对于复杂的场景，仅仅依靠光照估计无法满足这一要求。当真实场景中存在透明物体时，折射率和粗糙度的差异会影响虚实融合的效果。本文提出了一种新的方法来联合估计照明和透明材料，将虚拟物体插入到真实场景中。...本文提出的方法将透明物体的模型嵌入到逆渲染中，通过梯度下降优化算法求解透明物体的精确折射率和粗糙度参数。...由于透明物体与光线相互作用的复杂性，作者在联合优化阶段设计了一种两步优化方法：在第一步（（b）和（c））中，使用逆路径跟踪和半球区域照明模型来联合优化场景中不透明物体的照明和材质。...将虚拟物体插入真实场景需要在增强现实中使用差分渲染技术，对场景进行没有/有虚拟物体两次渲染，并为了完成融合图像，将两次渲染之间的差异进一步添加到图像中。真实场景测试结果如下图所示。...未来作者考虑将这种方法应用到增强现实系统中，将进一步研究如何尽可能减少算法计算时间。
；蓝色部分为字符串处理，R支持正则表达式；红色部分为对象属性及操作）： 函数含义round()round(x, 2)将数值对象x四舍五入法保留小数点后2位trunc()四舍五入去整，floor()向下取整...示例如下： 数组可以通过三元id进行索引，如下所示： 1.3数据框与因子 有时候通过实验、调查获得的数据不只有一种模式，也即字符型、数值型等混杂在一起（但是每一列必须同一模式），需要一种简单的数据集来存储变量数据...数据框元素索引有三种方法，第一种为通过列的序号索引，第二种通过列名字索引，第三种通过$变量名索引，如下所示： 可以使用attach()函数来将数据框添加到当前平台，这样就可以直接使用列名字或变量名来调用数据框中的数据...可以看到对于数值变量age会计算最大值、最小值、平均值等，但是对于因子变量，只会计算频数。变量类型不同，在统计中其处理方法也不同（例如RDA、CCA等），结果也不相同。...由于因子的存在，数据分组信息等都可以转换为一个变量，从而使得数据框可以存储远多于矩阵的数据。 1.4列表 列表（list）是R中最复杂的一种数据类型。
randint() 函数来生成随机数 使用方法为:random.randint(1,1000) if的另外一种使用方法： 非的关系： if j not in outputArray:...python 中除了整型，其他进制的只能用字符串来表示： 任意进制–>十进制;int() 可以将二进制，八进制，十六进制转换成十进制整型： >>> int('1111', 2) 15 >>> int...如果小数点后数值大于等于5,向上取整；小于5，则向下取整。...view plain copy wwwgooglecom www.google.com www google com join() 列表和元组转换为字符串则必须依靠join函数 join() 方法用于将序列中的元素以指定的字符连接生成一个新的字符串...# Python 程序用于检测用户输入的数字是否为质数 # 用户输入数字 num = int(input("请输入一个数字: ")) # 质数大于 1 if num > 1: # 查看因子
6、grep（）找出所数据框中元素所在的列值（仅数据框中） 7、assign（）通过变量名的字符串来赋值 8、 split（）根据因子变量拆分数据框/向量 9、unique（）返回 x 但是省去重复的数值...时间序列 【往期回顾】 R语言 | 第一部分：数据预处理 R语言|第2讲：生成数据 R语言常用的数据输入与输出方法 | 第三讲 R语言数据管理与dplyr、tidyr | 第4讲 R语言 控制流：for...（）可以判断对象中是否数据完全，然后返回TRUE, FALSE。...4 5 6 7 8 9 10 8、 split（）根据因子变量拆分数据框/向量 split（x，f）；x 可以为向量或者数据框，f 为对应的因子，函数以列表的形式返回 > x = data.frame...factor：因子 codes：因子的编码 levels：因子的各水平的名字 nlevels：因子的水平个数 cut：把数值型对象分区间转换为因子 table：交叉频数表 split：按因子分组 aggregate
ADRC自抗扰控制，有手就行 关于ADRC的优点本人不会赘述，毕竟作为一个ADRC算法都推导不出来的应用工程师，最希望看到的就是有手就行的操作方法。...输出则为z1、z2、z3；z1和z2是被称为系统的两个状态，z1的数值是跟随着输出y的，假若系统闭环成功的话，z1,、y、v1三个数值应该是一样的。...TD的参数整定是最简单的，观测v1的输出和输入v0的线性，其跟随的快慢并没有规定一定要多快多慢，取决于你想要的效果。TD参数只有两个：快速因子r 和滤波因子h 。...滤波因子经常取值为ADRC控制周期，比如1ms调用一次，h就是0.001，这也不是死定的，可以根据自己的效果做细微调整。...belta1和belta2则视效果而定，通常ESO和NLSEF一起调，在整定ESO参数时，可以先把delta1和delta2定为1，再调ESO，待ESO有一定效果后，反复调整ESO参数无果，可以加入NLSEF
