使用细分时的最低着色器目标级别为4.6。如果我们不手动设置，Unity将发出警告并自动使用该级别。向前向base、附加以及延迟pass添加细分阶段。...函数里面，我们必须生成最终的顶点数据。 ? 为了找到该顶点的位置，我们必须使用重心坐标在原始三角形范围内进行插值。X，Y和Z坐标确定第一，第二和第三控制点的权重。 ? 以相同的方式插值所有顶点数据。...现在，我们有了一个新的顶点，该顶点将在此阶段之后发送到几何程序或插值器。但是这些程序需要InterpolatorsVertex数据，而不是VertexData。...（分数模式） 当使用整个奇数因子时，fractional_odd分区模式将产生与整数模式相同的结果。但是，当在奇数因子之间转换时，多余的边缘细分将被分割并增长，缩小或合并。...当对方形使用非均匀比例并将其沿一维拉伸时，也会变得很明显。 ? （拉伸四边形） 为了使这项工作有效，至关重要的是，共享同一边的补丁最终都使用相同的细分因子进行边化。
为了提取这些标题以创建新变量，我们需要在训练集和测试集上执行相同的操作，以便这些功能可用于增长我们的决策树，并对看不见的测试数据进行预测。在两个数据集上同时执行相同过程的简单方法是合并它们。..., test) 现在我们有了一个名为“combi”的新数据框，其中包含与原始两个数据集完全相同的行，按照我们指定的顺序堆叠：先训练，然后测试第二。...我们只是添加乘客与他们在一起的兄弟姐妹，配偶，父母和孩子的数量，当然还有一个用于他们自己的存在，并且有一个新的变量表明他们旅行的家庭的大小。 更多的东西？...因为我们在单个数据帧上构建了因子，然后在构建它们之后将它们拆分，R将为所有新数据帧提供所有因子级别，即使该因子不存在于一个数据帧中也是如此。它仍然具有因子水平，但在集合中没有实际观察。整洁的把戏对吗？...我向您保证，手动更新因子水平是一件痛苦的事。 因此，让我们将它们分开并对我们新的花哨工程变量做一些预测： 这里我们介绍R中的另一种子集方法; 有很多取决于您希望如何切割数据。
因此，根据外观大小将细节添加到组中并将其删除，而不是替换整个对象。 ? （堆叠的立方体LOD groups） 可以对LOD组进行灯光映射吗？ 是的。...这使旧的级别淡出，而新的级别同时淡入。 ? （交叉淡化 模式） SpeedTree淡入淡出模式选项如何？...淡入淡出过渡宽度为零表示此级别与下一个较低值之间无淡入，而值为1表示其立即开始淡入淡出。值为0.5时，默认设置下，LOD 0将开始以80％交叉渐变为LOD 1。 ?...通过调用带有负视角方向和表面法线作为参数的reflect函数来获得它。 ? 接下来，向GI添加镜面反射颜色，并将采样的环境存储在GetGI中。 ?...这需要我们向SampleEnvironment添加一个BRDF参数。 ? 也将所需的参数添加到GetGI并将其传递。 ? 最后，在LitPassFragment中提供它。 ? ?
最后，将数据合并为一个数据框。函数str(object)可提供R中某个对象（本例中为数据框）的信息➋。...它清楚地显示diabetes是一个因子，而status是一个有序型因子，以及此数据框在内部是如何进行编码的。注意，函数summary()会区别对待各个变量➌。...具体步骤如下： (1) 创建一个空数据框（或矩阵），其中变量名和变量的模式需与理想中的最终数据集一致； (2) 针对这个数据对象调用文本编辑器，输入你的数据，并将结果保存回此数据对象中。...你还可以通过单击未使用列的标题来添加新的变量。编辑器关闭后，结果会保存到之前赋值的对象中（本例中为mydata）。...再次调用mydata ＜- edit(mydata)，就能够编辑已经输入的数据并添加新的数据。语句mydata ＜- edit(mydata)的一种简捷的等价写法是fix(mydata)。 ?
