从一种格式转换到另一种格式。
蜂窝系统：(小区制系统)将所要覆盖的地区划分为若干个小区，每个小区的半径可视用户的发布密度在1-10km左右，在每个小区设立一个基站为本小区范围内用户服务；与之相对应的网络称为蜂窝式网络。 特点：用户容量大、服务性能较好、频谱利用率较高、用户终端小巧且电池使用时间长，辐射小等。 问题：频率复用牵扯到系统的复杂性、重选、切换、漫游、位置登记、更新和管理以及系统鉴权等。 频率复用：频率的重复使用 原因：频率资源的有限性 条件：间隔一定的距离(同频之间会产生一定的干扰) 位置更新：(作用为寻呼) 移动台由一个位置区移动到另一个位置区时，必须在新的位置区登记，一旦移动台出于某种需要或发现其存储器中的LAC与接收到当前小区的LAC号发生了变化，就必须通知网络来更改它所存储的移动台的位置信息。 LAI：位置区标识 位置区识别码 LAC：位置区号
双三次插值是使用三次或其他多项式技术的2D系统，通常用于锐化和放大数字图像。在图像放大、重新采样时，或是在软件中润饰和编辑图像时也会使到用它。当我们对图像进行插值时，实际上是在将像素从一个网格转换到另一个网格。
基于计算机视觉的金属材料表面缺陷检测是冶金工业领域的研究热点。在金属制造行业中，高标准的平面质量要求自动视觉检查系统及其算法的性能必须不断提高。本文基于对钢，铝，铜板和带钢的一些典型金属平面材料产品的160多种出版物的综述，试图对二维和三维表面缺陷检测技术进行全面的综述。根据算法的属性和图像特征，现有的二维方法分为四类：统计方法，光谱方法，模型方法和基于机器学习的方法。在三维数据采集的基础上，三维技术分为立体视觉，光度立体，激光扫描仪和结构化光测量方法。本文将分析和比较这些经典算法和新兴方法。最后，对视觉缺陷检测的剩余挑战和未来的研究趋势进行了讨论和预测。
激光雷达和照相机是用于感知和理解场景的两个基本传感器。他们建立周边环境模型、提供检测和确定其他对象位置的方法，从而为机器人提供了安全导航所需的丰富语义信息。许多研究人员已开始探索用于精确3D对象检测的多模式深度学习模型。Aptiv开发的PointPainting [1]算法是一个非常有趣的例子。
这篇文章原为 quora 中2017年机器学习领域最杰出的成就是什么？问题下的答案。
转载：深蓝AI 分享嘉宾：卢子琦 文稿整理：张琳 编辑：东岸因为@一点人工一点智能
SLAM就是机器人同步定位与建图，通过一些传感器的测量数据同时去建立环境的地图，且利用这个地图对于机器人的状态进行估计，机器人的状态包括机器人的位姿、速度和机器人的参数，比如内参。环境地图包括比如点的位置，线的位置，面的位置。常见的SLAM系统由前端和后端组成，如图1所示，前端一般从一些原始的传感器数据中采集一些特征，后端利用概率的推断模型对采集的模型进行融合生成全局一致的环境地图。
1. 学习目标 图像色彩空间； 函数说明与解释； 学习如何将图像从一个色彩空间转换到另一个，像BGR↔灰色，BGR↔HSV等； 学习 cv.cvtColor 函数的使用。 2. 常见色彩空间 📷 3. 常见色彩空间说明 名称 说明 HSV 对计算机友好，区分各种色彩。 RGB 设备独立。 YCrCb Y分量表示信息，CrCb可以被压缩。 RGB是计算机显示器的标准支持色彩系统。 4. 常见色彩空间取值范围 名称 范围 HSV H：0-180；SV：0-255 RGB 0-255 5. 色彩空间转换
在张犁看来，区块链被认为是一个传递资产价值的网络，但直到目前为止，区块链的主要方向还是加密货币，并没有对现实世界中的（物理）资产、服务、虚拟数字资产提出一个通用的解决方案。然后，他对 ERC20 和 ERC721 的定义进行了解释，前者是可替换的资产，后者是不可替换的资产。 那什么是 ERC721？他通过一段英文进行了阐述：ERC721是不可替换资产的智能合约所必须要实现的最少的interface。 而关于 ERC721 的问题和改进方面，他提到，ERC-721 尽可能地继承了 ERC20 的特
无监督（unsupervised）及领域自适应（domain adaptive）的目标重识别是目标重识别领域中两个重要的研究方向，同时二者又关系密切。本文中部分配图和内容参考葛艺潇：无监督及领域自适应的目标重识别。
