为什么物体在符号颠倒时会粘在边缘上？ - 腾讯云开发者社区

一旦发生撞击路人的事故，这种设计就会把人牢牢粘在车头上，避免其遭受“2次创伤”。...事实上，2次创伤在交通事故中造成的伤情最为严重。 ?...这种粘性车头的用途显然不仅局限于无人驾驶汽车，为什么不把它设计到所有危险的移动物体上呢？汤普森表示，这个想法并不完美。...由于行人被牢牢粘在车头，所以汽车可能无法安全移动，甚至有可能在车底拖拽行人的腿或胳膊，造成新的创伤。...但她也指出，这种模式还有其他好处：由于被撞者被粘在车头，所以肇事司机无法逃离现场，从而减少交通肇事逃逸事件的发生。其他汽车厂商也在考虑如何降低行人在交通事故中遭受的伤害。

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整数反转（ReverseInteger）

整数反转的这一题，我们先目标把简单难度的题给刷了题目地址：https://leetcode-cn.com/problems/reverse-integer/ 题目描述给出一个 32 位的有符号整数...，你需要将这个整数中每位上的数字进行反转。...自解当时看到题目后，第一眼看到的想法就是int转String后再转char[]数组后循环颠倒它的位置，后再转为int返回，最后自己欠缺考虑=。...=没有考虑边缘值，和溢出的问题，最后用自己的方法没有通过，这样提醒我以后写代码时候要考虑和注意边缘值还有数据溢出的问题。下面会有正确解法，还是自己的经验不够会这样想着解题。...没有成功：边缘值无法通过测试 -2147483648 自己当时的解题思路：第一步直接判断排除溢出的-2147483648治标不治本（这样写代码妈见打）在判断一下正负数，用flag记录下后面返回输出时候用到

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为什么只有一块有奶油？用流变学正经分析一下奥利奥的「扭一扭」

但你有没有想过，为什么每块奥利奥扭开之后，里面的奶油都只会粘在一块饼干上？这个看似不起眼的现象却被 MIT 的几个工程师盯上了。...为了找到这个问题的答案，范瑞所在的研究小组在实验室对饼干进行了标准的流变学测试，发现无论口味或馅料总量如何，奥利奥中心的奶油在扭开时几乎总是粘在一块饼干上。...研究不是为了玩，他们还发表了论文那么，为什么那些奶油会粘在一边，而不是均匀地分布在两边呢？这可能和制作过程有关系。...奇怪的是，当他们将每个饼干的结果映射到盒子中的原始位置时，注意到奶油倾向于粘在面向内（inward-facing）的饼干上：盒子左侧的饼干扭曲，奶油最终粘在右侧的威化饼上，而右侧的饼干大部分在左侧的饼干上与奶油分开...对此，一作 Crystal Owens 回复称，实验室有时会有停机时间（downtime），做一些有趣的研究很好打发了我的时间。你觉得呢？

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2D和3D机器视觉检测技术的优势和局限性

例如，2D传感器不能够测量诸如物体平面度，表面角度，部分体积，或者区分相同颜色的物体之类的特征，或者在具有接触侧的物体位置之间进行区分。...易受变量照明条件的影响由于照明决定了边缘位置和测量精度，因此传感器视野范围内的照明变化有时会导致边缘测量误差，除非使用特定的技术来补偿这种影响。...有限的对比度补偿 2D传感器依赖于测量物体的对比度(边缘数据)，例如，这意味着它们无法测量黑色背景上的黑色物体，或者在没有特定光照的情况下区分部分特征来暴露边缘的存在和定义。...精度和重复性利用3D机器视觉提供的深度测量信息，由于物体位置(距传感器的距离)而导致的误差不再可能，这意味着物体可以在传感器的测量体积内的任何位置移动，并仍能得到准确的结果。...为什么选择3D机器视觉?

