以 Youtube 为例，排名网络通过丰富的视频特征和用户特征获得期望的目标函数，基于此函数来为每个视频评分。按其分数排名，评分最高的视频将呈现给用户。 3....下面是由电影 ID、用户 ID 和电影评分组成的数据帧。 ? 电影评分数据帧 因为我们只有自己打出的评分，可能不够公正，所以我们可以使用协同过滤来搭建推荐系统。 1....预处理 效用矩阵变换 我们要先将电影评分数据帧转换为用户-物品矩阵，也称为效用矩阵（utility matrix）。 ?...这个矩阵通常可用一个 scipy 稀疏矩阵来表示，因为一些特定的电影没有评分，所有许多单元格都是空的。如果数据稀疏，协同过滤就没什么用，所以我们需要计算矩阵的稀疏度。 ?...如果稀疏值达到 0.5 或以上，那么协同过滤可能就不适合了。这里需要注意的另一个重点是，空的单元格实际上代表新用户和新电影。
（一篇LOD树组成的森林） 2 LOD混合 当一个对象从一个LOD级别切换到另一个LOD级别时，会突然交换或移除渲染器，这在视觉上是十分明显的。...但是对于为对象渲染的所有片段，淡入度因子都是相同的，因此仅将其用作剪切的阈值仍会产生突然的过渡。因此，我们必须为每个片段的裁切阈值添加变化。...但是，当帧速率不稳定时，这可能会产生感知上的闪烁；当不将vsync与非常高的帧速率结合使用时，这也会加剧视觉撕裂。我们可以尝试通过对抖动模式使用固定的动画速度来缓解这种情况。...那不会产生高质量的动画，但足以满足我们的目的。 如果速度为正，则填充16个ST向量的数组，这将产生足够的唯一帧。 我们将通过每隔两帧水平翻转图案和每两帧垂直翻转图案来创建唯一的帧。...然后，我们每4帧水平偏移一次模式，每8帧垂直偏移一次模式。 ? 尽管这产生了16种独特的配置，但调整是有规律的，并且有很多对称性。我们可以通过使用每帧随机偏移量将其分解。
三者的不同点：产生值的类型不同 因子 因子是从「资产和时点」到数值的函数。...因子最常用于以下几种方式： 计算目标权重 产生交易信号 构造更复杂的因子 构造筛选器 筛选器 筛选器是从「资产和时点」到布尔值的函数。...需要注意的是，.latest 方法不仅仅只用到因子上，还可以用到其它方面，接下来会介绍。 默认输入 对于有默认输入（default input）的因子，我们可以不指定输入。...因子对象中的方法 以 top 函数举例，factor.top(n) 方法产生一个筛选器，它针对给定因子的前n 个资产返回 True。...---- 默认情况下，流水线每天会为 Quantopian 数据库中的每个资产生成各种计算值。但很多时候，我们只关心满足特定条件的一部分资产（比如我们只关心日交易量大过某个阈值的股票）。
本文提出了一种基于地面语义特征、利用低成本摄像头的新型地图制作、定位和地图更新系统，提出了一种精确且轻量级的参数化方法，用于建立改进的数据关联，实现厘米级别的精确定位。...此外还提出了一种新颖的地图更新方法，通过对参数化的语义特征实现高质量的数据关联，允许在重新定位过程中进行连续地图更新和细化，同时保持厘米级别的准确性。...主要贡献 现有方法缺乏对地面语义信息的强大参数化，导致在制图和定位过程中缺乏强大的数据关联，这个不足会对定位的准确性产生不利影响，同时对地图的长期更新能力有所限制。...考虑到环境的动态性和可能进入未建图区域的可能性，构建了一个因子图来融合里程计和定位结果，产生了经过微调的全局轨迹和新生成的地图。新生成的地图然后无缝合并到现有地图中，确保了稳定和一致的地图更新过程。...里程计因子是基于从里程模块获取的帧对帧的结果构建的，而定位因子是基于由定位模块提供的帧对地图的结果构建的。值得注意的是，这些定位因子仅在定位有效时才会被纳入考虑。
