热带降水测量任务（TRMM）是美国航天局和日本宇宙航空研究开发机构（JAXA）的一项联合任务，旨在监测和研究热带降水。...34B2产品包含一个网格化的、经TRMM调整的、合并的红外降水（毫米/小时）和降水误差的有效值估计，时间分辨率为3小时，空间分辨率为0.25度。 详见算法说明和文件说明。 文件。...PI文件 TRMM产品的文件规范 TRMM第6和第7版之间的比较 自述文件 本产品中使用的TMPA算法的细节 TRMM的数据差距 从TMPA到IMERG的过渡 Dataset Availability
因此许多机房的管理人员不得不采用24小时专人值班，定时巡查机房环境设备，这样不仅加重了管理人员的负担，而且更多的时候，不能及时排除故障，对事故发生的时间无科学性的管理。...锥形建模实现的效果如下： ? 我将当前摄像头的 tag 标签值作为模型的名称，tag 标签在 HT 中用于唯一标识一个图元，用户可以自定义 tag 的值。...将之前对主屏获取图像的操作变成对离屏获取图像的操作，此时离屏图像的大小相对之前主屏获取图像的大小小很多，并且离屏获取不需要保存原来的眼睛 eyes 的位置以及 center 中心的位置，因为我们没有改变主屏的...2、2D 图像贴到 3D 模型 通过上一步的介绍我们可以获取当前摄像机位置的截屏图像，那么如何将当前图像贴到前面所构建的五面体底部呢？...总结 3D 机房数据中心可视化系统在很大程度上保障了机房日常运行的监控状态，及时反馈机房内部的实况信息，这是可视化系统的一大优势。
除了在分割方面的作用外，SAM 还作为一种 2D 密集预测工具，为各种计算机视觉任务提供更广泛的应用。 一个显著的应用是它将2D聚类扩展到额外的维度。...在多类分割中，估计随机向量的联合概率，相应的分段ROI集和通过将估计的类概率向量二值化得到，其中。...例如，DDF（如图1b所示）可以表示为，其中是在所有 Voxel 位置上的向量集。为了估计对应于的空间位置，除了 Voxel 之外，通常使用插值（在这种情况下为双线性插值）。...2D-Aerial：包括Michele和Vittorio（2022）所获取的1734对Zurich市由QuickBird获取的图像。图像边长范围为622至1830 x。...相反，更严格的阈值会减少对的个数，限制ROI密集插值带来的好处。未来的工作应该探索能够根据图像相似度或分割信心动态调整的阈值策略，以优化对的数量，同时保持高质量的对应关系。
为处理不同的形状和大密度的分布，OCTA-Net，FARGO，ARP-Net等方法引入了注意力模块，实现对视网膜中大型和细小血管的精确分割。...尽管SAM2在常规帧序列的语义理解方面表现出色，但要将其适配用于OCTA特征提取，仍然需要进行细微调整。一种理想的细微调整方法应该实现两个目标：提高OCTA分割性能，同时保持先前模块的合作。...FAZ对于样本是唯一的，不需要任何额外处理。 对于RV分割，每个可见的血管或血管团都是独立区分的。同一血管在多层之间的厚度和位置几乎一致，只有可见长度有所变化。...其中，Dice(hatY,Y)和Jaccard(hatY,Y)的计算公式如下： 其中，Y和代表真实值和预测值。...一个意外的结果是，增加输入帧长度在不需要额外提示信息的情况下提高了FAZ分割。 V Conclusion 作者提出了一个名为 SAM-OCTA2 方法，用于OCTA体积或单张图像的层序列和投影分割。
杨净 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 小时候，有没有玩过一个叫做立体图游戏。 就是那种给你一张二维图，让你看图背后有啥东西。 比如，像这张图。 ? 这其实是一张六角星。...自动立体图的生成原理 简单来说，通过训练一个深度卷积神经网络（CNN），以自监督学习的方式对大型3D对象数据集进行充分训练，就可以让AI很好的是识别出2D纹理当中的3D立体图。...基本思想是计算出每一个特征图中的特征向量与其水平邻域，并将其值保存到相应的特征通道中。 就像这样。 ? 为了加快计算速度，可先将特征图沿其水平轴进行圆周移动，然后用其输入进行元素减法。...与标准卷积层相比，差异卷积不会引入任何额外的参数。 本次解码网络结合了两种流行的网络架构，resnet18和unet。...然后，让左眼看到左上方的点、右眼看到右上方的点。 最后，慢慢调整视角。 当你能在图像的顶部看到三个点后，再慢慢地调整眼睛焦距，你将会看到图像里面的3D物体。 来试试手吧！ ? So，这张图是啥？
