3D视觉中的一个基本问题，并且由于其具有的不适定性而非常具有挑战性。...这个问题的本质目的是检测场景中平面实例的区域并估计出它们在图像中的3D平面参数（例如表面法线和偏移）。...这些几何元素通常首先被分成不同的组，然后在一系列严格的假设（例如曼哈顿世界）和规则下分析特征以恢复3D平面。...网络利用两个标记序列表示的上下文特征和线段来预测图像中的一组3D平面实例。 本文主要贡献如下： (1)利用线段作为标记化序列而不是密集图来指导学习具有几何结构的3D平面恢复。...最终的损失定义为： 其中λ是平衡损失项大小的权重。 3、实验环节： A．实验细节： 本文的实验主要在ScanNet数据集和NYUv2数据集上进行PlaneTR性能的评估和分析。
和Python列表相比，Numpy数组具有以下特点： 更紧凑，尤其是在一维以上的维度；向量化操作时比Python列表快，但在末尾添加元素比Python列表慢。 ?...有时我们需要创建一个空数组，大小和元素类型与现有数组相同： ? 实际上，所有用常量填充创建的数组的函数都有一个_like对应项，来创建相同类型的常数数组： ?...仅存储大小正确的矢量就足够了，运算规则将处理其余的内容： ?...axis绝不是Python列表key参数的替代。不过NumPy具有多个函数，允许按列进行排序： 1、按第一列对数组排序：a[a[:,0].argsort()] ?...根据我们决定的axis顺序，转置数组所有平面的实际命令将有所不同：对于通用数组，它交换索引1和2，对于RGB图像，它交换0和1： ?
替代版本具有列表参数。 这样做的好处是它将把组件放到列表中，而不是创建一个新的数组。 但在我看来，这不是一个关键的优化，但是当你需要经常获取组件时，使用list是个好习惯。...他们只是有不同的起点而已。 如果改为以45°增量旋转怎么办？ 这将产生位于XY平面对角线上的点。 由于到原点的距离没有变化，因此我们必须以（±√½，±√½）形式的坐标结束。...结果矩阵中的每个项是一行的项总和乘以一列的相应项之和。 这意味着第一矩阵的行和第二矩阵的列必须具有相同数量的元素。 ?...（2个2X2的矩阵相乘） 结果矩阵的第一行包含行1×列1，行1×列2，依此类推。 第二行包含第2行×第1列，第2行×第2列，依此类推。 因此，它具有与第一矩阵相同的行数和与第二矩阵相同的列数。...所有变换矩阵都具有相同的底行[0 0 0 1]。 知道了这一点，我们就可以忽略该行，而跳过0的计算和最后的转换除法。Matrix4x4.MultiplyPoint4x3方法就是这么做的。
这是针对不同领域的，两种不同的方法。 下图中，左为线性回归，右为主成分分析法。 ? 主成分分析算法 首先需要进行数据表示的说明： 数据为X的矩阵（大小n*m，m条数据，n列特征）。...每一行表示不同数据条目的相同特征。其中每条数据xi，大小为n行1列。 这是和之前数据表示方面，可能有不同的地方。 算法第一步是进行数据预处理。...在不同数据条目的相同特征下，进行归一化处理：求得特征均值，并将特征进行替换。...（必要的吧，可能与协方差的定义有关） 在所有数据条目的不同特征下，将影响过大的特征值进行缩放，使得不同的特征表示出的数据具有可比性。（可选的） ? 算法的第二步是计算协方差矩阵sigma。...最终得到的大sigma，即为n*n大小的协方差矩阵。 ?
