R-MSFM最大的三个最显著的优势如下： 轻量级架构：R-MSFM将Monodepth2的参数减少了73%，从14.3M减少到3.8M，适用于内存有限的场景。...然后在Softmax上执行凸掩模，以1/8输入分辨率控制9个邻域的权值，并用于检索全分辨率下检索逆深度。 3.4 迭代更新 其中ConvH和ConvR分别是可分离卷积，不共享参数权重。...MSFM模块的优点：将我们的MSFM模块应用于R-MSFM-A模型总是能提高性能。如表2所示,R-MSFM3-C, 它在深度解码器的开始嵌入MSFM模块，以最低的计算成本提供最大增量的性能增益。...05总结 我们提出了R-MSFM-循环多尺度特征调制-一种新的端到端可训练的自监督单目深度估计模型。...此外，它采用参数学习上采样器代替双线性插值对估计的逆深度进行上采样，保持其运动边界。高精度和轻量级的特性表明，我们的R-MSFM适用于实际应用。 参考文献
image.png 来源 https://github.com/rstudio/cheatsheets 这个链接还有好多其他R语言相关的备忘单，比如 机器学习相关 image.png ggplot2...作图相关 image.png 数据读取相关 image.png 大家可以自己到推文开头提到的链接下载
标签：VBA，自定义功能区 我们可以自定义功能区，在上面设置我们想要的功能，从而方便我们对工作表或工作簿的操作。...本文的示例如下图1所示，在功能区中添加一个自定义的选项卡，然后再该选项卡中添加带有下拉列表的一个自定义组，用于从下拉列表中选择工作表，从而快速导航到该工作表，这对于工作簿中有大量工作表且要快速找到相应的工作表的用户来说...End Sub Sub RibbonOnLoad(ribbon As IRibbonUI) Set Rib = ribbon End Sub 保存并关闭该工作簿，然后重新打开该工作簿，即可以看到更新后的自定义功能区界面
ATSC 3.0标准中的单频网络(SFN)工作模式，使现有传输频段的使用效率大大提高。由于传输频段是一种受管制的有限资源，因此SFN工作模式对ATSC 3.0等数字地面传输标准的长久性至关重要。...因此，对同步参考设备的性能要求更加严格。典型的解决方案是使用非网络系统，如GNSS（全球导航卫星系统）接收器，作为传输站点的UTC源参考。...在这样的部署中，必须将GNSS接收器放置或集成在每个发射器上，由于可能的系统故障和政策限制，这样的解决方案并不完美。另一种替代方案是PTP，但是工程上较难实现，容易被攻击。...该方法能够通过用于传输媒体和其他数据有效载荷的相同的IP基础设施实现实时信息的分发，因此它具有高度的安全性、成本效益和规模化的弹性。...同时，该解决方案比基于卫星的系统更有弹性，比传统的网络同步方法更精确，可扩展性更强。 附上演讲视频：
p=6274 在这篇文章中，我们将看看如何在实践中使用R 。...模拟Y对X数据的图，其中残差方差随着X的增加而增加 在这个简单的情况下，视觉上清楚的是，对于较大的X值，残差方差要大得多，因此违反了“基于模型”的标准误差所需的关键假设之一。...0.1 '' 1 残余标准误差：3.605 98自由度 多R方：0.1284，调整R方：0.1195 这表明我们有强有力的证据反对Y和X独立的零假设。...0.14656421 0.3414185 得到的矩阵是两个模型参数的估计方差协方差矩阵。...这与先前基于模型的标准误差0.311形成对比。因为此处残差方差不是恒定的，所以基于模型的标准误差低估了估计的可变性，并且夹心标准误差对此进行了校正。让我们看看它对置信区间和p值有何影响。
单页面应用一次性加载的资源过大怎么办？样式代码直接写在.js中影响加载怎么办？...至此，我们已经实现了非常简单的单页面应用服务端渲染。...2，完整可用的单页面应用服务端渲染 为了能将我们开发的工程投入实际生产应用，需要引入 react-route 来为单页面应用提供路由功能、引入redux 统一管理数据、将样式抽取到独立 .css 文件...首页提供了3个下拉菜单，前两项用于搜索而最后一个下拉菜单可以选择 前端跳转 还是通过 服务器跳转。 现在我们停掉刚启动的 webpack-dev ，使用开发服务器启动。...在首页（localhost:8080）最右边的下拉菜单选择“前端”然后进行搜索，会发现 nodejs 服务器没有接收到任何请求，而浏览器会出现一个加载效果，等待十几秒之后完成数据组装。
