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Wyn BI的机会在哪里:越靠近消费者的行业,比如零售、文娱和金融,信息化投入越大 ZT
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Wyn BI的机会在哪里:越靠近消费者的行业,比如零售、文娱和金融,信息化投入越大 ZT
近日,全球知名信息技术咨询公司IDC在网易云创大会上发布了<2018中国企业数字化发展报告>(下称报告).报告显示,近几年我国数字经济占GDP比重逐年增加,至2017年已经达到32.9%,规模达27.2万亿元.但相对于发达国家(美.德.英)数字经济占GDP比重超过50%,仍有很大提升空间.目前我国数字经济增速将近20%,已超过上述发达国家. IDC通过对我国六大重点行业的100家大型企业调研显示,在整体数字化水平方面,行业间差距较大:靠近消费者的行业(零售.文娱.金融)数字化程度较高,很多已经…
[转] DDD领域驱动设计(三) 之 理论知识收集汇总
最近一直在学习领域驱动设计(DDD)的理论知识,从网上搜集了一些个人认为比较有价值的东西,贴出来和大家分享一下: 我一直觉得不要盲目相信权威,比如不能一谈起领域驱动设计,就一定认为国外的那个Eric Evans写的那本书中的一些概念就一定是正确的,认为领域驱动设计就一定是聚合,聚合根,实体,值对象等概念.我们要有自己的思想,要有自己判断真正的领域模型该是什么样子的勇气和追求. "领域驱动设计" = “问题域模型驱动领域建模” + “领域建模驱动软件实现” 问题域建模的过程就是业务领域分…
【深度学习系列】手写数字识别卷积神经--卷积神经网络CNN原理详解(一)
上篇文章我们给出了用paddlepaddle来做手写数字识别的示例,并对网络结构进行到了调整,提高了识别的精度.有的同学表示不是很理解原理,为什么传统的机器学习算法,简单的神经网络(如多层感知机)都可以识别手写数字,我们要采用卷积神经网络CNN来进行别呢?CNN到底是怎么识别的?用CNN有哪些优势呢?我们下面就来简单分析一下.在讲CNN之前,为避免完全零基础的人看不懂后面的讲解,我们先简单回顾一下传统的神经网络的基本知识. 神经网络的预备知识 为什么要用神经网络? 特征提取的高效性.…
Frame Interpolation
对于视频网站.电视厂商以及进行视频压制的用户来说,改变视频的帧率算是一个比较常见的需求.视频网站改变帧率主要是为了向不同级别的网站用户提供差异化服务:电视厂商则是以提供更好的显示效果作为电视的卖点:对视频压制有所研究的用户会为了更好的显示效果而追求更高的帧率,或者为了更高的压缩率而选择更低的帧率. 帧率的变化能分为两种:低帧率变为高帧率:高帧率变为低帧率.虽然两者出于不同的需求,但是采取的是同一实现方式.一般来说,视频中相邻的两帧之间有相同的时间间隔,例如帧率为24的视频的相邻两帧之间的间隔为1…
【深度学习系列】卷积神经网络CNN原理详解(一)——基本原理
上篇文章我们给出了用paddlepaddle来做手写数字识别的示例,并对网络结构进行到了调整,提高了识别的精度.有的同学表示不是很理解原理,为什么传统的机器学习算法,简单的神经网络(如多层感知机)都可以识别手写数字,我们要采用卷积神经网络CNN来进行别呢?CNN到底是怎么识别的?用CNN有哪些优势呢?我们下面就来简单分析一下.在讲CNN之前,为避免完全零基础的人看不懂后面的讲解,我们先简单回顾一下传统的神经网络的基本知识. 神经网络的预备知识 为什么要用神经网络? 特征提取的高效性.…
UE4物理动画使用
Rigid Body Body的创建. 对重要骨骼创建Body,保证Body控制的是表现和变化比较大的骨骼. 需要对Root创建Body并绑定,设置为Kinematic且不启用物理.原因是UPrimitiveComponent::SyncComponentToRBPhysics会取RootBody的位置来同步Component的位置. Body的设置. 主要影响Ragdoll的效果. Mass:影响惯性大小. LinearDamping:线性阻尼.控制Body的线性速度减缓强度.值越大,速度减小…
CUDA2.4-原理之性能优化及浮点运算
本部分来自于<大规模并行处理器编程实战>第六章.第七章.打算不再看这本书了,准备看<programming massively parallel processors 2nd>,即它的第二版,第一版是09年的,第二版是13年的,虽说第二版可是里面涉及的是cuda4.0 和5.0,然而现在2015年7月,cuda都7.0了,正所谓赶速度,完全赶不上啊.虽然说本书好,不过一个不小心,你费老大劲做的优化,发现其实新版本的cuda或者硬件完全不需要,果然有关cuda的最好的资料其实还是官方…
Linux磁盘及文件系统(一)
一.磁盘 1.IO接口类型 (1)传输类型分类 并口:同一个线缆可以接多块设备 IDE口:两个,一个主设备,一个从设备 SCSI:宽带:16-1:窄带:8-1 串口:同一个线缆只可以接一个设备 (2)硬盘类型分类(理论传输数据) IDE(ata):并口,133MB/s SCSI:并口,Ultrascsi320,320MB/s,UltraSCSI640,640MB/s SATA:串口,6gbps SAS:串口,6gbps USB:串口,480MB/s 2.硬盘种类和磁盘 (1)机械硬盘:内部真空…
Mel倒谱系数
Mel倒谱系数:MFCC Mel频率倒谱系数(Mel Frequency Cepstrum Coefficient)的缩写是MFCC,Mel频率是基于人耳听觉特性提出来的,它与Hz频率成非线性对应关系.Mel频率倒谱系数(MFCC)则是利用它们之间的这种关系,计算得到的Hz频谱特征. 用录音设备录制一段模拟语音信号后,经由自定的取样频率(如8000 Hz.16000 Hz等)采样后转换(A/D)为数字语音信号.由于在时域(time domain)上语音信号的波形变化相当快速.不易观察,因此一般都…
振铃效应(ringing artifacts)
artifacts 纰漏 个人总结不一定对:图像复原中损失高频信息的话会产生振铃效应. 理想低通滤波器在频率域的形状为矩形,那么其傅立叶逆变换在时间域为sinc函数 图像处理中,对一幅图像进行滤波处理,若选用的频域滤波器具有陡峭的变化,则会使滤波图像产生“振铃”,所谓“振铃”,就是指输出图像的灰度剧烈变化处产生的震荡,就好像钟被敲击后产生的空气震荡.如下图: 振铃现象产生的本质原因是: 对于辛格函数sinc而言,经过傅里叶变换之后的函数形式为窗函数(理想低通滤波器)形式,用图像表示如下:…