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    数据集增强无法连接

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  • Nature论文解读:用于改善加权生物网络信噪比的网络增强方法

    本文提出一种网络增强(Network Enhancement)方法,即一种用于改善无向加权网络的信噪比的方法。NE 使用双随机矩阵算子来诱导稀疏性,并提供封闭形式的解决方案,增加输入网络的频谱本征。因此,NE 可消除弱边缘,增强实际连接,并带来更好的下游性能。如果你对本文工作感兴趣,点击底部阅读原...

    文章 技术小能手 2018-08-08 1543浏览量

  • ETL都没弄懂,谈什么大数据 ?我用一分钟给你整明白

    ETL背景在现代的企业里,每个部门都是一个独立的业务条线,由于各部门各自为政,信息的不流通,就形成了“信息孤岛”的尴尬局面,给企业的数据挖掘、报表开发等带来非常大的困难。数据仓库概念的诞生就是为了解决这个问题的,通过一定的技术把各部门的数据从原来的数据中抽取出来,进行加工与集成,统一与综合之后再进...

    文章 游客26bi6rxq5pass 2020-12-31 259浏览量

  • 如何检测视频异常事件?阿里工程师提出全新检测模型

    小叽导读:本篇论文收录于ACM MM 2017,论文中我们为城市大脑提供监控交通异常的方法。受动作识别等领域的最新研究成果启发,设计了一种时空自编码进行视频异常检测,同时提出一种权重递减的预测误差计算方法。经真实的交通场景评测,该算法在重要指标上已经超过了此前的最好方法。 主要作者:赵一儒、邓兵、...

    文章 技术小能手 2019-02-20 1346浏览量

  • Quick BI 数据可视化分析平台

    2020年入选全球Gartner ABI魔力象限,为中国首个且唯一入选BI产品

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  • 如何检测视频异常事件?阿里工程师提出全新检测模型

    小叽导读:本篇论文收录于ACM MM 2017,论文中我们为城市大脑提供监控交通异常的方法。受动作识别等领域的最新研究成果启发,设计了一种时空自编码进行视频异常检测,同时提出一种权重递减的预测误差计算方法。经真实的交通场景评测,该算法在重要指标上已经超过了此前的最好方法。 主要作者:赵一儒、邓兵、...

    文章 初商 2019-08-14 479浏览量

  • 如何利用深度学习诊断心脏病

    人类心脏是一台令人惊叹的机器,它能持续运转长达一个世纪而不失灵。测量心脏功能的关键方法之一是计算其射血分数,即每搏输出量占心室舒张末期容积量的百分比。而测量这个指标的第一步依赖于对心脏图像心室的分割。 当我在纽约从事Insight AI计划时,我决定着手处理右心室分割问题。下面我将简单介绍一下整个...

    文章 【方向】 2017-09-18 4584浏览量

  • 《CCNA学习指南:数据中心(640-911)》—2.3 OSI参考模型

    本节书摘来自异步社区《CCNA学习指南:数据中心(640-911)》一书中的第2章,第2.3节,作者: 【美】Gary R. Wright(加里 R.赖特) , W. Richard Stevens(W.理查德•史蒂文斯) 更多章节内容可以访问云栖社区“异步社区”公众号查看。 2.3 OSI参考模...

    文章 异步社区 2017-05-02 1432浏览量

  • 【译】如何应对 CNN 中的过拟合问题

    本文讲的是【译】如何应对 CNN 中的过拟合问题, 摘要:理解神经卷积网络、欠拟合 & 过拟合、批量归一化 什么是卷积、最大池化和 Dropout? 这篇文章是深度学习系列中一篇文章。请查看#系列1和#系列2 数据增强(Data augmentation) 欢迎来到本系列教程的第...

    文章 玄学酱 2017-10-16 1103浏览量

  • 带你读《HikariCP数据库连接池实战》之二:数据库连接池江湖

    点击查看第一章点击查看第三章第2章 数据库连接池江湖 本章将为读者介绍数据库连接池的一些基础概念。数据库连接池涉及的概念很多,这里介绍的是我认为在企业应用开发中非常基础和重要的概念。数据库连接的建立是一种耗时长、性能低、代价高的操作,频繁地进行数据库连接的建立和关闭会极大影响系统的性能,若多线程并...

    文章 被纵养的懒猫 2019-11-08 2197浏览量

  • 基于深度迁移学习进行时间序列分类

    论文动机 通常来说,用传统的机器学习方法(例如 KNN、DTW)进行时间序列分类能取得比较好的效果。但是,基于深度网络的时间序列分类往往在大数据集上能够打败传统方法。另一方面,深度网络必须依赖于大量的训练数据,否则精度也无法超过传统机器学习方法。在这种情况下,进行数据增强、收集更多的数据、实用集成...

