题目 给你两个整数 x 和 y ，表示你在一个笛卡尔坐标系下的 (x, y) 处。...同时，在同一个坐标系下给你一个数组 points ，其中 points[i] = [ai, bi] 表示在 (ai, bi) 处有一个点。...当一个点与你所在的位置有相同的 x 坐标 或者 相同的 y 坐标时，我们称这个点是 有效的 。 请返回距离你当前位置 曼哈顿距离 最近的 有效 点的下标（下标从 0 开始）。...如果有多个最近的有效点，请返回下标 最小 的一个。 如果没有有效点，请返回 -1 。...两个点 (x1, y1) 和 (x2, y2) 之间的 曼哈顿距离 为 abs(x1 - x2) + abs(y1 - y2) 。
一、题目 给你两个整数 x 和 y ，表示你在一个笛卡尔坐标系下的 (x, y) 处。...同时，在同一个坐标系下给你一个数组 points ，其中 points[i] = [ai, bi] 表示在 (ai, bi) 处有一个点。...当一个点与你所在的位置有相同的 x 坐标或者相同的 y 坐标时，我们称这个点是 有效的 。 请返回距离你当前位置 曼哈顿距离 最近的 有效 点的下标（下标从 0 开始）。...如果有多个最近的有效点，请返回下标 最小 的一个。如果没有有效点，请返回 -1 。...两个点 (x1, y1) 和 (x2, y2) 之间的 曼哈顿距离 为 abs(x1 - x2) + abs(y1 - y2) 。
我觉得还是在不断的实践中犯低级错误逐步积累起来的，或者是到了不得不改的时候才会造成这种变革和重构的过程。 比如说现在服务的后端有20个接口，基本人为还可以做好基本的配置管理。...比如A的状态变更，会导致B状态变更，B的状态变更会导致C状态变更，在程序里面就需要不断的调整，添加逻辑。...如果这样的关系越来越复杂，人为是很难统一管理起来的，基本上就处于崩溃的边缘，疲于应付，一种就是增加无穷无尽的API,满足业务需求，成为典型的密集型，另一种情况就是修正无穷无尽的业务逻辑问题，成为一团乱麻...然而所有不同的设备不同的文件系统实现都可以采用了同样的接口，使得上层系统不必关注底层实现的不同，这是这套 API 强大的生命力的表现。...小结： 在需求不清晰，管理混乱之中，需要找到工作的平衡，而需要更持久有效的管理，和这些管理设计是分不开的。
思路：按要求从前往后模拟更新答案即可 class Solution { public: int nearestValidPoint(int x, int...
2019年初，腾讯将智慧零售调整到产业互联网架构下是一种暗示，阿里呼吁将不能停留在零售层面，而是要建立全方位的数字化商业能力，这也在某种层面上论证了新零售发展的焦灼。...抓住核心点，为零售市场创造增量 作为快消、零售领域的资深人士，谈到这一波行业热潮，王芹颇有感触，“在我们看来，不管是什么模式的零售，其最终目的都是要产生销量，并且零售的场景应当能够让消费者有二次购物的欲望...正如王芹所疑惑的，流于表面、本末倒置的玩法并不能真正触及零售市场的痛点。“在我看来，新零售的核心点还是应该围绕人、货、钱这三点，即做好消费者的引流，商品的管理和公司费用的智能化管理这三大块。”...在采访中谈到这一点时，王芹笑言，和钱有关的东西都比较容易解决，但是与人有关的则不那么容易，因为需要时间去打磨。...第一点，坚持客户需求导向，应用层的很多工具都是来自客户需求；第二点，在做需要交付的产品的同时，我们还会做长期的开发，保证技术处于领先地位。比如商品的指纹建模，目前只有我们在做这件事。”
