简单2D变换的结果不正确 - 腾讯云开发者社区

突然有个开发的朋友告诉我他用引号查询数据的结果和不带引号的不一致那么导致这问题的原因是什么呢。不带引号查询结果为两条，带了引号为1条记录首先查看表结构发现表的字段类型为varchar。...查询sql大概是这样 select c1,c2,c3 from table1 where c2=1284769464291737600 众所周知varchar不带引号的查询会产生隐式转换，根据这个线索查找官方文档...大概意思是超过2的53次放的整数不能被精确表示。...会转换为float并且四舍五入 https://dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/type-conversion.html 避免类似情况发生就需要指定合理的开发规范，并对

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2D坐标系中绘制旋转的椭圆-坐标变换

这时可以借助变换矩阵和矩阵乘法，将多个变换合成一个。最后只要用一个矩阵对每个点做一次处理就可以得到想要的结果。...另外，矩阵乘法一般有硬件支持，比如3D 图形加速卡，处理3D变换中的大量矩阵运算，比普通CPU 要快上1000倍。下面是3类基本的2D图形变换。...0 0 1 2D基本的模型视图变换，就只有上面这3种，所有的复杂2D模型视图变换，都可以分解成上述3个。...理论戳这） 2D非稳态温度场有限元分析 1D稳态导热温度场求解（源码戳这) 1D非稳态导热温度场求解程序（源码戳这) 2D稳态导热温度场求解（源码戳这) 普朗克黑体单色辐射力《传热学》相关小程序演示动画如下...（其中下图1D非稳态导热计算发散，调小时间步长后重新计算，结果收敛！）

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2D 离散傅里叶变换的卷积、互相关、相位相关操作

2D DFT变换在数字图像处理中有着重要应用，本文记录图像频域处理中的卷积、相关等内容。...简介傅里叶变换是一种分析信号的方法， 2D 离散傅里叶变换在数字图像处理领域可以在频域完成很多时序需要的功能。常见的频域操作有卷积、互相关和相位相关操作。...I,T时域卷积的结果C，可以通过频域乘法来做: C=IFFT(FFT(I)*FFT(T)) 其中 FFT 为快速傅里叶变换，IFFT 为快速傅里叶反变换周期卷积在神经网络的卷积中会有 Full, Valid...在 2D 傅里叶变换处理图像数据时，将图像看成了一个周期信号，将图像复制平铺铺满整个世界，计算卷积时在一张图像范围内依次卷积，也就是说左上角和右下角的值在信号计算的结果上是相邻的互相关互相关操作的定义和神经网络中的卷积相同...在频域中的计算推导与卷积基本相同，结果上需要改变一下相位的符号假设要求两幅图像 I,T 的互相关结果S，可以通过如下方法: $$ S=IFFT(FFT(I)*FFT^*(T)) $$ 其中

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线性回归的结果解释 I：变量测度单位变换的影响

如何在回归分析中纳入常见的函数形式，以及函数形式变化对回归结果的解释有何影响？本篇文档是对第一个问题的解答，数据处理和分析结果在Stata中完成。...变量测度单位变换对结果解读的影响执行回归命令前，明确变量的单位至关重要。...下式为一个简单的企业CEO工资决定方程，salary 是以1000元为单位的CEO年度工资水平，roe为CEO所在公司前三年的平均资本权益报酬率（return on equity），由净收入占共同权益的比重定义...表1展示了一个示例数据的变量描述性统计结果。...上述结果还缺少因变量单位为 $1、自变量单位为0.01时的回归结果。为此，表4展示了所有可能的组合。

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sql 未明确定义列_查询块具有不正确的结果列数

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...ORA-00918: 未明确定义列：你在做多表查询的时候出现了字段重复的情况，因为你有时候会对字段进行重新命名，表A的A1字段与表B的B1字段同时命名成了C，这时候就会出现未明确定义列，假设A表中有一个字段名叫...：A_B_C ,实体类就会有个叫ABC的字段，sql你写成： SELECT * FROM ( SELECT DISTINCT A., B.B1 AS ABC 这样写是没有问题的，但是：...如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容，请发送邮件至举报，一经查实，本站将立刻删除。