这使得加载器在查询数据时能够更高效地进行前向填充，通过限制必须搜索的最低日期。检查点应该应用新的增量（1276）。...增加了对参数化Factor子类的支持。因子可以指定params作为类级别的属性，其中包含参数名称的元组。这些值随后被构造函数接受，并通过名称转发到因子的compute函数。...这允许加载器更有效地通过限制必须搜索的较低日期来查询数据时进行前向填充。检查点应该应用新的增量（1276）。...增加了对参数化Factor子类的支持。因子可以指定params作为类级别的属性，其中包含参数名的元组。然后，这些值被构造函数接受，并通过名称转发到因子的compute函数。...增加了对参数化Factor子类的支持。因子可以指定params作为类级别的属性，其中包含参数名称的元组。这些值随后被构造函数接受，并通过名称转发到因子的compute函数。
具体的搜索步骤如下： 将搜索值与树中根节点的第一个key进行比较 匹配则显示“找到给定节点”并结束搜索，否则进入步骤3 检查搜索值是大于还是小于当前key值 搜索值小于当前key：左子树中获取第一个key...进行比较，重复2、3步骤 搜索值大于当前key：将搜索值与同一节点中的下一个key进行比较，重复2、3步骤，直到精确匹配，或搜索值与叶子节点中的最后一个key值相比较 如果叶节点中的最后一个键值也不匹配...image 插入 设B树的阶为m，则插入流程如下： 如果树为空，则创建一个具有新键值的新节点，并将其作为根节点插入到树中，结束插入流程。...如果树不为空，则从根节点开始根据BST逻辑找到适合添加新键值的节点P，根据节点P的键空间情况(key数量 < m - 1，则key未满)进行不同的操作 2.1 节点P键未满：将新元素由小到大升序排序的方式添加到节点...节点P非根节点：向父节点插入P的key中间值来拆分节点P(中间值按最小的发送)，重复该操作，直到将发送值固定到节点中为止。若发送到根节点使根节点键溢出，则执行步骤b b.
此外还提出了一种新颖的地图更新方法，通过对参数化的语义特征实现高质量的数据关联，允许在重新定位过程中进行连续地图更新和细化，同时保持厘米级别的准确性。...第二个（右侧）部分是定位和地图更新部分，它进行定位并使用新捕获的环境数据更新先前的地图。 地图构建：当车辆首次进入环境时，一个基本任务是构建全局地图，作为后续定位和地图更新的基础。...定位和地图更新：在构建全局地图后，当车辆返回到环境中时，可以利用新捕获的环境数据进行定位和地图更新。...回环检测和全局优化 为了实现回环检测，在关键帧之间进行配准，当生成一个新的关键帧时，我们通过点对线配准将关键帧与附近的关键帧进行对齐，以识别潜在的回环闭合。...在获得了连续的轨迹后，生成使用当前观测和新获得的轨迹的局部地图，这些具有关键帧全局位姿的局部地图被合并到先前的地图中，补充缺失的部分，并更新/完善现有的地图。 图7.
