概率的数学理论是由于研究一些有关机遇现象而产生的，典型的例子是赌博、游戏中的问题。
答：无论是明场还是荧光场的图像，都可能出现一定程度的光照不均匀。这种不均匀不仅影响图像的美观，而且也会影响对该图像的测量分析（尤其是荧光图像）。如下：
在Android 中的卡顿丢帧原因概述 - 应用篇[1]这篇文章中我们列举了应用自身原因导致的手机卡顿问题 , 这一篇文章我们主要列举一些由 Android 平台自身原因导致的卡顿问题. 各大国内 Android 厂商的产品由于硬件性能有高有低 , 功能实现各有差异 , 团队技术能力各有千秋 , 所以其系统的质量也有高有低 , 这里我们就来列举一下 , 由于系统的硬件和软件原因导致的性能问题.
数控编程、车铣复合、普车加工、Mastercam、行业前沿、机械视频，生产工艺、加工中心、模具、数控等前沿资讯在这里等你哦
传统的GPU渲染流水线（管线）是基于光栅化的一套流程，之所以要强调传统，是为了将之区别于基于光线追踪（ray trace）的流水线和基于体素化的流水线。在光栅管线中，最基本的2个着色器是顶点着色器和像素着色器，在下图中，除了2个着色器可编程，中间三个时钟节点都是固定的，只能配置不可编程。
在Web设计中，盒模型是理解页面布局和元素尺寸的基础概念。它包括内容区域、内边距（padding）、边框（border）和外边距（margin）。本文将深入浅出地介绍盒模型的这些组成部分，分析在使用过程中常见的问题、易错点以及如何避免，同时提供实用的代码示例。
需要安装包的同学请查阅往期作品 PS或者AE中我们在使用渐变工具时，会发现渐变的过渡不均匀，出现明显的波纹，也就是色带(色阶)，怎么能很好地优化这个问题呢?(之所以说优化，因为此问题不可能完全解决，只
论文地址： http://arxiv.org/pdf/2011.08516v1.pdf
粒子滤波（particle filter）是一种常见的滤波算法，广泛应用于目标跟踪、移动机器人等领域。网络上有不少关于粒子滤波的资料，但大多是直接给出了粒子滤波的相关公式和证明，或较为直观上的解释。作者在学习粒子滤波的过程中对一些概念和操作时常感到突兀，后来发现想要完整了解粒子滤波，需要首先了解前因，逐渐深入才能理解粒子滤波，而不是直接学习粒子滤波这个方法。
导读 为了发挥清华大学多学科优势，搭建跨学科交叉融合平台，创新跨学科交叉培养模式，培养具有大数据思维和应用创新的“π”型人才，由清华大学研究生院、清华大学大数据研究中心及相关院系共同设计组织的“清华大学大数据能力提升项目”开始实施并深受校内师生的认可。项目通过整合建设课程模块，形成了大数据思维与技能、跨界学习、实操应用相结合的大数据课程体系和线上线下混合式教学模式，显著提升了学生大数据分析能力和创新应用能力。 回首2022年，清华大学大数据能力提升项目取得了丰硕的成果，同学们将课程中学到的数据思维和技能成功
该系列文章是讲解Python OpenCV图像处理知识，前期主要讲解图像入门、OpenCV基础用法，中期讲解图像处理的各种算法，包括图像锐化算子、图像增强技术、图像分割等，后期结合深度学习研究图像识别、图像分类应用。希望文章对您有所帮助，如果有不足之处，还请海涵~
金属切削加工过程中不可避免产生一些振动，做好影响振动的因素分析是解决振动问题的前提。铣削加工是断续加工，其动力学关系更加复杂，影响因素众多。
本文主要是关于 pointNet，pointNet++，frustum point 的一些整理和总结，内容包括如何将点云进行深度学习，如何设计新型的网络架构，如何将架构应用的3D场景理解。文章由于篇幅过长，将分成上下两部分。上文请看点云深度学习的3D场景理解（上）
随着国内服务共享化的热潮普及，共享单车，共享雨伞，共享充电宝等各种服务如雨后春笋，随之而来的LBS服务定位问题成为了后端服务的一个挑战。MongoDB对LBS查询的支持较为友好，也是各大LBS服务商的首选数据库。 腾讯云MongoDB团队在运营中发现，原生MongoDB在LBS服务场景下有较大的性能瓶颈，经腾讯云优化后，云MongoDB在LBS服务的综合性能上，有10倍以上的提升。 腾讯云MongoDB提供的优异综合性能，为国内各大LBS服务商，例如摩拜单车等，提供了强有力的保障。 LBS业务特点 以共享
版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。违者必究。 https://blog.csdn.net/electech6/article/details/86585330
3、对实际在工件上加工的深度进行测量，在程序单上写清楚刀具的长度及刃长（一般刀具夹长高出工件2-3MM、刀刃长避空为0.5-1.0MM）。