分类作为数据挖掘领域中一项非常重要的任务，它的目的是学会一个分类函数或分类模型(或者叫做分类器)。...SVM使用铰链损失函数（hinge loss）计算经验风险（empirical risk）并在求解系统中加入了正则化项以优化结构风险（structural risk），是一个具有稀疏性和稳健性的分类器...也就是它的目的是寻找一个超平面来对样本进行分割，分割的原则是间隔最大化，最终转化为一个凸二次规划问题来求解。...显然每一个可能把数据集正确分开的方向都有一个最优决策面（有些方向无论如何移动决策面的位置也不可能将两类样本完全分开），而不同方向的最优决策面的分类间隔通常是不同的，那个具有“最大间隔”的决策面就是SVM...比如对于二维平面： 那么， 我们目的是为了找出一个分类效果好的超平面作为分类器。分类器的好坏的评定依据是分类间隔W=2d的大小，即分类间隔w越大，我们认为这个超平面的分类效果越好。
设置列宽 LBS_MULTIPLESEL 用户可以同时选择多项（用户单击一项时这项被选中，单击另一项时，这两项都被选中，选择多项时只需要点击不同的项，不需要用组合键的方式，同一项第一次单击时选中，第二次单击时取消选中...，风格，父窗口将接收不到用户选择的项 LBS_OWNERDRAWFIXED 父窗口负责绘制列表框，这个时候列表框中的项的大小都一样 LBS_OWNERDRAWVARIABLE 列表项的大小可以不一样...获取锚点的索引，锚点就是在多选模式下选中的第一项 LB_GETCARETINDEX 在多选模式下返回具有焦点条目的索引 LB_GETCOUNT 获取列表框中子项的总数 LB_GETCURSEL 获取被选中的子项的索引...在多选模式下，设置给定索引值的矩形设置为焦点矩形，如果该值没有显示，那么滚动条将会自动滚动到相应行 LB_SETCOLUMNWIDTH 在多列模式下设置所有项的的列宽，使用这个消息必须保证列表框有LBS_MULTICOLUMN...风给 LB_SETCOUNT 设置列表项的总数，用于具有LBS_NODATA风给但是不具有LBS_HASSTRINGS风格的列表框 LB_SETCURSEL 设置某项处于被选中状态，并将该项加亮显示 LB_SETHORIZONTALEXTENT
线性可分支持向量机与硬间隔最大化 给定训练样本集，分类学习最基本的想法就是基于训练集D在样本空间中找到划分超平面，将不同类别的样本分开，希望找到的是位于两类样本正中间的划分超平面，因为该划分对训练样本的局部扰动的容忍性最好...距离样本超平面最近的几个训练样本使得等号成立，被称为支持向量，两个异类支持向量到超平面的距离之和为： ? ，被称为间隔。 欲找到具有最大间隔的划分超平面，也就是要找到能满足上面约束的w和b，使得 ?...优化目标中的第一项用来描述划分超平面的间隔大小，另一项用于描述训练集上的误差，可写为更一般的形式， ? ，其中 ?...称为结构风险，用于描述模型f的某些性质，第二项为经验风险，用于描述模型与训练数据的契合程度，C用于对二者进行折中，从经验风险最小化的角度来看， ?...，而这个列表中包含以输入列表为目录的列表值 # 这里值为非0，nonzero语句返回的是非0E值对应的alpha值，而不是E值本身。
函数列表：assert_same_structure(...): 断言两个结构以相同的方式嵌套。flatten(...): 从给定的嵌套结构返回平面列表。...如果设置为False，例如，如果对象的列表和元组具有相同的大小，则它们看起来是相同的。注意，具有相同名称和字段的namedtuple总是被认为具有相同的浅结构。...如果这两种类型都是list子类型(允许可跟踪依赖项跟踪中的“list”和“_ListWrapper”进行相等比较)，那么这两种类型也将被认为是相同的。...Only possible if check_types is True.3、tf.nest.flatten从给定的嵌套结构返回平面列表。...如果有不同的序列类型，且check_types为False，则将使用第一个结构的序列类型。
