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关键词

镜头、,以及对焦(

它有两个关键的假设:穿过心的线不受镜头影响,会直线传输?平行穿过镜头后,会汇聚到焦平面的一点:?那么,如果一个物点发出了一束,它们穿过薄透镜后的运动轨迹如何呢?? 首先,穿过心的线会直线传播:?其他线呢?有一种简易的方法来跟踪任意一条这样的线:我们可以观察平行于它且过心的线的走向,它过心,所以会直线传播,并在焦平面成像,如下图所示:? 有一个很好的页列出了很多数码相机(包括数码单反)的数据:Circles of Confusion for Digital Cameraswww.dofmaster.com? 五、总结这篇文章是镜头,于对焦的第一部分。 在下一篇文章中,我会继续介绍镜头的FOV,各种相机镜头类型,控制的三个约束要素,远心相机等。敬请期待,希望你喜欢这篇文章,别忘了给我点赞哦!

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View的有效监控()|RecyclerView 篇

面试官:听说你做过自动化埋点,那么我们聊聊view的监控吧。我:之前我是把我们广告的监控放在广告的模型层,然后在bindview的时候做一次的,然后内部做了一次防抖动,避免多次。 面试官:你这样就意味着快速滑动的情况下也会计算一次了,如果我需要的是一个停留超过1.5s同时出现超过view的一半作为有效呢。我: image.png 来个背景音乐吧。?面试官:回去等通知吧。 解决问题1.5s的问题从面的代码分析完之后,我们可以在onAttachedToWindow的方法尾部打第一个开始的节点,在onDetachedFromWindow的方法下面埋下结束的方法,计算他们的差值 parent.getChildAt(index) === this) break index++ } return index} 复制代码细节凡事还是不能忽略到页面切换,当页面切换的时候,我们需要重新计算页面的 当然据我现在所知,应该饿了么用的是阿里的那套控件自动化埋点的方案,还是有些不同的。

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    如何让你的品牌度势不可挡?

    35.jpg 那么,如何让你的品牌度势不可挡? 一.广告投放 对于其品牌来说,最直接的是通过付费推广,在络推广中付费推广的方式比较多,比较常用的是: 1.竞价推广 通过竞价推广是企业付费推广的最有利渠道,因为搜索引擎所带来的流量相对于其他方式要精准很多 二.seo推广 面我们提到了企业做seo的目的是为了销售额同时也为了品牌,因此做好seo推广也可以很好的品牌。 1.高权重 站要有量,必须有众多关键词有较好排名,排名多而且靠前,也就说明是站权重高,所以要通过seo做品牌推广,一些企业说,我有站在就可以,是不正确的认知,只有你的站权重高,才会有更多渠道为品牌 总结:如何让你的品牌度势不可挡的问题,我们就讨论到这里,以内容,仅供参考。 蝙蝠侠IT https:www.batmanit.comh1586.html 转载需授权!

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    数据说:2015,中纪委处理县处级以干部数增幅超50%

    透过31个省区市和新疆生产建设兵团纪委官方站2015年通报的数据,您会对此产生更真切的感受。▼2015,处理县处级以干部数增幅超50%? ▼在省级纪委官,通报数占违纪问题查处数不足20%部分地市“零通报” ?十八大以来,纪检监察机关加强检查监督,铁面执纪,对顶风违纪者坚决查处并不断给予,向全党释放执纪必严的强烈信号。 梳理31个省区市和新疆生产建设兵团纪委官方站通报数据,2015年共通报问题6110起,占查处问题的五分之一左右。 此外,统计还发现,2015年以来,部分地市通报数量较少,尚有20多个地市未在省一级纪委官方站通报违反中央八项规定精神问题。如果到县一级,在省一级纪委官“零通报”的更多。 对各省纪委官方站不完全统计发现,各地栏目的更新频率差别较大。

