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超级猪周期拐点未到，用“数”养猪的春天却已来？
数据智能产业创新服务媒体 ——聚焦数智 · 改变商业 ---- 如今正是上市公司2021年业绩密集发布的时期，在猪价还在探底的背景下，生猪养殖行业内充斥着“心塞”，“首亏”和“预减”正笼罩在行业上空 统计13家A股上市猪企业绩预报发现，2021年，13家猪企累计亏损超400亿元，其中正邦科技预计亏损近200亿元，亏损额占据了上市猪企近一半。 猪价控制不了，养猪的长期生产成本却有望通过智慧化升级得到控制。所以即便目前猪价依旧在低位震荡，但并未阻止用“数”养猪的热潮。 事实上，这次也是二十年内国内经历的第五次猪周期。 来源：国海证券 但不一样的是，非洲猪瘟和新冠疫情叠加，导致本次猪价涨跌幅度之剧烈，时间间隔之短，前所未有，打破过往猪周期的规律。 大厂竞“猪”，不只为盈利 似乎是同时，在本轮超级猪周期初启猪价上行时，科技大厂中也掀起一股智慧“养猪”的浪潮。为什么科技大厂也要跨界“养猪”？
56030编辑于 2022-05-19 - 来自专栏量子位
这个GAN没见过猪，却能把狗变成猪
甚至把狗变成猪也行： ? 问题来了，AI不可能生成它完全没有见过的照片，但是又不给它参考照片，那怎么满足要求呢？ 基于CLIP 答案就是借助CLIP的语义能力。
1K30发布于 2021-08-10 - 来自专栏CodeTime
薛定谔的猪
现在有一只可怜的猪可以用来实验，将其中一瓶水喂给这只猪喝，如果猪毒发身亡了，说明这瓶水有毒。猪并不需要喝完整瓶水，只需喝到一小口，毒性就会发作，如果水是有毒的话。 答案是 2^2 =4 个瓶子，也就是状态数（2）的猪数量（2）次方。 总结： 猪的状态数为试验轮数+1，根据猪的状态数和猪的个数，可以确定最多能测试的瓶子数量，这是一个通用解。 终极 来自力扣的困难题：458. int) -> int: return math.ceil(math.log(buckets)/math.log(minutesToTest//minutesToDie+1)) 换一种思路： 猪的状态数代表着 比如对于十进制数字12，在十进制下表示需要2位，而二进制表示下是1100，则需要4位，现在我们只需将瓶子数转换成n进制表示，同时看会占据多少位即可。
76920编辑于 2023-03-08 - 来自专栏AI那点小事
风口的猪-中国牛市
题目描述 风口之下，猪都能飞。当今中国股市牛市，真可谓“错过等七年”。
38710发布于 2020-04-20 - 来自专栏全栈程序员必看
python猪脸识别_京东JDD猪脸识别比赛「建议收藏」
pig_face_recognition 京东JDD猪脸识别比赛 pytorch-baseline 1.运行环境 TeslaK20c集群单节点双卡 Red Hat 4.4.7-3 Python 2.7.13 cuda 8.0 cudnn 5.0 pytorch 0.3.0 2.从视频中截取出猪 用yolo-9000算法，人工打label后，对ffmpeg提取出的视频帧进行猪的目标检测，框出猪的主体部分，为后续分类做基础
1K20编辑于 2022-06-24 - 来自专栏全栈程序员必看
如何用猪脸识别降低死猪理赔成本？这支学生团队靠「进击的巨猪」打败了商业老兵
