2.在虚拟机中使用键盘上↑和↓键将选择行设置为第一行（背景高亮即为选中），按下键盘上的e，进入编辑模式。
这是 ArcGIS Pro 中可用的键盘快捷键的完整列表，并且在每个软件版本中都会更新。可以从 https://links.esri.com/arcgis-pro-shortcuts 下载 PDF 版本。
RoamCameraController是用于漫游视角的相机控制脚本，同时支持Input System Package(New)和Input Manager(Old)新、旧两种输入系统。
forward(distance) 前进 backward(distance) 后退 right(degree)右转 默认为角度 left(degree) 左转 默认为角度 goto(newX,newY) | setpos(newX,newY) | setposition(newX,newY) 前往/定位 不设置penup()时，会产生画迹 setx(newX) 设置x坐标 相当于goto(newX,formerY),不设置penup()时，会产生画迹 sety() 设置y坐标 相当于goto(newX,formerY),不设置penup()时，会产生画迹 setheading(to_angel) 设置朝向 0-东；90-北；180-西；270-南 相当于left(degree)，因为海龟默认初始指向东 home() 返回原点并改海龟朝向为初始朝向 相当于goto(0,0) 和setheading(0）的合作用 ，不设置penup()时，会产生画迹 circle(radius, extent=None, steps=None) 画圆周/正多边形 radius是半径,也就是圆心位于海龟的左边，距离海龟radius【注意海龟朝向】 extent是所绘制圆周的圆心角大小，单位为°，缺省为360° steps：用来画正多边形，缺省会拟合为圆 dot(size=None, *color) 画点 在海龟所处位置画点 size是点的大小，为整型；缺省为默认值 *color是点的颜色的英文单词，为字符串类型 stamp() 印章 在海龟当前位置绘制一个海龟形状【需要提前设置海龟形状，缺省为箭头形状】，并返回该印章的id【需要print(t.stamp())或及时赋值给其他变量stamp_id=t.stamp()】 clearstamp(stamp_id) 清除印章 参数必须是stamp()函数返回 clearstamps(n) 清除多个印章 n缺省为清除全部印章 n为正数是清除前几个印章 n为负数是清除后几个印章【前后次序以印章出现顺序为准】 undo() 撤消 没有参数。撤消 (或连续撤消) 最近的一个 (或多个) 海龟动作。可撤消的次数由撤消缓冲区的大小决定。 speed(Vnum) 速度 Vnum取值为0-10。1-10速度逐渐加快；0为最快【此时没有转向的动画效果，前后移动变为跳跃】 或Vnum取为”fastest”对应0,”fast”对应10,”normal”对应6,”slow”对应3,slowest”对应1
ytkah的办公电脑实在是hold不住，win7用2G的内存，基本是在等待中度过的，没有新的只能考虑加格内存了，采购嘛，需走一大堆流程，跟领导请示从其他硬件需求不是很高的电脑那边拔一根内存条吧，小
centos修改root密码的方法有：1、当用户具有sudo权限时就可以直接修改密码；2、当不具有权限时，可以长按Shift键进入GRUB导图模式里的Ubuntu高级选项，进行配置，本篇文章重点为大家讲解一下第二种方法。
当我们忘记了Redhat密码的时候增么办呢？那就是重置redhat（红帽）root密码，忘记密码是很常见的事，下面我们来看看如何重置root密码 重启系统 进入如图所示的界面时按任意键中断系统倒计时
最近在做有关车辆定位及历史轨迹的项目，需要显示车辆当前位置信息、车辆历史轨迹及行驶公里数，需要这样的效果。
访问 jdk 安装包下载的官网 https://www.oracle.com/java/technologies/javase/javase8-archive-downloads.html，进入下载页
四轴上电待机：上电后，航灯不亮，接收机LED闪烁，此时打开遥控器，将左右油门下拉到最小，接收机收到信号LED常亮.
