Lightroom Classic 2022是一款桌面照片编辑和管理软件，照片后期处理软件。Lightroom Classic 为您提供了实现优秀摄影效果所需的所有桌面编辑工具。提亮颜色、使灰暗的摄影更加生动、删除瑕疵、将弯曲的画面拉直。在您的桌面上轻松整理所有照片，并以各种方式分享它们。
Lightroom Classic 2022是一款桌面照片编辑和管理软件，照片后期处理软件，数码摄影师必备工具，主要面向数码摄影师、图形设计等专业人士和高端用户，以及所有喜好拍照、需要拍照的人群，支持各种RAW图像相机配置，HDR全景照片，主要用于数码相片导入整理、编辑处理、后期打印等制作。
国庆中秋这些天没有回汕头，一直留在深圳家里，据说深圳回汕头300公里的路，老爸国庆中秋当天早上10点回去，开了20个小时才到家，也就是第二天才到，于是我就选择不回去了，白天带家人出去吃吃玩玩，晚上就在给客户开发和调试一款手持仪器，顺便把之前报考的MBA国际商务课老师布置的作业写完了;这个国庆中秋可谓过得相当充实，一点都没有浪费！简直棒！下面这幅图来自国庆中秋当前，显示8小时，但是大部分朋友都开了16个小时以上，国庆中秋在高速上度过。
作者：Heinrich 链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/19763358 来源：知乎 著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。
我保证这篇文章和你以前看过的所有文章都不同，这是 2012 年还在果壳的时候写的，但是当时没有来得及写完就出国了……于是拖了两年，嗯，我是拖延症患者……
业务中是否写了大量的 if-else？是否受够了这些 if-else 还要经常变动？
脑机接口分为侵入式和非侵入式两种方案，这两种方案各有优缺点，侵入式能够检测到精准的脑细胞信号，但目前有较高门槛，适用于非常刚需型病人，如瘫痪等疾病，该技术未来开发方向是微创化，降低植入损伤，术后风险，延长植入后的寿命，目标是让更多的病人甚至常人也能接受该手术；而非侵入式无创伤，易于推广，但信号质量大打折扣，适用于教育、娱乐、部分临床诊断和治疗，该技术未来的开发方向是提高原始信号质量，开发新的数据处理算法，把数据精度提升。整体来看，由于非侵入式的门槛较低，现在市面上已经有大量可供选择的方案包括电极和设备的产品，而侵入式的技术要求较高，相关产品市面上还十分稀少，尤其其中关键性的植入部件-电极。欧美等发达国家的脑机接口技术比我们开始的早，但目前也仅有一款侵入式脑机接口中专用高通量电极取得了FDA认证，而国内取得临床认证的该类产品为零。
无论是处理声音和图像信号，都必须用到傅立叶变换。其实除了这些“正经”用途，它还能做一些有意思的事情。
“降维打击”之所以给人如此之震撼，在于它以极简的方式，从更高的、全新的技术视角有效解决了当前困局。
规则/流程引擎想必大家并不陌生，耳熟能详的就有Drools，Esper，Activiti，Flowable等，很多大厂也热衷于研究自己的规则引擎，都是用于解决灵活场景下的复杂规则与流程问题，想要做到改改配置就可以生成/生效新的规则，脱离硬编码的苦海。毕竟改改配置和在已有基础上编排规则/流程，比硬编码的成本低很多，但是使用市面上现有的规则引擎来编排，一来接入成本和学习成本都不低，二来随着时间的推移，规则变的越发庞大以及一些场景的不适用，更加让人叫苦不迭。
对于以向量为元素的集合 ，若对于向量集合 中的向量 和标量域 中的标量 ，以下两个闭合性和关于加法及乘法的 个定律均满足时，则称
作 者：韩 昊 知 乎：Heinrich 微 博：@花生油工人 知乎专栏：与时间无关的故事 本文已获得作者授权 谨以此文献给大连海事大学的吴楠老师，柳晓鸣老师，王新年老师以及张晶泊老师。 转载的同学请保留上面这句话，谢谢。如果还能保留文章来源就更感激不尽了。 ——更新于2014.6.6，想直接看更新的同学可以直接跳到第四章—— 这篇文章的核心思想就是：我保证这篇文章和你以前看过的所有文章都不同，这是 2012 年还在果壳的时候写的，但是当时没有来得及写完就出国了……于是拖了两年，嗯，我是拖延症患者……
