//Polar.cpp /** * * Polar 投影(扫描方式，自正北方向顺时针) * * How to use Polar class: * * Polar polar = new Polar(Point(240, 240), 109.24, 24.35, 1.5);//构造函数 * polar->setScale(1.0);//设置比例尺，1公里对应1个像素点 * ... * **/ #include "Polar.h" /** * * 扫描平面 *
实时分为硬实时和软实时，硬实时要求绝对保证响应时间不超过期限，如果超过期限，会造成灾难性的后果，例如汽车在发生碰撞事故时必须快速展开安全气囊；软实时只需尽力使响应时间不超过期限，如果偶尔超过期限，不会造成灾难性的后果.
作者 | 黄楠 编辑 | 陈彩娴 近日，PyTorch 创始人 Soumith Chintala 在PyTorch官网宣布称，PyTorch 作为一个顶级项目，将正式转移到 Linux 基金会（LF），名称为 PyTorch 基金会。 PyTorch 诞生于 2017 年 1 月，由 Facebook 人工智能研究院（FAIR）推出，是一个基于 Torch 的 Python 开源机器学习库，可用于自然语言处理等应用程序。作为最受欢迎的机器学习框架之一，PyTorch 目前已拥有超过 2400 名贡献者，以
开源软件的重要性就不用多说了，它是IT工业的基础。它和我们每个人、每天的学习、工作、生活都息息相关，我们使用的互联网、物联网、车联网都广泛的依赖于它们。
数据准备是机器学习的基础，俗话说巧妇难为无米之炊，没有数据的机器学习就是耍流氓。
Linux基金会今日宣布，将成立AgStack基金会，这是一个面向全球农业生态系统，开源数字基础设施项目。
大数据文摘授权转载自AI科技评论 作者 | 黄楠 编辑 | 陈彩娴 近日，PyTorch 创始人 Soumith Chintala 在PyTorch官网宣布称，PyTorch 作为一个顶级项目，将正式转移到 Linux 基金会（LF），名称为 PyTorch 基金会。 PyTorch 诞生于 2017 年 1 月，由 Facebook 人工智能研究院（FAIR）推出，是一个基于 Torch 的 Python 开源机器学习库，可用于自然语言处理等应用程序。作为最受欢迎的机器学习框架之一，PyTorch 目前已
图神经网络算法将深度神经网络的运算(如卷积、梯度计算)与迭代图传播结合在一起：每个顶点的特征都是由其邻居顶点的特征结合一组深度神经网络来计算。
作者 | 李冬梅 当地时间 9 月 12 日，Linux 基金会在其官网宣布，PyTorch 已经正式加入 Linux 基金会。 1 PyTorch 正式加入 Linux 基金会 Linux 基金会表示，其实很难用一篇文章来描述清楚 PyTorch 的加入对基金会的意义有多么重大，但还是希望尽可能将其表达出来。 以下为基金会全文： PyTorch 是当今世界上最重要和最成功的机器学习软件项目之一。我们很高兴与项目维护者、贡献者和社区合作，将 PyTorch 带入到一个中立的“家园”，在那里它可以继续强
开发基于OpenGL的应用程序，必须先了解OpenGL的库函数。它采用C语言风格，提供大量的函数来进行图形的处理和显示。OpenGL库函数的命名方式非常有规律。所有OpenGL函数采用了以下格式
机器之心编译 编辑：shanshan 加入 Linux 基金会后，PyTorch 不会有大的改变。 PyTorch 有了新家！ 当地时间 9 月 12 日，PyTorch 和 Linux 基金会双双在自家的官网宣布，PyTorch 已经正式加入 Linux 基金会的消息。 PyTorch 最初由 Meta 的 AI 团队孵化，在以社区为中心的管理之下，PyTorch 现已发展成为一个由贡献者和用户组成的庞大社区。截至 2022 年 8 月，PyTorch 是世界上与 Linux 内核和 Kubernetes
本文介绍了Here地图收购德国公司ATS，以利用其OTA技术解决自动驾驶难题。ATS主要为车载软件、智能手机和其他硬件设备提供安全升级。此次收购将加强Here在定位服务、自动驾驶云服务领域的实力，并提高其竞争力。
虽然2016年内Linux在桌面领域并没什么大动作，但作为开源运动的绝对代表，它依然给我们带来一系列大新闻。本文列出了2016年Linux领域的十条大新闻，赶紧看看是不是你关注的。
机器之心报道 机器之心编辑部 3 月 23 日，在机器之心 AI 科技年会上，蚂蚁集团金融机器智能部总经理周俊发表了主题演讲《可信 AI 在数字经济中的实践与探索》。 周俊介绍，如果将数字经济比作一棵树，树干中的人工智能 (AI)、大数据、云计算等技术，构成了数字经济的核心，起着承上启下的作用；树根中的隐私、安全等因素，决定长势以及未来；树干跟树根必须紧密融合，才能枝繁叶茂，其中 AI + 隐私、AI + 安全等成为当下亟需突破的方向。而可信 AI 技术理念将是数字时代抵御风险、提升科技包容度的关键能力之
