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在角度分量中保留查询参数的值

是指在URL中的查询参数部分，即问号后面的部分，可以通过编码方式将参数值传递给服务器。这样做的优势是可以在不同的请求之间保留查询参数的值，方便进行页面跳转和数据传递。

应用场景：

分页查询：在分页查询中，可以将当前页码、每页显示数量等参数作为查询参数传递给服务器，保留查询参数的值可以在切换页面时保持查询条件不变。
搜索功能：在搜索功能中，可以将搜索关键词作为查询参数传递给服务器，保留查询参数的值可以在搜索结果页面中显示当前的搜索条件。
筛选功能：在筛选功能中，可以将筛选条件作为查询参数传递给服务器，保留查询参数的值可以在筛选结果页面中显示当前的筛选条件。

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云服务器（CVM）：提供弹性计算能力，支持多种操作系统，适用于各种应用场景。详情请参考：https://cloud.tencent.com/product/cvm
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数据库关系运算理论：专门的关系运算概念解析

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AISP之Tone Mapping | HDR中智能色调映射

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tf.queue

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已知点云P中有n个点，那么它的点特征直方图（PFH）的理论计算复杂度是，其中k是点云P中每个点p计算特征向量时考虑的邻域数量。对于实时应用或接近实时应用中，密集点云的点特征直方图（PFH）的计算，是一个主要的性能瓶颈。此处为PFH计算方式的简化形式，称为快速点特征直方图FPFH（Fast Point Feature Histograms）

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SVG是构建XML树的方式来达到绘制图形的，canvas是通过调用相关的方法来绘制图形的。

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可视化之AQICN

上一篇和大家分享了《可视化之Berkeley Earth》，这次看一看下面这个网站---aqicn.org。先做一个提示：文末有惊喜~ 该网站在中国有一定的权威性，PM2.5数据有一点敏感，它竟能提供

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翻译：The Log-Structured Merge-Tree (LSM-Tree)

高性能事务系统应用程序通常在提供活动跟踪的历史记录表；同时，事务系统生成$日志记录，用于系统恢复。这两种生成的信息都可以受益于有效的索引。众所周知的设置中的一个例子是TPC-a基准应用程序，该应用程序经过修改以支持对特定账户的账户活动历史记录的有效查询。这需要在快速增长的历史记录表上按帐户id进行索引。不幸的是，基于磁盘的标准索引结构（如B树）将有效地使事务的输入/输出成本翻倍，以实时维护此类索引，从而使系统总成本增加50%。显然，需要一种以低成本维护实时索引的方法。日志结构合并树（LSM树）是一种基于磁盘的数据结构，旨在为长时间内经历高记录插入（和删除）率的文件提供低成本索引。LSM树使用一种延迟和批量索引更改的算法，以一种类似于合并排序的有效方式将基于内存的组件的更改级联到一个或多个磁盘组件。在此过程中，所有索引值都可以通过内存组件或其中一个磁盘组件连续进行检索（除了非常短的锁定期）。与传统访问方法（如B-树）相比，该算法大大减少了磁盘臂的移动，并将在使用传统访问方法进行插入的磁盘臂成本超过存储介质成本的领域提高成本性能。LSM树方法还推广到插入和删除以外的操作。然而，在某些情况下，需要立即响应的索引查找将失去输入/输出效率，因此LSM树在索引插入比检索条目的查找更常见的应用程序中最有用。例如，这似乎是历史表和日志文件的常见属性。第6节的结论将LSM树访问方法中内存和磁盘组件的混合使用与混合方法在内存中缓冲磁盘页面的常见优势进行了比较。

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使用python进行傅里叶FFT-频谱分析详细教程

说明：本文适合信号处理方面有一定的基础的人阅读，能够理解什么时候傅里叶级数和傅里叶变换，能够理解他们的核心思想以及基本原理，能够理解到底什么是“频率域”，能够从频率的角度分析信号。