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基于深度学习的2D和3D仿射变换配准

导读将配准从2D场景扩展到3D场景。上周我开发了一个基于深度学习的2D可变形图像配准的基本框架，并演示了如何从MNIST数据集中配准手写数字图像。...基于深度学习的仿射配准我想看看像刚性变换和仿射变换这样的简单变换是否有效。所以我很快修改了代码来做无监督的2D仿射配准。这个想法是空间变压器网络的一个简单推论。...2D仿射变换配准的Colab notebook：https://colab.research.google.com/drive/1drp2ny2t-nxddkt4pezn6mtjehnfccw 方法卷积神经网络以移动图像和静态图像为输入...下标mea和std分别表示图像的均值和标准差。图像中所有像素的求和。该训练在Tesla K80 GPU上大约需要5分钟，在CPU (i5-8250U)上大约需要10分钟。 2D的结果 ?...但与AIRnet不同的是，它是在监督的方式下训练的，并且需要ground-truth仿射变换参数，这是在无监督的方式下训练的，就像VoxelMorph。 3D的结果 ? ? —END—

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【CSS3】CSS3 2D 转换 - 三种变换的综合写法 ( 同时进行移动旋转缩放变换 | 代码示例 )

一、三种变换的综合写法 - 同时进行移动 / 旋转 / 缩放变换 CSS3 的 2D 转换有移动 / 旋转 / 缩放 , 上述三种变换可同时使用 , 使用语法如下 : transform:...translate() rotate() scale() 多个变换之间 , 使用空格隔开 ; 同时设置了多个变换样式 , 变换的先后顺序影响最终的结果 , 如 :旋转会改变坐标轴方向...maximum-scale=1.0,minimum-scale=1.0"> CSS3 2D...转换 - 三种变换的综合写法 li { width: 30px; height: 30px;...body> 1 2 3 执行结果

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【STM32F407的DSP教程】第26章 FFT变换结果的物理意义

mod=viewthread&tid=94547 第26章 FFT变换结果的物理意义 FFT是离散傅立叶变换的快速算法，可以将一个信号变换到频域。...本章节的主要内容是讲解FFT变换结果的物理意义。特别声明：部分知识整理自网络。...26.1 初学者重要提示 26.2 FFT变换结果的物理意义 26.3 FFT变换的频谱泄露问题 26.4 总结 26.1 初学者重要提示本章为大家介绍FFT结果的物理意义，如果之前没有了解过，有必要了解下...解决这个问题的方法有频率细分法，比较简单的方法是采样比较短时间的信号，然后在后面补充一定数量的0，使其长度达到需要的点数，再做FFT，这在一定程度上能够提高频率分辨力。...26.4 总结通过本章节的讲解，大家应该对FFT变换结果的物理意义应该有更深入的理解了，通过后面章节的继续会让大家有更加深入的认识。

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简单的面试题目，大跌眼镜的结果（JAVA）

= 0)throw new IllegalThreadStateException(); 3、java的Object类都有哪些方法 (4个以上即可) （基本的对java对象的理解，4个超级easy:hashCode...（对DBMS的基本认识，对DDL的敬畏）不关注一些其他条件或版本的区别，或者pt工具的使用等，回答锁表就ok。体现处理数据库的谨慎程度。...2、MySQL默认事务隔离机制是什么(初级先不关注，不影响开发) 3、Mybaits $和#的区别 (SSM路线必会，SSH和JPA路线者亦需涉猎) Linux基础 1、怎么看CPU占用（top）基本的...操作系统的基本了解。 2、怎么看内存占用（free） 3、jstack命令是做什么的（打印java堆栈）对jdk的基本了解 3-5年中级 java基础 1、线程安全的List是什么 ?...的动态数据源等） Linux基础 1、如何查看java进程的个数 (ps,grep,wc的组合使用) ps -ef| grep java|grep -v grep | wc -ljps | wc -l

