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开发丨图像处理一定要用卷积神经网络？这里有一个另辟蹊径的方法

近年来，卷积神经网络（CNN）以其局部权值共享的特殊结构在语音识别和图像处理等方面得到了快速发展，特别是大型图像处理方面，更是表现出色，逐渐成为了行业内一个重要的技术选择。 不过，好用并不代表万能。这里 AI 科技评论从一个卫星图像分析的具体实例出发，介绍了CNN建模和本地拉普拉斯滤波这两种分析技术的效果对比，最终我们发现，本地拉普拉斯滤波的效果反而更好。 卷积神经网络 为了从卫星图像中分析和评估一项自然灾害造成的损失，首先需要得到相关地理区域实时的高分辨率的卫星图像，这是进行后续所有分析的数据基础。目

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天正建筑T20：天正建筑T20下载 常见问题及解决方法

1.改进墙柱连接位置的相交处理和墙体线图案填充及保温的显示;改进墙体分段.幕墙转换.修墙角等相关功能; 2.门窗系统改进：新增智能插门窗.拾取图中已有门窗参数的功能;同编号门窗支持部分批量修改;优化凸窗对象;改进门窗自动编号规则和门窗检查命令;解决门窗打印问题; 3.完善天正注释系统：按新国标修改弧长标注;支持尺寸文字带引线和布局空间标注;新增楼梯标注.尺寸等距等功能; 5.轴号文字增加隐藏特性;增加批量标注坐标.标高对齐等功能;新增云线.引线平行的引出标注.非正交剖切符号的绘制; 5.解决图形导出.批量转旧的诸多问题，新增导出设置; 6.新增图块改名.长度统计.图纸比对等辅助绘图工具。

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微软开源Kubernetes服务网格项目Open Service Mesh​

尽管微服务环境提供可移植性，允许更快更频繁的部署周期，甚至还能让组织创建关注于特定领域的团队，但这也伴随着对于流量管理、安全以及可观测性等需求的增长。在整个生态系统中，针对这些需求的服务网格模式的实现方法不计其数。微软一直活跃在 Service Mesh Interface (https://smi-spec.io/) (SMI) 社区中，协助定义一组标准可移植的 API 规范，能够实现横跨在不同服务网格之上的通用服务网格功能。供应商可以应用 SMI 来确保生态系统工具能够在不同的网格上工作，同时也允许客户选择网格提供方。 今天我们很高兴推出一个新的开源项目--Open Service Mesh (https://openservicemesh.io/) (OSM) ,一个运行于 Kubernetes 上的轻量的、可扩展的服务网格。OSM 能够让使用者在高度动态化的微服务环境中对服务到服务间的通信做到一致地管理、保护和观测。我们希望 OSM 能成为一个社区主导的项目，这将促进 SMI 在新的和现有的 API 上的协作。我们打算让 OSM 成为开放治理，这样能够轻松的与社区进行协作。因此我们已经提交了一份提议，来启动将 OSM 捐赠给云原生计算基金会(https://cncf.io/) (CNCF) 的进程。 我们要让 Kubernetes 运维人员们能够毫不费力的安装、维护和运行 OSM；与此同时，也要让 OSM 足够简单，让整个社区都能够理解并做出贡献。 这些目标根植于客户需求之中，也将我们引向三个基本的设计准则。首先，OSM 提供一个与SMI规范兼容的控制平面，以此来保留用户的选择。其次，我们使用 Envoy 作为数据平面，因为 Envoy 具有很强的社区动力。最后，OSM 背后最重要的理念是“非陡峭（no cliffs）”设计，能够让 OSM 足够灵活，在简单或复杂的场景下都可以直接使用 SMI 和编写 Envoy xDS API 来处理。

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