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数据库系统：第二章关系数据库

一组具有相同数据类型的值的集合，例如：整数、实数、介于某个取值范围的整数、指定长度的字符串集合、{‘男’，‘女’}

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通过改进视频质量评估提升编码效率

Beamr的闭环内容自适应编码解决方案（CABR）的核心是一项质量衡量的专利。这个衡量方法将每个候选编码帧的感知质量和初始编码帧的进行比较。这种质量衡量方法确保了在比特率降低的情况下，仍然保留目标编码的感知质量。与一般的视频质量衡量方法相反，传统方法旨在衡量由于误码，噪声，模糊，分辨率变化等导致的视频流之间的差异。而Beamr的质量衡量方法是针对特定的任务而设定的。Beamr的方法可以可靠、迅速地量化由于基于块的视频编码的伪像而导致的视频帧中被迫引入的感知质量损失。在这篇博客文章中，我们介绍了这种方法的组成部分，如上图一所示。

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数据库原理02——关系数据库

外码：设 F 是基本关系 R 的一个或一组属性，但不是关系 R 的码。如果 F 与基本关系 S 的主码 Ks 相对应，则称 F 是 R 的外码（外键）：

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机器学习学习笔记（16）特征选择与稀疏学习

对当前学习任务有用的属性称为相关特征，没什么用的属性称为无关特征，从给定的特征集合中选择出相关特征自己的过程，称为特征选择。

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[有意思的数学] 傅里叶变换和卷积与图像滤波的关系 (2)

昨天简单介绍了Fourier变换和卷积的概念，有了一个基本的认识之后，再看图像滤波，就不会觉得那么莫名其妙了。图像滤波这其实也是个大坑，里面涉及的东西很多，想通过今天这篇文章一下都掌握了，基本是不可能的。所以我这里就是给新手一个方向，如果想做图像方面的研究，该如何下手，然后怎么继续研究。但是我会尽力把涉及的点都提到，我觉得肯花时间来看我写的这篇文章，肯定是个好学好动手的好孩子。所以看完这个之后，最好再百度or Google一下，找点相关的资料，然后亲手动手实践一下就最好了，这样就有了一个全面的认识。图像

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数据库关系代数基本运算_不是关系型的数据库

关系模型的数据结构非常简单，只包含单一的数据结构——关系。在用户看来，关系模型中数据的逻辑结构是一张扁平的二维表。

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典型人形机器人ASIMO-honda

1986年，本田开始研究机器人双足行走模仿人类。采用步行稳定控制技术，包括地面反作用力控制，ZMP模型控制和脚着地位置控制，两足机器人可能会在不平坦或倾斜的地板上稳定行走。步态产生技术限制了打滑和旋转，确保了动态稳定性跑步。Honda自1986年以来一直从事人形机器人的开发。下图显示了本田人形机器人开发的简要历史。首先，两足机器人E0可以以直线和静态方式行走。 1993年，增加了一个躯干和两个手臂以完成第一个真正的人形机器人P1。随后，开始采取减轻重量和尺寸的措施。

ECCV 2020 Oral | 可逆图像缩放：完美恢复降采样后的高清图片

本文介绍的是ECCV 2020 Oral论文《Invertible Image Rescaling》，论文作者来自北大、微软亚洲研究院和多伦多大学。

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MADlib——基于SQL的数据挖掘解决方案（3）——数据类型之向量

通常数据挖掘操作的数据集可以看作数据对象的集合。数据对象有时也叫做记录、点、向量、模式、事件、案例、样本、观测或实体。数据对象用一组刻画对象基本特征（如物体质量或事件发生的时间）的属性描述。属性有时也叫做变量、特性、字段、特征或维。而在数学上，向量和矩阵可以用来表示数据对象及其属性。

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高性能Web动画和渲染原理系列（3）——transform和opacity为什么高性能

