原文链接:https://rumenz.com/rumenbiji/linux-find.html
find命令用来在指定目录下查找文件。任何位于参数之前的字符串都将被视为欲查找的目录名。如果使用该命令时，不设置任何参数，则find命令将在当前目录下查找子目录与文件。并且将查找到的子目录和文件全部进行显示。在运行一个非常消耗资源的find命令时，很多人都倾向于把它放在后台执行，因为遍历一个大的文件系统可能会花费很长的时间。 命令格式 > find pathname -options [-print -exec -ok ...] 命令功能 用于在文件树种查找文件，并作出相应的处理 命令参数 -amin<
fuzzyjoin包是dplyr连接操作的变体，它可以支持模糊（匹配）连接，比如忽略单词之间的大小写，根据正则表达式进行连接，忽略单词的拼写错误等。
clip()方法从原始画布中剪切任意形状和尺寸。 提示：一旦剪切了某个区域，则所有之后的绘图都会被限制在被剪切的区域内（不能访问画布上的其他区域）。您也可以在使用 clip() 方法前通过使用 save() 方法对当前画布区域进行保存，并在以后的任意时间对其进行恢复（通过 restore() 方法） 以下是用一个圆去截取一个矩形的示例：
每辆车 i 以恒定的速度 speed[i] （英里/小时），从初始位置 position[i] （英里） 沿车道驶向目的地。
是指在先进工艺技术下，靠近阱边缘的器件的电特性会受到器件沟道区域到阱边界距离的影响。
体验PC VR最让人苦恼的就是背后那根线材的束缚，动作稍微激烈一点，可能就会被线绊倒，但是这根线现在还没有办法去掉，因为它对于PC VR来说是生命线一般的存在。不过，最近有迹象表明，无线的PC VR或许真的有戏了。在最近Valve召开的Steam Dev Days上，他们宣布已经投资了专注于研究无线视频传输解决方案的公司Nitero。 无线PC VR研究的现状 Nitero的无线解决方案 在今年的CES大会上，Nitero就演示了为VR提供的无线解决方案，通过60hz发射器和无线传输编码来降低图像数据传输到
来源：专知本文为论文，建议阅读5分钟我们提出了一种视觉相似度学习的语言指导目标。 深度度量学习(Deep Metric Learning, DML)提出学习度量空间，将语义相似性编码为嵌入空间距离。这些空间应该可以转移到训练期间看到的类别之外。通常，DML方法使用任务网络来解决在二元类分配上定义的对比排序任务。然而，这种方法忽略了实际类之间的高级语义关系。这导致学习后的嵌入空间编码不完整的语义上下文，并歪曲类之间的语义关系，影响了学习后的度量空间的泛化性。为了解决这一问题，我们提出了一种视觉相似度学习的语
设计本质上是我们看待世界的一种思维方法，其目的是为了解决问题。在实践中，我们总要知道，我们要为谁？在什么环境或条件下，解决什么问题？如何解决？其分析的结果，直接影响到解决方案的好与坏，成或败。
大数据文摘授权转载自zzllrr小乐 作者：Noah Giansiracusa 译者：zzllrr小乐 如今，人工智能 （AI） 的突破越来越频繁地成为新闻头条。至少就目前而言，人工智能是深度学习的代名词，这意味着基于神经网络的机器学习（如果你不知道神经网络是什么，不要担心——在这篇文章中你不需要它们）。 深度学习的一个领域引起了很多兴趣，也有很多很酷的结果，那就是图神经网络（GNN，graph neural networks）。 这种技术使我们能够喂送自然存在于图上的神经网络数据，而不是像欧几里得空间这
根据研究人员的最新发现，攻击者现可利用声波来干扰硬盘驱动器的正常工作了。这种攻击技术将会让目标设备暂时性或永久性的处于拒绝服务状态，并可用于攻击CCTV监控系统等处理关键任务的计算机系统。 这种攻击技术背后的基本原理是：声波会让目标硬盘驱动器（HDD）的数据存储磁盘面产生机械振动，如果声音以特定频率播放，则会产生共振效应，而共振将会放大声波所产生的振动。 由于HDD会将大量数据存储在盘片中的一小片区域中，而根据HDD的设计原理，如果盘片处于振动状态的话，计算机将会停止所有的读/写操作来避免划伤磁盘盘片，
