原本的快捷键是 Ctrl+Alt+←返回上一次浏览位置back Ctrl+Alt+→返回下一次浏览位置forward 但是windows的这个快捷键被占用了，是切换屏幕的显示方向。...然后在键盘按下你想要的快捷键即可，这样就能用Ctrl+Alt+,返回back，用Ctrl+Alt+/返回forward
的初始位置和在左下角，右下角的位置 Point formLoc, ptLeftBottom, ptRightBottom; private System.Windows.Forms.Label lblColor...- 不要使用代码编辑器修改 /// 此方法的内容。...int nXDest, // 目标对象的左上角的X坐标 int nYDest, // 目标对象的左上角的X坐标 int nWidth, // 目标对象的矩形的宽度 int nHeight, // 目标对象的矩形的长度...IntPtr hdcSrc, // 源设备的句柄 int nXSrc, // 源对象的左上角的X坐标 int nYSrc, // 源对象的左上角的X坐标 int dwRop // 光栅的操作值 );...= gfxDisplay.GetHdc(); // 获得位图的句柄 IntPtr hdlBmp = gfxBmp.GetHdc(); // 把当前屏幕中鼠标指针所在位置的一个象素拷贝到位图中 BitBlt
曲线平滑算法是Planning中一种基础算法，在路径优化、速度优化中都有广泛应用。本文主要研究下Apollo中基于优化方法的离散点平滑算法。 先上效果图。...如下图所示，绿色线是待平滑的参考线(实际不会有这种参考线，只是为验证下效果)，通过优化平滑算法，可以得到青色的平滑曲线。...红色线为车道中心线，黑色线为道路边界线 1.离散点曲线平滑的数学原理 如下图所示， ， ， ， ，…， ， 一共n+1个离散点组成原始参考线。...开发者说丨离散点曲线平滑原理中介绍了一种通过对原始参考线上离散点的有限偏移对原始参考线进行平滑的方法，能够将原始参考线(黑色的离散点)转化为平滑的参考线(绿色曲线)。...文中使用的离散点平滑的Cost函数： \begin{aligned} cost & = \sum_{i=0}^{n - 2}(x_{i} + x_{i + 2} - 2 x_{i + 1})^2 + (
上一篇文章中，我们对原始的Sinusoidal位置编码做了较为详细的推导和理解，总的感觉是Sinusoidal位置编码是一种"想要成为相对位置编码的绝对位置编码"。...本文将会介绍追一科技自研Rotary Transformer（RoFormer）模型，它的主要改动是引用了苏剑林大佬构思的"旋转式位置编码（Rotary Position Embedding，RoPE）...，该变换实际上对应着向量的旋转，所以我们称之为"旋转式位置编码"，它还可以写成矩阵形式： 为什么旋转对应矩阵相乘，可以看这篇文章：旋转之一 - 复数与2D旋转，或者大家直接搜复数乘法与向量旋转...这是因为其他的相对位置编码，都是直接基于Attention矩阵进行操作的，但是线性Attention并没有事先算出Attention矩阵，因此也就不存在操作Attention矩阵的做法，所以其他的方案无法应用到线性...） Reference Transformer升级之路：2、博采众长的旋转式位置编码