留白作为平面设计中的一个元素，他与表现实体首先是对立的、此消彼长的，实体之外的领域是留白，实体以留白作为背景，实体占据的大小、形状、位置都影响到留白的属性。...这在平面设计中，我们可以理解为平面中的不同元素对于人眼具有不同的吸引力引发人的注意，而无间歇的信息的呈现同样也可能导致了人眼接受信息的疲劳，这同时也影响着信息接收的效果。...另一方面，知觉作为人的一项基本的感知能力包括“注意”，注意在艺术心理学的定义是指主体能够选择部分感觉输入而忽略其他感觉输入的现象。平面中合理的留白明显就为读者提供了一个易于提取主题信息的环境。...因此，由于对这种目的的追求使得留白在一些具有风格的领域十分常用，在这归纳为：高端的强调简约的（品牌）平面作品；强调某生活哲理与意味的（品牌）平面作品等。...留白作为平面设计的一个重要手段，其作用是明显的而又有不同层次之分的。从满足人们的生理上的适应，到客观的达到突出平面主题的目的，再到追求美学上的心理意义层层递进。
作为其父级，SCNNode类具有自己的属性。要添加新的，我们需要覆盖它。由于初始值设定项上没有必需参数，因此请将括号内的空白留空。 另外因为我们重写，请使用super.init()。...它将是具有焦点方形类属性的节点。它也是一个可选项，因为有时它会在那里，有时候，它不是。两个名称之间的区别在于，类以大写字母F开头，而变量大小写为f。...命中测试结果 命中测试返回结果列表，我们只想要这些结果的第一个元素。第一个元素是离相机最近的平面。例如，如果您将相机对准您的桌子，则您希望桌子不是地板。...但是这一次，我们将使用现有平面的范围，这意味着它将取决于平面的大小。原因是我们使用焦点方块告诉我们该点是否可以用作锚点，而不仅仅是用于查看目的。...然后，将viewCenter声明为视图大小的中间点，并将该点分配给screenCenter。
NumPy数组 和 标准Python Array（数组） 之间有几个重要的区别： NumPy数组在创建时具有固定的大小，与Python的原生数组对象（可以动态增长）不同。...更改ndarray的大小将创建一个新数组并删除原来的数组。 NumPy数组中的元素都需要具有相同的数据类型，因此在内存中的大小相同。...所有的ndarray都是同质的：每个条目占用相同大小的内存块，并且所有块都以完全相同的方式进行解释。如何解释数组中的每个项是由一个单独的数据类型对象指定的，其中一个对象与每个数组相关联。...这是一个整数的元组，表示每个维度中数组的大小。对于有n行和m列的矩阵，shape将是(n,m)。因此，shape元组的长度就是rank或维度的个数 ndim。...vstack(tup) 垂直堆叠数组（行方式）。 block(arrays) 从嵌套的块列表中组装nd数组。
如果有多个段或段列表，则使用MPLS标签栈。MPLS标签栈也用于MPLS VPN，它将多个标签一起用于具有不同用途的数据包。...02 SRv6 SRv6是SR的第二种类型，转发平面是基于IPv6的。在SRv6中，段被编码为IPv6地址。同样，如果有段列表，则此段列表被编码为IPv6地址列表。...下图展示了MPLS和SR的不同标签范围： ? 下面，解释一下不同的SID。 ? 前缀SID是为目的地址前缀分配的标签，标签在SR域内全局唯一，是SRGB之间的值。...有多个段具有段列表，流量通过这些链接之间确定的严格路径发送。...通过这些段，数据包以任何方式被发送到具有节点SID 500的节点，并从那里按照确定的邻接SID到达目的地。 ?
