前言： 在我的知识星球中，我正在教大家如何编程实现摄影图像的后期处理与优化。目前我的进度在图像的畸变校正这一部分，如下图所示： 这里我所说的畸变校正包括了两个部分。...但从O点看上去镜头却是个椭圆，其面积相比原始圆面积缩小了cos(α)倍 综合以上因素，我们可以用书中的一个公式来描述自然晕影，即场景辐照度L和入射到传感器上的辐射能量之间的关系是余弦四次方的关系，其中离轴角度...光学晕影由光圈遮挡产生 前人研究了很多方法对Vignetting进行建模，并尝试标定相机的Vignetting量，从而消除它。...校准渐晕最准确的方法是使用积分球或均匀着色和照明的空白墙的图片，总之是一个专门的过程，我以后在别的文章中可以加以描述。 三....Vignetting的校正模型 现在我们来思考下如何去除Vignetting，这里我就来引述一下Adobe公司的下面这份文档中的内容 这里，Adobe简单的将Vignetting建模为一个径向衰减模型
在日常工作中，如何减少汇报人和听汇报人之间的内耗呢？让会议更有效果？下面是一些建议。 [汇报人] 简明扼要的呈现事实， [听汇报人] 基于信任理解和尊重事实。在此基础上多轮交互，巩固信任基础。...每个维度的指标?什么数字支撑？ [听汇报人]：质疑、询问，多角度，多立场提出对挑战，获取回应和解释； ②.定解决问题方案阶段： [汇报人]：多角度论证，评价维度(角度）?每个维度的指标？...每个维度的指标？什么数字支撑？...2、完全信任的场景下： ①.陈述问题阶段： [汇报人]：说事实结论； ②.定解决问题方案阶段： [汇报人]：说事实结论； ③.定资源分配： [汇报人]：说事实结论； [听汇报人]：做决策； [汇报人]：...总结 解决内耗问题的核心点：建立双方的信任；信任的建立需要一个过程，从点滴做起，失信的成本在组织层面和个人评价方面的成本极高！
数据科学家被称为21世纪最性感的工作。大多数公司在他们的流程和核心任务中采用了一些数据科学的方式自动或手动分析他们的客户群。...实际的数据科学硕士项目对劳动力的产出肯定会有所帮助，但大多数人仍然是自学成才的(包括我)。 现在的瓶颈似乎不再是数据，而是如何将项目投入生产中。...不幸的是，对于软件工程师来说，这些notebook和凌乱的脚本就像劣质原型设计，将其转化为能够在生产环境稳定运行的东西还需要很多时间。那么如何弥补这一问题呢？...像 Github、Bitbucket 和其他服务可以很容易地查看多人在一个代码库上工作的情况。这样可以避免无意的覆盖和其他错误。...将工作分解为形成模块化的步骤虽然需要一些额外的工作，但从长远来看是值得的。 一次只能运行一个部分，能过够方便的排查错误、找到错误的位置和找到执行的性能瓶颈。
的pixel,为红色和黑色的点，存在于Netural的点为绿色。...(2)如何训练？ 1)首先，生成训练监督信息 2)需要什么？知道哪些pixel具有相同的或者不同的标签。 ?...通过CAM计算得到相似度标签，可得到上图中的关系，相同标签为同颜色，不同标签为不同颜色，由相同label（同颜色pixel）和不同label（不同颜色pixel）的pixel pairs之间的相关性，通过训练指导不确定...根据已确定的pixel pairs的相似关系，通过网络训练，得到不确定的pixels之间的关系。...第四步、Revising CAMs Using AffinityNet 原理：计算不确定像素提取的特征与CAM确定类别的像素提取的特征之间像素度的均值，根据未知标签的像素与某一类的确定像素之间相似度值较大
