The MCD43A2 V6 Bidirectional Reflectance Distribution Function and Albedo (BRDF/Albedo) Quality dataset is a 500 meter daily 16-day product. It contains all the quality information for the corresponding 16-day MCD43A3 Albedo and the MCD43A4 Nadir-BRDF (NBAR) products.
HOG全称：方向梯度直方图（Histogram of Oriented Gradient），发表于2005年的CVPR，是一种图像特征提取算法，和SVM分类器结合应用于行人检测领域。HOG通过计算图像中每个像素的梯度的大小和方向，来获取图像的梯度特征，是一种特征描述子。
The MCD43A3 V6 Albedo Model dataset is a daily 16-day product. It provides both directional hemispherical reflectance (black sky albedo) and bihemispherical reflectance (white sky albedo) for each of the MODIS surface reflectance bands (band 1 through band 7) as well as 3 broad spectrum bands (visible, near infrared, and shortwave). Each 500m/pixel daily image is generated using 16 days of data, centered on the given day. A quality band is also provided for each of the 10 albedo bands.
Augmentor 使用介绍 原图 1.random_distortion(probability, grid_height, grid_width, magnitude) 最终选择参数为 p.ran
Gram-Schmidt(格拉姆-施密特) 正交化可以正交化一组给定的向量,使这些向量两两垂直,这里列出一份简单的实现(Lua):
The MCD43A4 V6 Nadir Bidirectional Reflectance Distribution Function Adjusted Reflectance (NBAR) product provides 500 meter reflectance data of the MODIS "land" bands 1-7. These are adjusted using a bidirectional reflectance distribution function to model the values as if they were collected from a nadir view. The data are produced daily based on a 16-day retrieval period, with the image's date occurring on the 9th day. This product combines data from both the Terra and Aqua spacecrafts, choosing the best representative pixel from the 16-day period.
The MCD43A1 V6 Bidirectional Reflectance Distribution Function and Albedo (BRDF/Albedo) Model Parameters dataset is a 500 meter daily 16-day product. The Julian date represents the 9th day of the 16-day retrieval period, and consequently the observations are weighted to estimate the BRDF/Albedo for that day. The MCD43A1 algorithm, as is with all combined products, chooses the best representative pixel from a pool that includes all the acquisitions from both the Terra and Aqua sensors from the retrieval period.
