彻底理解几何公差的符号及管控意义,并正确理解尺寸公差的概念,是一件非常困难的事情。
大家好,后续会介绍Range单元格对象的常用属性,本节介绍两个简单属性,即Value属性和Offset属性。
虽然ANN发展到现在也无法完全模拟生物大脑,但是技术是一直在进步的。那么问题来了:
长期以来计算机视觉一直难以从单个图像中理解对象及其特征,这一主题在机器人技术、辅助技术和 AR/VR 中都有应用。3D 对象识别问题提出了与从 2D 视觉输入中感知 3D 事物相关的新挑战。近十年来大规模数据集帮助 2D 对象识别在预测和定位 2D 图片网格上的项目方面取得了重大进展。另一方面世界是在三个维度中三维构建的。在这里目标是创建一个紧密定向的 3D 边界框,用于估计图片中每个项目的 3D 位置和范围。
文章:Cam4DOcc: Benchmark for Camera-Only 4D Occupancy Forecasting in Autonomous Driving Applications
近日,由加州大学伯克利分校、华盛顿大学和谷歌研究院合著的论文《AI and the Everything in the Whole Wide World Benchmark》指出ImageNet等基准定义的模糊任务在促进智能理解上的局限性,就像用有限的博物馆来代表整个世界一样。
图片来自 Glenn Carstens-Peters[1] Unsplash[2]
JMH 是 Java Microbenchmark Harness 的缩写。中文意思大致是 “JAVA 微基准测试套件”。首先先明白什么是“基准测试”。百度百科给的定义如下:
在Rust源代码中,rust/library/alloc/benches/slice.rs文件的作用是对&[T]类型(切片类型)进行性能基准测试。该文件包含了对切片类型的一系列操作的基准测试,例如切片迭代、切片排序、切片的iter和into_iter方法等。
protel99se快捷键 enter——选取或启动 esc——放弃或取消 f1——启动在线帮助窗口 tab——启动浮动图件的属性窗口 pgup——放大窗口显示比例 pgdn——缩小窗口显示比例 end——刷新屏幕 del——删除点取的元件(1个) ctrl+del——删除选取的元件(2个或2个以上) x+a——取消所有被选取图件的选取状态 x——将浮动图件左右翻转 y——将浮动图件上下翻转 space——将浮动图件旋转90度 crtl+ins——将选取图件复制到编辑区里 shift+ins——将剪贴板里的图件贴到编辑区里 shift+del——将选取图件剪切放入剪贴板里 alt+backspace——恢复前一次的操作 ctrl+backspace——取消前一次的恢复 crtl+g——跳转到指定的位置 crtl+f——寻找指定的文字 alt+f4——关闭prote spacebar——绘制导线,直线或总线时,改变走线模式 v+d——缩放视图,以显示整张电路图 v+f——缩放视图,以显示所有电路部件 home——以光标位置为中心,刷新屏幕 esc——终止当前正在进行的操作,返回待命状态 backspace——放置导线或多边形时,删除最末一个顶点 delete——放置导线或多边形时,删除最末一个顶点 ctrl+tab——在打开的各个设计文件文档之间切换 alt+tab——在打开的各个应用程序之间切换 a——弹出edit\align子菜单 b——弹出view\toolbars子菜单 e——弹出edit菜单 f——弹出file菜单 h——弹出help菜单 j——弹出edit\jump菜单 l——弹出edit\set location makers子菜单 m——弹出edit\move子菜单 o——弹出options菜单 p——弹出place菜单 r——弹出reports菜单 s——弹出edit\select子菜单 t——弹出tools菜单 v——弹出view菜单 w——弹出window菜单 x——弹出edit\deselect菜单 z——弹出zoom菜单 左箭头——光标左移1个电气栅格 shift+左箭头——光标左移10个电气栅格 右箭头——光标右移1个电气栅格 shift+右箭头——光标右移10个电气栅格 上箭头——光标上移1个电气栅格 shift+上箭头——光标上移10个电气栅格 下箭头——光标下移1个电气栅格 shift+下箭头——光标下移10个电气栅格 ctrl+1——以零件原来的尺寸的大小显示图纸 ctrl+2——以零件原来的尺寸的200%显示图纸 ctrl+4——以零件原来的尺寸的400%显示图纸 ctrl+5——以零件原来的尺寸的50%显示图纸 ctrl+f——查找指定字符 ctrl+g——查找替换字符 ctrl+b——将选定对象以下边缘为基准,底部对齐 