确保数据干净整洁应该始终是数据科学工作流程中首要也是最重要的部分。 数据清理是数据科学家最重要和最耗时的任务之一。以下是用于数据清理的顶级R包。 ?...因为没有它，您将很难看到重要的内容，并可能由于数据重复，数据异常或缺少信息等原因做出错误的决策。 R，作为一种能够应用于统计计算和图形的开源语言，是最常用和最强大的数据编程工具之一。...探索数据 大多数您已经导入的用于探索数据系列的工具已存在于R平台中。 摘要（数据） 这个方便的命令只是概述了所有数据属性，显示了每个属性的最小值，最大值，中值，平均值和类别拆分。...它甚至还有一个get_dupes（）函数，用于在多行数据中查找重复值。如果您希望以更高级的方式重复数据删除，例如，查找不同的组合或使用模糊逻辑，您可能需要查看重复数据删除工具。...splitstackshape包 这是一个较旧的包，可以使用数据框列中的逗号分隔值。用于调查或文本分析准备。 R拥有大量的软件包，本文只是触及了它可以做的事情的表面。
自从猫猫发了上一篇按钮弹出下拉菜单之后，社群里面的大神纷纷被炸了出来，有意思。...瓜哥发出来一个小巧好用的类 用法那是相当的简单 按钮分为左边点击是按钮，右边点击是菜单 左边按钮点击代码 右边菜单点击代码 对了，还有菜单在哪里设置？...这就是全部的内容啦。
From: 大连理工；编译: T.R 近年来，随着深度学习的发展，深度估计任务的性能得到了极大的提升，多层级CNN结构具有非常强的表达能力，使得更为精确的单目深度估计成为可能。...人们曾提出很多种损失函数用于深度估计，但这些损失函数并不尽如人意。因此，需要在不同空间中探索用于深度估计的有效训练损失。本文将介绍一种多层嵌入损失的新方法，让深度估计更加清晰。 ? ?...为了解决这些问题，需要在不同空间中探索用于深度估计的有效训练损失。 在这些问题的引导下，本文的作者提出了一种在分级嵌入空间中计算损失函数用于深度估计模型训练的思路。...这一嵌入抽取器被定义为了HEG-R，会被在后文中用于最终的损失计算,下表为重建过程的编码器架构。 ?...具体的性能见下表所示 (CLIFFNet-R/CLIFFNet-S分别在训练过程中使用了HEG-R/HEG-S获取分层嵌入损失) ： ?
因此本文提出了一种用于自动驾驶的轻量级视觉定位流程，包括一个无需人工标注的语义地图构建器和一个使用低成本摄像头和IMU设备的定位模块。...* 提出了一种算法，使用常规LiDAR在最少标注协助或监督的情况下构建全球语义地图。 * 展示了一种基于常见道路视觉语义特征的单目定位算法，并验证了其在实际交通场景中的有效性。...系统结构示意图,上半部分展示了全局语义地图的构建过程，下半部分展示了通过单目摄像头进行的车辆定位过程 A....随后带有旋转补偿的IPM模型用于计算特定像素的投影坐标，并准确恢复它们在空间中的3D位置，图6(a)展示了基本IPM模型产生的畸变的鸟瞰图像。...测量用于定位。
虽然单个单应性约束可以很容易地用于在具有主导平面的场景上跟踪任务，但这种假设严重限制了对更一般环境的应用。 因此，许多贡献探索了多平面表示的使用。...Pirchheim 和 Reitmayr [5]设计并开发了一种用于单平面环境的移动增强现实 SLAM 系统。...该技术将单应变换H从第一张图像中的参考区域输出到当前图像。在平面场景中，单应变换2H1∈ S L ( 3 )用于描述三维平面从一个图像I 1到另一个图像I 2的变换。...然后将相关的三维平面表示为p⊤n1= d， 在哪里p ∈R3是平面上的三维点，d是到原点的垂直距离： 2H1=2R1+2t1dn⊤1(1) 已经提出了不同的方法来计算图像之间的单应矩阵，一些依赖于关键点...然而，一个经典问题是单应性分解的模糊性。不可避免地，分解单个单应性会产生两组R、t、n的结果，它们在几何上都是有效的。
https://github.com/fcavallarin/domdig DOMDig 是一个运行在 Chromium 网络浏览器中的 DOM XSS 扫描器，它可以递归地扫描单页应用程序...与其他扫描器不同，DOMDig 可以通过跟踪 DOM 修改和 XHR/fetch/websocket 请求来抓取任何 Web 应用程序（包括 gmail），并且可以通过触发事件来模拟真实的用户交互。...在此过程中，XSS 有效负载被放入输入字段并跟踪它们的执行，以便找到注入点和相关的 URL 修改。 它基于htcrawl，一个强大到足以轻松抓取 gmail 帐户的节点库。...登录序列（或初始序列）是一个 json 对象，其中包含在扫描开始之前要执行的操作列表。列表的每个元素都是一个数组，其中第一个元素是要执行的操作的名称，其余元素是这些操作的“参数”。...___xssSink({0})必须用作要执行的函数（而不是经典的alert(1)） [ ';window.