扩展频谱是指将信号的频谱扩展至占用很宽的频带，简称扩频。扩展频谱通信系统是将基带信号的频谱通过某种调制扩展到远大于原基带信号带宽的系统。 扩展频谱技术一般可以分为三类： 1.直接序列扩谱，它通常用一段伪随机序列表示一个信息码元，对载波进行调制。 2.跳频扩谱，它是发射机的载频在一个信息码元的时间内，按照预定的规律，离散地快速跳变，从而达到扩谱的目的。 3.线性调频，在这种系统中，载频在一个信息码元时间内在一个宽的频段中线性地变换。 扩频通信的目的： 1.提高抗窄带干扰的能力，特别时提高抗有意干扰的能力 2.防止窃听 3.提高抗多径传输效应的能力 4.使多个用户可以共用同一频带
本文将详细介绍向量数据库这一创新性的数据库技术。我们将从多个角度、多个方向和多个思维角度分析和解释向量数据库的概念、原理和应用。向量数据库以向量为基本数据类型，具有高度可扩展性和高效的相似性搜索能力，被广泛应用于人脸识别、推荐系统、自然语言处理和图像检索等领域。
@implementation SearchResultViewController
终于到了动画三板斧第三篇了，这里用UIDynamic来实现动画。 UIDynamic是iOS 7之后新添加的一些物理仿真动画库，包含在UIKit框架中。
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文略难，系转载，原文出自，http://python.jobbole.com/83557/
本文介绍了向量数据库作为一种创新性的数据库技术，以向量为基本数据类型，旨在处理和存储大规模向量数据。我们将从多个角度深入探讨向量数据库的定义、原理和应用，并展望其在未来的发展前景。
水流的模拟主要运用了顶点变换和纹理动画的结合； 顶点变换中，利用正弦函数模拟河流的大致形态，例如波长，振幅等。 纹理动画中，将纹理坐标朝某一方向持续滚动以形成流动的效果。 脚本如下： 1 Shader "MyUnlit/ScrollWater" 2 { 3 Properties 4 { 5 _MainTex ("Texture", 2D) = "white" {} 6 _Color("Color Tint",color)=(1,1,1,1) 7
OpenCV中自带的模板匹配算法，完全是像素基本的模板匹配，特别容易受到光照影响，光照稍微有所不同，该方法就会歇菜了！搞得很多OpenCV初学者刚学习到该方法时候很开心，一用该方法马上很伤心，悲喜交加，充分感受到了理想与现实的距离，不过没关系，这里介绍一种新的模板匹配算法，主要是基于图像边缘梯度，它对图像光照与像素迁移都有很强的抗干扰能力，据说Halcon的模板匹配就是基于此的加速版本，在工业应用场景中已经得到广泛使用。
内核的测量系统（“像素”或“米”）。如果内核以米为单位指定，则当缩放级别更改时它将调整大小。
如果您使用OpenCV已有一段时间，那么您应该已经注意到，在大多数情况下，OpenCV都使用CPU，这并不总能保证您所需的性能。为了解决这个问题，OpenCV在2010年增加了一个新模块，该模块使用CUDA提供GPU加速。您可以在下面找到一个展示GPU模块优势的基准测试：
SE-0346 已经引入了主要关联类型特性。本篇提议目的是为了在 Swift 标准库中使用此特性，为现有协议支持主要关联类型。此外，这篇提议还提供了一些通用的API设计建议，会对协议作者在添加对该特性的支持时提供便利。
简单来说，傅里叶变换是将输入的信号分解成指定样式的构造块。例如，首先通过叠加具有不同频率的两个或更多个正弦函数而生成信号f（x），之后，仅查看f（x）的图像缺无法了解使用哪种或多少原始函数来生成f（x）。
上一次，我们解释了地平线剔除是关于什么的，并展示了一种非常有效的方法来测试一个点是否被椭圆体遮挡。然而，我们想要测试遮挡的对象很少是简单的点。特别是，我们希望能够测试地形瓦片是否被椭球体遮挡。但是地形瓦片是由数千个顶点组成的复杂对象。
以下代码均在python3.6，opencv4.2.0环境下试了跑一遍，可直接运行。
java整数取余是建立在java整数除法的基础上的，java整数除法可以参考我的上一篇文章java 整数除法。
一个Hand手对象表示了一个跟踪的手，一个手总是包含5个手指以及相关属性如：Direction,PalmPosition,和Basis(orientation).
引用命名空间 Leap空间中的类定义了LeapMotion所跟踪的具体内容。 Frame 帧是某个时间点的数据集合，一个帧包含了Hand对象。 Hand 一个Hand手对象表示了一个跟踪的手，一个手总是包含5个手指以及相关属性如：Direction,PalmPosition,和Basis(orientation). lamPosition :手掌中心到Leap设备原点以毫米测量的距离 PalmVelocity :手掌移动的速度(以毫米每秒为单位)。 PalmNormal :一个向量，这个向量是垂直于手掌
8月22日中午，区块链游戏God.Game宣布游戏内所有代币被攻击者卷走，项目方筹备两个月，游戏却在运营不久后迅速夭折。
《你被追尾了续》中我们学习了 GJK 碰撞检测算法. 但其实 GJK 算法发明出来的初衷是计算凸多边形之间的距离的. 所以我们来学习一下这种算法.
