在空间索引类问题当中，一个最普遍而又最重要的问题是：”给定你某个点的坐标，你如何能够在海量的数据点中找到他所在的区域以及最靠近他的点”？
今天，介绍一种特别简单的机器学习算法，叫K－临近法，英文k-nearest neighbors，简称KNN。
前一段参加安图举办的用户大会，其中讲了一个案例：连接断开的线。今天将这个整理下分享给大家。魔板整体截图
网络无处不在，许多现实世界中的应用程序都需要挖掘网络中的信息。比如社交网络中推荐好友，在网络集群用户并推荐商品，在蛋白质网络中研究分子等，挖掘网络中的信息是非常重要的。
奇点临近这本书，是一本预测人工智能和科技未来的奇书。目前人工智能处于快速发展的阶段，在很多领域中已经能够越来越多的看到人工智能产品的出现，改变着这个世界，改变着我们每一个人的生活。
清华大学软件学院与国家气象中心、国家气象信息中心合作，联合攻关三年才提出这个名为NowcastNet的极端降水临近预报大模型，并用了近六年的雷达观测资料完成了模型的训练。
导读 真是有人(锁)的地方就有江湖(事务)，今天不谈江湖，来撩撩人。 分布式锁的概念、为什么使用分布式锁，想必大家已经很清楚了。前段时间作者写过Redis是如何实现分布式锁，今天这篇文章来谈谈Zookeeper是如何实现分布式锁的。 陈某今天分别从如下几个方面来详细讲讲ZK如何实现分布式锁： ZK的四种节点 排它锁的实现 读写锁的实现 Curator实现分步式锁 ZK的四种节点 持久性节点：节点创建后将会一直存在 临时节点：临时节点的生命周期和当前会话绑定，一旦当前会话断开临时节点也会删除，当然可以主动删除
使用统计分析技术，从一个点云数据中集中移除测量噪声点（也就是离群点）比如：激光扫描通常会产生密度不均匀的点云数据集，另外测量中的误差也会产生稀疏的离群点，使效果不好，估计局部点云特征（例如采样点处法向量或曲率变化率）的运算复杂，这会导致错误的数值，反过来就会导致点云配准等后期的处理失败。
先固定当前的正态分布不变，获取每个点由每个数据点生成的概率。然后固定改生成概率不变，根据数据点和生成概率，获取更佳的正态分布，如此循环反复，直至参数收敛。得到合理的一组正态分布。
今天，我们介绍的机器学习算法叫逻辑回归。它英语名称是Logistic Regression，简称LR.
OpenCV在3.1.0版本中的图像放缩与旋转操作比起之前版本中更加的简洁方便，同时还提供多种插值方法可供选择。首先来看图像放缩，通过OpenCV核心模块API函数resize即可实现图像的放大与缩小。 一：图像放缩(zoom in/out) 函数resize相关API参数介绍 -src表示输入图像，类型一般是Mat类型 -dst表示输出图像，类型一般是Mat类型 -dsize表示输出图像大小，如果是零的话表示从fx与fy两个参数计算得到 dsize= Size(round(src.cols*fx), r
在时间序列问题的一般场景中，都是通过在时间域或者时域与频域的变换中进行研究的，而有一类时间序列本身是在确定系统中出现的无规则的运动极具混沌特性的时间序列(混沌的含义是混乱而没有秩序的状态)，这个混沌现象是广泛存在的，因为很多后续变化都是对初值敏感，而且虽然整个过程中表面无规则但是实际上是可以通过一些动力学模型预测的。对于这一类混沌时间序列的问题(包括模型建立和预测)在现存的理论中是在相空间进行研究的，所以自然而然相空间重构是处理混沌时间序列中非常重要的过程
地理加权回归分析完成之后，与OLS不同的是会默认生成一张可视化图，像下面这张一样的：
上一篇中作者解释了 C4.5算法、K 均值聚类算法、支持向量机、Apriori 关联算法、EM 算法，下篇继续解释 PageRank 算法、AdaBoost 迭代算法、kNN 算法、朴素贝叶斯算法、CART 分类算法。 📷 6.PageRank算法 算法是做什么的？PageRank是为了决定一些对象和同网络中的其他对象之间的相对重要程度而设计的连接分析算法(link analysis algorithm)。 那么什么是连接分析算法呢？它是一类针对网络的分析算法，探寻对象间的关系（也可成为连
