一种有效的平面光束法平差方法 本文由计算机视觉 life 公众号从零开始学习 SLAM 知识星球翻译 摘要 本方法（PBA, Planar Bundle Adjustment）使用点到面的 cost 同时优化深度相机位姿和三维重...本文改进了 BA 中雅可比矩阵和残差 向量。实验结论：第一，相对于传统 BA 能够更快计算，第二，相对于优化面到面的 cost， 精度更高且面对初始误差更鲁棒。...为残差项，?为步长，?为雅可比矩阵 1.3 本文的 PBA ????从局部坐标转世界坐标，再求点到平面距离即为残差项???? 定义如下： 则 其中????为常数，???...1.6 优化残差项? ? 已知残差项 。类似定义 。 则有： 作者有结论 ，所以? ?可加速 LM 算法。 实验结果 DPT2PL 为传统 BA 方法，PL2PL 为面到面优化方法。
点云预处理 一般我们在外业扫描回来的点云的话，可能会有一些数据的倾斜，或者是有一些不需要的点云可以给它切割掉。然后输出平面和立面的那个正射影像，用来后面绘制那个平面图和立面图。...点云数据预处理一般正经手持SLAM厂商 都会自带其自研的软件进行去噪点等一系列处理工作（如果遇见没有自带软件的厂商记得长点心，便宜不一定好用哦，点名际上导航） 天宝TRW点云数据预处理 点云数据预处理软件很多...，但天宝的TRW(Trimble RealWorks）是一个不错的软件，这里用他来演示一下数据预处理。...以为墙为例，如果点云在顶视图可以看见墙底部，不符合正常人眼视觉特征，则说明点云数据法线不一致，需要进行定向处理。...las点云，然后使用CAD自带的Recap也可以进行格式转换为.RCP/.RCS格式导入CAD中进行绘图 但是该方法有个缺点是数据归档很麻烦，而且大面积点云格式转换时间耗费流程较长 平立面生产 平立面点云数据生产一般使用天正
导语：深度学习在OCR领域的成功应用需要大量数据，数平精准推荐团队利用图像增强，语义理解，生成对抗网络等技术生成高质足量的数据，为算法模型提供燃料，帮助OCR技术服务在多种业务场景中快速迭代，提升效果。...2.1 图像处理数据增强 基于图像处理进行数据增强这种训练数据生成的方式是门槛最低也应用最为广泛的方法。...三、总结 本文分享了数平精准推荐团队在数据生成方面的工作，主要基于图像处理，图像理解，和生成对抗网络三种类型的技术快速产生大量带标注数据，在此之外，也在不断积累人工标注数据作为真实样本，这些真实样本不但客观反映了业务场景...，也为生成数据规范提供了标杆，即依赖这些真实数据样式来在生成数据环节进行大量的模拟和泛化。...腾讯TEG数平精准推荐团队OCR方面已经有了多年积累下的各项技术积累，愿意与任何有OCR技术相关需求的业务同事们进行交流合作，以TEG的使命：专业、合作、伙伴为目标，唯愿以持续打造业界一流的数据、算法、
目的是阻碍或干扰其正常业务开展，或者盗取其商业机密或核心数据。第三类是国家信息安全。这一点从去年6月斯诺登和“棱镜门”事件便可窥探一二。...最后也是非常重要的一点是，大数据时代，维护网络安全，人人有责。...只有个人、企业和国家相关部门共同努力，才能够保障我们的信息安全，我们才能安享互联网和移动互联网以及大数据时代带给我们的美好的、安全的、便捷的生活。...作者：胡传平，博士，研究员，博士生导师，公安部第三研究所所长、党委副书记(正厅级)，一级警监。
基于 CRITIC 法和变异系数法的导线网测量平差定权 杨腾飞，施昆，汪奇生 ( 昆明理工大学 国土资源工程学院 , 云南 昆明 650093) 【摘 要】 CRITIC 与变异系数定权都是一种客观的定权方法...本文将这两种客观定权方法引入导线网平差中，并与常规定权方法进行比较。由应用 实例可验证其优越性。...在导线网数据处理时，常规的 方法是通过厂方给出的仪器测角、测边精度来组成先验权阵进行平差处理。由于先验的仪 器精度往往与实测精度不一致，这就造成平差不合理影响最终的点位精度 [2] 。...文献 3 阐述 了二次定权法与 Helmert 验后方差法的定权原理，这两种方法理论上较为合理且平差精度 有所提高，但其计算较为复杂。...文献 4 将熵值法这种客观定权法引入导线网的平差中并得 到了较好的效果。本文介绍另外两种客观定权法，将这两种方法运用到导线网平差中并与 常规方法进行比较。
功能定位 📷 微信公众平台 微信主要价值：在于让企业的服务意识提升，在微信公众平台上，企业可以更好的提供服务，运营方案上面有很多方式，可以是第三方开发者模式；也...
