绘制旋转的椭圆 的结果。 另外，矩阵乘法一般有硬件支持，比如3D 图形加速卡，处理3D变换中的大量矩阵运算，比普通CPU 要快上1000倍。...下面是3类基本的2D图形变换。 平移： 设某点向x方向移动 dx, y方向移动 dy ,[x,y]为变换前坐标， [X,Y]为变换后坐标。...0 0 1 2D基本的模型视图变换，就只有上面这3种，所有的复杂2D模型视图变换，都可以分解成上述3个。...《(计算)流体力学》中的几个小程序，可在微信中点击体验： Blasius偏微分方程求解速度边界层 （理论这里） 理想流体在管道中的有势流动 （源码戳这） 涡量-流函数法求解顶驱方腔流动
Boot中Redis的基本使用和优雅的接口数据缓存 使用Redis，我们要提前将商品数据缓存起来： redisTemplate.opsForHash().increment("stock", "product...现在我们在Redis中有一个库存为1的商品，来看看代码示例： /** * 普通的redis策略，将库存放到缓存中，不做其他处理 * 缺点：不支持高并发，会出现超卖 * @author cc...) { synchronized (this) { String productKey = "product_" + productId; // 获取缓存中商品的库存量...; lock.lock(); try { String productKey = "product_" + productId; // 获取缓存中商品的库存量...两个方案都可以解决高并发下导致的超卖问题，并且是将锁加到库存查询操作中，不影响商品下单的操作，而且使用的是内存，所以速度更快。
在使用 p5js 进行 processing 练习或者创作的时候，要经常查阅到p5js的官方 api 文档[1]，但你知道吗？这个文档里面有一个“隐藏”的大佬。 为啥称之为“隐藏”？...因为这个属性其实是 html 中 canvas 绘画系统的一个重要组成，在 p5js 中只是提供了这个属性的访问，而这个属性内部有大量的方法，却是 p5js 中没有提到的。...p5js-drawingContext官方文档[2] 就 '2d' 模式而言，drawingContext是CanvasRenderingContext2D类的实例，CanvasRenderingContext2D...今天就讲几个常用的。 绘制阴影 效果：一个跟随鼠标运动的圆，圆的阴影色为黑色，且阴影的模糊范围是 100。...参考资料 [1] p5js的官方 api 文档: https://p5js.org/reference/ [2] p5js-drawingContext官方文档: https://p5js.org/reference
先问个严肃的问题，你有没有收到过睡在你上铺的兄弟给你发来的不可描述照片？ 一项对10300名18岁以下青少年的调查表明，sexting越来越普遍，15%的青少年表示他们发过。...研究人员可以很容易地找出应用程序是如何构造水印的。然后，他们将水印本身（以多种形式）应用于随机选取的数千张照片的集合中。...它们使用多个椭圆曲线，可能有数百个椭圆，以防密钥泄漏，并且由于具有冗余性，它们可以随着时间的推移而循环。...2）使用小波基函数的先验知识进行小波变换，并获得椭圆曲线权重的一些子集。3）使用特殊的专用椭圆曲线将各种椭圆曲线分解为分量，并验证该分量是有效的密钥，以及与图片水印内容的哈希对应的代码。...如我们在下文所展示的，从统计角度来看，我们的结论可能是微不足道的，但在实践中，通过解除对清洁数据可用性的要求，这种方法显着简化了学习信号的重建。” 对于给照片加水印和去水印，你怎么看？