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2D图片3秒变立体，变换视角流畅自然：Adobe实习生的智能景深算法，登上顶级期刊

这种特效处理，常常用于纪录片等视频的后期制作，名为Ken Burns Effect。原本只是2D缩放 (下图左) ，通过对静止图像的平移和缩放，来产生视差，从而实现动画效果。 ?...完全不是简单的缩放透视原理决定，前景比背景的移动/缩放更剧烈。所以，前景移动的时候，背景除了移动，也要跟着修复。 AI的背景修复十分自然，手法明显比“前辈”更高超： ?...△形状有点奇怪的教堂并且，不论背景简单复杂，AI都不怕。比如，走到沙发跟前，沙发就挡住了后面窗户外的草地： ? 背景的色彩和结构都很复杂，但AI并没有蒙蔽。...就像开头说的那样，所有的变换，只靠一张静态图来完成。这自然不是普通的缩放可以做到的： ? △ 左为普通缩放，右为3D魔法所以，究竟是怎样的技术做到的？...为了避免语义失真，平行于VGG-19，用Mask R-CNN对输入的高分辨率图像进行分割，而后用分割的结果来对深度图进行调整，以确保图中的每个对象都映射到一个相干平面上。

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python最简单的mock方式，使用pook模拟 HTTP 请求结果的库

这里提供了一种最简单的mock方式，可以提前根据接口文档，自行准备接口数据的方式。...pook官方文档[https://pook.readthedocs.io/en/latest/] 安装 pip install pook Getting started 通过使用@pook.on装饰器的方式...print(resp.status_code) print(resp.json()) print(mock.calls) test_my_api() 通过使用@pook.get装饰器的方式...res.json()) res = fetch('http://httpbin.org/status/500') print('#2 status:', res.status_code) 使用请求的基本

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Arcgis for Android解决定位结果与地图偏移的简单处理思维

在进行Arcgis for Android的开发时，遇到过这样的问题：Arcgis Online上的地图资源与GPS定位结果不能够匹配，如下图所示： ?...这个效果可不是我们所需要的，所以必须对地图或者GPS信号做纠正，但是如果你用的是Arcgis Online上的地图资源的话，地图这一块你是无法做解析的，只能从GPS信号着手。...个人认为，地图整体做了一个x和y方向的偏移，所以将GPS的信号减去这个偏移就OK了，那么如何获取这个偏移呢，这也是本节所讲的重点。 1、获取GPS信号。...这个很简单的，我将手机接收到的信号通过文本的形式展示了出来，如下图： ? 获取到了经纬度，在Arcmap中打开Arcgis Online资源： ?...这样，x与y之差我们可以理解为地图的偏移，在GPS显示的时候讲这个偏移减掉，就Ok了： ? 完成后，效果如下： ? 这样就将GPS信号纠正到地图上正确的显示了。

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matlab运行结果图片如何保存_应对数据丢失最简单的方法

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...Matlab 中图片保存的四种方法关键字： Saveas: >>saveas(gcf,[‘D:\ 保存的数据文件 \ 方法 1.png’]) >> saveas(gcf,[‘D:\ 保存的数据文件 \...); 1 、直接另存为在 figure 中使用菜单 file — — >saveas — — > 选择保存形式 ( fig,eps,jpeg,gif,png,bmp 等) ，这个的缺点是另存为的图像清晰度有很大的牺牲...Matlab 提供直接的 saveas 函数可以将指定 figure 中的图像或者 simulink 中的框图进行保存，相当于【文件】中的【另存为】。...> saveas(gcf,[‘D:\ 保存的数据文件 \ 方法 2′,’.png’]) >> saveas(gcf,[‘D:\ 保存的数据文件 \’,’ 方法 3′,’.png’]) 4 、 print