表和单元格类型多种多样，因此通常所提出的代码可能并不适合所有情况。尽管如此，如果我们能对提取的表格进行少量修改，大部分程序仍然可以使用。大多数表格识别算法是基于表格的结构。...import cv2import numpy as np 然后，我们需要加载包含表的图像/文档。如果是整个文档，并且表格周围有文字，则需要首先识别该表格，然后从图像提取出表格的部分。...如果大家在输入图像使看到的第二行中的单元格线未完全连接。在表识别中，由于单元格不是封闭的框，因此算法将无法识别和考虑第二行。本文提出的解决方案不仅适用于这种情况。它也适用于表格中的其他虚线或孔。...我们使用最小y（顶部的边缘），最大y +最大y单元格的高度（底部的边缘），最小x（即左边缘）和最大x +最大x个像元的宽度（这是右边缘）。然后将图像裁剪为表格的大小。...该方法可用于表中的虚线，间隙和孔的多种类型。结果是进一步进行表格识别的基础，对于包含文本的表，仍然有必要将包含表的原始图像与数据与具有修复孔的最终图像合并。
import cv2 import numpy as np 然后，我们需要加载包含表的图像/文档。如果是整个文档，并且表格周围有文字，则需要首先识别该表格，然后从图像提取出表格的部分。...如果大家在输入图像使看到的第二行中的单元格线未完全连接。在表识别中，由于单元格不是封闭的框，因此算法将无法识别和考虑第二行。本文提出的解决方案不仅适用于这种情况。它也适用于表格中的其他虚线或孔。...要考虑单元格和表格的整体大小，必须将最后一行的单元格高度加到最大y以检索表格的完整高度。最大的x将是表格的最后一列，并且连续地是表格的最右边的单元格/行。x值是每个单元格的左边缘，并且连续。...我们使用最小y（顶部的边缘），最大y +最大y单元格的高度（底部的边缘），最小x（即左边缘）和最大x +最大x个像元的宽度（这是右边缘）。然后将图像裁剪为表格的大小。...该方法可用于表中的虚线，间隙和孔的多种类型。结果是进一步进行表格识别的基础，对于包含文本的表，仍然有必要将包含表的原始图像与数据与具有修复孔的最终图像合并。
图像处理和计算机视觉是超级令人兴奋的研究和研究领域。...下面将提供了一些有意思的链接，可以在本文的最后使用该程序，你可以自己尝试并体验这些颠覆性技术如何改变世界前后的工作方式。 因此，在本文中，我将帮助你了解图像处理，计算机视觉和人工智能之间的区别。...分析阶段 这项分析的目的是找到一个通用的解决方案，不仅仅是几百个图像，而是多年来的许多图像。 我们在图像中必须寻找的是大多数时候宠物如何出现在图像中的模式。...在下面的图像中，你可以看到我发现“Shimmy”有黄色圆盘。我通过执行图像分割，轮廓搜索，凸包检测，多边形逼近，将多边形映射到空白图像并最终使用模板匹配检测黄色圆盘来完成此操作。 ?...第一个图像是上面最右边图像的模糊图像，这里使用的模糊像处理算法，用于边缘保存和噪声消除。第二幅图像是灰度图像。第三图像是阈值图像，也称为二值图像。
