如何裁剪熊猫系列与非唯一的仓边？ - 腾讯云开发者社区

生成socket时设置 socket函数创建socket默认是阻塞的，也可以增加选项将socket设置为非阻塞的： int s = socket(AF_INET, SOCK_STREAM | SOCK_NONBLOCK...使用fcntl设置将socket设置为非阻塞的 if ((nFlags = fcntl (nSock, F_GETFL, 0)) < 0) return 0; nFlags = nFlags...非阻塞和阻塞在收发数据时有什么区别 3.1 发送时的区别 3.1.1 TCP发送(即send函数) send函数在阻塞模式下，会等待所有数据都被拷贝到发送缓冲区才会返回，也就是说，阻塞模式下，send函数返回值必定是参数中发送长度的大小...； send函数在非阻塞模式下，会立即返回，但是会尽可能的多拷贝数据到缓冲区，但不保证全部拷贝后返回，因此非阻塞模式下，send函数返回值可能比参数中发送长度小，而如果缓冲区满了的话，就会立即返回； 3.1.2...3.2 接收时的区别 3.2.1 TCP接收(即recv函数) 在阻塞模式下， recv将会阻塞，直到缓冲区里有至少一个字节才返回，当没有数据到来时，recv会一直阻塞或者直到超时，不会返回；在非阻塞模式下

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响铃：围墙里的“大生意”，重运营的社区零售如何降低人力成本？

03 一工多用，摊薄成本如果同样或略高成本的人员并不唯一承担配送的职责，分摊成本就将下降，家政服务O2O平台e家洁推出的社区零售产品“一心生活”就是如此。...这给了那些B2C玩家机会，如一心生活创立之初就十分强调其服务小商户的价值，在北京试点时，就与“熊猫星厨”分店等小商户建立了联系。 ?...这时候，既能有配送成本优势，又能实现高单量的模式呼之欲出：以社区零售平台的身份，深入线下与一个个小区的物业合作，将“前置仓”前置到小区内部，实现与宝妈一样的配送成本，与各类到家平台一样的业务承接力。...另外一边，借助物业合作优势，把店、仓都挪到小区内，还解决了配送成本之外的配送服务质量痛点。随着配送路线优化空间被极限榨取，“最后一公里”的痛点，逐渐转移到了“最后一道围墙”上。...过去的这些年，心怀叵测的配送员整出的既遂或未遂的刑事案件时常见诸报端，配送的便捷与安全性始终存在矛盾，甚至网络上还出现了教单身女性如何在O2O消费过程中保护自己的攻略。

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小程序上线后的500+天

从2017年1月上线到现在，6亿用户的大蛋糕一直都有在暗暗分享，形成了一个关于如何争抢“流量”、通过社交实现“变现”的生意圈。原地踏步，与插翅高飞商业抉择，在做出决定的那个瞬间，谁都不明确。...一边是不认可与不熟悉：比如熊猫传媒调研了200多个客户企业，“知道还是没有用小程序”的企业占绝大多数；而只有8%的企业表示“已经再用了，并且用的挺好”；更有企业完全不了解小程序。...熊猫传媒董事长申晨更是很严肃地在说着开玩笑的话，有些客户企业直接反应“你说的是什么鬼”…… 但另一边是认可和期待：微信用户10亿，而小程序用户已有6亿，小程序总量目前已经达100万，覆盖的细分行业300...运营深度精选CEO 鉴锋展示了一个很有趣的现象：非一线城市的用户，不习惯二维码、海报式传播，这些人习惯低智、社群广告的噪音。而小程序链接，就是转发打开就能使用的简单东西。...但唯一肯定的是，微信很长时间死不掉，而我们这群喜欢低智、喜欢分享又懒得下载APP的人，早晚有一天会被动摇…… image.png

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聊聊分布式 SQL 数据库Doris(一)

统一数仓构建：一个平台满足统一的数据仓库建设需求，简化繁琐的大数据软件栈。...在使用接口方面，Doris 采用 MySQL 协议，高度兼容 MySQL 语法，支持标准 SQL，用户可以通过各类客户端工具来访问 Doris，并支持与 BI 工具的无缝对接。...在存储引擎方面，Doris 采用列式存储，按列进行数据的编码压缩和读取，能够实现极高的压缩比，同时减少大量非相关数据的扫描，从而更加有效利用 IO 和 CPU 资源。...简单来说两者的区别就是如何组织表： Doris 也支持比较丰富的索引结构，来减少数据的扫描： Sorted Compound Key Index，可以最多指定三个列组成复合排序键，通过该索引，能够有效进行数据裁剪...模型：Key 唯一，相同 Key 的数据覆盖，实现行级别数据更新 Duplicate Key 模型：明细数据模型，满足事实表的明细存储 Doris 也支持强一致的物化视图，物化视图的更新和选择都在系统内自动进行

