[数据元素](https://baike.baidu.com/item/数据元素/715313)的集合。通常情况下,精心选择的数据结构可以带来更高的运行或者存储[效率](https://baike.baidu.com/item/效率/868847)。数据结构往往同高效的检索[算法... 是用于有序元素序列快速搜索查找的一个数据结构,跳表是一个随机化的数据结构,实质就是一种可以进行二分查找的有序链表。跳表在原有的有序链表上面增加了多级索引,通过索引来实现快速查找。跳表不仅能提高搜索性能,...
在实际的卷积的运算过程中会涉及到维度和向量这两个概念。在python中我们从list或者数组中可以了解到这两个相关的知识点,特别是我们常用的numpy(**支持大量的维度数组与矩阵运算,此外也针对数组运算提供大量的数学... 在python中则是w[0]. 例子中用于表示向量的数组w_new是一个一维数组,在数学上是一列, 也就是说在numpy数组表示数学中的向量,一个向量对应一个一维数组.数学上,向量的第一个元素通常以x1表示,numpy中一个数组的第一...
它允许程序中的多个线程同时执行不同的任务。这种特性使得Java程序能够更有效地利用计算机的多核处理器,提高程序的执行效率。在Java程序中,可以通过实现Runnable接口或继承Thread类来创建和使用多线程。Java还提供... Python 的 list 类型是一种动态数组,它能够存储一个可变长度的序列,并支持快速地随机访问和更新。在底层,一个 Python list 实际上是一个数组,用于存储数据。随着数据量的增加,Python 可能会自动扩展这个数组的大小...
以及如何通过深度优化高效解决广告人群预估的问题。 业务背景 众所周知,广告是很多互联网公司的主要收入,对于字节跳动来说也是如此。那么,在字节跳动广告的 DMP&CDP ... 确认命中的用户数目。比如下图中我们可以看到,在投放广告的时候,可以根据地域、性别、年龄、兴趣、首次激活时间等条件进行圈选。其 **本质就是集合的快速交并补计算** 。![picture.image](https://p3-volc-com...
以及如何通过深度优化高效解决广告人群预估的问题。 业务背景 众所周知,广告是很多互联网公司的主要收入,对于字节跳动来说也是如此。那么,在字节跳动广告的 DMP&CDP ... 确认命中的用户数目。比如下图中我们可以看到,在投放广告的时候,可以根据地域、性别、年龄、兴趣、首次激活时间等条件进行圈选。其 **本质就是集合的快速交并补计算** 。![picture.image](https://p3-volc-com...
中的核心功能。分析师利用各种标签组合,挑选出最合适的人群,进而进行广告推送,达到精准投放的效果。同时由于人群查询在不同标签组合下的结果集大小不同,在一次广告投放中,分析师需要经过多次的逻辑调整,以获得"最好... Engine = CnchMergeTree() order by tags ```人群圈选查询,例如找到同时满足tag\_1和tag\_2的人群的数量,可以用如下SQL完成:``` WITH (SELECT active_users as tag_1 ...
在这里表示边界框的总个数; 最后一个值为每个种类对应的边界框的分数。 yolonms_layer_1:2 Tensor 形状: [1, -1, 3] int32 1表示批处理大小; -1是不定长度,表示有效的边界框的数量; 3表示有效的边界框的索引(in... 系统会读取文件夹 1 中的文件。确认文件无误后,单击 上传文件。 其他参数的值无需修改。 等待模型文件上传成功后,单击 完成。 发布版本。 找到刚刚创建的版本,单击 操作 列的 发布。 在 提示 对话框,单击 确认发...
能区分 29 种不同的产品类别,这些类别具体可以在官方文档上查询到,比如电脑显示器,数码相机,外部存储设备,键盘,液晶电视,手机充电器,笔记本和其他外设等等等。可以打开图像识别 API 的技术规范页面,包含 API Mod... 转换成一个向量(一维矩阵)的过程。以下图梯形和圆形为例,我们把图形均匀地分成 9 个区域,在图形中心观察每个区域内图形单元的梯度方向,就可以实现降维,把二维图像以一个一维矩阵来表示。![clipboard33.png](h...
topK 返回指定列中近似最常见值的数组。 生成的数组按值的近似频率降序排序(而不是值本身)。 实现了过滤节省空间算法, 使用基于reduce-and-combine的算法,借鉴并行节省空间。 语法 sql topK(N)(x)此函数不提供保证的结果。 在某些情况下,可能会发生错误,并且可能会返回不是最高频的值。 我们建议使用 N < 10 值,N 值越大,性能越低。最大值 N = 65536。 参数 N — 要返回的元素数。 如果省略该参数,则使用默认值10。 参数 x – (要...
同时使用第四届 DNS 挑战赛第一名的预训练模型来去除语音数据中的残留噪声。在训练阶段,我们生成了超过 10 万条 4s 的语音数据,对这些音频添加混响以模拟不同信道,并随机和噪声、干扰人声混合,设置成一种噪声、两种... 我们采用了一种简单但有效的数据清理策略,使用预训练的一个 AEC 模型处理远端单讲数据,将具有较高残余能量的数据识别为噪声数据,并反复迭代下图清洗流程。![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byte...
不同家族的恶意文件如勒索软件、 木马、 病毒、 挖矿程序等恶意软件不断涌现, 对用户和机构带来了很多麻烦和经济的损失。为了提升海量恶意软件分析的高效性, 需要对恶意软件的家族进行区分。考虑到在很多场景中算力较为有限,无法提供GPU计算资源,在此条件下使用传统机器学习方法更为恰当。在传统机器学习方法中,如何进行有效的特征工程,往往是工作中的重中之重。接下来将会分享一种核心方法论:**小颗粒度分析法**。 主要内容...
不同形式(文本、图形、视频数据)、无模式或者模式不明显、不连贯语法和句义 * 大数据是由**结构化和非结构化数据**组成的 * 10%的结构化数据,存储在数据库中 * 90%的非结构化数据,它们与人类信息密... 帮助人们更好地理解数据、分析数据。* 数据隐私和安全:在从大数据中挖掘潜在的巨大商业价值和学术价值的同时,构建隐私数据保护体系和数据安全体系,有效保护个人隐私和数据安全。两大核心技术:分布式存储、分布式...
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