ctrl+t——将选定对象以上边缘为基准,顶部对齐 ctrl+l——将选定对象以左边缘为基准,靠左对齐 ctrl+r——将选定对象以右边缘为基准,靠右对齐 ctrl+h——将选定对象以左右边缘的中心线为基准,水平居中排列 ctrl+v——将选定对象以上下边缘的中心线为基准,垂直居中排列 ctrl+shift+h——将选定对象在左右边缘之间,水平均布 ctrl+shift+v——将选定对象在上下边缘之间,垂直均布 f3——查找下一个匹配字符 shift+f4——将打开的所有文档窗口平铺显示 shift+f5——将打开的所有文档窗口层叠显示 shift+单左鼠——选定单个对象 crtl+单左鼠,再释放crtl——拖动单个对象 shift+ctrl+左鼠——移动单个对象 按ctrl后移动或拖动——移动对象时,不受电器格点限制 按alt后移动或拖动——移动对象时,保持垂直方向 按shift+alt后移动或拖动——移动对象时,保持水平方向 * 顶层与底层之间层的切换 + (-) 逐层切换:“+”与“-”的方向相反 Q mm(毫米)与mil(密尔)的单位切换 IM 测量两点间的距离 ◎edafans 版权所有,拒绝转载◎exdjavKNu5 E x 编辑X ,X为编辑目标,代号如下:(A)=圆弧;(C)=元件;(F)=填充;(P)=焊盘;(N)=网络;(S)=字符;(T)=导线;(V)=过孔;(I)=连接线;(G)=填充多边形。例如要编辑元件时按E C,鼠标指针出现“十”字,单击要编辑的元件即可进行编辑。 P x 放置 X,X为放置目标,代号同上。 M x 移动X,X为移动目标,(A)、(C)、(F)、(P)、(S)、(T)、(V)、(G)同上,另外( I )=翻转选择部份;(O)旋转选择部份;(M)=移动选择
在上一篇文章中,我们已经知道了 VSAN 是如何处理容量设备和缓存设备磁盘故障的,那么,如果vsan主机发生故障,会如何呢?我们再来看看下面这幅图:
文章:LiDARTag: A Real-Time Fiducial Tag System for Point Clouds
机器之心专栏 作者:中科大张举勇课题组 来自中科大的张举勇教授课题组联合杭州像衍科技有限公司与浙江大学,于近期一同提出一种基于单目 RGB 视频的高保真三维人体重建算法SelfRecon,该算法仅需输入目标对象一段十几秒的自转视频,即可恢复重建对象的高保真数字化身。 近年来,随着图形技术的快速发展,各类虚拟数字人开始走入我们的日常,如数字航天员小诤、百度智能云 AI 手语主播、腾讯 3D 手语数智人 “聆语” 等纷纷亮相。实际上,三维数字人技术于我们的日常生活早有应用,如早在 2015 年上映的电影《速度与
作者:milter python中处理时间的模块有三个,datetime, time,calendar,融汇贯通三个模块,才能随心所欲地用python处理时间。本文就是为此而写,文章着重点在于梳理出三个模块的设计脉络,便于大家记忆里面的api。在需要的时候能够去查找相应的方法。但由于calendar模块使用不多,限于篇幅,本文没有涉及。 1.概述 datetime模块主要是用来表示日期的,就是我们常说的年月日时分秒,calendar模块主要是用来表示年月日,是星期几之类的信息,time模块主要侧重点在时分
目标检测是计算机视觉领域中的一个基础视觉识别问题,在近几十年得到了广泛研究。视觉目标检测即在给定图像中找出属于特定目标类别的对象及其准确位置,并为每个对象实例分配对应的类别标签。
You only look once(你只需看一次),或者YOLO,是目前比较快的目标对象检测算法之一。虽然它不再是最精确的目标对象检测算法,但是当您需要实时检测时,它是一个非常好的选择,不会损失太多精确度。
在开发过程中,我们通常会用到DO、DTO、VO、PO等对象,一般来说这些对象之间的字段具有一定的相似性。在进行对象转换时,除了手动get/set之外,开发者大概率会使用到类似BeanUtils等对象拷贝工具类。由于许多拷贝工具类性能低下,开发者经常在工具类没有进行选型的情况下引入项目,造成了开发社区或公司对这类工具类使用时有了更多的性能担忧。在前期的调研当中,也有类似于本文的比较,大多数使用循环/StopWatch/计算执行时间等形式衡量,少数文章采用了压测的方法。这类评价方式,能反应出一定的性能问题,但通常实验做的不够严谨准确。
OpenAI的GPT-4V和谷歌最新的Gemini多模态大语言模型一经推出就得到业界和学界的热切关注: 一系列工作都从多角度展示了这些多模态大语言模型对视频的理解能力。人们似乎相信我们离通用人工智能artificial general intelligence (AGI) 又迈进了一大步!