这个技术通常用于电影，或可以提前渲染的场合。 这并不是说，你不能在实时应用中使用光线跟踪，但这样做会迫使你调整场景中的其它东西。...这需要额外的CPU时间。 所有这些技术需要大量的WebGL技巧。但我这里展示的是一种非常基本的技术，它可以产生一种散射的光照，使得你的对象更有个性。...我不会称其为真实感光照，但它确实让你的对象更有意思。这个技术用到了对象的法向量矩阵，以计算相对于对象表面的光线夹角。 这是非常快而高效的，不需要什么WebGL技巧。让我们开始吧。...因而，InverseMatrix()函数的返回值与参数的乘积是单位矩阵。... 我还添加了一些行内的CSS代码，以让第二个画布覆盖在第一个上。下一步是用一个变量来获取这个2D画布的上下文。 我将在Ready()函数中实现这一点。
SOM由1982年在芬兰的Teuvo Kohonen首次描述，而Kohonen在该领域的工作使他成为世界上被引用最多的芬兰科学家。通常，SOM的可视化是六边形节点的彩色2D图。...确定BMU“邻居”内的节点。 –邻域的大小随每次迭代而减小。 所选数据点调整BMU邻域中节点的权重。 –学习率随着每次迭代而降低。 –调整幅度与节点与BMU的接近程度成正比。...选择图大小时，每个节点至少要有5-10个样本。 ? #节点数 plot(model, type="count") 邻居距离 通常称为“ U矩阵”，此可视化表示每个节点与其邻居之间的距离。...# 为每个原始数据样本获取具有聚类值的向量 som_clust[som_modl$unit.clasf] # 为每个原始数据样本获取具有聚类值的向量 data$cluster <- cluster_assignment...缺点包括： 由于训练数据集是迭代的，因此对于非常大的数据集缺乏并行化功能 很难在二维平面上表示很多变量 SOM训练需要清理后的，数值的数据，这些数据很难获得。 ---- ? 最受欢迎的见解
如上图所示，3D特征空间中的query坐标自然由xyz决定，自适应3D特征采样首先由query根据自己的内容向量生成多组offset，再在3D特征空间上进行对应点的插值采样得到对应的特征，3D特征空间有益于我们的方法统一自适应地学习目标物体的位置和尺度的变化...总的AdaMixer检测器只由两个主要部分构成：其一是主干网络，其二是我们所提出来的AdaMixer解码器，不需要额外的注意力编码器以及显式的多尺度建模网络。...而且我们的12 epoch在8卡V100上实际训练时间还是比较快的，只要9小时。...在与跟其他query-based检测器相比下，我们也有更好的表现，而且我们是表中唯一不需要额外的注意力编码器或者金字塔特征网络的模型。...自适应2D采样（不学习z方向上的offset）的模型落后了3D特征空间采样将近1.5个AP，说明了3D采样尤其是z方向上学习offset的必要性。
比如： 当你希望使用主成分分析（PCA）来减少数据的维数时，如果你不知道算法的机制（数学原理），那么你就无法确定该怎样调整组件，以及会对数据产生什么影响。...假设预测值存储在向量P中，并且真实值存储在向量E中。P-E是它们之间的差异。P-E的范数就是预测的总损失。 2. 正则化 正则化是数据科学中非常重要的概念。它是用来防止模型过拟合的方法。...然后，通过找到最好的区分两个类的超平面来进行分类，即最大余量，下面的例子中是C. ? 超平面是一个子空间，其维数比其对应的向量空间小1，因此它是2D向量空间的直线，3D向量空间的2D平面等等。...最后的部分？我们不需要手动添加其他函数。SVM有一种称为内核技巧的技术。...我们从大的mxn数值数据矩阵A开始，其中m是行数，n是特征的数量 将其分解为3个矩阵，如下所示： ? 根据对角矩阵选择k个奇异值，并相应地截断（修剪）3个矩阵： ?