你将再次看到控制台中出现了导入数据的相关命令，环境窗口中的新对象以及脚本窗口中的数据集预览。 你可能会觉得预览与电子表格十分相似，二者的主要区别是你只能通过R编程语言与预览进行交互。...在R中，我们的数据存储结构称为数据框。你能在对象浏览器中观察到两个数据框的维度。 在训练集中有891个观测值（行），每个观测值有12个变量。...如果这个列之前已经存在了，那么R将用新的值覆盖它，因此要小心（不要覆盖掉有用的数据）！尽管对于这个简单模型不那么必要，但将预测结果放在已存在的数据旁边有助于保持数据框的整洁性。...令数据框维持一个固定的顺序是一个好的习惯，在预测复杂问题时更是如此。如果你现在预览一下测试集数据框，将发现我们创建的新列位于数据框的末尾。...因此，让我们从测试集中提取这两列，将它们存在一个新数据框中，并将它们保存下来： > submit <- data.frame(PassengerId = test$PassengerId, Survived
； 随机策略替代了模型样本中的一个值，它同时也会向某个邻域像素点的背景模型中插入这个值； 只有很少的背景提取算法使用了这种空间传播机制； ViBe算法不受时间历史的影响。...当旧值与新值被替换时，它们是被同等考虑的。...这对确保背景模型的一致性很重要，另一方面，这就会存在新物体永远不合并进入背景模型，并一直存在的风险。这个风险有一部分被前面提到的空间传播机制处理了。...最终，我们决定忽略阴影元素，并将阴影考虑进入我们前景像素中。 最后一个重要论证是分析级别。运动可以在像素等级或斑点级别中分析出来。...对于每个像素，我们存储了之前的更新蒙版（进行任何修正之前的更新蒙版）与一个闪烁等级图表。
本文进一步拓展了这一领域:首次提出了一种单阶段目标检测器，与更复杂的两阶段检测器的最先进的COCO AP相匹配。...回归子网络：与对象分类子网并行，我们将另一个小FCN附加到每个金字塔级别，以便将每个锚框的偏移量回归到附近的ground-truth对象(如果存在的话)。...为了提高速度，我们在阈值检测器置信度为0.05后，只对每个FPN级别的最高1k得分预测进行解码。将各个级别的最高预测进行合并，并使用阈值为0.5的NMS来产生最终的检测结果。...对FPN添加的新层初始化方式和原始FPN一样。所有新conv层RetinaNet子网中除了最后一层用bias b= 0和 的高斯权重进行初始化。...除非另有说明，否则我们使用水平图像翻转作为唯一的数据增强形式。重量衰减为0.0001，动量为0.9。训练损失是box regression中焦距损失与标准光滑L1损失之和。
public HashMap() { this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR; } //调用带映射参数的构造方法，将传入的映射赋值给当前对象的键值对，并将默认负载因子赋值给当前对象的负载因子...} } } return newTab; // 返回新的哈希表数组 } put(K key, V value)：向HashMap中添加一个键值对。...如果该元素是TreeNode类型，则调用黑红树查找方法进行查找；否则，在链表中进行查找。如果找到匹配的节点，则返回该节点；否则返回null。...如果节点的哈希值与给定的哈希值匹配 ((k = p.key) == key || (key !...else { // 如果当前节点是链表类型 do { if (e.hash == hash && // 如果下一个节点的哈希值与给定的哈希值匹配
pairs(data)——数据框各个变量的散布图 coplot(y~x|a+b)——多个变量时的散点图，在a，b（向量或是因子）的划分下的y与x的散点图 scatterplotMatr...（）——如果向量中至少包括1个NA值，则返回错误；如果不包括任何NA，则返回原有向量 merge(x = targets, y = infanty)——合并数据框，x和y是待合并数据框，相同属性字段也会合并在一起...merge函数参数的说明: x,y:用于合并的两个数据框 by,by.x,by.y:指定依据哪些行合并数据框,默认值为相同列名的列....x是查询对象，table是待匹配的向量，nomatch是不匹配项的设置值（默认为NA值），incomparables设置table表中不参加匹配的数值，默认为NULL %n%...——比较向量中的各元素，并把较小的元素组成新向量 pmax（x1,x2,...）—— 向量间的交、并、补集 union(x, y)——（并集）合并两组数据，x和y是没有重复的同一类数据