小菜之前写过一个玩具，开发了一个 demo app，使用系统的浏览器，结合 p5js，将 processing 画布内容运行在了手机 app 中。...使用 p5js 在 iOS 系统上玩转 Processing，不得不面临着一些问题： 1、p5js 需要运行在浏览器上，效率堪忧 2、p5js 如果利用 iOS 的系统特性，如重力加速计、摄像头、AR等等...初探SwiftProcessing 移植最重要的是使用新的语言尽可能的贴近 Processing 原本的 api，函数、变量名要能保持一致就保持一致，这对于社区来讲是非常重要的一件事，对于使用者而言，...下面是官方 README 中的一个例子，是不是 api 和 Processing 是一致的？...在 Playground 中可以使用 Live View 快速测试自己想要做的动画或特效。这种形式非常适合创意图形，或者制作教程。 下面是小菜运行的官方源代码中 Playground 的一个例子。
这些人工智能解决方案有潜力嵌入到移动设备中，提供适合资源有限环境的完整、离线、低成本和便携式解决方案。 ACOUSLIC-AI（与操作员无关的腹围超声测量）挑战赛是一项分类和分割挑战赛。...通过在适当的框架上手动绘制椭圆来提供注释。绘制的每个椭圆都被确定为最佳（测量腹围的理想框架）或次优（可用于测量腹围的框架，尽管它对于任务而言并不十分完美）。...骰子相似系数（DSC）：该指标量化了算法分割相对于真实掩模的空间重叠精度。DSC 越高，表明与真实情况越接近，从而具有更好的分割性能。...值得注意的是，真实实况掩码（如果可用）对应于胎儿腹部堆栈的指定帧中的注释（即，该度量是在与胎儿帧编号相对应的 2D 真实实况和预测掩码上计算的）。...与DICE系数的计算类似，所选帧中的2D真值掩模被转换为二进制格式，以便针对 2D 预测掩模进行评估。此外，在此过程中仅考虑超声波束视场内的像素。
模板：点击右下角的fork即可复制一份 着色器模块化：glslify 着色器npm包：glsl-noise,glsl-sdf-primitives,glsl-sdf-ops 正文 场景搭建 按之前的惯例...仔细观察火花的形状你会发现其实它的大致形状像一个椭圆，而且还是发光的渐变椭圆，于是我们就要想办法来创建这种形状。...简要说下思路：ray marching获取的值改成光线位置pos和光线移动的进度strength，光线位置的y轴将用于设定火花的颜色；光线移动的进度strength用于设定火花的形状（这里就是椭圆） #...R0RM7Q.png 用噪声生成火花 接下来就对这个椭圆应用上噪声（这里选了传统噪声，为了更好看的外观，也可以选择其他的噪声） float fire(vec3 p){ vec3 p2=p*vec3...R0fRFH.gif 莫名感觉像黑魂3里的芙莉德修女的黑焰，尽管这样也很cool，我们还是给它加上颜色，让它更像现实中的火花 给火花加上颜色 将颜色通过mix函数混合起来（强度是光线位置的y轴），和之前的颜色相乘即可
它们对于更好地理解算法响应超参数变化的行为方面也很有用。 下面是测试数据集的一些理想特性： 它们可以快速、容易地生成。 它们包含「已知」或「理解」的结果来和预测进行比较。...，然后创建一个方便的 2D 图，用不同的颜色显示不同类的点。...你可以控制 moon 形状中的噪声量，以及要生产的样本数量。 这个测试问题适用于能够学习非线性类边界的算法。下面的例子生成了一个中等噪音的 moon 数据集。...# generate 2d classification dataset X, y = make_moons(n_samples=100, noise=0.1) 完整的例子如下所示。...# generate 2d classification dataset X, y = make_circles(n_samples=100, noise=0.05) 完整例子如下所示。
我们将检查三种相互叠加的不同方法，每次迭代都会增加旧照片效果，使其看起来更逼真、更好看。 对于此页面上的示例，我们将使用 Filipp Romanovski 的照片。...使用 -webkit-mask: radial-gradient(#000, #0009)，我们告诉浏览器使图像的边缘半透明（通过在中心使用一个完全可见的椭圆，向外渐变），所以图片会褪色并与背景融为一体...，而且我们在混合中添加了更多棕褐色（因此颜色组合得更多）： 三、进一步添加混合内联 SVG 有些人会大声说道，说这“不是纯 CSS 解决方案”（我从来没有声称它是），并认为这部分是作弊。...尽管如此，我们仍然可以应用额外的滤镜（不是必需的）和混合模式以更好地与原始图片混合。...更改过滤镜和遮罩中的值将生成完全不同的图像。请随意下载代码并在本地运行或在 CodePen 上查看本示例。
