基于FPGA的Sobel算子（三） 之Cordic坐标系转换电路 1.前期预处理：完成坐标象限转换。 2.完成n次迭代工作：采用菊花链式结构设计。 3.后期处理工作：恢复象限转换，增益补偿。...转换工作十分简单，只需提取输入x和y的坐标绝对值作为输出，即可将坐标转换到第一象限，同时判断x和y的绝对值大小，当y>x时，将x和y调换即可将坐标转换到第一象限的前半象限。...2.单元迭代运算单元 经过预处理后的绝对值输出可以直接送入Cordic处理核进行Cordic运算，Cordic运算，Cordic运算实际上是n次迭代运算的过程。...4.Cordic后续处理模块 后续处理模块需实现坐标象限还原，很明显，这里的象限指的是角度象限。我们已经在预处理单元中对输入坐标的象限进行了保存，在此模块的基础上需要对象限位置进行恢复。...（2）x<0，说明角度在第二或第三象限，转换公式 ? （3）y<0，说明角度在第三或第四象限，转换公式 ? 由归一化系数算出π/2，π，2π的归一化系数，一次进行转换即可。
代码结构 ├── include │ └── add2.h # cuda算子的头文件 ├── kernel │ ├── add2_kernel.cu # cuda算子的具体实现 │ └──...比较cuda算子和torch实现的时间差异 └── train.py # 使用cuda算子来训练模型 代码结构还是很清晰的。...include文件夹用来放cuda算子的头文件（.h文件），里面是cuda算子的定义。kernel文件夹放cuda算子的具体实现（.cu文件）和cpp torch的接口封装（.cpp文件）。...都可以通过参数--compiler来指定编译方式，可供选择的就是上面提到的三种：jit、setup和cmake。...cuda算子并python调用的方式基本都囊括了，下一篇教程将讲讲PyTorch如何将自定义cuda算子加入到计算图中，并实现前向和反向传播，最终训练模型。
from matplotlib import pyplot as pyl import cv2 import numpy img = cv2.imread("...
图片前边两章讲利用VisualforcePage开发，取得标准ListView的数据，那么对于取得的件数有什么限制，下边简单测试一下。为了测试表示最大件数，修改VF代码，在画面上表示取得的件数。
如何给零售电商企业估值？在投资界有许多成熟的方法，例如P/S、EV/EBITDA、P/E、P/B、DCF估值法等。...EV/EBITDA估值法适用于固定资产更新变化较快，资本密集、准垄断或者具有巨额商誉的收购型公司(大量折旧摊销压低了账面利润)。...第三阶段：在零售产业稳定成熟期(2015 年后) 完全成熟的亚马逊公司业务种类较多，零售业务进入稳定期，云业务发展稳定，形成线上销售、线下销售以及提供第三方服务等多种收入方式，且不同种类之间行业情况有一定的差异...2018年线上商店、实体商店、服务收入(采用零售第三方服务收入、亚马逊网络服务、零售 订购服务的合计值)占比分别为55.21%、7.73%、37.06%，对稳定期的亚马逊也可采用P/E、SOTP估值法。...SOTP全称为Sum Of The Part：分类加总估值法。一种给多元化控股公司估值的方法，将公司同时经营的不同业务分别选择合适的估值方法估值，再根据持股比例加权汇总得出该多元化控股公司的总价值。
2、Elasticsearch Mapping 层面默认值 认知前提：严格讲 Elasticsearch 是不支持 Mapping 层面设置数据类型的时候，设置字段的默认值的。...我们期望设置 Mapping 的时候，可以对各种数据类型添加一个任意指定的缺省值。但是 Elasticsearch Mapping 层面不支持，咋办？ 只能去寻找其他的方案。...3、曲线救国实现 Elasticsearch 设置默认值 直接给出答案，共三种设置默认值的。...，实现了sale_count 的默认值为1 的设置。...4、小结 本文讲解了 Elasticsearch 实现类关系型数据库默认值的三种方案，只有第一种属于前置设置默认值。 后两种都是先写入后设置默认值的脚本更新实现方案。实战方案选型，推荐方案一。