上面的过程对于测试过程来说已经足够了，但是，为了训练的目的，我们需要为每个生成的体素网格提供一个唯一的标签。...输入是大小为203的体素网格，然后是卷积层，其中20个特征映射大小为5×5×5，结果是20×163个输出；最大池层的大小为2×2×2，结果是20×83个输出，第二卷积层，具有20个大小为5×5×5的特征映射...n的完全连接层；lr（n）表示具有输入大小n的logistic回归层。...图5显示了分类中的混淆矩阵第i行的条目和第j列表示第i个真值分类中被分类为第i个真值分类的点的百分比，以及对细胞进行颜色编码以便将1映射到黑色的背景，0被映射到白色，其间的任何内容都映射到相应的灰色值。...平行导线密度高，与水平面有一定的混淆。所有类别的点标记的总体精度为93.0%。 ? 图7 不同类别的混淆矩阵。第i行和第j列处的条目表示第j个真值类别的点数百分比，该类别被归类为第i个类别。
，具体如下： 根据热力学第二定律，凝固形核过程中，判断过程进行方向的体系吉布斯自由能判据为： 第一项为体积吉布斯自由能增量；第二项为表面吉布斯自由能增量，其中： 在过冷水体内形成的冰核，其形状在表面张力的作用下是一球体...，形成该冰核前后的吉布斯自由能变化量（形核功）为： 过冷水的行核功 固体表面通常都是凸凹不平的，在不同表面上形核将具有不同的几何形状，不同的形状将具有不同的冰核体积和表面积，因而也将具有不同的体积自由能和界面自由能变化...，最终导致形核功的大小、形核难易程度、形核率的不同。...其中，在锥尖、锥坑以及平面上等表面形核时的形核功公式及其变化规律、影响因素具有详细的推导过程（详细参考：张成虎：提取冷水凝固潜热的换热理论与装置 ）（感觉有些博士论文内容好多呀!）...平面上的行核与接触角 临界锥坑内可能冰核 No.3 问题思考与回答 问题一：飞机表面为何会结冰，是过冷水的积聚还是水（常温）先积聚，然后在气流作用下温度降低，进而结冰？
不同的数据类型、不同的阐述目的，决定了数据可视化展现形式的差异。因此，今天这篇文章，主要是分享两类不同的可视化目的及其可选择的图表形式。 「对比型数据」： 对比两组或两组以上数据的差异。...而气泡图，是通过气泡的面积大小来对比数据的图形方式，它除了可以反映散点图中坐标点X、Y的相关关系，还有一个维度的数据可以映射到气泡的面积大小上，因此「气泡图」可以在二维平面展示三维信息的数据。 ?...单词云图，是通过单词的字号大小来反映词频的大小，字号越大，词频越高。通常，为了达到贴合主体的特征，以及视觉美观的目的，用户可以自定义单词云的配色方案、背景形状等设计层面的个性化。 ?...雷达图和星状图的区别是： 雷达图是一体多维的数据，即可视化的对象是一个主体，只是这个主体具有多个维度上的数据特征。 对比的是，同一个主体，在不同维度上的数值，可以看出主体在不同维度上的偏向。...简单理解就是，雷达图可以视为是星状图中的一行记录。而且，一般情况下，会给予不同维度上的数值一定的权重，从而算出各个主体的综合得分，我们的芝麻信用分就是这么来的。 ?