同时我们做了很多的工作提升用户语音验证的准确度，在较低的信噪比环境下(Low signal/noise radios)也可以展现极佳的性能，更好的混响环境性能(better in reverb)，更好的的远距离性能...事实上我们的一些客户要求我们在云端支持2D防欺骗面部识别技术。 面部识别和语音识别的准确率获得了极大地提升，原因之一在于我们获取了更多的数据。...Sensory同样支持语音识别解决方案，Sensory的TrulyHandsFree和TrulyNatural技术最新状态如何？...这样对于手机来说，可以在响铃的同时识别到语音命令，比如“接听电话”。实际上我们也有噪音消除领域的(Noise cancellation)紧密合作伙伴。...不同之处在于算法越来越多的需要数据。我们发现在深度学习中，提供的数据越多模型越优秀，数据越多也将获得越为复杂的网络(Complex net)进而更好的利用数据。
其次我们对于眼球来说就是关注注视点一种数据，丰富的数据可以通过后处理获得。...它同时运行两个并行检测pipelines ：2D 瞳孔检测和 3D 瞳孔检测。 2D 瞳孔检测 2D 检测使用计算机视觉技术在摄像头图像中检测瞳孔位置。...contour_size_min: 5: 瞳孔轮廓的最小尺寸，排除小于此值的轮廓。 ellipse_roundness_ratio: 0.1: 椭圆形的圆度比率，用于衡量检测到的瞳孔是否接近椭圆形。...ellipse_true_support_min_dist: 2.5: 椭圆形支持点的最小距离，用于确定哪些像素点支持椭圆拟合。...参数的作用 这些参数的配置旨在优化 2D 瞳孔检测过程，包括： 提高检测的准确性和鲁棒性。 过滤和排除非瞳孔区域，减少误检。 优化边缘检测和轮廓分析，以更好地识别瞳孔形状。
在终一致性分布式事务中，对于异常情况的处理可以采取以下策略或解决方案：重试：当一个事务参与者出现问题时，可以选择重新执行该事务或者重试该步骤。...一旦超时，系统可以根据具体情况选择重试、补偿或者放弃该参与者的操作。日志记录和回放：对于每个参与者执行的操作，可以将其记录在日志中。当发生异常时，可以根据日志回放机制重新执行操作。...分布式事务框架：使用成熟的分布式事务框架，例如阿里巴巴的Seata或者开源的TCC-Transaction，来简化分布式事务的管理和处理。这些框架提供了一致性的解决方案，并且对业务逻辑的侵入性较低。...数据同步和冗余：在高并发场景下，对于一些非常重要的操作，可以考虑进行数据同步和冗余。...例如，可以将关键数据存储在多个地理位置的数据库中，通过异步或者同步的方式进行数据同步，从而避免单点故障和数据不一致的问题。
线性模型表明，给定输入的响应的条件分布是正态的。也就是: 对于合适的参数a(斜率)、b(偏差)和σ(噪声强度)。 我们的任务是推断a, b和σ。 所以我们首先要知道一些模型需要遵循的“基本规则”。...我们可以从伽马分布中取样σ，这些分布的定义我们可以根据实际情况进行选择，但是一个更好的方法(这里我们将不涉及)是从逆伽马分布抽样σ。...也就是Proposal Distribution提到的，g(θ|θ′)/g(θ′|θ)。这里将使用log-pdf，这样可以在概率中具有统一的尺度，并获得更好的数值稳定性。...标准误差也可以这样说，这样也进一步证明了我们对 MCMC 实现是可行的。 请注意，这不是最好的解决方案，而只是一个解决方案。因为确实存在并推荐更好的先验和建议分布的选择。 迭代的可视化？...该提案有一个对角协方差矩阵，这就是我们得到一个圆而不是椭圆。 蓝色线代表被拒绝的动作。 红线代表接受的动作 最上面浅蓝点表示从 statsmodels.api.OLS 获得的参数的平均值。
