在本文中，我们通过基于结构外观（即距离传感器）识别位置来解决位置识别问题，扩展了之前在旋转不变空间描述子上的工作，该描述子完成了一个通用描述符，在俯仰运动不严重时，该描述子对旋转和平移都具有鲁棒性。...总之，该方法新贡献有： 对横向/旋转变化的鲁棒性：在车道高度变化不可避免的城市环境中，缺少横向不变性可能是一个关键问题，为了解决这个限制，我们将前面的描述推广到同时包含横向和旋转鲁棒性，这是通过基于城市道路假设的扫描上下文增强来实现的...广泛验证：我们在不同且具有挑战性的测试场景中评估所提出的方法，以验证会话内和多会话场景，我们注意到，现有的精确回忆曲线可能无法完全捕捉到SLAM研究的环路闭合性能，无法对匹配分布进行评估，所以我们使用DR...比较三个样本CCs，内容保留在每个列中，而节点之间只移动列顺序，描述符中由运动引起的变化在描述符空间中显示为SCD列顺序偏移 B 三阶段位置识别 我们的位置识别算法由三部分组成：（i）使用检索键进行位置检索...（c） 上下文增强由简单的顺序翻转组成。类似地，在PC中，增广描述符显示出比原始描述符更接近地图的距离。 图6 数据集轨迹覆盖在每个航空地图上。
F4 在文件资源管理器中显示地址栏列表 F5 刷新活动窗口 F6 在窗口中或桌面上循环浏览屏幕元素 F10 激活活动应用中的菜单栏 Alt + F8 在登录屏幕上显示密码 Alt + Esc 以项目打开的顺序循环切换项目...） Windows 徽标键 + Shift + 向上键 将桌面窗口拉伸到屏幕的顶部和底部 Windows 徽标键 + Shift + 向下键 在垂直方向上还原/最小化活动桌面窗口，同时保持宽度不变 Windows...将光标移动到缓冲区的末尾 Ctrl + 向上键 在输出历史记录中向上移动一行 Ctrl + 向下键 在输出历史记录中向下移动一行 Ctrl + Home（历史记录导航） 如果命令行为空，则将视口移动到缓冲区顶部...Shift + 向下键 在垂直方向上还原/最小化活动桌面窗口，同时保持宽度不变 Windows 徽标键 + Shift + 向左键或向右键 将桌面中的应用或窗口从一个监视器移动到另一个监视器 Windows...在计算历史记录中向上导航 向下键 在计算历史记录中向下导航 Esc 取消编辑计算历史记录 Enter 编辑后重新计算计算历史记录 F3 在“科学型”模式下选择“度” F4 在“科学型”模式下选择“弧度”
对于连接到同一区域和不同区域的用户来说,保持一致性都是重要的。 可用性 该服务应该一直可用,并展示出对故障的鲁棒性。 可扩展性 大量用户应该能够同时使用该服务。...OT示例： 基于 OT 的协作编辑器在满足以下两个属性时一致： 因果关系保持：如果操作 a 发生在操作 b 前，那先执行操作 a，然后执行操作 b 收敛：不同客户端上的所有文档副本最终相同 上述属性是...OT的缺点 对字符的每个操作都可能需要更改位置索引。这意味着操作之间存在顺序依赖关系。它的开发和实现具有挑战性。 OT是一组复杂算法，其正确实现在实际应用中已被证明有挑战性。...尽管添加了新字符,但使用小数索引保留了现有字符的位置索引。因此,避免了操作之间的顺序依赖性。如下所示,在 O 和 T 之间插入()并没有影响 T 的位置。...这有助我们在单个操作方面实现一致性。 在IDC内的不同服务器之间保持文档状态的一致性。要在同一IDC内同时复制更新后的文档状态，可使用 Gossip 协议这样的点对点协议。
显示和隐藏桌面 F2 重命名选定项 F3 在文件资源管理器中搜索文件或文件夹 F4 在文件资源管理器中显示地址栏列表 F5 刷新活动窗口 F6 循环浏览窗口中或桌面上的屏幕元素 F10 激活活动应用中的菜单栏...（在可全屏显示并允许你同时打开多个文档的应用中） Ctrl + A 选择文档或窗口中的所有项目 Ctrl + D（或 Delete） 删除所选的项目，将其移至回收站 Ctrl + R（或 F5） 刷新活动窗口...+ End（标记模式） 将光标移动到缓冲区结尾处 Ctrl + 向上键 在输出历史记录中上移一行 Ctrl + 向下键 在输出历史记录中下移一行 Ctrl + Home（历史记录导航） 如果命令行为空...否则，请删除命令行中光标左侧的所有字符。 Ctrl + End（历史记录导航） 如果命令行为空，则将视区移动到命令行。否则，请删除命令行中光标右侧的所有字符。...显示组窗口菜单 Ctrl + 单击分组任务栏按钮 循环浏览组窗口 本文删改自豆末的WINDOWS中的键盘快捷方式 相关