与现有方法相比，该数据集上方法的排序发生了变化，本文提出的算法优于所有其他评估的SLAM方法。 下面是论文具体框架结构以及实验结果： ? ? ? ? ? ? ? ? ?
mysql计算时间差 小时差 天数差 分钟差DATEDIFF函数计算天数差DATEDIFF(date1,date2)DATEDIFF函数返回date1 - date2的计算结果SELECT DATEDIFF...DATEDIFF('2023-01-01 12:00:00', '2023-01-01 10:00:00') / 3600 AS hour_diff;返回结果为2TIMESTAMPDIFF函数计算天数差TIMESTAMPDIFF...UNIX_TIMESTAMP('2023-01-01 12:00:00') - UNIX_TIMESTAMP('2023-01-01 10:00:00')) / 3600 AS hour_diff;返回结果为2计算分钟差SELECT
1.计算乘方 pow(4,3) # 结果64 2.计算平方 import numpy numpy.square(4) # 结果16 pow(5,2) #结果25...
目前解决这个问题方法除了把 CNAME 记录删除换成具体的 A/AAAA 记录外，还有一种方式就是使用 CNAME 展平，CNAME 展平的方式大概有以下几种，下面我们就一一来了解一下：ALIAS 或...这样就避免了递归服务器获取到 CNAME 记录后再去查询 CNAME 记录的 MX 记录，从而解决了冲突问题，而且也能支持分区域解析，但这种方案很容易受到 LocalDNS 的影响导致不稳定，而且也无法彻底的展平...长久来看，CNAME 展平不是解决 CNAME 冲突的最佳方案，在不久的将来，随着 HTTPS/SVCB 记录类型的普及发展，这个问题也将会最终得到解决。...DNSPod CNAME 展平设置方法云解析 DNSPod 已于近期支持了 CNAME 展平功能，该功能无需你手动开启，只需要你同时添加 CNAME 记录和其他记录类型记录即可，系统会自动尝试进行 CNAME...展平，如下图：效果如下：直接返回了对应的 A/AAAA 记录。
离线处理: Polars支持通过其流式API进行离线数据转换。这使您能够处理结果，而无需同时将所有数据存储在内存中。...Duration 表示时间差的类型，内部表示为微秒。通过减去 Date/Datetime 创建。 Time 时间表示，内部表示为距午夜的纳秒数。...Utf8 字符串数据（实际上在内部是 Arrow 的 LargeUtf8）。 Binary 以字节形式存储数据。 Object 有限支持的数据类型，可以是任何值。...与一次性处理所有数据不同，Polars可以按批执行查询，使您能够处理大于内存的数据集。...left 返回左数据框中的所有行，无论是否在右数据框中找到匹配项。非匹配行的右列将被填充为null。 outer 返回左右两个数据框中的所有行。
定义一个差分数组dif和原数组a 特别地 dif[1] = a[1] 接下来每个数定义为 dif[i] = a[i] - a[i-1] 性质 差分数组前 i 项和等于第...+dif[i] sum的差分数组为第i项的值 a[i] = sum[i] - sum[i-1] 修改区间时转换为点修改 (l,r) +n --> dif[l]+=n
数据范围： 1≤n,m≤100000, 1≤l≤r≤n, −1000≤c≤1000, −1000≤整数序列中元素的值≤1000 样例： 输入样例： 6 3 1 2 2 1 2 1 1 3 1 3
R数据结构一、基础认识（1）R的代码都是带括号的，括号必须是英文的；（2）显示工作路径getwd()（3）向量是由元素组成的，元素可以是数字或字符串（4）表格在R语言中称为“数据框”（5）查看帮助：?...read.table，调出对应的帮助文档，翻到example部分研究一下（6）数据类型：①向量（vector）②矩阵（Matrix）③数组（Array）④数据框（Data frame）⑤List二、向量...（一）标量和向量元素：指的是数字或者字符串（用chr表示）等标量：一个元素组成的变量向量：多个元素组成的变量注意：一个向量是一排有序排列的元素，之后可用到把一个向量作为数据框中的一列。...4> x[-(2:4)][1] 1 5 6 7 8 9 10> x[c(1,5)][1] 1 52、根据值示例> x[x==9][1] 9> x[x<7][1] 1 2 3 4 5 6三、数据框...1、获取示例数据并放在自己的工作目录下（数据来源公众号生信星球）我直接将下载的示例数据移动到当前工作目录的文件夹中了。
那么这个所谓随着平均态的偏移值便可称为距平（异常，anomaly）. ? 距平 下面便提出一个问题：为什么要费尽心思研究变量的距平而非变量的原始数据？...某些地域的气象观测站点分布稀少（如撒哈拉沙漠地区、偏远的密林），这就意味着为取得格点数据（栅格数据）必须对离散的站点数据值在较大且站点分布稀疏区域内进行插值。这会带来很大的数据不真实性。...，从而得到变量随气候平均态变化的残差。...一般将这个残差称为距平。 对转换（Transformations）操作而言，消除数据的气候平均是一个很好的例子。转换操作对分组的对象进行操作，但不改变原数据的维度尺寸。...（这个组内的每一天的海温数据）减去平均的海温数据。