数控CNC加工中出现的工件过切，分中问题，对刀问题，撞机，编程这些问题如何解决？
解决方案：避免数据源的数据倾斜 实现原理：通过在Hive中对倾斜的数据进行预处理，以及在进行kafka数据分发时尽量进行平均分配。这种方案从根源上解决了数据倾斜，彻底避免了在Spark中执行shuffle类算子，那么肯定就不会有数据倾斜的问题了。 方案优点：实现起来简单便捷，效果还非常好，完全规避掉了数据倾斜，Spark作业的性能会大幅度提升。 方案缺点：治标不治本，Hive或者Kafka中还是会发生数据倾斜。 适用情况：在一些Java系统与Spark结合使用的项目中，会出现Java代码频繁调用Spark作业的场景，而且对Spark作业的执行性能要求很高，就比较适合使用这种方案。将数据倾斜提前到上游的Hive ETL，每天仅执行一次，只有那一次是比较慢的，而之后每次Java调用Spark作业时，执行速度都会很快，能够提供更好的用户体验。 总结：前台的Java系统和Spark有很频繁的交互，这个时候如果Spark能够在最短的时间内处理数据，往往会给前端有非常好的体验。这个时候可以将数据倾斜的问题抛给数据源端，在数据源端进行数据倾斜的处理。但是这种方案没有真正的处理数据倾斜问题。
在数控铣床切削加工过程中，造成加工误差的原因很多，刀具径向跳动带来的误差是其中的一个重要因素，它直接影响机床在理想加工条件下所能达到的最小形状误差和被加工表面的几何形状精度。在实际切削中，刀具的径向跳动影响零件的加工精度、表面粗糙度、刀具磨损不均匀度及多齿刀具的切削过程特性。刀具径向跳动越大，刀具的加工状态越不稳定的，越影响加工效果。
在CNC切削加工过程中，造成加工误差的原因很多，刀具径向跳动带来的误差是其中的一个重要因素，它直接影响机床在理想加工条件下所能达到的最小形状误差和被加工表面的几何形状精度。在实际切削中，刀具的径向跳动影响零件的加工精度、表面粗糙度、刀具磨损不均匀度及多齿刀具的切削过程特性。刀具径向跳动越大，刀具的加工状态越不稳定的，越影响加工效果。
plot(locations(:,1),locations(:,2),'bo');
摘要：我们考虑以下一般调度问题：在时间0处有m个相同的机器和n个作业都被释放。每个作业j具有处理时间pj，以及指定j的成本的任意非递减函数fj，对于每个可能的完成时间。目标是找到最低成本的先发制人迁移计划。这模拟了几个自然目标，例如加权完成时间范围，加权延迟等等。
DBSCAN聚类算法概述： DBSCAN属于密度聚类算法，把类定义为密度相连对象的最大集合，通过在样本空间中不断搜索最大集合完成聚类。 DBSCAN能够在带有噪点的样本空间中发现任意形状的聚类并排除噪点。 DBSCAN算法不需要预先指定聚类数量，但对用户设定的参数非常敏感。 当空间聚类的密度不均匀、聚类间距差相差很大时，聚类质量较差。 DBSCAN算法基本概念： 核心对象：如果给定对象的半径eps邻域内样本数量超过阈值min_samples，则称为核心对象。 边界对象：在半径eps内点的数量小于min_sa
目前，机器学习中的K近邻(KNN)分类算法和支持向量机(SVM)算法被认为是处理文本分类的最好方法。但KNN分类算法有以下的缺陷：
昨天那篇5G毫米波的文章推出之后，引起了很多读者的浓厚兴趣。正如文章所说，5G毫米波的信号覆盖能力很弱，这是它的一个重要缺陷，会制约它的后续发展。
最近从一个朋友那里看到了一些基恩士的资料，本来是想看下那个比较有特色的浓淡补正滤波器的（因为名字叫Shading Correction Filter,翻译过来的意思有点搞笑），不过看到起相关文档的附近有一个也比价有意思的功能，如下面的截图所示：
Loss Max-Pooling for Semantic Image Segmentation CVPR2017 https://arxiv.org/abs/1704.02966
貌似以前，浪尖发过一篇文章，讲的是从spark streaming的web ui的角度去分析。这其实，是根据现象去分析定位问题的很方便的手段，大家可以去翻翻，星球的球友也可以去精华帖子里看看。
物以类聚，人以群分，平常我们把人和物进行分类，今天来讲一讲如何通过DBSCAN用数据把样本进行聚类。
随着公司小伙伴增多，原来的管理也很不规范，有时候有些事情说了，却总是执行不下去。虽然有Tower、钉钉之类的系统，但有时候有些通用性的工作总不能每个人都指定一个任务吧。所以，决定把红头文件用起来，一是为了好玩，另外红头文件看起来也醒目，毕竟喜庆、正式一些。
【新智元导读】非常仔细地观察神经网络生成的图像时，经常会看到一些奇怪的棋盘格子状的伪影（棋盘效应，checkboard artifacts）。本文作者讨论了棋盘效应出现的原因以及反卷积难以避免棋盘效应
