1. 数据内存最快化 传统数据库读写操作是从 磁盘----> 通过数据总线和控制器(RAID，I/O hub等)--->内存--->CPU Cache --->CPU进行数据处理(CPU寄存器)。 HANA数据库，数据是保存在内存中。它可以大大的提高数据库在存取数据的时间的性能优势…

HANA再处理大数据表相关的复杂Sql时，如果没有设置Memory和CPU线程上限的话，会将HANA的资源占用殆尽，造成HANA无法响应其他Sql请求，导致表现在应用服务器上就是系统卡顿的情况。解决上述问题的办法就是按照下图设置Memory(图1&…

作者 idan lian 如需转载备注出处 使用场景 最近项目在用HANA开发逻辑，形成了很多过程的计算视图，一般我们BW人员可能直接用计算视图出具前端报表，或者链接到cp使用，没有考虑转换成abap字典视图，也就是前台SE11能查…

1、存储过程/视图中变量设置(>) 2、右键视图生成的查询脚本（仅可直接查询，不能传入变量使用）

SAP HANA内存概念（Memory Concepts） 在上一节中提到，启动数据库后，数据库会全部写入到内存中。SAP HANA作为一个内存中的数据库，那么如何有效地处理和跟踪其内存使用情况是至关重要的。因此，SAP HANA采用预…

NSE全称Native Storage Extension, 主要用于对于管理不频繁访问的数据条目。 技术上简单来说就是通过在现有内存开辟一块“小空间”，专门作用于选定的表/分区/列的读写。 NSE执行步骤参考 使用NSE Advisor找出系统中的大表以及分区情况统计。与业务人员讨论&…

这篇博客用来记录安装SAP HANA 单机数据库的过程，感谢知乎网友春秋无为的分享，以下步骤是对他分享内容的实践，原文链接放到参考文章部分。 一、前置条件 1.1 规划虚拟机硬件配置 由于本次安装的是单机测试数据库，因此可以参考SA…

注：本篇主要对SAP HANA做了总结与论述，如有错误欢迎读者提出并补充 创作不易,希望大家一键三连支持!!!♥♥♥ 创作不易,希望大家一键三连支持!!!♥♥♥ 创作不易,希望大家一键三连支持!!!♥♥♥ 目录 一. 背景引入1.1 硬件与数据库系统1.2 行业现状 …

在之前的文章中我们完成了使用insigtface进行多人人脸识别，其本质是分别使用人脸检测模型进行人脸检测，之后使用人脸识别模型对检测出的人脸进行识别。在本节，我们将分别使用retinaface模型和facenet模型在PC端分别完成人脸检测和人脸识别&am…

one stage 精度不高，一个主要原因是正负样本的不平衡，以YOLO为例，每个grid cell有5个预测，本来正负样本的数量就有差距，再相当于进行5倍放大后，这种数量上的差异更会被放大。 文中提出新的分类损失函数Foca…

文章目录 前言RetinaNet 算法原理1.RetinaNet 简介2.backbone 部分3.FPN特征金字塔4.分类和预测5.Focal Loss 结束语 💂 个人主页:风间琉璃🤟 版权: 本文由【风间琉璃】原创、在CSDN首发、需要转载请联系博主💬 如果文章对你有帮助、欢迎关注…

RetinaFace: Single-stage Dense Face Localisation in the Wild 作者： 帝国理工，伦敦米德尔塞克斯大学，InsightFace paper： https://arxiv.org/pdf/1905.00641.pdf github： https://github.com/deepinsight/insightf…

论文 ： https://arxiv.org/abs/1708.02002 文章目录 Retina NetFocal LossRetina Net损失函数代码Retina Net 论文图： backbone采用FPN， 为了缩小计算量，使用这样的构建，采用P3~P7。 每层是不一样的9组anchors。 Focal Loss Focal Loss，当 g a m m

作者：小松qxs 链接：https://www.jianshu.com/p/596e4171f7ad 来源：简书 著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。 动机 one-stage方法，速度快但不如two-stage精度高。分析原因&#xff…

日期：2024年08月05日 目录 前言 论文摘要 Focal Loss Cross Entropy Loss Balanced Cross Entropy Focal Loss RetinaNet 网络架构 ResNet Feature Pyramid Network (FPN) Class Subnet Box Subnet 前言 一般来说，one-stage的目标检测器在…

人脸检测之Retinaface算法：论文阅读及源码解析_retinaface原论文-CSDN博客文章浏览阅读1.4w次，点赞45次，收藏292次。本文详细介绍RetinaFace人脸检测算法的核心原理及其Pytorch实现。RetinaFace通过单阶段密集人脸定位，实现了不同…

论文地址：https://arxiv.org/pdf/1708.02002.pdfhttps://arxiv.org/pdf/1708.02002.pdf 题目：密集目标检测的焦点损失 图 1. 我们提出了一种新的损失，我们称之为 Focal Loss，它在标准交叉熵标准中添加了一个因子 (1 - p t ) 的γ…

Retinanet 网络结构详解以及源代码讲解 网络backbone使用ResNet【18， 34， 50， 101， 152】 FPN层 首先输入的照片的大小为672x640， 然后经过一个池化层， 使用ResNet网络提取特征，得到四个不同尺…

目录 摘要 1.引言 2.相关工作 3. 焦点损失 3.1、平衡交叉熵 3.3. 类不平衡与模型初始化 3.4.类不平衡和两级检测器 4. Retina探测器 4.1 推理和训练 5. 实验 5.1、训练密集检测 5.2.模型架构设计 5.3.与最先进技术的比较 6.结论 参考文献略 相关阅读推荐&#…

文章目录 一、数据处理1. wider_face.py2. data_augment.py 二、默认框生成三、网络框架四、损失函数box_utils.pymultibox_loss.py五、与MTCNN对比MTCNNRetinaFace 一、数据处理 RetinaFace的数据处理脚本主要有wider_face.py和data_augment.py两个文件。 1. wider_face.py …