主流的点击模型大都基于点击模型方面最基础的研究，认为用户在浏览搜索引擎时采用的是沿着搜索结果列表从上到下依次浏览的方式，根据这个假设，用户的浏览顺序与搜索结果的位置顺序是一致的。...因此大多数的点击模型都是基于位置的构建方式(我们称作基于位置的点击模型)。...PBM(Position-based Model )基于位置模型 Position-based Model 的假设：各搜索 Session 可产生多次点击行为，而文档是否被点击，由两个因素决定： 文档是否被检验...但与 PBM 的不同点在于，是否被检验由排序在此文档前的所有文档是否被点击共同决定，我们假设检验概率不仅依赖于文档的位置 r也依赖于上一个点击文档位置 r′。...可以看到，以上的一系列的点击模型都是基于用户的检验顺序严格从上到下进行一遍以及所有结果具有同质属性这两个基本的假设进行研究的。
静电说：Sketch中有不少值得研究的小技巧，可以为设计工作带来不少便利。比如今天就有同学问到，如何能在Sketch中让文本输入框后边的光标跟随字段长度移动呢？看下图。 ? 效果就是这样啦。...今天静电研究了一下，在Sketch中完成这样的效果还是很简单的。一起来看！ ? STEP 01 将文本框，文本字段以及后边的输入提示竖条制作好，排列到合适的位置。如下图。 ?...STEP 04 选中文本字段，及文本字段后边的输入提示条，点击设置为组件（symbol），在弹出的提示框中，按下图设置。 ? 这个功能可以实现组件之间根据Overrides的宽度或者高度自适应。...STEP 05 设置好后，我们就可以在组件的Overrides中随意输入文本，文本框字段后方的输入提示条会跟随文本框长度而移动。 ?...更灵活的使用Symbols的自适应特性作出更好玩的效果。 静电已经为大家准备好Sketch源文件 公众号回复“源文件”下载研究一下吧 ~笔芯~
商圈如何划定 地标不存在划定的问题，商圈的划定方式大体可以分为三类，多边形、矩形、圆形。 多边形 根据实际的商圈范围，划定边界，形成一个不规则形状。它的边界是由多个坐标点连线组成。 ?...商圈搜索POI 接下来看一下如何根据商圈搜索POI，不同的划定方式实现是不一样的。 多边形 由于多边形的计算比较复杂，无法实时搜索。只能是将商圈和POI的关系提前建立好。 ?...矩形&圆形 表结构同上，矩形和圆形都可以实时搜索，所以不需要POI和商圈的映射表。可以参照“如何实现按距离排序、范围查找”这篇文章，实现方式基本一致，这里不再赘述。...地标搜索POI 地标本身也是POI，它有一个坐标，这个问题就变成了“给定一个坐标，如何搜索附近POI”，也参照“如何实现按距离排序、范围查找”这篇文章。...通常情况下，我们O2O应用中对精确度都没有太高的要求，用户感知不到就好了，所以我建议采用矩形和圆形划定商圈，这样你会额外发现一个好处，所有基于位置去搜索POI的功能（离我最近、按商圈搜、按地标搜），底层的搜索实现都是同一个
一，图像旋转原理 图像旋转是指图像按照某个位置转动一定角度的过程，旋转中图像仍保持这原始尺寸。...旋转后的图像 很明显可以看到，在旋转之后这两张图片出现了较大的差别，首先是原图像被裁减了，其次是目标图像中有较多的瑕点(杂点)。究其原因在于，从原图旋转后得到的目标图像的像素位置在原图中找不到。...3); c = [w;h] /2; % 初始化结果图像 im2 = uint8(zeros(h, w, 3)); for k = 1:ch %遍历输出图像所有位置的像素...最终基于处理速度和资源占用的均衡考虑，最终选择方案二作为我们图像旋转的设计方案。 三，旋转坐标计算 在该设计中，要求图像拥有0到360的任意角度的旋转，坐标变换需要角度的正弦和余弦值。...然后读取该坐标的像素值，写入到旋转重建的图像对应的坐标位置即可。 四，效果展示(Results show) 0.原图 (正常显示) ? 1,顺时针旋转22度 ? 2,顺时针旋转90度 ?