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图像数据与边缘检测

学习目标目标了解卷积网络的历史了解边缘检测相关概念以及卷积运算过程应用无 3.1.1 为什么需要卷积神经网络在计算机视觉领域，通常要做的就是指用机器程序替代人眼对目标图像进行识别等...所以就有了卷积神经网络的流行，那么卷积神经网络为什么大家会选择它。那么先来介绍感受野以及边缘检测的概念。...3.1.3 边缘检测为了能够用更少的参数，检测出更多的信息，基于上面的感受野思想。通常神经网络需要检测出物体最明显的垂直和水平边缘来区分物体。...比如看一个列子，一个 6×6的图像卷积与一个3×3的过滤器（Filter or kenel）进行卷积运算（符号为），也可能是矩阵乘法所以通常特别指定是卷积的时候代表卷积意思。...相当于将 Filter 放在Image 上，从左到右、从上到下地（默认一个像素）移动过整个Image，分别计算 ImageImage 被 Filter 盖住的部分与 Filter的逐元素乘积的和在这个

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使用这种技巧，可以大大地提高前端布局效率

如果没有wrapper，子元素将粘附在屏幕的边缘。这可能会让用户非常恼火，尤其是在大屏幕上。 ?...要考虑的重要事项是在左侧和右侧添加padding。当视口大小小于 wrapper 的最大宽度时，这将导致 wrapper 边缘粘在视口上。...padding作为一种保护策略，避免在宽度不足时让 wrapper 粘在视口边缘。...内容紧贴边缘由于左侧和右侧没有padding，因此内容将粘在边缘上。这对用户是不友好的，因为使内容浏览变得更加困难。 ? 大屏幕的行长在大屏幕上，由于行长太长，段落文本可能很难看清。...section { padding: 1rem calc(50% - 585px); } 这样还有问题，在移动设上内容将粘贴备的边缘，一种解决方案如下： section { padding: 1rem

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欲取代CNN的Capsule Network究竟是什么来头？它能为AI界带来革命性转折么？

它首先检测到边缘，然后是形状，然后是实际的识别对象。CNN的实现方式极具创新，然而在这一过程中却有一项重要的信息丢失了——特征之间的空间关系。...我们很容易就能发现，这些特征的空间位置明显是错误的，不符合“脸”的特征，然而CNN在处理这一概念上却十分笨拙。除了被图像的错误位置所迷惑，CNN在查看不同方向的图像时也很容易混淆。...这种攻击在对象上嵌入了一个秘密的图案，由此使这张图片被错误识别。讲到这，我们就不难理解为什么Hinton曾发表过这样的言论：“卷积神经网络的时代已经过去了” 胶囊网络“拯救世界”！...你应该可以看到，这次我们定义的神经网络在处理卡戴珊大姐的照片过程中不会那么容易被糊弄了。这种新的架构在以下数据集上也获得了更高的识别准确度。...这个数据集经过了精心设计，是一个纯粹的形状识别任务，即从不同的角度来看也能识别物体。CapsNet在该数据集上打败了最先进的CNN，将错误数量减少了45％。

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如何通过结构化智能体完成物理构造任务？| 技术头条

这些任务都体现了现实世界在建造施工时会碰到的挑战：即强调问题的解决及其功能性，而不是简单地复制某种给定的配置以用于新环境。这反映了人类在施工建造过程中的预见性和目的性，与人类智能密切关联。...在所有任务中，深蓝色物体是常规块，浅蓝色块是粘性块，红色物体是不能触摸的障碍物，灰色圆圈表示粘在一起的块之间的点。黑线表示地板，用于将下面的块分离出来。...每个时期都包含不可移动的障碍物、目标物体和地面，以及可移动、可拾取放置的矩形块。每个时期的终止条件包括： (1) 当一个可移动块接触到障碍物，或当它被放置在一个障碍物重叠位置时。...DQN 学习算法：用于离散动作输出，使用 Q-learning 实现带边缘 Q 值的DQN 网络。 MCTS：由于 DQN 智能体的输出是离散动作，因此很容易将其余标准的规划技术相结合，如 MTCS。...实验分析通过一系列的实验来评估所提出的智能体在物理构造任务上的有效性。为了训练的有效性，在实验过程采用课程学习方法来增加每个训练时期的任务的复杂性。