1. 什么是 arguments MDN 上解释： arguments 是一个类数组对象。代表传给一个function的参数列表。 我们先用一个例子直观了解下 JavaScript 中的 arguments 长什么样子。 JavaScript function printArgs() { console.log(arguments); } printArgs("A", "a", 0, { foo: "Hello, arguments" })； 执行结果是： JavaScript 1["A
深度学习技术使最先进的模型得以出现，以解决对象检测任务。然而，这些技术是数据驱动的，将准确性委托给训练数据集，训练数据集必须与目标任务中的图像相似。数据集的获取涉及注释图像，这是一个艰巨而昂贵的过程，通常需要时间和手动操作。因此，当应用程序的目标域没有可用的注释数据集时，就会出现一个具有挑战性的场景，使得在这种情况下的任务依赖于不同域的训练数据集。共享这个问题，物体检测是自动驾驶汽车的一项重要任务，在自动驾驶汽车中，大量的驾驶场景产生了几个应用领域，需要为训练过程提供注释数据。在这项工作中，提出了一种使用来自源域（白天图像）的注释数据训练汽车检测系统的方法，而不需要目标域（夜间图像）的图像注释。 为此，探索了一个基于生成对抗网络（GANs）的模型，以实现生成具有相应注释的人工数据集。人工数据集（假数据集）是将图像从白天时域转换到晚上时域而创建的。伪数据集仅包括目标域的注释图像（夜间图像），然后用于训练汽车检测器模型。实验结果表明，所提出的方法实现了显著和一致的改进，包括与仅使用可用注释数据（即日图像）的训练相比，检测性能提高了10%以上。
DeepFakes，这种能够移花接木的技术，它能将图像或视频中把一张脸替换成另一张脸。
生成式对抗网络（Generative Adversarial Networks, GAN）诞生于2014年，它的作者Ian Goodfellow 因它而声名大噪，被誉为“GAN 之父”。
CSS 过渡（transition）是通过定义元素从 起点的状态 和 结束点的状态 ，在一定的时间区间内实现元素平滑地过渡或变化 的一种补间动画机制。你可以让属性的改变过程持续一段时间，而不是立即生效。
《七种武器》为古龙著名作品代表作之一，共分为六个故事：长生剑、孔雀翎、碧玉刀、多情环、霸王枪、离别钩，七种武器非一般江湖武器，件件精妙绝伦。七种令人闻风丧胆、不可思议的武器，七段完全独立的故事，令人叹为观止，不能掩卷。第七种武器因为古龙的离世，而未完成著作。以下借用古龙的话题，缅怀下大师。应有酒！
顾名思义，图像识别就是对图像进行各种处理，分析，并最终确定我们要研究的目标。当今的图像识别不仅指人的肉眼，而且还指使用计算机技术进行识别。
从我的前一篇博文中, 我们知道了CPU缓存及缓存行的概念, 同时用一个例子说明了编写单线程Java代码时应该注意的问题. 下面我们讨论更为复杂, 而且更符合现实情况的多核编程时将会碰到的问题. 这些问
线性代数是数学工具 掌握它，打开数学的另一扇大门 ---- 1：声明 非原创，笔记系诞生于10年前的孟岩先生的《理解矩阵》篇。 原文链接：===> 是它，就是它，杀死它 为什么会今天被我看到，进而进行了整理。 因为，此刻，线性代数已经不再是用来应付考试的一门普通数学科目。它已经成为了阻碍继续精进的巨大“石块”，所以需要移去。问题转换成为了主动遇到的问题。 回过头可以再继续看任何一本线性代数教材：线性空间与线性变换篇。 此刻线性代数没能成为你的问题的话，看这篇笔记的收获并不会很大。 系学习编程技术的“小
下面要介绍的论文发表于BMVC2019，题为「An Adaptive Supervision Framework for Active Learning in Object Detection」，论文提出一个在目标检测中主动学习的自适应框架，在保证目标检测性能的同时大大节省了训练目标检测器的数据标注成本。
拟时（pseudotime）分析，又称细胞轨迹（cell trajectory）分析，通过拟时分析可以推断出发育过程细胞的分化轨迹或细胞亚型的演化过程，在发育相关研究中使用频率较高。主要基于关键基因的表达模式，在拟时间中对单个细胞进行排序，模拟出时间发育过程的动态变化。
