每个想要使用 SAP HANA 数据库的用户都必须有一个数据库用户。作为 用户管理员，您可以创建和预配所需的用户，以及执行其他 与用户管理相关的任务。 在 SAP HANA 中管理用户包括以下任务： 为所需的用户身份验证机制配置 SAP HANA预配用户&am…

1. Fiori www.sap.com/fiori-apps-library Tcode:/N/UI2/FLP Fiori IMG:/n/ui2/flpd_cust 2. SAP S/4 HANA Simplification List HTTPS://help.sap.com ->SAP S/4 HANA ->business partner approach…. 3.SAP Best Practices https://rapid.sap.com/bp 4. SAP 实…

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…