光伏电站的建设目前处于高速增长期，全球光伏装机容量在2022年3月已达到1000GW，2030年预计将达到4500GW，2023年全球新增装机量约为414GW，光伏电站的大规模建设为智能化安装机器人提供了广阔的市场空间。
零、前言 自定义View经常和事件打交道，不过那个event对象用着感觉挺麻烦 打算自己写一个事件的解析类来辅助事件的分析，功能包括： 1.点击监听：回调-->传出落点(类型PointF) 2.抬起监听：回调-->手指抬起点(类型PointF)、移动方向(类型Orientation,八个) 3.移动监听：回调-->速度(double) y位移(float) x位移(float) 角度(double)、移动方向 4.是否移动、是否按下的判断--------源码比较简单，我注释也很清楚，都贴在文尾
神经网络(neural network)方面的研究很在就已出现，今天“神经网络”已是一个相当大的、多学科交叉的学科领域。各相关学科对神经网络的定义多种多样，神经网络的定义为具有适应性的简单单元组成的广泛并行互连的网络，它的组织能够模拟生物神经网络对真实物体所作出的交互反应。我们在机器学习中谈论神经网络时指的是“神经网络学习”，或者说，是机器学习与神经网络这两个学科领域的交叉部分。
自动驾驶汽车先使用感知模块了解其环境，并通过定位模块了解其在环境中的位置，然后使用规划模块进行决策并生成轨迹。
今天我们来学习如何求向量 a 到向量 b扫过的弧度，或者也可以说是角度，转换一下就好了。
今天与大家分享一下最全的Windows10键盘快捷键汇总，包括：Windows10系统快捷键、Windows10内置应用快捷键、Windows10辅助功能快捷键、Microsoft Surface Hub快捷键、Win10手机Continuum模式快捷键，并且本文会随着Win10版本的更新和新快捷键的增加而持续更新。
因为测试所需，想着用公司本地那台新安装的银河麒麟服务器系统去测试，之前我们也介绍过Windows系统改装银河麒麟服务器操作系统V10版本的图文教程，感兴趣的朋友可以去看看，但是因为时间比较长，而且部署完环境之后就没在登陆过，这就导致我今天怎么也想不起来这个密码是什么了，无奈之下想着用局域网登录宝塔控制面板在后台重置，可是麒麟服务器系统必须得进入桌面得手动链接网络，所以这个方案行不通，只能百度查看相关教程，从教程上看还是比较简单，简单记录下修改过程。
深度估计是一个不适定问题；不同形状或尺寸的物体，即使在不同距离上，也可能投影到视网膜上的同一图像上。我们的大脑使用多种线索来进行深度估计，包括单眼线索，如运动视差，以及双眼线索，如重影。然而，深度估计所需的计算如何以生物学合理的方式实现尚不清楚。基于深度神经网络的最新方法隐式地将大脑描述为分层特征检测器。相反，在本文中，我们提出了一种将深度估计视为主动推理问题的替代方法。我们展示了深度可以通过反转一个同时从二维对象信念预测眼睛投影的分层生成模型来推断。模型反演包括一系列基于预测编码原理的生物学合理的均匀变换。在非均匀视点分辨率的合理假设下，深度估计有利于采用主动视觉策略，通过眼睛对准对象，使深度信念更准确。这种策略不是通过首先将注意力集中在目标上然后估计深度来实现的；相反，它通过行动-感知循环结合了这两个过程，其机制类似于在物体识别过程中的快速眼球运动。所提出的方法仅需要局部的（自上而下和自下而上的）消息传递，可以在生物学上合理的神经回路中实现。
数据分析师，无疑是数据时代最耀眼的职业之一，统计学，又是数据分析师必备的基础知识。
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本文介绍的雷达系统采用单脉冲体制，具备精密跟踪的能力。每发射一个脉冲，天线能同时形成若干个波束，将各波束回波信号的振幅和相位进行比较，当目标位于天线轴线上时，各波束回波信号的振幅和相位相等，信号差为零；当目标不在天线轴线上时，各波束回波信号的振幅和相位不等，产生信号差，驱动天线转向目标直至天线轴线对准目标，这样可测出目标的方位角与俯仰角。从各波束接收的信号之和，可测出目标的距离，从而实现对目标的测量和跟踪功能。单脉冲雷达已经广泛应用，在军事上主要用于目标识别、靶场精密跟踪测量、导弹预警和跟踪、导弹再入弹道测量、火箭和卫星跟踪、武器火力控制、炮位侦查、地形跟随、导航、地图测绘等，在民用上主要用于交通管制。
