0; while (n) { CountSetBits += n & 1; n >>= 1; } return CountSetBits; } 本质上就是计算...n中1的和，就是位数了
在JavaScript中，我们写两个斜杠（//）来开始单行注释。 这是一个图形示例： ?...元组（Tuples） 在Python中，我们有一个称为 tuple 的内置数据结构，它与列表非常相似，但不可变。因此，在程序执行期间无法更改它，因此它用于存储不应修改的数据。...在Python中，我们编写关键字 for，后跟循环变量的名称，关键字 in 以及对 range() 函数的调用，以指定必要的参数。然后，我们编写一个冒号（:)，后跟缩进的循环体。...在Python中，我们编写关键字 for，后跟循环变量，in 关键字和iterable。然后，我们编写一个冒号（:)和循环主体（缩进）。...类 Class 类定义的第一行在Python和JavaScript中非常相似。我们编写关键字 class，后跟该类的名称。
在JavaScript中，我们写两个斜杠（//）来开始单行注释。 ? 多行注释 在Python中，要编写多行注释，我们要对每一行程序前都加上#号，以标识这行为注释。...Python和JavaScript中的内置数据结构 Tuples 在Python中，我们有一个内置的数据结构，叫做元组，它和列表非常相似，但是不可更改。...在 Python 中，我们在关键字 for 后面写上循环变量、in 关键字和迭代符。然后，我们写一个冒号（:）和循环的主体（缩进）。 在JavaScript中，我们可以使用一个for ... 的循环。...While循环 在Python中，我们在关键字while后面写上条件、冒号(:)，然后在新的一行中写上循环的主体(缩进)。 在JavaScript中，语法非常相似。...在此列表之后，我们编写一个冒号（:），并将该方法的主体缩进。 在JavaScript中，方法是通过编写其名称，后跟参数列表和花括号来定义的。在花括号内，我们编写方法的主体。
[be0i44wl0p.png] Python里函数的定义 在Python中要想使用自定义函数，就得首先定义一个函数，定义一个函数包括两个部分的含义，第一个含义是申明这个指定的部分是函数，而不是其他的对象...全局变量与局部变量两者的本质区别就是在于作用域 用通俗的话来理解的话， 全局变量是在整个py文件中声明，全局范围内都可以访问 局部变量是在某个函数中声明的，只能在该函数中调用它，如果试图在超出范围的地方调用...，其实有点像是"引用"的意思 nonlocal关键字 再看看另一个跟变量相关的关键字nonlocal，字面意思就是指当前的这个变量不是局部变量。...如果一个函数在内部调用自身本身，这个函数就是递归函数。 举个例子，我们来计算阶乘n! = 1 x 2 x 3 x ... x n，用函数fact(n)表示，可以看出： fact(n) = n!...在计算机中，函数调用是通过栈（stack）这种数据结构实现的，每当进入一个函数调用，栈就会加一层栈帧，每当函数返回，栈就会减一层栈帧。由于栈的大小不是无限的，所以，递归调用的次数过多，会导致栈溢出。
而特征点的检测和匹配一直是视觉里程计中重要的一个环节，之前的文章中介绍了SIFT、ORB等特征点的检测，都面临着计算量大，耗时长的问题。特征点可以称为兴趣点、显著点、关键点等。...利用浅层双向循环卷积网络来实现该目的。 GCN V2 网络结构 最初的GCN网络是由ResNet-50和双向循环网络实现的。CNN是实现稠密特征提取的，BRNN是在空间信息的基础上加入时间信息的。...如果直接输出二进制的值，即使得输出在{+1，-1}两个值周围聚类，会与之后的基于损失函数的优化会冲突，因为损失函数优化需要用到距离信息来划分相似与否。这样整个网络的训练会不稳定。...在GCNv2中，向网络输入一个单一的灰度图像帧，该帧输出两个矩阵:一个1×320×240的关键点掩码和一个256×320×240的特征描述符矩阵。...2）计算上更高效 3）更鲁邦 A.训练数据 自己做的数据SUN-3D dataset B.定量结果 采用绝对估计误差（ATE）作为标准，结果如下： 不带闭环： ?