换一个数据库平替一下？我们的思路不一样， 我们希望的是用户不仅仅是从 MySQL5.7 迁移到 TiDB，更要关注的是他迁移过来之后的获得的价值到底是什么 。...面向中国企业级用户，发布平凯数据库TiDB 源于中国，很多关键特性也来自于中国复杂的用户场景，毫无疑问中国市场就是 TiDB 的根据地和大本营。...当下，随着 TiDB 逐步进入中国用户的核心场景以及 TiDB 规模化进入国产化生态， 面向中国企业级用户的“平凯数据库”正式发布了 。...简单来说， 平凯数据库主要包含 TiDB Open Core 的稳定内核以及满足中国企业用户的增强级企业功能 。...未来， 我们希望平凯数据库站在 TiDB LTS（长期支持版）的基础上能为中国的客户带来更好的价值 ，我们希望这个过程是开放的，会定期在国内各个区域组织用户讨论交流的活动，我们希望大家能一起参与到未来平凯数据库的建设中来
本期数据侠与纽约数据科学院合作专栏中，数据侠Eric就希望通过在Shiny应用建立的美国金服差评可视化项目，帮助到美国的金融机构，发现问题解决问题，成为服务好人民的好机构。...随着消费者数据的种类以及可获取性的提升，各家公司都需要面对一个新的课题：如何从数据中发掘出产品和服务中正在发生的问题。 在这个项目里，我会分析美国用户对他们使用的金融服务作出的“差评”数据。...▍数据可视化 我的可视化项目仍在进行中，微信后台回复“差评”，获取Shiny应用可视化链接，这里我会先展示一些初步的可视化和发现。 一开始，我把这些“差评”加在一起进行分析。...（图片说明：2015年马塞诸塞州差评金融服务或产品的矩形树图） ? （图片说明：2015年全美国差评金融服务或产品的矩形树图） 这些数据可以让我们更容易的比较不同州与整个国家的平均水平的不同。...（图片说明：2016年全美国差评金融服务或产品的矩形树图） 上文的数据（进入Shiny应用查看）能够很好地展示了不同州和不同时间，“差评”情况的明显不同。除此之外，它也展示了在规模和严重程度上的区别。
>>> import pandas as pd >>> import numpy as np # 生成模拟数据 >>> df = pd.DataFrame({'a':np.random.randint(...54 1 53 28 2 18 87 3 56 40 4 62 34 5 74 10 6 7 78 7 58 79 8 66 80 9 30 21 # 纵向一阶差分...38.0 -47.0 4 6.0 -6.0 5 12.0 -24.0 6 -67.0 68.0 7 51.0 1.0 8 8.0 1.0 9 -36.0 -59.0 # 横向一阶差分...NaN 69.0 3 NaN -16.0 4 NaN -28.0 5 NaN -64.0 6 NaN 71.0 7 NaN 21.0 8 NaN 14.0 9 NaN -9.0 # 纵向二阶差分...3.0 12.0 4 44.0 -53.0 5 18.0 -30.0 6 -55.0 44.0 7 -16.0 69.0 8 59.0 2.0 9 -28.0 -58.0 # 纵向二阶差分
1.数据来源：https://zenodo.org/records/8031031 2.使用usearch -otutab_rare进行抽平 参考文档：https://www.drive5.com/usearch...参数说明： -otutab_rare 待抽平的OTU表 -sample_size 抽平的OTU数目 -randseed 设置随机种子（可选） -output 结果输出文件 日志说明： 本次的抽平的...otu数目是50000，有四个样本的OTU数目没有50000，所以抽平之时会将这四个样本删除，有22个OTU抽平之后的总丰度为0，所以将这OTU删除 3.使用R语言检验数据是否进行抽平 # 加载R包...#OTU ID') colSums(otu_dat) %>% sort() # 丰度最低的5个OTU rowSums(otu_dat) %>% sort() %>% head() # usearch抽平后的数据并计算每个样本的...ID') colSums(rarefy_dat) %>% sort() # 丰度最低的5个OTU rowSums(rarefy_dat) %>% sort() %>% head() # vegan包抽平后的数据并计算每个样本的
介绍 残差网络是何凯明大神的神作，效果非常好，深度可以达到1000层。但是，其实现起来并没有那末难，在这里以tensorflow作为框架，实现基于mnist数据集上的残差网络，当然只是比较浅层的。...具体实现见如下代码： #tensorflow基于mnist数据集上的VGG11网络，可以直接运行 from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data...def bias_variable(shape): initial = tf.constant(0.1, shape=shape) return tf.Variable(initial) #在这里定义残差网络的...train_accuracy)) train_step.run(feed_dict={x: batch[0], y: batch[1], keep_prob: 0.5}) 以上这篇tensorflow实现残差网络方式...(mnist数据集)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。
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