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WPF 的 WriteableBitmap 在 Intel 11 代 Iris Xe Graphics 核显设备上停止渲染

在 Intel 11 代锐炬 Intel® Iris® Xe Graphics 核显设备上，如果此设备使用旧版本驱动，则可能导致 WPF 的 WriteableBitmap 停止渲染。...此问题和 WPF 无关，此问题是 Intel 的 bug 且最新驱动版本已修复 官方问题记录地址：https://www.intel.cn/content/www/cn/zh/support/articles...1120G4 1115GRE 1115G4E 1115G4 1110G4 的核显 显示为 Intel(R) UHD Graphics 9A68 为 i5-11400H 11260H i3-11100HE...上，可以使用如下方式获取 先创建一个空文件夹，接着使用命令行 cd 命令进入此空文件夹，在命令行里面输入以下代码，即可获取到由 lsj 帮忙编写识别 Intel 显卡类别代码 git init git...gitee 的源，如果 gitee 不能访问，请替换为 github 的源。

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【python-opencv】绘图（目标检测框及其置信度等）

一些常见的参数，如下所示： img：您要绘制形状的图像 color：形状的颜色。对于BGR，将其作为元组传递，例如：(255,0,0)对于蓝色。对于灰度，只需传递标量值即可。 厚度：线或圆等的粗细。...默认厚度= 1 lineType：线的类型，是否为8连接线，抗锯齿线等。默认情况下，为8连接线。cv.LINE_AA给出了抗锯齿的线条，看起来非常适合曲线。 要绘制多边形，首先需要顶点的坐标。...cv.polylines()可用于绘制多条线。只需创建要绘制的所有线条的列表，然后将其传递给函数即可。所有线条将单独绘制。与为每条线调用cv.line相比，绘制一组线是一种更好，更快的方法。...为了获得更好的外观，建议使用lineType = cv.LINE_AA。 我们将在白色图像上写入OpenCV。...img = np.zeros((512,512,3), np.uint8) # 绘制一条厚度为5的蓝色对角线 cv.line(img,(0,0),(511,511),(255,0,0),5) #

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    智能算法在假肢上的应用

    智能可穿戴传感器设备、智能家居、智能汽车等为代表的“智能化”装备，通过引入集成芯片和软件操作系统，为大量的商品添加了“智能”元素，并与互联网、物联网、云计算等进行紧密融合，协同发展，为用户提供运动统计、...智能动力假肢可以帮助穿戴者花费更少的代谢能量并获取更自然的步态，在残疾人的日常生活中扮演着重要角色。...基于假肢设计的相关经验（本科期间）以及对智能算法的了解，在假肢设计过程中引入智能算法，准确地进行下肢运动意图识别，使得残疾人穿戴动力假肢行走过程中，假肢在下肢腿蹬时刻自动为残疾人提供助力。...结构设计 智能识别 智能识别的基本过程为：1、传感信号的采集与处理；2、采用识别算法对运动模式进行分类。...其中，智能算法识别可以采用LDA，详细资料参考https://blog.csdn.net/weixin_40604987/article/details/79615968，具有源代码。

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    PageRank算法在spark上的简单实现

    Scala代码，只用了区区几行即实现了Google的PageRank算法，于是照猫画虎做了个小实验验证了一下。...一、实验环境 spark 1.5.0 二、PageRank算法简介（摘自《Spark快速大数据分析》） PageRank是执行多次连接的一个迭代算法，因此它是RDD分区操作的一个很好的用例...最后两个步骤会重复几个循环，在此过程中，算法会逐渐收敛于每个页面的实际PageRank值。在实际操作中，收敛通常需要大约10轮迭代。 三、模拟数据 假设一个由4个页面组成的小团体：A，B，C和D。...算法从将ranksRDD的每个元素的值初始化为1.0开始，然后在每次迭代中不断更新ranks变量。...实际上，linksRDD的字节数一般来说也会比ranks大得多，毕竟它包含每个页面的相邻页面列表（由页面ID组成），而不仅仅是一个Double值，因此这一优化相比PageRank的原始实现（例如普通的MapReduce

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    JSPRIT在带时间窗的车辆路径规划问题(VRPTW)上的表现总结

    下面我们将以带时间窗的车辆路径规划问题(Vehicle Routing Problem with Time Windows, 简称VRPTW)为例，详细测试Jsprit在该问题上的表现。...其顾客的规模从25一直到到1000。 通过测试不同顾客数量的样例，可以评测Jsprit在不同数据规模下对于带时间窗车辆路径规划问题的表现。...在所有顾客数为1000的测试样例中，Jsprit的最大偏差为19.86%，最小偏差为4.58%，偏差平均值为12.94%。 下面我们来分析下Jsprit在时间上的表现： ?...在图中，时间单位为秒，纵轴为求解20次的平均时间，横轴为求解的问题的顾客规模数。 我们可以看到当顾客数逐渐呈线性增加时，时间也几乎呈线性增加，而不是精确算法的指数级别增加。...这就是启发式算法的优点所在，以精度换时间。 下面我们来看看Jsprit的收敛情况： ? 在图中纵轴为求解20次的平均成本，横轴为不同的迭代次数。

