一、创建流程mmdet3d将nuscenes数据加载的流程进一步进行了标准化，以前的各类模型(e.g.CRFNetCenterFusion)等对于nuscenes数据集处理各不相同，就导致我们使用时需要重复造轮子，尤其是在进行多相机视图，多帧雷达点云融合时，各种各样的坐标转换等工作会增加前期工作难度。MMDetection3D对于数据的加载有以下优点：可修改性强、数据加载流程标准、源码书写规范，基于以上原因，深入源码阅读并总结数据加载的方式。首先，数据通过一行命令完成转换，这个过程中做了以下工作：将数据信息读入并将其转换为pkl格式方便mmcv.load读取在读取过程中完成多视图图像的整合、多
问题描述近期业务反馈，开启了mini-batch之后，出现了数据不准的情况，关掉了mini-batch之后，就正常了，因此业务方怀疑，是不是Flink的mini-batch存在bug？问题排查初步分析mini-batch已经在内部大规模使用，目前没有发现一例和开启mini-batch有关，同时mini-batch本质只是将数据进行攒批然后计算，并没有修改核心的运算逻辑.开关mini-batch的关键时数据的批量计算，是否在批量计算使得原本存在bug的代码暴露问题业务在FlinkSQL使用了多个双流join和groupwindow，如果不注意使用，很可能导致乱序，最终的错误结果是某条数据没有被正
问题描述近期业务反馈，开启了mini-batch之后，出现了数据不准的情况，关掉了mini-batch之后，就正常了，因此业务方怀疑，是不是Flink的mini-batch存在bug？问题排查初步分析mini-batch已经在内部大规模使用，目前没有发现一例和开启mini-batch有关，同时mini-batch本质只是将数据进行攒批然后计算，并没有修改核心的运算逻辑.开关mini-batch的关键时数据的批量计算，是否在批量计算使得原本存在bug的代码暴露问题业务在FlinkSQL使用了多个双流join和groupwindow，如果不注意使用，很可能导致乱序，最终的错误结果是某条数据没有被正
目标在单台PC机上安装3+台虚拟机[1]这些虚拟机间可以相互访问宿主机[2]与虚拟机可以相互访问虚拟机可以访问公网本文将采用NAT+Host-Only双网卡的方式实现上述目标，因为采用这种组合来实现是很简单的，需要做的配置也非常少。前置条件本文仅在以下环境下验证通过，如果您的情况与此有差异，则全文内容仅供参考windows11virtualbox7.0ubuntu18.04另外，需要宿主电脑至少预留40~60G空闲磁盘，用来安装VirtualBox和虚拟机。搭建流程主要有以下几步：安装VirtualBox创建虚拟机并安装Ubuntu系统配置Ubuntu网络 安装VirtualBox下载Virt
目标在单台PC机上安装3+台虚拟机[1]这些虚拟机间可以相互访问宿主机[2]与虚拟机可以相互访问虚拟机可以访问公网本文将采用NAT+Host-Only双网卡的方式实现上述目标，因为采用这种组合来实现是很简单的，需要做的配置也非常少。前置条件本文仅在以下环境下验证通过，如果您的情况与此有差异，则全文内容仅供参考windows11virtualbox7.0ubuntu18.04另外，需要宿主电脑至少预留40~60G空闲磁盘，用来安装VirtualBox和虚拟机。搭建流程主要有以下几步：安装VirtualBox创建虚拟机并安装Ubuntu系统配置Ubuntu网络 安装VirtualBox下载Virt
最近在看一些深度学习相关的书，感觉对于参考文献1中的mini-batch部分理解得不是很透彻，主要是因为神经网络的输入开始变成批数据，加之对python的numpy不是很熟了。所以总想写点什么，一来有助于加深对于知识的理解，二来也算是分享知识咯。闲话少叙，让我们进入正题。在机器学习中，学习的目标是选择期望风险\(R_{exp}\)(expectedloss)最小的模型，但在实际情况下，我们不知道数据的真实分布（包含已知样本和训练样本），仅知道训练集上的数据分布。因此，我们的目标转化为最小化训练集上的平均损失，这也被称为经验风险\(R_{emp}\)(empiricalloss)。严格地说，我们
最近在看一些深度学习相关的书，感觉对于参考文献1中的mini-batch部分理解得不是很透彻，主要是因为神经网络的输入开始变成批数据，加之对python的numpy不是很熟了。所以总想写点什么，一来有助于加深对于知识的理解，二来也算是分享知识咯。闲话少叙，让我们进入正题。在机器学习中，学习的目标是选择期望风险\(R_{exp}\)(expectedloss)最小的模型，但在实际情况下，我们不知道数据的真实分布（包含已知样本和训练样本），仅知道训练集上的数据分布。因此，我们的目标转化为最小化训练集上的平均损失，这也被称为经验风险\(R_{emp}\)(empiricalloss)。严格地说，我们