但可以在上图界面中自定义是否分别激活这两种自动计算。可以只算重订货点，也可以只算安全库存，可以两者都算，也可以两者都不算。 更改产成品MRP主数据： 1.Mrp Type:VM。...预测视图设定以下参数： 1）“预测模型”（Forecastmodel）字段：这个字段决定了相应的物料在运行预测的时候将采用哪一种预测模型。在本测试案例中采用的是基本的趋势模型。...其计算公 式为： 公式二： R = 服务因子（Service Factor）× σ 在公式二中，σ为常量，等于1.25，而服务因子（Service Factor）则需要根据先前分配给测试物料的“服务级别...比如在本测试案例中，分配给测试物料的“服务级别”为“90%”，通过在Excel中使用函数“NORMSINV”，得知相应的服务因子为1.28，再用1.28乘以1.25（σ），就可以得出相应的“R”值为1.6...，本案例中它的数值是“1039.3”；而对于补货提前期，在本案例中它的数值是“6”。
R的基本数据类型有数值型（numeric）、字符型（character）、复数型（complex）和逻辑型（logical），对象类型有向量、因子、数组、矩阵、数据框、列表、时间序列。.../RData")——加载目录中的*.RData，把文档-词项矩阵从磁盘加载到内存中 数据查看 通用对象 R是一种基于对象（Object）的语言，对象具有很多属性（Attribute），其中一种重要的属性就是类...有些自带函数输入名称x可以直接看到，有一些需要调用methods方法才能查看函数x的源码，出现多重名，输入对应名称即可 str（）——查看数据（框）中的数据总体信息（比如样本个数、变量个数...精确 ceiling()——取整，偏向数值小的 floor() ——取整，偏向数值大的 %/% ——整除 colnames(Data)[4]="value...，formula有两种输入方法，一种方法是输入成功和失败的次数，另一种像线性模型的公式输入方式 predict(glm()，data.frame(x=3.5)，type="response
以下将分别讲解在R语言和Python中如何生成因子变量、如何将数值型变量转换为因子变量、以及如何对因子变量进行重编码。...如果你有一个度量指标，需要将其转换为分段的因子变量，则可以通过cut函数来实现这种转换。...以上分割方法在是较为常用的因子变量转换方法，当然你可以使用if函数进行类似分割，但是相比较来讲，使用cut函数进行分割要高效很多。...无论是序列中还是数据框中的因子变量生成之后，都可以通过以下属性查看其具体的类型、因子类别、以及是否含有顺序。...s_cat.dtypes s_cat.cat.categories s_cat.cat.ordered 一种比较迂回的方法是，先生成普通序列，然后通过设定序列类型完成因子变量的转化。
在实际场景中，SISR 经常需要根据用户自定义的缩放因子对 LR 图像进行放大，自定义缩放因子也可以是任何正数，不必固定为某些整数。...解决任意缩放因子的超分辨率方法对将 SISR 投入更实际的应用非常重要。如果为每个正缩放因子训练一个特定模型，那么无法存储所有这些模型，而且计算效率低下。...i、j 相关的坐标信息， 是网络参数） V 可以表示成这样的形式，是用 SR 图像坐标和在 LR 图像中的对应坐标间偏置表示的： v_{ij}=(/-⌊/⌋,j/-⌊j/⌋) \quad (4) 但是这样的表现形式有一些问题...：例如在 r=2、4 时， I_{2}^{SR} 中的 (i,j) 和 I_{4}^{SR} 中的 (2i,2j) 得到的 V 是一样的，也就是说 I_{2}^{SR} 的所有像素都能体现在...这些数据的意义是有差别的，但它们表现出来的数值是一样的，这就导致了训练样本变少，网络训练不好。
