张伟的专栏

【代码】Torch-Pruning (TP) -1.4.1 更新。

如果你了解 web 开发，一定会知道开发一款 webApp 需要涉及很多技术栈：前端：HTML + CSS + JS (可能会涉及不同的 CSS 框架和 JS 框架如 jquery VUE react 等)后端语言：如 python/javaweb 容器：如 flask/tomcat如果你只会 python，又不想重头学习上述技术，你要怎么办？据我所知，有两种解决方案：streamlit 之前我有介绍过，今天要分享的是Gradio。

花了点时间，给大家整理了几个GitHub上开源的。

本文针对近期利用预训练语言模型解决推荐任务的工作进行了简要介绍。从这些文章中我们可以看出，随着大模型的不断发展，存储的知识越来越多，其能力也越来越强悍。通过将推荐任务描述成语言模型可以建模的自然语言处理任务，可以将预训练语言模型有效地应用到推荐领域当中，解决推荐任务。这也是自然语言处理和推荐系统的进一步融合。

P换算成中文其实就是功率，就是单位时间能够发出的能量，从电池的角度说就是电压乘以电流，作为驾驶员，所能够体现的就是加速时候的动力性，尤其在超车的时候，时候可以成为快枪手，嗖一下就过去了，哈哈！目前大多的都是，定义最大的30s,至于为啥，估计是测试出来，但是个人理解，也测试不清楚，就像刚开始说的，其实BMS就是中医，大多数是凭经验号脉出来的，所以大家这么用，咱们就是这么用就行。

对于SOC的计算，在实际的嵌入式代码中，大多都是安时积分+OCV的矫正，若不满足OCV条件，会添加一个修正系数，对安时积分进行修正，从而达到更加精准的SOC， SOC的实际算法中，核心的不是安时积分，而是在各个工况下的SOC矫正方法，矫正方法覆盖的工况越多，SOC的精度就越高。这个就跟电芯的电化学反应有关系，不同温度，不同倍率下，电芯释放出的Li+离子的数量是不一样的，但是不代表，电芯释放的能力的不一样，电芯释放出Li+的能力，在任何温度下，以最小倍率放电，肯定是一致的，这个是电芯的化学特性决定。

目前大多通过故障向量信息表征电池是否失效，不工作，可以理解为故障诊断的范畴，电池能力的弱化就类似于人的生病，所发出的电量与吸收的电量变少，其电化学的机理为，正负极锂离子嵌入，脱嵌的能力变弱，SEI增厚，迁移阻力增加等！电池容量的大小的衰减，在物理上与放电深度DOD，温度因子T，放电倍率C，有关，若你呆的电池厂是大厂，钱多没地方花的话，可以对一个类型的电芯进行测试，在不同温度，放电倍率，放电深度进行扫点测试，会出几个map，横轴循环测试，纵轴为容量比，曲线为不同温度，不同放电深度，不同放电倍率的曲线。

Mediapipe KNN引体向上计数/深蹲计数/俯卧撑计数引言功能说明步骤训练样本获取归一化的`landmarks`使用KNN算法分类计数器入口函数main过程中遇到的问题检测结果源代码(github)

Mediapipe是google的一个开源项目，可以提供开源的、跨平台的常用机器学习(machine learning)方案。Mediapipe实际上是一个集成的机器学习视觉算法的工具库，包含了人脸检测、人脸关键点、手势识别、头像分割和姿态识别等各种模型。1）支持各种平台和语言，包括IOS，Android，C++，Python，JAVAScript，Coral等；2）速度快，各种模型基本上可以做到实时运行。1）人脸检测；

介绍“每次我去看电影，不管电影是关于什么的，都很神奇。“——史蒂芬·斯皮尔伯格每个人都喜欢电影，不分年龄、性别、种族、肤色或地理位置。通过这种神奇的媒介，我们在某种程度上彼此联系在一起。然而，最有趣的是，我们的选择和组合在电影偏好方面是多么独特。有些人喜欢特定类型的电影，比如惊悚片、爱情片或科幻片，而另一些人则喜欢主演和导演。当我们考虑到所有这些因素时，要概括一部电影并说每个人都会喜欢它是非常困难的。但尽管如此，我们仍然可以看到相似的电影受到社会特定人群的喜爱。这就是我们作为数据科学家...

