---- 问： 在linux系统里，普通用户目录是在 /home 下，root用户目录在 /root，因此全部用户共享目录的。 那如果我们要装一个东西的话，是不是只用装一遍？...（比如说ohmyzsh之类的） 我之前在自己服务器上，每次都需要安装两遍，一次只有当前那个用户生效，这是为什么呢？...---- 答： 不一定，当我们说我们在 linux 装了一个东西，指的是：「我们装了一个命令，可全局执行」。此时是将该命令放在了全局执行目录（或者将该命令目录放在了 $PATH）。...哦对，PATH 该路径列表可自定义，而每一个用户都可以有独立的 PATH 环境变量。...所以，要看一个命令是所有用户共享还是仅对当前用户有效，具体要看该命令是怎么装的，可以看看 which command 进一步排查。
针孔相机 “光是由上帝第一次创造，也是大自然给人类最重要的礼物之一...” 定义 作为一个开始，我们首先给出一个光的定义：光是一种可以由正常人类眼睛感知到的物质。...得到这个比率需要了解一些基本的数学知识，知道三角形ABC和三角形CDE相似，可以得到： ? 它们是相似的，因为三个角度都是相等的。由此公式可以得出： ? 所以 ? 根据这个公式 ?...现在我们需要找出当物体在相机前面移动时物体高度和图像高度之间的比率，就像下面的情况一样： ? 物体从HI移动到KJ，图像高度将从CD下降到EF。我们知道LM=EF，所以我们可以简化图像如下： ?...使用与前面讨论相同的类比(Distance = d) ? ? ? ?...在这里我们可以看到摄影师离这位女演员大约1.5米远。 我认为1.5米不是真正有效的，因为摄影师可以放大图片，他也可以在编辑时裁剪图像，这是我们没有考虑的因素。
每次数学建模看周老师写的东西都觉得自己很菜，老师可以在课堂上信手拈来一段仿真代码，也可以使用LaTeX绘出让我目瞪口呆的动图，我很少有崇拜他人的时候，所以我什么时候才能和周佬一样，可能就像老师说的，你每天写
就像上面的图片一样，不过我们可以使用欧氏距离[附录]计算出未知点与其他四个点的距离（相似度/相似值），然后把计算出来的值从小到大排序，选择K个值（这就是k的由来），这K个值都是选择最小的。...::map mp; mp.insert(std::pair(sd1.get_distance(newdata[0],newdata[1]),sd1....type)); mp.insert(std::pair(sd2.get_distance(newdata[0],newdata[1]),sd2.type));...mp.insert(std::pair(sd3.get_distance(newdata[0],newdata[1]),sd3.type)); mp.insert(std...::cout<<"未知类型数属于：A"; else std::cout<<"未知类型数属于：B" } 这是一个比较糟糕的版本，比如样本数据直接指定了（一般是从其他文件读入），不过目的很简单就是这样能省去一些读写文件的代码能看得清楚一些
这个特征可以是道路，公园的边界，或者地图上的其他特征。每种道路至少有一个标记，该标记表示关于该道路的一些信息，并且每种道路还属于至少一个关系，如下所述。...在仓库中，应该看到以下五个目录： cmake 该目录包含一些CMakeLists.txt文件，这些文件是项目查找必要的库所必需的。无需为此项目使用此目录。...同样，不需要在这里直接使用文件，但是在处理项目时，每组指令将显示在终端工作区中，以进行适当的练习。...src 该项目的源代码包含在此处 test 此目录包含使用Google Test框架实现的各种练习的单元测试。在开发代码时，查看此目录中的相关测试以查看预期的答案和相应的代码可能会有所帮助。...; int distance = 0; int number; }; 可以通过使用this指向当前类实例的指针在C ++中使其明确。
所以，我们在匹配之前一定要先 predict。预测之后我们对 我们目标框进行一个补偿。这个在之前博客提到过。这个借鉴了BOT-Sort思想。主要是处理相机发生剧烈抖动时。具体细节可以参考之前的博客。...3.3、第一次匹配 在我们 3.1 中我们筛选了出来了高置信度检测目标与上一次匹配过的跟踪目标。我们第一次匹配优先选择他们进行匹配。 匹配方式选用匈牙利匹配。...这次我们选取低置信度的目标与第一次匹配没有匹配上的已有航迹匹配。distance_score 计算采用我们熟悉的 iou 匹配。 与低置信度检测框匹配主要是为了解决我们常见的遮挡与漏检的问题。...遮挡时，大概率会出现较低置信度的检测，我们不丢弃而是选择与重要的目标进行再匹配。 且低置信度目标可能包含了目标的运动趋势，利用这些消息可以提升我们跟踪的准确性与鲁棒性。...所以第三次匹配的目标是，第一次匹配未匹配上的高置信度的检测目标 与 潜在的已有的航迹（上一帧未匹配上，但是还未 remove 掉的）。我这里保守设置了 10 帧才完全丢失 remove 掉航迹。