傅里叶分析不仅仅是一个数学工具，更是一种可以彻底颠覆一个人以前世界观的思维模式。但不幸的是，傅里叶分析的公式看起来太复杂了，所以很多大一新生上来就懵圈并从此对它深恶痛绝。老实说，这么有意思的东西居然成了大学里的杀手课程，不得不归咎于编教材的人实在是太严肃了。（您把教材写得好玩一点会死吗？会死吗？）所以我一直想写一个有意思的文章来解释傅里叶分析，有可能的话高中生都能看懂的那种。所以，不管读到这里的您从事何种工作，我保证您都能看懂，并且一定将体会到通过傅里叶分析看到世界另一个样子时的快感。至于对于已经有一定基础的朋友，也希望不要看到会的地方就急忙往后翻，仔细读一定会有新的发现。
从我们出生，我们看到的世界都以时间贯穿，股票的走势、人的身高、汽车的轨迹都会随着时间发生改变。这种以时间作为参照来观察动态世界的方法我们称其为时域分析。而我们也想当然的认为，世间万物都在随着时间不停的改变，并且永远不会静止下来。但如果我告诉你，用另一种方法来观察世界的话，你会发现世界是永恒不变的，你会不会觉得我疯了？我没有疯，这个静止的世界就叫做频域。
匹配滤波（matched filtering）是最佳滤波的一种。当输入信号具有某一特殊波形时，其输出达到最大。在形式上，一个匹配滤波器由以按时间反序排列的输入信号构成。且滤波器的振幅特性与信号的振幅谱一致。因此，对信号的匹配滤波相当于对信号进行自相关运算。配滤波器是一种非常重要的滤波器，广泛应用与通信、雷达等系统中。
迈克尔·赫什，1，2穆斯塔法·泽基利，2卢卡·贝尼尼，2阿布·塞巴斯蒂安，1，a)和阿巴斯·拉希米1，b)
傅里叶是一位法国数学家和物理学家，他在1807年在法国科学学会上发表了一篇论文，论文里描述运用正弦曲线来描述温度分布，论文里有个在当时具有争议性的决断：任何连续周期信号都可以由一组适当的正弦曲线组合而成。当时审查这个论文拉格朗日坚决反对此论文的发表，而后在近50年的时间里，拉格朗日坚持认为傅立叶的方法无法表示带有棱角的信号，如在方波中出现非连续变化斜率。直到拉格朗日死后15年这个论文才被发表出来。 那到底谁才是正确的呢？拉格朗日的观点是：正弦曲线无法组成一个带有棱角的信号。这是对的，但是，我们却可以用正弦信号来非常逼近地表示它，逼近到两种方法不存在能量差异，这样来理解的话，那傅里叶是正确的。
虚拟现实 (VR) 已进入人们的生活。 虽然围绕 VR 和特别是沉浸式 VR 的兴奋不断增加，但必须关注这些平台的安全性。 虽然对于安全研究人员来说，沉浸式 VR 需要安全是显而易见的，但在探索沉浸式对人的影响时，先前的工作并没有以系统的方式对其进行检查。 本文工作不仅创造和假设潜在的 VR 攻击，而且还实施它们。 此外，通过一项人类参与者欺骗研究说明，确实能够在物理空间中将 VR 用户移动到攻击者喜欢的位置，而无需他们的知识或同意。 希望这项工作能促进该领域未来的研究，尤其是因为沉浸式 VR 对其用户具有心理和生理影响。
要让读者在不看任何数学公式的情况下理解傅里叶分析。 原文地址：(https://zhuanlan.zhihu.com/p/19763358) 傅里叶分析之掐死教程（完整版）更新于2014.06.06
position属性是CSS中非常重要的布局属性，可以用来实现多种复杂的效果，如悬浮导航、弹性盒子、响应式布局等。理解并掌握不同类型的定位相对关系是熟练使用position属性的关键。