在之前的两个章节里介绍了基于采样一致的点云分割和基于临近搜索的点云分割算法。基于采样一致的点云分割算法显然是意识流的，它只能割出大概的点云（可能是杯子的一部分，但杯把儿肯定没分割出来）。基于欧式算法的点云分割面对有牵连的点云就无力了（比如风筝和人，在不用三维形态学去掉中间的线之前，是无法分割风筝和人的）。基于法线等信息的区域生长算法则对平面更有效，没法靠它来分割桌上的碗和杯子。也就是说，上述算法更关注能不能分割，除此之外，我们还需要一个方法来解决分割的“好不好”这个问题。也就是说，有没有哪种方法，可以在一个点不多，一个点不少的情况下，把目标和“其他”分开。
自然语言处理的终极目标是让计算机理解人类所使用的语言。但是由于人类语言的多样性，语义的多样性等原因使得这一目标复杂度极高，目前还无法直接建模和解决。
我站在墙前，想看到拐角处我视线范围之外的事物，除了伸长脖子或者走过去，还有别的方法吗？
当进行物体渲染时，表面和灯光信息足以计算光照。但是在两者之间可能存在某些阻碍光线的东西，导致在我们需要渲染的表面上投射了阴影。为了使阴影能够正常表现，就必须以某种方式让着色器知道阴影对象。这有很多种方法可以实现， 最常见的方法是生成一个阴影贴图，该贴图存储光在击中表面之前离开其源的距离。任何在同一个方向上更远的距离都不能被同一个光源照亮。Unity的RP使用这种方法，我们也会这样做。
视觉感知一般会有一个视野范围，这个范围与角色的朝向有关，只有在视觉范围内角色才有可能感知得到，这个范围与一个扇形接近，可以直接用半径和角度来控制。
从 2D 分子图中预测稳定的 3D 构象一直是计算化学中的一个长期挑战。而最近，机器学习方法取得了相比传统的实验和基于物理的模拟方法更优异的成绩。这些方法主要侧重于模拟分子图上相邻原子之间的局部相互作用，而忽略了非键合原子之间的长程相互作用。然而，这些未成键的原子在 3D 空间中可能彼此接近，模拟它们的相互作用对于准确确定分子构象至关重要，尤其是对于大分子和多分子复合物。在本文中，作者提出了一种称为动态图评分匹配 (DGSM) 的分子构象预测新方法，该方法通过在训练和推理过程中根据原子之间的空间接近度动态构建原子之间的图结构来对局部和远程相互作用进行建模。具体来说，DGSM根据动态构建的图，使用评分匹配方法直接估计原子坐标对数密度的梯度场。可以以端到端的方式有效地训练整个框架。多项实验表明，DGSM 的表现远超该领域一流水平，并且能够为更广泛的化学系统生成构象，例如蛋白质和多分子复合物。
事实是否可靠，我们该问谁？我们该如何分析和判断？ 平均数在寻找数据典型值方面是一个好手段，但是平均数不能说明一切。平均数能够让你知道数据的中心所在，但若要给数据下结论，尽有均值、中位数、众数还无法提供充足的信息。分析数据的分散性和变异性，可以更好地认识和理解数据。通过各种距和差来度量分散性和变异性。 使用全距区分数据集 平均数往往给出部分信息，它让我们能够确定一批数据的中心，却无法知道数据的变动情况。 通过计算全距（也叫极差），轻易获知数据的分散情况。全距指出数据的扩展范围，计算方法是用数据集中的最大数减去
应用场景3: 适配上拉加载更多控件 _vcView.tableView.mj_footer.ignoredScrollViewContentInsetBottom = k_ignoredScrollViewContentInsetBottom;
2021-03-10：一个数组上共有 N 个点，序号为0的点是起点位置，序号为N-1 的点是终点位置。现在需要依次的从 0 号点走到 N-1 号点。但是除了 0 号点和 N-1 号点，他可以在其余的 N-2 个位置中选出一个点，并直接将这个点忽略掉，问从起点到终点至少走多少距离？
本文主要介绍轮廓逼近的原理及其在OpenCV中的使用演示。同时可在文末获取Python-OpenCV学习文档pdf。
近年来，LLM在各个领域的性能都有了显著的进展。随着这些LLM被用于越来越复杂的任务，它们经常需要更长的推理过程或理解更大的上下文。在这些情况下，LLM在长序列上的长度泛化失败问题变得更加突出。
传说的像素眼，也就是可以快速分辨出 1px 以上差异的双眼，往往由资深设计师所 get√，小鸡君本人是个苦逼程序员，但小鸡君的像素眼也不比任何一个设计师差。