本文将介绍3个在数据集中查找离群值的Python方法 离群值（Outliers）是指在数据集中与其他数据点明显不同或者异常的数据点。这些数据点可能比其他数据点要远离数据集的中心，或者具有异常的数值。...离群值可能是由于数据采集错误、异常事件、测量误差或者其他未知因素引起的。 离群值的存在可以对数据分析和统计建模产生重要影响，因为它们可能导致模型不准确或者产生误导性的结果。...四分位极差法 首先找到第一和第三个四分位数值，通常记为Q1和Q3。然后用Q3减去Q1计算四分位差(IQR)。 通过减去/增加1.5倍IQR来计算下界和上界。...它根据数据点的密度来识别离群值，将密度较低的点视为离群值。 LOF（Local Outlier Factor）： LOF是一种局部离群值因子方法，用于检测局部区域内的离群值。...它考虑了每个数据点周围的局部密度与相邻点的密度之间的比率，从而识别离群值。
实际上是 Nullable 类型，可以当作三值的 bool 类型来使用。不过三值的布尔进行与或运算时的结果与二值有什么不同吗？...y) 于是我们可以得到三值 bool? 的与或结果。 三值 bool?...的与或结果 x y x&y x|y true true true true true false false true true null null true false true false true...欢迎转载、使用、重新发布，但务必保留文章署名 吕毅 （包含链接： https://blog.walterlv.com ），不得用于商业目的，基于本文修改后的作品务必以相同的许可发布
数据中心PUE值是评价数据中心能源效率的指标，是数据中心消耗的所有能源与IT负载使用的能源之比。...例如，以一个规模为1000个柜的数据中心为样板，每个柜20A的供电，如果PUE值从1.8降到1.6，以1元/kwh的电价计算，每年可节省电费770万。...那么，影响数据中心PUE值的三大消耗源是什么呢？ 来自TGG的分析显示，数据中心电力消耗最大的三个方面是机房空调、IT设备和UPS电源，三项之和占到数据中心总电力消耗的93%。...为了降低能耗，中国多地出台了数据中心PUE值准入门槛，超过当地规定的PUE阀值的数据中心，将要做出整改、优化，以符合当地的标准。...例如，通过U位资产管理系统，可以降低故障设备的响应速度，提升运维效率，精准预测机柜温度变化，然后通过人工干预方式降低设备的电耗。譬如，在以机柜为管理单位的云数据中心，可以通过关闭故障设备降低电耗。
方式一：采用中间变量 采用中间变量C，来承接a的值，再将a的值设置为b，最后将中间变脸c的值设置到b中。...System.out.println("a=：" + a); System.out.println("b=：" + b); 输出结果为 a=：20 b=：10 方式二：普通加法求和方式 原理： 为了方面说明，将a,b值，...- a; b = b - a; System.out.println("a=：" + a); System.out.println("b=：" + b); 计算结果为： a=：20 b=：10 方式三：...采用异或形式计算 性质： 对给定的数A，用同样的运算因子（B）作两次异或运算后仍得到A本身(A ^ B ^ B = A) int a = 10; int b = 20; a = a ^ b; b = a
小白在之前的为小伙伴在前面的推送中带来了moravec算子，忘记了的小伙伴可以回过去看一下《图像特征点|moravec特征点》，但是moravec算子也具有很多不足之处。...边缘的强响应 因为Moravec算子在边缘处很容易出现误检，Harris&Stephen通过考虑不同方向的灰度度量形成新的角度性测度（cornerness measure）。...，因此该形式下M的特征值一个会比较大，另一个较小；C和D对应于角度和离散点，在两个方向都会有很大的曲率，因此，M的特征值都将会很大。...假设r1和r2是M的两个特征值，通过上面的分析，可以将一个平面表示为以下三个可区分的区域： ? Harris&Stephen提出下面的角点性测度: k一般取值04~0.6。...但是，Harris算子计算量大，对尺度很敏感，不具有尺度不变形；另外Harris对特征点的定位也不是很精确，而且Harris也是各向异性的，对噪声敏感。