关于opacity和transform的动画性能的话题，机会总是会涉及到“合成层”或者“硬件加速”的概念，理解起来让人觉得非常混乱，最近研究渲染相关的知识后，希望将这几个概念逐步梳理清楚。

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第4章-变换-4.1-基础变换

本节介绍最基本的变换，例如平移、旋转、缩放、剪切、变换级联、刚体变换、法线（normal）变换（不太normal）和逆计算。对于有经验的读者，它可以作为简单变换的参考手册，对于新手，它可以作为对该主题的介绍。这些材料是本章其余部分和本书其他章节的必要背景。我们从最简单的变换开始——平移。

【特征提取】Hog特征原理简介与代码实践

在【模式识别】SVM实现人脸表情分类一文中，我曾使用Hog特征+SVM的方式实现表情分类，但对于Hog特征的原理并未做深入整理。此篇将结合scikit-image来简单分析Hog特征的原理和维度关系。因为没看过原论文，因此自己的理解可能会有偏差，如有错误，欢迎评论区指正。

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[基础知识] JPEG 中的信号处理

计算机通常的颜色空间是 RGB 模型，每个像素由三个 0-255 的值表示。每个值由 8 位/1 字节来存储，则图像的每个像素需要占用 3 个字节的存储空间。因此，对于一张 2592×1944 的图片，其占用内存空间可达 15M 字节，但是使用 JPEG 压缩后，其只需要 0.8M 字节，并且不会影响图像的视觉效果。

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在 VVC 中实现胶片颗粒技术

胶片颗粒（Film grain）是一种令人愉悦的噪音，可增强视频内容的自然外观。它是在摄影胶片曝光和显影的物理过程中产生的。然而，数字传感器没有经过这样的过程，因此没有胶片颗粒。这会生成无噪声的数字视频，其完美、清晰和明显的边缘和单调的区域会恶化观看者的主观体验。因此，对视频重新添加胶片噪声可以改善视觉体验，内容创作者经常在分发内容之前使用它。这一点尤其被电影行业所接受，许多创作者转向在视频内容中添加电影颗粒的技术，为他们的视频添加质感和温暖，或者有时会产生一种怀旧感。

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本文介绍的是ECCV 2020 Oral论文《Invertible Image Rescaling》，论文作者来自北大、微软亚洲研究院和多伦多大学。

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C++ 炼气期之结构体

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SLIC超像素分割详解（一）：简介

本文介绍了SLIC超像素分割算法，该算法是一种基于图像的局部特性进行分割的算法，能够生成较为均匀的超像素，具有较好的分割效果。具体实现包括初始化种子点、重新选择种子点、距离度量、迭代优化和增强连通性五个步骤。该算法在图像分割、目标识别等领域有较广泛的应用。

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CNN：我不是你想的那样

每当我们训练完一个CNN模型进行推理时候，一旦出现人类无法解释的现象就立刻指责CNN垃圾，说这都学不会？其实你可能冤枉它了，而本文试图为它进行辩护。

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从 Matrix 解构出 Translate/Scale/Rotate（平移/缩放/旋转）

发布于 2017-11-20 16:20 更新于 2017-11-22 13:24

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tf.sparse

张量流将稀疏张量表示为三个独立的稠密张量:指标、值和dense_shape。在Python中，为了便于使用，这三个张量被收集到一个SparseTensor类中。如果有单独的指标、值和dense_shape张量，在传递到下面的ops之前，将它们包装在sparse张量对象中。具体来说，稀疏张量稀疏张量(指标、值、dense_shape)由以下分量组成，其中N和ndims分别是稀疏张量中的值和维数：

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14-关系代数Relation Algebra

经过笛卡尔积的关系，具有n+m元，即n+m列的集合，元组的前n列是R的一个元组，元组的后m列是S的一个元组。一共具有k_1*k_2个元组

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【OpenGL】二十、OpenGL 矩阵变换 ( 矩阵缩放变换 | 矩阵旋转变换 | 矩阵平移变换 )