01 简介 如今，随着时间推移，涉及图片和视频的应用程序越来越受欢迎，市场上诞生了很多应用，比如面部识别、停车场监控和癌症检测等。 计算机视觉和图像处理这两个领域分别为这些应用贡献了新的技术方案。...在本教程中，我们将讨论这两个领域的定义以及它们之间的区别。 02 计算机视觉与图像处理 在集中讨论它们的区别之前，让我们首先定义每个领域。...比如：调整图像的亮度和对比度： 图像处理还可以进行降噪、重缩放、平滑和锐化： 简单来说，在图像处理中，我们始终会有一个图像作为输入、一个图像作为输出。 这个领域在很多领域都至关重要。...相反，我们会得到一个边界框和检测到的对象的标签： 除了图像中的物体识别之外，计算机视觉还有其他应用场景，例如对图像中的手写数字进行分类或在视频中检测人脸。...这将提高一个物体检测器的性能，该检测器找到文本并识别其中的单词： 以下是主要差异的总结： 04 结论 尽管存在重叠和相互依赖，但图像处理和计算机视觉仍然是不同的领域。
计算机视觉和图像处理这两个领域分别为这些应用贡献了新的技术方案。在本教程中，我们将讨论这两个领域的定义以及它们之间的区别。...应用于输入图像的变换将因我们的需求而异。比如：调整图像的亮度和对比度： 图像处理还可以进行降噪、重缩放、平滑和锐化： 简单来说，在图像处理中，我们始终会有一个图像作为输入、一个图像作为输出。...相反，我们会得到一个边界框和检测到的对象的标签： 除了图像中的物体识别之外，计算机视觉还有其他应用场景，例如对图像中的手写数字进行分类或在视频中检测人脸。...例如，我们可以应用图像处理技术来提高亮度和对比度，以便更清楚地查看一些文本。...这将提高一个物体检测器的性能，该检测器找到文本并识别其中的单词： 以下是主要差异的总结： 04 结论 尽管存在重叠和相互依赖，但图像处理和计算机视觉仍然是不同的领域。
1.生活中的节点和操作的实例 由于在我们的业务系统中，很多操作都是面向流程和操作节点的，简单的说就是要完成一个事情，它分为若干个要点，若干个要点又有若个步骤。下面以我们做米饭的流程进行说明： ?...因此这个流程和操作节点是可以组合使用或者可以在此基础上进行扩展时，所带来的处理问题的过程中流程和节点是可扩展或者说是弹性的。...4.业务流程中的要点 在实际业务中，我的业务系统中，经常会对原有的业务进行业务流程的增加或者对其进行减少。此时需要做的事设计好流程和操作节点之间的。操作流程属于流程节点，一个操作节点有多个操作流程。...因此设计这个流程时，我们需要考虑流程的顺序性，必须给其设置一个属性顺序和流程编码。为了保证节点的灵活性，我们可以在原有的基础上增加节点和减少节点，只要不影响主要节点的流程。...因为业务必须要依赖流程和操作节点，而节点和流程类似于一个人的骨架，而具体业务就是人里面的各个器官，它们都有自己的功能，它们共同组合起来形成有机的整体，协调作业。 那么流程之间又是怎样联系的呢？
虽然情感和感觉是完全不同的，但我们都或多或少地互换使用这些词来解释过同一件事：某物或某人给我们的感觉。 但是，最好将情感和感觉视为紧密相关但又彼此独立的实例-可以将它们看作是同一枚硬币的两个方面。...情感是发生在大脑皮层下区域(例如，杏仁核，它是边缘系统的一部分)[1]和新皮层(腹侧前额叶皮质，负责有意识的思考、推理和决策)的较低水平的反应。[2, 3]。...有一种理论认为，这就是为什么情感记忆通常被认为是更强并且持久的原因[5,6]。 情感可以测量吗? ---- 情感是身体上的和本能的，对威胁、奖励和介于两者之间的任何事物都会立即引起身体的反应。...---- 情感与通过大脑释放的神经递质和激素激活的身体反应有关，而感觉是情感反应的有意识体验。 感觉起源于大脑的新皮质区域，由情感触发，并由个人经历、信仰、记忆和与特定情感相关的想法塑造。...提示:Bradley &Lang[8]的“自我评估人体模型”(SAM)是一种非语言的图像评估技术，可以直接测量受访者在面对各种情绪刺激时的感受(愉快-不愉快)和唤醒水平(低-高)。 ?