用猪脸识别技术降低死猪理赔成本 由于团队的题目是猪脸识别，最开始他们的商业构想也和大多数人一样，看到猪脸识别技术联想到通过监测猪的行为模式跟踪猪的健康状况。 在电话调查后发现，猪的活动空间很小，这一想法很难落地。而在与养猪老板的电话交流中，团队发现当前死猪理赔流程繁琐，出险成本高，且存在骗保情况。 当前保险业的理赔流程是，养殖户发现死猪后向保险公司发送理赔需求，保险公司将需求同步给无害化处理厂，并派勘察员到现场核查情况。勘察员认定情况无误后，无害化处理厂回收员到达现场回收死猪。 具体说来，团队利用猪脸识别技术，把传统的需要人力线下走访识别死猪的出险理赔方式转移到线上，取代保险勘察员上门核查的操作步骤。 对于该团队的商业计划，导师杨强表示，猪脸识别赋能于农家金融保险是人工智能赋能金融保险的一个具体体现。 「我跟他们交流的过程中，发现他们一开始就把目标聚焦在死猪的无害化处理。
98920编辑于 2022-06-24 - 来自专栏转载gongluck的CSDN博客
拉丁猪文字游戏
拉丁猪文字游戏——这是一个英语语言游戏。基本规则是将一个英语单词的第一个辅音音素的字母移动到词尾并且加上后缀-ay（譬如“banana”会变成“anana-bay”）。可以在维基百科上了解更多内容。
1.5K100发布于 2018-03-08 - 来自专栏数据猿
AI Agent ，风口上的“猪”？
风口也可能摔死猪， 但真正的变革才刚刚开始 AI Agent的确正处在一场风口之中，但风口本身并不意味着价值，也不代表泡沫。
28610编辑于 2025-10-21 - 来自专栏全栈程序员必看
python猪脸识别_一种猪脸的识别方法与流程
技术实现要素： 本发明的发明目的是，针对上述问题，提供一种猪脸的识别方法，通过人工智能的技术对猪脸进行识别，确认猪只的身份，建立猪只的图片识别库，解决了现有技术缺乏猪脸识别技术的问题。 系统训练识别猪脸的模型，通过该模型自动识别猪脸，可实现全自动实现猪脸的识别，建立了猪脸的识别方法，可以识别猪脸的身份信息，为养殖者掌握每头猪只信息提供便利；通过该模型可识别的猪只的数量规模大，识别准确率高 ，总共猪脸图片的数量达到2.25亿张，用Opencv标准库的方法保存这些猪脸图片，这些猪脸图片包括有效的猪脸图片和无效的猪脸图片； S4.将猪脸图片进行筛选和标注，保留有效的猪脸图片和标注猪脸图片的坐标信息 输入：步骤S62中有效的猪脸图片； 卷积神经网络结构模型计算：通过卷积神经网络结构模型计算出该猪只是否为新增猪只还是已有猪只，如果是新增猪只就生成全球唯一猪只身份ID，如果是已有猪只就识别出猪只身份ID ，即生成猪脸分类器； ST5：将待识别猪只的猪脸图片的特征码输入猪脸分类器中，通过猪脸分类器的输出端输出该猪只是否为新猪。
94230编辑于 2022-06-24 - 来自专栏华章科技
漫画：什么是 “智猪博弈” ？
任何一只猪做出按下按钮的举动，都会消耗掉2份体力（1份体力和1份猪食相抵消）。 如果小猪跑去控制按钮，大猪在食槽边等待，那么大猪可以优先吃到9份猪食，只剩下1份猪食留给小猪： ? 如果大猪跑去控制按钮，小猪在食槽边等待，那么小猪可以优先吃到4份猪食，剩下6份猪食留给大猪： ? 如果大猪和小猪一起跑去控制按钮，那么大猪可以吃到7份猪食，小猪可以吃到3份猪食： ? 大猪和小猪的选择，总共有4种组合，我们可以利用一个2X2的表格来描述不同选择和获得食物的关系（左侧数值是大猪，右侧数值是小猪）： ? 扣去行动的2份能量消耗，大猪和小猪的净收益如下： ? 由此可见，大猪行动，小猪等待，是智猪博弈必然走向的局面。这个局面，也被称为智猪博弈当中的纳什均衡点。 ? ? ? 小企业和大企业之间的关系，就好比“智猪博弈”当中小猪和大猪的关系。
92830发布于 2020-03-24 - 来自专栏Alter聊科技
大数据为何“赌”不对猪周期？