    文章 技术小能手 2018-11-15 2400浏览量

  • 2016“数据引领 飞粤云端”广东航空大数据创新大赛亚军:大熊座epsilon

    广东航空大数据创新大赛中,大熊座epsilon的同学们分享了比赛成果。首先从数据预处理、数据反映规律开始讲起,确定了工作流程,重点解释了方案设计,包括二段式模型和时序回归方法,最后对算法优势和应用作了总结。一起来了解下吧。   问题&数据 数据预处理——选择与清洗 本场赛题共有六张表的数...

    文章 大数据史记 2017-04-05 3879浏览量

  • 干货 | 算法工程师入门第一期——罗恒讲深度学习

    雷锋网(公众号:雷锋网)按:本文为大牛讲堂算法工程师入门课程第一篇。地平线资深算法工程师罗恒、穆黎森、黄李超将分别带来深度学习、增强学习、物体检测的相关课程。本期地平线资深算法研究员罗恒将为大家带来深度学习简介,包括神经网络历史回顾和神经网络训练等内容。 ▼  整个神经网络,从历史上就可以把很多...

    文章 云栖大讲堂 2017-08-01 1525浏览量

  • 理解ORACLE 字符集【转】

    一、引言     ORACLE数据库字符集,即Oracle全球化支持(Globalization Support),或即国家语言支持(NLS)其作用是用本国语言和格式来存储、处理和检索数据。利用全球化支持,ORACLE为用户提供自己熟悉的数据 库母语环境,诸如日期格式、数字格式和存储序列等。Or...

    文章 北在南方 2016-04-15 1714浏览量

  • 想把自拍背景改成马尔代夫?手把手教你用深度学习分分钟做到

    本文来自AI新媒体量子位(QbitAI) 以前,从照片里抠出人像去掉背景,是要到处求PS大神帮忙的。大神时间有限,抠图这种消耗大量时间又不炫技的事,简直遭人嫌弃。 现在好了,你自己可以成为有求必应的AI大神,天天帮妹纸抠图。 TowardsDataScience博客最近发布了一篇详细的教程,教...

    文章 行者武松 2018-01-08 1796浏览量

  • 【深度学习之美】局部连接来减参,权值共享肩并肩(入门系列之十一)

    系列文章: 一入侯门“深”似海,深度学习深几许(深度学习入门系列之一) 人工“碳”索意犹尽,智能“硅”来未可知(深度学习入门系列之二) 神经网络不胜语,M-P模型似可寻(深度学习入门系列之三) “机器学习”三重门,“中庸之道”趋若人(深度学习入门系列之四) Hello World感知机,懂你我心才...

    文章 【方向】 2017-08-06 23694浏览量

  • 全面解析SBO Addon插件安装与卸载

    通常我们在SBO Addon插件完成之后,往往会写一个安装程序来进行SBO Addon插件安装与卸载。那么SBO是如何管理SBO的Addon插件集的安装呢?   首先安装程序必须具有安装和卸载能力,这些,不管是InstallShield、还是Wise Installer以及VS.Installer...

    文章 科技小先锋 2017-11-22 963浏览量

  • 《Redis官方文档》主从复制

    原文链接       译文连接  译者:adeline   校对:方腾飞(重点地方标成了粗体,方便大家阅读) Redis主从复制的配置十分简单,它可以使从服务器是主服务器的完全拷贝。下面是关于Redis主从复制的几点重要内容: Redis使用异步复制。但从Redis 2.8开始,从服务器会周期性...

    文章 ali清英 2016-04-01 1505浏览量

  • T-SQL程序设计基础

      T-SQL就是transact-sql,是标准sql在mssql环境下程序的设计语言的增强版,用来让应用程序与sql server沟通的主要语言。   T-SQL主要包括sql server数据类型、语言元素和游标。  1.数据类型   数据类型指定列、存储过程参数及局部变量的数据特性,包括系...

    文章 邵鸿鑫 2013-08-14 770浏览量

  • 《Redis官方文档》主从复制

    Redis主从复制的配置十分简单,它可以使从服务器是主服务器的完全拷贝。下面是关于Redis主从复制的几点重要内容: Redis使用异步复制。但从Redis 2.8开始,从服务器会周期性的应答从复制流中处理的数据量。 一个主服务器可以有多个从服务器。 从服务器也可以接受其他从服务器的连接。除了...

    文章 青衫无名 2017-05-22 1127浏览量

  • Redis主从复制下的工作原理梳理

      Redis主从复制的配置十分简单,它可以使从服务器是主服务器的完全拷贝。需要清除Redis主从复制的几点重要内容: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 1)Redis使用异步复制。但从Redis 2.8开始,从服务器会周期性的应答从复制流中处理的数据量。 2)一个主...

    文章 吞吞吐吐的 2017-11-07 1161浏览量

  • 互联网公司开发常见面试问题

    1.Linux下如何查看/监控JVM内存?(快的) 本地(带图形环境):jvisualvm 连接远程JVM线上(无图形环境):看总内存用top,看详细信息用jmap dump出来分析 2.经常看到url中很长的一串请求参数,为什么不采用post方式? GET一般用于获取/查询 资源信息,而POST...

