Monitor 监控架构采集器TelegrafExportersGrafana-AgentCategraf时序库OpenTSDBInfluxDBTDEngineM3DBVictoriaMetricsTimescaleDB告警引擎数据展示 采集器: 负责采集监控数据的，采集到数据之后传输给服务端，通常是直接写入时序库对时序库的数据 :分析部分: 告警规则判断, 并进行通知可视化: 通过各种图表来合
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2024-04-28 07:46:40
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针对你的问题，答案是可以，并没有区别。但是这题下的回答我感觉都不够好。要谈论 super，首先我们应该无视 "super" 这个名字带给我们的干扰。不要一说到 super 就想到父类！super 指的是 MRO 中的下一个类！不要一说到 super 就想到父类！super 指的是 MRO 中的下一个类！不要一说到 super 就想到父类！super 指的是 MRO 中的下一个类！一说到
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2024-09-03 22:25:28
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文章目录一、目标分类篇**1.AlexNet**网络结构网络亮点**2.VGG**网络结构网络亮点**3.GoogLeNet**网络结构网络亮点**4.Resnet**网络结构网络亮点为什么残差网络会work？5.MobileNet6.ShuffleNet7.EfficientNet8.Vision Transformer二、目标检测篇1.RCNN->Fast_RCNN->Faste
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2024-09-27 14:00:34
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Under strict supervision of the Internet, games, advertising and other fields, the Internet industry has been hit. News of layoffs by companies such a
原创
2021-12-16 09:28:41
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ON VARIATIONAL LEARNING OF CONTROLLABLEREPRESENTATIONS FOR TEXT WITHOUT SUPER
原创
2022-12-26 18:13:09
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地址：https://arxiv.org/pdf/2007.03282
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2020-07-13 16:29:00
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摘要基于深度学习的方法在图像恢复和增强方面取得了显著的成功，但在缺乏成对训练数据的情况下，它们是否仍然具有竞争力?作为一个例子，本文探讨了弱光图像增强问题，在实践中，它是非常具有挑战性的同时采取一个弱光照片和一个正常的光场景。我们提出了一种高效的、无监督的生成对抗网络，称为EnlightenGAN，它可以在不需要低/正态光图像对的情况下进行训练，并被证明在各种真实世界的测试图像上具有很好的通用性。而非监督学习使用地面实况数据,我们建议调整未配对的培训使用从输入中提取的信息本身,和基准的一系列创新的低光照
原创
2021-08-13 09:38:22
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1基于计算机视觉的Transformer研究进展--山科2018 年发布的 Image Transformer 最早将 Trans-former 架构迁移到计算机视觉领域。2020 年 5 月 Carion 等构建了一种新的物体检测框架 DETR（detection Transformer），第一次将 Transformer应用于目标检测领域。2020年 7月，Chen 等提出了 iGPT 模型，
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2024-08-24 17:09:47
105阅读
Supervision 是一个开源的 Python 工具包，旨在简化计算机视觉项目的开发。加载和处理图像和视频数据集训练和评估机器学习
原创
2024-02-25 00:14:33
284阅读
近期，在监督学习中部署一个合适的自监督学习来提高监督学习的性能是一个具
原创
2023-04-10 16:15:04
143阅读
论文解读：Combining Distant and Direct Supervision f
原创
2022-12-21 13:42:03
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作者用action, reward, state等当做lalbel，进行有监督训练。
原创
2022-07-15 22:08:16
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Understanding and Troubleshooting Analog E&M Start Dial Supervision Signaling
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Understanding and Troubleshooting Analog E&M Start Dial Supervision Signaling
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精选
2007-09-11 22:24:00
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CLIP: Learning Transferable Visual Models From Natural Language SupervisionOpenAI的神作CLIP，文章发表在ICML-2021，于2021年3月挂在arXiv上的。摘要当前的计算机视觉（CV）模型通常被训练用于预测有限的物体类别。这种严格的监督训练方式限制了模型的泛化性和实用性，因为这样的模型通常还需要额外的标注数据来
原创
2024-03-11 14:38:18
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摘要互联网上有很多有网民自己填的target-label，也许是不完全对的 近似target-label，使用这些有这种
原创
2022-07-19 11:36:12
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前言重写是继承机制中的重要内容，对于构造方法尤为重要。构造方法用来初始化新建对象的状态，大多数子类不仅要有自己的初始化代码，还要拥有超类的初始化代码。如果一个类的构造方法被重写，那么就需要调用超类的构造方法，否则对象可能不会被正确的初始化–Python基础教程经典类和新式类经典类是python2.2之前的东西,但是在2.7还在兼容,但是在3之后的版本就只承认新式类了新式类在python2.2之后的
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2024-01-01 14:03:04
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Roboflow 的 Supervision 项目已于近期突破 30,000 个 GitHub Stars，是视觉工程师常用的辅助库，让你告别重复造轮子。 Supervision 是 Robo
摘要虽然最近基于区域建议的CNN模型在目标检测方面取得了成功，但是由于小兴趣区域(small Region of Interest, RoI)所包含的信息有限且失真，小目标的检测仍然比较困难。解决这一问题的一种方法是使用超分辨率(SR)技术来增强小型RoI的特性。我们研究如何提高级的超分辨率特别是对小目标检测,并发现它的性能可以显著提高通过：(1)、利用适当的高分辨率目标特性作为SR的训练...
原创
2021-08-13 09:41:48
377阅读
人类学习语言的方式包括听、说、写、读，以及通过与多模态现实世界的互动。现有的语言预
原创
2023-04-16 08:18:12
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