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仿射变换实现组合操作抠图+缩放+旋转

然后在网上搜索了一下与仿射变换相关的资料，看了仿射变换的思想和一些例子，然后结合手头上的代码，做了一些实验，最后终于搞懂了如何实现。...不过之前只了解如何生成简单的仿射变换矩阵，而且上网上查阅了不少相关的资料，基本都是介绍一些常用的简单变换，没看到这种有点复杂的组合变换怎么做。...首先贴上原图：现在需要实现把图中的熊猫宝宝裁剪出来，标注框信息:[175,30,250,270]，这四个数字从左到右的意思是，标注框左上角x坐标, 标注框左上角y坐标, 框的宽...那么把图中的熊猫宝宝裁剪出来的，加上缩放和旋转等的组合变换，其实可以分解为以下四个变换（这个是我实验的结果，可能还有其他更好的方式）：第一个变换矩阵(crop_mat) 是根据标注框以及裁剪出的大小生成裁剪与缩放组合矩阵...，假设标注框信息是 [x, y, bboxW, bboxW]，裁剪出的框大小 [outW, outH]，这个大小表达的意思是相当于根据标注框裁剪出物体后，再把该物体缩放的大小。

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仿射变换实现组合操作抠图+缩放+旋转

然后在网上搜索了一下与仿射变换相关的资料，看了仿射变换的思想和一些例子，然后结合手头上的代码，做了一些实验，最后终于搞懂了如何实现。...不过之前只了解如何生成简单的仿射变换矩阵，而且上网上查阅了不少相关的资料，基本都是介绍一些常用的简单变换，没看到这种有点复杂的组合变换怎么做。...现在需要实现把图中的熊猫宝宝裁剪出来，标注框信息:[175,30,250,270]，这四个数字从左到右的意思是，标注框左上角x坐标, 标注框左上角y坐标, 框的宽, 框的高。 ...那么把图中的熊猫宝宝裁剪出来的，加上缩放和旋转等的组合变换，其实可以分解为以下四个变换（这个是我实验的结果，可能还有其他更好的方式）：第一个变换矩阵(crop_mat) 是根据标注框以及裁剪出的大小生成裁剪与缩放组合矩阵...，假设标注框信息是 [x, y, bboxW, bboxW]，裁剪出的框大小 [outW, outH]，这个大小表达的意思是相当于根据标注框裁剪出物体后，再把该物体缩放的大小。

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字节跳动基于 Apache Hudi 的湖仓一体方案及应用实践

/ 主流数仓架构 / 目前主流的数仓架构—— Lambda 架构，能够通过实时和离线两套链路、两套代码同时兼容实时数据与离线数据，做到通过批处理提供全面及准确的数据、通过流处理提供低延迟的数据，达到平衡延迟...具有上述优点的同时，Lambda 架构同样存在一系列尚待优化的问题，涉及到计算、运维、成本等方面： ● 实时与批量计算结果不一致引起的数据口径对齐问题：由于批量和实时计算走的是两个计算框架和计算程序，计算结果往往不同.../ 湖仓一体诉求 / 批流统一的湖仓一体存储需要满足更多的诉求，相匹配的就需要具备更强硬的核心能力，包括批式/流式读写能力与支持多种引擎的集成能力：批式读写提供不低于 Hive 表的吞吐，提供分区并发更新能力...对于主键表，会按照主键基于时间戳做排序后合并 Flush 成 Hudi 的 log file；对于非主键表，会按照 offset 有序进行 Flush； ● WAL Log：Block 对应的持久化存储...无主键表时，按照 CommitId+Offset 有序，与增量视图等价；有主键表时，分区内 Key 是唯一的，只保存最新的数据；基于增量试图可以计算出快照视图。