例如，我们可能看到两个预测因子高度相关，于是决定只在模型中包括一个，或者我们可能注意到两个变量之间有曲线关系。数据可视化是一种快速、直观的方式，可以一次性检查所有这些情况。...让我们看看我们的变量在癌症阶段中的分布情况。因为住院时间是以天为单位的，我们可以用气泡图来研究癌症阶段与它的关系。每个气泡的面积与具有这些数值的观察值的数量成正比。...人们提出了各种替代方法，包括蒙特卡洛模拟、贝叶斯估计和bootstrapping。每种方法的实施都可能很复杂。我们将重点讨论一个小的bootstrapping例子。...Bootstrapping是一种重抽样方法，就是利用有限的样本资料经由多次重复抽样，重新建立起足以代表母体样本分布的新样本。它决不是完美的，但它在概念上是直接易懂的，而且容易在代码中实现。...另一种情况有时被称为 "交叉分类"，意思是一个医生可能属于多家医院，比如该医生的一些病人来自A医院，另一些来自B医院。在glmer中，你不需要指定组是嵌套还是交叉分类，R可以根据数据计算出来。
例如，我们可能看到两个预测因子高度相关，于是决定只在模型中包括一个，或者我们可能注意到两个变量之间有曲线关系。数据可视化是一种快速、直观的方式，可以一次性检查所有这些情况。...因为住院时间是以天为单位的，我们可以用气泡图来研究癌症阶段与它的关系。每个气泡的面积与具有这些数值的观察值的数量成正比。对于连续的预测因子，我们使用小提琴图。所有的原始数据都按癌症阶段分开显示。...人们提出了各种替代方法，包括蒙特卡洛模拟、贝叶斯估计和bootstrapping。每种方法的实施都可能很复杂。我们将重点讨论一个小的bootstrapping例子。...Bootstrapping是一种重抽样方法，就是利用有限的样本资料经由多次重复抽样，重新建立起足以代表母体样本分布的新样本。它决不是完美的，但它在概念上是直接易懂的，而且容易在代码中实现。...另一种情况有时被称为 "交叉分类"，意思是一个医生可能属于多家医院，比如该医生的一些病人来自A医院，另一些来自B医院。在glmer中，你不需要指定组是嵌套还是交叉分类，R可以根据数据计算出来。
导读 无偏的排序学习（ULTR）是从有偏的用户点击日志中训练一个无偏的排序模型。...特征、偏差因子和点击之间的相互作用在实践中很复杂，通常不能以这种独立的方式分解。 本文提出了一种基于向量的EH方法，并将点击概率表示为两个向量函数的点积。...不限制 t_i 的确切含义，能够将本文的结论推广到大多数以前的 ULTR 方法。...,\mathbf{x}_n 的偏置因子 t^* 。假设 D 是从联合分布P(X,T)生成的，其中X是排名特征，T是偏差因子，公式如下，P(T|X)可以从 D 中估计出来。...可以通过最小化以下回归损失得到，在实践中，训练模型来预测对数方差， \mathbf{s(x_i)}=\log \sigma^2(\mathbf{x_i}) ，因为它在数值上比回归方差更稳定，因为损失避免了潜在的除以零
第十二章：重抽样与自助法 本章，我们将探究两种应用广泛的依据随机化思想的统计方法：置换检验和自助法 12.1 置换检验 置换检验，也称随机化检验或重随机化检验....有两种处理条件的实验，十个受试者已经被随机分配到其中一种条件（A或B）中，相应的结果变量（score）也已经被记录。实验结果如下： ?...为检验两种处理方式的差异，我们可遵循如下步骤： (1) 与参数方法类似，计算观测数据的t统计量，称为t0； (2) 将10个得分放在一个组中； (3) 随机分配五个得分到A处理中，并分配五个得分到B处理中...； (4) 计算并记录新观测的t统计量； (5) 对每一种可能随机分配重复(3)~(4)步，此处有252种可能的分配组合； (6) 将252个t统计量按升序排列，这便是基于（或以之为条件）样本数据的经验分布...y和x是数值变量，A和B是分类因子，C是类别型区组变量，D和E是有序因子，y1和y2是相匹配的 数值变量。
tableone包的详细使用介绍 看到没，所有的数值变量都给你以均值标准差的形式描述好了，因子变量频数百分比也描述好了，不用你再用什么SPSS一个一个来描述统计了。...等等，问题还是有滴，比如： 数据库中其实有很多变量应该是因子类型的，但是都给整成整数型了 连ID都给描述了，这玩意我不需要 我们来调整一下，比如我论文中只需要描述如下的变量： myVars <- c("...超级详细的描述 有可能你还想要看看每个你感兴趣的变量的分布什么的，缺失值什么的，tableone也可以做得到哦，直接给CreateTableOne对象进行summary，简单粗暴。...summary(tab2) R数据分析：tableone包的详细使用介绍 R数据分析：tableone包的详细使用介绍 看看看，这个时候对于数值变量，缺失值数量，占比，均值标准差，四分位间距，偏度峰度全部给你...；对于因子变量，缺失值数量，占比，水平数，频率和累计频率都在，要啥有啥。
