本文简单介绍了08年刘利刚著名的网格参数化论文《A Local/Global Approach to Mesh Parameterization》, 其尽可能刚性地完成了对三角网格的参数化处理, 效果很不错. 本文约3k字, 难度较高, 同步存于我的Github仓库(https://github.com/ZFhuang/Study-Notes/blob/main/Content/%E8%AE%BA%E6%96%87%E7%AC%94%E8%AE%B0/A%20Local%20Global%20Approach%20to%20Mesh%20Parameterization/README.md)
还是先从“模式”这个概念说起，每一个大类的问题都会有自己的模式，比如生活中教育孩子，有自然生长模式，有专制型模式、有溺爱型模式等，在教育孩子的落地实践上自觉不自觉的都落到了某个模式里面。
在本文中，我们提出了一种不基于物理或数学特征的自然图像反卷积方法，我们展示了使用图像样本构建数据驱动系统的新方向，这些图像样本可以很容易地从摄像机中生成或在线收集。 我们使用卷积神经网络（CNN）来学习反卷积操作，不需要知道人 为视觉效果产生的原因，与之前的基于学习的图像去模糊方法不同，它不依赖任何预处理。本文的工作是在反卷积的伪逆背景下，我们利用生成模型来弥补经验决定的卷积神经网络与现有方法之间的差距。我们产生一个实用的系统，提供了有效的策略来初始化网络的权重值，否则在卷积随机初始化训练过程中很难得到，实验证明，当输入的模糊图像是部分饱和的，我们的系统比之前的方法效果都要好。
上篇文章 递归反转链表：如何拆解复杂问题 讲了如何递归地反转一部分链表，有读者就问如何迭代地反转链表，这篇文章解决的问题也需要反转链表的函数，我们不妨就用迭代方式来解决。
这结果简直拉胯，我们来做时间和空间复杂度分析，将链表遍历一遍拆掉入栈，然后再将栈遍历一遍出栈生成链表，时间复杂度大致为O(2n)，而为了存储节点借用了一个栈的数据结构空间复杂度为O(n)，中间临时变量忽略不计，生成一个新的链表又使用了，空间复杂度为O(2n)。
机器之心原创 作者：Qintong Wu 参与：Jane W 随着复杂和高效的神经网络架构的出现，卷积神经网络（CNN）的性能已经优于传统的数字图像处理方法，如 SIFT 和 SURF。在计算机视觉领域，学者们开始将研究重点转移到 CNN，并相信 CNN 是这一领域的未来趋势。但是，人们对成效卓著的 CNN 背后的机理却缺乏了解。研究 CNN 的运行机理是当今一个热门话题。基本上，有三种主流观点：1>优化、2>近似、3>信号。前两种观点主要集中在纯数学分析，它们试图分析神经网络的统计属性和收敛性，而第三种观
孟凡杰，腾讯云容器技术专家，FinOps产品研发负责人。 余宇飞，腾讯云专家工程师，专注云原生可观测性、成本优化等领域，Crane 核心开发者，现负责 Crane 资源预测、推荐落地、运营平台建设等相关工作。 背景 在《Effective HPA：预测未来的弹性伸缩产品》 一文中，我们提到原生HPA并不完美。基于阈值被动响应机制的滞后性与众多应用冷启动慢等原因导致很大一部分应用无法安心配置弹性。 基于DSP（Digital Signal Processing，数字信号处理）算法的预测机制，Crane确保在
标量、向量、矩阵和张量 矩阵向量的运算 单位矩阵和逆矩阵 行列式 方差，标准差，协方差矩阵-------（第一部分） 范数 特殊类型的矩阵和向量 特征分解以及其意义 奇异值分解及其意义 Moore-Penrose 伪逆 迹运算 读完估计需要10min，这里主要讲解剩余部分，第一部分详见之前文章^-^ 范数 什么是范数，听得那么术语..其实就是衡量一个向量大小的单位。在机器学习中，我们也经常使用被称为范数(norm) 的函数衡量矩阵大小 📷 （为什么是这样的，不要管了，要扯就扯偏了，记得是衡量向量或者矩阵大小
这里使用Python切片。从某种意义上讲，切片简化了以下代码的编写（不考虑Python中-1的情况）。
这种递归的思路非常巧妙，通过不断地递归调用自身，将问题分解成规模更小的子问题，并最终将这些子问题的解合并起来得到原问题的解。在代码实现时，确实需要考虑如何处理 base case，即当剩余的节点不足 k 个时的情况。
我是——编程世界的函数，不是数学中的幂，指，对和三角函数等等，但是和f（x）又有着千丝万缕的关系。
如果你和小鹿一样，刚开始对链表的操作代码实现很懵的话，不妨按照小鹿经过一个月的时间对链表相关操作以及题型的整理总结，由浅入深进行适当的练习，我相信，当你真正的练习完这些题目，不但会让你放下对链表心理上的困惑，而且对你学习其他数据结构有很大的信心和帮助！
