一.引言 当今的全球化知识经济社会中呈现出信息泛滥和知识更新周期短的现象,知识管理逐渐成为现代企业管理中不容忽视的一环.虚拟企业是基于共识目标而组成的动态协作组织,成员参与的流动性与各成员之间地域分布的离散性决定了组织内各类有价值的信息与知识能够及时.准确的交流和共享成为虚拟企业成功运作的关键. 同时,虚拟企业的组建是基于信息技术的,随着互联网步入Web2.0时代,网络能够提供快速高效地获取和共享信息的途径,而Wiki作为Web2.0中重要的知识协作技术彻底改变了知识的获取和转移模式,其自由便捷…

摘要:本文通过场景文字从人类知识库(Wikipedia)中挖掘其背后丰富的上下文语义信息,并结合视觉信息来共同推理图像内容. 本文分享自华为云社区<[CVPR 2022] 基于场景文字知识挖掘的细粒度图像识别算法>,作者: 谷雨润一麦. 本文简要介绍CVPR 2022录用的论文"Knowledge Mining with Scene Text for Fine-Grained Recognition"的主要工作.该论文旨在利用场景文本的线索来提升细粒度图像识别的性能.本文通…

微调torchvision 0.3的目标检测模型 本文将微调在 Penn-Fudan 数据库中对行人检测和分割的已预先训练的 Mask R-CNN 模型.它包含170个图像和345个行人实例,说明如何在 torchvision 中使用新功能,以便在自定义数据集上训练实例分割模型. 1.定义数据集 对于训练对象检测的引用脚本,实例分割和人员关键点检测,要求能够轻松支持添加新的自定义数据.数据集应该从标准的类torch.utils.data.Dataset 继承而来,并实现_len和_getitem…

以下的内容和之后的几篇博客只是比较初级的介绍,想要深入学习的话建议自己钻研<TCP/IP详解 卷1:协议> 1.ISO/OSI七层模型    下四层是为数据传输服务的,物理层是真正的传输数据的,数据链路层.网络层.传输层主要是写入对应数据的传输信息的        物理层:比特            设备之间的比特流的传输.物理接口.电气特性        数据链路层:帧            保存的最主要的信息是网卡的 mac 地址,mac 地址负责局域网通信的,发件人和收件人的mac 地址…

GAN:通过 将 样本 特征 化 以后, 告诉 模型 哪些 样本 是 黑 哪些 是 白, 模型 通过 训练 后, 理解 了 黑白 样本 的 区别, 再输入 测试 样本 时, 模型 就可以 根据 以往 的 经验 判断 是 黑 还是 白. 与 这些 分类 的 算法 不同, GAN 的 基本 原理 是, 有两 个 相生相克 的 模型 Generator 和 Discriminator,Generator 随机 生成 样本, Discriminator 将 真实 样本 标记 为 Real, 将 Gene…

九.基于内容的电影推荐 在基于内容的推荐系统中,我们得到的关于内容的信息越多,算法就会越复杂(设计的变量更多),不过推荐也会更准确,更合理. 本次基于评分,提供一个3阶段的MR解决方案来实现电影推荐. 1.找出各个电影的评分人总数 2.对于每个电影对A和B,找出所有同时对A和B评分的人. 3.找出每两个相关电影之间的关联.在这个阶段,我使用3个不同的关联度算法(pearson,cosine,jaccard)一般要根据具体的数据需求来选择关联度算法. 数据的输入格式: 第一阶段转化完之后: 经过M…

大货车是我们身边最常见的货运车辆,从各种原材料到货物成品,都需要大大小小的货车承担过程中的运输工作.而由于货车通常载重多.体积大.行车盲区多,因此也产生较多的交通安全风险. 针对大货车的交通安全保障,可以借助千兆5G网关,依托网关强大的数据采集能力.无线通信能力.设备控制能力和边缘计算能力,为大货车构建多维度的安全监测系统,辅助驾驶员安全.谨慎驾驶,降低交通风险. 佰马BMG5000系列千兆5G网关,拥有千兆网口.RS485.RS232等接口,可对接控制高清摄像头.传感器.喇叭.LED灯等设备,…

前提: 统计学习(统计分析)和机器学习之间的区别 金融公司采用机器学习技术及招募相关人才要求 第一个问题:  机器学习和统计学都是数据科学的一部分.机器学习中的学习一词表示算法依赖于一些数据(被用作训练集),来调整模型或算法的参数.这包含了许多的技术,比如回归.朴素贝叶斯或监督聚类.但不是所有的技术都适合机器学习.例如有一种统计和数据科学技术就不适合——无监督聚类,该技术是在没有任何先验知识或训练集的情况下检测 cluster 和 cluster 结构,从而帮助分类算法.这种情况需要人来标记 c…

前提: 统计学习(统计分析)和机器学习之间的区别 金融公司采用机器学习技术及招募相关人才 了解不同类型的机器学习 有监督学习 vs 无监督学习 迭代和评估 偏差方差权衡 结合有监督学习和无监督学习(半监督学习) 了解机器学习语言和工具集 开源 vs 专有系统和软件 Python vs R vs Matlab 库和框架 了解神经网络 了解金融基本概念 了解股票交易 了解时间序列数据 了解金融分析 金融领域机器学习案例研究 信号生成和测试 特征工程 人工智能算法交易 数量贸易预测 针对资产组合管理的…

为了简单起见,只显示GB2312(简体中文)字符一.GB2312汉字编码1.区位码在国标GB2312—80中规定,所有的国标汉字及符号分配在一个94行.94列的方阵中,方阵的每一行称为一个“区”,编号为01区到94区,每一列称为一个“位”,编号为01位到94位,方阵中的每一个汉字和符号所在的区号和位号组合在一起形成的四个阿拉伯数字就是它们的“区位码”.区位码的前两位是它的区号,后两位是它的位号.用区位码就可以唯一地确定一个汉字或符号,反过来说,任何一个汉字或符号也都对应着一个唯一的区位码.汉字“…