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人群距离监测DeepSOCIAL最全汉化论文+源码导读

在疫情期间,公共场所中尽量避免人群聚集,可以有效控制疫情扩散。英国利兹大学的研究团队开源了 DeepSOCIAL 人群距离监测项目,通过 YOLOv4+SORT 的方式快速实现了这一应用。 DeepSOCIAL 是通过 YOLOv4 实现行人检测,再用 SORT 实现目标跟踪,并通过单目视觉IPM 逆透视映射实现距离估计,最终评估人群距离监测和风险评估。

  • 2021-09-26
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高功率密度电机的热仿真分析

摘 要:根据高功率密度电机装置结构类型,结合高空环境特点,采用FloEFD软件对某型号高空飞行器驱动电机的散热情况进行仿真分析,确保电机组件在高空环境下的可靠运行。 高功率密度电机的热量产生原因复杂,包括定子铜耗、定子铁耗、转子铁耗、机械损耗等。发热过度会导致磁钢局部失磁、铁心局部过热等影响安全性的因素,因此必须进行热仿真分析研究。通过FloEFD软件对电机进行热仿真分析,根据仿真结果优化电机结构,提高电机的散热能力,避免局部过热,这对延长电机寿命、提高电机可靠性、减轻冷却系统压力都有重要意义。

  • 2021-09-22
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亿级流量架构之服务降级思路与方法

什么是服务降级 如果看过我前面对服务限流的分析,理解服务降级就很容易了,对于一个景区,平时随便进出,但是一到春节或者十一国庆这种情况客流量激增,那么景区会限制同时进去的人数,这叫限流,那么什么是服务降级呢? 简单来说就是,将一些不太重要的景区项目砍掉,平时就那么三五八个人,景区可以开放湖中游泳啦,摸鱼啦,捉虾啦,有情况工作人员可以下湖捞你,但是现在客流量大了,工作人员关注不过来,都在湖里晃荡万一沉了不太安全,大手一挥,这个项目砍了,将工作人员分配在其他地方。

  • 2021-09-22
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物联网应用层协议——MQTT、CoAP、HTTP、XMPP、SoAP

MQTT(Message Queuing Telemetry Transport,消息队列遥测传输)最早是IBM开发的一个即时通讯协议,MQTT协议是为大量计算能力有限且工作在低带宽、不可靠网络的远程传感器和控制设备通讯而设计的一种协议。MQTT协议的优势是可以支持所有平台,它几乎可以把所有的联网终端和互联网连接起来。

  • 2021-09-16
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主宰这个世界的10大算法

什么是算法?简而言之,任何定义明确的计算步骤都可称为算法,接受一个或一组值为输入,输出一个或一组值。(来源:homas H. Cormen, Chales E. Leiserson 《算法导论第3版》) 可以这样理解,算法是用来解决特定问题的一系列步骤(不仅计算机需要算法,我们在日常生活中也在使用算法)。

  • 2021-09-16
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GB14227-2006城市轨道交通车站站台声学要求和测量方法

GB 14227-2006 城市轨道交通车站 站台声学要求和测量方法

  • 2021-08-31
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weboa的技术白皮书

WebOA 网络办公自动化软件是一款公司员工通过浏览器就可以下载上传共享的信息的办公软件,软件操作使用简单,支持大多数运行环境,实现在线办公,节约资源,提高工作效率。系统侧重“信息共享、文档管理、数据收集、事务审批”四个方面,自带网站平台,支持手机登录。

  • 2021-11-30
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HBase数据库性能调优(1)

配置优化 zookeeper.session.timeout 默认值:3分钟(180000ms) 说明:RegionServer与Zookeeper间的连接超时时间。当超时时间到后,ReigonServer会被Zookeeper从RS集群清单中移除,HMaster收到移除通知后,会对这台server负责的regions重新balance,让其他存活的RegionServer接管. 调优: 这个timeout决定了RegionServer是否能够及时的failover。设置成1分钟或更低,可以减少因等待超时而被延长的failover时间。 不过需要注意的是,对于一些Online应用,RegionServer从宕机到恢复时间本身就很短的(网络闪断,crash等故障,运维可快速介入),如果调低timeout时间,反而会得不偿失。因为当ReigonServer被正式从RS集群中移除时,HMaster就开始做balance了 (让其他RS根据故障机器记录的WAL日志进行恢复)。当故障的RS在人工介入恢复后,这个balance动作是毫无意义的,反而会使负载不均匀,给RS 带来更多负担。特别是那些固定分配regions的场景。 hbase.regionserver.handler.count 默认值:10 说明:RegionServer的请求处理IO线程数。

  • 2021-08-07
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时序大模型是面向时间序列数据的基础大模型,以 Transformer 等架构为核心,通过在海量多领域时序数据上进行预训练,学习时间维度上的通用模式、周期规律与长距离依赖关系。区别于传统时序模型针对单一任务单独训练,时序大模型具备强大的迁移能力,只需少量样本微调或零样本提示,即可适配时序预测、异常检测、缺失值补全、时序分类等下游任务。在工业场景中,它能够直接处理传感器、设备测点产生的海量时序信号,挖掘设备状态演变规律,支撑设备故障预警、工况识别与生产趋势预判,为工业智能落地提供底层模型能力。如:中服云的CServerAIR

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2026年二季度,GDP同比增长4.7%,低于第一季度0.7个百分点,经济增速阶段性下 降,经济走势“量”轻“质”重。政策调整初见成效,高技术产业规模持续增长,传统产业 过剩产能去化加速。第二季度,尽管国际地缘风险加剧,但随着多国领导人率代表团集体访 华,双边贸易沟通增加,叠加中国经济结构调整,外贸产品结构变化,高技术产品贸易成为 新的增加引擎,进、出口额增速明显上涨,外需贡献增加。

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