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    认识广告可见性标准

    测量可见时,判定是否满足述两个要求应当遵照先后顺序——确保判定是否满足“像素要求”在判定 “展示时间要求”之前。即需要在确认广告超过 50%的像素可见之后,再开始展示时间的计时。 但在实际可见是可以灵活自定义的,如有些厂家在不同洲的规则就是不同的,有些甚至直接根据广告主的要去去定义,如视频播放10秒以才算,不同公司定义的视频市场也可能不同的,如在归因中就有关于如何定义有效 :经过衡量被视为不可见的次数可见状态不明确的次数:指基于JavaScript方法或SDK方法无法给出可见性结论,也就是有展示,但没通过MRC标准的次数 总次数:是以三个数据的总和 测量率 =(可见次数+不可见次数) 总次数可见率 = 可见次数(可见次数 + 不可见次数) 假设某广告共有1000次,300个被确定为可见,500个被确定为不可见,200 :https:www.thinkwithgoogle.comfeatureviewabilitydemo自己试试一打开站就下拉,看看有多少个广告是满足广告可见性标准的。

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    推荐论文阅读之多任务建模ESM2

    ,CTCVR也是在整个样本进行训练,pCTCVR=pCTR*pCVR,最终的CVR任务也是在整个样本进行训练,应用,这样就可以解决样本选择偏差问题。 在这个行为序列图进行模型建模,可以充分利用整个样本空间样本,此外,由于加入购物车、加入心愿清单的样本数据相比购买数据会大很多,使用来自D、O Action的监督信号可以同时有效解决抽样选择偏差和数据稀疏问题 任务分解-> 点击:点击率建模。在整个样本进行训练。?表示后发生点击的概率,v表示是否发生,取值为{0,1};c表示是否发生点击行为,取值为{0,1}。下标i表示第i个样本。 -> 点击 -> D Action:在整个样本进行建模。?其中,a表示是否发生D行为,取值为{0,1}。 ->转化),可以分别对pctr、pctavr、pctcvr在整个样本进行建模训练。

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    TIP 2021论文:多图像融合及超分辨的联合实现

    Feedback Network,CF-Net),对输入的一对过不足的图像同时进行图像融合及超分辨。 由于设备的硬件限制,拍摄出的图像往往具有低动态范围和低分辨率的特点,而多图像融合技术和图像超分辨技术分别是常用于解决述两种问题的技术。 本文探究了多图像融合和超分辨方法之间存在的内在互补性和关联性,联合实现多图像融合和超分辨,并取得了良好的效果,并有望落地实际应用。 二、技术方法1、络结构设计本文提出的CF-Net络结构如图1所示,CF-Net由下两支耦合的循环子络构成,两个子络分别以低分辨率的过度或不足的图像作为输入。? 耦合结构使得耦合反馈模块能够同时获取过度和不足图像的特征进行融合,连续下采样提高了图像超分辨的效果,促使图像融合和超分辨两个任务彼此互补与提升。

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    用软件快速评估蛋白条带程度?

    【干货 ▎Image J分析Western Blot蛋白条带灰度值】 Western Blot实验的最后环节是查看后的蛋白条带图,在蛋白表达丰度很高或很低,用肉眼很难评价蛋白条带是否过不足。 (图片来自络) 为什么要如此强调程度呢? 蛋白条带半定量分析的本质是在0-255范围内定量检测条带的灰度值。(1)如果时间足够长,所有组别的条带灰度值都会趋近255(不会超过255)。 (2)如果时间太短,荧未充分发出,此时组间的差异可能并非真实情况,而是度不足形成的,条带变成什么样都有可能,灰度值也是不可信的,也就是假阳性。 最好的蛋白条带是在合适的条件下获得的。 为了拿到准确的实验结果或及时调整实验条件(如抗体浓度、时间等),很有必要对蛋白条带程度进行分析。 只需半分钟即可做到! 波形分析:纵坐标轴最高为250(灰度值限为255)。可以看到所有波峰(即目标条带)都超过了200,较多条带灰度值逼近250;所有波谷均在150以,说明条带背景也稍强。