3D坐标系是3D游戏开发与VR开发中的基础概念。一般而言3D坐标系都是使用的 笛卡尔坐标系来描述物体的坐标信息，笛卡尔坐标系：分为左手坐标系与右手坐标系 ?...相机如何渲染物体 摄像机对游戏世界的渲染范围是一个平截头体，渲染边界是一个矩形，用与near clippingplane或者far clippingplane平行的平面截取这个平截头体，可以获得无数个平行的矩形面...ScreenToWorldPoint： 首先截取一个垂直于摄像机Z轴的，距离为Z的平面P，这样不管X，Y怎么变化，返回的点都只能在这个平面上，参数是一个三维坐标，而实际上，屏幕坐标只能是二维坐标。...2-4 viewport （视口坐标） 视口坐标：视口坐标是标准的和相对于相机的。相机的左下角为（0，0）点，右上角为（1，1）点， Z的位置是以相机的世界单位来衡量的。...) ,注意：首先截取一个垂直于摄像机Z轴的，距离为Z的平面P，这样不管X，Y怎么变化，返回的点都只能在这个平面上，参数是一个三维坐标，而实际上，屏幕坐标只能是二维坐标。
SIFT算法通过不同尺寸的高斯滤波器(DOG)计算得到特征点的位置信息(x,y),同时还提供一个描述子descriptor信息，在一个特征点周围4*4的方格直方图中，每一个直方图包含8个bin的梯度方向...对于每一个图像对I和J，考虑每一个特征f ∈ F (I)找到最近邻的特征向量fnn ∈ F (J): 事实上算法中用到一个kd-tree的数据结构去计算最近邻匹配。...然后令最近邻的距离为d1，再找到第二近的匹配对点之间距离为d2，如果两个距离d1和d2之比小于一个阈值如0.6，就可以判定为可接受的匹配对。...几何场景提供轨迹中的每个3D点Xj，通过投影方程，一个3D点Xj被投影到摄像机的2D图像平面上。投影误差就是投影点和图像上真实点之间的距离。...SFM算法的目标就是找到合适的相机和场景参数去优化这个目标函数，g是采用一个非线性最小二乘的优化方法求解，著名的有光束平差法bundle adjustment.
Frenet坐标系 通常，我们习惯使用笛卡尔坐标系来定义空间点的位置。...但在现实中，道路往往不是“笔直”的，因此对于人类非常简单的操作（如判断车辆在哪条车道），在电脑的笛卡尔坐标系中，往往是难以准确定义的。下图展示了我们使用笛卡尔坐标系时所面临的问题： ?...笛卡尔坐标系中的曲线车道 设想一下，如果我们采用的坐标系可以反映道路的曲率，那么在新的坐标系下车辆向前行驶并保持在车道内的轨迹就会变成一条直线，这会大大简化路径规划的难度。...不同坐标系下的行车轨迹： Frenet（左）vs 笛卡尔坐标系（右） 在Frenet坐标系中，可以平面上的点的位置可以由纵轴和横轴定位,分别记为S和D 。其背后的数学原理非常复杂，在此我们不进行累述。...行驶轨迹平滑处理 我们假设车道已经被预先映射，并且提供了沿着中黄线的路径点，这条中黄线分隔了公路的两边。这有助于我们确定我们在最近的路径点上的位置。
该模型的重要方面是焦点，像平面（上图中的灰度平面），主点（上图中的像面上的粗体点），焦距（像平面与像之间的距离）焦点）和光轴（垂直于穿过焦点的像平面的线）。...可以在投影矩阵中编码该变换，该投影矩阵将表示3D点的4维均匀向量转换为表示图像平面上2d点的3维均匀向量。 齐次坐标是表示计算机视觉中的点的投影坐标。...用齐次坐标表示的笛卡尔坐标，在比例上也相等。 ? ?...H是单应性矩阵，是3 x 3矩阵，可将点从一个平面转换为另一个平面。在这里，变换是在Z = 0的平面和指向该点的图像平面之间进行的投影。单应性矩阵通常通过4点算法求解。...在OpenCV中，我们可以使用cv2.findHomography方法找到单应矩阵： cv2.findHomography(, <points from plane
