倒立摆是一个开环不稳定的强非线性系统,其控制策略与杂技运动员顶杆平衡表演的技巧有异曲同工之处,目的在于使得摆杆处于临界稳定状态,是进行控制理论研究的典型实验平台。20世纪50年代,麻省理工学院的控制论专家根据火箭助推器原理设计出了第一套倒立摆实验设备,开启了最初的相关研究工作。倒立摆的种类丰富多样,按照其结构可将其分为:直线倒立摆、环形倒立摆以及平面倒立摆等,按照摆杆级数又可将其分为:一级、二级甚至三级等。
Go 内存模型指定了一个条件,在该条件下,在一个 goroutine 中一个变量的读取可保证能够观测到被其他 goroutine 对该变量写入的变化值。
2011 年我在某大厂干活时,很多使用 C 语言进行开发的同事都有一个自己的私人 SDK 库,尤其是网络通信库。个人刚融入这个环境时,觉得不能写一个基于 epoll/iocp/kqueue 接口封装一个异步网络通信库,会在同事面前矮人三分。现在想起来当时很多同事很大胆,把自己封装的通信库直接在测试生产环境上线使用,据说那时候整个公司投入生产环境运行的 RPC 通信库就有 197 个之多。
在现实生活,平面,线和圆柱体是非常常见的结构,目前已有工作做了类似于BA的平面adjustment(即.PA),但是这类工作在缺少平面的场景效果很差,为了增强系统的鲁棒性,引入更多的特征是有必要的,因此作者在本文中引入了额外的线和圆柱体特征,并且实现了平面-线-圆柱体-adjustment(即. PLCA),并且证明了可以通过预处理使得PLCA独立于点云的大小,从而实现系统的实时性。
作者 | Giulia Di Pietro 策划 | 孙瑞瑞 网络安全影响着我们的日常生活,Stefan Achleitner 解释了为什么人工智能和可观测性可以帮助你防止下一个大漏洞。 Dynatrace 云原生安全研究负责人 Stefan Achleitner 最近受邀成为 Red Hat X Podcast 的嘉宾,讨论了网络安全的最佳实践以及如何预测下一个大漏洞,如 Log4Shell。 这个话题其实和科技工作者以及每个人的日常生活都非常相关,我们认为演讲分享中的一些话题和讨论的一些点是非
素材来自:腾讯科技、新浪科技、新城商业等 ◆ ◆ ◆ 人类首次直接探测到了引力波 美国当地时间2月11日上午10点30分(北京时间2月11日23点30分),美国国家科学基金会(NSF)召集了来自加州理
GAIR 今年夏天,雷锋网将在深圳举办一场盛况空前的“全球人工智能与机器人创新大会”(简称GAIR)。大会现场,谷歌,DeepMind,Uber,微软等巨头的人工智能实验室负责人将莅临深圳,向我们零距离展示国外人工智能震撼人心、撬动地球的核心所在。在此之前雷锋网将网罗全国顶尖的人工智能和机器人专家和各大公司的首席科学家,同这些国际大拿同台交流。如果你不想错过这个机会,请用邮件直戳我心,lizongren@leiphone.com 雷锋网按;本文作者明镜,马克斯·普朗克引力物理研究所博士、LIGO科学合作组织
也服从高斯分布,所以我们只需计算均值和协方差矩阵即可。由上式可知协方差矩阵对应二次项,而均值对于一次项(协方差矩阵已知),那么对应有
在我们的心目中,宇宙似乎永远存在。但是利用几何学,我们可以探索各种三维形状,为“普通”无限空间提供选择。公众号今天为大家带来一篇别具一格的文章!
在本专栏的第二十一、二十二、二十三三篇曾记录过matlab实现时间序列的方式。时间序列这块内容理论性强,且有一定的编程难度。本文将结合清风老师的视频清风:数学建模算法、编程和写作培训的视频课程以及Matlab等软件教学重新回顾一下时间序列,并使用Spss进行一键式操作。
通常在分析性能问题时,我们会用 `top , sar , perf` 来观测 CPU 的使用情况;多数据情况下是观测别人的程序。
机器之心专栏 作者:邓仰东 发射资本 人人都喜欢美剧《生活大爆炸》。Sheldon 和朋友们的生活看似单调,但是自有其独特的精彩。捧腹之余,理工科出身的观众不免也想看看 Sheldon 到底在做怎样
说到事件驱动,我心里一直就有一个不解的疑问:它和我们老生长谈的一些概念比如:【观察者模式】【发布订阅模式】【消息队列MQ】【消息驱动】【EventSourcing】等等是一回事吗?