这系列的笔记来自著名的图形学虎书《Fundamentals of Computer Graphics》，这里我为了保证与最新的技术接轨看的是英文第五版，而没有选择第二版的中文翻译版本。不过在记笔记时多少也会参考一下中文版本
f(n) = f(n-1) + f(n-2); f(1) = 1, f(2) = 1
如：光照不够均匀，这会造成图像灰度过于集中； 由CCD(摄像头)获得图像时经A/D(数模)转换、线路传送时产生噪声污染，也会影响图像质量。
递归是从数学领域的数学归纳法借鉴过来的一种技术。递归代码通常比迭代代码更加简洁易懂。当任务能够被相似的子任务定义时，采用递归处理十分有效。二分排序和遍历等问题往往有简洁的递归解决方案。
在Google.com.hk或者在Google.com上搜索 递归或者recursion 发现Google“抽了”，明明搜索正确，为啥还显示一个查询错误的提示？如下两图：
它以类或对象作为组织代码的基本单元，并将封装、抽象、继承、多态四个特性，作为代码设计和实现的基石
前言 前一段时间用于人物换脸的deepfake火爆了朋友圈，早些时候Cycle GAN就可以轻松完成换脸任务，其实换脸是计算机视觉常见的领域，比如Cycle GAN ，3dmm，以及下文引用的论文均可以使用算法实现换脸(一定程度上能模仿表情)，而不需要使用PS等软件手工换脸（表情僵硬，不符合视频上下文），只能说deepfake用一个博取眼球的角度切入了换脸算法，所以一开始我并没有太过关注这方面，以为是Cycle GAN干的，后来隐约觉得不对劲，因为GAN系列确实在image to image领域有着非凡的成
对周期信号进行傅里叶变换（包括正弦周期和非正弦周期信号，正弦周期实际上利用正交性可以知道，除了对应的频率，其他谐波的积分都是0），可以将信号分解为一个无穷级数的和：
的信号为周期信号，否则为非周期信号，最小的T为基波周期；对于离散信号而言，对于任意的n均满足
你会看见一个蒸汽火车头从屏幕中央飘过~~~ 安装：yum install sl 在shell中输入sl就会出现一个会动的“逛吃逛吃”火车头。
至于为什么会联想到filter属性，主要是因为小时候经常玩手机的拍照功能，黑白滤镜、复古。。。
老早之前，有同学在问，有没有传统图像算法与深度学习结合的，其实这类的不是很多，之前学生研究期间有做过一些类似这类工作，结果还是很可以的，结果确实会比单独使用的好，但效率会比之前的一些技术慢一些，也就是就无法达到实时的效果。
如果你听说过深度学习中不同种类的卷积（比如 2D / 3D / 1x1 /转置/扩张（Atrous）/空间可分/深度可分/平展/分组/混洗分组卷积），并且搞不清楚它们究竟是什么意思，那么这篇文章就是为你写的，能帮你理解它们实际的工作方式。
我们都看过3D电影，他们看起来都很酷，这给了我们一个想法，使用一些工具通过改变看图像视角，模拟观众的头部移动。
从字符串的定义到库函数的使用原则，从各种反转到KMP算法，相信大家应该对字符串有比较深刻的认识了。
Matplotlib 制作稍带“艺术”的可视化作品，ggplot2 基于其优秀绘图图层设置及多种拓展绘图包可以较为灵活的完成此类任务，但Matplotlib也不是完全不可以，本期推文用python经典的绘图包Matplotlib进行“气球”图(通过图形合理搭配实现)的绘制，主要涉及Matplotlib 散点图(sactter())及 线 vlines（）、mlines()及PatchCollection()等的灵活应用。上期推文预告的效果图在文末的代码链接(notebook)中 也会有绘制方法，本期推文为完善版本
来源：机器之心本文约7800字，建议阅读15分钟本文归纳总结深度学习中常用的几种卷积，并会试图用一种每个人都能理解的方式解释它们。 我们都知道卷积的重要性，但你知道深度学习领域的卷积究竟是什么，又有多少种类吗？研究学者 Kunlun Bai 近日发布一篇介绍深度学习的卷积文章，用浅显易懂的方式介绍了深度学习领域的各种卷积及其优势。鉴于原文过长，机器之心选择其中部分内容进行介绍，2、4、5、9、11、12 节请参阅原文。 如果你听说过深度学习中不同种类的卷积（比如 2D / 3D / 1x1 /转置/扩张（A
我们都知道卷积的重要性，但你知道深度学习领域的卷积究竟是什么，又有多少种类吗？研究学者Kunlun Bai发布了一篇介绍深度学习的卷积文章，用浅显易懂的方式介绍了深度学习领域的各种卷积及其优势。
编写一个函数，其作用是将输入的字符串反转过来。输入字符串以字符数组 s 的形式给出。