「目前对公立学校来讲，教学分析系统主要满足两个需求。」清帆科技创始人、CEO 张文铸博士在最近接受机器之心的专访时说道。「一个是全校教学管理的需求，另一个就是教育研究的需求。教学分析系统的目的是让教师提升自己，展现自己的教学水平。」
tty一词源于teletypes，或者teletypewriters，原来指的是电传打字机，是通过串行线用打印机键盘阅读和发送信息的东西，后来这东西被键盘与显示器取代，所以现在叫终端比较合适。
【新智元导读】谷歌研究院官方博客几小时前更新文章，介绍了一种名为“缩放卷积神经网络”的新方法，能够解决在使用反卷积神经网络生成图像时，图片中尤其是深色部分常出现的“棋盘格子状伪影”（棋盘效应，checkboard artifacts）。作者讨论了棋盘效应出现及反卷积难以避免棋盘效应的原因，并提供了缩放卷积 TensorFlow 实现的代码。作者还表示，特意提前单独公开这一技术，是因为这个问题值得更多讨论，也包含了多篇论文的成果，让我们谷歌大脑的后续大招吧。 当我们非常仔细地观察神经网络生成的图像时，经常会看
基本概念： 1>tty(终端设备的统称): tty一词源于teletypes，或者teletypewriters，原来指的是电传打字机，是通过串行线用打印机键盘阅读和发送信息的东西，后来这东西被键盘与显示器取代，所以现在叫终端比较合适。 终端是一种字符型设备，它有多种类型，通常使用tty来简称各种类型的终端设备。 2>pty（伪终端，虚拟终端): 但是如果我们远程telnet到主机或使用xterm时不也需要一个终端交互么？是的，这就是虚拟终端pty(pseudo-tty) 3>pts/ptmx(pts/pt
今天，由中国信通院主办的“2023 数字生态发展大会”暨中国信通院“铸基计划”年中会议在京召开。本次大会全面总结了“铸基计划”上半年度工作成果，帮助行业解析数字化转型发展趋势，链接供给侧和需求侧企业，以期推动我国数字生态高质量发展。在会上，腾讯云 CODING 被评为 TISC 企业级平台工程综合能力要求标准贡献单位，腾讯云 CODING 应用管理产品总监潘俊明被聘为“TISC 企业级平台工程专项推进委员会”专家委员。
这一章介绍了标准库中另外的一些之前没提到但也很实用的东西，读起来并不困难。其中17.1的tuple很适合快速组织数据，17.3的正则表达式可以快速处理字符串，17.4和17.5的随机数部分和IO流部分都是非常常用的特性，可以有效提高我们的开发效率。
tty是Teletype的缩写。 Teletype是最早出现的一种终端设备——可以称作电传打字机，由Teletype公司生产。tty在Linux系统的设备特殊文件目录/dev/下。
在开发中总会遇到这样的场景，比如工单状态，流程状态，通过状态判断该执行的操作，不断改动的需求导致永无止境的 IF、ELSE 和 BREAK 子句的层次结构，当事情开始看起来太复杂时，简直就像面满池子的海洋球。
状态图（State Diagram）是用于描述系统中对象的状态变化和事件行为的一种图形表示方法。在软件工程中，状态图主要用于显示对象在其生命周期内经历的状态序列，以及由于事件发生而导致状态转换的过程。状态图帮助开发者理解对象在运行时的行为特性，对于复杂系统的分析与设计尤为重要。
Metrics learning + self-supervised learning
内核态：cpu可以访问内存的所有数据，包括外围设备，例如硬盘，网卡，cpu也可以将自己从一个程序切换到另一个程序。
我们在学习java的时候，必须先来配置一下java的环境变量，也许你不懂什么是java环境变量，我们也不需要懂，你只要知道，java环境变量配置好了，你的电脑就能编译和运行java程序了，这显然是你想要的，好了，下面请跟我一起来做吧！
【新智元导读】 谷歌官方博客今天发布了一篇文章，介绍如何使用神经网络压缩图片。在论文中，谷歌证明了神经网络可以获得比现在普遍使用的压缩方法质量更好、大小更小的图片，理论上会小25%。谷歌这次要解决图片占用内存过多的问题。用户可以去 TensorFlow使用该模型压缩自己的图片。 作者： Nick Johnston and David Minnen, Software Engineers 数据压缩几乎发生在互联网的任何角落，你观看的视频、分享的突破、听的音乐，甚至你现在在看的文章，都是经过压缩的。压缩技术使得
