平滑法四种时间序列平滑法在产品产量预测中的应用，并对这四种方法的适用范围进行了总结。 一、时间序列平滑法的概念及主要方法 统计学中有许多进行预测的方法。如因果回归分析法是从研究客观
大侠好，欢迎来到FPGA技术江湖，江湖偌大，相见即是缘分。大侠可以关注FPGA技术江湖，在“闯荡江湖”、"行侠仗义"栏里获取其他感兴趣的资源，或者一起煮酒言欢。
整理 | 阿司匹林 出品 | 人工智能头条（公众号ID：AI_Thinker） 近日，Google AI 宣布第二届 YouTube-8M 视频理解挑战赛正式开启，目前已经有 20 支队伍报名参赛。 YouTube-8M 是 Google 在 2016 年发布的大规模视频数据集，它包含 8,000,000 万个 YouTube 视频链接，并进行了视频层级（video-level） 的标注。 去年 2 月，谷歌对 YouTube-8M 进行了更新，新的数据集除了标签升级，还包含了预计算的音频特征，音频和视觉
近日，Google AI 宣布第二届 YouTube-8M 视频理解挑战赛正式开启，目前已经有 20 支队伍报名参赛。
kappa系数是用来衡量两个变量一致性的指标，如果将两个变量换为分类结果和验证样本，就可以用来评价分类精度了。计算公式如下：
作为当今快速发展的技术之一，低代码平台为开发人员提供了更高效、更简便的工具和方法，以快速构建和部署应用程序。现在市面上的大部分低代码平台可以满足大部分日常的需求，但对于一些定制化并且低代码平台无法实现的需求，如何解决呢？最常见的方法就是对低代码平台的功能进行扩展（低代码插件）。因此，今天小编将以葡萄城的企业级低代码开发平台——活字格为例为的大家介绍如何使用C#编写一个低代码插件。
对于没有ADC的主控芯片来说，如果要实现ADC的功能，可以用两个GPIO和一个运算放大器解决该问题。对于某些国产芯片来说，其内部没有ADC，所以在有些方案上采用的是PWM电路进行模拟电压的测量。接下来逐步分析一下基本的原理与采集过程。
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在推理时以低精度操作运行的深度网络比高精度具有功耗和存储优势，但需要克服随着精度降低而保持高精度的挑战。在这里，本文提出了一种训练此类网络的方法，即 Learned Step Size Quantization，当使用来自各种架构的模型时，该方法在 ImageNet 数据集上实现了 SOTA 的精度，其权重和激活量化为2、3或4 bit 精度，并且可以训练达到全精度基线精度的3 bit 模型。本文的方法建立在现有的量化网络中学习权重的方法基础上，通过改进量化器本身的配置方式。具体来说，本文引入了一种新的手段来估计和扩展每个权重和激活层的量化器步长大小的任务损失梯度，这样它就可以与其他网络参数一起学习。这种方法可以根据给定系统的需要使用不同的精度水平工作，并且只需要对现有的训练代码进行简单的修改。
CornerNet作为anchor-free对象检测网络，克服了one-stage对象检测依赖anchor boxes的缺点，但是CornerNet本身在对象检测方面的精度仍然有限，本文作者认真分析了CornerNet网络的缺陷，提出了新的改进方法。CornerNet网络依赖关键点对来定位对象的bounding box然而这种方法常常会导致错误定位，CenterNet提出了基于三联关键点定位改进，通过自定义两个关键模块-级联Corner Pooling 与 Center Pooling从而提升位置信息识别能力，在MS-COCO数据集上AP达到了47%超过所有其它的one-stage对象检测模型，同时拥有更快的推理速度。
以四位有符号数1111为例，其数值大小为：1x（-2^(0)）（4+2+1）= -7。
随着技术的发展，监控设备在农业中发挥着巨大的作用。有多种方法可以监测个体动物的行为，例如插入芯片记录生理数据、使用可穿戴传感器和（热）成像技术。一些方法使用附着在鸟类脚上的可穿戴传感器来测量它们的活动，但这可能会对受监测的动物产生额外影响。特别是，在商业环境中，技术限制和高成本导致这种方法的可行性低。
