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3-5 处理缺失值
> x <- c(1,NA,2,NA,3) > is.na(x) [1] FALSE TRUE FALSE TRUE FALSE > x[!is.na(x)] #找出不是缺失值 [1] 1 2 3 > x <- c(1,NA,2,NA,3) > y <- c("a","b",NA,"c",NA) > z <- complete.cases(x,y) #都不是缺失值的元素 > x[z] [1] 1 > y[z] [1] "a" > library(datasets) #import dat
52210发布于 2020-09-16 - 来自专栏NetCore 从壹开始
3-5 安装CICD管理平台：Jenkins
大家这里可以先安装gitlab工具，我就省事了，直接用gitee做源代码管理平台了。
35721编辑于 2023-01-09 - 来自专栏叽叽西
lagou 爪哇 3-5 spring cloud (下) 笔记
为了⽀撑⽇益增⻓的庞⼤业务量，我们会使⽤微服务架构设计我们的系统，使得 我们的系统不仅能够通过集群部署抵挡流量的冲击，⼜能根据业务进⾏灵活的扩展。那么，在微服务架构下，⼀次请求少则经过三四次服务调⽤完成，多则跨越⼏⼗ 个甚⾄是上百个服务节点。那么问题接踵⽽来：
88520编辑于 2022-05-17 - 来自专栏PHP实战技术
3-5年的PHPer常见的面试题
看到有很多，的总结一下，比较适合有一定经验的PHPer 平时喜欢哪些php书籍及博客？CSDN、虎嗅、猎云 js闭包是什么，原型链了不了解？ for与foreach哪个更快？ php鸟哥是谁？能不能讲
1.6K100发布于 2018-03-09 - 来自专栏cwl_Java
C++编程之美-结构之法(代码清单3-5)
代码清单3-5 void RecursiveSearch(int* number, int* answer, int index, int n) { if(index == n)
27920编辑于 2022-11-30 - 来自专栏AI机器学习与深度学习算法
机器学习入门 3-5 Numpy数组(和矩阵)的基本操作
shape 属性查看数组的维度，返回值是一个元组，元组中对应位置的值为数组中对应维度的元素个数。
87410编辑于 2022-05-25 - 来自专栏跟着官方文档学小程序开发
第二章 小程序开发指南3-5
在本章会介绍小程序的基本开发流程，结合前面章节的知识，完全可以独立完成一个体验很完善的小程序。为了让开发者更加了解小程序开发，在本章中还会通过常见的一些应用场景介绍小程序API的一些细节以及开发的一些技巧和注意事项。
36810编辑于 2025-08-25 - 来自专栏AI研习社
未来 3-5 年内，哪个方向的机器学习人才最紧缺？
所以以 3-5 年的跨度来看，这些工具依然会非常有用，甚至像 CNN 和 LSTM 之类的深度学习算法还在继续发展迭代当中。 以深度学习为例，这两年非常火的对抗生成网络 (GAN)，多目标学习 (multi-lable learning)，迁移学习 (transfer learning) 都还在飞速的发展。
71660发布于 2018-03-19 - 来自专栏iOS逆向与安全
写作小技能：卡片式写文章（用3-5张卡片写文）
挑战->核心概念->该怎么做->总结->升华 找到1张卡做大的核心概念 找到3-5张卡做子概念的内容 把这些卡片的“行动指引”总结下，列在最后做个行动指引大全。 .… 用3-5张卡片写文是个很好的体验：1.主题是自下而上生成，而不是逼你针对命题写一个。2. 内容是过去知识卡片的积累，而不是临时写一句，出去找一段儿。3.