https://github.com/JimmyChame/SADNet Title：Spatial-Adaptive Network for Single ImageDenoising(SADNet)：用于单张图像去噪的空间自适应网络...该方法可以用于synthetic noisy image和real-world noisy image的去噪。 1....随着深度学习的兴起，CNN被广泛应用于Denoising而且取得了不错的效果。 早期工作中大多假设噪声是独立且均匀分布的，加性高斯白噪声常被用于建模生成噪声图像。...处的权重， ? 为 ? 中的位置。传统卷积严格地采用 ? 周围固定位置的特征来计算输出特征，因此有一些不需要或是不相关的特征可能会干涉输出的计算。...Deformable convolution可以改变卷积核的形状，它首先为每个位置学习一个偏移图(offset map)然后将所得偏移图应用于特征图，对相应特征进行重采样来进行加权。
Mask R-CNN: https://arxiv.org/abs/1703.06870 2014 年：R-CNN - 首次将 CNN 用于目标检测 ?...R-CNN 性能很棒，但是因为下述原因运行很慢： 1. 它需要 CNN（AlexNet）针对每个单图像的每个区域提案进行前向传递（每个图像大约 2000 次向前传递）。 2....为什么不重复使用区域提案的相同的 CNN 结果，以取代单独运行选择性搜索算法？ ? 在 Faster R-CNN，单个 CNN 用于区域提案和分类。...作者写道： 我们观察到，区域检测器（如 Fast R-CNN）使用的卷积特征映射也可用于生成区域提案 [从而使区域提案的成本几乎为零]。...然后，我们仅将每个可能成为目标的边界框传递到 Fast R-CNN，生成分类和收紧边界框。 2017：Mask R-CNN - 扩展 Faster R-CNN 以用于像素级分割 ?
简介 使用R Markdown可以将一组相关的数据可视化发布为仪表板。 支持多种组件，包括htmlwidgets; 基本，晶格和网格图形；表格数据 量表和值箱；和文字注释。...灵活且易于指定基于行和列的布局。可以智能地调整组件的大小以填充浏览器并适合在移动设备上显示。 演示图板布局，用于呈现可视化效果序列和相关评论。 使用Shiny动态驱动可视化。...去年师兄用这个包做了一个不错的应用（企业可靠性统计方向的项目）。今天正好需要学习下数据可视化仪表盘的制作。尝试了下，还不错，比Tableau还要优秀。最近出一期入门，有机会可以把自己的例子介绍一下。...主要是截图呈现，当然你可以把他的github克隆到本地，有个文件夹专门放例子的代码，尝试修改代码，应用到自己实际项目中。 2008年NBA运动员得分情况 ? 各种散点图 ? ? 其他例子 ? ? ?...当然这些都是可以交互的。大家可以去上面的网站访问下。如果大家喜欢可以留言，尽快给大家分享教程和案例。
知识图作为多关系数据 基本图结构包括用于连接节点的无向，无类型和唯一边。例如，在哲学领域，我们可以定义两个由“苏格拉底”和“柏拉图”实体表示的节点之间的链接。...在这种特定情况下，我们不提供关于这些哲学家之间关系的任何信息。。 另一方面，KG包括定向的，类型化的和用于连接节点的多个边。...图神经网络 GNN的主要组件包括(I)输入层，(ii) GNN层，(iii)多层感知器(MLP)预测层。 在该体系结构中，GNN层是编码局部图结构的关键组件，用于更新节点表示。...通过将（i）单热点特征矩阵与（ii）权重矩阵相乘，可以实现投影步骤（或线性变换）。 （i）2D矩阵（n，n），用于定义表示节点的独热向量。 （ii）定义隐藏特征的2D矩阵（n，h）。...（i）描述有向和r型边的3D张量（r，n，n）。该张量由r批邻接矩阵（n，n）组成。每个邻接矩阵根据特定类型的关系描述节点之间的边。