最先进的目标检测算法提取或评估一个查询图像内的目标建议(例如，边界框)，并使用每个框上计算或合并的DCNN特性来评估每个边界框的“客观性”，以进行目标检测。...SSD探测器使用一组默认的边界框，覆盖位置、比例和长宽比的范围;每个方框根据每个类中对象的存在程度进行评分。给定图像x的地面真值，B个默认框的子集被匹配到地面真值框，这匹配形成预测检测 。...SSD的任务(检测)丢失由置信损失和定位损失两部分组成： 置信损失 弥补了匹配框的不正确的类预测。...表中的值为我们提供了多个观察值。首先，它有助于在新域上微调SR，因此SR- ft具有比SR更高的PSNR和mAP。切换到TDSR的变体，我们可以看到地图精度的显著提高。...与blur一样，我们提出的方法在两个尺度因子上都显著优于所有其他方法。4.4、定向分析图3、4和5显示了我们的结果与其他方法的结果进行比较的示例。
当机器人姿态变化超过用户定义的阈值时，图中会添加一个新的机器人状态节点x，在插入新节点时，因子图通过增量平滑和建图与贝叶斯树（iSAM2）进行优化。...它考虑了在两个时间点之间的IMU测量，预先计算并集成了姿态变化和位移，并将这些预积分值作为因子添加到因子图中。...GPS测量与机器人状态节点相关联来建立，具体来说，当系统接收到GPS测量时会将其表示为一个GPS因子，并将其与最近的机器人状态节点进行关联。...当系统检测到回环时，它会将回环闭合因子添加到因子图中，该因子将激光雷达数据与之前经过的位置信息进行匹配。...位置识别也可以很容易地整合到系统中，为了提高系统的实时性能，本文提出了滑动窗口方法，将旧的激光帧进行边缘化处理，用于扫描匹配，关键帧会被选择性地添加到因子图中，当生成激光测距和闭环因子时，新的关键帧仅与一组固定大小的子关键帧进行配准
下图(a)展示了股票因素与收益率之间的皮尔逊相关系数，显示出较弱的相关性（绝对值小于0.03），这表明因素的SNR较低。这种弱相关性通常归因于随机性和非平稳投机行为。...在本研究中，研究者回顾了8天的数据，并将最近的股票因子组织成一个序列，利用基于Transformer架构的DMs进行因子增强。...虽然一种可能的方法是将标签直接视为股票因子的一个维度，但这种方法存在生成不准确结果的风险。明确生成标签具有挑战性，因为很难准确地将因子与其对应的标签进行匹配，特别是考虑到收益率的不可预测性。...与仅从纯噪声中生成合成因子（这很难保证数据的保真性）不同，研究者采用了一种不同的方法，即编辑原始因子而不是完全生成新的因子。...此外，由于因子固有的低信噪比特性，研究者设计了一个迁移学习框架，以从更大、不同的领域中提取新的知识和信息，并将其提炼到编辑后的数据中。
对于非实时检测器而言： 帧 F1 的输出结果 y1 与 F3 的Ground Truth Box进行匹配和评估，而 F2 的结果被遗漏。...计算了 和 两帧GT之间的IoU矩阵，然后对 帧的维度进行求最大值运算，得到两帧之间检测对象的匹配IoU。这个匹配的IoU值小意味着物体移动速度快，反之亦然。...如果新对象出现在 帧中，则没有与之匹配的框。...我们设置了一个阈值T来处理这种情况，并将 中每个对象的最终趋势因子 ωi 表示为： 其中 表示 中方框间的最大操作值t，ν是新对象的恒定权重。...和 ： 的值作为一个阈值来监控新对象，而 控制对新对象的关注程度。 作者将 设置为大于 1.0。并对这两个超参数进行网格搜索。