本文是来自黄浴博士的知乎专栏，主要概述了几篇论文中使用单目摄像头的传统方法检测车辆并测距的方法，所以深度学习的方法并不在此文的讨论范围。本文已获得黄浴博士授权，未经原作者许可不得转载。该文章知乎地址为https://zhuanlan.zhihu.com/p/57004561。在此群主总结整理分享给大家。同时希望大家能够积极参与分享。
这里PI为圆周率,而最后一顼为雅格布·伯努力数是无穷的级数，这里我们取前5项即可得到接近16位有效数字的近似值，而精度的提高可由雅格布·伯努力数取的项数增加而得到。
连续特征离散化可以使模型更加稳健，比如当我们预测用户是否点击某个商品时，一个点击该商品所属类别下次数为100次和一个点击次数为105次的用户可能具有相似的点击行为，有时候特征精度过高也可能是噪声，这也是为什么在LightGBM中，模型采用直方图算法来防止过拟合。
身处信息时代之中，我们最能明显感受到的一点就是密集数据大量爆发，人们积累的数据也越来越多。这些庞杂的数据出现在一起，传统使用的很多数据记录、查询、汇总工具并不能满足人们的需求。更有效的将这些大量数据处理，让计算机听懂人类需要的数据效果，从而形成更加自动化、智能的数据处理方式。
其中，TP(真正，True Positive)表示真正结果为正例，预测结果也是正例；FP(假正，False Positive)表示真实结果为负例，预测结果却是正例；TN（真负，True Negative）表示真实结果为正例，预测结果却是负例；FN（假负，False Negative）表示真实结果为负例，预测结果也是负例。显然，TP+FP+FN+TN=样本总数。
这两个bug分别出现在不同的项目中，但它们都是我在解决过程中学到了很多关于调试和解决问题的技巧。
工业相机与我们手机上面的相机或者我们单反相机不同，工业相机它能够使用各种恶劣的工作环境，比如说高温，高压，高尘等。工业相机主要有面阵相机和线阵相机，线阵相机主要用于检测精度要求很高，运动速度很快的场景，而面阵相机应用更为广泛。
我们知道在分布式数据并行多卡训练的时候，BatchNorm 的计算过程（统计均值和方差）在进程之间是独立的，也就是每个进程只能看到本地 GlobalBatchSize / NumGpu 大小的数据。
本文还是在传统机器视觉的基础上讨论单目测距，深度学习直接估计深度图不属于这个议题，主要通过mobileye的论文管中窥豹，相信离实际工程应用还有很远。
性能测试中有很多非常重要的概念，如吞吐量、最大并发用户数、最大在线用户数等。有很多读者也非常关心，如何针对自身的系统确定当前系统，在什么情况下就可以满足系统吞吐量、并发用户数等指标要求呢？
与随机森林一样，Boosting算法也是一种集成学习算法，随机森林和集成学习在SIGAI之前的公众号文章“随机森林概述”中已经介绍。Boosting的分类器由多个弱分类器组成，预测时用每个弱分类器分别进行预测，然后投票得到结果；训练时依次训练每个弱分类器，每个弱分类器重点关注被前面的弱分类器错分的样本。弱分类器是很简单的分类器，它计算量小且精度不用太高。
编码器，是一种用来测量机械旋转或位移的传感器。它能够测量机械部件在旋转或直线运动时的位移位置或速度等信息，并将其转换成一系列电信号。
对于微分方程：y’=f(x,y) y(i+1)=y(i)+h*K1 K1=f(xi,yi) 当用点xi处的斜率近似值K1与右端点xi+1处的斜率K2的算术平均值作为平均斜率K*的近似值，那么就会得到二阶精度的改进拉格朗日中值定理： y(i+1)=y(i)+[h*( K1+ K2)/2] K1=f(xi,yi) K2=f(x(i)+h,y(i)+h*K1) 依次类推，如果在区间[xi,xi+1]内多预估几个点上的斜率值K1、K2、……Km，并用他们的加权平均数作为平均斜率K*的近似值，显然能构造出具有很高精度的高阶计算公式。经数学推导、求解，可以得出四阶龙格－库塔公式，也就是在工程中应用广泛的经典龙格－库塔算法： y(i+1)=y(i)+h*( K1+ 2*K2 +2*K3+ K4)/6 K1=f(x(i),y(i)) K2=f(x(i)+h/2,y(i)+h*K1/2) K3=f(x(i)+h/2,y(i)+h*K2/2) K4=f(x(i)+h,y(i)+h*K3) 通常所说的龙格-库塔法是指四阶而言的，我们可以仿二阶、三阶的情形推导出常用的标准四阶龙格-库塔法公式