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Alpha混合物体的深度排序

这是个有着复杂答案的简单问题: “为什么我的透明物体的绘制顺序不对, 或者有些不见了?” 当绘制一个3D场景时, 对图形进行深度排序是非常重要的, 这样离镜头近才画在远处物体的前面....如果对场景中的所有物体进行排序, 那我们就可以先画远处的, 再画近处的, 这样就可以确保前面例子中的B可以在A之前绘制. 不幸的是, 这说起来容易做起来难....对物体进行排序在很多情况下并不适用, 如A和B相交的情况该怎么办? 如果A是个玻璃杯而B是它里面的一个玻璃球时就是这样....无论你从哪个角度看, 每个屏幕上的像素都会被覆盖两遍: 一次是物体的前面, 一次是后面. 如果你用背面剔除丢弃了背面的三角形, 那就只剩前面了....) 油画家算法对透明的物体排序(两个透明物体相交时仍然会有排序错误) 依赖背面剔除来对单个透明物体上的三角形排序(如果物体不是凸面体也会产生错误) 结果并不是非常完美, 但是非常高效, 易于实现, 对于大多数游戏来说也够用了

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14. 切割图像 - 智能剪刀(Intelligent Scissors)

在此论文发表时，全自动的图像分割还是一个尚未解决的问题（即便是当下，也还未完全解决），而手动的跟踪绘制图像上目标物的边缘则非常费时费力，智能剪刀可以使用鼠标使用简单的手势动作快速准确地提取图像中的目标物体...不过想想Live-Wire相关论文发表在1992年，又不是那么容易了? 然后，你的用户移动鼠标。光标的位置和种子点之间有千万条路径，你的算法需要计算出最能够紧贴目标物体边缘的那一条。...它们在物体的边缘上它们的梯度幅度比较大，不是噪声曲线比较平滑，不会剧烈波动你需要把所有这些特征组合在一起用于描述黄色曲线上的点。...所以作者认为在如果两个像素点的拉普拉斯值符号相反，那么它们之间有一个过零亚像素点。于是就会选择两个像素点中离边缘最近的点作为实际计算中的过零点。通过这样的折中，就会得到图像上的单像素边缘曲线。...更多细节上述信息看起来还是比较直观易懂的，但实际上作者实现的Intelligent Scissors还有更多重要细节，远比我这里描述的要更深入，如果大家去读论文[2]时会更有体会，有少部分段落看得我很抓狂

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2023搞笑诺奖揭晓！死灵蜘蛛人、斯坦福看菊花马桶，十大人类迷惑行为大赏

因为化石可能会粘在舌头上，用牙齿研磨石头，可以确定岩石颗粒的大小，从而确定当中是否含有粘土还是淤泥。...这项研究的最新研究成果已在2022年7月，发表在Advanced Science上。...比如，让其挑选放置物体，做重复性任务，小范围内对物体进行分类和移动，甚至还可以进行微电子组装等类似的任务。就比如能操作电路板，关闭LED灯。...在西班牙的拉古纳（La Laguna）有这样一群居民，他们修炼出了这样一个本领——用单词倒置（首位颠倒）的方式说话。...在中国香港大学讲座上，也验证了这一点。研究人员们试图操纵学生们的期望，结果显示，这是完全徒劳的。总之，如果你觉得一个东西无聊，那它就真的变得无聊了起来。

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基础渲染系列（七）——阴影

（一些光线被阻挡了）当一个物体位于光源和另一个物体之间时，可能会阻止部分或全部光线到达该另一个物体。照亮第一个对象的光线不再可用于照亮第二个对象。结果，第二物体将保持至少部分不发光。...为了描述这一点，我们经常说第一个物体在第二个物体上投下了阴影。实际上，在完全照明和完全阴影的空间之间存在一个过渡区域，称为半影。存在是因为所有光源都有体积。...如果你可以看到阴影纹素，你会注意到它们在移动。这种效果被称为阴影边缘游泳，并且可能非常明显。这就是为什么其他模式是默认模式。 ? （阴影游泳） Stable Fit阴影是否也取决于相机的位置？...（使用抗锯齿时的锯齿表现）在质量设置中启用抗锯齿功能后，Unity将使用多重采样抗锯齿功能MSAA。通过沿三角形边缘进行一些超级采样，可以消除这些边缘上的混叠。细节在这里无关紧要。...影子颠倒了吗？那是由于API的差异。后面会尽快处理。在剪辑空间中，所有可见的XY坐标都在-1~1范围内，而屏幕空间的范围是0~1。解决这个问题的第一步是将XY减半。