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    工业相机的时间、快门、增益

    这几个概念在资料比较少,讲得都比较模糊。 勇哥先一张图,后面再介绍具体的概念。?什么是?尽管摄影自诞生以来,无数人都在探索相机这个工具究竟能发挥那些作用。 ,你眼睛实际注意力有调整到了天空,等于又针对了天空进行“测”,如果人和太阳比过强,你的眼睛抬头的时候,实际也是要本能的眯起来的。 常见的电子快门的方式有全局快门(Global shutter)和卷帘快门(rolling shutter)两种,全局快门是时,传感器所有像素在同一时刻开启并在同一时刻结束,将物体某时刻的状态成像 由于在对图像信号进行放大的过程中同时也会放大噪声信号,因此通常把放大器增益设为最小,和增益是直接控制传感器(CCDCMOS)读出来的数据,是要优先调节的,以调节时间为主。 其中和增益是直接控制传感器(CCDCMOS)读出来的数据,是要优先调节的,以调节时间为主。不过的前提下,增加时间可以增加信噪比,使图像清晰。软件有个选项可以把过的区域显示出来。

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    介绍两篇比较新的低照图像增强的论文

    本文设计了两个“逐点式”(即1*1的滤波器)的卷积神经络分别用于建模环境和图像噪声的统计规律,并利用它们作为约束来处理共同学习的过程,两个模型渐进地处理直到获得稳定的结果。络结果图如下: ? :①现有的方法往往很难从极度暗亮的图像中复原细节信息;②由于没有正常的图像信息,现有的模型中存在色彩畸变;③基于像素点的损失会带来模糊等。 了解决述问题,本文提出了一个双阶段的模型为边缘增强的多图像融合。第一阶段的多融合模块通过生成和融合不同照条件下的多图像,恢复出良好的图像细节,降低噪声方差和颜色偏差。 值得注意的是,这里的多图像是由原图乘对应的比例得到的。第二阶段的边缘增强模块通过融合低照图像和边缘信息生成高质量的图像。其络结构如下: ? 其中,融合模块如下: ? 给出部分其在SID数据集的结果:image.png

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    【论文笔记】CVR预估之ESMM模型

    比如,传统的CVR模型是在点击样本训练的;但是最终是在整个样本空间进行应用(样本空间)。这就造成了样本选择偏差问题(Sample Selection Bias)。 如图1所示,传统的CVR模型是在点击数据训练的(图中灰色部分),然而在模型应用时则是在整个样本空间(白色部分,即所有的样本)。SSB问题将会影响模型的泛化能力。 pCTCVR和pCTR都是在所有样本即整个样本空间进行预测,因此引出的pCVR也是在整个空间应用。这意味着已经解决SSB问题。此外,CVR络的特征表示参数和CTR络之间是共享的。 ESMM给定样本后能同时输出pCTR、pCVR以及pCTCVR。ESMM主要包括两个子络:左半部分是CVR络,右半部分为CTR络。CVR和CTR络采用相同的结构作为base模型。 用于CTR训练的样本数据量比CVR任务大很多。参数共享机制使得ESMM的CVR络可以在非点击样本商学系,为解决数据稀疏问题提供了帮助。

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    如何让摄像头变成“暗夜之眼”?英特尔开发了一套基于FCN的成像系统

    此外,他们引入了一个数据集,包含有原始的低率、低亮度图片,同时还有对应的长率图像。利用该数据集,他们提出了一种端到端训练模式的全卷积络结构,用于处理低亮度图像。 该络直接使用原始传感器数据,并替代了大量的传统图像处理流程。最终,实验结果表明这种络结构在新数据集能够表现出出色的性能,并在未来工作中有很大前途。 在物理学,这可以解释为在弱条件下增加 SNR,包括开放圈,延长时间以及使用闪灯等,但这些也都有其自身的缺陷。例如,时间的延长可能会引起相机抖动或物体运动模糊。 因此,我们收集了一个在低条件下快速的原始图像数据集。每个低图像都有对应的长时间的高质量图像用于参考。 而我们提出的全卷积络结构能够有效地克服这些问题。图 1 卷积络下的极端低成像。 黑暗的室内环境::相机的照度