这是渲染教程系列的第14篇文章。上一章我们介绍了延迟着色，这次我们把雾效果添加到场景中。
在本节中，我们将看看答案在作者的相关受众中如何动态传播。在我们这样做之前，我们应该退一步，并反思我们如何期望网络距离的行为。具体来说，这个指标是否会是一件好事？在Quora，随着时间的推移，人们识别回答者谁生产了高品质的内容，并跟随他们。每当这种情况发生时，从读者到作者的网络距离缩短，这是生态系统应该具有的行为标志。
不出所料，罗永浩的首场直播引爆了朋友圈。对于罗永浩的首场直播，有人追捧，有人贬低。这其实并不奇怪，因为任何一个事情，即使你做得再完美，始终都逃不过褒贬不一的现实。因此，我们在看待罗永浩直播的问题上并不能够仅仅只是从罗永浩这个人来着手，而是需要绕过罗永浩去探究有关直播带货的底层逻辑。只有这样，罗永浩的直播才能回归到直播本身，而不是掺杂了对罗永浩本人的好恶。
在前面绘制基本图形中，遇到了很明显的问题，圆形不像圆形，正多边形不像正多边形？就像下面图形一样：
推荐阅读： 《该抄底了。。。》 《有人说我割韭菜。。。》 1 动荡 如果用一句话来形容2022年，我感觉用“动荡”这两个词形容太合适了，感觉外部环境一直在变化。 作为一个自媒体，每天都会浏览很多信息，但最近几个月好像就没什么特别好的消息，一直是 Down。 天天看这些内容，说实话对一个人的心情影响还蛮大的，就连每天发文章，也是仅仅提前半小时爬起来看写点啥。 国外天天打仗，国内天天抗疫，股市天天创下新低，各个大厂在忙着裁员，微博上又是吵上了一片。 有时候，你甚至都会怀疑这个世界怎么了？ 都在比烂吗？ 我们经常
提升产品体验，节省用户感知度。——想想，如果看到一堆相似性很高的新闻，对于用户的留存会有很大的影响。
面试是一直火热并广受大家关注的话题，社区内不断输出着丰富的面试题以及各大厂面经，以题目为主，经验为辅。但其实在整个面试环节中重要的不仅仅是面试题。而且，面试题具有时效性。
概述 WindowManager是Android中一个重要的服务（Service ）。WindowManager Service 是全局的，是唯一的。它将用户的操作，翻译成为指令，发送给呈现在界面上的各个Window。Activity会将顶级的控件注册到 Window Manager 中， 当用户真是触碰屏幕或键盘的时候，Window Manager就会通知到，而当控件有一些请求产生，也会经由ViewParent送回到Window Manager中。从而完成整个通信流程。 整个Android的窗口机制是基于
这是有关控制角色移动的教程系列的第11部分，也是最后一部分。它把我们毫无特色的球变成了滚动的球。
去年斩获VRCORE最佳游戏奖的《Code 51》，选择了男性玩家最为热爱的机甲题材，这款游戏自获奖后，在4个月已迭代了3版，这一款沉浸感强且娱乐性高的VR游戏，究竟这款游戏如何呢？ 故事背景 《Co
概述 WindowManager是Android中一个重要的服务（Service ）。WindowManager Service 是全局的，是唯一的。它将用户的操作，翻译成为指令，发送给呈现在界面上的各个Window。Activity会将顶级的控件注册到 Window Manager 中， 当用户真是触碰屏幕或键盘的时候，Window Manager就会通知到，而当控件有一些请求产生，也会经由ViewParent送回到Window Manager中。从而完成整个通信流程。 整个Android的窗口机
现有的视频深度学习架构通常依赖于三维卷积、自相关、非局部模块等运算，这些运算难以捕捉视频中帧间的长程运动/相关性。
对于任何曾经有过VR体验的人来说，无论是使用HTC Vive、Oculus Rift、Samsung Gear VR还是Google Cardboard，一定不会对“相对运动错觉”这个词感到陌生，这个词意味着一种正在运动但实际却处于静止状态的错觉。 身体感知运动原理 人体的设计十分有趣。在无特定顺序的情况下，人们对于自己所处的位置的判断来源于不同的感官输入，经由人脑的处理和整合，最终形成一个关于位置和方向的图像。 不仅如此，眼睛也能够帮助我们窥见整个世界。它能够给我们提供有关形式和颜色，以及深度和距离等
