然而，根据全息图像的产生方法，将多光谱技术的优点运用到全息成像中，仍然面临挑战。 图1：The Imaging Source的黑白工业相机DMK 72BUC02，作为记录干涉条纹系统装置的一部分。...近日，研究人员发表了一篇关于数字全息成像实验方案的文章，这套实验装置中包括一个带有声光可调谐滤波器的干涉仪和The Imaging Source公司的DMK 72BUC02单色工业相机。...同时，在许多情况下，在相当宽的光谱范围内研究一个样品是一件有趣的工作。因此，一个亟待解决的问题是开发记录‘涉及准连续光谱调谐的多光谱全息图像’的方法。...在实验中，物光波前和参考光波前通过分束器在空间上对齐，以形成干扰图样，然后由DMK 72BUCO2相机记录图像。相机前面安装一个长通滤波器，用于消除背景光的干扰。...；“在微轮廓重建、相结构研究、应力状态监测、粒子轨迹调查、显微镜、光学相干断层扫描等过程中，对各种物体的性质进行定性和精确定量分析。”
相机和镜头是计算机视觉中重要的组成部分，合适的相机和镜头决定了系统的好坏。但是大部分的计算机视觉工程师对如何选择工业用相机和合适的镜头上犯了难。本文主要介绍如何选择相机与对应的镜头。 ?...凸透镜成像有几个关键的点需要记住： 1、物距大于2倍焦距以外，实像； 2、物距等于2倍焦距，实像； 3、物距在1到2倍焦距之间，实像； 4、物距等于1倍焦距，不成像； 5、物距在1倍焦距以内，虚像。...相机的选择 相机选择主要包括两个方面：线阵相机的选择和面阵相机的选择。首先，不管是线阵相机，还是面阵相机，都需要事先指导和相机有关的一些参数。...，快门所要打开的时间； 11、视场角：最边缘的入射光线在镜头中心组成的角度； 12、靶面尺寸：传感器成像的大小； 13、精度：传感器一个像素所代表的实际物体的尺寸是多少； 14、景深：在摄影机镜头或其他成像器前沿能够取得清晰图像的成像所测定的被摄物体前后距离范围...相机像元尺寸x相机的水平或者垂直的像素数，（所以镜头的尺寸必须大于这个数值，要不然在传感器上成的像就不全）。
在这篇文章中，我们将聊一聊我们是如何追踪定位到这个问题的。 — 1 — 拨开迷雾找到问题的关键 我们想用一个简单的例子来复现问题，那么我们希望能够把问题的范围缩小，并移除不必要的复杂度。...这似乎在告诉我们，是接收的网卡队列的哈希在“开玩笑”，我们几乎确定停顿是发生在接收端处理 RX 包的过程中，而不是发送端的问题。...如果包的数量特别大，以至于我们将所有的 CPU 时间花费在处理从网卡中收到的包，但这样我们就无法让用户态的程序去实际处理这些处于队列中的网络请求（比如从 TCP 连接中获取数据等）。...现在我们可以使用一些工具来帮助我们实时追踪 Linux 内核的运行状态，为此我可以可以使用 bcc。...— 6 — 总结 由于此问题表现为 NIC RX 队列停顿几百毫秒，它导致了短连接上的高延迟以及在连接中间（例如 MySQL 查询和响应数据包之间）出现的延迟。
在我们团队中，这个角色就是一开始提到的BA。她是IPM主要参与人，另外还有Tech Lead会一起参与讨论（团队中每一个人成员都是可以参与进来的）。...我比较推荐DEV在kick off后将Story划分成子任务列表，按照依赖关系和优先级排序，逐个干掉他们。...我也经历过客户要求测试覆盖率的项目，有专门的测试覆盖率工具(coveralls)来检测代码库，有的甚至集成在CI上作为一个硬性指标。 所以，TDD必须在一个有测试的项目中去讲。...如若客户觉得每两周一次过于频繁，团队可以变通调整迭代周期，通常建议的是1~4周，不宜太长，太短也没什么效果，至于如何权衡这个时间，有两点可以参考： 在探索中找到适合团队的迭代周期，如果发现每个迭代时间不够用...这是基本，基本最无敌：一来验证代码的正确性，二来防止被误更改。 每个人提交代码到代码库之前在自己的机器上保证单元测试都能通过，很耗时集成测试和E2E测试可以更多的交给CI去跑。
Redis 分布式锁的可重入性和防止死锁的机制是使用 Redis 命令和 Lua 脚本实现的。下面将分别介绍如何实现可重入性和防止死锁的机制，以及对其进行一定的优化和注意事项。...分布式锁的可重入性实现 可重入性是指在一个线程中，如果已经获取了锁，那么再次尝试获取该锁时，不会阻塞自己。可重入性可以提高代码的可读性和可维护性，并且能够有效地避免死锁等问题。...在分布式锁的使用过程中，可能会出现死锁问题。...例如，当某个线程在持有锁的情况下出现异常，导致锁没有被释放，其他线程就无法获取到该锁，从而产生死锁。 为了避免这种情况的发生，我们需要在 Redis 分布式锁中引入超时机制，即设置锁的过期时间。...因此，我们可以考虑使用 RedLock 算法来实现分布式锁，提高分布式锁的可靠性和稳定性。 在使用 Redis 分布式锁时，除了要实现可重入性和防止死锁的机制外，还需要考虑优化和注意事项。
