CVPR2020丨重新思考图像超分辨率的数据增强：综合分析和一个新的策略
从表3中可以看到，当使用了 CutBlur 对模型进行训练，模型在测试集上的性能得到了明显的提升，尤其是在 RealSR 数据集上，所有模型至少得到了0.22dB 的提升。而 CARN则能够在 RealSR测试集上达到 SOTA 性能（RCAN basline），性能与 LP-KPN近似，使用参数量仅为 LP-KPN 的22%。从图7也可以看到，残差强度图在使用 CutBlur 方法后得到误差明显的下降。
一文教会你使用强大的ClickHouse物化视图
在现实世界中，数据不仅需要存储，还需要处理。处理通常在应用程序端完成。但是，有些关键的处理点可以转移到ClickHouse，以提高数据的性能和可管理性。ClickHouse中最强大的工具之一就是物化视图。在这篇文章中，我们将探秘物化视图以及它们如何完成加速查询以及数据转换、过滤和路由等任务。
如果您想了解更多关于物化视图的信息，我们后续会提供一个免费的培训课程。
基于云数据库ClickHouse 搭建游戏行业用户行为分析系统实践
游戏行业用户流量的引入及长期留存和活跃是衡量游戏商业转化能力的必要条件和重要衡量指标。新游戏投放市场后通常会持续性进行运营推广和迭代优化，需要完善的运营体系来支撑运营。本文重点阐述如何使用云数据库 ClickHouse 作为核心数仓同步离线和实时数据来构建用户分析系统，以及如何通过用户分析系统来分析用户行为常用场景实践案例，指导游戏行业客户构建和使用行为分析系统，达到提高游戏用户留存率和活跃度的目标。
ClickHouse物化视图里常见的7个坑，你踩过几个？
在 OLAP 的业务场景中，不仅要把数据存起来，还需要把数据处理好。在 ClickHouse 中，为了提高数据处理性能，使用 Materialized View 是有效的方法之一。本文主要探讨 Materialized View（下文称 MV） 的工作原理与最佳实践，并介绍了使用过程中容易踩坑的一些问题和解决方案。
面试：输出循环小数的循环节
一.引入
偶然在网上看见的，手痒了，就试了试，哈哈。。。。。。。做出来了，实际就是模拟。
下面的来自维基百科：循环小数是从小数部分的某一位起，一个数字或几个数字，依次不断地重复出现的小数。