OpenGL 三角形绘制相关参考【OpenGL】十三、OpenGL 绘制三角形 ( 绘制单个三角形 | 三角形绘制顺序 | 绘制多个三角形 ) 博客 ;

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NLP专题：LSA浅层语义分析

在Wiki上看到的LSA的详细介绍，感觉挺好的，遂翻译过来，有翻译不对之处还望指教。

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【SQL server】玩转SQL server数据库：第二章关系数据库

表示方法：一张二维表，行对应元组，列对应属性【域】 3. 关系定义： D1×D2×…×Dn的子集叫作在域D1，D2，…，Dn上的关系，表示为 R（D1，D2，…，Dn） R：关系名，n：关系的目或度当n=1时，称该关系为一元关系当n=2时，称该关系为二元关系 ... 相关概念

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MySQL空间报警后的一揽子解决方案

昨天下午的时候，收到一条报警信息，提示是一个异机房的从库出现了磁盘空间问题，这类问题看起来蛮好处理的，空间不够清理就是了，比如清理binlog,比如清理一些周期表等等。

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面经｜2. 面试官：“除了RGB，你还知道哪些颜色通道？”

在我所做的一些项目中，目前使用颜色空间变换的比较少，目前就是看pix2pix-tensorflow中使用过，直接上图：

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信号时域和频域相关原理

看到一篇有关于信号相关、卷积的文章，感觉写的很好，借鉴一下，记录一下信号相关性的知识。

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数据库系统：2. 关系数据库

关系模型的数据结构非常简单，只包含单一的数据结构—关系。在用户看来，关系模型中数据的逻辑结构是一张扁平的二维表。

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研究自旋禁阻反应的新方法——多态自旋混合（MSSM）模型

大多数化学反应发生在基态势能面上（如图1(1)所示；注意：本文不关心光化学反应），但是，在有些反应特别是过渡金属参与的反应中，会涉及到多个自旋态。Shaik等人最早提出了“两态反应性”（two-state reactivity）的概念，这自然而然地又引申出“多态反应性”（multiple-state reactivity），见综述[1]。另一方面，根据多态反应过程中的反应物、过渡态、中间体、产物的自旋变化，又出现了自旋禁阻反应（见图1(2)）和自旋加速反应（图1(3)）的说法[2]。在文献中，讲自旋禁阻反应的比较多，其次是讲两态反应，其实只是关注问题的角度不同，都属于多态反应的特例。在本文中一律讲多态反应，但是为了照顾一些人的习惯，标题仍保留了自旋禁阻反应的说法。

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惊人！MIT & 微软| 提出高效LLM剪枝方法LASER：无额外训练，且性能提升30%！

基于Transformer 的大型语言模型 (LLM) 已成为现代机器学习的主流。为进一步推动大模型技术的发展，大量资源被投入其中，根据越来越多的数据进行训练这通常会导致模型规模不断增大。「面对算力的限制，能否做到无需额外训练，还能缩小模型规模，并且能够提升模型性能呢」？

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【JAVA】如何监控和诊断JVM堆内和堆外内存使用？

在上一篇博文：【JAVA】JVM 内存区域的划分中介绍了 JVM 内存区域的划分，总结了相关的一些概念，本博文将结合 JVM 参数、工具等方面，进一步分析 JVM 内存结构，包括外部资料相对较少的堆外部分。

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C3P0连接池配置参数讲解

发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/132597.html原文链接：https://javaforall.cn

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【数据库SQL server】传统运算符与专门运算符

A和B：分别为R和S上度数相等且可比的属性组；θ：比较运算符连接分成等值连接+自然连接

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Shader 入门：GLSL ES（数据类型）

在上一篇文章中我们初步了解了 GLSL ES 的基本语法，那么本篇文章就和大家一起学习 GLSL ES 的数据类型。

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