两种方式都可以，而且本质上都是判断容器的size是否为0。在日常开发中，出于个人习惯，并不会特别在意非要调用哪一种。 而《Effective STL》给出的建议是，调用empty()。 为什么呢？...是否为0可以在常数时间内得到结果。...既然如此，为什么不推荐使用size() == 0呢？ 答案是，list的一些实现，size耗费线性时间，即list独有的splice操作。不过这取决于各家的编译器的实现。...比如splice()函数内部的_S_distance()函数，由链表的本质可以知道，它一定会遍历，从而耗费线性时间。 那么如果splice的实现中，没有去更新两个链表的size信息呢？...Anyway，可以保证的是，empty()函数，一定是常数时间的性能。 所以，如果在开发中遇到需要判断容器是否为空的时候，推荐大家使用empty()，而不是判断size() == 0。
可以互相转化吗？可以混合使用吗？...的一个成员函数而不是非成员函数 //交互位置可以解决，混合使用时候注意，安全映射，将 iterator转换成 const_iterator if(static_cast(ii) - ci == 0){ std::cout<<"yes, =="<<<em>std</em>::endl; } 条款24：用<em>distance</em>和advance把const_iterator...<em>distance</em>(InputIterator first,InputIterator last); //编译器会根据<em>使用</em>的实参类型推断出 InputIterator的类型，因此以上例子接受两个不同的类型...如上所述，当ri指向3 <em>时</em>，i（就是ri.base()）指向4。如果我们用ri来指定插入位置，那么用i指向插入位置，那个假设就是正确的。
大家好我是小绿。 作为一个视觉SLAM的入门学徒，高翔的书我看了一遍，视频也跟了一遍，代码在自己的电脑上也跑过，但总觉得跟啥都没学没有太大区别。 于是乎决定开始看代码。...imshow ( "优化后匹配点对", img_goodmatch ); waitKey(0); return 0; } 小绿的基础比较薄弱，所以代码部分任何令我产生新鲜感的部分我都会摘出来进行一些解读...可以看出这两个容器是准备存放两张图像所提取出的特征点的。那么对于特征点，我们知道最起码需要确定他在图像中的位置，进而如果需要使用改进BRIEF去计算其描述子，我们还需知道其方向，等等。...这里定义了三个智能指针cv::Ptr，而什么是虚类，我也不是很明白，而且确实一时半会也搞不透，不如先当做一个黑箱放在这。...Distance代表配好对的特征点之间的距离，这里使用汉明距离，距离越小越好。
这种方法相对麻烦，主要是在两个类之间的前后声明有着复杂的逻辑关系。但只要我们理清思路，是可以实现的。跟着我从最初的想法到实现一步一步的理顺逻辑，就非常容易理解如何操作了。...(p1,p2); cout << “Distance is : “ << d << endl; getchar(); return 0; } 但这样的代码编译时你会发现，Point 类因为找不到...类中使用了Point类，很明显，在ManagerPoint之前并没有声明或定义Point类，那么我们可以使用一种手段叫做“前向声明”的方式，将 Point 类声明在 ManagerPoint 类之前。...所以这里操作时依然是行不通的。那难道就这样罢手了吗？...函数的声明，而把distance() 函数的实现放到 Point 类的后面，是不是就可以避免以上所有遇到的问题了呢？
在一些对性能要求高的场景下，还是需要使用C/C++来解决。但是如果要求算法同学全部使用C++来开发线上推理服务，成本又非常高，导致开发效率和资源浪费。...本文主要介绍pybind11在腾讯广告多媒体AI Python算法的加速实践，以及过程中的一些经验总结。 2....由于持有锁的线程在执行到I/O密集函数等一些等待操作时会自动释放GIL锁，所以对于I/O密集型服务来说，多线程是有效果的。...当然，除了显示调用接口释放GIL锁的方法之外，也可以在C++内部将计算密集型代码切换到其他C++线程异步执行，也同样可以规避GIL锁利用多核。...除此之外，腾讯内部也有一些其他Python加速方案，比如目前TEG的编译优化团队正在做Python解释器的优化工作，后续也可以期待一下。 8.