定时消息与延迟消息在代码配置上存在一些差异，但是最终达到的效果相同：消息在发送到 MQ 服务端后并不会立马投递，而是根据消息中的属性延迟固定时间后才投递给消费者。...，业务单独做一个替代方案的成本不大 业务上一般对延迟的需求都是固定的，比如下单后半小时check是否付款，发货后7天check是否收货 在我司，MQ上线一年多后才有业务方希望我能支持延迟消息，且不要求任意延迟...在MQ中，为了保证可靠性，消息是需要落盘的，且对性能和延迟的要求，决定了在服务端对消息进行排序是完全不可接受的。...如果用户先发了延迟9秒的消息再发了延迟1秒的消息，他们在一个链表中所以延迟1秒的消息会需要等待延迟9秒的消息先投递。显然这是不能接受的，那么如何解决这个问题？...在多级定时轮的方案中，显然对于未来一小时或者未来一天的数据可以不加载到内存，而可以只加载延迟时间临近的消息。
我的文章Thread Sanitizer explained: Data Races in Swift深入解释了如何解决、发现和修复数据竞争。...你可以在我的文章Swift中的Struct与class的区别中了解更多这方面的信息。 然而，与类相比，Actor 有一个重要的区别：他们不支持继承。...然而，最大的区别是由 Actor 的主要职责决定的，即隔离对数据的访问。 Actors 如何通过同步来防止数据竞争 Actor 通过创建对其隔离数据的同步访问来防止数据竞争。...在Actors之前，我们会使用各种锁来创建相同的结果。这种锁的一个例子是并发调度队列与处理写访问的屏障相结合。受我在Concurrent vs....可变数据是同步访问的，这确保了它是安全的。我们还没有介绍 MainActor 实例，它本身就是一个主题。我将确保在以后的文章中介绍这一点。希望您能够跟随并知道如何在您的应用程序中使用 Actor。
避免延迟，对于直播来说，一直是一块比较难啃的骨头，而这块“骨头”却为移动直播源码开发凿出了一个又一个的“坑”，根据实践总结下来的经验，移动平台上视频直播的坑主要有两个方面：设备差异，以及网络环境这些场景下带来的技术考验...那么对这几个坑如何进行有效规避呢，下面我们就来具体看看。 一、了解不同芯片平台上的编码差异 iOS平台上无论硬编还是软编，由于是Apple一家公司出厂，几乎不存在因为芯片平台不同而导致的编码差异。...然而，在 Android平台上，Android Framework SDK提供的MediaCodec编码器，在不同的芯片平台上，差异表现很大，不同的厂家使用不同的芯片，而不同的芯片平台上Android...微信图片_20200107120025.png 二、在低端设备上进行高性能地采集和编码 例如Camera采集输出的可能是图片，一张图的体积并不会小，如果采集的频次很高，编码的帧率很高，每张图都经过编码器...在直播源码开发过程中做到以上这些，就能巧妙地避开移动直播场景中的延迟“坑”。
在本教程中，我们将学习 defineAsyncComponent 的全部内容，并看一个例子，该例子将一个弹出窗口的加载推迟到我们的应用程序需要的时候。 好了，让我们开始吧。..., /* 显示是否有错误 */ delay: 1000, /* 在显示加载组件之前延迟毫秒 */ timeout: 3000 /* 这个毫秒之后的超时 */ }) 就我个人而言，我发现自己更经常使用第一种较短的语法...，它对我的大多数使用情况都有效，但这完全取决于你。...就这么简单，让我们进入我们的例子。 使用defineAsyncComponent延迟加载弹出组件 在本例中，我们将使用一个由单击按钮触发的登录弹出窗口。...如何使用异步设置功能 无论我们是否使用 defineAsyncComponent 延迟加载，任何具有异步设置功能的组件都必须用 包装。
在机器学习中，过拟合（overfitting）会使模型的预测性能变差，通常发生在模型过于复杂的情况下，如参数过多等。本文对过拟合及其解决方法进行了归纳阐述。 ?...在机器学习中，如果模型过于专注于特定的训练数据而错过了要点，那么该模型就被认为是过拟合。该模型提供的答案和正确答案相距甚远，即准确率降低。这类模型将无关数据中的噪声视为信号，对准确率造成负面影响。...在构建模型的过程中，在每个 epoch 中使用验证数据测试当前已构建的模型，得到模型的损失和准确率，以及每个 epoch 的验证损失和验证准确率。...如果准确率和验证准确率存在较大的差异，则说明该模型是过拟合的。 如果验证集和测试集的损失都很高，那么就说明该模型是欠拟合的。 如何防止过拟合 交叉验证 交叉验证是防止过拟合的好方法。...但有时在预处理过程中无法检测到过拟合，而是在构建模型后才能检测出来。我们可以使用上述方法解决过拟合问题。