1. 重置 root 密码（以Centos7.6为例） 1.1 重置 root 密码 如何重置root 密码？ 首先，启动系统，进入开机界面，在界面中按“e”进入编辑界面。如图： 进入编辑界面，使
这类问题是考察面试者测试思路和测试策略的常见问题，主要要根据软件质量的六个特性(功能性、易用性、效率、可靠性、可维护性、可移植性)来进行思考，进而需要结合实际测试软件时考虑的角度，比如功能方面、流程方面、接口方面、性能方面、维护难度方面、兼容性方面、界面或者说外观方面(比如本地化的一些内容以及界面美观等等)、操作难度或者说易用性方面、可靠度(比如应对异常情况的能力)方面、安全性方面、安装卸载方面等，根据这些角度结合具体要测试的内容进行思考并作答， 例如，在下例中，分别从功能、界面、易用、兼容、安全、性能这六个角度结合业务场景进行了回答。
从陀螺仪器的三轴角速度通过四元数法得到俯仰，航偏，滚转角，这是快速解算，结合三轴地磁和三轴加速度得到漂移补偿和深度解算。 姿态的数学模型坐标系 姿态解算需要解决的是四轴飞行器和地球的相对姿态问题。地
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拔下键盘的USB接口，长按F11，F11的灯急促闪烁，在电脑/手机的蓝牙找到K580名的设备，进行配对，输入数字，配对成功。
姿态解算 姿态解算(attitude algorithm),是指把陀螺仪，加速度计, 罗盘等的数据融合在一起，得出飞行器的空中姿态，飞行器从陀螺仪器的三轴角速度通过四元数法得到俯仰，航偏，滚转角，这是
随着人工智能时代的到来，计算机视觉领域被广泛应用到各个行业中。同样的，人工智能改变着传统林业的研究方法，林业信息工程技术日渐成熟。针对传统树高测量方法中存在的结果准确性不高、操作困难、专业知识转化为规则困难等问题，采用了一种基于双目立体视觉理论计算树高的方法，实现了树木高度的无接触测量。以双目相机作为采集设备，基于MATLAB、VS2015开发平台，采用张正友单平面棋盘格相机标定方法进行单目标定和双目标定，从而获取双目相机2个镜头的参数。通过SGBM算法和BM算法立体匹配后获得视差深度图像，进而获取树木关键点的三维坐标信息并以此来计算树木高度。将深度学习与双目视觉相结合可以实现树木同时在二维和三维空间的信息提取。在VS2015上的试验结果表明，该方法操作相对简单，并且能够较为准确地测量树木高度，SGBM算法树高测量结果的相对误差范围为0.76%~3.93%，BM算法相对误差范围为0.29%~3.41%。结果表明：采用双目视觉技术测量树木高度可以满足林业工程中对于树高测量的精度需要。
中文名称：滚动锁定键 按下此键后在Excel等按上、下键滚动时，会锁定光标而滚动页面；如果放开此键，则按上、下键时会滚动光标而不滚动页面。
回顾一下，前面 lock、Monitor 部分我们学习了线程锁，Mutex 部分学习了进程同步，Semaphor 部分学习了资源池限制。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 电脑上的快捷键有很多，那么你知道怎么才能快速最小化窗口吗?下面由学习啦小编为你整理了电脑按哪个键可以使窗口最小化的相关方法，希望对你有帮助! 电脑最小化窗口的
windows 10常用快捷键。win10正式版是微软续已发布的Windows系统的最新版操作系统。windows10(win10正式版)让人感到最意外的就是直接跳过了win9。那么今天我为大家讲解他推出的常用快捷键。希望能够帮到大家。
今天下早班回来，打算看看视频放松一下，打开电脑后发现我的电脑触摸板按不动了，之前单击或点击触摸板的时候明显有一个一上一下的回弹感觉，现在却'按不下去了'，其他的功能如滑动、缩放等操作都是正常的。
【导读】许多研究已经证明深度神经网络容易受到对抗性样本现象（adversarial example phenomenon）的影响：到目前为止测试的所有模型都可以通过图像的微小扰动使其分类显著改变。为了解决这个问题研究人员也在不断探索新方法，L2 正则化也被引入作为一种新技术。本文中人工智能头条将从基本问题——线性分类问题开始给大家介绍解决对抗性样本现象的一些新视角。