我们的2PCNet将在第一阶段预测的高度自信的伪标签的边界框与学生的区域建议网络（RPN）提出的区域合并在一起。然后，教师在第二阶段使用合并后的提议来生成一组新的伪标签。...这提供了高置信度和低置信度伪标签的组合。然后将这些伪标签与学生生成的预测进行匹配。然后，我们可以利用加权一致性损失来确保无监督损失的更高权重基于更强的伪标签，但允许较弱的伪标签影响训练。...在2PCNet的第一阶段的每次迭代中，教师从夜间图像中产生伪标签。通过置信阈值对这些伪标签进行过滤。这是为了确保只给学生高置信度的伪标签。然后将来自伪标签的边界框与学生的RPN生成的区域建议相结合。...合并后的区域建议然后用于从学生的RoI网络生成预测。在第二阶段，教师使用相同的合并区域建议来生成一组匹配的伪标签，其中每个伪标签都有从学生那里获得的相应预测。...Student-Scaling 为了确保不会忘记先前标度的知识，应用了标度因子的高斯函数。高斯函数的范数是从调度值中获得的。为了防止由于伪标签太小而产生额外的噪声，将去除面积低于阈值的标签。
“系数” 文本框： 该文本框用于对组间平均数进行比较定制，即指定的用t统计量检验的先验对比。为因子变量的每个组（类别）输入一个系数，每次输入后单击“添加”按钮，每个新值都添加到系数列表框的底部。...系数的顺序很重要，因为该顺序与因子变量类别值的升序相对应。列表框中的第一个系数与因子变量的最低组值相对应，而最后一个系数与最高值相对应。...②固定和随机效应：表示把数据看作面板数据进行回归，以计算固定效应模型的标准差、标准误和95%置信区间，以及随机效应模型的标准误、95%置信区间和成分间方差估计。...“缺失值” 选项组： 该选项组主要用于当检验多个变量，有一个或多个变量的数据缺失时，可以指定检验剔除哪些个案，有两种方法： ①按具体分析排除个案：表示给定分析中的因变量或因子变量有缺失值的个案不用于该分析...②成列排除个案：表示因子变量有缺失值的个案，或者在主对话框“因变量列表”列表框中缺失的个案都排除在所有分析之外。如果尚未指定多个因变量，那么这个选项不起作用。
) 与矩阵有关的基本操作 生成m行n列的0矩阵 M = matrix(0,c(m,n)) 按行合并矩阵X和Y形成新矩阵M。...(X和Y列数需相同） > M = rbind(X,Y) 按列合并矩阵X和Y形成新矩阵M。...若X与Y为维度匹配的数值型向量，则返回的是矩阵型向量的内积 > X%*%Y 数值型向量x与y的外积(矩阵型) > x%o%y 矩阵X与矩阵Y的Hadamard乘积。...功能与lapply类似，区别在于函数结果的类型不是列表(list) > sapply(...) 与数据框有关的基本操作 数据框是一种特殊的列表，所以对列表适用的函数往往对数据框也适用。...(Data) 显示数据框Data的行名 > row.names(Data) 数据框Data中名为name1的变量 > Data$name1 数据框Data中第i个变量形成的数据框 > Data[i] 合并数据框
从谓词表达式元素集合在分类为确定性、非确定的和可下推的谓词表达式集合，把可下推谓词进行下推到离数据源头最近的地方，提前减少不必要的数据量。...优化规则HivePreFilteringRule 1）matches方法逻辑详解 matches方法返回此规则Rule是否可能与给定的操作数operands匹配，但是此方法的任何实现都可以给出误报，也就是说虽然规则与操作数匹配...call.getPlanner().getContext().unwrap方法是为库用户提供一种在计划程序会话中，存储数据并在规则中访问数据的方法框架可以实现自己的上下文实现，并将其作为FrameworkConfig...一个表达式确定性与非确定性的区别是给定函数同一个确定值，是否永远返回同一个确定值。刚好相反的是非确定性函数，如随机函数Randow()每次返回的值都不确定。...2、对上述1，OR表达式内含有的公共因子的列表进行遍历3、并把每个公共因子的描述信息Digest和因子RexNode添加到可能需要下推的集合中4、如果AND节点的行表达式RexNode是确定的RexNode
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