但是运维部门和业务部门之间也同样存在在结果期望上的矛盾，毕竟"多快好省"的服务都是大家需要，但往往现实制约了无法提供“多快好省”服务，于是便有了以下的头脑发散。...从现实层面上来说，互联网的业务竞争压力越来越大，产品需要寻找更多的差异化，因此需要更多的敏捷化尝试，同时原有产品也会快速发展，此时传递到技术侧的压力会更大。这个矛盾如何解决？...如此多样化的选型，需要团队自身有很高的技术学习和储备成本，传递给后续的测试和运维成本也非常的高昂。...开始我没有去谈如何要求对方提高质量需求或者减少需求，降低需求压力；也没去谈如何做自动化；谈如何让服务能力前移（比如说研发来做运维），减少自己的工作量；谈如何加强团队合作，有效沟通，提升服务能力？...我觉得这些都是一种能力要求，技术思维还是让我去思考如何通过技术驱动来解决这些问题。
Leader负责接收客户端的写入请求，并将这些写入操作复制给Follower节点，以确保数据的冗余备份和故障容错。...在这篇文章中，我们将探讨Leader和Follower之间如何保证消息的持久化，以及它们对系统的重要性。...持久化存储为了确保数据的持久化，Leader和Follower节点都需要使用持久化存储来保存日志和其他元数据。这通常涉及将数据写入磁盘或其他可靠的存储介质，以防止数据丢失或损坏。...Leader-Follower对系统的重要性Leader-Follower模式是一种简单而有效的数据复制架构，可以提高系统的可用性和可靠性。...同时，Leader-Follower模式也为系统提供了良好的扩展性，可以通过增加Follower节点来提高系统的吞吐量和容量。
建立支持和产品之间的密切关系雇用一些入门级员工并让他们负责响应客户可能很诱人。但是，在支持人员和公司其他部门之间建立一个孤岛会在未来引发一系列问题。客户支持花费最多的时间直接与客户交谈。...他们知道客户想要什么，他们遇到什么困难，以及他们如何沟通。在支持和公司其他部门之间建立牢固的联系将有助于您在成长过程中始终关注客户。...正确的帮助软件可以轻松跟踪关键指标并使用该数据不断提高团队绩效和客户体验。4. 使指南易于查找由于支持是 SaaS 客户保留和增长的驱动力，因此使其易于找到至关重要。...这不仅可以为您的客户提供更好的体验，还可以让您的支持团队腾出时间来处理更复杂的问题。7. 询问并听取客户反馈告诉您如何处理客户服务的最佳人选是您的实际客户。给他们很多机会告诉你你做得好或做得不好。...经常在客户互动的背景下提供这些调查，您将获得大量关于如何改进产品和支持策略的出色见解。推荐一款专业的知识库&帮助文档制作SaaS产品-Baklib。
我们知道，Ubantu系统会自带python，当你在terminal窗口中输入python，就会显示默认安装的python的信息。...比如我的16.04就自带了python2.7和3.5，但是安装了Anaconda之后，再输入python就变成了Anaconda带的了： ? 那么如何切换回系统自带的python呢？ 如图所示： ?...我指定目录 /usr/bin/下的python和python3就是系统自带的 也就是输入 /usr/bin/python 或者是 /usr/bin/python3 让我们来分析一下这是个什么原理：当你输入...红线的环境变量是我在安装Anaconda时添加的，后添加的环境变量顺序排在前面，所以系统搜寻python这个命令时首先去红线那个路径寻找，然后的确就找到了嘛，就是调用的Anaconda的python咯。...而之前我没有安装Anaconda，就没有红色的那个环境变量，就会去后面每个路径里面找，然后由于系统自带的python是安装在路径/usr/bin/下的，也就是黄线位置，就能在那里面找到咯。