这两个部分的综合调查致力于一个计算框架，最常见的名称是超维计算和向量符号架构(HDC/VSA)。这两个名称都指的是一系列计算模型，这些模型使用高维分布式表示，并依靠其关键操作的代数属性来结合结构化符号表示和矢量分布式表示的优点。HDC/VSA家族中值得注意的模型是张量积表示、全息简化表示、乘加置换、二进制喷溅码和稀疏二进制分布表示，但还有其他模型。HDC/VSA是一个高度跨学科的领域，涉及计算机科学、电子工程、人工智能、数学和认知科学。这一事实使得对该地区进行全面的概述具有挑战性。然而，由于近年来加入该领域的新研究人员激增，对该领域进行全面调查的必要性变得极其重要。因此，在该领域的其他方面中，第一部分调查了重要的方面，例如:HDC/VSA的已知计算模型和各种输入数据类型到高维分布式表示的转换。本调查的第二部分[Kleyko et al., 2021c]致力于应用、认知计算和架构，以及未来工作的方向。这份调查对新人和从业者都有用。
其中，m=2a+1,n=2b+1, w(s,t)是滤波器系数，f(x,y)是图像值。一般来说最小尺寸是3。
看到论坛有一个朋友提问为什么傅里叶变换可以将时域变为频域？ 这个问题真是问到了灵魂深处。
Google在今年的3月份，推出一款72个量子比特的通用量子计算机Bristlecone，实现了1%的错误率，性能超越了IBM去年11月份发布的 50位量子比特的量子计算机。这一成果引起人们广泛的热议和讨论，按此速度的发展，量子计算机的计算能力将大大得到提升。对于人工智能（AI）领域来说，这是一大福音；而对于网络与信息安全领域来说，却是一个不折不扣的坏消息。举一个直观的例子：破解一个RSA密码系统，用当前最大、最好超级计算机需要花1025 年（而宇宙的年龄为1.38×1010 年），但用一个具有足够量子比特的量子计算机进行破解，在不到1秒内即可完成。众所周知，RSA公钥加密系统广泛应用于电子政务、电子银行、电子交易和操作系统等。曾经认为十分安全的加密系统在量子计算机面前，却似乎不堪一击。
卷积和self-attention是深度神经网络中的2个基本构建块，前者以线性方式提取图像的局部特征，而后者通过非局部关系编码高阶上下文关系。尽管本质上是相互补充的，即一阶/高阶、最先进的架构，但是，CNN或Transformer均缺乏一种原则性的方法来在单个计算模块中同时应用这2种操作，因为它们的异构计算视觉任务的全局点积的模式和过度负担。
在科技日新月异的今天，量子计算以其独特的魅力和巨大的潜力，正在逐渐从理论走向实践，开启了一个全新的计算纪元。它不仅是对传统计算方式的一次颠覆，更是对未来科技发展的一次深刻重塑。
傅里叶分析不仅仅是一个数学工具，更是一种可以彻底颠覆一个人以前世界观的思维模式。扩展阅读：神经网络与傅立叶变换有何关系？
编者按：SDN商用化在即，于是业界纷纷揣测SDN会在哪个领域首次实现部署。直到目前为止，与SDN牵扯最深的是数据中心，但是一家华尔街公司指出他们认为SD-WAN的部署速度将会比数据中心叠加技术的部署速度更快。那么想要实现SD-WAN需要考虑哪些问题呢？ 在近期召开的开放网络用户组织会议上，一家华尔街公司曾经指出：“尽管许多华尔街公司将重点放在了SDN‘诱人的’数据中心上，然而他们对软件定义WAN的兴趣却出现了大幅增加。我们认为SD-WAN的部署速度将会比数据中心叠加技术的部署速度更快。通过在资
根据上一篇博客 【数字信号处理】线性常系数差分方程 ( 使用递推解法求解 “ 线性常系数差分方程 “ | “ 线性常系数差分方程 “ 初始条件的重要性 ) 中 , 得出如下结论 :
Abstract—This article reviews recent progress in the develop- ment of the computing framework Vector Symbolic Architectures(also known as Hyperdimensional Computing). This framework is well suited for implementation in stochastic, nanoscale hard- ware and it