1.6K10编辑于 2022-08-22 - 来自专栏PaddlePaddle
【目标检测】SSD目标检测
场景文字识别 目标检测任务的目标是给定一张图像或是视频帧，让计算机找出其中所有目标的位置，并给出每个目标的具体类别。对于人类来说，目标检测是一个非常简单的任务。 然而，计算机能够“看到”的仅有一些值为0 ~ 255的矩阵，很难解图像或是视频帧中出现了人或是物体这样的高层语义概念，也就更加难以定位目标出现在图像中哪个区域。 与此同时，由于目标会出现在图像或是视频帧中的任何位置，目标的形态千变万化，图像或是视频帧的背景千差万别，诸多因素都使得目标检测对计算机来说是一个具有挑战性的问题。 【目标检测】 SSD目标检测 |1. PaddlePaddle已集成SSD算法，本示例旨在介绍如何使用PaddlePaddle中的SSD模型进行目标检测。
5.1K90发布于 2018-04-02 - 来自专栏无人驾驶感知
【目标跟踪】多目标跟踪测距
目标框内左上角，显示的是目标距离相机的纵向距离。目标横向距离、速度已求出，没在图片展示。 这里不仅仅实现对目标检测框的跟踪，且可以实现单相机进行对目标进行测距跟踪。 想了解详细原理可以参考往期博客：【目标跟踪】多目标跟踪sort （python 代码） 。这里不过多赘述，直接上代码，如有疑问，欢迎私信交流。 调用跟踪与测距接口进行计算 可以设置 dispaly 与 video_save 是否 show 图片 与保存视频 x_p 里面包含目标离相机纵向与横向距离，还有速度、加速度。 目标状态为 （x,y,vx,vy,ax,ay） 目标横向距离，纵向距离，横向速度，纵向速度，横向加速度，纵向加速度。 关于目标前后帧匹配，是利用 iou 匹配进行的，所以要基于目标检测框的匹配跟踪。
1.1K10编辑于 2024-02-05 - 来自专栏全栈程序员必看
cvpr目标检测_目标检测指标
特征金字塔（Feature pyramids）是识别系统中用于检测不同尺度目标的基本组件。但是最近的深度学习目标检测器已经避免了金字塔表示，部分原因是它们是计算和内存密集型的。 高分辨率地图具有低级特征，这会损害其目标识别的表征能力。 深度卷积网络目标检测器。随着现代深度卷积网络 [19] 的发展，像 OverFeat [34] 和 R-CNN [12] 这样的目标检测器在准确度上显示出显着的提高。 在最初的 RPN 设计中，在单尺度卷积特征图之上，在密集的 3×3 滑动窗口上评估小型子网络，执行目标/非目标二进制分类和边界框回归。 目标/非目标标准和边界框回归目标是相对于一组称为锚点的参考框定义的[29]。锚点具有多个预定义的比例和纵横比，以覆盖不同形状的目标。 我们通过用我们的 FPN 替换单尺度特征图来调整 RPN。
1.3K40编辑于 2022-11-15 - 来自专栏实验盒
当我用DeepSeek预测AI for BioScience未来3-5年发展趋势
预测未来3-5年AI在生物科学（AI for BioScience）的发展趋势，可以从技术突破、跨学科融合、数据驱动创新以及伦理监管等多个维度进行分析。以下是一些关键趋势的展望： 1. 蛋白质与分子设计的革命性突破 目标导向的生成模型：基于扩散模型（Diffusion Models）和强化学习的AI工具（如AlphaFold 3、RoseTTAFold）将实现更复杂的蛋白质、核酸和多肽设计 药物研发的端到端AI化 全流程覆盖：AI将贯穿从靶点发现、化合物生成、ADMET（毒性/代谢预测）到临床试验优化的全链条，缩短药物研发周期（目前平均10年→可能压缩至3-5年）。 总结 未来3-5年，AI将深度重构生物科学的研究范式，从“数据辅助分析”转向“主动设计创造”，并在药物研发、合成生物学、精准医疗等领域实现商业化落地。
59610编辑于 2025-02-05 - 来自专栏Java面试教程
意料之中、要求3-5年的leader，最后选了应届生
大家好，我是了不起，前段时间，了不起在当面试官，挑了许多人给leader去面谈，最后可能是因为把之前某个想走的同事留了下来了，所以对新人没有太多的要求，所以选了应届生。
26300编辑于 2024-11-22 - 来自专栏计算机视觉life
目标检测