目标 品牌（主题）色兼容：由于主题色系统引入，不同产品将会用到不同的主题或品牌色，图表作为中后台常用的元素，在保证清晰准确的同时，需兼顾整体的品牌气质。...其次，也要保证辅助色之间色相相对连续，需避免为了提高区分度，而导致两个连续的辅助色之间色相差过大（如下图）； 经过多次对不同色相的尝试，确定了取色思路------分组取色： 将所有颜色进行分组，每组取色...分组取色相比全色轮间隔取色和半色轮连续取色，有了更大的灵活性；同时在此限制中，连续2个辅助色色相差通常最多不会出现超过90，极端情况也不会超过120，取色不会完全失掉可控性，色彩连续性得到保障；在规范与灵活之间得到一定程度的平衡...最终以视觉感受而定，总体来说，通过校正来得到视觉更和谐，色彩更明快，美观的配色）。 HSB模式颜色校正的方式参考： 通常情况下，保持H值不变，用调整饱和度（S），和亮度（B）对色彩进行校正。...Step2：分组取色 将所得到的12色色板，按照色轮位置关系进行分组 第1组：相似色，邻近色；（选1个） 第2组：中差色，对比色；（选1个） 第3组：邻近互补色，互补色，反向邻近互补色（选1-2个） 第
3.抗修改性：对原数据进行任何改动，哪怕只修改1个字节，所得到的MD5值都有很大区别。 4.强抗碰撞：已知原数据和其MD5值，想找到一个具有相同MD5值的数据（即伪造数据）是非常困难的。...至少在现阶段内存和CPU的执行效率在固定时间内是有限的，大量的数据的查重和去重处理不可能同时在内存中进行。就像外部排序算法和内部排序算法差别很大，遇到此类大量数据查重问题对算法进行设计是有必要的。...这种想法是先把所有数据按照相关性进行分组，相关的数据会处于同样或者接近的位置中，再将小文件进行对比。 有1千万条短信，找出重复出现最多的前10条？...分组后每份中的top10必须保证各不相同，可hash来保证，也可直接按hash值的大小来分类。...拿到url地址，判断url在Redis的集合中是否存在 存在：说明url地址已经被请求过了，不在请求 不存在：说明url地址没有被请求过，请求，把该url地址存入Redis的集合中 布隆过滤器
③ 可用性 该服务应一直可用，并展示对故障的鲁棒性。 ④ 可扩展性 大量用户应能同时使用该服务。他们可查看相同的文档，也可创建新文档。...OT示例： 基于 OT 的协作编辑器在满足以下两个属性时一致： 因果关系保持：如果操作 a 发生在操作 b 前，那先执行操作 a，然后执行操作 b 收敛：不同客户端上的所有文档副本最终相同 上述属性是...OT的缺点 对字符的每个操作都可能需要更改位置索引。这意味着操作之间存在顺序依赖关系。它的开发和实现具有挑战性。 OT是一组复杂算法，其正确实现在实际应用中已被证明有挑战性。...尽管添加了新字符,但使用小数索引保留了现有字符的位置索引。因此,避免了操作之间的顺序依赖性。如下所示,在 O 和 T 之间插入()并没有影响 T 的位置。...这有助我们在单个操作方面实现一致性。 在IDC内的不同服务器之间保持文档状态的一致性。要在同一IDC内同时复制更新后的文档状态，可使用 Gossip 协议这样的点对点协议。
按照此法对所有元素进行插入，直到整个序列排为有序的过程。...，排序后这些数据的相对次序保持不变，即它们的位置保持不变，通俗地讲，就是两个相同的数的相对顺序不会发生改变，则该算法是稳定的；如果排序后，数据的相对次序发生了变化，则该算法是不稳定的。...关键词相同的数据元素将保持原有位置不变，所以该算法是稳定的。...四.希尔排序 （1）原理： 希尔排序的基本思想如下： 先选定一个整数，把待排序文件中所有记录分成个 组，所有距离为的记录分在同一组内，并对每一组内的记录进行排序。然后，取，重复上述分组和排序的工 作。...不会改变相同元素的相对顺序，但在不同的插入排序过程中，相同的元素可能在各自的插入排序中移动，最后其稳定性就会被打乱，所以希尔排序是不稳定的。