论文下载:http://xxx.itp.ac.cn/pdf/1909.11065.pdf
北京 上海巡回站 | NVIDIA DLI深度学习培训 2018年1月26/1月12日 📷 NVIDIA 深度学习学院 带你快速进入火热的DL领域 正文共4858个字,3张图,预计阅读时间13分钟。
python中处理时间的模块有三个,datetime, time,calendar,融汇贯通三个模块,才能随心所欲地用python处理时间。本文就是为此而写,文章着重点在于梳理出三个模块的设计脉络,便于大家记忆里面的api。在需要的时候能够去查找相应的方法。但由于calendar模块使用不多,限于篇幅,本文没有涉及。 概述 datetime模块主要是用来表示日期的,就是我们常说的年月日时分秒,calendar模块主要是用来表示年月日,是星期几之类的信息,time模块主要侧重点在时分秒,粗略从功能来看,我们可
Grafana 实验室的 Mimir 是一个在 AGPLv3 许可下新的时间序列数据库,该工程团队从 Cortex TSDB 中汲取精华,同时降低了复杂性并提高了可扩展性。
作者:Xiongwei Wu, Doyen Sahoo, Steven C.H. Hoi
class OrderBy(object): def __init__(self, sequence, *condition, **extra_condition): """ 排序初始化条件 condition为优先排序条件,序列内元素必须为字典类型 extra_condition为额外的条件因素,当condition不存在时,额外条件才会生效 :param sequence: :param condi
一、配置管理系统(Configuration Management System,CMS)
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机器之心报道 机器之心编辑部 来自微软的研究者另辟蹊径,提出了一种新的计算机视觉基础模型 Florence。在广泛的视觉和视觉 - 语言基准测试中,Florence 显著优于之前的大规模预训练方法,实现了新的 SOTA 结果。 面对多样化和开放的现实世界,要实现 AI 的自动视觉理解,就要求计算机视觉模型能够很好地泛化,最小化对特定任务所需的定制,最终实现类似于人类视觉的人工智能。计算机视觉基础模型在多样化的大规模数据集上进行训练,可以适应各种下游任务,对于现实世界的计算机视觉应用至关重要。 现有的视觉基础
作者:Basile Van Hoorick, Pavel Tokmakov, Simon Stent, Jie Li, Carl Vondrick
Grafana 实验室的 Mimir 是一个在 AGPLv3 许可下新的时间序列数据库,该工程团队从 Cortex TSDB 中汲取精华,同时降低了复杂性并提高了可扩展性。 根据 Grafana 实验室的测试,Mimir 可以扩展到 10 亿个活跃时间序列和 5000 万个样本/秒的摄取率,该基准测试要求运行一个具有 7000 个 CPU 核心和 30TiB 内存的集群,这已经是我听说的最大、最昂贵的时间序列数据库的公共基准测试了。要重现这样规模的基准测试并不那么容易,幸运的是,在大多数情况下,用户的工作负
JMH是Java Microbenchmark Harness的简称,一个针对Java做基准测试的工具,是由开发JVM的那群人开发的。想准确的对一段代码做基准性能测试并不容易,因为JVM层面在编译期、运行时对代码做很多优化,但是当代码块处于整个系统中运行时这些优化并不一定会生效,从而产生错误的基准测试结果,而这个问题就是JMH要解决的。
参数 描述 备注 INDI 对每个基准进行单独的热身 BULK 在任何基准测试开始之前进行批量预热。 BULK_INDI 在任何基准测试开始之前进行批量预热,然后对每个基准测试进行单独预热
今天介绍一个非常强大的基于.Net 的基准测试工具BenchmarkDotNet。
所以作者认为在训练设置中,单标签注释和有效的多标签图像之间的不匹配是同样的问题。使用单标签注释,图像的随机裁剪可能包含与真值完全不同的目标,在训练过程中引入噪声甚至不正确的监督。因此,作者用多标签重新标记ImageNet训练集。