摘要：利用不同的经颅电刺激（tES）技术来阐明神经振荡的作用，但并不清楚是否真的发生神经夹带以及是否与最终的行为有因果关系。本文从一个跨系统、物种、理论和实验框架的新兴综合研究项目的视角出发，阐明tES诱导神经夹带的潜力。本文认为这样的综合研究是将tES作为一个工具，以测试神经振荡的因果作用并强调在采用转换方法时应考虑的关键问题。
作者：Bo Zhao、Bo Chang、Zequn Jie、Leonid Sigal
对于整个深度学习和机器学习来说，今年是重要的一年。如今，连面向婴儿的神经网络的书籍都已经面世。不过，除了读书之外，在这个疯狂的世界中保持最新状态的最佳方法是阅读论文。拥有超过10年的人工智能和软件开发经验的Rubik’s Code公司为我们重点介绍了今年对我们产生重大影响的5篇论文。
相信做过网页的对Css都不是很陌生，它可以帮助我们重铸网页中很多绚丽的特效，尤其是现在Css已经发展3.0版本，很多功能更是丰富多彩，让我们的开发时间不仅大大缩短，而且还可以轻松做出许多华丽的特效，需要注意的是，Css相当于Html的一个美化装置，所以它必须依赖于Html才能发挥作用，那么今天我们就来深入了解下它吧。
随着社交媒体（如Instagram和Facebook）的普及，人们越来越愿意在公开场合分享照片。在分享之前，对颜色进行修饰成为了一项必不可少的操作，可以帮助更生动地表达照片中捕捉到的故事，并给人留下良好的第一印象。照片编辑工具通常提供颜色风格预设，如图像滤镜或查找表，以帮助用户高效探索。然而，这些滤镜是通过预定义参数手工制作的，不能为具有不同外观的图像生成一致的颜色风格。因此，用户仍然需要进行仔细的调整。为了解决这个问题，引入了色彩风格转换技术，可以自动将一个经过精细修饰的图像（即风格图像）的色彩风格映射到另一个图像（即输入图像）。
大多数神经网络结构使用一些中间表示来捕获、控制源身份s和目标身份t的面部结构、姿势和表情等。
你可能会问，为什么是copulas？我们指的是数学上的概念。简单地说，copulas是具有均匀边缘分布的联合分布函数 。
状态(state)是指在对象的生命期中的某个条件或状况，在此期间对象将满足某些条件、执行某些活动或等待某些事件。所有对象都具有状态，状态是对象执行了一系列活动的结果，当某个事件发生后，对象的状态发生变化。
这是一篇最新ICLR2022论文，Acceleration of Federated Learning with Alleviated Forgetting in Local Training，作者通过从一个灾难性遗忘的角度分析联邦学习性能不佳的原因，并进行改进提升收敛速度与精度。
注意：如果您正在查找调查报告，此博客文章也可作为arXiv上的一篇文章。
继续前期依次推文PySpark入门和SQL DataFrame简介的基础上，今日对Spark中最重要的一个概念——RDD进行介绍。虽然在Spark中，基于RDD的其他4大组件更为常用，但作为Spark core中的核心数据抽象，RDD是必须深刻理解的基础概念。
Power Query里最、最、最常接触的结构是“表”：从数据源接入通常都是一张表，后面每个处理步骤通常也都是一张表，最后的输出还是一张表！
每天给你送来NLP技术干货！ ---- ©作者 | 吴桐 研究方向 | 推荐系统 来自 | PaperWeekly 什么是对比学习？ Metrics learning + self-supervised learning 对比学习在解决什么问题？ ● 如何学习 representation ● 解决数据稀疏的问题 ● 如何更好的利用没有label的数据 未打标的数据远远多于打标的数据，不用简直太浪费了，但是要打标又是一个耗时耗力耗钱的事儿 ● 有监督学习的缺点： 泛化能力 spurious c
你可能有多种原因想要更改当前头寸：也许你想将 MakerDAO 持有的 ETH 转换为 USDC ，或者你觉得 ETH 会有更高的表现，想将 WBTC CDP 转换为 ETH，或者由于更高的利息、更低清算惩罚或更高的贷款价值比 （下文简称 LTV：loan-to-value），你可能希望把资金从 MakerDAO 转换为 Compound(反之亦然)。
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