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硬核干货！老杜带你学习mysql数据库，mysql基础视频+数据库实战

学习完本课程，可以熟练掌握MySql数据库的各种常用操作，例如：管理数据库，管理表，管理数据库各种约束，可以熟练掌握对数据的各种操作，例如对数据的增删改查操作，掌握各种高级的查询操作。

mysql课程适合于零基础的人群学习，由浅入深，循序渐进。

杜老师讲述的mysql数据库，视频中详细讲解了MySQL的相关知识，包括MySQL概述，MySQL应用环境，MySQL系统特性，MySQL初学基础，MySQL管理工具，如何安装MySQL及MySQL新特性，通过观看就可掌握MySQL全套知识。

全面讲授了MySQL数据库的相关技术知识，内容全面详实，是技术开发人员、数据库人员不可多得的视频资料；

001-数据库概述

002-什么是SQL

003-安装MySQL

004-卸载MySQL

005-查看MySQL服务

006-MySQL服务启停

007-登录MySQL

008-MySQL常用命令

009-表的理解

010-SQL分类

011-导入演示数据

012-查看表结构

013-MySQL常用命令

014-简单查询

015-查询多个字段

016-查询所有字段

017-列起别名

018-列参与数学运算

019-条件查询

020-条件查询

021-条件查询

022-条件查询

023-条件查询

024-条件查询

025-模糊查询

026-排序

027-多个字段排序

028-根据字段位置排序

029-综合案例

030-单行处理函数

031-单行处理函数

032-单行处理函数

033-单行处理函数

034-单行处理函数

035-单行处理函数

036-单行处理函数

037-分组函数

038-分组函数

039-分组函数

040-分组函数

041-分组查询

042-分组查询

043-分组查询

044-分组查询

045-分组查询

046-单表查询总结

047-大概总结今日内容

048-回顾昨天内容

049-回顾昨天内容

050-distinct关键字

051-连接查询概述

052-笛卡尔积现象

053-尽量降低表连接的次数

054-内连接之等值连接

055-内连接之非等值连接

056-内连接之自连接

057-外连接

058-三张表连接

059-子查询概述

060-where中的子查询

061-from中的子查询

062-select后的子查询

063-union的用法

064-limit概述

065-limit的使用

066-通用分页

067-表的创建及数据类型

068-mysql数据类型

069-模拟选用数据类型

070-删除表

071-insert语句

072-insert插入日期

073-date_format日期格式化

074-date和datetime的区别

075-update语句

076-delete语句

077-表是怎么进行连接的

078-回顾昨天内容

079-insert插入多条记录

080-快速复制表

081-将查询结果插入一张表

082-删除大表

083-对表结构的增删改

084-约束概述

085-约束包括哪些

086-非空约束

087-非空约束测试

088-唯一性约束

089-两个字段联合唯一

090-not null和unique联合

091-主键概述

092-添加主键约束

093-主键数量

094-主键值建议类型

095-自然主键和业务主键

096-外键约束

097-存储引擎

098-mysql支持哪些存储引擎

099-mysql常用存储引擎

100-InnoDB存储引擎

101-MEMORY存储引擎

102-事务概述

103-和事务有关的是DML语句

104-对事务的理解

105-事务是如何实现的

106-怎么提交和回滚事务

107-事务特性

108-事务隔离级别

109-事务隔离级别

110-事务隔离级别演示

111-事务隔离级别演示

112-事务隔离级别演示

113-回顾一下

114-索引概述

115-索引实现原理

116-索引实现原理

117-索引的创建和删除

118-索引的失效

119-索引的失效

120-索引的失效

121-索引的失效

122-索引的分类

123-视图的概述

124-视图的作用

125-DBA的命令

126-数据库设计三范式

127-数据库设计第一范式

128-数据库设计第二范式

129-数据库设计第三范式

130-总结数据库表的设计

131-以满足客户需求为准

132-34道作业题

133-34道作业题

134-34道作业题

135-34道作业题

136-34道作业题

137-34道作业题

138-34道作业题

139-34道作业题

140-34道作业题

141-34道作业题

142-34道作业题

143-34道作业题

144-34道作业题

145-34道作业题

146-34道作业题

147-34道作业题

148-34道作业题

149-34道作业题

150-34道作业题

151-34道作业题

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手势识别如何搞定？我们需要基于大型视频数据库的端到端的学习

图：pixabay

原文来源：medium

作者：Twenty Billion Neurons

「机器人圈」编译：多啦A亮

意图手势

手势，和说话一样，是人类交流的一种自然形式。事实上，它们可能是最自然的表达形式。进化研究表明，人类语言以手势动作开始，而不是声音。事实证明，婴儿用手势来传达情感和欲望——在他们学会说话之前。

因此，许多技术公司一再试图用手势控制器替换键盘和鼠标，因为这样可以记录用户的手或手臂动作的意图，这一点也就不足为奇了。虽然第一批这样的系统使用有线手套（https://en..org/wiki/Wired_glove），但现代方法往往依赖于特殊的摄像机和计算机视觉算法。最著名的例子是2010年11月推出的微软Kinect（https://en..org/wiki/Kinect），问世时作为最畅销的消费设备而创吉尼斯世界纪录。尽管Kinect取得了初步的成功，但手势控制器在消费者中并未得到广泛的认可。