，便于操作 应用高斯模糊来平滑边缘 在平滑的灰色图像上应用Canny边缘检测 跟踪感兴趣的区域，并剔除其他区域的信息 执行一个霍夫变换，在我们感兴趣的区域内找到车道，并用红色跟踪它们 分开左车道和右车道...在这项任务中，一个关键的假设是，摄像机在所有这些图像上都保持在相同的位置，而且车道是平的，因此我们可以识别我们关注的关键区域。...直线被表示为点 点被表示为线 相交的线意味着同一点在多条线上 因此，在这样的平面中，我们可以更容易地识别出经过同一点的直线。...因此,一组点相同的直线在笛卡尔空间将产生正弦曲线交叉的点(ρ和θ)。这自然意味着在笛卡尔空间的直线上探测点的问题被简化为在霍夫空间中寻找交叉的正弦信号。 ? 霍夫变换返回的车道线如下所示： ?...霍夫变换的参数很难处理正确。 后续改进 算法的另一个探索是计算内存探测器中线系数的加权平均值，使最近的系数具有更高的权重，因为它们属于最近的帧。
而最近图卢兹联邦大学等研究者表示进化算法也有着与深度学习相类似的潜力，它可以进化出一些能玩 Atari 游戏的智能体，并取得与人类相匹配的性能。...Atari 游戏的环境在一个通用界面上提供了大量不同任务、可理解的奖励度量和令人兴奋的研究领域，且它所需的计算资源相对有限。无怪乎该基准套件得到了如此广泛的应用。...笛卡尔遗传规划（Cartesian Genetic Programming，CGP）在计算机视觉领域的应用也有很长的历史，尽管比深度学习稍微短了一些。...在强化学习任务中使用 CGP 的研究相对较少，本论文将展示首次使用 CGP 作为游戏智能体的研究。 简单而言，笛卡尔遗传规划是遗传规划的一种形式，其中程序表征为有向的、通常由笛卡尔坐标索引的非循环图。...通过评估最优进化的程序，我们可以找到简单却有效的策略。 3 方法 尽管有很多在图像处理中使用 CGP 的案例，但在玩 Atari 游戏时这些实现必须进行修改。
安妮 千平 编译整理 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 就在我们的头顶之上，各种卫星（包括间谍卫星）像狗仔队一样，每天都围着地球疯狂拍下数十TB的照片。这个数量可以说是泛滥了。...因为卫星图像会从多个角度进行拍摄，同一地点的建筑物可能在照片上是颠倒的，另外同一地点的不同时间里云层的变化也很不一样。...对此，Davis团队将全球约2200个地点的公共数据与影响解决方案商DigitalGlobe卫星图像结合在一起，创建自己的训练数据，然后通过测试四种深度学习模型找到最佳测试数据。...他们赞助举办的这次大赛，就是想找到一个更好的AI解决方案，分担人类分析员75%的工作。...“现在的技术状态，只有人与机器合作才能真正找到答案”，笛卡尔实验室CTO麦克·沃伦（Mike Warren）说。笛卡尔实验室已经把深度学习用于分析商业卫星图像，对美国玉米和大豆的收成进行预测。
wafer晶体牵涉的基础内容较多，可能讲起来有点冗长，但是知识点还是干货的，凑在一起形成一个系统的理论框架是可以的。 上期说到砷化镓wafer的晶向切割的问题。...单晶硅片都是一个硅锭生长而成，然后打磨切割，如下图 研磨好之后，就需要统一分晶向，做定位边，有个行业规定： 根据平边的类型，分辨wafer的种类。但是也不是绝对的，一般wafer出厂会有定义。...例如对于砷化镓的基板，P型 和N型都是第三种类型的平边。 对于砷化镓激光器如何根据平边切割出晶面？...如下图，我们看出 在垂直晶向上切出出光面， 切割砷化镓晶面，就不能采用常规的切穿晶圆的方法了，需要用划片机，先在wafer面上划开一个沟道，然后用劈裂机，施加一个外力，让晶圆自然解离。...因此如何准确找到解离面的方向是关键，这时就需要用到定位边，定位边本身有固定的晶向和所处的晶面，但是此时是抛出了做定位边时的机械等误差的，有的质量差得，不一定是准确的。