秦浩桐 投稿 量子位 | 公众号 QbitAI 二值量化可以有效节约AI模型消耗的资源。 具体而言，它可以把32位浮点数值压缩到1位，大大降低了存储和运算成本。 然而，此前对二值量化模型质量的评测一直停留在理论层面，难以对算法在准确性和效率方面的表现进行全面评估。 为此，来自北京航空航天大学、南洋理工大学、苏黎世联邦理工大学的研究者，全新推出了首个二值量化评测基准BiBench。 相关论文已被ICML 2023接收。 近日，机器学习顶会 ICML 2023接收论文结果已经正式公布。在 6538篇有效投稿中
在刚刚过去的一个学期里，基本水逆了一整个学期，这学期基本没干什么活，就跟RCNN杠上了。首先是看论文，然后是网上找tensorflow写好的源码。但是，可惜的是网上给出的源码基本上是RCNN的主要作者Ross Girshick大神的代码，不同数据集换了下。因此为了理解源码，RCNN的处理过程，费劲去装了个ubuntu和win10的双系统并在Ubuntu上安装caffe，这就花费了近2周的时间。快速研究完RCNN的caffe源码之后，才转过来手写Fast RCNN的tensorflow版本的代码，这也花费了大量的时间，从踩坑到填坑再到踩坑。RCNN不是很好实现，SVM至今还没怎么看懂。接下来将会陆续更新RCNN->Fast RCNN->Faster RCNN系列的文章。在这篇文章中，主要讲解RCNN与Fast RCNN中获取图片中物体真实目标检测框的算法——选择性搜索算法。
机器学习在各个领域都有广泛的应用，特别在数据分析领域有着深远的影响。决策树是机器学习中最基础且应用最广泛的算法模型。本文介绍了机器学习的相关概念、常见的算法分类和决策树模型及应用。通过一个决策树案例，着重从特征选择、剪枝等方面描述决策树的构建，讨论并研究决策树模型评估准则。最后基于 R 语言和 SPSS 这两个工具，分别设计与实现了决策树模型的应用实例。 机器学习概念 机器学习 (Machine Learning) 是近 20 多年兴起的一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度
摘要： 机器学习在各个领域都有广泛的应用，特别在数据分析领域有着深远的影响。决策树是机器学习中最基础且应用最广泛的算法模型。本文介绍了机器学习的相关概念、常见的算法分类和决策树模型及应用。通过一个决策树案例，着重从特征选择、剪枝等方面描述决策树的构建，讨论并研究决策树模型评估准则。最后基于 R 语言和 SPSS Modeler这两个工具，分别设计与实现了决策树模型的应用实例。1.机器学习 机器学习在各个领域都有广泛的应用，特别在数据分析领域有着深远的影响。决策树是机器学习中最基础且应用最广泛的算法模型。本
摘要： 机器学习在各个领域都有广泛的应用，特别在数据分析领域有着深远的影响。决策树是机器学习中最基础且应用最广泛的算法模型。本文介绍了机器学习的相关概念、常见的算法分类和决策树模型及应用。通过一个决策树案例，着重从特征选择、剪枝等方面描述决策树的构建，讨论并研究决策树模型评估准则。最后基于 R 语言和 SPSS Modeler这两个工具，分别设计与实现了决策树模型的应用实例。1.机器学习
机器学习在各个领域都有广泛的应用，特别在数据分析领域有着深远的影响。决策树是机器学习中最基础且应用最广泛的算法模型。本文介绍了机器学习的相关概念、常见的算法分类和决策树模型及应用。通过一个决策树案例，着重从特征选择、剪枝等方面描述决策树的构建，讨论并研究决策树模型评估准则。最后基于 R 语言和 SPSS Modeler这两个工具，分别设计与实现了决策树模型的应用实例。
平均精度（Average Precision，mAP）是一种常用的用于评估目标检测模型性能的指标。在目标检测任务中，模型需要识别图像中的不同目标，并返回它们的边界框（bounding box）和类别。mAP用于综合考虑模型在不同类别上的准确度和召回率。
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