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DID-M3D:用于单目3D物体检测的解耦实例深度

摘要单目3D检测由于其低成本和设置简单而引起了社会的广泛关注。它采用RGB图像作为输入，并预测3D空间中的3D框。其中最具挑战性的子任务在于实例深度估计。以前的工作通常使用一种直接估算方法。...图4 物体的深度流 3.5 损失函数二维检测部分：如图1所示，对于二维目标检测部分，二维热图H表示图像上粗糙的物体中心，2D偏移O2d表示向粗糙2D中心的残差，2D尺寸S2d表示2D盒的高度和宽度。...可以观察到，对于大多数简单的情况，模型预测相当精确。然而，对于严重遮挡、截断或远处的对象，方向或实例深度不太准确。由于单目图像中的信息有限，这是大多数单目算法的常见困境。...:自适应聚合 4.2.2 基于仿射变换的数据增强作者通过实验验证了基于仿射变换的数据增强的效果，比较结果如表4所示。可以看到，DID-M3D明显受益于基于仿射的数据增强。...这是因为这种方式用不正确的深度目标误导了训练网络。在修正视觉深度之后，网络可以受益于扩充的训练样本，在中等设置下将性能从19.05/12.76提高到21.74/15.48 AP。

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【每日SQL打卡】DAY 20丨查询结果的质量和占比【难度简单】

难度简单 SQL架构查询表 Queries： +-------------+---------+ | Column Name | Type | +-------------+---------+...将查询结果的质量 quality 定义为：各查询结果的评分与其位置之间比率的平均值。...将劣质查询百分比 poor_query_percentage 为：评分小于 3 的查询结果占全部查询结果的百分比。... ((5 / 1) + (5 / 2) + (1 / 200)) / 3 = 2.50 Dog 查询结果的劣质查询百分比为 (1 / 3) * 100 = 33.33 Cat 查询结果的质量为 ((2... / 5) + (3 / 3) + (4 / 7)) / 3 = 0.66 Cat 查询结果的劣质查询百分比为 (1 / 3) * 100 = 33.33

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GhostNet: 使用简单的线性变换生成特征图，超越MobileNetV3的轻量级网络 | CVPR 2020

为了减少神经网络的计算消耗，论文提出Ghost模块来构建高效的网络结果。...假设原输出的特征为某些内在特征进行简单的变换得到Ghost，通常这些内在特征数量都很少，并且能通过原始卷积操作公式2获得，$Y^{'}\in \mathbb{R}^{h^{'}\times w^{'}\...为了获得原来的$n$维特征，对$Y^{'}$的内在特征分别使用一系列简单线性操作来产生$s$维ghost特征，$\Phi{i,j}$为生成$y_i^{'}$的$j$-th ghost特征图的线性变换函数...pointwise卷积降维，再用depthwise卷积进行特征提取，而Ghost则是先做原始卷积，再用简单的线性变换来获取更多特征目前的方法中处理每个特征图大都使用depthwise卷积或shift操作...Toy Experiments [1240] 论文对图1的ghost pair进行了不同核大小的线性变化测试，将左图作为输出右图作为输入训练depthwise卷积，然后使用训练的结果对左图进行变换

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KNN两种分类器的python简单实现及其结果可视化比较

2.分类器KNeighborsClassifier的python实现以及结果的可视化基于scikit-learn的KNeighborsClassifier以及RadiusNeighborsClassifier...分类器，本文构建样本数据，采用这两种方法进行分类预测，根据结果画出二者的预测集，从而进行比较。...结果可以看出，预测区域能够涵盖大部分的训练数据，除了少部分训练数据分布异常外（如部分红色点进入绿色区域，蓝色点进入红色区域）。...3.分类器RadiusNeighborsClassifier的python实现以及结果的可视化其步骤与2中KNeighborsClassifier步骤基本相同，主要是在拟合与预测上采用KNeighborsClassifier...从可视化图形不容易看出，可视化只能直观看出二者的结果差异性，最好的评价二者分类优劣的方法就是计算其预测的误差率（loss funtion）或者准确率（预测正确的个数占总数的比例）。