本文将介绍我们使用高斯混合模型(GMM)算法作为一维数据的平滑和去噪算法。 假设我们想要在音频记录中检测一个特定的人的声音，并获得每个声音片段的时间边界。...基于 GMM 的平滑器 我们的目标是解决时间概念定位问题，比如输出如下所示：[[StartTime1, EndTime1, Class1], [StartTime2, EndTime2, Class2]...seg_list = read_data_func() res = main(seg_list) 下面我们解释关键块以及如何使用GMM来执行平滑: 1、输入数据 数据结构是一个字典列表。...3、删除当前迭代的不相关片段 我们的预测有更多的噪声，所以首先需要对它们进行平滑处理。...虽然它主要用于聚类任务，但也可以在一定程度上用作时间数据平滑算法。虽然它并不是专门为此任务设计的，但是对于这种类别相关的数据平滑，GMM在降噪和结果改善方面表现非常好（信噪比参数）。
transitional.dtd"> js获取div编辑框，textarea，input text的光标位置...注意div编辑框源码里面是嵌套有其他标签的，可以正常返回正确位置！
基于FPGA车牌位置的定位 1 概述 本节将在《基于FPGA特征颜色目标的提取》基础上完成车牌位置定位的verilog算法代码仿真，为下板的成功打下基础。...本实验目标：在复杂环境中提取车牌，并找出车牌位置的上下左右边界，最后还原到原始图像将车牌框起来。 2 仿真实验 ? 图1 实验图像一 ?...图2 实验图像二 图1在《基于FPGA特征颜色目标的提取》的基础上完成车牌的提取并转化为二值图像如下图3中img2所示。 ?...关于二值图像的腐蚀可参考《基于FPGA的二值图像的腐蚀算法的实现》。 接下来我们利用垂直投影法完成黑色图像的上下左右边界查找。 关于垂直投影法可参考《基于FPGA水平垂直投影法的实现》。 ?...图4 垂直投影法仿真的出图像的上下左右边界 3 仿真实验结果 ? 图5 实验图1边界显示 ? 图6 实验图2边界显示 如图5,6所示车牌的位置被垂直投影的上下左右边线框出，从而得到边界位置。
#标签分配 数据集 #DOTA #HRSC2016 #UCAS-AOD #DIOR-R 目的 设计面向航拍图像的旋转目标检测器 方法 基于RepPoint实现 2....其中基于角度回归的方法最受欢迎，然而这种增加了角度预测的方法会面临损失的不连续性以及回归的不一致性问题。这是因为角度的有界周期性和旋转框的方向定义造成的。...因此为了避免这种问题，一些方法重新定义了目标旋转框的表示方法。例如，基于点集表示的方法RepPoints可以捕获关键的语义特征。...但是这种简单的转换函数只产生垂直-水平边界框，无法精确估计航拍图像中旋转物体的方位。...为了这个目的，Oriented RepPoint引入了可微分转换函数，其可以使点集自适应地移动到合适的位置。
消费者每天每时每刻的签到或位置信息（包括：打车、地图导航、Apps） 消费者的支付信息（支付宝、微信支付、网银、IP） 消费者的社交媒体的心路历程（位置分享 POI等） 消费者的娱乐（游戏、点评、交友等...您下载App的时候都跟你要位置信息，您同意了吗？您不同意，滴滴打车没法用，大众点评找不到地，代驾无法定位，这个位置信息误差不超过15米；及时您不提供位置，或许后台也记录了您的位置轨迹。...地理位置的数据什么样子？...这些算法包括如何创建点point、计算点与点，点与线、区域的距离、计算最近距离、生成或拆分Poly、生成网格、区域或热图 关于地理信息或空间数据的计算，主要考虑的是经纬度的计算（Lat、Lang），不同的坐标系有差别...如果我们能够把人的社会关系最终落实到行为位置轨迹上，并聚合各种位置信息，探讨在具体地理位置上人的特征并建模，我们将更好的理解大数据的价值！ 我不拥有数据，我只关心算法！ 加油，同学们，看你们的了！
首先，有两个独立的控制信号，分别基于运动想象和P300电位。其次，用户可以将光标从任意位置移动到任意目标位置。 ...在每次试验中，光标和目标都出现在1166×721像素的矩形工作区内的随机位置。因此，初始光标和目标的位置以及它们之间的距离是随机选择的。目标正方形的两种可能颜色(即绿色和蓝色)也被随机选择。...图3说明了测试试验中的事件顺序。首先，目标和光标同时出现在屏幕上的各种随机选择的位置。目标的颜色(即，绿色或蓝色)也是随机选择的。...1)二维光标移动控制:水平光标移动和垂直光标移动分别通过运动想象和P300电位进行控制。光标的位置每200毫秒更新一次。...受试者通过左手/右手运动想象来拒绝蓝色(不正确的)目标。当CSP滤波器用于投影原始信号时，由CSP滤波器矩阵求逆得到的激活模式说明了假定源是如何投影到头皮的。