对于水平或垂直的linestring, MBR是退化为linestring的矩形。对于一个点，MBR是一个退化为该点的矩形。同时，MySQL还支持在空间列上创建普通索引。...用户可以根据需要采用不同的参考系统，包括创建自己的参照系统。 空间数据参考系统(SRS)是一种基于坐标的地理位置系统。有不同类型的空间参考系统: 投影SRS是地球在平面上的投影，也就是平面地图。...例如，通过在地球仪内使用灯泡照射在环绕地球仪的纸圆筒上，将地图投射到纸上。根据地理位置，每个点都映射到地球上的一个地方。该平面上的坐标系统是使用长度单位(米、英尺等)的笛卡尔坐标，而不是经度和纬度。...这里的球体是椭球体（扁平的球体）。地球的南北轴比东西轴短一点，使用扁平的球体更准确，但完美的球体可以更快地计算。 地理SRS是表示椭球面上任意角度单位的经纬度(或经纬度-经度)坐标的非投影SRS。...SRID 0在MySQL中表示的SRS是一个无限平坦的笛卡尔平面，其轴上没有指定单位。与投影SRSs不同，它没有地理参考，也不一定代表地球。它是一个抽象的平面，可以用来做任何事情。
我找到了一种方法来识别到这个城市的新航班，然后给每一位潜在的新乘客打了电话，包括我的经理在内，没有人知道我是怎么做到的，我也不想告诉任何人。正因为如此，我赢得了无数的奖项和旅行。...Gary：亚马逊因将机器学习应用于面部识别，自然语言处理以及其他客户推动因素的产品推荐，实现和基于云的平台和服务而闻名。笛卡尔实验室是这些服务提供的交叉点，这通常需要平台公司无法解决的深层创新。...Mark：是什么吸引你到笛卡尔实验室？ Gary：笛卡尔实验室的机会似乎与深度学习AlphaGo的成功一样新。它不可能在5年前完成。...当我为Autodesk运行地理空间软件的产品开发时，我们的客户要求在卫星数据和LiDAR数据的交叉点进行分析，但我们没有实用的基础设施来提供它。虽然仍然很困难，但笛卡尔实验室似乎准备做这些事情。...在最近看过阿波罗11号纪录片之后，我看到了与那个moonshot的野心和崇高追求之间的相似之处，以及实际了解地球实时行动的moonshot。
numpy中有一些强大的函数可以很方便的实现日常的数值处理计算。...在机器学习的特征处理中，meshgrid使用的很多，我之前对于meshgrid的用法一直是有点茫然记不住，后来看到一个stackoverflow的帖子恍然大悟，所以记录分享一下，numpy.meshgrid...默认值为 `'xy'`，表示以笛卡尔坐标顺序返回。 - `sparse`：可选参数，确定返回的坐标矩阵是否为稀疏矩阵。默认值为 `False`，返回密集矩阵。...numpy.ravel()：函数签名：numpy.ravel(a, order='C')numpy.ravel() 用于将多维数组展平为一维数组。它接受一个多维数组作为输入，返回一个展平后的一维数组。...- `order`：可选参数，确定展平数组的顺序。默认值为 `'C'`，表示按行展平（C 风格）。返回值： - 一维数组，表示展平后的数组。
