1 引言 解决小程序地图切换标记点闪屏问题，提升用户体验。 2 问题 如何解决小程序地图切换标记点闪屏问题。...3 方法 解决思路：给顶部选项卡设置id并给其绑定相关标记点的信息，通过识别选项卡id实现切换不同标记点。 index.wxml <!...center; font-weight: 500; font-size: 15px; margin: 10em; background-color: #ffffff; } 4 实验结果与讨论 上述方法可解决小程序地图切换标记点闪屏问题...，并实现切换不同标记点时地图的缩小放大。
并且本文进一步提出了一个最小化点云和标记模板之间的拟合误差的概念来估计标记物的姿态，该方法实现了毫米级的平移误差和几度的旋转误差。...其主要贡献： 1）我们提出了一种新颖灵活的点云基准标记LiDARTag，它与现有的基于图像的基准标记物系统（如AprilTag）兼容。...2） 我们开发了一种鲁棒的实时方法来估计LiDARTag的姿态，最优姿势估计使点云和已知几何体的标记模板之间的L1拟合误差最小化。...当激光雷达扫描时，标记显示不同的强度值，强度值取决于激光雷达如何测量物体的反射率，只要标记物是由不同的反射率组成，并且放置在图3b中以黄色突出显示的区域内，基于相机的系统的大多数类型的基准标记都可以适用于基于激光雷达的系统...在室内和室外的检测如下图（a）和（c）将0.8米和0.6米的标记物放置在杂乱的室内实验室和宽敞的室外环境中，（b） 和（d）显示该算法成功地检测到由青色框指示的两个不同大小的标记， 总结 本文提出了一种新颖灵活的点云基准标记物系统
之前介绍过一种远程（无线）更新的方式，详见《起飞！通过无线WIFI下载调试FPGA》，这种方式缺点有两个：一是速度较慢；二是我们的设备中需要增加一个无线设备，增加成本的同时增加了暴露的风险。...这两点即无法在调试的时候使用也没办法在实际设备中使用。今天我们再介绍另一种简单方式。...Xilinx 的 Platform Cable USB II Jtag Pi 我们知道正常的调试器/下载区的JTAG接口可以兼容很多芯片，所以首先需要制作一个扩展板进行IO口电平兼容设计，硬件如下：...将Jtag Pi 连接到 raspberry Pi 和在其上运行的软件应用程序，我们就有了一个便宜的远程编程器。...对应于实际设备中，上面的代码很容易移植到新的嵌入式设备，也无需浪费时间和精力在FPGA上做远程更新的手段。 PS：Jtag Pi不是必须得，只要树莓派的IO电平和FPGA电平标准兼容即可。
前言 最近在学习Qt开发上位机，想实现一个检查更新的功能，网上搜索了一大圈，发现实现过程都很复杂，关键是代码看不懂，所以就自己开发一种简单的方式来实现。...实现效果如下： 点击“检查更新”按钮，如果当前版本低于远程的版本，那么会弹出如下窗口，提示更新，并显示远程的的版本号，更新时间，更新说明，如下图所示： ?...实现原理 首先在远程放置了一个文件，内容包含最新版软件的版本号、下载链接、更新时间、更新说明等，当用户点击"检查更新"时，会访问这个文件的地址，并对文件内容进行解析，得到最新的版本号、下载链接、更新时间...、更新说明等，如果版本号比当前软件的版本号高，那么弹出更新窗口。...这个函数就是检查更新功能实现的核心了，对接收到的JSON数据进行解析，并弹出窗口，根据用户点击的按钮，执行对应的操作。
标记数据的类型在机器学习中，常用的标记数据类型包括以下几种：图片图像标记数据：图像标记数据是指对图像中的物体、边界和特征进行标记和注释。例如，对于一张猫的图片，可以标记出其中的猫和背景。...标记数据的方法在机器学习中，常用的标记数据方法包括以下几种：图片人工标记：人工标记是指由人工标注员对数据进行标记和注释的方法。这种方法可以保证标记的准确性和可信度，但需要耗费大量的时间和人力资源。...半自动标记：半自动标记是一种结合人工标记和自动标记的方法。例如，对于图像标记数据，可以使用计算机视觉算法进行自动标记，并由人工标注员进行修正和验证。...自动标记：自动标记是一种使用机器学习算法对数据进行标记和注释的方法。例如，对于文本标记数据，可以使用自然语言处理算法进行实体识别和关系抽取。...总结本文介绍了AI人工智能标记数据的技术，包括标记数据的类型、标记数据的方法、标记数据的质量控制和标记数据的应用等。