AI 科技评论按：以 Facebook、Twitter、微信和微博为代表的大型社交网络的快速发展，产生了海量体现网络结构的数据。如何用合理的方式表示这些数据是网络挖掘的关键问题，本文探讨的就是网络的表示学习问题。 在近期 GAIR 大讲堂举办的一期关于网络表示学习的直播中，来自浙江大学本科三年级的冯瑞同学讲解了关于网络表示学习的相关知识，以及他最新入选 AAAI 2018 的一篇论文的主要内容。本文根据冯瑞同学的直播分享整理记录，有删减，推荐大家点击阅读原文观看 GAIR 大讲堂提供的视频回放。 冯瑞，浙江
https://pan.baidu.com/s/1o-noUxgVCdFkaIH21zPq0A
上一篇推送中，为大家介绍了几种图像处理算法总结的方法，在本次推送中，二白继续为大家介绍余下的方法。
作者：easongao 团队：腾讯移动品质中心TMQ 一、导读 品质中心近半年提出了外包人员效率优化的口号。各个测试团队积极响应，想出各种各样的办法来尝试节省人力。其中“外包资源池管理”是各个团队都没
比较常用的插值算法有这么几种：最邻近插值，双线性二次插值，三次插值，Lanczos插值等等
部分GPS时间同步装置内置的GPS芯片根据出厂时间、厂家差异、跟踪锁定灵敏度、天线馈线长度、接头紧固，天线头损坏等各种因素会有锁定时间不等或者出现无法锁定卫星的现象。一般检查步骤如下：
大家好，今天向大家介绍一篇由英国顶级AI研究机构deep mind与英国国家气象局合作发表于nature杂志上的文章。本文章的题目：是使用雷达的深度生成模型进行熟练的降水临近预报。本文开发了一种名为DGMR的深度学习方法，可以准确的预测未来90分钟内下雨的可能性。
说实在的，前端开发并不容易学会。毕竟是月薪一万多块将近二万块的工作，哪有那么容易让你搞定。 我这么说可能会有人表示反应，说现在前端都找不到工作，都饱合了什么这那的。但现实情况是，低端前端在饱合、低级前端在找不到工作。 你挣开眼看看，只要是身处北上广深成都杭州的，且在前端行业里干了二三年的，哪个不是月薪过万嘛。 据说去年腾讯的农药团队的年终奖是100个月的工资，人家月薪最少都在20k以上，你算算这得多少钱！说什么前端饱合的人我都懒得理它们。 但还是刚才那句话，前端并不容易学会，但也正因为这样，它才有价值。
PCL中进行点云去噪的方法比较多，其中一种基于统计学的方法比较新颖，其函数为StatisticalOutlierRemoval。其原理是将输入数据中每个点到临近点的距离分布情况进行计算，得到各点到它所有临近点的平均距离。假设得到的结果是一个高斯分布，其形状由均值和标准差决定，平均距离在标准范围之外，就被定义为离群点而将其从数据集中删除。 其实现的关键代码进行说明：
数据处理任务中，匹配处理是比较常见的操作。因此许多数据工具都有配备对应的匹配方法。比如：excel 的 vlookup，pandas 的 merge ，sql 的 join。
ARGB颜色模型：最常见的颜色模型，设备相关，四种通道，取值均为[0，255]，即转化成二进制位0000 0000 ~ 1111 1111。
Resize 图像缩放是把原图像按照目标尺寸放大或者缩小，是图像处理的一种。 图像缩放有多种算法。最为简单的是最临近插值算法，它是根据原图像和目标图像的尺寸，计算缩放的比例，然后根据缩放比例计算目标像素所依据的原像素，过程中自然会产生小数，这时就采用四舍五入，取与这个点最相近的点。 除此之外，还有双线性插值算法。 双线性插值，又称为双线性内插。在数学上，双线性插值是有两个变量的插值函数的线性插值扩展，其核心思想是在两个方向分别进行一次线性插值。 其公式如下：f(i+u,j+v) =(1-u)(1-v)f(i
串扰：即两条信号线之间的耦合引起的线上噪声干扰。之前的文章咱们说过，传输线可以等效为一段段RLC模型。走线上存在电感，当走线上流过电流，就会产生磁场，磁场在临近导体耦合，又会产生感应电动势，从而产生感应电流。另外，两导体间还会形成等效电容，当电压变化时就会有电流耦合到临近导体。
去年7月，DeepMind用图网络模拟了玻璃箱中的水体流动，如今他们将这个玻璃箱放大到了200万平方公里的大气层，并用深度生成模型取代了大气物理方程。
