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“如果刷一刷手掌就能支付的话，那以后可真的要‘剁手’了。”网友如是说。昨天，腾讯正在内测刷掌支付的消息不胫而走，迅速成为网友的吃瓜重点。不少人对刷掌支付表达意见，或褒或贬，不一而足。对此，腾讯回应称，“刷掌支付仅为微信内部技术预研，未开启测试，目前也无应用计划。”这显然阻挡不住网友的吃瓜热情：什么是

工业异常检测Patchcore是截至2022年在AD数据集上表现最好的缺陷检测模型本文深入浅出的让你看懂原理，解析顶会论文挺耗费时间的给个赞呗~背景：在工业图像的异常检测中，最大的问题就是冷启动的问题。首先，在训练集中都是正常的图片，模型很容易捕获到正常图像的特征，但是很难捕获到异常缺陷的样本（这类

目录一、数据清理二、数据变换三、特征工程四、总结一、数据清理数据清理是提升数据的质量的一种方式。数据不干净（噪声多）？需要做数据的清理，将错误的信息纠正过来；数据比较干净（数据不是想要的格式）？对数据进行变换；数据对模型不是很友好？对数据的特征进行提取。 数据的错误 收集到的数据

paper：TowardsTotalRecallinIndustrialAnomalyDetectioncode：GitHub-amazon-science/patchcore-inspection 存在的问题 目前无监督缺陷检测常用的一种方法是直接利用在ImageNet上预训练

深度学习入门小菜鸟，希望像做笔记记录自己学的东西，也希望能帮助到同样入门的人，更希望大佬们帮忙纠错啦~侵权立删。 目录一、FPN提出原因二、FPN的参考思想三、特征金字塔 四、FPN具体思路一、FPN提出原因卷积网络中，深层网络容易响应语义特征，浅层网络容易响应图像特征。然而，在

一、CNN中的底层、高层特征:简短总结：分类要求特征有较多的高级信息，回归（定位）要求特征包含更多的细节信息1）图像的低层特征（对定位任务帮助大，我们可以想想比如轮廓信息都不准那怎么去良好定位）:图像底层特征指的是：轮廓、边缘、颜色、纹理、棱角和形状特征。边缘和轮廓能反映图像内容；如果能对边缘和关键

目录一、PCA简介二、举个例子三、计算过程（公式）3.0题干假设3.1标准化3.2计算协方差矩阵3.3计算特征值和特征值向量3.3多重共线性检验（可跳过）3.4适合性检验（可跳过）3.5计算主成分贡献率及累计贡献率3.6选取和表示主成分3.7系数的简单分析四、案例分析（python）4.1一步一步P

yolov5于2020年由glenn-jocher首次提出，直至今日yolov5仍然在不断进行升级迭代。Yolov5有YOLOv5s、YOLOv5m、YOLOv5l、YOLOv5x四个版本。文件中，这几个模型的结构基本一样，不同的是depth_multiple模型深度和width_multiple模

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1、背景得物社区是一大批年轻人获取潮流信息、分享日常生活的潮流生活社区。其中用户浏览的信息，进行个性化的分发，是由推荐系统来决策完成的。目前得物社区多个场景接入了推荐算法，包括首页推荐双列流、沉浸式视频推荐、分类tab推荐流、直播推荐流等多个场景，为了给用户提供更好的服务和体验，我们从整个推荐系统维

什么是Shapash模型可解释性和可理解性一直是许多研究论文和开源项目的关注的重点。并且很多项目中都配备了数据专家和训练有素的专业人员。Shapash适用于大多数sklearn、lightgbm、xgboost、catboost模型，并可用于分类和回归任务。它利用Shap后端来计算特征的局部贡献度，

一、总体架构粗排是介于召回和精排之间的一个模块 。它从召回获取上万的候选item，输出几百上千的item给精排，是典型的精度与性能之间trade-off的产物。对于推荐池不大的场景，粗排是非必选的。粗排 整体架构 如下：二、粗排基本框架：样本、特征、模型目前粗排一般模型

作者 | 松涛尚先筱斌等App引导是端上做心智建设的重要手段，我们尝试了“剧本式”思维获得了较好效果。在想法落地时，相关研发工作量较大，而且终端技术栈多样化，需要做到“零代码”和“技术栈无关”。最终我们通过“图像匹配”与“标准协议”等核心方案实现了突破。本文将介绍该项目的思考过程

知乎从问答起步，已逐步成长为一个大规模的综合性知识内容平台，截止目前，用户数突破2.2亿，有超过3000万的问题被提出，并获得超过1.3亿个回答。同时，知乎内还沉淀了数量众多的优质文章、电子书以及其它付费内容。因此，在链接人与知识的路径中，知乎存在着大量的推荐场景。粗略统计，目前除了首页推荐之外，我

关于“什么是微服务”的问题，其实并没有一个统一的认识。这些年在不同的场合里和不同背景的朋友都在探讨微服务。但聊得越多，越发现大家聊的不是同一回事。和DevOps一样，“微服务”也是一个内涵十分广泛的词。本文从“Microservice“这个概念的源头出发，总结了4个常用的微服务定义。一、JamesL

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