来源：PaperWeekly本文约8400字，建议阅读15分钟本文和大家全面讨论机器学习和深度学习中的泛化和正则化。 模型泛化能力，是设计和评估一个机器学习 or 深度学习方法时无比重要的维度，所以我想通过一系列文章，与大家全面地讨论机器学习和深度学习中的泛化（generalization）/正则化（regularization），一方面从多角度理解模型的泛化问题，另一方面，从泛化角度来解释机器学习和深度学习中的很多方法（norm panalty, weight decay, dropout, parame
机床具有的系统性的机械相关偏差，可以被系统记录，但由于存在温度或机械负载等环境因素，在后续使用过程中，偏差仍然可能出现或增加。在这些情况下，为了能够实现尺寸稳定的加工，就会启用补偿功能。除去刀具因素，为保证品质稳定，先进机床必须具有的几种补偿如下。
世界是处于不断变化中的，佛经上说：“诸行无常”，就是这个意思。只有变化，作为观察者的我们才能感觉到时间，正是变化的世界让我们有了时间的概念。
机器之心专栏 机器之心编辑部 到底是谁挡住了谁？遮挡边界又在哪里？对于人类来说，物体之间的遮挡关系非常容易判断，但对于 AI 来说，这个任务就没那么简单了。 从现实世界中的 3D 场景拍摄得到 2D 图片时，会不可避免地产生「遮挡」，即距离相机近的物体会挡住后面的物体，使其部分不可见。如何从一张单目图像中识别遮挡并同时推理出物体间遮挡与被遮挡的关系？这个任务被称为遮挡关系推理（Occlusion relationship reasoning）。 由于图像边界的稀疏性，检索单目图像中物体之间的遮挡关系具有挑
继续接着上篇文章。我们现在为止已经获得处理好的二值化图像了，接着就是提取线的特征了。
神经网络的学习就是学习如何利用矩阵的线性变换加激活函数的非线性变换，将原始输入空间投向线性可分/稀疏的空间去分类/回归。增加节点数：增加维度，即增加线性转换能力。增加层数：增加激活函数的次数，即增加非线性转换次数。
作者： Alberto Quesada 译者： KK4SBB 神经网络模型的每一类学习过程通常被归纳为一种训练算法。训练的算法有很多，它们的特点和性能各不相同。 问题的抽象 人们把神经网络的学习
好久不写文章了，做个element-ui的总结，会持续更新 element-ui的table列超出部分省略加悬浮提示
在芯片制造过程中，因为一些系统误差和一些随机误差，使得实际生产出来的器件参数和实际理论参数存在一定的偏差，然而我们可以通过电路设计或器件布局或走线等相关措施（也就是匹配），使这种偏差减小到最小。换句话说，就是使器件对引起偏差的各种原因不敏感。
步进电机是将电脉冲信号，转变为角位移或线位移的开环控制电机，又称为脉冲电机。在非超载的情况下，电机的转速、停止的位置只取决于脉冲信号的频率和脉冲数，而不受负载变化的影响。当步进驱动器接收到一个脉冲信号时，它就可以驱动步进电机按设定的方向转动一个固定的角度，称为“步距角”。
光纤的两个端面必须精密对接起来，以使发射光纤输出的光能量能最大限度地耦合到接收光纤中去。光纤线路的成功连接取决于光纤物理连接的质量，两个光纤端面需要达到充分的物理接触，如同融为一体的介质。物理接触对保证光纤连接点的低插入损耗和高回波损耗至关重要，光纤端面形状的演化，经历了PC、UPC和APC三种类型，如图1所示。PC 是Physical Contact，物理接触。UPC (Ultra Physical Contact)，超物理端面。APC (Angled Physical Contact) 称为斜面物理接触，光纤端面通常研磨成8°斜面。
反向传播（英语：Backpropagation，缩写为BP）是“误差反向传播”的简称。由于多层前馈神经网络的训练经常采用误差反向传播算法，人们也常把多层前馈神经网络称为BP网络。
在前一部分我们讨论了VP9到HEVC的帧间转码加速算法，在这一部分我们探讨帧内部分的转码加速算法。表1所示为HEVC和VP9在部分编码技术上的异同，我们可以发现相似点与不同点。对于帧内编码来说，一方面，无论是VP9还是HEVC，都仍然用四叉树的形式对编码块进行逐级划分，两者的划分方式是相似的；另一方面，从表中的帧内预测模式数目对比可以明显的发现，在帧内模式，尤其是方向模式上，VP9的方向数目较少，而HEVC的方向数目较多，这是两者比较明显的不同。我们正是从这两个方面出发对转码的帧内部分进行加速。 表1. H
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