wxPython是Python中重要的GUI框架，下面通过自己的方法实现模拟类似PC版微信登录，并跳转到主界面（朋友圈）的流程。 （一）项目目录 ?...，其中定义了一个获取icon文件夹中文件全路径的工具函数 xDialog.py：定义了有两项输入项的Dialog的样式 （二）项目流程图 ?...【说明】 wxPython的应用入口是在wx.App()实现的，在OnInit()函数中创建要显示的Frame对象，在wx.App子类中实现界面刷新的函数update()，并将其传递给新创建的Frame...对象，在Frame需要触发Frame更新的时候，通过这个回调函数update()来通知wx.App()进行Frame的更新。...：', account, password self.UpdateUI(1) #更新UI-Frame class LoginDialog(xDialog.InputDialog):
为了满足这些需求，本文提出了一种快速、高效的池化方法SoftPool，softpool可以以指数加权方式累加激活。与一系列其他池化方法相比，SoftPool在下采样激活映射中保留了更多的信息。...权重与相应的激活值一起用作非线性变换。较高的激活比较低的激活占更多的主导地位。因为大多数池化操作都是在高维的特征空间中执行的，突出显示具有更大效果的激活比简单地选择最大值是一种更平衡的方法。...在训练的更新阶段，所有网络参数的梯度都是根据在上一层计算的误差导数进行更新的。当在整个网络体系结构中反向传播时，这会创建一个更新链。在SoftPool中，梯度更新与前向传播过程中计算的权重成比例。...这对应于较小激活的梯度更新小于实质性激活的梯度更新。 Softmax与max或随机池化不同，Softmax是可微的。因此，在反向传播期间，一个最小的非零权值将被分配给一个核区域内的每一个激活。...这样就可以计算出该区域每一次激活的梯度。 在SoftPool实现中使用了给定精度级别有限范围的可能值，保留了softmax的可微性质，通过给定每个类型使用的比特数分配一个较低的算术限制。
背景当前业界在做物化视图增量更新时，物化视图一般会存储在一张分区表中，以分区为粒度进行增量、刷新、删除；不然就需要生成大量的物化视图元数据或每次都要重新计算历史所有的物化数据，成本是巨大的。...存在一种方案是生成一张映射表，改写用户sql的时候访问映射表，映射表只会映射ready分区的数据。本文提供另一种基于谓词补偿的方法，来解决该问题。...A：因为我们进行谓词补偿的列为分区列，不需要重复计算，可以直接扫描。Q：谓词补偿在更新历史物化视图时会有问题吗？...A： 如果用户需要刷新历史已经物化过的分区，因为只有一份存储，所以只能先下线从开始到更新的部分或者从更新部分到最后已经ready的分区，等更新完成后，再恢复。...且用户在更新物化视图时，已经将查询sql促发，可能会导致该sql会扫描到在更新分区的数据。结论从上述说明中，我们可以发现通过指定物化视图的分区列做谓词补偿，可以解决在物化视图增量过程中的大多数问题。
NESMA方法提供了3种类型的功能点分析方法：详细（Detailed）功能点分析方法、估算（Estimate）功能点分析方法及预估功能点分析方法。...详细功能点分析是常规方法，步骤如下： 1、确定每个功能的类型（ILF、EIF、EI、EO、EQ）。 2、为每个功能测量复杂性程度级别（低、中、高）。 3、计算整体未调整功能点。...步骤如下： 1、确定每个功能的功能类型（ILF、EIF、EI、EO、EQ）。 2、为所有的数据功能选择“低”级复杂性程度，事务性功能选“中”级复杂性程度。 ...3、计算整体未调整功能点。 该方法与详细功能点分析的唯一区别是不用为每个功能识别分配复杂性程度，而是采用“默认值 ”。...其中，NroILFs 表示ILF的数量，NroEIFs 表示EIF的数量。 估算功能点分析方法与预估功能点分析方法的计算结果，与详细功能点分析方法的计算结果有很强的相关性和一致性。