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    推荐系统遇深度学习(一二七)-用于点击率预估消偏的交叉位置注意力机制

    在线预测时,只需要部署右边的络,所得到的点击率就是消除了位置偏置后的点击率。这种方案的缺点是假设太强,将问题过于简化了,没有充分考虑位置偏置与相邻位置及展示的item的交叉影响。 基于述的分析,论文提出了Cross-Positional Attention (XPA)来消除点击率预估中的位置偏置,该模型认为一个item的概率(论文中使用的名词是examination probability 那么item j的概率会相应减少。 2.2 兴趣匹配度计算兴趣匹配度得分r()仅与item本身的特征有关,因此将item j的特征xj作为输入,经过多层全连接神经络得到预估值:2.3 概率计算在介绍概率计算之前,先介绍下Cross-Positional 由于在线预测时,无需对概率进行预测,那么概率计算中的第三项,巧妙的将在单点CTR预估中难以引入的下文展示的item信息加入到计算中,提升了CTR预估的准确性。

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    通过自定义 Vue 指令实现前端埋点

    埋点就是站分析的一种常用的数据采集方法。 埋点由于涉及到有效逻辑的判断,自动报不能满足相应的需求,所以我们采用手动调用接口方式进行埋点数据报。有效先举个例子:? 图是某电商首页底部的推荐区域,为了衡量用户对推荐结果的感兴趣程度,需要计算推荐区域的点击率(点击次数次数)。 所以我们需要制定一套逻辑来规定何时进行埋点的数据报。比如: 商品卡片必须完全的出现在浏览器可视化区域内。商品必须在可视化区域内停留 5s 以。用户进入页面到离开页面相同的商品只进行一次。 满足以规定的就是一次有效。了解了有效后,我们来看看埋点实现最重要的一环,如何判断元素出现在页面的可视化区域内。

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    通过自定义 Vue 指令实现前端埋点

    埋点就是站分析的一种常用的数据采集方法。 埋点由于涉及到有效逻辑的判断,自动报不能满足相应的需求,所以我们采用手动调用接口方式进行埋点数据报。有效先举个例子:? 图是某电商首页底部的推荐区域,为了衡量用户对推荐结果的感兴趣程度,需要计算推荐区域的点击率(点击次数次数)。 所以我们需要制定一套逻辑来规定何时进行埋点的数据报。比如: 商品卡片必须完全的出现在浏览器可视化区域内。商品必须在可视化区域内停留 5s 以。用户进入页面到离开页面相同的商品只进行一次。 满足以规定的就是一次有效。了解了有效后,我们来看看埋点实现最重要的一环,如何判断元素出现在页面的可视化区域内。

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    全年异常流量损失高达260亿人民币 | 秒针系统发布《中国互联广告异常流量2018年度报告》

    异常流量定义:触发异常流量排查规则的和点击以及设备ID缺失、ID无效的和点击。从广告类型来看,video广告异常占比低于display广告,为20.4%,而display广告为43.7%。 与2017年相比,video广告异常略有降低,但display广告有所升。video广告点击异常占比同样低于display广告,但整体相差并不悬殊。 与2017年相比,点击异常同样呈现出video广告略有降低,display广告有所升的情况。(因篇幅有限,后文将仅呈现异常维度,点击异常的具体数据详见完整版报告。) 垂直媒体和母婴用品行业是异常重灾区对比不同媒体类型,2018年垂直媒体仍是异常重灾区,异常占比高达39.7%,且较2017年有所扬。 分行业看,2018年母婴用品行业异常占比大幅升,从29.5%增至37.7%,成最严重受害者;交通行业异常占比仅次于母婴用品行业,但较2017年有较大改善;美妆个护行业异常也较为严重,且异常占比较

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    Learning a Deep Single Image Contrast Enhancer from Multi-Exposure Images(TIP18)