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    JSPRIT在带时间窗的车辆路径规划问题(VRPTW)上的表现总结

    下面我们将以带时间窗的车辆路径规划问题(Vehicle Routing Problem with Time Windows, 简称VRPTW)为例，详细测试Jsprit在该问题上的表现。...其顾客的规模从25一直到到1000。 通过测试不同顾客数量的样例，可以评测Jsprit在不同数据规模下对于带时间窗车辆路径规划问题的表现。...在所有顾客数为1000的测试样例中，Jsprit的最大偏差为19.86%，最小偏差为4.58%，偏差平均值为12.94%。 下面我们来分析下Jsprit在时间上的表现： ?...在图中，时间单位为秒，纵轴为求解20次的平均时间，横轴为求解的问题的顾客规模数。 我们可以看到当顾客数逐渐呈线性增加时，时间也几乎呈线性增加，而不是精确算法的指数级别增加。...这就是启发式算法的优点所在，以精度换时间。 下面我们来看看Jsprit的收敛情况： ? 在图中纵轴为求解20次的平均成本，横轴为不同的迭代次数。

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    opencv(4.5.3)-python(四)--绘图

    • thickness : 线条或圆等的厚度。如果对于像圆这样的封闭图形传递-1，它将填充该形状。默认thickness = 1 • lineType : 线条的类型，无论是8连线还是抗锯齿线等。...cv.LINE_AA给出了抗锯齿线，这对曲线来说非常好。 绘制直线 要画一条线，你需要传递线的起点和终点坐标。我们将创建一个黑色的图像，在上面画一条从左上角到右下角的蓝线。...更多细节，请查看cv.ellipse()的文档。下面的例子在图像的中心画了一个半椭圆。...• 字体类型（查看cv.putText()文档以了解支持的字体）。 • 字体比例（指定字体的大小） • 常规的东西，如颜色、厚度、lineType等。...为了获得更好的外观，推荐使用lineType = cv.LINE_AA。 我们将在我们的图像上显示白色的OpenCV。

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    协同过滤推荐算法在python上的实现

    大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 1.引言 信息大爆炸时代来临，用户在面对大量的信息时无法从中迅速获得对自己真正有用的信息。...2.相似度算法 实现协同过滤算法的第一个重要步骤就是计算用户之间的相似度。...3.预测算法 实现协同过滤算法的第二个重要步骤就是预测用户未评价物品的偏好，基于物品的协同过滤预测是用对用户u已打分的物品的分数进行加权求和，权值为各个物品与物品i的相似度，然后对所有物品相似度的和求平均...item推荐; (3) 对于像影视, 音乐之类的还是可以采用item-cf的 6.结论 (1) Item-based算法的预测结果比User-based算法的质量要高一点...(2) 由于Item-based算法可以预先计算好物品的相似度，所以在线的预测性能要比User-based算法的高。 (3) 用物品的一个小部分子集也可以得到高质量的预测结果。

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    AC算法在美团上单系统的应用

    Alfred V.Aho和Margaret J.Corasick在1974年提出了一个经典的多模式匹配算法-AC算法，这个算法可以保证对于给定的长度为n的文本，和模式集合P{p1,p2,...pm}，在...AC算法在扫描文本时完全不需要回溯，如果只考虑匹配的过程，该算法的时间复杂度为O(n)，也就是只跟待匹配文本的长度相关。...在美团上单系统中，待匹配的关键词根据产品类别进行分组，不同品类之间的关键词具有重叠。...考虑到AC算法的时间复杂度与关键词的数量无关，因此可以考虑将所有品类的关键词构造在同一棵状态转移树中，每次进行匹配时，在output函数中对该关键词是否属于该品类做判断。...： 在第二张图中，有一个因素没有考虑进去，就是同样关键词数量，当关键词在文本中出现的次数较多时，因为需要遍历找出对应该品类的词，所以花费的时间会增加，但整体上还是符合预期的。

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    MySQL和PostgreSQL在多表连接算法上的差异