naturally expresses the types of cognitive operations required for Artificial Intelligence (AI). We demonstrate in this article that the ring-like algebraic structure of Vector Symbolic Architectures offers simple but powerful operations on high- dimensional vectors that can support all data structures and manipulations relevant in modern computing. In addition, we illustrate the distinguishing feature of Vector Symbolic Archi- tectures, “computing in superposition,” which sets it apart from conventional computing. This latter property opens the door to efficient solutions to the difficult combinatorial search problems inherent in AI applications. Vector Symbolic Architectures are Turing complete, as we show, and we see them acting as a framework for computing with distributed representations in myriad AI settings. This paper serves as a reference for computer architects by illustrating techniques and philosophy of VSAs for distributed computing and relevance to emerging computing hardware, such as neuromorphic computing.
2019年10月23日或许将是人类史上值得纪念的日子，但也可能不是。在这一天，谷歌正式在《Nature》上发表了他们关于验证“量子优越性”（即在特定任务上量子计算机远远优于传统计算机）的论文，并被Nature放在期刊封面。在这篇论文中，谷歌声称他们用54个量子比特的数组达到了量子优越性，在200秒内完成规定操作，而相同的运算在当今世界最大的超算summit上则需要10000年才能完成。
随着城市建筑密度越来越大，建筑物的日照规范也被纳入城市规划的指标之中，一方面要衡量现有建筑是否符合规范，另一方面又要对未来城市规划提供参考依据。应用GIS空间分析方法可以方便的找出不符合建筑日照规范的建筑。
吴军，曾担任谷歌资深研究员、腾讯副总裁，是谷歌中日韩搜索算法的主要设计者，也是《浪潮之巅》、《数学之美》、《文明之光》、《智能时代》等多部畅销书的作者。
用原始数据data1和合并计算后的结果进行差异计算，所得的结果即为另一部分所要结果。
PorterDuff的由来： PorterDuff其实来自两个人名：Tomas Porter和Tom Duff ，他们是最早在SIGGRAPH上提出图形混合概念的大神级人物.有感兴趣的同学可以自己查下并深入了解，在此不再做过多描述. 利用ProterBuff.Mode我们可以完成任意2D图像测操作， 比如涂鸦画板应用中的橡皮擦效果，绘制各种自定义的进度,等等很强大的效果，下面请看效果：