JDK7 中的扩容机制 空参数的构造函数：以默认容量、默认负载因子、默认阈值初始化数组。内部数组是空数 组。 有参构造函数：根据参数确定容量、负载因子、阈值等。...为了达到事务的四大特性，数据库定义了 4 种不同的事务隔离级别： READ-UNCOMMITTED（读取未提交）：最低的隔离级别，允许脏读，也就是可能读取 到其他会话中未提交事务修改的数据，可能会导致脏读...SERIALIZABLE（可串行化）：最高的隔离级别，完全服从 ACID 的隔离级别。所有的事务依次逐个执行，这样事务之间就完全不可能产生干扰，也就是说，该级别可以防止脏读、不可重复读以及幻读。...分析：为什么会多次透传呢？不存在一直为空，需要注意让缓存能够区分 KEY 不存在和 查询到一个空值。 解决办法：缓存空值的 KEY，这样第一次不存在也会被加载会记录，下次拿到有这个 KEY。...Bloom 过滤或 RoaingBitmap 判断 KEY 是否存在，如果布隆过滤器中没有查到这个数据，就不去数据库中查。在处理请求前增加恶意请求检查，如果检测到是恶意攻击， 则拒绝进行服务。
编者按：本文是“破解色带现象”文章的第二部分，Fabio Sonnati进一步 分析了色带现象产生的原因，并提供了新的检测办法。本文已获得作者授权转载。...来源受损的相似性的逻辑 我探索的逻辑如下图所示: 图2 - 自动相似性原则 当一个源视频受到损失，会引发拥塞、带状、振铃、过度量化和类似的伪影现象。...对于一次性损伤，我指的是只在第一次应用时产生效果的修改。例如：一个从颜色到灰色的过滤器就有这样的特点，如果你第二次应用它，结果就不会再有变化。 现在我们要选择的东西是：减损过滤器和相似度量。...这种形式的减损具有上述特点：当多次应用时，只有第一次应用会产生失真，接下来的应用不会修改已经用已知量化水平量化过的图像。 最常用的相似性指标是SSIM。...衡量标准的微调需要其他处理，如预设条件（这可能有助于提高人工质量），适当阐述SSIM值以只保留所需信息（非线性映射和阈值），最后汇总数据以总结（汇集）每帧的重要指数。
任何响应大于查询的无状态协议都可能被滥用于反射放大攻击，先前的研究都集中在：什么样的查询会导致反射放大？会产生多大的反射放大？...启发式方法 对放大因子 AF 高于阈值 δ 的所有查询模式上进行数据挖掘，例如层次聚类、K-means 聚类、决策树。...SNMP 发现了新模式且已知查询模式低估了风险，受影响的、拥有超过 200 台服务器的供应商如下所示： SSDP 有多个查询模式，都可产生大于 10 的放大因子 Chargen 确认了已知查询模式的风险...，但未发现新查询方式 Quake、QOTD、RPCbind 也会产生放大因子为 10 工作思考 本次工作有三大发现：① 发现反射放大查询新方式与新变种 ② 发现反射放大因子的可变性 ③ 发现过往低估了反射放大风险...过往利用网空搜索引擎基于服务器数量针对全球风险进行衡量和评估的方式会误判整体风险，可能会低估或者高估反射放大的风险。针对此类风险进行披露时，更加精细地测量可能可以更好的反映面临的风险情况。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...logString, string stackTrace, LogType type) { // Debug.Log(stackTrace); //打包后staackTrace为空...默认只显示当前帧 如果设为0 则显示所有帧 /// 过滤 默认log级别以上 /// <param...1000 : showFrams; } } 关于 filterLogType filterLogType默认设置是Log，会显示所有类型的Log。...，日志文件在当前项目路径下，打包后在exe同级目录下 在打包发布后某些数据会获取不到 例如行号 StackFrame参考 最后看下效果： 不足 发布版本 出现异常捕捉不到 行号获取不到 debug版本可以勾选