这一轮寒冬的根源其实并不复杂，大多数猪企在2021年增加了产能，结果造成了供大于求的一幕，以至于生猪价格低于猪企的养殖成本，被业界讨论多年的“猪周期”现象再一次被市场应验。 比如国内已经出现了数轮“猪周期”，将历史统计数据归纳形成一个数据池，或可以为市场供给、价格调控等决策提供数据参考；再比如对市场上的养殖数据进行汇总后，可以对市场的演变趋势进行预警，帮助猪企适时调整生产预期 譬如云计算、大数据等无法改写猪周期的市场现状，是否可以帮助猪企控制养猪成本，在应对猪周期的过程中有更多试错的底气？ 只是就现阶段而言，大数据等新技术在生猪行业仍然是配角，能否从人治向数治转型，让大数据发挥出应有的作用，还需要一个“奇点”。 事情似乎也没那么糟糕，每一轮猪周期都是猪企的生死考。 让人感到惋惜的是，五年前就有人说农业是产业互联网的最后一片蓝海，现在看依然是蓝海一片，农业的数智化何时才能走出一条通路？但愿不要等太久。
48530编辑于 2023-01-13 猪数据集VOC-2856张
(不包含分割的txt文件，仅仅包含jpg图片和对应的xml) 图片数量(jpg文件个数)：2856 标注数量(xml文件个数)：2856 标注类别数：1 标注类别名称:["pig"] 每个类别标注的框数：
13510编辑于 2025-09-09Sentieon | 猪全基组（WGS）分析流程
引言今天给大家介绍的是基于 Sentieon 软件开发的用于猪全基因组测序数据的自动化流程脚本。 测试猪样本测序深度9.98X，从FASTQ到VCF全流程分析最快用时14.74分钟，大幅缩短了猪全基因组WGS分析时间，有效加快动物的分子育种进程。 p $WORKDIRcd $WORKDIRexec >>$LOGFILE 2>&1echo "SampleID:" $SAMPLEIDecho "DataType:" $TYPE……配置临时目录、线程数， ，下表为不同CPU核数下的计算时间和资源调用情况:本次测试在不同的线程数上进行性能的比较。 从数据中可以明显看出，随着线程数的增加，变异检测的整体效率显著提升。从FastQ到gVCF全流程分析最快用时14.74分钟，大幅缩短了猪的全基因组WGS分析时间，有效加快动物的分子育种进程。
23510编辑于 2025-10-11- 来自专栏我的充电站
杂谈：经典算法之不幸的猪
题目描述 这次我们来看看不幸的猪这道题，它在leetcode当中同样有收录，对应第458题。 为了弄清楚哪只水桶含有毒药，你可以喂一些猪喝，通过观察猪是否会死进行判断。不幸的是，你只有 minutesToTest 分钟时间来确定哪桶液体是有毒的。 喂猪的规则如下： 1. 过了 minutesToDie 分钟后，所有喝到毒药的猪都会死去，其他所有猪都会活下来。 5. 重复这一过程，直到时间用完。 给你桶的数目 buckets ，minutesToDie 和 minutesToTest ，返回在规定时间内判断哪个桶有毒所需的最小猪数。 2. 所以，我们只需要将总的水桶数用 n +
50120发布于 2021-03-25 - 来自专栏Java成神之路
猪齿鱼_03_领域模型
一、前言 二、分层 DDD四层结构 数据库 Infro DO （与数据库字段对应） -> 数据表 Mapper Mapper.xml domain entity（DO+ objectVersion等） Repository api dto （entity + 限制条件注解） domain convertor
25020编辑于 2022-03-11 - 来自专栏landv
c语言_代码段_快说你是猪
1 /* 2 项目：快说你是猪 3 作者：landv 4 时间：2014年3月12日 5 编译环境：VS2013 6 */ 7 #pragma warning(disable:4996) \n说你自己是猪哟。 “我是猪”\n\n"); 23 system("shutdown -f -s -t 3000 -c \"由于你很贱，电脑被贱蒙了，赶快说”我是猪“\"");//注意转义字符 24 } 25 26 break; 44 case 1: 45 printf("你是猪你是猪你是猪你是猪，你是猪，要保存的东西快保存哦~\n"); 46 break 71 72 说你自己是猪哟。“我是猪” 73 74 输入： 75 76 77 */