---- 一、背景介绍（非WWDC内容） 1.1 视频质量评估的现状 在正式开始之前，我想跟大家科普几个概念和行业现状，这些对理解本次的内容很有帮助。...我了解到的有以下几类，供大家参考。...(1)视频分发流程 在分发视频的时候，从用户体验和成本来考虑，希望在码率和清晰度之间，找到一个比较好的平衡点，那么清晰度这个就需要有个量化的标准，需要有工具能够得到一个相对可信的量化指标 (2)编码器的研发...编码器算法的研发，也是要平衡清晰度、编码速度、编码效率（压缩率）等诸多因素，希望在清晰度一定，编码速度一定的情况下，编码效率（压缩率）尽可能高，也就是编出出来的码率尽可能低。...六、回顾 视频编码对视频质量会有牺牲，会产生一些伪影 使用 AVQT 评估你们的视频感知质量 macOS 命令行工具 计算速度快，支持查看设置感知 支持基于 AVFoundation 的所有格式 使用
本文将以分支定价求解VRPTW为例，主要介绍 两个方面的技巧，第一个是在python中使用C++库，第二个是分支定界过程的并行化，希望能给大家带来一些帮助。...一.在Python中使用C++库 Python是当前最热门的编程语言之一，特别是在数据科学、深度学习等领域。...update_distance，在执行objective()函数之前调用这个update_distance()函数： def update_distance(self): self.distance_local...= 0: self.distance_local[set_edge[0]][i] = self.largenum objective()和bound()是整合的，意思是我们在求解当前节点时，主问题的...为了避免大家没有安装商业 求解器，这份代码里的求解器我使用了开源求解器cbc，大家只需要安装orTools就行了，其内部集成了cbc。
return 我最初是用C语言编写的，使用完全相同的方法，在那里工作得很好，对于nPoints<；=100基本上是即时的。...所以我决定将它移植到python，因为我想使用SqlAlchemy来做一些其他的事情。...我第一次移植它时没有使用deepcopy语句，而现在这些语句使方法变得复杂，这导致结果“奇怪”，或者部分不正确，因为有些点只是作为引用被复制(我猜？我想？)–但它的速度仍然几乎和C版一样快。...nearest_points: print item.point, item.english, item.distance return 所以基本上我只是复制输入并附加一个新的值-到参考点的距离。...然后我只对结果列表应用“sorted”，指定sort键应该是PointDistance对象的distance属性。 这比使用deepcopy快得多，尽管我承认我不太明白为什么。
4.引用与指针 指针和引用可以在C++中使用类似的用例。如前所述，引用和指针都可以在对函数的按次传递引用中使用。...但是两者有什么区别，什么时候应该使用它们呢？下面的列表总结了指针和引用之间的一些差异，以及应该在何时使用它们： 引用： 引用在声明时必须初始化。这意味着引用将始终指向有意分配给它的数据。...解决这个问题的一种方法是定义一个Car类，将这些变量作为属性，同时使用一些类方法来增加行驶距离并打印出汽车数据。...这看起来没问题，而且已经减少了main中的变量数量，所以可能会看到在未来如何更有条理。然而，现在的代码比开始时多得多，而且main似乎没有组织得多。上面的代码仍然在创建汽车之后为每辆汽车设置属性。...当类方法在类之外定义时，必须使用scope resolution操作符：：来指示该方法属于哪个类。
再简洁一些，优化决策边界，目标就是找参数w，b。...高维数据求内积，维度越高，速度越慢，SVM借鉴了高维计算结果，却是在低维以较小的计算量实现的。 高维数据内积结果 = 原低维数据内积平方。 在低维空间使用核函数实现上述”巧合“。...网格搜索是一种穷举搜索的方法，它可以找到在当前参数范围内的最优解，但是这个最优解可能不是全局最优的，尤其是在参数空间比较大的情况下。...因此实际上的搜索还可以缩范围，更加细分 十折交叉验证的随机性可能会导致结果的不稳定性。取平均值作为最终结果。 4.3、案例 (待补充) 我心中的TOP1编程语言：python ，为啥？...因为我目前最需要它。