-autorotate 根据文件元数据自动旋转视频。默认情况下启用，使用-noautorotate 禁用它。 -framedrop 如果视频不同步，则丢弃视频帧。如果主时钟未设置为视频，则默认启用。...使用此选项可为所有主时钟源启用帧丢弃-noframedrop 禁用它。 -infbuf 不要限制输入缓冲区大小，尽快从输入中读取尽可能多的数据。...默认情况下为实时流启用，如果未及时读取，则可能会丢弃数据。使用此选项为所有输入启用无限缓冲区-noinfbuf 禁用它。...-filter_threads nb_threads 定义用于处理过滤器管道的线程数。每个管道都会产生一个线程池，这个线程可用于并行处理。默认值为0表示线程计数将由可用CPU的数量决定。...w 循环视频过滤器或显示模式。 s 步入下一帧。 如果流尚未暂停，则暂停，转到下一个视频帧，然后暂停。 left/right 向后/向前寻找10秒。 down/up 向后/向前寻找1分钟。
前言 Linux上运行大量的后端的业务程序，往往希望得到更快的响应速度，更小的延迟，甚至有严格的PCT 99的指标。而操作系统的复杂度很高，多个因子之间可能会互相影响，从而影响到业务的指标。...atop每10s相当于给系统的状态做了一个快照，我们找到出现问题的时间点，然后通过atop来发现是否有异常。 更多的使用 在atop的页面上，按y键，可以看到线程级别的数据。 ?...按d键，可以看到IO的情况 ? 按m键，可以看到内存的详细数据 ? 按c键看到详细的参数 ?...以及按g恢复到常规视图，按j可以看到以container聚合的视图（非常适合docker场景），按l调整显示的各项数据等等。...需要注意的时候，atop采集数据的时候，尽量不要加入R选项，因为采集Pss的内存信息会引入内核级别的进程内存锁竞争，导致业务进程的延迟抖动。
优化及其缺失会产生连锁反应：如果在第二阶段之后继续进行处理，您可能会错过进行更多优化的潜在机会。...： 在每次查询之前都要设置此属性 这些值将随着数据的发展而过时 此设置将应用于查询中的所有Shuffle操作 在上一个示例的第一阶段之前，数据的分布和数量是已知的，Spark可以得出合理的分区数量值。...从好的方面来说，这允许将DPP反向移植到Spark 2.4 for CDP。 该优化在逻辑计划和物理计划上均实现。 在逻辑级别上，识别维度过滤器，并通过连接传播到扫描的另一侧。...然后，在物理级别上，过滤器在维度侧执行一次，结果被广播到主表，在该表中也应用了过滤器。...在那种情况下，Spark会估计DPP过滤器是否真正提高了查询性能。 DPP可以极大地提高高度选择性查询的性能，例如，如果您的查询从5年的数据中的一个月中筛选出来。
pipeline是以「本地帧树片段」local frame tree fragment的粒度来操作的 像「设备比例因子」device scale factor和「视口大小」viewport size这样的...视觉属性更新步骤 ❝像设备比例因子device scale factor和视口大小viewport size这样的「视觉属性」会影响到渲染输出，并且「必须在本地帧树片段之间同步」。...绘制Paint：如何绘制和栅格化当前元素 视觉处理Visual：将变换transforms、过滤filters和剪切clipping等产生的效果应用于DOM 子树 滚动Scrolling：包含子树的轴对齐和圆角剪切和滚动...❝「一个合成器帧也有可能嵌入另一个合成器帧」 ❞ 例如，浏览器合成器会产生一个带有浏览器用户界面的合成器帧，以及一个「空的区域」以便于将渲染合成器的内容嵌入其中。...每个通道必须在GPU上「按顺序执行」，分为多个 "阶段"，而单个阶段可以在「单个大规模并行的GPU计算」中完成。 合成Aggregation ❝多个合成器帧被提交给Viz，它们需要被一起绘制到屏幕上。