该论文发表几个月内就连遭多个科研团队“痛锤”,甚至NASA科学家联名致信Nature要求撤稿。
2022年11月14-17日,欧洲中期天气预报中心(ECMWF)和欧空局(ESA)联合举办了第3届机器学习用于地球系统观测和预报主题研讨会。这次会期为4天的研讨会,采用以线下为主和少量线上报告的方式,包括了43个口头报告,40个墙报,内容十分丰富。
👆点击“博文视点Broadview”,获取更多书讯 推荐系统领域还存在着很多问题有待研究,这些问题将对推荐系统的应用起到重要影响。 下面介绍三个关键热点问题:基于对话的推荐、因果推荐和常识推荐。 01 基于对话的推荐 传统的推荐算法与用户的交互较为缺乏,难以及时有效地把握用户兴趣。基于对话的推荐系统(Conversational Recommender System,CRS)能够通过与用户深入互动来了解用户兴趣,成了推荐系统领域一个新的研究热点。基于对话的推荐系统的核心是用户与推荐系统的在线交互,即将
中间件dble测试成员,主要负责dble的日常测试工作,热衷于探索发现,学习新技术。
上边代码示例中,调用initialize方法,发布了knowSecrets对象。当你向knowSecrets中添加一个Secret时,会同时将Secret对象发布出去,原因是可以通过遍历knowSecrets获取到Secret对象的引用,然后进行修改。
BenchmarkSQL 是一个支持众多关系型数据库的基准测试工具,通过使用 BenchmarkSQL 对数据库进行 TPC-C 标准测试,即模拟多种事务处理:新订单、支付操作、订单状态查询、发货、库存状态查询等,从而获得最终的压测值。相较于 Sysbench 的单一,它更能贴切的模拟出真实的应用场景,因此越来越多的客户在对数据库进行压测时,更多的选择使用 BenchmarkSQL 。
FAST-LIVO: Fast and Tightly-coupled Sparse-Direct LiDAR-Inertial-Visual Odometry
Spring提供了很方便的事件的处理机制,包括事件类ApplicationEvent和事件监听类ApplicationListener。他实现的是设计者模式,如果实现了ApplicationListener接口的bean部署到Spring容器中,则每次ApplicationEvent发布到ApplicationContext时,都会通知该bean。
事件监听机制有点类似于sub/pub模式,不过这个技术点也仅适用于单体应用的范围,分布式应用还是老老实实使用消息队列来进行吧。
上个月,根据CNN的报道,美国凌日系外行星巡天卫星捕捉到黑洞撕碎恒星的罕见太空景象。天文学家称,这种“宇宙大屠杀”每1万至10万年才发生一次,观测非常困难。
HTTP 的版本从最初的 1.0版本,到后续的 1.1版本,再到后续的 google 推出的SPDY,后来再推出 2.0版本,HTTP协议越来越完善。okhttp也是根据2.0和1.1/1.0作为区分,实现了两种连接机制.
作者 | 刘燕 9 月 3 日,在 2022 世界人工智能大会(WAIC)上,腾讯宣布,与国家天文台共同开启对 M31 仙女座星系的射电信号处理,这也是天文界对该星系中脉冲星类致密天体的最深度完整探测。 这场“AI+ 天文”的跨界合作始于 2021 年。时年 7 月,马化腾在去年的 WAIC 上透露,腾讯与国家天文台启动“探星计划”,用 AI+ 云寻找脉冲星,提高探星效率。 双方合作主要包括三个层面:(1)AI 辅助脉冲星搜索效率提升;(2)AI 辅助快速射电暴搜索;(3)AI 辅助近密双星系统中脉冲星搜
spring的事件的API对应ApplicationEvent。它继承了ava.util.EventObject。显示调用父类构造器传递事件源。
作用域就是JS函数和变量的可访问范围,分为全局作用域、局部作用域和块级作用域。全局作用域是整个程序都能访问到的区域,web环境下为window对象,node环境下为Global对象。局部作用域也就是函数作用域,在函数内部形成一个独立的作用域,函数执行结束就销毁,函数内部的变量只能在函数内部访问。块级作用域,使用let或const关键字声明变量之后,会生成块级作用域,声明的变量只在这个块中有效,并且在这个块中let或const声明的变量必须先声明后使用。
强化学习(Reinforcement Learning,简称RL,又译为“增强学习”)这一名词来源于行为心理学,表示生物为了趋利避害而更频繁实施对自己有利的策略。例如,我每天工作中会根据策略决定做出各种动作。如果我的某种决定使我升职加薪,或者使我免遭处罚,那么我在以后的工作中会更多采用这样的策略。
前一篇文章讲了,Apollo 6.0 中融合的代码逻辑流程,但那是基于软件的角度进行梳理和分析的,这一篇文章基于上篇的成果进一步对算法进行更详细的分析,因为代码量奇大,所以本文重点讨论数据关联的一些细节。
TypeScript 中的联合类型(Union Types)允许您将多个不同的类型组合成一个类型,表示一个值可以是这些类型中的任何一个。联合类型使用 | 运算符定义,以下是详细介绍和多个示例:
在缺乏鲁棒的视觉特征的环境中,运动结构(SfM)通常无法估计准确的姿势,在这种情况下,最终3D网格的质量会降低,克服这个问题的,一种方法是将单目相机的数据与激光雷达的数据结合起来。这种联合传感器的方法可以捕捉环境中精细的细节和纹理,同时仍能准确地表示无特征的对象,然而,由于这两种传感器的特性根本不同,因此融合这两种传感器模式是非常具有挑战性。
绝大多数前端er都有这样的困扰,但本着基础为大的原则,手撕 DOM 应当是一个前端攻城狮的必备技能,这正是本文诞生的初衷 —— DOM 并没有那么难搞,如果能去充分利用它,那么你离爱上它就不远了。
在《Tekton实践篇-如何用Jenkins来管理Tekton》我们介绍了如何使用Jenkins来管理Tekton,这种方式是运维主动式管理,也就是需要运维去触发发布,那有没有可能让自动触发Tekton PipelineRun的运行呢?