其原因可能是传统的手势控制系统有以下几个缺点：首先，它们要求用户购买诸如立体照相机（stereo camerash，https://en..org/wiki/Stereo_cameras）或新型3D图像传感器（time-of-flight cameras，https://en..org/wiki/Time-of-flight_camera）之类的特殊硬件来捕捉三维的视觉数据。这排除了像笔记本电脑或智能手机这样的标准消费硬件。第二，现有系统的性能不完善。现实世界是凌乱的，每个用户都倾向于以不同的方式执行给定的手势。这使得建立强大的、与用户无关的识别模型变得困难。

图：我们解决手势识别问题的流水线。它使用端到端的方法，在该模型中只学习输入手势视频片段和相应的标签。

在TwentyBN上，我们采用了不同的手势识别方法，使用了一个非常大的注释数据集的动态手势视频和神经网络训练了这些数据。我们创建了一个端到端的解决方案，可以在各种相机平台上运行。这使得我们能够构建一个鲁棒的手势识别系统，并且仅使用RGB相机实时工作。

“Jester”数据集

为了训练我们的系统，我们使用了一个大量数据集，这些数据集是我们社区群众工作者拍摄的短而密集的视频剪辑。数据集包含25个不同类别的人类手势中的大约15万个视频，用于训练/开发/测试，视频分配比例为8：1：1；它还包括两个“无手势”课程，以帮助网络区分具体的手势和未知的手部动作。视频显示人类演员在网络摄像头前执行通用手势，例如“向左滑动/向右滑动”、“向上/向下滑动两个手指”或“向前/向前滚动”。如果你想了解更多关于这个数据集，你可能感兴趣地发现，我们已经发布了一个非商业用途的创作公共许可证下具有重大意义的快照（snapshot）技术。https://www.twentybn.com/datasets

这些视频片段具有挑战性，因为它们捕捉真实世界的复杂动态。给你一个示例，看看这个视频剪辑，显示一个人做手势：

图：来自“Jester”数据集的示例剪辑。

虽然手势易于被人类识别，但由于视频素材包含次优照明条件和背景噪音（猫穿过现场），因此对于计算机来说很难理解。Jester上的训练迫使神经网络学习可以将信号（手动）与噪声（背景运动）分离的视觉特征的相关层次。基本的运动检测是不够的。

模型架构

我们过去几个月的工作重点是神经网络的设计和训练，有效地利用了我们日益增长的Jester数据集。我们研究了几种结构，以提出满足我们高性能要求并创建最少运行时间消耗的解决方案。最后，我们聚集在一个包含三维卷积网络（3D-CNN）以提取时空特征的架构、一个循环层（LSTM）来建模更长的时间关系，以及一个输出类别概率的softmax层。

图：描述我们的模型架构的示意图。

与处理图像的2D-CNN相反，3D-CNN在图像处理方面表现得更好，3D-CNN使用将二维卷积扩展到时域的三维滤波器。视频被处理为帧的三维“volume”。在神经网络的较低层中使用这样的3D滤波器是有帮助的，特别是在运动发挥关键作用的任务中。网络的输出是一系列特征，每一个特征都可以看作是一个小的输入视频片段的压缩表示。

然后，特征序列由LSTM层处理，使得更长的时间依赖性成为可能。在测试时，我们利用一个循环网络是一个可以穿越时间的动态系统这一事实。在训练时，每个循环隐藏状态通过softmax层转换成类概率的向量，并且获得的预测序列在时间上被平均化。平均化的向量用于计算损失。人们可以认为这是一种要求网络尽快输出适当标签的方法，迫使它与视频中发生的情况保持同步。这种常见的方法使得模型能够具有反应性，并在完全完成手势之前在线输出正确的类的最佳猜测。

我们的3D-CNN架构是按顺序排列的滤波器大小为1和3的层序列。滤波器大小为1的层用于解释信道相关性，并减少下一层的信道数。具有滤波器大小为3的层捕获空间信息。最终架构能够以87％的离线验证精度达到18fps的处理速度。

图：我们处理视频的整体流水线

结论

为了展示我们的结果，我们使用Python和Javascript构建了一个简单的客户端服务器系统，我们可以用它来实时演示我们网络的推理过程。

该系统由几个并行进程组成，每个进程各自负责系统的不同部分：视频捕获、网络推理、编排和HTTP服务。该模型在TensorFlow中实现，我们使用protocol-buffers来保存并加载网络。这使我们可以在Web浏览器中查看当前的摄像头视频流，并检查到预测的结果质量。你可以在此查看更长的视频结果。（https://www.youtube.com/watch?v=VlPnqL5osYQ）

点击链接查看原文：https://medium.com/twentybn/gesture-recognition-using-end-to-end-learning-from-a-large-video-database-2ecbfb4659ff

本文作者及来源:Renderbus瑞云渲染农场https://www.renderbus.com