图1：拟提出的COLMAP-SLAM方案概述 总体流程的流程图如图1所示，其关键点包括： • 从单个摄像机或同步的多摄像机系统中保存的帧被本地保存，按摄像机分组。...如果在EXIF数据中提供了GNSS数据，它将用于地理参考轨迹，目前，尺度因子是仅从GNSS数据或立体基线中的初始图像批次计算的。...如果仅使用一个摄像机而没有来自其他传感器的附加信息，则摄像机轨迹已知，但尺度因子是未知的。...然后，通过使用余弦相似性方法对检测到的局部特征进行匹配，该方法评估提取的描述符的n维向量的相似性。然后基于极线约束使用Pydegensac过滤对应的匹配。...双目 VO的准确性 使用Machine Hall数据集2和3进行了单目和双目的比较，在双目情况下，RMSE是通过cam0的估计轨迹和地面真实轨迹之间的6参数变换计算的，因为已知尺度因子的估计，单目情况下的
如上所述，帧之间的对象不需要时间一致性；我们只要求对象在帧内具有可感知的空间位置。使用时间一致性会限制目标-背景对的数量，导致数据增强系统的效果较差。 ...如果相机运动过快，则前一帧或后一帧中对象的位置可能对应于图像中的错误位置，例如人行道上的汽车。 •目标关联（第18-28行）：通过最大化运动方向和重叠，为每个空点 计算最佳 。...考虑到UAVDT中的摄像机运动会略微改变连续帧的外观，在本节中，仅选择10%的视频帧进行训练，以避免过度拟合。...需要注意的是，合成物体的性质会产生最大的影响。如果它们不包含用于学习模型的有用信息，它们将不会提高性能，甚至恶化性能，如表1中的双线性插值方法所示。 ...相反，双线性插值生成的对象不能提供信息，甚至会损害模型的学习（绿线）。这证明了我们的管道为小物体检测的数据增强所产生的合成数据集的高质量。
因此为了消除 LiDAR 测量偏差并压缩可预测的位姿漂移，通常做法是需要针对不同的传感器调整比例因子，并且需要根据环境温度产生差异，所以为了提升鲁棒性，加入地面平面的考量减少无关项的影响是一个实用的选择...2）球坐标系表示包含具有方位角和仰角的法向量，但是，当仰角等于 ±Π /2 时，会产生歧义。...关于残差对于的雅克比可以定义为： 相应的局部增量可以表示为： 新的平面参数可以根据局部增量进行更新： 最终的不确定性可以近似为： 4)地面平面匹配 假设已知j个历史关键帧： ，并且每个关键帧都有从里程计获得的位姿和其对应的观察到的地面参数及其不确定性...首先，CP 参数可能会因减速带而产生噪声。其次，地面不能总是被建模为平面地标，因为弯曲和螺旋坡道在地下停车场很常见。第三，当关键帧位于多层路口的交叉区域时，该关键帧对应两个地平面。...这样，无论关键帧在停车场的哪个位置，每个关键帧都只拥有一个具有精确估计CP参数的地平面。 4.实验 本文采用的数据集是HIK和KITTI。
作者在文中构建一个多视角框架，引用公共基因测序数据库，并使用其中具有已知关系的病毒基因测序数据和动物基因测序数据建立训练集，训练集包含三个角度，分别对应三种预测结果： （1）对每个哺乳动物物种用病毒特征进行训练...每个视角都从独特的有利位置（每种病毒、每种哺乳动物以及分别连接它们的网络）产生预测。 哺乳动物视角：对于网络中的每个哺乳动物，给定一组包含病毒特征（例如基因组、传播途径）的特征（预测因子）。...文章通过这两个用例说明多视角框架的机制，并对每个已知或未知的病毒与哺乳动物之间的关联产生预测。文中首先分别考虑每个透视图，然后展示如何合并这些透视图以产生最终预测。 ?...（按哺乳动物顺序分组）的预测病毒数量。...4 位（按新病毒数量）；面板C表示选定顺序中的前18个属（按预测的野生或半驯化哺乳动物宿主物种的数量）。