以下是我在2018年7月份找工作时，根据个人所学总结出的基础网络 (Basemodel) 综述。 其中，仅仅挑出我认为比较重要的一系列基础网络，按照时间顺序进行简要概述。
本文介绍了如何在大数据GIS应用中利用SuperMap iObjects Java for Spark实现分布式空间大数据处理和分析，包括空间数据索引、空间数据复制、空间数据连接、空间数据聚合等。通过这些功能，用户可以方便地对空间大数据进行预处理、分析、可视化，从而为城市规划、公共安全、环境保护等领域提供有价值的决策支持。
裁剪是移去部分照片以打造焦点或加强构图效果的过程。在 Photoshop 中使用裁剪工具裁剪并拉直照片。裁剪工具是非破坏性的，您可以选择保留裁剪的像素以便稍后优化裁剪边界。裁剪工具还提供直观的方法，可让您在裁剪时拉直照片。
常用的清除浮动的几种方法总结下： 1，手动设置一个标签（在浮动元素下方），然后对其设置clear属性 2，给浮动元素设置 :after伪类，创建块元素，设置clear属性 3，给父元素设置浮动 4，给父元素设置overflow设置非visible值（auto，hidden） 5，给父元素的display设置为table-cell 7，在ie6,7中，设置zoom或者width，height来触发haslayout，使父元素包含浮动元素 原理剖析： 1,2方法之所以可以成功，是
多媒体是指通过计算机或电子设备，将文字、声音、图像、动画和视频等多种媒体信息形式集成在一起的技术和产品。多媒体应用允许用户以互动的方式来接收和处理信息，使得信息表达更为丰富和动态。
【新智元导读】AR和VR的设备成本在持续下降，相关标准正在建立之中，而app应用的生态圈也正在开始浮现。这些影响，还有AR和VR方面大量的引人注目的高调收购互相结合，可能代表了一个AR和VR的业务与技
如前所述，NVH代表三个方面，即：噪声(Noise)、振动(Vibration)、舒适性或平顺性(Harshness)。振动是NVH的基础和核心，振动产生噪声，而舒适性是振动噪声综合作用的结果，从这个意义上讲，V是N、H之母，其实NVH主要就是说振动和噪声这两件事，这两件事解决了，舒适性(H)自然就解决了。前面讲的重点都是振动(V)，说完振动接下来就说说噪声(N)。 说到噪声前面曾有一期瞎想之六十一《说说噪声》，其中对有关噪声的基本概念做了简要介绍，可惜当时还没有写这个NVH系列文章的计划，没有归入这个系列，大家不妨先看看那篇文章里的基础知识，把那篇文章作为NVH噪声部分的一篇吧，如果以后有机会重新编辑出版这些文章，我会把它重新编辑归类。本期我们就接着前面那篇文章往下讲，说说声波及其传播的特点。 1 声波 物体振动会引起其周围介质的振动，因此会将这种振动以波的形式传播到远方，我们称这种波为声波，最原始的那个振动物体称为声源或振动源。声波是一种纵波，也叫疏密波。声波通过空气传播到宝宝们的耳朵里，引起耳膜的振动，宝宝们就会感觉到声音，但并不是所有引起耳膜的振动宝宝们都能感觉到，只有那些频率在20～20000Hz的振动宝宝们能听到，低于这个频段的振动宝宝们是听不到的，我们叫它次声波；高于这个频段的振动宝宝们同样听不到，我们叫它超声波。 2 描述声波的物理量 声波可以用三个物理量来描述，即：声速C、波长λ和频率f。声速表示声波在介质中的传播速度，即单位时间里传播的距离m/s；波长表示一个疏密周期的间距，也就是振动一次的时间周期内传播的距离；频率表示振动的快慢，即每秒钟的振动次数。三者之间的关系是： C=λ•f ⑴ 这里要特别强调一下：声速和质点的振动速度可是两码事，千万不要混淆！声波在介质中的传播速度(声速)C是介质的固有参数，取决于介质的密度ρ和弹性模量E(应力与应变之比)，与振动源无关。声速： C=(E/ρ)^½ ⑵ 由⑵式可见，介质的密度越大，声速越慢；介质的弹性模量越大，声速越快。通常由于固体的弹性模量高于液体且远高于气体，因此通常固体中的声速高于液体中的声速，液体中的声速高于气体中的声速。