Cesium中的坐标系： 1、平面坐标系（Cartesian2）； 2、笛卡尔空间直角坐标系（Cartesian3）； 3、Cartesian4（unknown，在应用中几乎用不到） 4、Cartographic...2.1.1世界坐标 以椭球中心为原点的空间直角坐标系中的一个点的坐标。...2.1.2 地理坐标 就是测绘中的地理经纬度坐标，地理坐标系，坐标原点在椭球的质心。 经度：参考椭球面上某点的大地子午面与本初子午面间的两面角。东正西负。...纬度 ：参考椭球面上某点的法线与赤道平面的夹角。北正南负。 Cesuim中没有具体的经纬度对象，要得到经纬度首先需要计算为弧度，再进行转换。 2.1.3 弧度 Cartographic变量表示。...坐标转换肯定是我们在开发任何地理信息系统中经常会碰到的问题，也比较复杂。 “平面坐标系” 和“笛卡尔空间直角坐标系”和“Cartographic”之间的相互转换思路如下所示。
多表操作之列关联分类 上文介绍了相对简单的《多表操作之行关联》，本文则分享一小部分有关多表操作的列关联知识。其较于前者，明显更为复杂，其主要关键词为 JOIN，这也是在查询中非常常见的一种操作！...这句话，在上学的时候听到过无数次，很多都献给了拉格朗日、牛顿等！但是，绝对不会献给笛卡尔小可爱！能够创作出这么伟大的知识点且得到广泛应用的可人儿，必然是可爱的！！！...实际上，交叉连接就是将两个表不设定任何条件，所呈现的连接结果。交叉连接通常也叫做笛卡尔积，数学上比较常用！ 现在明白为什么先分享这个了吧！ 因为，它，离真理最近！...那么，有几个比较注意的点需要伙伴儿们注意！...内连接小结： inner join 与 cross join 的不同之处在于，前者有限制条件 注意不同数据源的切换，找到正确的需要处理的数据库 避免关联的相关表中名字相同的字段，因为两个字段的名字一样
ChatGPT 首先当然是使用最近非常热门的 ChatGPT。...我们可以在 VS Code 扩展（Extension）中找到 Copilot（付费）和 CodeGeeX（开源免费）。以后者为例，它是由清华大学训练并开源的代码生成模型。...如果需要生成的 html 文件可以点击阅读原文，在我的 GitHub 仓库中获取。 Python 绘制 这里有个古老动人的传说。相传笛卡尔和公主相恋，但是却被皇帝无情拆散。...笛卡尔派人悄悄地给公主递了一张纸条，上面只有一行公式： ρ = a(1 - sinθ) 皇帝看了这封信也是一头雾水，就把信给了公主。公主看了这封信之后热泪盈眶，明白了笛卡尔的心意。...下面我们就用 Python 来画出这个爱心： import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 生成 1000 个范围在 [0, 2π] 的点
理想情况下, 当相机对均匀的目标成像时, 得到图像中所有像素点的灰度值理论上应该是相同的. 然而, 实际上图像中各像素的值往往会有较大差异，此时就需要对图像进行平场校正。...平场矫正中假设该材质在光照强度线性变化的情况下像素值也线性变化，那么对于图像每一个位置上的像素来说，仅需两个标准亮度下产生的灰度值即可对该像素进行平场校正。...简单的方法可以查看方差是否足够小，精度要求不高的话已经可以满足大部分需求了； 如果需要更高精度的评估，那就需要度量每个灰阶的像素点是否展示了在该二维平面上足够的均匀程度，也就是相同像素值的像素如果类似二维均匀分布产生的样本...这个评估本质上是在度量一个数据集描述的分布与二维已知的均匀分布直接的距离，如果计算二者之间的 KL 散度你会发现落脚点会在度量数据集的熵上面，然而这看似简单的需求并不容易计算。 ...为了计算在已知二维平面上的均匀程度，需要将这些数据集转化为真正的分布，我的实践经验是将这些数据在二维平面上分块统计数量，形成二维平面上的统计直方图，归一化后就得到了他们的二维分布，之后就可以计算这个分布和均匀分布之间的距离了
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