电磁波是能量的一种，凡是高于绝对零度的物体，都会释出电磁波。电与磁可说是一体两面，电流会产生磁场，变动的磁场则会产生电流。变化的电场和变化的磁场构成了一个不可分离的统一的场。
上一文章中，我们了解了HDFS的架构和读写流程。 HDFS通过将文件分块来存储大文件，HDFS的组件有NameNode和DataNode,分别负责提供元数据和数据服务 在读/写数据时，HDFS客户端需要先从NameNode上获取数据读取/写入的DataNode地址，然后和DataNode交互来完成数据读/写。
对于分布式系统来说，整个集群的存储容量和处理能力，往往取决于集群中容量最大或响应最慢的节点。因此在前期进行系统设计和容量规划时，应尽可能保证数据均衡。但是，在生产环境的业务系统中，由于各方面的原因，数据倾斜的现象还是比较常见的。Redis Cluster也不例外，究其原因主要包括两个：一个是不同分片间key数量不均匀，另一个是某分片存在bigkey；接下来我们看看，在腾讯云数据库redis中，如何及时发现和解决分片数据不均匀的问题。
这篇笔记主要梳理下光芯片中的各类波分复用器件(wavelength division multiplexing )。
█ 本文译自 Wolfram 图像处理部门经理 Shadi Ashnai 和算法 R&D 顾问 Markus van Almsick,2017年9月29日的 Wolfram 博客文章：Computational Microscopy with the Wolfram Language 显微镜是四百年前发明的。但是今天，正如在许多其他领域一样，与计算相关的显微镜正在掀起一场革命。我们一直在努力使 Wolfram 语言成为计算显微镜这一新兴领域的最终平台。 首先是从光学显微镜、X 射线显微镜，透射电子显微镜（
数据倾斜就是数据的分布严重不均，流入部分算子的数据明显多余其他算子，造成这部分算子压力过大。
按钮也可以触发诸如购买，下载，发送或者其它很多重要的操作。数字按钮是现实世界中按钮的下一代表现形式，比如电视遥控器，音乐播放机或者游戏控制器中的按钮。
生成图片实验中总会出现各种各样的artifacts，这几天跑实验遇到了棋盘伪影，在前辈指导下了解了如何解决这个问题，记录一下
一致哈希是一种特殊的哈希算法。在使用一致哈希算法后，哈希表槽位数（大小）的改变平均只需要对 K/n个关键字重新映射，其中K是关键字的数量， n是槽位数量。然而在传统的哈希表中，添加或删除一个槽位的几乎需要对所有关键字进行重新映射。
核心对象：若某个点的密度达到算法设定的阈值则其为核心点。（即 邻域内点的个数不少于minPts）
文章目录 1 ISP功能 1.1 器件控制 1.2 格式转换 1.3 画质优化 2 ISP算法流程 ISP功能 器件控制 控制Sensor的Shutter（快门）、Gain（增益） 控制镜头变焦、聚焦 控控制镜头的光圈 控制滤光片的切换 补光灯控制 格式转换 RAG转RGB RGB转YUV YUV转HSI YUV444转YUV420等 画质优化 原始图像修正（光通量不均匀、有畸变） 颜色管理 降噪 动态范围控制 清晰度、锐度提升 后处理 数字去抖 下面左图是没有画质优化的，右图是经过ISP画质优化的。
在分布式系统中，常常需要使用缓存，而且通常是集群，访问缓存和添加缓存都需要一个 hash 算法来寻找到合适的 Cache 节点。
Spark中的内存使用分为两部分：执行（execution）与存储（storage）。
这篇文章[1]是 PointNet 的改进版。PointNet 是直接将神经网络用于点云数据处理的先锋，虽然 PointNet 在 3D 任务上取得不错的效果，但其还是存在不足。PointNet 忽略了点云数据间的空间局部结构，从而不能很好地识别更细粒度的模型，也不能很好地泛化到复杂的场景。PointNet++ 则针对这个问题，在 PointNet 基础上引入了层级式的嵌套结构来捕获局部特征。此外，真实的点云数据采集往往是不均匀的（因为采样时是从传感器点状发出信号的，自然离传感器近的采样密度高，远的密度低），而这会导致在均匀采样的点云数据集下训练的模型性能产生明显下降。作者在 PointNet++ 中提出了一种新的针对集合数据的学习层，其可以自适应地结合不同尺度下学习到的特征。广泛的实验数据显示 PointNet++ 可以有效且鲁棒地学习到深层的点云数据集合特征，在 3D 点云任务上达到了超越已有的 SOTA 性能。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
对象存储
即时通信 IM