在20℃及标准大气压下，空气中的声速为344 m/s。水中的声速约为1450m/s，钢铁中的声速约为5000m/s。由于声音在钢铁中的传播速度远高于空气，所以宝宝们把耳朵贴在铁轨上听火车的声音往往要比在空气中听要先知道火车的远近。古代作战时也经常采用人耳贴在地上听敌军的马蹄声来预警。 声速是介质的固有特性，介质一定时，声速就是一个常数，由⑴式可知，声速一定时，频率越高，波长就越短，1000Hz的声波在空气中的波长约为344毫米，人类能听到的声波波长范围大概在17mm～17m之间。这一点希望宝宝们能记住，因为后面会讲到，声音的辐射、传播等特性都与波长(或频率)有着密切的关系。 3 声波在传播过程中的衰减 声波在一个均匀介质传播过程中是会衰减的，距离声源越远，声强越小。当声源尺寸远小于波长时，可以把声源看作点声源，此时声波在广阔的空气中以球面传播，声压会随着距声源距离的增大而成反比地减小，声强与距离平方成反比地减小。即：p∝1/r，I∝1/r²(r为观察点到声源的距离；p为声压；I为声强)。这种规律称为反平方衰减律。若已知距离声源1米处的声强级，则该声强级减去10lg(1/r²)或减去20lg(1/r)之后即可求出距离声源r处的声强级，当距离加倍时，声强级减小6dB。这个关系式并没有考虑传播过程中空气对声波的吸收，试验表明，在传播过程中，空气会对声波有吸收，而且对高频的吸收比低频大，因此，高频声波的衰减会比低频声波衰减的快，通常对于1000Hz以下的声波，用这个公式计算还是比较准确的，超过1000Hz就不准确了。在电机噪声测试时，一般取测量点距离电机1米(微电机取0.4米)处测量，这时衰减极微，可以略去。 4 声波的绕射 声波在传播时如果遇到障碍物，是可以绕过障碍物的，这种现象称为绕射。所谓“隔墙有耳”，主要就是因为绕射现象，使得虽然隔着一堵墙，但仍能听到隔壁人的说话。声波绕射有个特点，低频声波波长较长，容易绕射，频率越高波长越短的声波越不容易绕射。因此隔墙偷听男人的声音要比女人的声音可能会更容易些。工作场所经常会用隔板来隔音，由于波长越长的声波越容易绕射，因此要想起到良好的隔音效果，隔板的尺寸应该足够大，一般隔板的尺寸至少要大于波长的2倍才能起到良好的隔音效果，此外还应注意隔板距离噪声源以及听众距离隔板的距离都应不大于一倍的波长，这样才能起到良好的隔音效果。 5 声波的叠加 当两个同频率不同地点的声源发出的声波传播到某点时，如果在该点的两列声波振幅相等、相位相反，那么这两个声波在该点叠加合成的声波振幅为0，当然也就听
PorterDuff的由来： 相信大多数人看到这个ProterDuff单词很奇怪了吧，这肿么个意思呢,然后就用有道啊，金山啊开始翻译，但是翻译软件给出的结果肯定还是 ProterDuff或者”未找到”. 这是什么情况呢？PorterDuff其实来自两个人名：Tomas Porter和Tom Duff ，他们是最早在SIGGRAPH上提出图形混合概念的大神级人物.有感兴趣的同学可以自己查下并深入了解，在此不再做过多描述. 利用ProterBuff.Mode我们可以完成任意2D图像测操作， 比如涂鸦画板应用中的橡皮擦效果，绘制各种自定义的进度,等等很强大的效果，下面请看效果：
WPJAM「分类管理插件」是 WordPress 果酱出品的全能型分类管理插件，这个插件目前主要有七大功能：
大侠好，欢迎来到FPGA技术江湖，江湖偌大，相见即是缘分。大侠可以关注FPGA技术江湖，在“闯荡江湖”、"行侠仗义"栏里获取其他感兴趣的资源，或者一起煮酒言欢。
Mono下的foreach使用需谨慎。频繁调用容易触及堆上限，导致GC过早触发，出现卡顿现象。
我们知道默认情况下，WordPress 后台文章列表，可以通过分类进行过滤，那么是否可以通过标签过滤呢？甚至自定义的分类呢？
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