所以基于TVM的三个教程也即TVM的三代优化来做对之前的学习做一个简单的总结，在本篇文章中我原创的内容主要集中在对各个Schedule的单独详解以及引入了TIR的伪代码描述帮助读者更好的理解TVM Schedule...本文依赖的硬件环境以及本文要完成的任务 本文的相关实验以及测试数据在同一硬件环境以及Ubuntu操作系统中完成，下图为机器的配置硬件信息如下： 机器的配置信息 注意到此CPU的核心为64，主频的最大值最小值分别为...fma fp32 perf: 73.3017 GFLOPS的，所以很显然我们的算子是一个计算密集形算子，那么计算速度的上限就是峰值计算速度不会受制于带宽。...k从0-16循环，将b（1x2）的值加载到了ymm8中，然后将a（1x32）个值加载到了ymm9，ymm10，ymm11，ymm12中并和ymm8乘加完成计算。...所以基于TVM的三个教程也即TVM的三代优化来做对之前的学习做一个简单的总结，在本篇文章中我原创的内容主要集中在对各个Schedule的单独详解以及引入了TIR的伪代码描述帮助读者更好的理解TVM Schedule
python求绝对值的三种方法 1.条件判断 2.内置函数abs() 3.内置模块 math.fabs!...image.png abs() 与fabs()的区别 abs()是一个内置函数，而fabs()在math模块中定义的。
题目描述 排序是一种很频繁的计算任务。现在考虑最多只有三值的排序问题。一个实际的例子是，当我们给某项竞赛的优胜者按金银铜牌排序的时候。在这个任务中可能的值只有三种1，2和3。...我们用交换的方法把他排成升序的。...写一个程序计算出，给定的一个1,2,3组成的数字序列，排成升序所需的最少交换次数 输入输出格式 输入格式： 第一行： 奖牌个数N (1 <= N <= 1000) 第 2行到第N+1行: 每行一个数字...表示排成升序所需的最少交换次数。...123，现在为321，交换一次，就是先讨论在彼此区域的值，在讨论一次交换不能的出来，两次交换才能换出三个值。
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。...通常，双三次插值可使用Lagrange多项式，三次样条或三次卷积算法完成。 当我们进行插值时，我们是从已知数据中估计未知数据。...双线性插值处理2x2（4个像素）的正方形，而双三次插值处理4x4（16个像素）的正方形。假设我们使用以下函数： （0,0）、（1,0）、（0,1）、（1,1）这是单位正方形的4个角。...这是关于获取网格上p（x，y）上的点的值并对其进行插值以近似其周围点的值的全部操作。 如果大家不需要编代码，则始终可以使用具有预建功能的软件进行图像编辑。...与减少像素相比，减少像素实际上具有更多的细节和清晰度。这是因为重新创建细节比仅删除细节更困难。缩小尺寸后，最大的好处就是质量看起来仍然不错（例如8K到2K），因为没有近似的或人工的细节来填补空间。
下面解释了这三个值的含义: 第一个值（xxxx） - 共享堆大小，对所有桌面通用。它用于存储全局句柄表和共享系统设置。默认情况下，它设置为 1024KB。...如果此值不存在，则“非交互式”窗口站的大小将与“交互式”窗口站的大小相同。 减小第二个或第三个 SharedSection 值将增加可在相应窗口站中创建的桌面数。...较小的值将限制可在桌面中创建的hooks、menus、字符串和窗口的数量。另一方面，增加第二个或第三个 SharedSection 值将减少可创建的桌面数。...： （所需并发某某进程数比如pvxwin32.exe）*13.5=（第三个参数值） 不论是*10还是*13.5还是*14，都是估算 比如业务进程数并发是576，那“SharedSection=”段的第三个参数的估计值按...根据微软的建议，这个值最大可以设置为20480（20MB）。然而，在增加这个值之前，请确保您的系统具有足够的内存，并了解增加这个值可能会影响系统性能。
插值是一种在已知数据点的离散集合范围内构造新数据点的方法。我们对自变量的中间值插值(或估计)该函数的值。 有各种各样的插值。让我们关注其中的三个 近邻插值 这种类型的插值是最基本的。...我们简单地将最近的像素插值到当前像素。假设，我们从0开始索引像素的值。...我们发现未知像素位于(-0.5，-0.5)，(-0.5,0.5)等等… 现在比较已知像素的值和最近的未知像素的值。之后，将最接近的值P(-0.5，-0.5)赋值为10，即像素在(0,0)处的值。...同样，在调整大小的同时对图像进行线性插值，效果如下: ? 双线性插值比近邻插值具有更长的处理时间，因为它需要4个像素值来计算被插值的像素。然而，它提供了一个更平滑的输出。...双立方插值 在双立方插值中，我们将待插值的像素周围的16个像素(4x4邻域)与双线性插值中考虑的4个像素(2x2邻域)相比。 考虑4x4曲面，我们可以用这个公式找到插值像素的值: ?