GX_BRUSH_SOLID_FILL 用于实现椭圆，圆圈，矩形，多边形等图形的填充效果，如果不使能此选项，绘制的是图形轮廓。...gx_context_raw_line_color_set 设置笔刷画线的颜色值，比如直线，圆圈的轮廓，椭圆的轮廓，矩形的轮廓，多边形的轮廓等都是采用的这个值。...gx_context_brush_width_set 用于设置笔刷线宽，此线宽对直线，圆圈的轮廓，椭圆的轮廓，矩形的轮廓，多边形的轮廓等都起作用。...注意，对于这些2D绘制，必须要设置线宽才可以正常显示。...gx_canvas_line_draw 直线绘制，注意坐标位置是相对于代码中的窗口，而不是相对于gx_utility_rectangle_define定义的矩形区域。
轮廓面积 根据矩的定义，函数的零阶原点矩为质量，对于轮廓而言即为轮廓的面积，所以零阶原点矩的数值可以更好的表征出轮廓的面积。...); 可见，它的参数只有二维的点集做输入，而函数的类型为RotatedRect ，RotatedRect 为OpenCV中的一个常用数据类型——可旋转的2D矩形。...所以我们可以利用这个类型定义的对象用来接fitEllipse()函数的返回结果。而椭圆的长短轴其实本质上是RotatedRect 类中的宽度和高度成员。...除此之外，我们还可以画出外接椭圆的外接矩形，由于RotatedRect类提供了一个叫做boundingRect()的成员函数（该函数声明在了RotatedRect类中，其实他是个Rect类型的函数，也可以单独使用...( InputArray points ); 可见，它的参数只有二维的点集做输入，而函数的类型为Rect ，Rect 为OpenCV中的一个另一个常用数据类型——2D直正矩形类。
Canvas绘图API Demos 上一篇文章中，笔者已经给大家演示了怎么快速用Canvas的API绘制一个矩形出来。...接下里我会在本文中给各位介绍Canvas的其他API：绘制线条、绘制椭圆、绘制图片、图片处理等...如果想获得更好的阅读效果请点击老马的独立博客地址。..., 10, 100); 三、Canvas绘制圆形和椭圆 在上一篇文章中，笔者已经跟大家介绍过了绘制矩形，绘制其他形状，比如圆形等，都是一个思路，只不过是方法不同罢了...那接下里给各位演示一小绘制圆形和椭圆。...Context上下文的arc方法就是绘制圆形或者椭圆，arc方法的x和y参数是圆心坐标，radius是半径，startAngle和endAngle则是扇形的起始角度和终止角度（以弧度表示），anticlockwise
因此，要想提升检测性能，一个方法是使用复杂的CNN结构（复杂的近似估计函数），另一个方法是设计标签分配策略从而构建更好的能够反映目标特性的样本空间。...此外，即便得到了更好的训练样本空间，还需要一个合适的目标函数来引导模型学到更高质量的特征。而目前，主流的目标函数都是独立优化分类和回归分支。...如GWD使用2D高斯来计算损失，其LA仍基于Anchor实现。...这些正位置构成了原始高斯候选区域的一个子集(表现为一个较小的椭圆，与原始高斯椭圆共心)，其半轴长度为：其中r_i代表原始高斯椭圆的半轴长度。...除此之外，并不是每一个凸四边形都能被ORC表示，还需要讨论顶点不在HBB上的情况以及ORC中顶点的隐式排序。此外，直接使用高斯分布来加权并不适合部分目标，如港口等等。
例如，我们可以将摄像头中的2D边框投影为3D边框，然后将这些边框与激光雷达探测过程中获得的边框进行融合。 ?...关键点可以是角、边、渐变或像素的特定改变。 在下面的图像中，我们可以清楚地看到一条直线、一个角和一个椭圆。所有这些都是通过测量邻近的暗像素和亮像素之间的对比度来实现的。 ?...线 / 角 / 椭圆关键点 ?...对于一组检测器和描述符来说，有点误差更好。 我们也可以用最近邻匹配器（ nearest neighbor matcher），甚至暴力匹配。 其中最流行和有效的技术之一是所谓的 FLANN。...融合可以是早期融合或后期融合——在早期融合中，我们将3D 点云投影到2D 图像；而在后期融合中，我们投影一个2D边框到3D空间。这个想法是为了融合数据。
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