MapAttack是一款实时的，基于地理位置的游戏，其通过Socket.io，node.js，和Redis实现了其实时性。下面文章对整个游戏及其技术实现进行了描述，推荐给大家。...这里我将向大家表述我们如何利用Socket.io、Redis、Node.js以及一路上我们所学的东西来规划、开发并测试一款实时的、基于位置的游戏。...在过去的几个月中，我们将大部分的空闲时间都用在了开发一款实时游戏上，由于它是基于地图环境的，所以我们称之为“MapAttack！”，并把它作为我们LBS平台Geoloqi的一个测试程序。...每台手机都会将它的位置发送给服务器，服务器会广播这些位置数据给其他手机以及观看游戏的浏览器。 处理GPS技术在不同智能手机模型间的错误和差异以保证游戏的公平体验。...游戏中的每一台手机把它的位置发送给服务器，服务器广播这些数据给其它手机和正在观看游戏的浏览器。
它的设计多年来基本没有变化，随着旋转位置编码 (RoPE) 的引入，2022年标志着该领域的重大发展。 旋转位置嵌入是最先进的 NLP 位置嵌入技术。...在本文中，我们将深入探讨什么是旋转位置编码，以及它们如何巧妙地融合绝对位置嵌入和相对位置嵌入的优点。 位置编码的需求 为了理解 RoPE 的重要性，我们首先回顾一下为什么位置编码至关重要。...例如，偏差 B1 可能表示任意两个相距一个位置的标记之间的相对距离，无论它们在句子中的绝对位置如何。 自注意力层中的集成：该相对位置偏差矩阵被添加到自注意力层中的查询矩阵和关键矩阵的乘积中。...这确保了相同相对距离的标记始终由相同的偏差表示，无论它们在序列中的位置如何。 可扩展性：该方法的一个显着优点是其可扩展性。它可以扩展到任意长的序列，这比绝对位置嵌入有明显的优势。...旋转角度 (θ) 与单词在句子中的位置成正比。第一个位置的向量旋转 θ，第二个位置的向量旋转 2θ，依此类推。
已经不止一两个同学来问过我这个问题了，如何修改一个组件的位置啊，宽高啊，旋转啊，缩放啊之类的问题，鉴于好多同学都有这个疑问，我就单独把他抽出一个小分享内容列出来。 ?...从上图可以看出来，刚刚创建的Image，大家所关心的位置啊，宽高啊，旋转啊，缩放啊，都通通在一个叫RectTransform的组件内，所以大家想知道的这些信息也都属于这个RectTransform的属性...首先是位置 对于位置来说，在3D世界中有xyz三种坐标轴，但是对于2D UI来说，我们通常只需要修改它的x和y 也就是下图的属性就是用来控制位置的 ?...旋转值就是Rotation属性 ? 缩放就是Scale属性 ? 知道了什么属性修改什么值以后呢，接下来就把代码列出来，修改这个Image组件的 ?...; //修改宽高 m_image.rectTransform.sizeDelta = new Vector2(120.0f, 120.0f); //修改旋转
与基于滤波器的方法相比，非线性批处理优化方法通过重新线性化，以牺牲计算量为代价，可以获得更好的性能。OKVIS利用基于关键帧的滑动窗口优化方法进行状态估计。...之后，在局部世界框架中形成一条平滑的轨迹，并准备用于GNSS-VI初始化阶段。...该模块从VIO中获取局部位置和速度结果，并在全局ECEF帧中输出相应的轨迹。 GNSS实际案例 毫无疑问，我们的系统将在GNSS系统信号稳定、卫星分布均匀的开阔地区发挥最佳性能。...在极端情况下，当平台经历纯旋转运动时，GNSS不能提供任何关于旋转方向的信息，而偏航分量又会像VIO那样漂移。因此，如果窗口内的平均速度低于阈值vths，我们固定偏航偏移变量。...在我们的系统中，vths设置为0.5m/s，即使行人也能很容易地满足要求。 2） 少于4颗被跟踪的卫星：如果被跟踪的卫星数量少于4颗，SPP或松散耦合的方法将无法解析接收器的位置。
继续门店地图，前情提要： Power BI x EasyShu：Top商品门店分布地图可视化 Power BI 基于门店位置的产品销售排行 本节分享基于门店位置的业绩达成，如下图所示，配色模拟B站后台的图表配色
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