对于人来说,看一张平面照片能够想象到重建后的3D场景布局,能够根据2D图像中包含的有限信号来识别对象,确定实例大小并重建3D场景布局。
两者之间的区别在于,在两个阶段的检测器中,第一阶段使用区域提议网络来生成关注区域,第二阶段使用这些关注区域进行对象分类和边界框回归。另一方面,单级检测器使用输入图像直接学习分类概率和边界框坐标。因此,这些架构将对象检测视为简单的回归问题,因此速度更快但准确性较低。
引言:本文学习整理自powerspreadsheets.com,讲解得很细致,一些知识点反复强调,对于熟悉VBA的朋友来说,感觉有点啰嗦,但是对于VBA初学者来说,对快速掌握Range对象的引用,却很有好处。
基准测试(benchmarking)是性能测试的一种类型,强调的是对一类测试对象的某些性能指标进行定量的、可复现、可对比的测试。
人工智能会很快取代放射科医生吗?最近,研究人员训练了一个深度神经网络对乳腺癌进行分类,其准确度达到了85%。当与其他三种神经网络模型结合使用时,最终的集成方法达到了出色的99%的分类准确度,可以与经过多年训练的放射专家相媲美。
将一个难以直接解决的大问题,分割成一些规模较小的相同问题,以便各个击破, 分而治之
知识图谱(KGs)包含了许多真实世界的知识,在许多领域都发挥着重要重用,但是大型的知识图谱构建过程需要大量的人工介入。随着语言模型(LMs)的发展,其参数囊括的知识也是极其丰富且应用广泛的,同时语言模型的训练并不需要太多人工干涉。因此,有不少研究证明LMs可以替代KGs,但是这真的是正确的吗?或许我们需要重新审视一下这个观点。
论文:Instantaneous Perception of Moving Objects in 3D
[2].浮动布局方式:通过设置html的float属性显示,值:none不浮动、left对象向左浮动,而后面的内容流向对象的右侧、right对象向右浮动,而后面的对象流向对象的左侧(取消独占一行的行为,允许别人与其一行,其实是这个块从文档流中分离出来,他之后的对象视它不存在)
每一个从事计算机相关方向工作的同学一定听说过快速排序算法,在面试的准备过程中,快排也一定是一个必须要牢牢掌握的算法。那么今天就来唠唠快速排序算法。
本文的目标是在自动驾驶环境下生成高质量的3D目标建议。我们的方法利用立体图像将提案以3D包围框的形式放置。我们将此问题表述为最小化一个能量函数,该函数编码目标大小先验、地平面以及几个与自由空间、点云密度和到地面距离有关的深度信息特征。我们的实验表明,在具有挑战性的KITTI基准测试上,与现有的RGB和RGB- d目标建议方法相比,性能有显著提高。结合卷积神经网络(CNN)评分,我们的方法在所有三个KITTI目标类上都优于所有现有的结果。
脱岗监测预警系统可以通过python+yolov5网络模型深度学习算法,脱岗监测预警算法对现场人员岗位进行实时监测,自动识别是否存在脱岗行为,并及时发出警报。Yolo意思是You Only Look Once,它并没有真正的去掉候选区域,而是创造性的将候选区和目标分类合二为一,看一眼图片就能知道有哪些对象以及它们的位置。Yolo模型采用预定义预测区域的方法来完成目标检测,具体而言是将原始图像划分为 7x7=49 个网格(grid),每个网格允许预测出2个边框(bounding box,包含某个对象的矩形框),总共 49x2=98 个bounding box。我们将其理解为98个预测区,很粗略的覆盖了图片的整个区域,就在这98个预测区中进行目标检测。
前言:图表(Chart)的自动验证是测试自动化的最大挑战之一, 而在我们的应用程序中,我们有大量的图表,接下来将展示我是如何自动化Chart,或许给你一些新的想法。
创建由多个层组成的大型 Java 应用程序需要使用多种领域模型,如持久化模型、领域模型或者所谓的 DTO。为不同的应用程序层使用多个模型将要求我们提供 bean 之间的映射方法。手动执行此操作可以快速创建大量样板代码并消耗大量时间。幸运的是,Java 有多个对象映射框架。在本教程中,我们将比较最流行的 Java 映射框架的性能。
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