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Apache 软件基金会将 DataSketches 提升为顶级项目

紧跟着 Apache Superset 和 Apache ECharts 的步伐,Apache 软件基金会(ASF)近日宣布将 Apache DataSketches 提升为顶级项目(Top-Level Project,TLP)。 Apache DataSketches 是开源的高性能大数据流算法库,主要针对大规模计算环境,目前有非常多的企业均在使用,例如:尼尔森、Permutive、Splice Machine 和 Verizon 等。该项目于 2012 年起源于 Yahoo,并于 2015 年开源,随后于 2019 年 3 月进入 Apache 孵化器。 Apache DataSketches 副总裁 Lee Rhodes 说:“我们很高兴成为 ASF 的一员,我们从进入 Apache 孵化器项目至今学到了很多东西,并期待未来能与那些想要使用我们库的新用户展开合作。我们也非常欢迎那些对 DataSketches 算法感兴趣的用户进一步了解我们,以及了解这项令人兴奋的技术,并为 Apache DataSketches 做出贡献,让我们的项目变得更好。” Apache DataSket...

项目实践 | 行人跟踪与摔倒检测报警(文末获取完整源码)

1、简介 本项目的目的是为了给大家提供跟多的实战思路,抛砖引玉为大家提供一个案例,也希望读者可以根据该方法实现更多的思想与想法,也希望读者可以改进该项目种提到的方法,比如改进其中的行人检测器、跟踪方法、行为识别算法等等。 本项目主要检测识别的行为有7类:Standing, Walking, Sitting, Lying Down, Stand up, Sit down, Fall Down。 2、项目方法简介 本文涉及的方法与算法包括:YOLO V3 Tiny、Deepsort、ST-GCN方法,其中YOLO V3 Tiny用于行人检测、DeepSort用于跟踪、而ST-GCN则是用于行为检测。 这里由于YOLO与DeepSort大家都已经比较了解,因此这里只简单说明一下ST-GCN 的流程,这里ST-GCN 的方法结构图如下: 给出一个动作视频的骨架序列信息,首先构造出表示该骨架序列信息的图结构,ST-GCN的输入就是图节点上的关节坐标向量,然后是一系列时空图卷积操作来提取高层的特征,最后用SofMax分类器得到对应的动作分类。整个过程实现了端到端的训练。 GCN 帮助我们学习了到空...

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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Sublime Text具有漂亮的用户界面和强大的功能,例如代码缩略图,Python的插件,代码段等。还可自定义键绑定,菜单和工具栏。Sublime Text 的主要功能包括:拼写检查,书签,完整的 Python API , Goto 功能,即时项目切换,多选择,多窗口等等。Sublime Text 是一个跨平台的编辑器,同时支持Windows、Linux、Mac OS X等操作系统。

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