Python里函数的定义 在Python中要想使用自定义函数，就得首先定义一个函数，定义一个函数包括两个部分的含义，第一个含义是申明这个指定的部分是函数，而不是其他的对象，第二个含义是要定义这个函数所包含的功能...参数的传递 在Python中函数在调用的过程中参数的传递使用顺序的。 ? 关键字参数 ? ? 关键字参数有两大好处。...全局变量与局部变量两者的本质区别就是在于作用域 用通俗的话来理解的话， 全局变量是在整个py文件中声明，全局范围内都可以访问 局部变量是在某个函数中声明的，只能在该函数中调用它，如果试图在超出范围的地方调用...如果一个函数在内部调用自身本身，这个函数就是递归函数。 举个例子，我们来计算阶乘n! = 1 x 2 x 3 x ... x n，用函数fact(n)表示，可以看出： fact(n) = n!...在计算机中，函数调用是通过栈（stack）这种数据结构实现的，每当进入一个函数调用，栈就会加一层栈帧，每当函数返回，栈就会减一层栈帧。由于栈的大小不是无限的，所以，递归调用的次数过多，会导致栈溢出。
当我们在编写游戏或交互应用程序时，需要控制元素的动画、运动和其他基于时间的计算。Unity游戏引擎中的Time.deltaTime属性可以帮助我们实现这样的效果。...这个属性提供了两个连续帧之间的时间间隔，以便我们可以根据每帧之间的持续时间来调整运动的速度。 Time.deltaTime是一个以秒为单位的浮点数，表示两帧之间的时间间隔。...通过乘以Time.deltaTime，我们可以在每一帧中使用相同的速度来执行计算，这样无论设备的帧率如何，物体的运动都会保持一致。...下面是一个更详细的解释： 在Unity中，游戏循环是按照每一帧来进行更新和渲染的。每一帧代表了游戏画面的静态图像。...总结一下，Time.deltaTime是Unity游戏引擎中的一个属性，用于获取两帧之间的时间间隔。
函数 函数是什么 编程中的函数和数学中的函数有一定的相似之处....实际开发中我们的一个通常的编程原则，是 "逻辑和用户交互分离"，而第一种写法的函数中，既包含了计算逻辑，又包含了和用户交互(打印到控制台上)。...，可以通过画图的方式来理解 函数之间的调用关系，在 Python 中会使用一个特定的数据结构来表示，称为函数调用栈，每次函数调用，都会在调用栈里新增一个元素，称为栈帧 可以通过 PyCharm 调试器看到函数调用栈和栈帧...函数递归 递归是嵌套调用中的一种特殊情况，即一个函数嵌套调用自己 代码示例：递归计算 5!...参数默认值 Python 中的函数，可以给形参指定默认值 带有默认值的参数，可以在调用的时候不传参 代码示例：计算两个数字的和 def add(x, y, debug=False):
在Python中，缩进是至关重要的，这与我们编写YAML文件时的逻辑非常相似。在Python中，同一层逻辑保持相同的缩进，子逻辑则进一步缩进，而换逻辑则从新的一行从头开始。...在编程中，我们经常使用打印语句来进行调试和输出信息。不同于Java中的println和print，Python中只有一个print函数。...while循环在Python中，while循环不仅与Java一样有强行退出的break和继续执行的continue关键字，而且有一个独特的特性，即在循环正常结束后可以使用else块，前提是循环没有被break...for循环与while循环类似，for循环在Python中也有强行退出的break和继续执行的continue关键字。...在这个例子中，我们使用for循环遍历列表numbers，并计算每个元素的平方并输出。同样地，循环正常结束后，执行了else块中的代码。
它从栈帧中获取参数a的值，计算a * 2后将结果存储到栈帧中局部变量b的存储空间。 当函数返回时，会从栈帧中取出b的值（通过某种返回机制，如将b的值放入寄存器等）返回给调用者。...当有两个不同的控制流程调用func时： 假设第一个控制流程是在main函数中调用func，传入参数a = 3。...会创建一个栈帧，在这个栈帧中，参数a的值为3，计算得到b = 6，这个过程都在这个栈帧内完成。...在这个新的栈帧中，参数a的值为5，计算得到b = 10。这个过程和第一个控制流程调用func时是完全独立的，因为它们有各自独立的栈帧。...标准I/O库的很多实现都以不可重⼊的⽅式使⽤全局数据结构。 volatile volatile关键字的基本概念 在编程语言（如C和C++）中，volatile是一个类型修饰符。