机器学习中距离和相似性度量方法在机器学习和数据挖掘中，我们经常需要知道个体间差异的大小，进而评价个体的相似性和类别。最常见的是数据分析中的相关分析，数据挖掘中的分类和聚类算法，如 K 最近邻（KNN）和 K 均值（K-Means）等等。根据数据特性的不同，可以采用不同的度量方法。一般而言，定义一个距离函数 d(x,y), 需要满足下面几个准则：1) d(x,x) = 0 // 到自己的距离为02) d(x,y) >= 0 ...

Spark机器学习库(MLlib)指南 MLlib是Spark里的机器学习库。它的目标是使实用的机器学习算法可扩展并容易使用。它提供如下工具： 1.机器学习算法：常规机器学习算法包括分类、回归、聚类和协同过滤。 2.特征工程：特征提取、特征转换、特征选择以及降维。 3.管道：构造、评估和调整的管道的工具。 4.存储：保存和加载算法、模型及管道 5.实用工具：线性代数，统计，数据处理等。 ＊注...

更新时间：2021年04月08日 10:53:50 作者：写代码的明哥 这篇文章主要介绍了PyCharm搭建一劳永逸的开发环境,本文通过图文并茂的形式给大家介绍的非常详细，对大家的学习或工作具有一定的参考借鉴价值，需要的朋友可以参考下本文已经收录于最新版的 《PyCharm中文指南》更多 PyCharm 使用技巧，可前往在线文档学习：《PyCharm 中文指南》2.0 在线文档在开发过程中难免遇到开发半小时，环境整半天的尴尬。有时候自己辛苦在自己电脑上搭建的环境，却只能自...

前言最近需要写关于kmeans的一些小程序，需要计算距离，直接写for循环又特别慢，再要是样本多一点，那简直了。细细一想，需要计算距离的地方还真不少，kmeans、KNN、图等等。1. 理论指导小学学过的公式，开平方：( a − b ) 2 = a 2 + b 2 − 2 a b (a-b)^2 = a^2+b^2-2ab(a−b)2=a2+b2−2ab，这里无非是转换成其矩阵形式。假设现在有两个矩阵，分别是A和B，分别包含2个和3个样本，每个样本有三个特征：先求ABT...

一。MilvusMilvus 是 一款开源的、针对海量特征向量的相似性搜索引擎。Milvus能够很好地应对海量向量数据，它集成了目前在向量相似性计算领域比较知名的几个开源库（Faiss， SPTAG等），通过对数据和硬件算力的合理调度，以获得最优的搜索性能。二。Faiss - 高维向量相似度检索和聚类库Facebook 开源的一个高性能的高维向量相似度检索和聚类库。开源协议之前采用 BSD + Patents。最新版 v1.5.2 采用 MIT，可以在商业软件中使用。github 上有 60

（一）Milvus是什么？Milvus 是 一款开源的、针对海量特征向量的相似性搜索引擎。Milvus能够很好地应对海量向量数据，它集成了目前在向量相似性计算领域比较知名的几个开源库（Faiss， SPTAG等），通过对数据和硬件算力的合理调度，以获得最优的搜索性能。用户只需要从docker hub上下载一个Milvus的最新镜像，一行命令即可启动，然后可以通过Python SDK或者Java SDK进行向量插入以及搜索操作，非常方便。更重要的是，Milvus是开源的！这意味着用户可以参与到...

Motivation  最近有项目用到Scikit-learn上的高斯朴素贝叶斯模型（简称GNB），随着数据量增大，单机上跑GNB肯定会很慢，所以打算转Spark上。然后发现MLlib并没有实现GNB，自己动手，丰衣足食～原理  GNB的原理是基于朴素贝叶斯，所以先交代朴素贝叶斯的原理。朴素贝叶斯贝叶斯公式P(Y∣X)=P(X∣Y)∗P(Y)P(X)  利用

Redmon, J., Divvala, S., Girshick, R., Farhadi, A.: You only look once: Unified, real-time object detection. In: CVPR. (2016)YOLO的全拼是You Only Look Once，顾名思义就是只看一次，把目标区域预测和目标类别预测合二为一，作者将目标检测任务看作目标区域预...

https://blog.youkuaiyun.com/ice_actor/article/details/78648780个人分类： 机器学习版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。 https://blog.youkuaiyun.com/ice_actor/article/details/786487801.边界检测示例假如你有一张如下的图像，你想让计算机搞清楚图像上有什么物体，你可以做的...