思路：（C语言版本） 这道题的难点在于我们不知道两个数最高位是否还需要进位。。。。
今天给大家介绍的是阿联酋阿布扎比人工智能研究院范登平教授课题组发表在“IEEE T MED IMAGING”上的一篇文章” Inf-Net: Automatic COVID-19 Lung Infection Segmentation from CT Images”。应对COVID-19的传统医疗策略能力有限，作者提出了一种新的COVID-19肺部感染模型Inf-Net用于自动识别CT胸部切片感染区域，克服了CT图像分割的感染区域特征高变异性、感染和正常组织之间低灰度值对比以及数据匮乏的问题。作者使用平行部分解码器聚合高层次的特征并且产生全局图，用隐式的逆向注意力和显示的边缘注意力建模边界并且增强表示。此外作者创建基于一种随机选择传播策略的半监督分割框架解决了缺失标签的问题，提高了学习能力并且实现了更高的性能。作者通过实验表明Inf-Net优于绝大多数尖端的分割模型并且提高了最先进的水平并且有着良好的使用前景。
尽管大脑在完全黑暗的环境中运行——在头骨中——它可以推断出其感觉输入的最可能的原因。模拟这种推理的一种方法是假设大脑有一个世界的生成模型，它可以反转该模型来推断其感官刺激(即感知)背后的隐藏原因。这一假设提出了关键问题:如何将设计大脑启发的生成模型的问题公式化，如何将它们转化为推理和学习的任务，要优化的适当损失函数是什么，最重要的是，平均场近似(MFA)的不同选择及其对变分推理(VI)的影响是什么。
负片（Negative Film）是经曝光和显影加工后得到的影像，其明暗与被摄体相反，其色彩则为被摄体的补色，它需经印放在照片上才还原为正像。拿黑白的片子来说，在负片的胶片上人的头发是白的，实际上白色的衣服在胶片上是黑色的；彩色的胶片，胶片上的颜色与实际的景物颜色正好是互补的，如：实际是红色的衣服在胶片上是青色的。负片不论是黑白或彩色均是摄影最常用的胶片。我们平常所说的用来冲洗照片的底片就是负片。
栈和队列都是操作受限的数据结构，那么为什么不直接用数组和链表呢？事实上，从功能上来说，数组或链表确实可以替代栈，因为栈其实就是通过数组和链表来实现的，但是，特定的数据结构是对特定场景的抽象，而且，数组或链表暴露了太多的操作接口，操作上的确灵活自由，但使用时就比较不可控，自然也就更容易出错，所谓能力越大责任越大就是这个道理。
2021年后，国外notion使用了块级编辑器，一切皆组件，一炮走红。之后块级编辑器的思路被认可，做L1的notion一样可以有自己排版布局，再加上现代浏览器国内的不断加强，似乎L1没有足够的动力升级为L2编辑器了。典型的例子有飞书和语雀，他们是有足够人力和时间来升级到L2，但实际上他们引入更多的块级组件。用来实现“一切皆对象”概念，很好的实现了互联网最大的需求，“把信息连接起来”。
我们在这个系列的前四篇文章中分别介绍了SOLID原则中的前四个原则，今天来介绍最后一个原则——依赖注入原则。依赖注入（DI）是一个很简单的概念，实现起来也很简单。但是简单却掩盖不了它的重要性，如果没有依赖注入，前面的介绍的SOLID技术原则都不可能实际应用。
其实我们已经学习了十天的字符串了，从字符串的定义到库函数的使用原则，从各种反转到KMP算法，相信大家应该对字符串有比较深刻的认识了。
一. RT-qPCR 基本原理和概念 实时荧光定量PCR （Quantitative Real-time PCR）是一种在DNA扩增反应中，以荧光化学物质测每次聚合酶链式反应（PCR）循环后产物总量的方法。通过内参或者外参法对待测样品中的特定DNA序列进行定量分析的方法。
v-on指令，我们一般用在按钮标签上，也就是button等。可以对用户的点击等操作 进行反馈。那么它绑定的是什么呢？当然可以是 函数了！比如：v-on:click="reverseMessage" ，其中v-on是指令，click是参数，值是一个函数名，函数名叫reverseMessage，字面意思是要反转某个字符串。
最近，看到不少网站都有暗黑模式，能够让我们在夜晚浏览网站的时候保护双眼，所以花费了半天的时间研究了一下，给蘑菇安排上了。
1、将12345 % 10 得到5，之后将12345 / 10 2、将1234 % 10 得到4，再将1234 / 10 3、将123 % 10 得到3，再将123 / 10 4、将12 % 10 得到2，再将12 / 10 5、将1 % 10 得到1，再将1 / 10
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