在本文中，我会详细解释线性代数在数据科学中的十大应用。...假设预测值存储在向量P中，并且真实值存储在向量E中。P-E是它们之间的差异。P-E的范数就是预测的总损失。 2. 正则化 正则化是数据科学中非常重要的概念。它是用来防止模型过拟合的方法。...然后，通过找到最好的区分两个类的超平面来进行分类，即最大余量，下面的例子中是C. ? 超平面是一个子空间，其维数比其对应的向量空间小1，因此它是2D向量空间的直线，3D向量空间的2D平面等等。...最后的部分？我们不需要手动添加其他函数。SVM有一种称为内核技巧的技术。...我们从大的mxn数值数据矩阵A开始，其中m是行数，n是特征的数量 将其分解为3个矩阵，如下所示： ? 根据对角矩阵选择k个奇异值，并相应地截断（修剪）3个矩阵： ?
通常，SOM的可视化是六边形节点的彩色2D图。 SOM SOM可视化由多个“节点”组成。每个节点向量具有： 在SOM网格上的位置 与输入空间维度相同的权重向量。...确定BMU“邻居”内的节点。 –邻域的大小随每次迭代而减小。 所选数据点调整BMU邻域中节点的权重。 –学习率随着每次迭代而降低。 –调整幅度与节点与BMU的接近程度成正比。...选择图大小时，每个节点至少要有5-10个样本。...# 为每个原始数据样本获取具有聚类值的向量 som_clust[som_modl$unit.clasf] # 为每个原始数据样本获取具有聚类值的向量 data$cluster <- cluster_assignment...缺点包括： 由于训练数据集是迭代的，因此对于非常大的数据集缺乏并行化功能 很难在二维平面上表示很多变量 SOM训练需要清理后的，数值的数据，这些数据很难获得。
大的渲染比例则相反。请记住，当不使用post FX时，调整后的渲染比例需要一个中间缓冲区和额外的绘制，因此会增加一些额外的工作。 ? ? ? ?...我们通过引入备用_CameraBufferSize向量来解决此问题，该向量包含相机调整后大小的数据。 ? 确定缓冲区大小后，我们将这些值发送到Render中的GPU。...我们将使用与Unity用于_TexelSize向量的格式相同的格式，因此，宽度和高度的倒数紧随宽度和高度之后。 ? 将向量添加到Fragment中。 ?...它的最后两个部分包含逆加1。额外的1可以为某些特定用途节省一个额外的开销，但是在我们的例子下，需要额外减去一些开销，因此我没有使用它。...（颜色插值 有和没有HDR，渲染缩放为0.5和2） 在最后一次Pass期间重新缩放的第二个问题是会将颜色校正应用于插值颜色而不是原始颜色。这可能会引入不需要的颜色带。
为了支持更多有趣的流体效果，我们必须以某种方式改变整个材质表面的流体向量。最简单的方法是通过Flow 贴图。这是包含2D向量的纹理。...这是一种纹理，在R通道中具有向量的U分量，在G通道中具有向量的V分量。它不需要很大，因为我们并不需要展示急剧的突然变化，依靠双线性滤波来来保持平滑。 ?...确保将其导入为不是sRGB的常规2D纹理，因为它不包含颜色数据。 ? 将流体 贴图的属性添加到我们的材质中。它不需要单独的UV平铺和偏移，因此为其指定NoScaleOffset属性。...调整FlowUVW以支持此功能，并使用新参数指定跳转向量。 ? 在我们的着色器中添加两个参数以控制跳转。可以使用两个浮点数代替单个向量，这样我们就可以使用范围滑块。...我们可以通过调整动画速度来加快或降低速度，但这也会影响阶段长度和动画持续时间。改变视觉上的流速效果的另一种方法是缩放流体向量。通过调整流体强度，我们可以在不影响时间的情况下加快，减慢甚至逆转它。
deltaTime解释，可以参考GPT说明： 2D的帧率默认是60FPS，可以通过启动时候修改帧率。正常情况下不需要更改。以下只是示例。...2D这个不需要重力，所以需要把重力系数改为0.数值指的是重力的倍数。 对箱子新增碰撞器 Box Collider 2D,一般对运动的物体需要提供刚体组件，给静止物体只提供碰撞器。...给Ruby设置初始化的生命值、以及定义最大生命值。 新增一个更新生命值的方法 Clamp方法说明： 用于限制一个值使其保持在指定的最小值和最大值之间。...ruby里面新增一个属性，用来只能获取当前生命值的用途 Health控制器当前代码如下 这个时候，如果血量不满，就可以吃掉草莓。但是如果血量是满的，就会穿透。...三个选项含义分别是： Simple - 这个选项通常表示对对象的处理保持基本和简单，没有复杂的变化或额外的图像处理。