目前有个名叫Darling的项目活跃度不断提升，这个项目是希望能在Linux上提供一个针对macOS软件的translation layer（翻译层），有点类似Wine这个项目所做的工作。Darling比起Wine来说，成熟度差得尚远，因此开发者们现在仍在尽力能增加更多功能，使得此项目在今后的某一天能够对更多用户提供帮助。
OpenGL - Open Graphics Library OpenGL ES - OpenGL for Embedded Systems EGL - Embedded Graphics Library (Native Platform Graphics Interface) CRT - Cathode Ray Tube CRTC - CRT Controller DDI - Device Driver Interface DRI - Direct Rendering Infrastructure DRM - Direct Rendering Manager GBM - Generic Buffer Manager GEM - Graphics Execution Manager KMS - Kernel Mode Setting GFX - Graphics Force Express EDID - Extended Display Identification Data
前言：I2C接口是比较常见的接口，尤其是各种传感器，本篇聊聊ASR6505的I2C使用。
在之前的文章中，对motif的几个基本概念进行了简单介绍。一致性序列采用IUPAC碱基表示标准来描述motif的序列信息，sequence logo是结合碱基分布频率和一致性序列的一种直观展示形式。本文对motif的碱基分布频率进行详细介绍。
我猜，你读这篇文章，说明你已经对Linux安全模块（LSM）有所了解。如果你使用过SELinux或AppArmor，其实就已经用过LSM了。甚至，在你使用的Linux发行版本或Android系统之上，也使用了LSM。
近年来，人们对深度学习方法在图数据上的扩展越来越感兴趣。在深度学习的成功推动下，研究人员借鉴了卷积网络、循环网络和深度自动编码器的思想，定义和设计了用于处理图数据的神经网络结构。图神经网络的火热使得各大公司纷纷推出其针对图形结构数据的神经网络框架。下面分别介绍四大图神经网络框架。
随着web的发展，http/1.x 已经很难满足现在的需求，Google 因此开发了 SPDY 作为尝试, http/2 在此基础上应运而生。 此外，Google 已经宣布，2016年移除 Chrome 里对 SPDY 和 NPN 的支持，到此这个实验性的项目也算是功德圆满，可以寿终正寝了，在此不表。
开发基于 OpenGL 的应用程序，必须先了解 OpenGL 的库函数。它采用 C 语言风格，提供大量的函数来进行图形的处理和显示。OpenGL 库函数的命名方式非常有规律。所有 OpenGL 函数采用了以下格式： . <库前缀><根命令><可选的参数个数><可选的参数类型> 库前缀有 gl、glu、aux、glut、wgl、glx、agl 等等，分别表示该函数属于openGL 的哪个开发库，从函数名后面中还可以看出需要多少个参数以及参数的类型。I 代表 int 型，f 代表 float 型，d 代表 double 型，u 代表无符号整型。 例如： glVertex3fv()表示了该函数属于 gl 库，参数是三个 float 型参数指针。我们用glVertex*()来表示这一类函数。
虽然已有有很多关于特征选择的方法，但大多数是基于传统机器学习算法，或者是选择特征用于训练传统机器学习算法。
最近基于深度学习的显著目标检测方法取得了出色的性能。然而现有的大多数方法多事基于低分辨率输入设计的，这些模型在高分辨率图片上的表现不尽人意，这是由于网络的采样深度和感受野范围之间的矛盾所导致的。
最近，马三买了两本有关于“计算机图形学”的书籍，准备在工作之余鼓捣鼓捣图形学和OpenGL编程，提升自己的价值（奔着学完能涨一波工资去的）。俗话说得好，“工欲善其事,必先利其器”。想学习图形学和OpenGL编程必须先把开发环境搭建好，而马三只是在上学的时候稍稍做了一些基于Android平台的OpenGL开发学习，并没有搭建过OpenGL开发环境。因此在搭建过程中颇废了一番周折，也查阅了不少资料才算搭建成功，特此记录一下搭建过程，以备不时之需。
cfssl下载地址 https://pkg.cfssl.org/R1.2/cfssl_linux-amd64
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
方法二：利用 menu 指令调出 T100系统首页，这个界面又有两种方法执行程序
单细胞韧皮部研究代码解析1-QC_filtering.R:https://cloud.tencent.com/developer/article/2256814?areaSource=&traceId