图2.STD描述子回环检测的工作流程，我们的方法从关键帧计算三角形描述子，然后使用哈希表作为描述子的数据库，以便快速存储和匹配，具有前10个描述符匹配分数的帧将被选为候选，一旦通过几何验证，循环候选将被视为有效循环...B、 循环候选帧搜索 由于可以从关键帧中提取数百个描述子，为了快速查询和匹配描述符，我们使用哈希表来存储所有描述子，使用描述子中具有旋转和平移不变性的六个属性来计算哈希键值，它们分别是边长l12、l23...所有数据都是在城市环境中使用具有不同扫描线的机械旋转激光雷达收集的。我们将我们的方法与其他两个全局描述符进行比较：Scan Context 和M2DP。我们每10帧将这些数据集累加为一个关键帧。...这主要是因为我们使用哈希表作为数据库来存储描述符，这避免了为M2DP和Scan Context这样的历史描述符构建k-D树。总体而言，STD的计算时间与M2DP相似，但它处理的点数是M2DP的10倍。...为了加快描述符的查询和匹配，我们使用哈希表作为数据库来存储所有历史描述子，这避免了在循环搜索中构建k-D树，与其他全局描述子相比，STD不仅在公共数据集上表现更好，而且对不同环境和激光雷达类型的适应性更强
一种实现方式就是让编译器来做这件事，一旦编译器发现需要执行TCO,就把尾递归函数执行转换成一个迭代循环。这意味着尾递归函数的结果只需要占用单个栈帧就能计算出来。内存使用为常量。 ?...更具体地说，这个PR旨在通过引入一个名为become的新关键字来启用按需TCO( on-demand TCO)。...这些方案的共同思想是实现一个成为"trampoline"的东西。这指的是实际使用迭代循环来替代尾递归函数的抽象。...，这和前面提到的become关键字一样改进了相同的行为:它允许程序员通过迭代循环提示Rust运行时执行指定的尾递归函数，从而将函数的内存开销降低到一个常数级别。 rec_call!...这个宏启动了这个过程，如果这个关键字被引入到rustc里的话，也是和become关键字最相似的。 macro_rules!
编写片段代码说明应用方式. 迭代器就是用于迭代操作（for循环）的对象，它像列表一样，可以迭代获取其中的每一个元素，任何实现了next()方法的对象都可以被称为迭代器。...可迭代的(支持for循环遍历) 元组tuple属于不可变数据类型，是有序的、可迭代的(支持for循环遍历) 字典dictionary属于可变数据类型，是无序的、可迭代的(支持for循环遍历) 8.如何理解生成器...“鸭子类型”是动态类型的一种风格，在这种风格中，一个对象有效的语义不是由继承自特定的类或实现特定的接口，而是由当前方法和属性的集合决定。 11.装饰器decorator的作用，编写片段代码说明。...*args和**kwargs的异同点 这两个参数为函数定义中参数列表中排名最后的参数 *args代表该参数位置可以任意个参数，最后都会转为元组数据类型在函数体内处理 **kwargs代表该参数位置可以放...data=cursor.fetchone() #关闭数据库 db.close() 16.python异常的关键字有哪些？
作为一名计算机视觉研究人员和开发人员，我知道很多关于处理图像的知识——但实际上，我是一个很差劲的摄影师。 幸运的是，有一种方法可以通过应用图像/帧平均来模拟长时间曝光。...通过对固定相机在给定时间内拍摄的图像进行平均，我们可以模拟长时间曝光。 由于视频只是一系列图像，我们可以很容易地通过平均视频中的所有帧来构造长曝光。其效果是出乎意料的好，就像这篇博客文章的顶部图片。...在本教程中，我们使用的是一个包含所有帧的视频文件，因此有必要在第8行打开一个指向视频捕获流的文件指针。...注意中间的退出条件——如果一个帧没有从流中抓取，我们就在视频文件的末尾，我们将跳出循环(第8行和第9行)。...一旦我们循环了视频文件中的所有帧，我们可以合并(平均)通道到一个图像并将结果写入磁盘： # merge the RGB averages together and write the output image
关键帧选择基于使用ORB或ALIKE特征计算的光流的创新，但其他特征也可以轻松集成。目前，仅支持单目场景的闭环检测。如果GNSS数据存储在图像的EXIF标签中，将用于地理参考相机轨迹。...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。...为了决定新帧是否为SLAM定位带来足够创新并且因此应选择为关键帧，计算中位匹配距离（MMD）（见图2）并与阈值进行比较。这是当前帧和上一个关键帧中匹配的关键点之间的2D欧氏距离的中值。...此外，算法还检查当前帧中是否找到足够的新匹配特征，以避免将其拒绝。ORB和ALIKE的性能相似：使用ORB和ALIKE，关键帧选择算法大约需要0.05秒来评估新帧并确定是否应将其指定为关键帧。...图2: (a) 从EuRoC Machine Hall (MH) 02数据集中选择的关键帧示例，相对于上一个关键帧的中位匹配距离（MMD）为105.74像素。