物理接触对保证光纤连接点的低插入损耗和高回波损耗至关重要，光纤端面形状的演化，经历了PC、UPC和APC三种类型，如图1所示。PC 是Physical Contact，物理接触。...PC、UPC和APC三类连接器能够保证的回波损耗分别为40dB、55dB和65dB。 光纤跳线的端面要求研磨成球面，然而经实际生产工艺制造出来的产品不可能是完美的。...表1中总结了IEC组织给出的相关技术标准，其中ROC应取适当大小的值（对PC型连接器为10~25mm，对APC型连接器为5~15mm），ROC太大则不能在压力下产生足够的形变以保证光纤之间的物理接触，ROC...APC类连接器通过一定角度的研磨盘制备，图4（a）描述了陶瓷插芯在研磨盘中中的倾斜排列情况。然而，当插芯被插入适配器的陶瓷套筒中时，它的排列方向是竖直的，如图4（b）所示，曲面顶点将会偏离纤芯。...另外，端面研磨角度的误差也会影响顶点偏移量。图6描述了各种因素所产生的顶点偏移情况，其中R为端面曲率半径，O点为端面的曲率中心。
提到线程，你的大脑应该有这样的印象：我们可以控制它何时开始，却无法控制它何时结束，那么如何获取线程的返回值呢？今天就分享一下自己的一些做法。...join 方法，返回线程函数的返回值 默认的 thread.join() 方法只是等待线程函数结束，没有返回值，我们可以在此处返回函数的运行结果，代码如下： from threading import...这样当我们调用 thread.join() 等待线程结束的时候，也就得到了线程的返回值。...方法三：使用标准库 concurrent.futures 我觉得前两种方式实在太低级了，Python 的标准库 concurrent.futures 提供更高级的线程操作，可以直接获取线程的返回值，相当优雅...6 最后的话 本文分享了获取线程返回值的 3 种方法，推荐使用第三种，如果你有更好的方法，请留言告诉我。
这个问题我们先放着，我们往下看 三值逻辑 这个三值逻辑不是三目运算，指的是三个逻辑值，有人可能有疑问了，逻辑值不是只有真(true)和假(false)吗，哪来的第三个？...说这话时我们需要注意所处的环境，在主流的编程语言中（C、JAVA、Python、JS等）中，逻辑值确实只有 2 个，但在 SQL 中却存在第三个逻辑值：unknown。...图中蓝色部分是三值逻辑中独有的运算，这在二值逻辑中是没有的。其余的 SQL 谓词全部都能由这三个逻辑运算组合而来。从这个意义上讲，这个几个逻辑表可以说是 SQL 的母体（matrix）。 ...NOT 的话，因为逻辑值表比较简单，所以很好记；但是对于 AND 和 OR，因为组合出来的逻辑值较多，所以全部记住非常困难。为了便于记忆，请注意这三个逻辑值之间有下面这样的优先级顺序。 ...记住这个顺序后就能更方便地进行三值逻辑运算了。
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