一、常用数据集概述 现有的数据集主要分为两种类型 1、只采集HR图像的数据集，如DIV2K，DIV8K等数据集，对于此类数据集可采用不同的退化方式获取相应的LR图像，从而构造匹配的LR-HR训练图像对...2、直接采集同一场景不同分辨率的图像，从而获取LR-HR图像对的数据集，如RealSR，DRealSR等数据集，这类训练数据集一般被称为真实数据集。...相较于合成数据集，真实数据集通常具有更真实的退化过程，适用于真实场景图像的超分辨率重建....但真实数据集的构建存在一定难度，如真实数据集直接采集到的LR-HR图像对通常是不匹配的，需要进行严格的配准操作才能得到具有相同视场且可用于训练的LR-HR图像对，且真实世界图像的退化核会随着景深的变化而变化...，通常是不均匀的，往往需要根据实际情况采取不同的策略再进行超分辨率重建。
天空盒是一个包裹整个场景的立方体，可以很好地渲染并展示整个场景环境。...天空盒其实就是将一个立方体展开，然后在六个面上贴上对应的贴图，在实际的渲染中，将这个立方体始终罩在数字孪生可视化场景摄像机的周围，让数字孪生可视化场景摄像机始终处于这个立方体的中心位置，然后根据视线与立方体的交点的坐标...所以在实时渲染中，因为照相机随着物体一起移动，在肉眼看来，物体大小几乎是没什么变化的，这种就是天空盒技术。...天空盒是用于增强数字孪生可视化场景表现力的一个常用技术，它一般通过在相机周围包裹一个纹理来实现。...为了保持视角一致，需要校正天空盒，摄像机飞行完之后，当前的视角变化了，天空盒就需要校正——获取自定义图层tilelayer1的类型、名称和URL，添加此图层到基础的地图集合列表即可。
产品定义： WT-86-32-3ZW1 是一款多接口可视触控 86 型智能开关面板，配备 esp32-S2 处理器，支持高达 240 MHz 的时钟频率。...原生音频功效是 8Ω 1W（支持 4Ω 3W 的音频外放）。
YOLO 是一种快速紧凑的开源对象检测模型，与其它网络相比，同等尺寸下性能更强，并且具有很不错的稳定性，是第一个可以预测对象的类别和边界框的端对端神经网络。...YOLO 家族一直有着旺盛的生命力，从YOLO V1一直到”V5“，凭借着不断的创新和完善，一直被计算机视觉工程师作为对象检测的首选框架之一。...YOLO v5 模型的头部与之前的 YOLO V3 和 V4 版本相同。...为了让大家对计算机视觉中的这一要领学习的更好，给大家推荐一门【深度学习缺陷检测实战】，由人工智能实战专家的唐宇迪博士带你从深度学习到YOLO系列版本分析与应用。...下面是本次课程的内容节选，唐老师将会分享从基础神经网络开始，逐步过渡YOLO的整个发展历程。掌握算法的底层逻辑，你才能更好的构建上层建筑。
为了加快网页加载的速度，并且减少服务器的存储空间占用，我采用了腾讯云的对象存储服务（COS）来存储图片资源。 分析可以发现，其实图片尺寸过大是导致体积增大的原因之一。...读者其实很多时候只要能看得清楚你的图片长啥样就可以了，不需要特别高质量。当然，如果是摄影博客的话，图片的压缩就不能压缩的那么厉害了。 这里我们可以采用光影魔术手来压缩。...我们可以在光影魔术手里按比例压缩图片尺寸，并且在输出图片的时候，调整图像质量。那么可以达到不错的压缩效果。 然后，还有另一种压缩图像的方法。这种主要是针对线稿图的。...网页使用的矢量图的格式是svg，我们可以在visio或者Adobe Illustrator中导出svg文件，那么就能在保证很高的显示质量的同时，压缩文件体积。...下面是线稿图的压缩前后对比： 还有一种压缩方式是把png转成jpg，减少了alpha通道，文件体积能得到一定的压缩。
题目描述 856.括号的分数 给定一个平衡括号字符串 S，按下述规则计算该字符串的分数： () 得 1 分。 AB 得 A + B 分，其中 A 和 B 是平衡括号字符串。...不包含任何内容的括号()得一分，事实上我们可以将()替换为1，这样题目就变成了1得一分，并列的部分得分相加，括号内的部分得分乘以2，四个示例就转换为了： 示例 1： 输入： "1" 输出： 1 示例...2压栈 最后的结果就是所有栈内元素的和，例如处理‘1(1(11))’，也就是'()(()(()()))': 遇到1,压栈，[1] 遇到(，压栈，[1, (] 遇到1，压栈，[1, (, 1] 遇到(，压栈...这在使用不能方便的进行字符串替换的语言中（C语言）是优先选择。...stack.pop() stack.append(num * 2) return sum(stack) 结语 今天的建议是善于把握问题的实质
盲盒的诞生，给“box”的意象又增加了一份神秘。2020年作为大众广为人知的盲盒元年，随着12月第一支“盲盒股”在港交所挂牌上市，盲盒零售店和自动盲盒机都如雨后春笋一般席卷了大小消费集散地。...从潘多拉的魔盒、薛定谔的猫，再到盲盒的隐藏款，“抽盒”在搭上潮玩这趟商业快车的同时，也在不断试探年轻的好奇心和为此豪掷千金的底线。...但盲盒的核心特点，就在于它给普通的商品增加了游戏属性。 因此，我们也尝试通过挖掘数字盲盒的独特之处，保留并增添整个抽盒过程的娱乐性和惊喜。...欢迎扫码加入一起聊设计 （入群暗号：ISUX） 以下ISUX文章，你可能也感兴趣 ▽ Lottie动画秘籍--QQ超清表情大揭秘 美的计算 | 生成艺术创新设计的边界 2021-2022 设计趋势...ISUX报告·社交APP篇 设计方法丨国际主流人机交互设计模型 Lottie表情 | Q弹超清，萌趣翻倍 ----