主要原因在于人们发现不同情况下使用不同的坐标系会更加方便，比如：人在书桌上操作电脑这一场景，虽说以地球上的世界坐标系（经纬度）来分别描述人和电脑的位置也可以，但是通过这两个经纬度很难直观的得到人和电脑的位置关系...从数学表现形式上来看向量就是一个数字列表，列表中的每个数表示在不同维度上的有向位移，还是以向量 BA 为例： ?...向量可以用来描述事物间的位移，数字列表中的每一项表示在不同维度上的有向位移，而向量相加则是对这种位移的累加，比如： ?...把视锥体转换为规则观察体首先需要以视锥体中轴线为中心向内压缩其远平面至完全和近平面大小相同且远平面 Z 轴位置不变，如下： ?...在上述例子中 P 点在恰好在远平面上，根据向内压缩保证远平面 Z 轴位置不变，那么 N 点也在远平面上，显而易见 zn = zp；但是对于视锥体中任意点，经过向内压缩，我们并不能保证它们具有和远平面点
然而使用支撑窗口的做法是存在问题的，实际上它隐性的遵从了一个假定，即窗口内的所有像素具有相同的视差。然而这个假定在很多情况下并不成立，比如： A. 窗口内的像素与中心像素位于不同的表面； B....参数 用于平衡颜色项和梯度项的比重。截断参数 和 可以增强匹配代价在遮挡区域内的鲁棒性。...2.2.4平面细化(plane refinement) 平面细化的目的是通过更新像素 的视差平面 进一步降低匹配代价。...设 的最大允许变化量为 ， 图片 的最大允许变化量为 ，然后从 中随机选择一项数值 来计算 ，从 随机选择三项数值来计算法向量 式中 用于将向量归一化为单位向量，这样就得到了一个新的平面...05 总结 1.PMS算法不同于传统的局部算法，它不是直接估计视差，而是估计视差平面，而且利用patch match思想在无限多的视差平面中来推理出最优视差平面。
支持向量机的基本思想简单总结起来，就是与分类器平行的两个平面，此两个平面能很好地分开两类不同的数据，且穿越两类数据区域集中的点，现在欲寻找最佳超几何分隔平面使之与两个平面的距离最大，如此便能实现分类总误差最小...对于分类，此列可以包含任何类型的值，但必须假定两个不同的值。否则，将会抛出错误。 independent_varname TEXT 自变量表达式列表。截取变量不应该包含在这个表达式中。...第一项对应于-1，第二项对应+1。仅限内部使用。...应该在列表中提供交叉验证参数的值。...eps_table：缺省值为NULL，包含不同组的epsilon值的输入表名称，grouping_col为NULL时忽略。当需要不同组别的ε值不同时，定义此输入表。
但是，如果您也需要 HCP 具有高可用性，则需要更进一步，使其以奇数（3+）横向扩展，并配置各项内容，以便每个 HCP 的控制器进入不同的 AZ。...总体而言，挑战在于尽可能保持 HCP 配置文件简单且简短，以便运营商无需在意（当然，也无需修改）1000 行 YAML 即可启动并运行 HCP 或执行应为简单操作的操作。...图 1. k0s 控制器/工作节点分离和简单、稳健的控制器/工作节点网络是在 Kubernetes Konnectivity 子项目的帮助下完成的。...此外，由于该组织已在多个故障域中实施了 vSphere，因此 Mirantis 可以利用这一点使多集群解决方案具有高可用性：这是另一项客户要求。 图 2....母舰集群控制平面以 HA 模式部署，每个 AZ 中有一个节点。如前所述，这需要 AZ 之间具有低延迟链路以进行 etcd Raft 共识。
、湿度变量在平面（二维空间）不同位置的变化，我们引入了两个维度（Dimension）进行描述，当然也就可以命名维度名称分别为x和y。...不同时间的温度、降水量也是不同的。一般而言，夏季的降水量、温度都是大于冬季的。那么我们就必须在温度、湿度变量上再引入一个维度——时间t进行描述。这时候你就可以知道任意时间、任意地点的温度、湿度大小了。...维度数组（x：3，y：4，z：2）：第一个维度叫x且大小为3，第二个维度叫y 且大小为4，第三个维度叫z且大小为2。 部分数组数据 坐标列表，每一行的项都是坐标的一项。...每一项包含坐标名称，括号代表与之关联的维度（可有多个），坐标值数据类型，部分坐标值。 另外，如果坐标名称与维度名称重名，则将标有*。 按字母顺序排序的维度名称列表（不含坐标名称）。...不同属性之间用逗号间隔，类似于{"atrri1": "First", "atrri2": "Second"} 如果该项不是最后一项，则需要在data_vars末尾的右大括号添加逗号。
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