昨天arXiv一篇新上论文《FCHD: A fast and accurate head detector 》，来自江森自控（Johnson Controls Inc.）的软件工程师Aditya Vora分享了一种快速精准的人头检测（head detector）算法并开源了代码。先来看看作者发布的视频效果： 看起来还是不错的！人头检测在视频监控中非常重要，而公交车、商场或者大型场馆...

 版权声明： https://blog.youkuaiyun.com/u013063153/article/details/54728628八大机器学习框架的对比：(1)  TensorFlow：深度学习最流行的库之一，是谷歌在深刻总结了其 前身 DistBelief 的经验教训上形成的；它不仅便携、高效、可扩 展，还能再不同计算机上运行:小到智能手机，大到计算机集群都 能；它是一款轻量级的软件，...

端到端车牌/验证码识别（tensorflow版）——（1）2017年10月12日 21:24:07 ssmixi 阅读数：8564 标签： tensorflowcnn车牌识别 更多个人分类： 端到端车牌/验证码识别——Tensorflow版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。 https://blog.youkuaiyun.com/ssmixi/article/details/782...

端到端车牌识别（2）本文为端到端车牌识别 （1）的续。二 、CNN方法4. 模型训练先附上代码train.py："""Created on Tue Sep 5 15:37:26 2017@author: llc"""#%%import osimport numpy as npimport tensorflow as tffrom input_data im...

 https://blog.youkuaiyun.com/ShadowN1ght/article/details/78571187在之前发布的一篇博文《MNIST数据集实现车牌识别--初步演示版》中，我们演示了如何使用TensorFlow进行车牌识别，但是，当时采用的数据集是MNIST数字手写体，只能分类0-9共10个数字，无法分类省份简称和字母，局限性较大，无实际意义。经过图像定位分割处理，博主...

有人经常问，深度学习的最佳GPU是什么？近日Lambda给出了答案，他们通过比较研究人员常用的前5个GPU来获得答案（测试结果也考虑到了成本和性能）： RTX 2080 Ti RTX 2080 GTX 1080 Ti Titan V Tesla V100  ·  结  ·  果  ·  总  ·  结  · 截至2018年10月8日，N...

 本文转载自：https://blog.youkuaiyun.com/Trent1985/article/details/51483093?utm_source=blogxgwz0，如有侵权敬请告知，谢谢！现在所有人都在谈深度学习，保持学习精神是需要的，架构师永远都要对核心技术和关键算法保持关注和敏感，必要时要动手写一写掌握下来，先不用关心什么时候用到，用不用是政治问题，会不会写是技术问题，就像军人不...

目前存在的几种模型上线的方式1、R+pmml+spark+airflow调度 其他团队用R语言训练模型并转为pmml文件，然后我们使用spark将这个pmml文件封装为jar，使用airflow提交到yarn。  val is: InputStream = fs.open(path)val pmml: PMML = PMMLUtil.unmarshal(is)modelEvaluator...

 OCR是一个古老的问题。这里我们考虑一类特殊的OCR问题，就是验证码的识别。传统做验证码的识别，需要经过如下步骤：1. 二值化2. 字符分割3. 字符识别这里最难的就是分割。如果字符之间有粘连，那分割起来就无比痛苦了。最近研究深度学习，发现有人做端到端的OCR。于是准备尝试一下。一般来说目前做基于深度学习的OCR大概有如下套路：1. 把OCR的问题当做一个多标签学习...