近几年来，目标检测算法取得了很大的突破。 本文对常见目标检测算法进行简要综述，并最后总结了目标检测算法方向的一些大V方便大家学习查看。 1. 本文对常见目标检测算法进行简要综述，并最后总结了目标检测算法方向的一些大V方便大家学习查看。 1. 本文对常见目标检测算法进行简要综述，并最后总结了目标检测算法方向的一些大V方便大家学习查看。 1. 先用一个CNN网络来提取特征，然后再进行后续的目标定位和目标分类识别。 6.2 目标检测层 这一层由5个卷积层和一个平均池化层组成。去掉了最后的全连接层。
1.9K30发布于 2019-07-10 - 来自专栏鲸落学习笔记
C++ 中的字符串数组（5 种不同的创建方式3-5）
theme: channing-cyan highlight: a11y-dark
2.9K20编辑于 2022-11-14 - 来自专栏程序人生
设定目标
之前说过要讲讲目标的设定，现在到了兑现诺言的时刻。 有清晰明确的目标是我们每天生活的动力，（很可能）也是快乐的源泉。 于是就订了个目标要发表至少10个Patent目标。 我想说的是，有了一个你渴求的目标后，你的眼睛似乎一下子明亮起来，原来那些视而不见的东西突然间就跟目标有了联系。 所以对于这样一个不那么现实的目标，我们需要将其分解成一个个小目标，一点点达到。 我的前同事Keith说我一点也不像个工程师，还真是。 我喜欢把我的目标说给我的LP听，家人听，甚至会放在博客里，公众号里这样公开的场合。不管是什么目标，一旦你将其扩散给周围的人（可多可少），你完成目标的可能性就大了很多。
1.5K100发布于 2018-03-28 - 来自专栏林欣哲
目标检测
依然有个缺点就是，识别这个目标的边框可能不够精确。 YOLO算法可以解决这个边框的问题。 衡量一个目标检测是否符合标准，就看神经网络识别后的框和数据标注的框的交并比，也就是两者框的交集除以两者框的并集。 这里可能会碰到多次检测的问题，就是在目标附近的几个格子都会认为它检测到了目标，这时候应用非极大值抑制的算法，选出概率最大的格子，并把其他交并比很高的格子抑制（这一步交并比的判断，是因为有可能一个图像里有多个目标被检测出来 ，利用交并比可以只抑制一个目标附近多余的检测，而不能把其他目标的检测都被你抑制了）。 不同类别的目标检测，如车和人，抑制分别跑，一共跑两次。 ?
1.2K80发布于 2018-04-10 - 来自专栏小锋学长生活大爆炸
概念解释：目标识别vs目标检测
说法一： 识别：说明图中有哪些目标对象。 检测：在识别的基础上，再给出位置和大小。 说法二：（与说法一相反...） 检测：说明图中有哪些目标对象。 识别：在识别的基础上，再给出位置和大小。 我的理解： 检测： 1、传统的方式：通过特征匹配（如边缘检测等算法），提取出图像中的目标。这样的话，只是提取出了目标，并不知道目标是什么，因此需要“识别”来进一步知道是什么物体。 2、深度学习的方式：本身就通过已知物体进行训练，因此在检测过程中，就可以知道这个“目标”是什么物体，所以间接已经包括了一部分“识别”的过程。 但检测的是共性，即一个大类别（如人、车、花） 识别： 识别某个目标是什么物体。如人脸识别判断这个人具体是谁，检测的是个性，即具体细节（如小明、奔驰车、太阳花）。 大部分场景下应该叫做“目标的检测和识别”，估计是为了方便，所以只说了个“目标检测”。
7.1K20发布于 2021-10-08 - 来自专栏浪浪山下那个村
目标检测
的问题，即给定一张图片或一段视频判断里面包含什么类别的目标。 定位-Location：解决“在哪里？”的问题，即定位出这个目标的的位置。 检测-Detection：解决“是什么？在哪里？” 的问题，即定位出这个目标的的位置并且知道目标物是什么。 目标检测算法分类 Two stage目标检测算法 先进行区域生成（region proposal，RP）（一个有可能包含待检物体的预选框），再通过卷积神经网络进行样本分类。 常见的two stage目标检测算法有：R-CNN、SPP-Net、Fast R-CNN、Faster R-CNN和R-FCN等。 常见的one stage目标检测算法有：OverFeat、YOLOv1、YOLOv2、YOLOv3、SSD和RetinaNet等。
81520编辑于 2022-06-17
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