作者基于Waymo开放数据集和nuScenes数据集构造了两个基准，从而产生了Occ3D Waymo和Occ3D nuScene基准。...作者还假设每个帧中已知的传感器固有参数 {K_i}和外在参数 {[R_i| t_i]} 。任务的预期输出是每个体素的状态，包括占用（“已占用”、“空”）和语义（类别或“未知”）。...Occ3D数据集 数据集构建pipeline 为3D场景获取密集的体素级别标注可能具有挑战性且不切实际。...由于标注序列的每一帧都很耗时，因此一些现有的数据集仅在关键帧处进行标注，例如，nuScenes以10Hz的频率捕获，但以2Hz的频率进行标注。...通过这种方式，作者产生了一个体素级别的激光雷达可见性mask。
我们在具有挑战性的 EuRoC 数据集中实现了最先进的 3D 重建性能。 图 1.（左）原始 3D 点云通过反向投影逆深度图从密集单眼 SLAM 生成，没有过滤或后处理。...这种结构的参数化导致了一种解决密集 BA 问题的极其有效的方法，可以将其分解为熟悉的箭头状块稀疏矩阵，其中相机和深度按顺序排列： 其中 H 是 Hessian 矩阵，C 是块相机矩阵，P 是对应于点的对角矩阵...3.5.不确定性界限的网格划分 鉴于我们的体素对带符号的距离函数具有概率合理的不确定性估计，我们可以提取不同级别的等值面以允许最大不确定性。...最后，Droid的深度过滤器缺少重要区域，并对重建精度产生负面影响。 表 1....精度 RMSE [m]：对于我们的方法生成的 3D 网格，与 Kimera、Tandem、Droid 的过滤器和我们的基线相比，在具有地面实况点云的 EuRoC 数据集的子集上。
样本容量较小的类域采用这种算法比较容易产生误分。 3....随机森林在处理很多分类问题时效果更好可能会过拟合，可能会陷入局部最小值的情况，所以需要集（ensembles）来帮助降低变量，另一缺点是可能有很多相似的决策树，掩盖了真实的结果，对小数据或者底维数据可能不能产生最好的分类执行数据...Step5：分别在全市场、等市值中（按市值大小分 20 小组）、行业内部进行了训练预测。 1) 数据预处理 a. 没满一年的新股不进行机器学习因子计算： 因为需要用最近历史一年的数据作为训练。...相关说明如下： 1）等市值内训练因子等权：表示该因子为全市场按市值大小排序后分 20 小组，在组内训练得到；在 20小组内，分别选前 20%作为多头，后 20%作为空头，最后各小组以等权得到多空组合。...3）等市值内训练因子加权：表示该因子为全市场按市值大小排序后分 20 小组，在组内训练得到；在 20小组内，分别选前 20%作为多头，后 20%作为空头，最后以各小组市值加权得到多空组合。
无 错误修复 修复了一个错误，该错误导致在合并两个数值表达式时，如果输入过多，会导致运行管道失败，当合并超过十个因子或过滤器时。...(2323) 修复了当周一在新年前时week_start的问题。(2394) 确保在解包空数据帧时 dtype 正确。...（2289） 修复了股息警告导致的崩溃。（2323） 修复了周一在新年前的情况下的week_start。（2394） 确保在解包空数据帧时 dtype 正确。...新的接口是在构造时传递要写入的资源，稍后将数据提供给 write 方法，作为数据帧或数据帧的某些迭代器。...此 API 是实验性的，可能会在将来的版本中更改。 错误修复 修复了一个问题，该问题会导致每日/每分钟方法缓存改变SIDData对象的len，即使对象为空，也会让我们认为它不为空（826）。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
即时通信 IM
对象存储
