在数字图像处理中,图像分割是很关键的一步,当图像质量较好,光照很均匀的时候只需用全局阈值的方法就能很完美地完成图像分割任务,但是有些时候会遇到光照不均匀的现象,这个时候就需要用一些技巧才能达到比较好的分割效果,本文要介绍的是一种通过分块阈值进行分割的方法。
按钮也可以触发诸如购买,下载,发送或者其它很多重要的操作。数字按钮是现实世界中按钮的下一代表现形式,比如电视遥控器,音乐播放机或者游戏控制器中的按钮。
Redis Cluster 集群中涉及到了数据分布问题,因为 redis cluster 是多 master 的结构,每个 master 都是可以提供存储服务的,这就会涉及到数据分布的问题,在新的 redis 版本中采用的是虚拟槽分区技术来解决数据分布的问题,关于什么是虚拟槽分区技术我们后面会详细的介绍。在集群中除了虚拟槽分区技术之外,还有几种数据分布的算法,比如哈希算法,一致性哈希算法,这篇文章我们就来一起聊一聊这几种数据分布算法。
Matplotlib是Python的画图领域使用最广泛的绘图库,它能让使用者很轻松地将数据图形化以及利用它可以画出许多高质量的图像,是用Python画图的必备技能。对于这个教程,大家最好亲自码一遍代码,这样可以更有收获。
Kirchhoff 薄板理论忽略了剪切变形, 即γzx = 0, γzy = 0。但对于厚板来说,不考虑剪切变形会产生较大的误差。下面结合厚板理论作简要分析。 (一) 弹性厚板理论 如图所示,同Tim
这篇教程是基于上一篇 立方体球 的。它复用了同一个网格,并在此基础上做增加更多的测试模型。本示例适用于Unity5.0.1及以上版本。
SOI层的典型厚度为220nm, BOX层的厚度为2-3um,衬底硅的厚度在700um左右。硅基光波导由SOI晶圆分多步刻蚀而成,对应条形波导和脊形波导。对于调制器,还需要对脊形波导的slab层进行掺杂,形成电极和PN结,如下图所示。
作为数字雕刻的行业标准,ZBrush的工具集非常灵活,以至于能够让用户选择最适合他们自己的工作流,人们会因为它的众多可用选项而选择经常使用它,程序里的旧功能也许很适合某些特定情景。 给大家介绍有关ZBrush的10个操作技巧,你可能了解也可能不了解,主要针对初学者和中级用户—也可能会有一些奇特的事项对经验丰富的用户有用,这取决于你们选择的工作流。 1、在PaintStop中素描想法
Loss Max-Pooling for Semantic Image Segmentation CVPR2017 https://arxiv.org/abs/1704.02966
3D立体成像技术通常用于焊线(bonding wire)检查,但存在许多挑战。其中挑战之一是难以使用块匹配算法来解决对应问题,因为某些焊线可能具有无纹理的水平结构。对于这样的对象,对应搜索可能失败或执行低效,因为算法的图像内容对于水平方向上的多个块是相同的。
对于分布式系统来说,整个集群的存储容量和处理能力,往往取决于集群中容量最大或响应最慢的节点。因此在前期进行系统设计和容量规划时,应尽可能保证数据均衡。但是,在生产环境的业务系统中,由于各方面的原因,数据倾斜的现象还是比较常见的。Redis Cluster也不例外,究其原因主要包括两个:一个是不同分片间key数量不均匀,另一个是某分片存在bigkey;接下来我们看看,在腾讯云数据库redis中,如何及时发现和解决分片数据不均匀的问题。
生成图片实验中总会出现各种各样的artifacts,这几天跑实验遇到了棋盘伪影,在前辈指导下了解了如何解决这个问题,记录一下
一致哈希是一种特殊的哈希算法。在使用一致哈希算法后,哈希表槽位数(大小)的改变平均只需要对 K/n个关键字重新映射,其中K是关键字的数量, n是槽位数量。然而在传统的哈希表中,添加或删除一个槽位的几乎需要对所有关键字进行重新映射。
【新智元导读】非常仔细地观察神经网络生成的图像时,经常会看到一些奇怪的棋盘格子状的伪影(棋盘效应,checkboard artifacts)。本文作者讨论了棋盘效应出现的原因以及反卷积难以避免棋盘效应
Remesh并没有一个严格的定义,简单的讲,Remesh就是从一个输入网格生成另一个网格,并且满足一定的要求。根据网格改动大小,可以分为这么几类:
据Facebook 官方博客公告,PyTorch1.7版本已经于昨日正式发布,相比于以往的 PyTorch 版本,此次更新除了增加了更多的API,还能够支持 NumPy兼容下的傅里叶变换、性能分析工具,以及对基于分布式数据并行(DDP)和远程过程调用(RPC)的分布式训练。
貌似以前,浪尖发过一篇文章,讲的是从spark streaming的web ui的角度去分析。这其实,是根据现象去分析定位问题的很方便的手段,大家可以去翻翻,星球的球友也可以去精华帖子里看看。
之前在微信公众号中更新了以下几个章节 1,如何学习PCL以及一些基础的知识 2,PCL中IO口以及common模块的介绍 3, PCL中常用的两种数据结构KDtree以及Octree树的介绍
DBSCAN聚类算法概述: DBSCAN属于密度聚类算法,把类定义为密度相连对象的最大集合,通过在样本空间中不断搜索最大集合完成聚类。 DBSCAN能够在带有噪点的样本空间中发现任意形状的聚类并排除噪点。 DBSCAN算法不需要预先指定聚类数量,但对用户设定的参数非常敏感。 当空间聚类的密度不均匀、聚类间距差相差很大时,聚类质量较差。 DBSCAN算法基本概念: 核心对象:如果给定对象的半径eps邻域内样本数量超过阈值min_samples,则称为核心对象。 边界对象:在半径eps内点的数量小于min_sa
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