主要贡献 1、指出基于Anchor-based的目标检测器和Anchor-free的检测器之间的本质区别实际上是如何定义正样本和负样本。...2、提出一种自适应训练样本选择算法，以根据目标的统计特性自动选择正样本和负样本。在图像上的每个位置使用多个Anchors来检测目标是无用的操作。...算法1描述了如何在输入图像使用所提出的方法。简单而言就是在每个特征金字塔上，根据图像的每个GT来选择k个anchor box，如果有L层金字塔，那么总共就有k×L个候选正样本。...然后对这些正样本来计算与GT之间的IOU记作为 ? ，并根据 ? 来计算得到IOU的均值 ? 和标准差 ? 。有了这些统计信息，定义 ?...，方差越高越能区分层和层之间的anchor质量差异。
第一步，打开虚拟机（我使用的虚拟机是ubuntu-16.04-desktop-amd64） 第二步，点击 VMware菜单栏 中的 虚拟机 --> 安装VMware Tools。...这一步要注意的是，如果你之前安装过，这个选项将会变成 “更新VMware Tools” 。 第三步，点击后，会在Ubuntu系统中找到 VMwareTools-xxxx-xxxx.tar.gz。...第五步，开始安装后，然后下边提示的选项 yes/no 直接默认的就可以 ，也就是说我们只需要回车就好，出现 Enjoy,--the VMware team 就说明安装成功。...第六步，安装结束后，输入命令 reboot 重启系统就OK了，即可实现了文件的互相拷贝。 其他方法： 1、最好的方法：安装 VMware tools 后，即可进行共享。 ...5、使用 U盘 ，把文件拷到U盘，用虚拟机的linux读U盘。
在整个项目中，其实开发和测试是一个团队，团队的目标是一致的，提高软件的质量。但是工作当中因为职责的不一样，往往可能会造成分歧。...4、如果开发和测试对于一些问题是否要解产生了争议，那就从用户的角度出发看看这个问题对于用户是否可以接受，会不会造成退机或者用户很讨厌的问题之一，如果是，就写成强有力的原因说服开发去解或者让他们推迟解决（...最终是解了），也可以求助自己的领导或者专家来和开发工程师及开发经理来协商解决方案。...5、多做换位思考，遇到问题与开发打交道时多从他们的角度看问题，遇到有可能伤害其利益的问题可以事先和开发商量一下如何处理。...6、多与开发沟通，如他们怎样看待我们提出的问题，他们是否理解我们的工作，我们提出的问题他们又是怎样的流程和制度来fix，了解了他们的工作对于我们今后的工作安排也会有很大的好处。
在Linux中实现安全性的一种方式是用户管理策略，用户权限和普通用户无权执行任何系统操作。 如果普通用户需要执行任何系统更改，则需要使用' su '或' sudo '命令。...注 - 本文更适用于基于Ubuntu的发行版，但也适用于大多数流行的Linux发行版。...'用户的名称。...如果用户应该运行的命令的数量在10以下，我们可以将所有命令放在一起，它们之间有空格，如下所示： mark beta.database_server.com=(cat) /usr/bin/command1...如何在不输入密码的情况下执行' sudo '命令？ 我们可以通过使用' NOPASSWD '标志来输入' sudo '命令而不用输入密码。
谁也不鸟谁，产品经理和程序员在极端情况下，有一方会罢工，而公司在很多情况下显得非常的无奈。...要化解矛盾就要知道矛盾的根源，事实上在很多产品研发体系下，产品经理和程序员因为思考方式、关注范围、职能职责的差异，导致了沟通上的困难。化解的方法有以下几点： 1....不要在制度上成为矛盾的制造者，现在当产品经理，好的决定都做不了，开发又不是自己做，夹在老板和程序员之间，如果让老板满意，就要给程序员压力，而又不是程序员的领导，下达的任务安排，极易产生矛盾。...例如，公司的创始人一般都是最大的产品经理，如果直接兼任产品经理，和程序员沟通是不是不会产生矛盾呢？...其实仔细的分析一下，产品经理和程序员打交道的过程中不管是共性的因素还是个性的因素，也不是想象中那么困难。通过一些努力之后，我们总是会找到一些产品和程序员快速建立沟通桥梁的办法。
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