Fig2b，分为三部分： 上图为细胞系表达水平的箱线图。中间为热图，显示乳腺癌及其相关生物学过程中预测的抑癌基因和癌基因top50。基于欧氏距离矩阵进行层次聚类。下图是颜色标记不同注释信息。...红色(蓝色)标记Moonlight基因得分加(减)的生物过程。特定基因突变的样本数量从白色到深紫色不等。超甲基化DMR显示为蓝色，去甲基化黄色。KM生存预后差的基因标记为粉红色。...后来，我找到了这个神器——ComplexHeatmap。看这个R包的直译就知道啦，它是用来画复杂的热图。那到底有多复杂？小编带你一览庐山真面目。...，我的数据中基因为行，所以就加到右边了，但代码是一样的。...小编总结 ComplexHeatmap由顾祖光博士创建，是一个全面绘制复杂热图的R包，利用它你能绘制许多文献中的图片并学习到美图的精髓。像小编我这样的手残星人都能复制出来，你还没有信心么？？？
在DevOps Master中讲持续交付一课，其中讲到发布频率的篇章，中文版里面的翻译是这样的（来源于精益企业）： ? 英文版本是这样的（原版书）： ?...同样的位置，请注意【灰度发布】和【Dark lauching】的表述。直到有个学员不断的问我灰度发布到底是什么？我在课堂讲过，灰度发布这个术语貌似是不存在的，但 一直没有去看英文原书。...I like "dark launching", so I'll mostly use that in this post :-) 其实dark lauching，就是不改变客户端程序（变更）的情况下，...启动了新的功能，类似特性开关，当打开之后，用户变可以使用新的功能。
在python中，数据有两种类型：mutable（可变） 和 immutable （不可变） list ,dict是mutable的； int , string , float ,tuple是inmutable...在函数参数的传递过程中： 对于inmutable object ，函数参数传递是值 对于mutable object，函数参数传递是指针 因此，当我们把lst传入fun()函数时，实际是把lst的指针传递给了...补充知识：Python 函数参数List 形参改变实参问题 在学习Python 中的排序中，发现一个问题，写的排序函数会改变实参中的原List，不方便，我做对比，经过查询和学习，总结如下： List 改变某一项值...原因为形参和实参这两个标签指向的都是同样的一块列表。改变其中一个另一个也就跟着改变了。 解决方法如下可在参数中加： 在函数中复制一个List，在新的List中进行排序。...中list作函数形参,防止被实参修改的实现方法就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。
在Redux中编写测试听起来肯定有悖直觉。如果你使用了Redux，它可能看起来更加复杂。 然而，在添加功能之前编写测试有助于编写更好的代码，因为你预先考虑了将使用的设计模式、体系结构和变量的名称。...编写测试 这是最有趣的部分。让我们开始TDD。 首先，让我们创建并配置存储。在src目录中，创建一个名为index.js的新目录。在这个文件中，初始化存储。...Redux reducer逻辑和动作的集合，通常定义在单个文件中。...slice的默认状态应该是一个空数组，毕竟，我们处理的是用户。 让我们通过编写一个测试: 在src/store中创建一个名为slices的新目录。...在slice目录中，创建一个名为user.js的文件。
近一年来，我在管理中犯下的2个重要错误。该错误导致团队结构不清晰，骨干核心人员不稳定，易流失。...1、资源错配 2、逮着一个人疯狂用 目录 1、背景描述； 2、我是如何犯错的，以及我为什么犯错； 3、这两个错误带来了哪些影响； 4、规避和改进方式； 一、背景描述 成立3年的初创公司，10人编制的测试团队...团队人员结构分布是 1个经理、2个高级、3中级、4初级；组内划分是分成了3个小组，2个业务测试小组，一个测试基础小组。...组内结构划分可见下图所示： 二、我是如何犯错的，以及我为什么犯错 错误一：资源错配 对于组长的选择，以及组内骨干的选择，如下图所示： 其中标记为组长的，是在团队内部小组内被任命为小组长，标记为骨干的...两个业务小组中，初中级员工干中高级员工的活，中高级人员为相对边缘角色。这样的资源错配，直接引发了核心、骨干员工的离职率高的后果。 我为什么会这样做： 本质上是一个“谁能谁上”还是“谁上谁能”的问题。