下面简要介绍了两个权威的目标跟踪方向的数据库。 OTB可以说是做单目标跟踪必跑的数据库了，2013年的OTB50包含50个人工标注的视频序列。...根据模版计算得出第二帧的响应图，其中响应值最大的点为第二帧目标的中心点，并以此画出目标框（图13中的OUTPUT）。 4. 根据第二帧的目标区域更新滤波器模版 5....循环矩阵是一种特殊的矩阵，它的一维形式就是由一个n维向量每次向右循环移动一个元素，直到生成一个n×n的矩阵，具体效果如下图所示。...即学习一个函数 f(z, x) 来比较样本图像 z 和搜索图像 x 的相似性，如果两个图像相似度越高，则得分越高。...为了找到在下一帧图像中目标的位置，可以通过测试所有目标可能出现的位置，将相似度最大的位置作为目标的预测位置。
字节码解释器工作时就是通过改变这个计数器的值来选取下一条需要执行的字节码指令，它是程序控制流的指示器，分支、循环、跳转、异常处理、线程恢复等基础功能都需要依赖这个寄存器来完成。...Java虚拟机规范既允许Java虚拟机栈被实现为固定大小，也允许根据计算动态来扩展和收缩。...两个局部变量可以保存一个类型为long或者double的数据。局部变量使用索引来进行定位访问，首个局部变量的索引值为0，最大值小于局部变量表的长度。...对于long和double，由于占用了两个连续的局部变量，则采用局部变量中较小的索引值来定位。...在任意时刻，操作数栈都会有一个确定的栈深度，一个long或者double类型的数据会占用两个单位的栈深度，其他数据类型会占用一个单位的栈深度。
来源于公众号：大数据与多模态计算 ---- 1.问题背景 图像文本匹配，顾名思义，就是度量一幅图像和一段文本的相似性，该技术是多个模式识别任务的核心算法。...所提出的选择式多模态循环网络是一个动态模型，在每一时间步，它利用基于上下文的多模态注意机制选择图像文本中语义上相同的目标和词语，并计算其相似性作为图像文本的局部相似性，然后进行序列化融合得到全局相似性。...为了将视频中的事件解码为描述该事件的语句，这篇文章提出了一种双层LSTM方法，来学习如何表达视频帧序列。...；而跨媒体检索指的是：给定一个模态的输入，来查找其他模态中与之最相近的匹配结果。...而在相似性度量上，其存在两个分支： 1）从统计的角度出发，例如采用典型关联分析（Canonical Correlation Analysis，CCA）方法来获取不同模态数据的匹配关联程度。
因为目标的外观可能在某些帧中恶化，通常使用其他帧的特征或检测来增强预测效果。解决这一问题的方法有很多: 如动态规划、跟踪、循环神经网络、有/无光流的特征聚合以跨帧传播高层特征。...链接在连续的帧之间建立，tubelet在第一对帧之间组成，并且只要在下一个帧中仍然能够找到相应的目标，tubelet就会被扩展。REPP 计算开销很小，但是推理变为离线。...这样，产生的检测框既与轨迹一致，又具有高检测响应，而不是像后期集成技术中只能选两个中的一个。...该算法采用光流和稀疏递归特征聚合的方法保持聚合后的特征质量。此外，它通过只在稀疏关键帧上操作来减少计算量。在传播的特征质量较差的情况下，采用空间自适应部分特征更新算法对非关键帧进行特征重计算。...该算法重用了在检测前帧过程中获得的预计算特征，这些特征通过全局信息增强，并缓存在远程记忆模块中。这就是当前帧和以前帧之间循环连接的构建方式。
这样的结果是，必须要有方法和评分标准化技术来弥补不一致性。而且，softmax 损失函数没法很好地扩大化，因为计算复杂度是线性的，每个用户必须有最少量的数据来评估具体用户的权重和偏差。...为实现可变的发音数量，我们在发音上加入权重来指明是否要使用这个发音。 最终，我们计算出用户表征和用户模型 S ( X, spk）之间的余弦相似度，把它输入一个包括有偏差线性层的逻辑回归。...结果是按相等错误率（ERR）来汇报的，包括没有及有t分数标准化的两个类别。 5.2. 帧层面 vs 发音层面的表征 ? 表格2 首先，我们比较帧层面和发音层面的用户表征（见表格2）。...参数数量与DNN的相似，但是 LSTM 多了10倍的乘法和加法。更多的超级参数调试有望降低计算复杂度，增加可用性。...而且，我们展示了使用循环神经网络而非一个简单的深度神经网络，可以进一步将错误率减少到1.4%，虽然计算运行时间成本更高了。相比之下，一个合理但不是最佳的 i-矢量/PLDA系统的错误率是4.7%。
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