刚刚，马斯克声称，他收到一份关于 OpenAI 的信件，「（里面提到的）这些问题似乎值得调查。」
RabbitMQ是一个消息中间件，是一个很好用的消息队列框架，这里有几个关键的名词：
从亚马逊创始人Jeff Bezos到英伟达的黄仁勋，以下是入选《福布斯》2022年全球亿万富豪榜单的20位科技大佬。 没必要为全世界最有钱的亿万富豪们拉小提琴唱赞歌，不过要知道：这个群体在过去的一年确实遭受了一番痛苦。 根据《福布斯》杂志最近发布的《2022年全球亿万富豪榜单》显示，截至今年早些时候，全球共有2668位亿万富豪，比上一年减少了87位。 2022年全球IT公司20强： 据《福布斯》榜单显示，与此同时，截至4月初，全球亿万富豪们的总资产达到12.7万亿美元，比上一年同期减少了4亿美元。 从《
【编者按】OpenGL（开放式图形库），用于渲染 2D、3D 矢量图形的跨语言、跨平台的应用程序编程接口，C、C++、Python、Java等语言都能支持 OpenGL。本文作者以 Python 语法为例，用两万字详解 OpenGL 的理论知识、用法与实际操作，干货满满，一起来看看吧。
例如，在新闻和媒体行业，AIGC技术可以用于自动化生成新闻报道、摘要和评论，从而提高报道速度和准确性。在广告和营销行业，AIGC技术可以用于自动化生成广告文案和创意，提高广告效果和转化率。在医疗和健康领域，AIGC技术可以用于自动化生成病历和医学报告，提高诊断和治疗效果。在教育和培训领域，AIGC技术可以用于自动化生成教学材料和题目，提高教学效果和学生满意度。
转载自 https://blog.csdn.net/lyhkmm/article/details/78775369
原文转载：http://blog.csdn.net/whycold/article/details/41119807
什么是OpenGL ES OpenGL ES是一套适用于手持嵌入式设备的3DAPI。比如手机、PDA、汽车、航空等等上面都可以使用到OpenGL ES。OpenGL ES是免授权费的、跨平台的、功能完善的2D和3D图形应用程序接口API，它是桌面OpenGL的子集，是从OpenGL裁剪定制而来的。由于手持设备的相关局限性，OpenGL ES相对于OpenGL不可避免的进行了相关的精简。去除了OpenGL中比如glBegin/glEnd，四边形(GL_QUADS)、多边形(GL_POLYGONS)等复杂图元
目标： 基于docker的布式任务调度器, 比quartzs,xxl-job 更强大的分布式任务调度器。
打开官网：https://sourceforge.net/projects/sigar/files，如下图，点击对应的名称、版本进行下载。
OpenGL 是 Open Graphics Library 的简写，意为“开放式图形库”，是用于渲染 2D、3D 矢量图形的跨语言、跨平台的应用程序编程接口（API）。OpenGL 不是一个独立的平台，因此，它需要借助于一种编程语言才能被使用。C / C++ / python / java 都可以很好支持 OpengGL，我当然习惯性选择 python 语言。
MQ 是什么？队列是什么，MQ 我们可以理解为消息队列(message queue)，队列我们可以理解为管道。以管道的方式做消息传递。
摘要：本篇从理论到实战详细介绍了目前很火的图神经网络GNN。首先介绍了背景，主要包括学习GNN的原因、GNN应用场景以及在我们业务中如何应用GNN；然后从理论详细介绍了GNN，包括GNN和Graph Embedding的关系、GNN的整体流程和分类以及GNN的经典模型GCN、GAT和GraphSAGE；最后在CORA数据集上基于开源框架tf_geometric实践了GAT模型。希望对于学习并将图神经网络GNN应用到实际业务场景的小伙伴可能有所帮助。
本次学习主要针对运维人员，和对rabbitmq不熟悉的开发人员。通过本次学习你将掌握rabbitmq 的基本原理、集群、基本运维操作、常见故障处理。
本次学习主要针对运维人员，和对rabbitmq不熟悉的开发人员。通过本次学习你将掌握rabbitmq 的基本原理、集群、基本运维操作、常见故障处理
RabbitMQ是一个由erlang开发的AMQP（Advanced Message Queue ）的开源实现。AMQP 的出现其实也是应了广大人民群众的需求，虽然在同步消息通讯的世界里有很多公开标准（如 COBAR的 IIOP ，或者是 SOAP 等），但是在异步消息处理中却不是这样，只有大企业有一些商业实现（如微软的 MSMQ ，IBM 的 Websphere MQ 等），因此，在 2006 年的 6 月，Cisco 、Redhat、iMatix 等联合制定了 AMQP 的公开标准。
发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/193290.html原文链接：https://javaforall.cn
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