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读完这个你就彻底懂深度学习中的卷积了！

我的同事Jannek Thomas通过索贝尔边缘检测滤波器（与上上一幅图类似）去掉了图像中除了边缘之外的所有信息——这也是为什么卷积应用经常被称作滤波而卷积核经常被称作滤波器（更准确的定义在下面）的原因...如果物体被旋转了一个角度，从图像像素上可能很难判断，但从频域上可以很明显地看出来。这是个很重要的启发，基于傅里叶定理，我们知道卷积神经网络在频域上检测图像并且捕捉到了物体的方向信息。...反过来说，强度最集中的地方说明与周围对比最强烈，这也就是物体的边缘所在，这解释了为什么这个核是一个边缘检测器。所以我们就得到了物理解释：卷积是信息的扩散。...在图片搜索中，我们简单地将query图片上下颠倒作为核然后通过卷积进行互相关检验，结果会得到一张有一个或多个亮点的图片，亮点所在的位置就是人脸所在的位置。 ?...总结这篇博客中我们知道了卷积是什么、为什么在深度学习中这么有用。图片区块的解释很容易理解和计算，但有其理论局限性。我们通过学习傅里叶变换知道傅里叶变换后的时域上有很多关于物体朝向的信息。

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DeepLab v2及调试过程

当然关于这个名字不同框架不同，Caffe和Kera里叫Deconvolution，而tensorflow里叫conv_transpose，在信号与系统这门课上，我们学过反卷积有定义，不是这里的上采样。...为了得到和原图等大的分割图，我们需要上采样/反卷积。反卷积和卷积类似，都是相乘相加的运算。只不过后者是多对一，前者是一对多。而反卷积的前向和后向传播，只用颠倒卷积的前后向传播即可。...主要由于重复池化和下采样造成，作者移除了最后几个最大池化层下采样操作，并对滤波器进行上采样，在非零的滤波器值之间加入空洞，称为atrous卷积。 atrous卷积示意图为： ? 多尺度目标。...CRF被广泛用于语义分割，通过组合多路低层次分类器的信息，如边缘，superpixels等。CRF用于增强边缘信息示意图： ? DeepLab模型的结构如下图所示： ?...与其他方法在VOC2012上的比较 ? PASCAL-Context的结果： ? 城市景观结果 ?

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harris角点检测_那就更详细一点吧

不同类型的角点在现实世界中，角点对应于物体的拐角，道路的十字路口、丁字路口等。...从图像分析的角度来定义角点可以有以下两种定义：角点可以是两个边缘的角点；角点是邻域内具有两个主方向的特征点；前者往往需要对图像边缘进行编码，这在很大程度上依赖于图像的分割与边缘提取，具有相当大的难度和计算量...0.001, 255, THRESH_BINARY); return 0; } 从上面上间一幅图像我们可以看到，有很多角点都是粘连在一起的，我们下面通过加入非极大值抑制来进一步去除一些粘在一起的角点...人们在使用肉眼识别物体时，不管物体远近，尺寸的变化都能认识物体，这是因为人的眼睛在辨识物体时具有较强的尺度不变性。在图像特征提取：尺度空间理论这篇文章里就已经讲到了高斯尺度空间的概念。...Harris-Affine主要是依据了以下三个思路：特征点周围的二阶矩的计算对区域进行的归一化，具有仿射不变性；通过在尺度空间上归一化微分的局部极大值求解来精化对应尺度；自适应仿射Harris检测器能够精确定位牲点

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数字图像处理知识点总结概述

此外由于像素的动态范围很广，在处理时会使用对数变换来缩小范围。...4.形态学：在特殊领域运算形式——结构元素（Sturcture Element），在每个像素位置上与二值图像对应的区域进行特定的逻辑运算。运算结构是输出图像的相应像素。...主要用于消除小物体，在纤细点处分离物体，并且在平滑较大物体的边界的同时不明显改变其面积，同时抑制比结构元小的亮细节。 4.4、闭运算：是先膨胀后腐蚀。...4.9、为什么闭运算可以去除目标内的孔？目标内的孔，属于周围都是值为1，内部空洞值为0.目的是去除周围都是1的像素中间的0值。...9.重映射：把一个图像中一个位置的像素放置到另一个图片指定位置的过程.简单的说就是改变图片的位置（左，右，上，下，颠倒）。

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视场角(FOV)