我们小学就学过分数，是指的形如“a / b”的，表达把某对象平均分成b份中的a份那么多的含义的数。自然地，a, b一般都是整数，b !...今天我们就以分数为例，来实践示例一下这个方法的学习成果。 分数的数学结构 公理化前提 Z 公理化定义 符号定义： F = {(a, b) | a, b in Z, b !...符号说明 F：全体分数 f, f1, f2：某个分数，是F的代表元素 a, a1, a2：某个分数的分子 b, b1, b2：某个分数的分母 分数的数学建模 实际对象和关系from符号定义： a（b）...有兴趣的同学不妨自己推导一番，尤其是各种分数的计算技巧，背后都是可以严谨证明成立的。 这就是分数的数学结构和数学建模结果的呈现。...而读书到今天，面对曾经学过的那些数学，是时候站在更高的山峰俯瞰一番了。 今天开了个头，从下期开始，我们用这套完整的分数模型，来进一步深刻认识学习和生活中各种各样的分数。 不要走开，精彩继续！
优化 Docker 镜像的目的：提高构建速度减少镜像大小提高安全性和效率优化技巧： 使用适当的基础镜像 选择轻量级基础镜像，如 Alpine、Ubuntu Minimal。...update && apt-get install -y \ package1 \ package2 \ package3 结论通过以上四个技巧，可以显著减小 Docker 镜像的体积
这样就可以在没有Go语言环境的机器上直接运行编译后的可执行文件。...缺点是生成的可执行二进制文件的体积较大。动态编译Go语言本身不支持动态编译（即在运行时动态加载和执行代码）。但是 Go 1.8及以上版本引入了插件机制，允许在运行时动态加载和执行插件代码。...也可以使用与其他语言的交互库，如go-python、go-lua等，来加载和执行相应语言的代码。减少静态编译后的二进制体积1....程序执行时，也包含两个部分：首先执行的是程序开头的插入的解压代码，将原来的程序在内存中解压出来；再执行解压后的程序。也就是说，upx 在程序执行时，会有额外的解压动作，不过这个耗时几乎可以忽略。...如果对编译后的体积没什么要求的情况下，可以不使用 upx 来压缩。一般在服务器端独立运行的后台服务，无需压缩体积。
1 问题 使用python计算圆锥的体积. 2 方法 首先计算圆锥需要知道它的高和底面半径，再通过公式计算的方式就能得到圆锥的体积。...代码清单 1 h=eval(input('请输入圆锥的高:'))r=eval(input('请输入圆锥的底面半径:'))v==3.14*r**2*h/3print('圆锥的体积=%s.'...%(v)) 3 结语 针对使用python计算圆锥体积的问题，提出直接将已知的数据代入圆锥的体积的计算公式，通过python编程实验，证明该方法是有效的，本文的代码较简易，再未来的python学习中可以研究出更好的办法
[flash相关]crossBridge生成的库文件体积优化 编译参数-flto-api= Specifies a file containing the public API LLVM should...mod=viewthread&tid=213448&page=1#pid2094494 为了搞清楚这个东西是怎么玩的，在万能的github上找到一个项目 https://github.com/crossbridge-community...为什么要以这个项目为例子，因为它的swc仅仅只有167K 看一下它的exports.txt里面写了什么 # built in symbols that must always be preserved...# custom symbols # 自定义符号 试试用这个export.txt来优化库文件体积看看有什么效果。...编译的swf文件整体体积减小240K左右从558K到315K。效果比较明显在此记录一下。 此处有一个坑，就是这样编译出来的swc文件里面的命名空间可能会是一个很长的临时目录名,但不影响使用