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可视化探索开源项目的 contributor 关系

分布式图数据库 NebulaGraph 便是其中之一，同其他开源项目一样，NebulaGrpah 也有自己的 contributor 们，他们是何时，通过哪个 pr 与 NebulaGraph 产生联系的呢...现在问题来了，作为一个不会写 SQL 的运营，如何满足我司研发提出的让他感动一下的 contributor 系统表？...在分布式图数据库 NebulaGraph 中点的类型用 tag 来表示，边类型有 edgetype，一个点可以有若干种 tag，点的 ID 为 vid，像是你的身份证一样为唯一标识。...说到内核仓，我们来看看内核仓 nebula 的非雇员贡献者情况：图片通过合并同类型 pr 边，根据边的粗细我们可以看到核心仓的活跃贡献者。...再来看看 2021 年诞生的非雇员 contributor 他们的贡献情况：图片最后，来看看有哪些 pr 还没被 merge，这里需要用到 pr 边的 is_merged 属性（记得创建个索引哦~)

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字节跳动基于 Apache Hudi 的湖仓一体方案及应用实践

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ByteHouse 如何将 OLAP 性能提升百倍？

在最小化性能损耗的情况下，实现存储层与计算层的分离，独立扩缩容。...UDF：支持Python UDF/UDAF创建与管理，补足函数的可扩展性。...另外，针对非等值join，相对于先outer join后再执行非等值过滤这种组合，非等值join可以直接在join算子中完成非等值判断，从而提升了1倍的性能。...优化二：CBO（基于代价的优化能力）在自研优化器CBO，即基于代价优化部分，ByteHouse主要基于Cascade搜索框架，从而可以边生成物理计划边寻求最优解。...优化三：高效的读链路优化读链路中首先会进行分区的裁剪，和之前主键过滤一样，分区的裁剪里面有大量的表达式的计算，为此ByteHouse做了更轻量的分区的裁剪，并基于分区裁剪和 unique index

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2016中国高交会，VR体验强势抢镜

据悉，这是IDEALENS打造的一套VR骑行健身解决方案，将动感单车与VR一体机IDEALENS K2适配在一起，提供了山地、公路等虚拟场景，用户可以边骑车边观赏风景。...多个摄像头可以覆盖360°取景范围，同时小巧的机身配备了素材数据拼接与传输的能力，可省去后期裁剪拼接的过程，节约时间成本。...超级队长借着第十八届高交会，发布了基于自身IP形象（科技萌熊猫）设计的4款儿童VR新品“小凯VR儿童系列”，分别是小凯VR，小凯悠悠，小凯乐乐以及小凯 1 号。...该系列在外形设计上延续了超级队长科技潮娱乐的品牌化战略，融入了超级队长原创IP形象人物外形。硬件上与国内VR头显厂商小派联合研发了拥有独特IP外观的专属头显，提供了4K高清画质以及110°的视场角。...除了各种VR设备展示及内容体验，本届高交会期间还将召开一个虚拟现实与人工智能产业峰会，政府、企业以及投资界精英将以"虚拟现实与人工智能的机遇与挑战"为主题共同探讨智能制造与产业升级，展现创新创业的主体多元化与创新和智能硬件产业相融合这一未来趋势

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数据湖之Iceberg一种开放的表格式

Hive数仓遇到的问题首先我们回到Ryan Blue创建Iceberg的原因。...所以说在Iceberg创建初期，它最核心希望解决的是Hive数仓遇到的问题。...没有acid保证由于Hive数仓只是文件系统上一系列文件的集合（单纯的采用目录方式进行管理），而数据读写只是对文件的直接操作，没有关系型数据库常有的事务概念和acid保证，所以会存在脏读等问题。...其上层是对接用于计算的Spark、Presto和Flink等计算引擎，并为其提供灵活的可插拔性。自下而上的元数据那么Iceberg是如何组织数据与元数据的呢？...今天我们先简单介绍了Iceberg, 后续再通过源码去了解Iceberg是如何实现upsert, delete 以及如何与Spark进行整合的。

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Astute Graphics for Mac(全系列ai插件合集)

Astute Graphics for Mac是一个 Adobe Illustrator 的创意插件合集，包含了全系列21种常用辅助功能，可以帮助你提高平面和矢量设计的效率！...图片 Astute Graphics for Mac(全系列ai插件合集) astute graphics功能介绍 1、WidthScribe 可变笔触宽度效果矢量描边的可变宽度描边宽度画笔和橡皮擦...宽度渐变 2、AstuteBuddy 键盘快捷键面板屏幕实时键快捷方式与工具箱中的所有Astute Graphics工具一起使用发现隐藏的功能 3、VectorFirstAid 清理矢量文件将大纲文本转换回可编辑文本...交换通道（墨水映射）油墨覆盖温度图分离 6、Texturino 纹理+不透明笔刷在纹理管理器中组织纹理高质量重复和非重复纹理导入自己的纹理 7、DynamicSketch 直观的矢量素描自然...画角度键盘微动距离 11、Rasterino 图像裁剪+编辑交互式图像裁剪修剪空白图像区域重新链接多个嵌入式图像 12、Stylism 现场效果变得简单单击并拖动功能的实时效果实时预览调整