    文章 邴越 2016-05-05 4569浏览量

  • 为什么制定混合数据中心战略很重要

    2017年,全球云计算收入增长至2470亿美元,增长率为18%,预计物联网设备的数量也会大幅增长。根据调研机构Gartner公司预测,到2017年底,全球的物联网使用设备将达到约84亿台。 主流的大型云服务提供商将提供更多的计算能力,网络和存储,这将是超大规模服务器的趋势,旨在满足日益增长的数据需...

    文章 行者武松 2017-08-22 856浏览量

  • 独家 | 你的神经网络不起作用的37个理由(附链接)

    作者:Slav Ivanov 文章来源:微信公众号 数据派THU 翻译:吴金笛 校对:丁楠雅 本文列举了在搭建神经网络过程中的37个易错点,并给出了解决建议。 有一个网络已经训练了12个小时。一切看起来都很好:梯度是逐渐变化的,损失在减少。但接下来的预测:都是零,所有的图像背景都没有被检测到。“...

    文章 初商 2019-08-28 459浏览量

  • 深度学习中正则化技术概述(附Python代码)

    欢迎大家关注我们的网站和系列教程:http://www.tensorflownews.com/,学习更多的机器学习、深度学习的知识! 磐石 介绍 数据科学研究者们最常遇见的问题之一就是怎样避免过拟合。你也许在训练模型的时候也遇到过同样的问题–在训练数据上表现非同一般的好,却在测试集上表现很一...

    文章 磐石001 2018-04-23 1613浏览量

  • 计算机视觉怎么给图像分类?KNN、SVM、BP神经网络、CNN、迁移学习供你选(附开源代码)

    图像分类问题就是从固定的一组分类中,给输入图像分配标签的任务。这是计算机视觉的核心问题之一,尽管它看似简单,却在实际生活中有着各种各样的应用。 传统方式:功能描述和检测。 也许这种方法对于一些样本任务来说是比较好用的,但实际情况却要复杂得多。 因此,我们将使用机器学习来为每个类别提供许多...

    文章 行者武松 2017-06-01 1842浏览量

  • 负载均衡(SLB)使用最佳实践

    负载均衡(Server Load Balancer,下文简称 SLB)的引入,可以降低单台云服务器 ECS(下文简称 ECS)出现异常时对业务的冲击,提升业务的可用性。同时,结合弹性伸缩服务,通过动态调整后端服务器,可以快速对业务进行弹性调整(扩容或缩容),以快速应对业务的发展。 本文,会先对 S...

    文章 knitysteross 2017-11-24 9430浏览量

  • 负载均衡(SLB)使用最佳实践

    负载均衡(Server Load Balancer,下文简称 SLB)的引入,可以降低单台云服务器 ECS(下文简称 ECS)出现异常时对业务的冲击,提升业务的可用性。同时,结合弹性伸缩服务,通过动态调整后端服务器,可以快速对业务进行弹性调整(扩容或缩容),以快速应对业务的发展。 本文,会先对 S...

    文章 五贤 2017-05-11 47170浏览量

  • KDD 2020 <A Dual Heterogeneous Graph Attention Network to Improve Long-Tail Performance for Shop Search in E-Commerce> 论文解读

    新零售智能引擎事业群出品 背景 店铺搜索是淘宝搜索的一个组成部分,目前淘宝有近千万的店铺,7日活跃店铺也达到百万级别。店铺搜索场景拥有日均千万级别UV,引导上亿的GVM。PC端和移动端可以通过如下图中的tab点击后可以进入。 在淘宝平台上,绝大多数被曝光的都是高频的查询词或者商品(店铺),这就会...

    文章 被纵养的懒猫 2020-08-28 484浏览量

  • 基于归纳网络的少样本文本分类 | EMNLP 2019 会议论文解读

    作者:耿瑞莹,黎斌华,李永彬,孙健 1.摘要 深度学习方法在数据稀缺的场景下往往表现很差,在这种挑战性的场景下,近期的工作往往使用meta-learning的方法来模拟少样本学习任务,通过在样本级别把query和支撑集进行比较来完成分类。但是这种样本级别的比较往往会被同一个类中各种不同的表述方式所...

    文章 KB小秘书 2019-11-06 1548浏览量

  • LTE学习笔记(一)——背景知识

    一、标准化组织 无线通信技术的演进离不开一些标准化组织。 1、ITU(International Telecommunication Union) 国际电信联盟,主要任务是制定标准,分配无线频谱资源,组织各个国家之间的国际长途互连方案,成立于1865年5月17日,是世界上最悠久的国际组织。 2、...

    文章 青衫无名 2017-09-01 1623浏览量

  • Java 开发必备! I/O与Netty原理精讲

    一 Java I/O模型 1 BIO(Blocking IO) BIO是同步阻塞模型,一个客户端连接对应一个处理线程。在BIO中,accept和read方法都是阻塞操作,如果没有连接请求,accept方法阻塞;如果无数据可读取,read方法阻塞。 2 NIO(Non Blocking IO...

    文章 茶什i 2020-08-07 1587浏览量

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