稳定排序算法可以保持金额相同的两个对象，在排序之后的前后顺序不变 稳定排序有：插入排序，基数排序，归并排序 ，冒泡排序 ，基数排序。 不稳定的排序算法有：快速排序，希尔排序，简单选择排序，堆排序。...经过一次冒泡操作之后，6 这个元素已经存储在正确的位置上。要想完成所有数据的排序，我们只要进行 6 次这样的冒泡操作就行了。 实际上，刚讲的冒泡过程还可以优化。...这是一个动态排序的过程，即动态地往有序集合中添加数据，我们可以通过这种方法保持集合中的数据一直有序。而对于一组静态数据，我们也可以借鉴上面讲的插入方法，来进行排序，于是就有了插入排序算法。...二分法插入排序 二分法插入排序是在插入第i个元素时，对前面的0～i-1元素进行折半，先跟他们中间的那个元素比，如果小，则对前半再进行折半，否则对后半进行折半，直到left>right，然后以左下标为标准...先取一个小于n的整数d1作为第一个增量，把数组的全部记录分组。所有距离为d1的倍数的记录放在同一个组中。
当用户打开情境菜单时，他们的焦点是位于菜单的顶部区域。将最常用的项应该放在菜单顶部，以便用户及时找到他们正在寻找的项。 使用分隔符对相关菜单项进行分组。创建可视分组可以帮助用户更快地浏览菜单。...例如：你可以使用分隔符对与需要编辑的相关的操作项进行分组，使用另一个分隔符对与共享的相关操作项进行分组。 避免为同一项目提供情境菜单和编辑菜单。...导航通常是按顺序进行的，通常是将页面滑动到一侧。 ? 不要在层级不同的页面之间使用页面控件。页面控件并不会显示页面之间的关联或指示哪个页面对应于哪个点。此类控件仅用于彼此层级相同的页面。...通常的样式是三个点放在圆形按钮中来表示“更多”。或者，您可以通过在现有按钮上执行特定手势来让人们显示菜单。 使用分隔符以可视方式对相关菜单项进行分组。创建视觉分组可以帮助人们更快地扫描菜单。...所有段的宽度都是相同的，如果段内容（例如段的标题）长度或大小不一致，则分段控件看起来会很不协调。 分段控件中不要同时包含文本和图像。
为了解决数据同步的问题，还需要复制数据库的完整状态，而事务日志通常不包含完整的变更历史记录。同时，某些应用场景要求事务日志事件的高可用性，以使数据库尽可能地保持同步。...我们的解决方案可以在处理选择操作时，让日志事件继续进行而不会陷入停滞。选择操作可以在任何时候对所有表、特定表或表的特定主键进行触发。...在数据库系统中，事务日志通常具有有限的保留期限，并且不能保证包含完整的更改历史记录。因此，还需要捕获数据库的完整状态。在Netflix的操作数据同步过程中，我们确定了一些完整状态捕获的需求。...此外，该水印方法不使用表锁，对源数据库的影响最小。DBLog使用相同的格式将捕获的事件传递到输出中，无论事件是来自事务日志还是表选择。...通过分块执行表上的选择操作并将获取的行与日志事件交错，从而实现这一点，以使两者均能进展。同时，由于基于水印的方法，始终保留原始历史记录的顺序，而无需在源数据库上使用锁。
如果由用户直接管理外存上的文件，不仅要求用户熟悉外存特性，了解各种文件的属性，以及它们在外存上的位置，而且在多用户环境下，还必须能保持数据的安全性和一致性。...VSAM文件的优点 和ISAM文件相比，基于B+树的VSAM文件有如下优点：能保持较高的查找效率，查找一个后插入记录和查找一个原有记录具有相同的速度；动态地分配和释放存储空间，可以保持平均75％的存储利用率...3.在哈希文件中查找记录 首先根据待查记录的关键字值求得哈希地址（即基桶地址），将基桶的记录读入内存进行顺序查找，若找到某记录的关键字等于待查记录的关键字，则查找成功；若基桶内无待查记录且基桶内指针为空...多重文件 1.多重表文件 多重表文件是一种将索引方法和链接方法相结合的组织方式，他对主关键字建立主索引，对每个需要查询的次关键字均建立一个索引，同时将具有相同次关键字的记录链接成一个链表，...倒排文件 倒排文件和多重表文件构造相似，主要区别在于在次关键字索引中，具有相同次关键字的记录之间不设指针进行链接，而是在倒排表中列出具有该次关键字记录的所有物理记录号。