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你可能不信，我看pornhub是为了拯救大熊猫和乳腺癌，还有学python

不过如果你认为，坐在你工位旁边的女性朋友更愿意养“小奶狗”的话，那就又矫枉过正了。数据显示，在Pornhub，女同性恋电影，也就是我们俗称的“蕾丝边”的搜索量，高居榜首。这就很尴尬了。...通过一系列的跨界营销，Pornhub完成了对自己的品牌升级，逐渐登上大雅之堂。上一个采取这样的品牌策略并取得成功的成人品牌，是名声大噪的《花花公子》。...Pornhub曾在自家网站上开始了一项名为Panda Style（熊猫性爱姿势）的运动，号召人们带着熊猫面具啪啪啪并录像，之后上传到网站主页上。...所以这个活动真正的意义并不是给大熊猫拍A片，而是用一种另类的方式，引起大家对濒危动物的关注。...以下是字段说明: video_title: 视频的标题,并作为唯一标识. link_url: 视频调转到 PornHub 的链接 image_url: 视频的封面链接 video_duration: 视频的时长

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谁说只有VGG才能做风格迁移，ResNet也可以！答案就在对抗攻击中

边策发自凹非寺量子位报道风格迁移是VGG网络架构的拿手好戏。难道其他架构的CNN，比如ResNet就不可以吗？可以，但是直接用它来做风格迁移，原来的风格仍然非常明显，几乎没有迁移。...但他们不是直接优化RGB空间中的输出图像，而是在傅立叶空间中对其进行优化，并在将图像传递到神经网络之前通过一系列变换（例如抖动、旋转、缩放）来操作图像。 ?...鲁棒与非鲁棒特征 MIT的文章提出，用于训练分类器的图像中存在所谓的“鲁棒”和“非鲁棒”特征。 ? 我们可以将鲁棒的特征视为人类用于分类的特征，例如，大耳朵指向某些品种的狗，而黑白条纹指向斑马。...有些图像分类模型的抵抗性较差，给熊猫照片加上一点噪声（非鲁棒特征），它就会把熊猫当成长臂猿： ? 论文中有一张图表特别值得注意，它显示了对抗样本的可迁移性与学习非鲁棒特征能力之间的相关性。 ?...在VGG-19与鲁棒的ResNet之间进行比较，会得到更有趣的结果。乍一看，鲁棒ResNet模型生成的图片大致与VGG-19相同。

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音视频技术开发周刊 56期

李成亚分享了微博短视频如何提升用户体验、降低成本的思路与实践，包括提升短视频发布速度，降低长视频转码时间，通过新的Codec减少带宽成本等。...熊猫TV直播H5播放器架构探索本文来自熊猫TV音视频技术专家姜雨晴在LiveVideoStackCon 2017上的分享，并有LiveVideoStack整理成文。...Android音视频系列：H264视频编码介绍本文从配置编码参数、输入要编码的图像帧、编码数据生成等方面介绍了使用X264开源库编码的H264视频编码技术。...步态识别的深度学习:综述步态是人在行走过程中姿态的变化.不同于人脸、指纹、虹膜等, 步态是唯一可在远距离非受控状态下获得的生物特征.步态识别指利用步态信息对人的身份进行识别的技术，当前关于步态识别方面的研究综述主要围绕在相关手工特征建模和传统机器学习...(非深度学习)的识别算法上.