您可以使用“class（）”函数检查数据的类。 除此之外：R还可以将数据存储复杂数字为‘complex’，但通常这与生物分析无关。...由于这只是一个警告，R将继续执行脚本或者函数中的任何后续命令，而“错误”将导致R停止。 5.3.2 字符/字符串 “character”类存储各种文本数据。...默认情况下，rgb和hsv会在0-1中有三个值，透明度是可选的第四个值。或者，可以从许多不同的包中加载具有有用属性的预定颜色组，其中RColorBrewer是最受欢迎的颜色之一。...因此，当存储具有重复元素的字符串向量时，更有效地办法是将每个元素分配给整数并将向量存储为整数和附加的字符串与整数关联的表格中。因此，默认情况下，R将读取数据表的文本列作为因子。...列表允许将不同类型和不同长度的数据存储在单个对象中。列表的每个元素可以是任何其他R对象：任何类型的数据，任何数据结构，甚至其他列表或函数。
Hashtable的synchronized是针对整张Hash表的，即每次锁住整张表让线程独占，ConcurrentHashMap允许多个修改操作并发进行，其关键在于使用了锁分离技术 有些方法需要跨段，...在HashMap中，null可以作为键，这样的键只有一个，但可以有一个或多个键所对应的值为null。...当get()方法返回null值时，即可以表示HashMap中没有该key，也可以表示该key所对应的value为null。...因此，在HashMap中不能由get()方法来判断HashMap中是否存在某个key，应该用containsKey()方法来判断。...而在Hashtable中，无论是key还是value都不能为null。 Hashtable是线程安全的，它的方法是同步的，可以直接用在多线程环境中。
分配给商店的最多商品的最小值 题目描述： 给你一个整数 n ，表示有 n 间零售商店。...你需要将 所有商品 分配到零售商店，并遵守这些规则： 一间商店 至多 只能有 一种商品 ，但一间商店拥有的商品数目可以为 任意 件。分配后，每间商店都会被分配一定数目的商品（可能为 0 件）。...题解： 某个商店所需要的商品数量为：商品总数/最大分配数 向上取整，如果满足n间商店，就不断缩小分配数，这样便得到了最小分配给商店的最大值。...实现： 我们使用二分搜索，着重点是check方法，求每个商店的商品数量，然后累加 看看是否不超过商店总数。...题目描述： 这里有 N 堆香蕉，第 i 堆中有 piles[i] 根香蕉。警卫已经离开了，将在 H 小时后回来。 珂珂可以决定她吃香蕉的速度 K （单位：根/小时）。
在 Java 基于哈希的 Map 中，哈希函数将对象转换为一个适合内部数组的整数。您不必为寻找一个易于使用的哈希函数而大伤脑筋： 每个对象都包含一个返回整数值的 hashCode() 方法。...这是一种必然发生的情况。在哈希映射的术语中，这称作冲突。Map 处理这些冲突的方法是在索引位置处插入一个链接列表，并简单地将元素添加到此链接列表。...相反，要计算避免调整大小所需的初始容量，用将要添加的项数除以负载因子，并向上取整，例如， 对于负载因子为 0.75 的 100 个项，应将容量设置为 100/0.75 = 133.33，并将结果向上取整为...直到需要时再选择 Map 实现 — 如果随处使用“Map”声明的变量，则更改应用程序中任何特殊 Map 的 Map 实现只需要更改一行，这是一种开销很少的调整选择。是否要使用默认的 Map 实现？...同步 Map 同步与否有何差别？ （对于同步，您既可以使用同步的 Map，也可以使用 Collections.synchronizedMap() 将未同步的 Map 转换为同步的 Map。
无符号数 十进制——>R进制（整数部分小数部分分开转化，取到的第一个余或第一个整最接近小数点） 将十进制的217转化为二进制数（除基取余法） ?...R进制——>十进制（多项式代替法） 将二进制的10111.1101101转换为十进制 ? 有符号数 对与有符号数来说，我们更喜欢谈并且才能谈这三个：原码、反码和补码。...，在最低位加一 运算：原码运算复杂，首先需要判断是否同号，并且零的表示有两种。...反码零的表示也有两种，运算时符号位与数值位一同进行运算。当符号位出现进位时，需要将进位加到运算结果的最低位，才能得到最后结果。而补码中0的表示只有一种，加法计算的规律也和无符号数一样。...小技巧： X的补码符号位连同数值位变反加一就可以得到-X的补码 对与反码、补码来说，扩展的数据位的值和原来的符号位的值是一样的
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