首先，通过利用空间将相关元素进行分组，可以更好地组织和结构化界面，提升用户理解和记忆的效果。其次，保持一致性是关键，确保相似的元素在外观和功能上一致，提高可用性和减少错误。...所以，请尽量确保你对具有相同功能的元素使用一致的视觉处理。反之，尝试确保具有不同功能的元素看起来不同。 在我们的例子中，图标容器的视觉样式与“立即预订”按钮相似。...在界面设计中，使用单一的无衬线字体是最安全的，因为它们通常最具可读性，中性，并且简洁。 在我们的示例中，标题使用了一个详细的有衬线字体，这有点难以阅读，对一些人可能会分散注意力。...它还具有可能与这个短租物业应用中的一些照片不匹配的个性。使用无衬线字体进行简化可以帮助提高可用性和美学。...当你阅读时，你看的是单词的形状，而不是每个字母。这种形状帮助你更快地识别单词。然而，全部大写的单词都有相同的矩形形状，这迫使你逐个阅读每个字母。 在我们的示例中，位置文本使用了大写字母。
此外，并行网络（ParNet）构建了并行子网络，提高了特征提取的效率，同时保持了小深度和低延迟。 从上述注意力机制中可以看出，跨维度的相互作用有助于通道或空间注意力预测。...基于分组结构，作者修改了CA的顺序处理方法，提出了一种新的不降维的高效多尺度注意力（EMA）。 注意，在这里，只有两个卷积核将分别放置在并行子网络中。...因此，用于在高度处沿 C 中的水平维度方向对全局信息进行编码的1D全局平均池化可以表示为 其中 x_c 指示在第 c 个通道处的输入特征。...该路线利用沿垂直维度方向的1D全局平均池化来在空间上捕捉长程相互作用，并保持沿水平维度方向的精确位置信息，从而加强了对感兴趣的空间区域的关注。...2个1D全局平均池化被设计用于沿2个空间维度方向对全局信息进行编码，并分别沿不同维度方向在空间上捕获长程相互作用。然而，它忽略了整个空间位置之间相互作用的重要性。
SQL进阶-3-排序和窗口函数 在使用数据库制作各种统计数据的时候，需要对数据进行排序，比如按照分数、销量、人数等数值进行排序，通常排序的方法有两种： 跳过之后的位次排序 不跳过之后的位次排序 ?...窗口函数 窗口函数只在最新的MySQL版本中才支持的！ 窗口函数只在最新的MySQL版本中才支持的！ 窗口函数只在最新的MySQL版本中才支持的！ ?...>) 的位置上可以放两种函数： 专用窗口函数，rank、dense_rank、row_number等 聚合函数，如sum、avg、count、max、min等 因为窗口函数是对where或者...功能 同时具有分组和排序的功能 不改变原有表的行数 窗口函数原则上只能写在select子句中 实际场景 排名问题：每个部门按业绩来排名 topN问题：找出每个部门排名前N的员工进行奖励 rank/dense_rank...，跳过了相同的位次 dense_rank()则没有跳过相同的位次 row_number()按照自然数的顺序进行排列 在上述的这三个专用窗口函数中，函数后面的括号不需要任何参数，保持()空着就可以。
，我们说它们具有线性或顺序关系。...每个数据项都存储在相对与其他数据项的位置。在Python列表中，这些相对位置是单个项的索引值。由于这些索引值是有序的，我们可以按顺序访问它们。这个过产生了顺序查找。...用于处理冲突问题的替代方法是允许每个槽保持对项的集合（或链）的引用。链接允许许多项存在于哈希表中的相同位置。当发生冲突时，项仍然放在散列表的正确槽中。...随着越来越多的项哈希到相同的位置，搜索集合中项的难度增加。 ? 实现map抽象数据类型： 字典是一种关联数据类型，可以在其中存储键值对，该键用于查找关联的值。经常把这个想法称为map。...如果键已经在map中，那么用新值替换旧值 get(key)给定一个键，返回存储在map中的值或None del使用del map[key]形式的语句从map中删除键值对 len()返回存储在map中的键值对的数量