https://laplacian.wordpress.com/2009/01/10/how-shazam-works/
11.0 uint8 3 0.017453292519943295 0.022727272727272728 0.022723360841641067 1.3019526725788753 -88.69804732742112
最近公司SDK新搞了个功能，手势滑动地图后，要具备惯性滑动效果的功能。安卓是先做出来了，然后给我看，由于我早体验过某鸟地图，某鸟地图也有这种效果，加上安卓做得确实不错，还在忙着研究OpenGL的我也只
在pub上面找了下，没有发现一个效果跟微信一样的支持缩放拖拽效果的image，所以就自己撸了一个，之前写过Flutter 什么功能都有的Image，于是就在这个上面新增了这个功能。
随着人工智能和深度学习的兴起，网络上存在的学习资源以及开源项目也越来越多。本文精选了的五个项目，都含有潜在新的机器学习想法，且全都是用Python实现。下面简单介绍 下这五个项目，感兴趣的可以自己上手复现一下，说不定会对自己的项目产生一些新的想法。
向量和标量最大的区别在于，向量除了拥有数值的大小，还拥有方向。向量或者矢量中的“向”和“矢”这两个字，都表明它们是有方向的。
傅立叶变换用于分析各种滤波器的频率特性。对于图像，使用2D离散傅里叶变换(DFT)查找频域。一种称为快速傅立叶变换(FFT)的快速算法用于DFT的计算。关于这些的详细信息可以在任何图像处理或信号处理教科书中找到。请参阅其他资源部分。
傅里叶变换被用来分析各种过滤器的频率特性。对于图像，二维离散傅里叶变换（DFT）被用来寻找频域。一种叫做快速傅里叶变换（FFT）的快速算法被用来计算DFT。关于这些的细节可以在任何图像处理或信号处理教科书中找到。请看其他资源部分。
集合表达式引入了一种新的简洁语法，用于创建常用集合值。可以使用展开运算符（..）将其他集合内联到这些值中。
假设人物A向正前方释放一个技能，攻击范围为一个矩形，如何判断人物B是否在该范围内受到攻击。
一个实时的，将 2D RGB 像素图像映射到 3D 人体表面模型的工具，由 Facebook 研究院开发，Github 上的 Star 数为 2901。
图像边缘检测是计算机视觉和图像处理中的重要任务，它用于检测图像中物体和区域之间的边缘和轮廓。在Python中，有多种方法可以进行图像边缘检测，本文将介绍一种常用的方法：Canny边缘检测算法。
数据分析师通常为了某些任务需要计算特征重要度。特征重要度可以帮助使用者了解数据中是否存在偏差或者模型中是否存在缺陷。并且特征重要度可用于理解底层流程和做出业务决策。模型最重要的特性可能会给我们进一步的特征工程提供灵感。
厄尔尼诺现象，是赤道中、东太平洋海表温度持续异常升温的周期性气候现象，平均每2-5年发生一次，对全球气候具有重大影响。厄尔尼诺现象会造成全球不同地区的异常温度变化，以及干旱或强降雨等现象。及早并准确地预测厄尔尼诺的发生以及强度，对预防或降低其带来的全球范围内的经济、农业、社会等方面的损失意义重大。
本文介绍如何实现一个物体的开关控制系统，例如门的开关控制、灯的开关控制等，一切包含打开、关闭这两种状态的物体，均可以通过继承下面的抽象类进行重写实现。
既然数据增强手段能够提高模型的泛化能力，那么我们自然希望通过一系列数据增强的组合获得最优的泛化效果，从而衍生出了一系列组合增强手段，这里我们介绍其中最著名也最常用的两个手段，AutoAugment 和 RandAugment。
using Leap.Unity 命名空间下的类，一般在Unity中要引用它才能与物体进行交互，获取跟踪数据。 ** LeapServiceProvider** 访问跟踪（手势轨迹）数据，听说还转换右手>左手坐标系 ** LeapHandController** 负责管理手的控制器，并处理与游戏对象的交互。
目前深度学习模型能处理许多不同类型的问题，对于一些教程或框架用图像分类举例是一种流行的做法，常常作为类似“hello, world” 那样的引例。FastAI 是一个构建在 PyTorch 之上的高级库，用这个库进行图像分类非常容易，其中有一个仅用四行代码就可训练精准模型的例子。随着v1版的发布，该版本中带有一个data_block的API，它允许用户灵活地简化数据加载过程。今年夏天我参加了Kaggle举办的Freesound General-Purpose Audio Tagging 竞赛，后来我决定调整其中一些代码，利用fastai的便利做音频分类。本文将简要介绍如何用Python处理音频文件，然后给出创建频谱图像(spectrogram images)的一些背景知识，示范一下如何在事先不生成图像的情况下使用预训练图像模型。
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
即时通信 IM
实时音视频