总之，ping命令是一种简单的网络诊断工具，可以用来测试网络连接、检测网络延迟和路由路径，以及检查防火墙设置等。 时延实验 WiFi 时延在30ms-200ms 很难满足实时性要求的。...在局域网环境下降低TCP数据传输延迟的方法有以下几种： 使用更快的网络设备：升级您的网络硬件，如交换机、路由器和网卡，以获得更快的传输速度和更低的延迟。...优化网络布局：重新评估您的网络布局，确保网络布线尽可能短且直接。这可以减少数据在传输过程中的延迟。 使用有线连接：使用有线网络连接，而不是无线网络连接，可以减少传输延迟。...启用流控制：TCP流控制可以有效地调节发送方和接收方之间的数据传输速度，从而减少拥塞和延迟。 通过采取以上措施，可以有效地降低TCP在局域网环境下的数据传输延迟。...有线案例： ---- 5G：5G中要求的延迟是空口延迟<1ms，端到端延迟（就是下文中的那个公式之和）<5ms 网络延迟1ms到60ms是正常情况。
（在pc和ios中都能流畅地滚） 目前（2015年8月3日15:02:24）在大部分安卓手机都发现这个问题，触发bug的条件知道了，但是原因未知。...， 我是横向滚动的文字， 我是横向滚动的文字， 我是横向滚动的文字， 我是横向滚动的文字， 我是横向滚动的文字， 我是横向滚动的文字， <p style="height...，此时是正常<em>的</em>，安卓<em>中</em>ul能正常地左右滚动。...但是做web app，不能保证时时都能直接用body作为滚动层<em>的</em>，尤其是<em>在</em>弹窗<em>中</em><em>的</em>时候，请问有更好，不使用js<em>的</em>解决方法吗？ div包着img时，div<em>的</em>高度希望自适应到与img一样？
在使用excel的过程中，我们知道，根据一个坐标我们很容易直接找到当前坐标的值，但是如果知道一个坐标里的值，反过来求该点的坐标的话，据我所知，excel没有提供现成的函数供使用，所以需要自己用VBA编写函数使用...(代码来自互联网) 在Excel中，ALT+F11打开VBA编辑环境，在左边的“工程”处添加一个模块 把下列代码复制进去，然后关闭编辑器 Public Function iSeek(iRng As Range...False, False): Exit For Next If iAdd = "" Then iSeek = "#无" Else iSeek = iAdd End Function 然后即可在excel的表格编辑器中使用函数...iSeek了，从以上的代码可以看出，iSeek函数带三个参数，其中第一个和第二个参数制定搜索的范围，第三个参数指定搜索的内容，例如 iSeek(A1:P200,20)，即可在A1与P200围成的二维数据表中搜索值
AsyncQueue 本质上就是一款任务调度器，那么在 Webpack 中它是如何使用的呢，我们先来看一看它的用法。...实现任务调度器 上边我们谈到过 AsyncQueue 在 Webpack5 中的基础用法，这里我会完全将 AsyncQueue 和 Webpack 解耦，单独来聊聊如何实现一款任务调度器。...我们先从一张简单的图来入手调度器的流程，本质上每当我们调用 add 添加任务时都会往队列中添加任务同时通过 _willEnsureProcessing 属性防止一次 EventLoop 中多次执行队列调用函数...为false时我们需要在下一次EventLoop中执行调度器中的任务 // 并且将_willEnsureProcessing设置为true，防止本次EventLoop多次add造成下次EventLoop...我希望的是当存在重复的 key 值时，我会用上一个相同 key 的处理结果来调用重复的 callback 即可，完全没有必要重新在进入队列处理一次。
一、两种典型的双工MEP 1．请求过程中的回调 这是一种比较典型的双工消息交换模式的表现形式，客户端在进行服务调用的时候，附加上一个回调对象；服务在对处理该处理中，通过客户端附加的回调对象（实际上是调用回调服务的代理对象...在本例中我们将采用另外一种截然不同的方式调用服务并进行结果的输出：我们通过单向（One-way）的模式调用CalculuateService（也就是客户端不可能通过回复消息得到计算结果），服务端在完成运算结果后...客户端调用CalculatorService正常的服务调用，那么在服务执行过程中借助于客户端在服务调用时提供的回调对象对客户端的操作进行回调，从本质上讲是另外一种形式的服务调用。...问题1：回调对双工信道的依赖 在本案例中，由于使用的NetTcpBinding，所以我们底层采用的是TCP协议。...由于回调的服务监听地址采用的默认端口是80，在IIS 5.x以及之前的版本中，80端口是IIS独占的监听端口。
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