链表或红黑树是另一部分，它们用于存储具有相同哈希值的键值对。当哈希冲突发生时，HashMap 会根据哈希冲突的位置将键值对插入到链表或红黑树中。3....当两个对象的hashCode相同会发生什么？ 当两个不同的对象的hashCode相同时，会产生哈希冲突。这意味着这两个对象在HashMap中可能会被分配到相同的索引位置上。...在JDK 8中，对哈希函数的计算进行了改进，使得哈希值更加均匀分布，减少了哈希冲突的概率。 这些改变使得HashMap在处理大量数据时具有更好的性能和可扩展性。...同时，在实际应用中，我们也可以根据需求选择使用其他具有类似功能的数据结构，如ConcurrentHashMap等。 结论 HashMap作为一个常用的数据结构，在实际应用中扮演着重要角色。...不保证元素的顺序,可以使用 LinkedHashMap 来保持元素的插入顺序。
刷新当前页面更新内容location更新URL地址，使用location对象可以通过很多方式来改变浏览器的位置，每次修改location的属性(hash除外)，页面都会以新URL重新加载。 ...虽然通过hashchange等一系列操作也能满足router需求，但是hash router 对搜索引擎不友好(hash值不会发送给服务端，静态化页面时难以保持路径一致)，难以追踪用户行为。 ...从HTML5开始提供了对history栈中内容的操作。history.pushState()和history.replaceState()方法，他们分别可以添加和修改历史记录条目。.../Web/API/History在history中跳转使用back()，forward()，go()方法来完成在用户历史记录中向后和向前跳转。...(1);当前页window.history.go(0);添加和修改历史记录中的条目 使用history.pushState()可以改变referrer(引用)，它在用户发送XMLHttpRequest请求时在
全连接层会忽视形状，将全部的输入数据作为相同的神经元(同一纬度的神经元)处理，所以无法利用与形状相关的信息。 卷积层可以保持形状不变。...卷积核具有以下几个重要的特点： 特征提取：卷积核通过滑动窗口的方式在输入数据上进行卷积操作，从而提取输入数据中的局部特征。这些特征可以用于后续的分类、检测和识别等任务。...空间不变性：卷积操作具有平移不变性，即对于输入数据中的特征在空间上的平移，卷积操作的输出结果不会发生变化。这种空间不变性使得卷积神经网络能够更好地处理图像等具有平移不变性的数据。...增加了通道，会按通道进行输入数据与滤波器的卷积运算。 需要注意的是，三维卷积的运算中，输入数据和卷积核的通道数要设置为相同的值。...分组卷积 在同一个卷积层中，能否使用不同尺寸的卷积核呢 CNN中神奇的1x1卷积 池化层 池化是缩小高、长方向上的空间的运算；对输入的特征图进行降采样，减少特征图的维度，同时保留重要的特征信息。
在论文Attention Is All You Need中，使用一个编码器-解码器的机器翻译结构对变压器进行了介绍和解释与。...位置编码：与RNN的其单词令牌一次输入一个到模型中不同，在注意力模型中，所有单词都同时输入，即所有单词被并行输入到编码器模型中 单词的位置和顺序是任何语言的基本组成部分。...对于序列中的每个单词，一个包含512个值的向量——每个值的值都在1到-1之间——被添加到单词嵌入向量中，以保持序列的顺序 编码器块 到目前为止，我们已经讨论了注意力机器翻译模型的基本体系结构。...我们将通过在一个单词中进行所有操作来进一步理解这一点，并且对句子中的所有单词都将执行相同的操作。 ? 计算自注意力的第一步是计算句子中所有单词的分数。...我们通过单词查询（q1）与句子中每个单词的关键字（k）之间的点积来计算得分（一个单词与每个单词在顺序上有多少关系）。 第二步是将分数除以8（关键向量维数的平方根）。这导致具有更稳定的梯度。
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