边缘的硬度由调整参数控制，通常称为C。 对于非常大的C，边距是硬的，点不能进入。 对于较小的C，边缘较软，可以扩展并包含一些点。...我们可以简单地使用每个像素值作为特征，但是通常使用某种预处理器，来提取更有意义的特征更有效；在这里，我们将使用主成分分析（参见主成分分析）来提取150个基本成分，并扔给我们的支持向量机分类器。...，以及它们的预测值。...结果没有直接的概率解释。这可以通过内部交叉验证来估计（参见SVC的概率参数），但这种额外的估计是昂贵的。...考虑到这些特性，一般来说，只要其他更简单，更快，并且不需要调优的方法不足以满足我的需求，我一般只会考虑 SVM。
通过高效的设计，LGD 能够与学生模型联合训练，简化流程，降低训练成本。在推理过程中，只保留学生检测器，不会带来额外开销。...映射到2D特征映射空间以获取指导性知识。...与经典的基于教师的方法FGFI相比，LGD不仅在不需要预先训练的教师的情况下表现更好。...在8个Tesla V100 GPU上运行下，研究人员发现提出的方法在总体成本和方法特定成本上分别节省了34%（23.5小时对35.5小时）和51%（11.4小时对23.4小时）。...并且LabelEnc消耗了3.8G额外的gpu内存，除了固有检测器的内存，新方法只消耗了2.5G （相对节省34%），但性能更好。
所以该系统实现了对挖掘机的 3D 可视化，在传统行业一般都是基于 Web SCADA 的前端技术来实现 2D 可视化监控，而且都是 2D 面板部分数据的监控，从后台获取数据前台显示数据，但是对于挖掘机本身来说...机身旋转 -- 用户可以通过键盘左右键实现机身的旋转，或者点击 2D 界面 来实现挖机机身的旋转。 大臂旋转 -- 用户可点击 2D 界面第一个滑块部分实现大臂的旋转。...的角度为 的角度为 >180°,如果 k = 0 那么a，b向量平行，所以通过上面的理论知识我们可以知道结果肯定是一个大于 0 一个小于 0，我们可以在程序中测下可以知道我们需要获取的是大于...rotateBoom 以及 rotateArm 分别是大臂与机身连接处的液压运动与大臂上的液压运动，在该部分中为了精确的获取看向的点，我通过 toWorldPosition 方法将相对坐标转化为世界坐标...，修改偏移值的伪代码如下： 1 node.s('shape3d.uv.offset', [x, y]); 上面的 x，y 分别为 x 轴与 y 轴方向的偏移值，在挖机前进后退的过程中不断修改 y 的值可以实现履带的滚动效果
实验表明，仅由于提出的编码方法，DeiT和DETR在ImageNet和COCO上分别获得了高达1.5% (top-1 Acc)和1.3%(mAP)的提升，而不需要调整任何额外的超参数，如学习率和权重衰减...2、RPE in Transformer-XL Dai等人为query引入了额外的偏置项，并使用正弦公式进行相对位置编码，其表达式为: 其中 是2个可学习的向量。...正弦编码矢量 提供了相对位置的先验值。 是一个可训练矩阵，它可以将 投射到一个基于位置的关键向量中。...对于偏差模式: 偏差模式 其中 是一个可学习的标量，表示位置 和 之间的相对位置权值。 对于上下文模式: 上下文模式 其中 是一个可训练的向量，与query嵌入交互。...计算2个位置之间的欧氏距离，并将距离映射到相应的编码中。该方法是无向的，数学表达为: 其中 为偏置模式下的可学习标量或上下文模式下的向量。这里将 看作一个存储相对位置权值的桶。
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