    我们知道两种主流的最短路径算法是迪杰斯特拉（Dijkstra）算法和弗洛伊德（floyd）算法，这两种算法也是动态规划中的经典算法。 在mysql中计算最优代价使用贪心算法，而pg使用的是动态规划。...所以我们看贪心算法并不是全局最优的，但是优点是算法复杂度低，mysql可能也是基于这种考虑而使用贪心算法，不想将时间都浪费在计算代价上了，因为如果关联的表特别多，那么代价的计算是指数级增长，所以贪心算法虽然不是最优解...弗洛伊德算法使用矩阵记录节点直接距离，它的强大之处在于它经过若干次计算后得到任意两个节点直接的最短距离，是真正意义上的无源最短路径算法，但是它的算法复杂度也比较高，是O（n³）。...全部遍历完，经历了三层循环，算法复杂度是O（n³）。pg使用该算法能够得到最优执行计划，但是在表的个数很多时计算代价所付出的代价也很大。...但是总体上mysql的优化器相比pg还是有很大差距，pg的优化器甚至引入了基因算法，有很多比较学术的考量，当得起学术派数据库的称号，也希望mysql能够越来越好吧。

    2.2K20

    Raft 算法原理及其在 CMQ 中的应用（上）

    随着互联网时代数据规模的爆发式增长，传统的单机系统在性能和可用性上已经无法胜任，分布式系统具有扩展性强，可用性高，廉价高效等优点，得以广泛应用。 但与单机系统相比，分布式系统在实现上要复杂很多。...它们在保证CP的前提下，只要求大多数节点可以正常互联，系统便可以一直处于可用状态，可用性上显著提高。...以下是贯穿raft算法的重要术语： Term： 节点当前所处的周期，可以看作一个文明所处的时代。 votedFor： 当前Term的投票信息，每个节点在给定的Term上只能投票一次。...日志冲突： 在日志同步的过程中，可能会出现节点之间日志不一致的问题。例如Follower写日志过慢、Leader切换导致旧Leader上未提交的脏数据等场景下都会发生。...成为Leader节点后不会修改和删除已存在的日志，只会追加新的日志。 2.4 算法证明 Raft算法的2个核心属性： 1）已提交的日志不会再修改；(可靠性) 2）所有节点上的数据一致。

    6.3K11

    WPF 自己封装 Skia 差量绘制控件

    ，而不能在原有上一次绘制的基础上绘制新的内容。...，但是在 WriteableBitmap 里面一定存在内存和显存的拷贝，这部分虽然在 DirtyRect 很小的时候几乎不耗性能，但是如果是在 4k 下完全重新绘制，还是稍微有点伤的。...只是稍微有点 在使用 WriteableBitmap 作为 Skia 的承载，就需要再来一步，让 WriteableBitmap 在界面绘制。...WriteableBitmap 上绘制内容。...或者换句话说，这里的绘制逻辑有坑在于不能做到对准界面更新 上面这个方法是提供差量更新的，也就是每次绘制的内容都会在上一次画布的基础上继续绘制 下面写一点代码试试，在鼠标划过应用时，绘制出鼠标划过的点，将这些点连为线

    1.1K30

    漂亮的戒指——零度层亮带

    在RHI上（或剖面）表现为一条回波强度较其上下均大的一条厚度较细的回波亮带。因为天气雷达早期用荧光屏幕显示，在零度层的回波会显得比其上下都异常明亮，所以称为“零度层亮带”。 ?...所以，在0℃附近就形成一个回波强度较其上和其下均大的亮带。 零度层亮带是层状云降水冋波的主要特征，它反映了在层状云降水中存在明显的冰水转换过程，亮带以上降水以冰晶、雪花为主，亮带以下以雨滴为主。...同时也表明在层状云降水中气流平稳，没有明显的对流运动。根据0 ℃层亮带的高度，可以推断大气中0℃等温线的高度。...垂直方位显示RHI图像上，零度层亮带的高度是在“零度”的高度以上吗？ 由于冰晶、雪花在大于0℃时才会开始融化，所以零度层亮带的高度是在0℃以下。...（图11）最外一根线（颜色较暗）是波束下沿和融化层顶的相交的线，然后依次是波束中心和融化层顶的相交的线，波束中心和融化层底的相交的线，波束上沿和融化层底的相交的线。 ?

    5.1K54

    解决在 Windows 11 上使用 TranslucentTB 时任务栏上方出现的小白线问题

    直到 Windows 10 前，它都运行的十分完美；但是到了 Windows 11 上运行时，你却能在任务栏上放看到一个非常奇怪的小白线，就像这样： 修复 这个问题并不是只有我遇到了，看起来很多在...在短暂的 Google 一下后，我最终在 TranslucentTB GitHub 仓库上找到了这个 issue: [Bug] Line at the Top of Clear Tray 虽然这还是一个...Opening 的 issue，但是 TranslucentTB 用户们在讨论中提供了一种解决方案： RoundedTB 本身是一个任务栏圆角软件，你同样也可以在 Microsoft Store...但是… 这样做虽然让小白线消失了，但因为设置 Margin 实际上是让任务栏 “悬浮” 了起来(此处关闭了 TranslucentTB 并且将 RoundedTB 的 Margin 设置为了 3 以更清晰的看到样式...RoundedTB 的高级选项，为不同方向设置不同的 Margin 解决这个问题： 经过测试，只要 Top Margin 大于 1 即可令小白线消失，我们只需让 Right Margin 设置为