来源：ToBeSaaS｜作者：戴珂 ---- 赛道和护城河，是国内SaaS创投领域的两个热词。但是在国外SaaS领域，几乎看不到这两个概念。 实际上，在SaaS领域，这两个概念具有相当大的误导性。它们甚至能让SaaS创业公司，在一条走不通的道路上，越走越远，直到碰壁。 SaaS的赛道陷阱 赛道一词，最早来自投资领域。或者说，赛道是一个投资逻辑，它赌的是一个大方向和未来可能的大市场。 这个逻辑的出发点是：只要赛道足够大，则一定会产生成功的头部企业；而只要投中成功的公司，就会获得丰厚的投资回报。 这
跟大家分享一篇前天新出的非常有意思也有启发的论文 D2D: Keypoint Extraction with Describe to Detect Approach ，该文研究的内容是局部特征提取，在图像匹配、视觉定位、三维重建等领域均显示出了性能提升。
插值法又称“内插法”，是利用函数f (x)在某区间中已知的若干点的函数值，作出适当的特定函数，在区间的其他点上用这特定函数的值作为函数f (x)的近似值，这种方法称为插值法。如果这特定函数是多项式，就称它为插值多项式。
对于完全不懂C语言的考生，先需要学习C语言基础。 1. 仔细阅读专属教材。 在阅读教材时，结合视频课堂，认真的读懂每个知识点。其中第2、3、4、5、6、7、8、9、11、13章是重点，应当稍微放慢速度。必要时做笔记。 2. 练习课后习题 。
前言 今天的话题，是所有测试员都会经历的，也多为此苦恼过。笔者借此谈谈自己的看法，不求解决现状，只希望读者看完此文后能少一些苦恼。 现状分析 不久前，笔者身边一位测试老人提了一个打印文字溢出的缺陷，但该缺陷的负责人，一个年轻的程序员以项目临近上线没时间修改，且该缺陷影响很小而驳回，态度强硬（强硬的诉苦），那位测试专家从开始的坚持到最后无奈妥协，让笔者感触良多。 程序员为什么不愿意修改bug？ 无非是没时间，问题太小，重现不了，理解不了，在实际环境中不太可能发生，问题只出现在没有人用的非常特殊的设备配置上
评估应激心肌细胞状态 vCM3在每个空间spot以及相邻区域（半径为5个spots）内与其他细胞类型的依赖性.
今年是我的第6个618，因为入职的时间比较"合适"，使得我经历了每年两次完整的大促备战。那年还在北辰，618的当晚，我记忆的很清晰，接近凌晨1点左右的时候，我们聚集在楼道里面，大家举杯相庆，来祝贺刚刚平稳度过的大促。从此这样的场景在每年的这个时候都会经历一次，激动一次。每一次大促备战都是一场全兵演练，我们在这个战斗过程中，团队合作、技术实战、用户意识上都有一个立体的提升。站在每年的这一刻往前看，一路走过来的却是好些个不平凡的白天和夜晚。正如我们国家的乒乓球队在每次国际比赛中都有一个完美的结局，但过程从来不缺乏紧张、风险和刺激。
我们正带领大家开始阅读英文的《CUDA C Programming Guide》,今天是第15天，我们用几天时间来学习CUDA 的编程接口，其中最重要的部分就是CUDA C runtime.希望在接下来的85天里，您可以学习到原汁原味的CUDA，同时能养成英文阅读的习惯。 本文共计976字，阅读时间20分钟 今天开始要花几天时间讲解Texture and Surface Memory 3.2.11. Texture and Surface Memory CUDA supports a subset o
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近年来，受全球气候变化的影响，短时强降水、暴风雨、暴雪、冰雹等极端降水天气发生频率逐年增加，严重威胁生产安全和人民的生命财产安全。更准确、更精细和更长预警提前量的降水临近预报业务能够更好地提供气象决策支持，为农业生产、新能源开发、航空航天等国家重大需求保驾护航。然而，极端降水天气过程大多只持续几十分钟且空间尺度在几公里范围，受到对流、气旋、地形等复杂过程和大气系统混沌效应的严重影响。基于物理方程模拟的数值预报技术很难对公里尺度的极端降水做出有效预报。在2023年5月27日世界气象组织峰会上，三小时内降水临近预报被列为未解决的重要科学难题之一。