---- 把决策问题可以按照难易程度分为几类： (1)P问题：可以在多项式( polynomial )时间内解决的问题，称为P问题。...(2)NP问题：对于一类问题，我们可能没有一个已知的快速的方法得到问题的答案，但给定一个解，我们可以在P时间内检查他正确与否的决策问题，成为NP( Non-deterministic polynomial...在这里我们使用最为常用的欧几里得距离 ? 问题可以表达为： ?...根据热力学的原理，在温度为T时，出现能量差为dE的降温的概率为P(dE)， 表示为： 其中k是一个常数，且dE<0(温度总是降低的)。 1）温度越高，出现一次能量差为dE的降温的概率就越大。...2 , . . . , ∆n )可以在O(N)时间内快速更新，具体可表示为下图： ?
对抗网络的拉普拉斯金字塔 简介 对抗网络最重要的一个应用就是在足够的训练后，生成器能合成看起来自然的图片。在Goodfellow 2014年的文章中有一些生成器输出的例子。 ?...正如Emily Denton在她LAPGANs的演讲中提到的： “低清晰度的图像很容易生成，根据低清图像生成清晰度稍高一些的也不算难。” 这篇文章使用的方法就是建立一个生成模型的拉普拉斯金字塔。...因为各层的生成器可以使用不同清晰度下的信息，在连续的层级里生成更精细的输出，所以这个方法是非常有效的。 ? ?...生成器网络结构使用一组包含ReLUs 和BatchNorm 和卷积层的B残量块（译者注：见下图B residual blocks）。一旦低清图像经过这些模块处理时，就会有两个反卷积层来提高清晰度。...简单来说，它是新的重构图像（网络的输出）的特征图（在训练前的VGG网络中）到真实高清训练图像的欧氏距离（Euclidean distance）损失。
正如Emily Denton在她LAPGANs的演讲中提到的： “低清晰度的图像很容易生成，根据低清图像生成清晰度稍高一些的也不算难。” 这篇文章使用的方法就是建立一个生成模型的拉普拉斯金字塔。...因为各层的生成器可以使用不同清晰度下的信息，在连续的层级里生成更精细的输出，所以这个方法是非常有效的。 ? ?...宏观来看，对抗损失帮助图像看起来更逼真（看起来像原图），内容损失保证新清晰度的图像和原来低清的图像有相似的特征。 网络结构 好了，现在我们来看一些细节。...生成器网络结构使用一组包含ReLUs 和BatchNorm 和卷积层的B残量块（译者注：见下图B residual blocks）。一旦低清图像经过这些模块处理时，就会有两个反卷积层来提高清晰度。...简单来说，它是新的重构图像（网络的输出）的特征图（在训练前的VGG网络中）到真实高清训练图像的欧氏距离（Euclidean distance）损失。
were found that are not greater than "<< five1 << std::endl; 4.find_first_of() 在第一个序列中搜索第二个序列在第一个序列中第一次出现的任何元序列...// text 中查找第一次出现的 vowels 中的任意字符。...\" were found in text." << std::endl;//"eooeai" 且 find_first_of() 可以在第二个序列中搜索指定范围内可以使第 5 个参数指定的二元谓词返回...*(iter4+1) << std::endl;//121 17 6.find_end() 在一个序列中查找最后一个和另一个元素段匹配的匹配项，也可以看作在一个元素序列中查找子序列的最后一个匹配项。...std::distance(std::begin (text), iter) << std::endl; 在 text 中搜索 phrase 的所有匹配项。
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