    5.6K40

    【第3版emWin教程】第37章 emWin6.x抗锯齿

    第一条线未经抗锯齿处理（因子为1）。第二条线以因子2进行了抗锯齿处理。也就是说，从前景到背景的阴影数为2 x 2 = 4。...37.2.3 高分辨率坐标 在使用抗锯齿绘制图形时，使用的是与常规（无抗锯齿处理）绘图程序相同的坐标，这是默认方式。...在函数参数中无需考虑抗锯齿因子，例如，要从(50, 100)到(100, 50)绘制一条抗锯齿线，则编写以下代码： GUI_AA_DrawLine(50, 100, 100, 50); 借助STemWin...（x, y）绘制由坐标点数组pPoint中NumPoints个点组成的抗锯齿多边形轮廓，轮廓厚度为Thickness。...实际显示效果如下： 37.4 模拟器上抗锯齿例程 官方提供了几个抗锯齿方面的例子，这里将其中三个例子的位置和演示效果展示下，方便大家以后做参考，对于这三个例子，在我们emWin教程第1版的第27章简单进行了讲解

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    第5章-着色基础-5.4-锯齿和抗锯齿

    5.4 锯齿和抗锯齿 想象一个大的黑色三角形在白色背景上缓慢移动。当一个屏幕网格单元被三角形覆盖时，代表这个单元的像素值应该在强度上线性(“平滑”两个字打不出来)下降。...因此，在使用点采样渲染场景时，不可能完全避免锯齿问题，我们几乎总是使用点采样。但是，有时可以知道信号何时是带限的。一个例子是纹理应用于表面时。与像素的采样率相比，可以计算纹理样本的频率。...如果频率太高，则使用各种算法对纹理进行频带限制（第6.2.2节）。 重建 给定一个带限采样信号，我们现在将讨论如何从采样信号中重建原始信号。为此，必须使用过滤器。三种常用的过滤器如图5.18所示。...虽然在不增加采样成本的情况下为静态场景提供抗锯齿，但这种类型的算法在用于时间抗锯齿时存在一些问题。如果帧的权重不均等，则静态场景中的对象可能会出现微光。...有关该过程的概念视图，请参见图5.30。 图5.30. 形态学抗锯齿。左侧是锯齿图像。目标是确定形成它的边缘的可能方向。在中间，该算法通过检查领域来记录边缘的可能性。

    5.1K30

    【车道检测】开源 | TuSimple数据集上可以达到115帧的车道线检测算法，SOTA！

    PS：腾讯最近更改公众号推送规则，文章推送不在按照时间排序，而是通过智能推荐算法有选择的推送文章，为了避免收不到文章，看完文章您可以点击一下右下角的"在看"，以后发文章就会第一时间推送到你面前。...对于更安全的自动驾驶汽车来说，目前尚未完全解决的问题之一是车道检测。车道检测任务的方法必须是实时的(+30帧/秒)，有效的且高效的。...本文提出了一种新的车道检测方法，它使用一个安装在车上的向前看的摄像头的图像作为输入，并通过深度多项式回归输出多项式来表示图像中的每个车道标记。...在TuSimple数据集上该方法在保持效率(115帧/秒)的前提下，与现有的SOTA方法相比具有相当的竞争力。 主要框架及实验结果 ? ? ? ? ? ? ?...点个“在看”，让我知道你的爱

    2.2K40

    神经网络在算法交易上的应用系列——简单时序预测

    本期作者：Alexandr Honchar 本期翻译：Lin | 公众号翻译部成员 这是公众号关于深度学习在金融领域特别是算法交易上的一个连载系列： 1、简单时间序列预测 2、正确的时间序列预测+回测...正文 我们想从零实现只基于深度学习模型的交易系统，对于在研究过程中我们遇到的任何问题（价格预测，交易策略，风险管理）我们都将采用不同类型的人工神经网络（ANNS）来解决，同时也会检验它们在处理这些问题的效果到底如何...在第一部分，我们想演示MLPs（多层感知机）,CNNs（卷积神经网络）和RNN（递归或循环神经网络）是如何应用到时间序列预测上的。这部分中，我们不准备使用任何特征工程。...我们可以清楚地看到，我们的算法甚至都不接近真实值，但可以学习到趋势。...下图是还原的预测值（红色）和真实数据（绿色）： ? 是不是还可以？ 但是，让我们尝试更加复杂的算法来解决这个问题。

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