k最临近（KNN）算法是最简单的分类算法之一，属于有监督的机器学习算法。 算法流程 KNN的核心思想是：找出特征空间中距离待分类点最近的k个点，如果这k个点大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别
近期Ryan Lagerquist等发表在《Monthly Weather Review》上的一篇文章，主要是基于Himawari-8卫星多个红外通道亮温观测以及雷达观测数据利用U-net及其变体模型（U-net++，Temporal U-net）并结合FSS评分指标作为损失函数进行对流覆盖区域的临近预报，并分析了卫星红外通道亮温观测的重要性。
(1) Nearest方法速度最快，占用内存最小，但一般来说误差最大，插值结果最不光滑。
先说说LZ吧，和公司签了3年合同，6个月试用期，临近转正（还有一周就可以转正），也没有违反公司规章制度，总体感觉还好。在某个午休的中午，我还沉浸在梦乡的时候，部门领导把我叫过去，我一看领导脸色也不是很好，心想我这也没犯啥事啊，看领导脸色还是有点方的，然后语重心长的让我坐下来跟我说了一大堆公司的近况，总结来说就是，公司最近状况不太好，然后你被裁员了。
工业相机是机器视觉系统中的一个关键组件，其最本质的功能就是将光信号转变成有序的电信号。选择合适的相机也是机器视觉系统设计中的重要环节，相机的选择不仅直接决定所采集到的图像分辨率、图像质量等，同时也与整个系统的运行模式直接相关。 一. 相机的芯片类型： 一般情况下，工业相机按照芯片类型可以分为CCD相机和CMOS相机，当然也有一些其他的芯片，比如富士公司生产的Super CCD芯片。这里我们只讨论市场主流的CCD相机和CMOS相机的工作原理。数码相机的CCD和CMOS都深藏于相机内部，就算您有机会看到它们的样
渐变色取色环上临近的颜色。我找到rgb变化的规律后，手写了三个分段函数，他们的规律（参照色环上的顺序）大概是R变化时GB不变，G变化时RB不变，B变化时RG不变，他们的周期相同，6个阶段中每个阶段都有一种原色数值上升/下降。
📷 AI科技评论报道 是否还在为设计CLIP模型的提词器（prompt）而烦恼😣？到底是“a photo of a [class]”还是“a [class] photo”🤨？对于特定任务（例如食物分类或是卫星图像识别），如何添加符合语境的上下文（context）🤔？用了本文提出的提词优化器CoOp（中文名：琥珀），这些问题通通不需要烦恼🤩。 📷 文章链接：https://arxiv.org/abs/2109.01134 代码链接：https://github.com/KaiyangZhou/CoOp 结合
上期我们一起学习了镜头的相关知识，戳下链接： 机器视觉(第3期)----图像采集之镜头原理详述 这期我们一起学习相机和接口的相关知识，工业相机是机器视觉系统中的一个关键组件，其最本质的功能就是将光信号转变成有序的电信号。选择合适的相机也是机器视觉系统设计中的重要环节，相机的选择不仅直接决定所采集到的图像分辨率、图像质量等，同时也与整个系统的运行模式直接相关。 本期主要内容： 相机的芯片类型 黑白相机成像原理 彩色相机成像原理 相机接口类型 线阵和面阵相机 相机常见参数介绍 一. 相机的芯片类型 一般情况下，
机器之心专栏 作者：MMLab@NTU 你是否还在为设计 CLIP 模型的提词器（prompt）而烦恼？到底是「a photo of a [class]」还是「a [class] photo」？对于特定任务（例如食物分类或是卫星图像识别），如何添加符合语境的上下文（context）？本文提出的提词优化器 CoOp（中文名：琥珀）能够给你答案。 结合视觉和语言的预训练方法（Vision-Language Pretraining）最近成为视觉表征学习一种有前景的方向。不同于使用图像和离散标签进行学习的传统分类
最近再学习断点回归，其中深深被地理断点回归所折服，其设计思路之巧妙真的让人拍案叫绝。
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