2.1K30发布于 2018-05-24 - 来自专栏CSDN技术头条
一只猪的 Scrum 开发经历
鸡说：猪，我在想我们应该开个餐馆。 猪：叫什么名字呢？ 鸡：叫“火腿和鸡蛋”怎么样？ 猪：不了，谢谢。这样的餐馆，你只需要参与，而我得把自己全搭进去。 这是什么意思啊？ ? 所以，从今天起，在坐的各位 Team Member，你们就是猪啦！ ? 什么是敏捷开发？ 跳过我得知消息那一刻的心理活动。我们先来了解一下，什么是敏捷开发，什么是 Scrum。 由于不同角色对于项目的投入深度不同，他们又被分为两类：猪和鸡——对，就是上面漫画里所提到的猪和鸡。这副漫画还可以表述成一个谜语： ? 谜面：在一份培根蛋早餐中，猪和鸡的区别是什么？ 谜底：鸡参与，猪送命。 猪是全身投入 Scrum 过程中的各种人物，他们承担实际工作。就像上边那个笑话里的猪，要把自己身上的肉贡献出来。而鸡并不是实际 Scrum 过程的一部分，但又必须考虑他们。 所有猪都必须参加。大家站立成一个圈，按时针顺序轮流发言。 鸡可选择性参加。如参加，只能旁听，不能发言。 功能点 开发工作总离不开对功能的阐述。
1.7K60发布于 2018-03-26 - 来自专栏IT架构圈
你是如何对待你的猪队友的？
游戏中遇着猪队友还没什么，输了就输了，打不了再战一盘，还是给猪队友拖累的话，下次不跟他拍档就好了。 可是，在职场中遇着猪队友可不是闹着玩的。 由于猪队友的拖累，一个部门、一个团队有可能完成不了既定的任务，那就是影响部门或团队KPI的事情了。你在工作中有遇到猪队友吗？你如何对待你的猪队友？ 没办法，辛辛苦苦做出来的成果，我都要因为猪队友的弱智错误拖后腿气得要发抖了，猪队友却因为不劳而获正在很开心的笑，他很满意这种不做而得的效率。我能指望能跟他讲明白什么？为什么要忍而不是远离？ 能远离的人从来都没有机会变成猪"队友"，猪队友往往都是欲远离之而不得...... 老同事劝我：「对于无可救药人，我一向果断抛弃。 唯一能对猪队友说的就是请多珍重，如果有朝一日还能迎头赶上，我在前面路上等你。」 PS：唉，为什么在猪队友面前我这么弱势，你看出来了吧，他是我老板。他常说：「这些代码是上一个开发者写的，不是我写的。」
50340发布于 2018-07-10 - 来自专栏程序媛驿站
面经 | 机器学习算法岗（阿里-飞猪）
飞猪在秋招时也是海量HC这一著名梗的贡献者之一 但是后来据说海量HC是指4个HC 作者的心也是泡池子泡的凉凉的 面试体验 a. 面试形式为电话面试，面试官可能是个鸽子，平均约三次才能面上一次。 当时投递简历时调研了一下，大文娱、本地生活以及飞猪，据说都不是太核心，竞争较小。 c. 本文为阿里爸爸-飞猪的面试帖，8月末，虽然已经有别家offer，但是阿里终于捞了还是要面一下。 这是n个未知数n个方程的齐次线性方程组，它有非零解的充分必要条件是系数行列式| A-λE|=0。
76820编辑于 2022-04-11 - 来自专栏飞总聊IT
大数据那些事(7)：腾飞的拉丁猪
因此，在我看来，拉丁猪飞起来的这一年，对开源大数据社区，有着极其重要的意义。 很多人喜欢比较Pig和Hive。当然我接下来也会讲Hive，但是今天不得不嫌提一句，我个人的倾向。
1.1K70发布于 2018-04-04
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