然而，通常它们需要显式计算合适矩阵（通常是图的拉普拉斯矩阵）的主特征向量。...最近研究（例如，Becchetti等人，SODA 2017）表明，观察应用于初始随机向量的幂方法的时间演变，至少在某些情况下，可以提供关于前两个特征向量所跨越的空间的足够信息，以便在没有显式特征向量计算的情况下恢复隐藏分区...虽然Becchetti等人的结果。适用于表现出非常强的规律性的完美平衡的分区和/或图形，我们将它们的方法扩展到包含隐藏的k分区的图形，并以更温和的体积规律形式为特征。...我们证明了k-体积正则图的类是最大类的无向（可能是加权的）图，其转移矩阵允许k个逐步的特征向量（即，在每组隐藏分区上是恒定的向量）。...为了获得这个结果，我们强调了马尔可夫链的体积规律性和可变性之间的联系。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...一、圆锥的表面积与体积计算公式 圆锥侧面积公式为： 体积公式为： 二、圆台表面积公式和体积公式 （1）圆台侧面积等于大圆锥侧面积减小圆锥侧面积： (1) 由于... 和 可得： 代入(1)式得： （2）圆台体积等于大圆锥体积减小圆锥体积 (2) 由于 和 代入(2)式得： 三、总结 圆台侧面积计算公式为： 圆台体积计算公式为...取n趋于无穷时的极限便可得到旋转曲面的面积。 ...即 由于所取的微小圆台高度可以任意小，则顶面半径与底面半径可看作相等，并且都等于函数的值，圆台母线长度则为 代入上式可得： 发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn
在某一场景下可以用类图表示茶叶盒的一些属性信息，可对于茶叶盒这个没有输入、加工、输出的家伙会有表示他的用例吗？换言之，我认为茶叶盒不是一个系统（我考虑不出它作为系统的场景）怎么会有用例？...2、我回答老大的时候说用例是的系统功能的描述，茶叶盒没有任何操作，怎么能写用例，他说，我可以打开和关闭啊，我认为打开和关闭不是茶叶盒提供的服务（而是人手这个系统），说得牵强一点茶叶盒的服务只有盛放茶叶，...747****1)11:34:51 让我写出他随手拿起的茶叶盒的用例 －－－－－－－－－－－－－－－－－－ 茶叶盒的用例？...茶叶盒当然有用例，特别是要做出"好卖"的茶叶盒，更需要建模思维。"...打开"，"关闭"是目前大多数茶叶盒能提供的服务，但这样的茶叶盒很难有竞争优势。
仅供学习，转载请注明出处 需求 使用HTML编写三个div，用来逐步分析拆解相关盒子模型的大小变化。 首先绘画三个div，设置大小50px，背景色为gold 的正方形增加黑色边框，宽度为50px border: 50px solid #000; 的理解图： ? 下面继续可以给正方形3增加内边距padding，来看看效果。 给正方形3增加内边距50px padding: 50px 的width和height设置的是盒子内容的宽和高，不是盒子本身的宽和高，盒子的真实尺寸计算公式如下： 盒子宽度 = width + padding左右 + border...左右 盒子高度 = height + padding上下 + border上下 练习 通过盒子模型的原理，制作下面的盒子： ?
，它将整个脑体积分割成解剖学标记的感兴趣区域。...卷积神经网络在这一任务中表现出了良好的性能。现有的脑图像分割方法通常采用体素分类、切片标记或子体标记的方法。它们的表示学习是基于整体的部分，而它们的标记结果是通过部分分割的聚合产生的。...在信息不完全的情况下进行学习和推理，会导致最终分割结果不理想。为了解决这些问题，我们提出采用全体积框架，将全体积脑图像输入分割网络，直接输出整个脑体积的分割结果。...该框架利用了每个卷中完整的信息，易于实现。最后给出了该框架的一个有效实例。我们采用3D高分辨率网络(HRNet)学习空间细粒度表示，并采用混合精度训练方案进行记忆效率训练。...在一个公开的3D MRI大脑数据集上的大量实验结果表明，我们提出的模型在分割性能方面提高了最先进的方法。
题目 给定一个平衡括号字符串 S，按下述规则计算该字符串的分数： () 得 1 分。 AB 得 A + B 分，其中 A 和 B 是平衡括号字符串。...解题 只有连续的 左右括号() 才对结果有贡献 遇见(，深度n+1，当深度为n，遇见连续的（），结果需要加上 2^n 遇见）,深度-1 class Solution { public: int...deep++; else //S[i]== ')' { --deep; if(S[i-1] == '(')//连续的左右括号
1.0 简介 写好node代码后，打包进docker发现镜像非常大，下面方法有助于构建一个一个体积小很多的镜像; 2.0 常规构建镜像 当 Git 存储库变大时，你可以选择将历史提交记录压缩为单个提交...攻击者无法利用应用程序获得对容器的访问权限将无法像访问shell那样造成太多破坏,换句话说，更少的二进制文件意味着更小的体积和更高的安全性，不过这是以痛苦的调试为代价,比如: 进不去shell, ls,.../nodejs COPY --from=build /app / EXPOSE 3000 CMD ["index.js"] 3.2 使用Node.js Alpine镜像 大幅减小镜像体积的最简单和最快的方法是选择一个小得多的基本镜像...当Dockerfile的指令修改了，复制的文件变化了，或者构建镜像时指定的变量不同了，对应的镜像层缓存就会失效，某一层的镜像缓存失效之后，它之后的镜像层缓存都会失效。...https://blog.fundebug.com/2017/05/15/write-excellent-dockerfile/ 4.0 结论 尽可能在不影响性能前提减少docker构建体积
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