Spring Startup Ananlyzer 采集Spring应用启动过程数据,生成交互式分析报告(HTML),用于分析Spring应用启动卡点,支持Spring Bean异步初始化,减少优化Spring应用启动时间。
📷 注册实例 描述 注册一个实例到服务。 void registerInstance(String serviceName, String ip, int port) throws NacosException; void registerInstance(String serviceName, String ip, int port, String clusterName) throws NacosException; void registerInstance(String serviceName
近期手上有一些需要定时任务的需求(Go定时任务可以看这一篇:Go-并发编程与定时器),而单例模式可以很好的保证定时任务不被重复创建,Go在官方库中也提供了优雅的单例模式实现方式,即sync包中的Once类型
今年年初的时候写了一篇文章 《围观:基于事件机制的内部解耦之心路历程》。这篇文章主要讲的是用 ES 数据异构的场景。程序订阅 Mysql Binlog 的变更,然后程序内部使用 Spring Event 来分发具体的事件,因为一个表的数据变更可能会需要更新多个 ES 索引。
传统的推荐算法与用户的交互较为缺乏,难以及时有效地把握用户兴趣。基于对话的推荐系统(Conversational Recommender System,CRS)能够通过与用户深入互动来了解用户兴趣,成了推荐系统领域一个新的研究热点。基于对话的推荐系统的核心是用户与推荐系统的在线交互,即将通过用户与推荐系统的对话交互过程获得用户的反馈,并将用户反馈融入推荐模型中,期望更好地理解用户的兴趣并提升推荐的准确性。
在这篇文章中,我们探讨了SREs(网站可靠性工程师)和安全分析师虽然角色不同,但共享了许多相同的目标。他们都采用主动监控和事件响应策略,以便在服务受影响之前识别并解决潜在问题。他们同样将组织的稳定性和弹性放在首位,目标是最小化停机时间和中断。
网络侦察防御是防守方为应对攻击方的网络侦察,保护目标网络关键信息免受恶意攻击影响的动作。承接上次网络侦察技术分类综述,本文介绍一篇相同作者2023年发布在ArXiv预印版平台的论文工作[1],如图1所示。为了便于理解,本文删减调整了原文部分内容顺序,主要从防守方视角,介绍如何对网络侦察进行形式化建模,并对网络侦察防御相关技术进行梳理概述。
在我们的经典统计学教科书中,数据是正态的,分布是已知的,测量也是精确的,在这样的前提下我们才做着漂亮简明的各种估计、检验和性质分析。但是一旦拿到实际问题中就发现,这些条件一个都不成立。逻辑起点错了,就全错了。其中一个典型的就是:
Fast R-CNN的区域建议生成算法SS(Selective Search)还是一个独立的东西,Faster R-CNN引入了RPN使得区域建议也由第五个卷积层来确定,这样相当于将区域建议的生成算法直接集成到网络里,集成RPN后能进一步共享卷积层,因为RPN是基于第五个卷积层的。RPN通过Attention引导Fast R-CNN关注一些特定区域。可将区域建议由SS输出的2000降低为300。
ApplicationEvent 是所有事件对象的父类。ApplicationEvent 继承自 jdk 的 EventObject, 所有的事件都需要继承 ApplicationEvent, 并且通过source得到事件源。
观察者模式是一种很常见的设计模式,在java jdk里或者Spring框架里都有实现,并提供api给开发者
Spring 从 3.x 开始支持事件机制。在 Spring 的事件机制中,我们可以令一个事件类继承 ApplicationEvent 类,然后将实现了 ApplicationListener 的 Bean 注册到 spring 容器,最后向 ApplicationEventPublisher 推送事件对象即可令所有订阅者收到事件。在 4.2 以后,甚至不需要实现 ApplicationListener 接口,仅需在 Bean 中方法标记 @EventListener 注解即可。
Spring 的事件监听机制,不知道你有没有用过,实际开发过程中用来进行代码解耦简直不要太爽。
ROI 是指投资回报率,对应系统架构设计上来说需要从业务发展和收益角度综合评估 ROI 来进行取舍。需要确保架构符合业务的发展,在设计开发时需要重点关注一下几个地方:
并且高耗时的服务非常容易成为整个服务的瓶颈,在高并发下很可能引发微服务雪崩效应,进而导致整个服务不可用。
昨日,国内华中科技大学、中科大和曲阜师范大学等多家机构相继成功初步复现了 LK-99 材料。虽然都展现出了抗磁性结果,但遗憾的是未测零电阻 —— 它是超导的最佳证据。
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