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热文回顾｜【案例】吉利汽车的物流数智化转型实践

卓越成绩的背后离不开吉利以“提高质量、提升效率、降低成本”为目标实施的系列物流数智化转型探索，“货到人”、线边无人配送、视觉收货、智能装载、自动装卸车等智慧物流场景被广泛构建；西安 “黑灯工厂”、长兴5G...货到人智慧物流项目已经在吉利汽车部分工厂正式落地 2.线边无人配送在吉利汽车焊装车间应用AGV实现了无人化线边配送，且可实现无灯作业，大大提升了线边配送效率与质量，同时还降低了能耗。...四、OTWB一体化物流信息平台在多工厂、多仓储/物流中心、多零部件供应商，以及多4S店的布局下，如何将采购订单、生产订单转化为物流订单？物流订单如何整合运输与配送才能在保障效率的条件下优化物流成本？...物流订单信息又如何传递给零部件供应商、工厂？物流订单执行到哪个环节了？订单在途信息又该如何更新？中转仓库内部收货、存储、发货到了哪个环节？何时能送达主机厂？运输与配送过程中哪条路线最优？...物流设施设备方面：目前为止，吉利汽车已规划全国10+19仓点布局，2022年会全面开展仓点部署，加大2C端仓网落地，并且加强仓储、运输、配送等环节的智能化设备应用，有效实现统仓共配、减少迂回运输、让仓储与物流效率实现最大化

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鹅厂革新大模型工具全链条！5分钟开发AI助手，河南学生已经用上了

明敏鱼羊发自凹非寺量子位 | 公众号 QbitAI 大模型的风，吹进中小学了。在河南，十几所中小学的学生老师，都已经用上专用大模型辅助学习和教课。...最后，TI平台通过与知识引擎的强强联合，提供了一种边迭代边测评的机制，使用户能够及时了解并优化大模型的业务效果。...△精调前后对比目前，广东工业大学、腾讯云和中国大熊猫保护研究中心已经基于TI平台+知识引擎展开了AI大熊猫保护的探索。...项目组在一阶段打造了全球首个大熊猫智能行为识别模型及智慧系统，能识别大熊猫进食、喝水、睡觉等日常行为，准确率超过80%。...腾讯云此番交卷，其实也在释放一种信号：对于平台厂商而言，如何与产业相结合，真正把大模型应用的门槛全方位降到更低，已成为新阶段的竞争关键。

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你被追尾了

对于包含着图案（非填满整个矩形）的矩形进行碰撞检测，可能存在精度不足的问题。例如你写一个坦克大战游戏 ?...既然代码和矩形碰撞检测的代码类似，那么优缺点和适用场景和矩形碰撞检测也就完全类似了圆形与无旋转矩形所谓无旋转前面已经解释过了, 就是矩形的边需要平行于坐标轴那么这种检测算法就很简单了....只需要找出矩形上离圆心最近的点，然后通过判断该点与圆心的距离是否小于圆的半径，若小于则为碰撞。那么如何找出矩形上离圆心最近的点呢?...这就是分离轴定理名字的由来. ? 但是程序中遍历所有光源的角度是不现实的，那如何确定投影轴呢？其实投影轴的数量与多边形的边数相等即可。 ?...由于圆形可近似地看成一个有无数条边的正多边形，但是我们不可能按照这些边一一进行投影与测试。

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【技术综述】深度学习自动构图研究报告

这类方法的目标就是研究如何用最小的剪裁窗口使得注意力（图像显著特性）总和最大化，它缺少对图像构图准则以及美学质量的考量，可能会导致剪裁出来的图像不美观。因为已经不是主流研究方法，就不细细说明了。...上图文【4】是比较早的研究思路，它通过滑动窗口的方法获取一系列的候选裁剪框，然后从中选择美学分数最高的。这一类方法的问题就是效率太低，计算量太高，根本无法实用。 ? 文【5】提供了不同的思路，如上图。...它训练了一个显著目标检测网络，可以得到显著目标区域的初始化框，在它的附近，就可以采用不同的大小和比例，获取一系列候选的裁剪框，网络如下。 ? 训练了另一个美学评估网络，用于选取美学分数更高的裁剪框。...这个数据集一共包含1743张经过人工标记剪裁窗口的图片与34130张与原始图像相匹配的剪裁图像对。...上式中N为输入图片的总数， big(l,r,u,d)为第i幅输入图像ground truth的窗口4条边与原图像对应边的距离，bic(l,r,u,d)为不同方法剪裁出的第i幅输入图像的最优窗口4条边与原图像对应边的距离

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linux网络编程系列（七）--如何将socket设置成非阻塞的，非阻塞socket与阻塞的socket在收发数据上的区别

响铃：围墙里的“大生意”，重运营的社区零售如何降低人力成本？

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聊聊分布式 SQL 数据库Doris(一)

仿射变换实现组合操作抠图+缩放+旋转

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