在光学仪器中，以光学仪器的镜头为顶点，以被测目标的物像可通过镜头的最大范围的两条边缘构成的夹角，称为视场角。如图一。视场角的大小决定了光学仪器的视野范围，视场角越大，视野就越大，光学倍率就越小。...通俗地说，目标物体超过这个角就不会被收在镜头里。 ? 图一 2. 在显示系统中，视场角就是显示器边缘与观察点（眼睛）连线的夹角。例如在图二中，AOB角就是水平视场角，BOC就是垂直视场角。...FOV-5 针对直线投射镜头（无空间扭曲）产生的遥远物体影像，有效焦距与影像格式尺寸足以定义视角。计算非线性影像相对复杂许多，而且在大部分的实际应用上并不是非常有用。...在此案例中，放大倍率(m) 必须加以考虑 f=F*(1+m) (在摄影学中m 通常被定义为正值，尽管是被颠倒的影像。)...举例来说，在放大倍率1:2的状况下，我们发现 f=1.5F 而与一个对远处的物体具有相同焦距相比视角减少了33%。

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第02期 ARTS 打卡计划

缓存使用 Scan 命令快速查找 key Share: Spring Boot 集成热部署 Algorithm: 颠倒二进制位题目：颠倒二进制位颠倒给定的 32 位无符号整数的二进制位。...00000010100101000001111010011100 输出: 00111001011110000010100101000000 解释: 输入的二进制串 00000010100101000001111010011100 表示无符号整数...11111111111111111111111111111101 输出：10111111111111111111111111111111 解释：输入的二进制串 11111111111111111111111111111101 表示无符号整数...how-to-design-a-web-application-software-architecture-101-df568b88da76 阅读评论：设计 Web 应用的架构基础文章介绍了什么是架构，为什么要重视架构...，以及介绍如何做合适的架构设计，介绍了当下流行的几种架构模式，可以算是对架构基础介绍，每一节都更给了进一步深入了解的参考文章，在一些感兴趣的点上更值得深入学习下。

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显卡相关技术名词解析1

二、MSAA－多重采样抗锯齿　　多重采样抗锯齿（MultiSampling Anti-Aliasing）的原理与超级采样抗锯齿相同，不过MSAA是寻找出物体边缘部分的像素，然后对它们进行缩放处理。...它的原理是将边缘多边形里需要采样的子像素坐标覆盖掉，抒原像素坐标强制安置在硬件和驱动程序预告算好的坐标中。...简单地说CFAA就是扩大取样面积的MSAA，比方说之前的MSAA是严格选取物体边缘像素进行缩放的，而CFAA则可以通过驱动和谐灵活地选择对影响锯齿效果较大的像素进行缩放，以较少的性能牺牲换取平滑效果。...为什么双重缓冲会导致如此恶果呢？显卡硬件基本上都有两个缓冲区，显示器上见到的图像在前缓冲区，接下来将要显示的一个图像在后缓冲区中。...加上OpenGL游戏远少于D3D游戏，所以事实上驱动的3倍缓冲选项在超过一半情况都不起作用。

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Waymo为防无人车撞伤行人又开新脑洞：柔性汽车外壳

从Google分拆出来的无人驾驶公司Waymo一直在研究这个问题：当无人车撞到行人，怎样把伤害降到最低。这一次，他们提出的解决方案是柔性的汽车外壳。...专利上，汽车内部通过“张力元件”连接在一起。这些张力元件可能是线缆、金属杆或弹簧，可以放松或收紧，根据需要调整汽车的“外壳刚性”。如果传感器检测到车辆即将与其他物体碰撞，那么这些元件就会相应地改变。...如果相撞物体是一辆车，那么元件将保持外壳刚性。而如果相撞物体是人，那么元件会让外壳松弛。以下是Waymo专利中的示意图。水平线条代表可调节的“张力元件”，可以通过放松或收紧元件来调整汽车外壳刚性。...也就是说，行人被撞之后会粘在车上，就像这样： ?量子位私以为还是柔性外壳好一点……

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智商受到了挑战！谷歌无人驾驶新专利的原理竟然是粘蝇纸

整数反转（ReverseInteger）

为什么只有一块有奶油？用流变学正经分析一下奥利奥的「扭一扭」

2D和3D机器视觉检测技术的优势和局限性

图像数据与边缘检测

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欲取代CNN的Capsule Network究竟是什么来头？它能为AI界带来革命性转折么？

如何通过结构化智能体完成物理构造任务？| 技术头条

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