把摄像头放在屏幕下的想法并不新奇，在视频会议这个交流方式刚刚出现时，人们就意识到把摄像头和屏幕分设在不同位置让人交流起来非常别扭。眼神交流是沟通的关键因素，但如今的视频会议仍然无法在人们之间建立起这种联系。
这是涵盖Unity可编写脚本的渲染管线的教程系列的第三部分。这次，我们将通过一个Drawcall为每个对象最多着色8个灯光来增加对漫反射光照的支持。
现在，用于low-level图像处理任务的神经网络通常是通过堆叠卷积层来实现的，每个卷积层仅包含来自一个小范围的上下文信息。随着更多卷积层的堆叠，卷积神经网络可以探索更多的上下文特征。但是，要充分利用远距离依赖关系较困难并且需要较多的计算量。由此，本文提出了一种新颖的non-local模块：金字塔non-local模块，以建立每个像素与所有剩余像素之间的连接。所提出的模块能够有效利用不同尺度的低层特征之间的成对依赖性。具体而言，首先通过学习由具有全分辨率的查询特征图和具有缩减分辨率的参考特征图所构成的金字塔结构来捕获多尺度相关性，然后利用多尺度参考特征的相关性来增强像素级特征表示。整个计算过程在同时考虑了内存消耗和计算成本。基于所提出的模块，本文还设计了一个金字塔non-local增强网络用于图像恢复任务中边缘保留的图像平滑处理，在比较三种经典的图像平滑算法中达到了最先进的性能。另外，可以将金字塔non-local模块直接合并到卷积神经网络中，以进行其他图像恢复任务，并可以将其集成到用于图像去噪和单图像超分辨率的现有方法中，以实现性能的持续改善。
对于B2B网站的运营，实际上相对于传统企业的B2C更困难一点，因为我们网站中的每一个细节，都是一个专业成熟的公司在审查，特别是B2B网站内容的输出。
Embedding 是分析非结构化数据的重要方式，当我们将图片、声音编码为向量后，这些数据依旧能够保留原始数据（图片、声音等）的详细信息。然而，我们很难直接对这些编码后的向量中的数字与原始数据建立联系，想要弄清楚向量构成的空间到底意味着什么就更是难上加难了。
按照 设施的 空间维度 划分，可以将选址问题分为： 1.立体选址问题：设施的高度不能被忽略，如集装箱装箱问题。 2.平面选址问题：设施的长、宽不能被忽略，如货运站的仓位布局问题。 3.线选址问题：设施的宽度不能被忽略，如在仓库两边的传送带布局问题。 4.点选址问题：设施可以被简化为一个点，绝大多数时候我们遇到的都是这类问题。
本文介绍了算法的时间复杂度和空间复杂度，包括基本概念、计算方法以及常见的时间和空间复杂度。同时，对于复杂情况，还分析了其时间复杂度和空间复杂度。
在GAN的相关研究如火如荼甚至可以说是泛滥的今天，一篇新鲜出炉的arXiv论文Wassertein GAN 却在 Reddit 的 Machine Learning 频道火了，连Goodfellow都在帖子里和大家热烈讨论，这篇论文究竟有什么了不得的地方呢？
在许多的第三人称游戏中，我们的摄像机往往保持着一定的偏移，跟随着我们的角色。但是常常会出现的一种情况就是，当我们的角色走进室内或者靠近墙边或障碍物的时候，如果这个偏移保持不变的话，我们的摄像机就可能会跑到墙体里，或者看向角色时被墙体或障碍物所挡住。因此这种情况下我们的相机往往需要一些特殊的处理，例如修改偏移量来拉近相机与角色的距离等，来防止上述情况的出现。
网络层(network layer)是实现互联网的最重要的一层。正是在网络层面上，各个局域网根据IP协议相互连接，最终构成覆盖全球的Internet。更高层的协议，无论是TCP还是UDP，必须通过网络层的IP数据包(datagram)来传递信息。操作系统也会提供该层的socket，从而允许用户直接操作IP包。 IP数据包是符合IP协议的信息(也就是0/1序列)，我们后面简称IP数据包为IP包。IP包分为头部(header)和数据(Data)两部分。数据部分是要传送的信息，头部是为了能够实现传输而附加的信息(
之前文章写完有个Flag，要写OpenCV的解读，后面写了展会，看书等无关紧要的文章，现在距离12点还有21分钟，我就简短的写一点分析。
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
对象存储
实时音视频
云直播
