货架

简介 EasyDL是百度大脑中的一个定制化训练和服务平台，EasyDL零售版是EasyDL针对零售场景推出的行业版。EasyDL零售版提供三种服务，分别为定制商品检测服务、标准商品检测服务和货架拼接服务。 定制商品检测服务 是EasyDL零售版的一项服务，专门用于训练货架合规性检查、自助结算台、无人零售货柜等场景下的定制化商品检测AI模型，训练出的模型将以API的形式为客户提供服务，API接口可以返回商品的名称和商品在图中的位置，适用于识别货架中的商品信息，商品计数，辅助货架商品陈列合规检查，如铺货率、陈列情况等。 标准商品检测服务 是EasyDL零售版的一项服务，按商品品类提供无需训练即可使用的商品检测API，适用于货架合规性检查场景，接口返回商品的名称及在图片中的位置。目前已支持检测饮品品类的商品，支持品类和数量还在持续扩充中。 货架拼接服务 基于百度EasyDL深度学习算法，支持将多个货架局部图片或视频，组合为完整货架图片。同时支持输出在完整货架图中的商品检测结果，包含SKU的名称和数量，适用于需要在长货架进行商品检测的业务场景。 翻拍识别服务 能够识别出通过手机翻拍出的商品陈列照片，比如商品货架陈列图片和地堆商品陈列图片，可降低人工审核人力，高效审核零售业务中通过翻拍原有图片来造假的图片。 功能介绍 定制商品检测服务 AI模型训练平台 专门用于定制货架合规性检查、自助结算台

目录 EasyDL经典版 EasyDL专业版 EasyDL零售版 EasyDL经典版 EasyDL经典版 是EasyDL在2017年11月中旬在国内率先推出的针对 AI零算法基础 或者 追求高效率开发 的企业用户及开发者推出的AI模型训练与服务平台，设计简约，极易理解，最快5分钟即可上手，10分钟完成模型训练。 快速体验>> 适用人群 AI零算法基础或者追求高效率 产品特性 无需了解算法细节，5分钟即可上手，最快10分钟完成模型训练。 内置百度自研AutoDL技术，只需少量数据就能训练出高精度模型 支持定制模型类型 共支持6种模型类型 图像分类 ：识别一张图中是否是某类物体/状态/场景。可以识别图片中主体单一的场景 物体检测 ：在一张图包含多个物体的情况下，定制识别出每个物体的位置、数量、名称。可以识别图片中有多个主体的场景 图像分割 ：对比物体检测，支持用多边形标注训练数据，模型可像素级识别目标。适合图中有多个主体、需识别其位置或轮廓的场景 文本分类 ：基于自建分类体系的机器学习方法，可实现文本自动分类 声音分类 ：识别出当前音频是哪种声音，或者是什么状态/场景的声音 视频分类 ：分析短视频的内容，识别出视频内人体行为动作，环境变化，或是物体位置/状态变化 EasyDL专业版 EasyDL专业版 是EasyDL在2019年10月下旬全新推出的针对 AI初学者 或者 AI专业工程师

上边文章中提到win的性能监视器是监控数据库性能必备的工具，接下来我就给大家介绍一些常见的监控指标，其实无非就是磁盘，cpu，内存等硬件的运行指标还有数据库自身的像锁啊、用户连接数啊、还有就是根据自身业务决定的需要注意的参数指标。 　　1. SQL Server Buffer: Buffer Cache Hit Ratio 　　这是一个很重要查看内存是否不足的参数。SQL Server Buffer中的计数器Buffer Cache Hit Ratio用来指出SQLServer从缓存中而不是磁盘中获得数据的频率。sqlserver会将某些查询过的数据缓存在内存中用于以后再次查询使用。当一个查询A进来了以后数据库会编译这个sql看看需要哪些数据，然后执行计划首先去内存中找看是否有这次查询所需要的数据，如果这个同样的sql刚才已经执行过了或者该表的数据已经缓存在内存中，但是却没有在内存中找到数据，那就有可能是因为内存不足引起内存挤压将缓存数据写回硬盘或者释放掉来提供数据库其他请求来使用。一般来说oltp的系统，这个值最起码也应该在 90% 以上，理想值是 99% 。如果这个值低于 90% ，那建议你应该添加内存了。 　　2. Memory: Pages/sec 　　这个也是监控内存是否不足的一个比较重要的参数。这个计数器记录的是每秒钟内存和磁盘之间交换的页面数

这篇文章主要介绍了Windows下使用性能监视器监控SqlServer的常见指标,常见指标包括Buffer Cache Hit Ratio、Pages/sec、 Available Bytes、Disk Time、Avg. Disk Queue Length、Processor Time、Processor Queue Length等 1.SQL Server Buffer: Buffer Cache Hit Ratio 　　这是一个很重要查看内存是否不足的参数。SQL Server Buffer中的计数器Buffer Cache Hit Ratio用来指出SQLServer从缓存中而不是磁盘中获得数据的频率。sqlserver会将某些查询过的数据缓存在内存中用于以后再次查询使用。当一个查询A进来了以后数据库会编译这个sql看看需要哪些数据，然后执行计划首先去内存中找看是否有这次查询所需要的数据，如果这个同样的sql刚才已经执行过了或者该表的数据已经缓存在内存中，但是却没有在内存中找到数据，那就有可能是因为内存不足引起内存挤压将缓存数据写回硬盘或者释放掉来提供数据库其他请求来使用。一般来说oltp的系统，这个值最起码也应该在90%以上，理想值是99%。如果这个值低于90%，那建议你应该添加内存了。 2.Memory: Pages/sec 　

题目链接： 传送门 题解： 我是没想到这题居然没几个人过。。。 对于每单元的货架，只需要考虑需要向两侧 一共送出多少件货物即可。左右两侧视为一 一共送出多少件货物即可。左右两侧视为一 个整体即可。 取(每一单元)送出货物件数的最大值 #include<iostream> #include<cstdio> #include<cmath> #include<algorithm> using namespace std; int sum[105]; int main() { int k,n,a[105]; cin>>k; while(k--) { cin>>n; for(int i=1;i<=n;i++) { cin>>a[i]; sum[i]=sum[i-1]+a[i]; } if(sum[n]%n||sum[n]<n) { cout<<"-1"<<endl; continue; } int ave,ans=0; ave=sum[n]/n; for(int i=1;i<=n;i++) { int left=ave*(i-1)-(sum[i-1]-sum[0]); if(left<0)left=0; int right=ave*(n-i)-(sum[n]-sum[i]); if(right<0)right=0; ans=max(ans,left+right); } cout<<ans<