本文提出了一种用于对点云进行鲁棒法线估计的神经网络AdaFit，该网络可以处理具有噪声和密度变化的点云。...此外，为了利用来自不同邻域大小的点集，作者提出了一种新的级联尺度聚合层，以帮助网络更准确的预测逐点偏移和权重。...方法核心： 1 问题描述： 给定一个点 p 和它的相邻点{pi|i=1,…,Np}，我们想估计点p处的法线 np。这个法线估计问题可以通过在相邻点上拟合曲面并从拟合曲面计算法线来解决。...特别是在密度变化的点云上，其他方法可能无法在稀疏区域上找到足够的点进行表面拟合，而 AdaFit 使用偏移量将点投影到相邻区域从而获得了更为鲁棒的表面拟合结果。...图11利用不同方法估计法线的泊松表面重建比较。 图12 点云去噪的定性结果。第一行显示去噪点云，而第二行显示相应的重建表面。
为了让模型能够快速适应这样的数据变化，现在，来自伯克利和斯坦福的研究人员，提出用元学习的方法来解决这个问题。 还获得了李飞飞的点赞转发。 ?...但在伯克利和斯坦福的这项研究中，研究人员引入了自适应风险最小化（ARM）框架，这是一种用于学习模型的问题公式。 ARM问题设置和方法的示意图如下。 ?...在具体方法的设计上，研究人员主要基于上下文元学习和基于梯度的元学习，开发了3种解决ARM问题的方法，即ARM-CML，ARM-BN和ARM-LL。 ?...归纳的方法有两种： 通过一个单独的上下文网络 在模型自身中采用批量归一化激活 在基于梯度的方法中，一个未标记的损失函数L被用于模型参数的梯度更新，以产生专门针对测试输入的参数，并能产生更准确的预测结果。...优于基线方法 所以，自适应风险最小化（ARM）方法效果究竟如何？ 首先，来看ARM效果与各基线的对比。 ?
本文提出了一种基于距离图像的点云压缩方法R-PCC，该方法可以重建具有均匀或非均匀精度损失的点云。我们将原始大尺度点云分割成小而紧凑的区域，以实现空间冗余和显著区域分类。...与其他基于体素或基于图像的压缩方法相比，该方法可以在重构点云中保留并对齐原始点云中的所有点。它还可以通过量化模块控制每个点的最大重构误差。...在实验中，我们证明了我们更简单的基于FPS的分割方法可以获得比基于实例的分割方法(如DBSCAN)更好的性能。...实验结果表明，我们的框架可以在不影响下游任务的情况下实现30倍的压缩比，并且与目前最先进的大规模点云压缩方法相比，我们的非均匀压缩框架在下游任务上有很大的改进。...我们的实时方法是高效和有效的，足以作为基于距离图像的点云压缩的基线。 主要框架及实验结果 声明：文章来自于网络，仅用于学习分享，版权归原作者所有
解决问题的思想： /* * 思想： * java中，父类的方法传入的形参的数据类型是泛型，子类的方法的形参想只要一种确定的数据类型，子类该如何做呢？...* 答：那么子类可以重新写一个方法，形参传入的是一种想要的数据类型，而子类方法里面调用的还是父类的方法。
但是通过实验方法检测4mC位点耗时并且昂贵，而现有的一些基于机器学习的4mC预测器，性能不令人满意。所以作者提出了一种基于深度学习的方法DeepTorrent，以改进预测DNA序列的4mC位点的预测。...随后提出的预测DNA甲基化位点的计算方法为大规模识别DNA甲基化位点提供了一个有用的策略，并可以有效地促进实验研究。然而，目前的方法的性能在预测能力在很大程度上依赖于手工制作的特性和模型的质量。...基于上述问题，本文提出了DeepTorrent (预测N4-甲基细胞嘧啶位点的深度学习方法)，这是一个基于深度学习，从DNA序列数据预测4mC位点的计算框架。...更具体地说，DeepTorrent利用四种不同类型的特征编码方案，将原始DNA序列转换为深度网络的输入，由使用inception模块的CNNs、双向长时间短期记忆(BLSTM)和一种注意机制。...DeepTorrent与其他四种现有方法在附加独立测试数据集上的性能比较 四、总结 本文提出了一种新的基于深度学习的方法，称为DeepTorrent，用于4mC位点预测。
本文作者提出了一种基于邻域空间聚合的方法，NSA-MC dropout，可以高效的实现点云语义分割的不确定性估计。...本文主要贡献总结如下： 1) 在没有重复推断的情况下为每个点建立了输出分布。高效的分布建立依赖于一种新颖的空间相关采样方法，以空间换取时间，解决了传统MC dropout中采样耗时的问题。...这种近似高斯过程依赖于一种新颖的空间相关采样方法，它消除了对重复推理的依赖。 具体来说，作者设计了 NSA 用来估计基于空间相关采样方法的点预测结果的不确定性，如图 1（c）所示。...作者探索了一种基于点云的结构特征来解决采样耗时问题的方法。 点云用于描述物体的表面和结构。邻域 U 中相邻点的几何特征相似，相邻点的预测结果也很接近。因此为了在方程中找到更为精确的拟合表面函数。...一方面，如图 2 所示，多层感知器（MLP）包含几个权重共享的全连接层（FC）, 而每个FC都对应着一个点。每个点在解码阶段与特征向量相连接，而FC则用于更新相应点的状态。