基于Kinect 2.0深度图像的快速体积测量2017年微型机与应用第7期李玲玲1，王正勇1，卿粼波1，何海波2(1.四川大学 电子信息学院，四川 成都610065；2.成都西图科技有限公司， 四川 成都610000)摘要： 为了满足现实生活中对物体体积实时测量的需求，提出了一套基于Kinect 2.0深度图像处理的快速体积测量方案。首先，使用Kinect 2.0 深度传感器获得深度图...

https://www.cnblogs.com/lyrichu/p/6152928.html上一次我们使用遗传算法求解了一个较为复杂的多元非线性函数的极值问题，也基本了解了遗传算法的实现基本步骤。这一次，我再以经典的TSP问题为例，更加深入地说明遗传算法中选择、交叉、变异等核心步骤的实现。而且这一次解决的是离散型问题，上一次解决的是连续型问题，刚好形成对照。     首先介绍一下TSP问题...

作者：城东链接：https://www.zhihu.com/question/28641663/answer/110165221来源：知乎著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。我来写一个入门级的实践吧，为了保持连贯性，引用了全文：作者：城东链接：特征工程到底是什么？ - 城东的回答来源：知乎著作权归作者所有。

浅谈机器学习中的特征缩放（feature scaling）标签： 机器学习数据2017-04-01 11:52 2300人阅读 评论(0) 收藏 举报 分类：机器学习（14） 版权声明：转载请注明来源，谢谢目录(?)[+]引言在运用一些机器学习算法的时候不可避免地要对数据进行特征缩放（featu

机器学习方法：回归（一）：线性回归Linear regression标签： machine-learningregression线性回归2015-03-19 22:18 7937人阅读 评论(2) 收藏 举报本文章已收录于：  机器学习知识库 分类：机器学习 Machine Learning（38） 版权声明：本文为博主原

【机器学习详解】决策树与随机森林算法2016-07-04      0 个评论    来源：勿在浮砂筑高台  收藏    我要投稿决策树决策树模型是一种树形结构，基于特征对实例进行分类或回归的过程。即根据某个特征把数据分划分到若干个子区域(子树)，再对子区域递归划分，直到满足某个条件则停止划分并作为叶子节点，不满足条件则继续递归划分。

spark机器学习库指南[Spark 1.3.1版]——决策树(decision trees)fuqingchuan 机器学习 2015-03-22  3,477 次浏览 GINI, spark, 决策树, 熵 spark机器学习库指南[Spark 1.3.1版]——决策树(decision trees)已关闭评论下面是章节决策树的目录(其他内容参见全文目录)

机器学习（三）决策树学习一.简介　　决策树学习是一种逼近离散值目标函数的方法，在这种方法中学习到的函数被表示为一棵决策树。二.决策树的表示法　　决策树通过把实例从艮节点排列到某个叶子结点来分类实例，叶子结点即为实例所属的分类。树上的每一个结点指定了对实例的某个属性的测试，并且该结点的每一个后继分支对应于该属性的一个可能值。分类实例的方法是从这棵树的根节点开始，测试这个结点的

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1. Sobel算子前面我们已经介绍了图像的卷积操作，而一个最重要的卷积运算就是对导数的计算，假设我们需要检测图像中的边缘部分，如下图所示：  前面我们介绍图像的高频和低频分量的时候说到，图像的高频分量一般出现在像素值显著改变的地方，而高频分量的出现就容易勾画出图像的轮廓。在高等数学中我们知道函数变化剧烈其所对应的导数值越大(极大值)，所以表示图像像素值改变最大的一个方法就是求出图

机器之心编译 在我们日常生活中所用到的推荐系统、智能图片美化应用和聊天机器人等应用中，各种各样的机器学习和数据处理算法正尽职尽责地发挥着自己的功效。本文筛选并简单介绍了一些最常见算法类别，还为每一个类别列出了一些实际的算法并简单介绍了它们的优缺点。https://static.coggle.it/diagram/WHeBqDIrJRk-kDDY

Spark-MLlib实例——决策树通俗来说，决策树分类的思想类似于找对象。现想象一个女孩的母亲要给这个女孩介绍男朋友，于是有了下面的对话：[plain] view plain copy 女儿：多大年纪了？  母亲：26。  女儿：长的帅不帅？  母亲：挺帅的。  女儿：收入高不？  母亲：不算很高，中等情况。