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激光雷达和摄像头融合在无人驾驶中的应用

原因很简单: 这两个元素都使用多个传感器来发挥作用。 ? 例如，感知就是使用摄像头、激光雷达（LiDAR）和雷达（RADAR）来高精度地探测障碍物的类别、位置和速度。...关于传统摄像头，要记住的关键是它是一种2D传感器。虽然有一些限制，但是使用摄像头图像并运行机器学习和深度学习算法来得到我们想要的结果是可能的。 ?...在传感器融合中，我们有两种可能的过程: 早期融合——融合原始数据后期融合——融合结果早期融合是对原始数据的融合。例如，我们可以将激光雷达点云(3D)投影到2D 图像上。...结果这是检测器 / 描述符的结果——我们有关键点和方向。 ? 应用Descriptor 总而言之，描述符是一个向量值，它描述了一个关键点周围的图像块。...其中最流行和有效的技术之一是所谓的 FLANN。需要注意什么这里有一个我们需要注意的例子: ? 这些描述符在特征方面非常接近，而且来自帧 t-1的描述符可能导致不正确的匹配。

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CVPR2020 | 通过可微的代理投票损失进行6DoF对象位姿估计

为此，本文提出了一个简单而有效的可微代理投票损失（DPVL），该损失模拟了投票过程中的假设点的选择。通过利用本文的投票损失，本文能够以端到端的方式训练本文的网络。...本文提出了代理投票损失以实现准确的矢量场表示，其中考虑了像素和关键点之间的距离，以减少由不正确的方向矢量引起的假设偏差。...对象位姿由从对象坐标系到相机坐标系的刚性变换（R，t）表示，其中R和t分别表示3D旋转和平移。...因此，2D投影误差表示使用估计的位姿在图像中的对象与其3D模型的投影之间的接近度。ADD得分用于测量由地面真实位姿变换的3D模型点与估计的位姿之间的平均3D距离。...由于某些方法没有报告其2D投影错误，因此本文不在表2中列出。如表1和表2所示，本文的方法优于这两个指标的最新方法。图3说明了本文的定性结果。 ?

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BM3D 算法原理详细解析按过程步骤讲解（附C++实现代码）

； ①与Non-Local Means相似，先寻找出所有的block，并且做初步的2D变换。...然后进行3D的线性变换。但是由于3D线性变换较为复杂。一般使用一次2D的变换以及第三维度的1D变换进行代替。...我这里使用了2D的DCT变换，以及1D的Haar变换。 ②在前面S1.1.①中，我们已经对所有的block进行了2D的DCT变换。...⑦得到Step1的结果图像 image_basic S1.3—aggregation：因为前面每一个patch在3D block逆变换后对应的多个，经验的做法是直接平均所有的块，但更建议根据得到的patch...①这一步挺简单的，就是根据前面S1.2.④计算出的权重和一个自定义的kaiser Windows进行叠加即可。如果你想简单一点，直接平均也可，但是效果肯定没那么好。

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mysql隐式转换造成的查询结果不正确案例

2D坐标系中绘制旋转的椭圆-坐标变换

2D 离散傅里叶变换的卷积、互相关、相位相关操作

线性回归的结果解释 I：变量测度单位变换的影响

sql 未明确定义列_查询块具有不正确的结果列数

基于深度学习的2D和3D仿射变换配准

【CSS3】CSS3 2D 转换 - 三种变换的综合写法 ( 同时进行移动旋转缩放变换 | 代码示例 )

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