为了克服这个问题，近日《Nature Biotechnology 》发表了一种允许在完整组织中大规模同时测量蛋白质标记物和全转录组的新方法：SPOTS，用于高通量同步空间转录组和蛋白质分析。...SPOTS是一种多模式方法，可以同时记录整个转录组和大量蛋白质信息，同时保留组织结构。...再结合使用>30个蛋白标记的补充Visium转录组分析，SPOTS以高度可重复性的方式产生了优越的细胞类型、生物过程和表型的组织图谱。...与相应的mRNA相比，蛋白质共表达模式显示出更强的相关性结构；一般而言，细胞类型特异性mRNA都被有效捕获。...总之，SPOTS是一种允许在完整组织中大规模同时检测蛋白质标记物和全转录组的方法。
编译前报错：$exception {"未能从程序集“XSW.MySQLDAL, Version=1.0.0.0, Culture=neutral, PublicKeyToken=null”中加载类型...:"XSW.MySQLDAL.EnterpriseLibraryProductDAL"} System.TypeLoadException 编译通过后：$exception {"找不到方法:...System.MissingMethodException 以上两个报错其实原因时相同的，只是一个出现在编译前，一个出现在编译后，这种情况报错的原因一般是 ： 同一个解决方案中有多个 类库，类库之间有引用关系...比如我这里是因为修改了类库MySQLDAL下的某一类，那么针对该类库重新生成的方法是，选中类库 MySQLDAL 右键菜单，重新生成。 如图： ? 有任何疑问欢迎留言。
一、复习散列表 1.1 散列表 散列表(哈希表)，其思想主要是基于数组支持按照下标随机访问数据时间复杂度为O(1)的特性。可以说是数组的一种扩展。假设，我们为了方便记录某高校数学专业的所有学生的信息。...关于散列函数的设计方法有很多，如：直接寻址法、数字分析法、随机数法等等。但即使是再优秀的设计方法也不能避免散列冲突。在散列表中散列函数不应设计太复杂。...这里我们可以将删除的元素，特殊标记为 deleted。当线性探测查找的时候，遇到标记为 deleted 的空间，并不是停下来，而是继续往下探测。 线性探测法存在很大问题。...1.3.2 链表法 链表法是一种比较常用的散列冲突解决办法，Redis使用的就是链表法来解决散列冲突。链表法的原理是：如果遇到冲突，他就会在原地址新建一个空间，然后以链表结点的形式插入到该空间。...经过多次插入操作之后，老的散列表中的数据就一点一点全部搬移到新散列表中了。这样没有了集中的一次一次性数据搬移，插入操作就都变得很快了。 Redis为了解决这个问题采用渐进式rehash方式。
(丢失更新问题的解决) 悲观锁(Pessimistic Locking) 乐观锁(Optimistic Locking) 现在来依次解读两个方法解决丢失更新问题。...在MySQL内部有两种常用的锁，一种叫读锁，又叫共享锁；另一种叫写锁，也叫排它锁。一张表可以添加多个读锁，如果某张表添加了读锁，但又不是当前事务添加的，该表就不允许修改。...要注意，一张表只能加一个排它锁，排它锁和其它的共享锁都具有互斥效果。通俗一点说就是，一张表如果想加排它锁，在它之前，就不能加别的共享锁和排它锁。...那既然有两种方法可以解决丢失更新问题，那到底选择哪种方法是关键。 其实解决丢失更新问题是不能用读锁去解决的，而应该使用写锁解决，原因前面也说了，读锁的弊端是显而易见的。...乐观锁原理：使用的不是数据库的锁机制，而是一个特殊标记字段，通过控制字段状态和内容得知数据是否发生了并发访问，正如其名，我们假设丢失更新不会发生，是一个乐观的态度，所以名为乐观锁。
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