DeepSeek-R1（国内使用）在后训练阶段大规模使用了强化学习技术，在仅有极少标注数据的情况下，极大提升了模型推理能力。在数学、代码、自然语言推理等任务上，性能比肩 OpenAI o1 正式版。...【用啥o系列模型，用DeepSeek-R1吧，性价比高】 本指南涵盖: 推理型和非推理型模型之间的区别 何时使用推理模型 如何有效触发推理模型 作为推理模型的最佳实践指南，本篇文章同样适用于DeepSeek-R1...→ o 系列模型处理模糊性和复杂性【推理模型】 大多数智能体工作流将结合使用两种模型——推理模型用于能动性规划和决策，非推理模型用于任务执行。...----Argon AI，人工智能知识平台，用于制药行业 o1 在 Lindy 中驱动了代理工作流，Lindy 是用于工作的 AI 助手。...相比之下，其他模型可能仅适用于小规模、快速的代码迭代，而 o3-mini 则在规划和执行复杂的软件设计系统方面表现出色。
将相同的策略应用于通过从p（θ| y）采样并取样本集中的最大值来找到argmaxp（θ| y）。...候选分布 Q（X'| X）是给定的候选X的状态X'的条件概率， 和 接受分布 α（x'| x）的条件概率接受候选的状态X'-X'。我们设计了接受概率函数，以满足详细的平衡。...---- 示例2：回归的贝叶斯估计 Metropolis-Hastings采样用于贝叶斯估计回归模型。 ?...1 Residual standard error: 9.78 on 29 degrees of freedom Multiple R-squared: 0.9579, Adjusted...R-squared: 0.9565 F-statistic: 660.4 on 1 and 29 DF, p-value: < 2.2e-16 summary(lm(y~x))$sigma
Seurat是一个分析单细胞转录组数据的R包，提供了t-SNE降维分析，聚类分析，mark基因识别等多种功能，网址如下 https://satijalab.org/seurat/ 基本用法如下 1....需要强调的是，预处理这一步是可选的，在设定过滤的阈值时，需要人为判断，这样的设定方式会受到主观因素的干扰，所以往往都会指定一个非常小的过滤范围，保证只过滤掉极少数的离群值点。...为了指定一个合适的阈值，我们首先需要查看细胞中不同特征的分布，常见的有以下几个指标 1.nGene 2.nUMI 3.mito.percent nGene代表的是在该细胞中共检测到的表达量大于0的基因个数...归一化之后，Seurat提取那些在细胞间变异系数较大的基因用于下游分析，代码如下 pbmc <- FindVariableGenes( object = pbmc, mean.function =...聚类分析 聚类分析用于识别细胞亚型，在Seurat中，不是直接对所有细胞进行聚类分析，而是首先进行PCA主成分分析，然后挑选贡献量最大的几个主成分，用挑选出的主成分的值来进行聚类分析。
通过对比排名榜初期和最终的结果， 我发现了一个有趣的现象：在初期排名较高的参赛者，在最终的验证环节往往地位不保，有些甚至跌出前 20 名。 猜猜是什么对引起了排名的剧烈变化？...它能帮我们得到更有概括性的关系模型。 注：本文每个希望改善自己在数据科学竞赛中提高表现的，雄心勃勃的数据科学家。在文章结尾，我分享了用于交叉验证的 Python 和 R代码。...在 R 中，我使用了 iris 数据集进行示范。 什么是交叉验证？ 交叉验证意味着需要保留一个样本数据集，不用来训练模型。在最终完成模型前，用这个数据集验证模型。...用保留的数据集验证模型。这样做有助于了解模型的有效性。如果当前的模型在此数据集也表现良好，那就带着你的模型继续前进吧！它棒极了！ 交叉验证的常用方法是什么？ 交叉验证有很多方法。...testcv]) results.append( Error_function ) print "Results: " + str( np.array(results).mean() ) R
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