    因此有了基于多图像序列的图像增强,主要有多图像融合(MEF)和高动态范围图像堆叠(stack-based HDR image),再加色调映射,但这些序列图像中会,存在模糊或者物体移动,导致得到的结果产生伪影 为了解决述问题,这篇文章构造了一个大规模的多率图像数据集,包含不同率的低对比度图像及其对应的高质量ref图像,这个对应的ref图像是通过现有的13中MEF和HDR堆叠等方法生成的效果最好的一种 络的设计也不是特别复杂,作者刚开始直接使用一个15层的络端到端的学习,发现效果不是很好,然后参考了一些其他论文的方式,图像低频信息代表整体自然度,高频信息代表局部细节,先把图像分为高频和低频部分,对两部分分别进行增强 训练的时候,先分别训练这两个stage,用第一阶段训练好的参数再来训练第二阶段的络。两个阶段训练完后,移除第一阶段的两个loss,使用DSSIM作为loss来fine-tune整个络。 ? 存在的问题,如下图所示,如果输入的图像过太严重了,区域又大,CNN能利用的邻域信息太少不能合成这些丢失的细节,后续的研究还需要解决这一过度的问题。 ?

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    【计算摄影】浅析多重与自动图像融合技术

    1 摄影中的多重 多重需要采用多次手段来实现,在传统的胶片单反相机中,多次是一个非常重要的功能,它的原理是在一幅胶片拍摄几幅影像,让一个被摄物体在画面中出现多次,从而可以拍摄出魔术般无中生有的效果 对于传统的胶片相机而言,多重是在同一张底片进行多次,而现代数码相机的多重效果则是多张照片分别拍摄,最后由相机内部进行合成所取得。 另外,还可以每次遮挡镜头的一部分拍摄一次被摄物体,最后将不同遮挡次数的被摄物体同时到一张底片。? 2 自动图像融合关键技术在以介绍的各种多重技术中,叠加法多次可以将多张不同的照片进行融合,具有最大的自由度,对前期拍摄的要求也最低,其背后是图像融合技术的支持,下面我们对其中的核心技术进行描述 GP-GAN是第一个基于GAN的图像融合络,它将GAN模型和泊松融合进行了结合,框架流程如下图。?

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    埋点方案:recyclerView中的item逻辑实现

    电商app的首页,一般是可滑动列表,当用户下滑动时,列表中的item可能会多次出现在屏幕。某个item从出现到消失的过程大于某一时间(比如1s),就认为是一次。 一、埋点 的问题点首先,客户端要考虑的就是只管调用api报:报item可见、报item不可见。至于是否是有效,就是公共埋点SDK(中台提供)去计算了。 列表item逻辑item的:下一次报item时,看报可见的 是否不可见了。 title“more”的:根据模块可见就报可见,模块不可见就报不可见|无横(竖)滑的模块 的子view,根据模块可见性 全部子view都报相同的可见性。 item报可见时,如果已经之前报可见了,就不报;报不可见时,如果报了可见,才报。模块标题的就是模块的item内的元素是 不可滑动可滑动列表,是不同处理方式。

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    工业相机全局和卷帘的区别

    工业相机全局和卷帘的区别?全局和卷帘是常见的相机方式。一般来说,CCD相机是全局,而CMOS相机则存在卷帘。那么,这两种方式孰优孰劣呢?或者说,他们两者的差别在哪里呢? 全局  全局的方式比较简单。也就是说圈打开后,整个图像芯片同时。因此,时间与机械的开关速度有关。既然与机械运动相关,所以,存在理论的最小时间。 卷帘  顾名思义,卷帘的方式可能与卷帘的概念相关。此种方式是当圈打开后,还存在具有一定间隔的卷帘来控制传感器的时间。注意,如下图所示,卷帘的方式是从左到右的。 因此,时间的长短完全取决于卷帘的开口大小与卷帘的运动速度。也就是说,卷帘运动得越快,卷帘间距越小,其传感器的时间越小。因此,卷帘方式能够具有更小的时间。    其缺点是时间存在局限,存在机械极限的最小时间。   (2)卷帘的优点是具有更小的时间。其缺点是由于逐行的是在不同时间进行取像,如果图像是运动的,则存在明显的拖影。

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