Log 极坐标变换是一种坐标转换的方法，本文记录将其用于匹配圆环的尺度与相位的思想。 简介 对于二维图形，Log-polar 转换表示从笛卡尔坐标到极坐标的变化，广泛应用在计算机视觉中。...此函数模仿人类视网膜中央凹视力，并且对于目标跟踪等可用于快速尺度和旋转变换不变模板匹配。...+\beta 此时相位转换成了关于\theta 的平移问题，而缩放还是相乘的关系，无法套用模板匹配 但如果我们使用对数极坐标变换，此时角度不变： 对于圆环 A 有: image.png...，可以套用 OpenCV 的模板匹配 对数极坐标转换示例代码 import mtutils as mt import cv2 import numpy as np def get_circle(img...： 正常极坐标变换后圆环宽度不同，无法平移匹配： 对数极坐标变换后图像之间仅差平移的差距： 参考文档 https://blog.csdn.net/zhangquan2015/article/details
使用new关键字创建数组的方式为 var myArray = new Array();//直接生成一个空的数组 var myArray = new Array(10);//直接生成一个长度为10的数组...push();----就是在数组的尾部添加数据项，该方法的参数个数可以自定义； unshift();--就是向数组的头部插入数据项信息，该方法的参数个数可以自定义； var colors = [];//...获取数组数据如果知道下标可以直接获取，javascript也提供了获取数组头部和尾部的数据的方法 pop();---该方法就是获取数组的最尾部的一个数据项，该函数无需传递任何参数； shift();-...，操作新的数组不会影响旧的数组，如果使用=连接来复制数组，操作新的数组时会改变旧的数组 var nus = [1,2,3,4]; var nusde = nus; nusde[0] = 9; console.log...我们将创建一个新数组，并向其添加一个元素： javascript"> var arr = new Array(6) arr[0] = "George" arr[1
排序是您在学习JavaScript时将使用的众多基本方法之一。让我们回顾一下如何对不同的数据类型使用排序方法。 ---- 字符串 默认情况下， 排序方法按字母顺序组织其元素。...sortNames.reverse() console.log(reversedNames) // ['Sophie', 'Izzy', 'Fletcher', 'Emmy', 'Cooper'] ---- 数字 在对数字进行排序时.../ \d 代表数字 +意味着, ' 1次或以上' 所以，总的来说，正则表达式使我们能够找到大于9的元素并对数组中的元素进行排序。...我很想知道你过去是如何学习的和资源的。 但对于阅读本文的初学者，请不要担心。尝试吸收你能吸收的东西，但不要感到学习正则表达式一切的压力！只需尝试了解示例中使用的正则表达式的细分。...正则表达式资源： https://developer.mozilla.org/en-US/docs/Web/JavaScript/Guide/Regular_Expressions/Character_Classes
在本文中，我们将学习在 JavaScript 中对数值数组进行排序的方法。数组的排序意味着以特定顺序排列数组的元素，即它们可以按升序或递增顺序排列，也可以按降序或递减顺序排列。...在 JavaScript 中，有两种方法可以按特定顺序对数值数组进行排序 通过在循环的帮助下遍历数组通过使用 JavaScript 中提供的 sort（） 方法让我们详细讨论上述两种方法，并对数值数组进行排序...inside the loops }}现在让我们了解此方法的实际实现，并借助 JavaScript 代码示例对数值数组进行排序。...第 4 步 - 在第四步中，我们将定义另一个 JavaScript 函数，该函数将通过使用嵌套循环相互比较来对数组的元素进行排序，并将其作为值分配给第二步中添加的第二个按钮的 onclick 事件。...通过使用 sort（） 方法sort（） 方法是 JavaScript 提供的用于对数组元素进行排序的方法。它将数组的所有值视为字符串，然后比较它们进行排序。
特征点尺度变换 高斯核是唯一可以产生多尺度空间的核，高斯模板具有圆对称性，通过高斯卷积操作对原始像素值重新分配权重，距离中心越远的相邻像素值权重分配相对较小。...二维矩阵变换的高斯平滑操作可以通过在水平和竖直方向上分别进行一维高斯矩阵变换相加得到。尺度是自然客观存在的，不是主观创造的，高斯卷积只是表现尺度空间的一种形式。...= 1.4142135; for (int j = 0; j < 5+2; j++) { sigma = sigma * pow(2.0,j/2.0) ;//pow:2^(j/2) // 对下一尺度进行进行高斯操作...GaussianBlur(ScaleSpace[i][j], ScaleSpace[i][j+1], ksize, sigma);//根据不同的平滑因子进行平滑，做差生成特征点 // 多尺度空间生成...如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。
JavaScript中数据类型无非是：简单类型+复杂类型，什么是简单什么又是复杂。...从电脑物理存储上讲，简单就是所见即所得，你看见什么，电脑里面存的就只是什么，并不会因为一些关系（比如引用）而多出一部分你不知道的（比如方法、属性等）；反之复杂，就是你看到的只是对方的冰山一角，而且这一角还戴了面纱...综上，简单类型的数据就是一个平常的不带方法、属性的数据（举个例子 var a=3; 这个a就是一个number类型的数据，而number类型的数据包含在简单数据类型这个大类里...：数组类型的数据的增删改。...，通常会用到数据结构里的一些查找算法（毕竟现在大数据来了，即使不是大数据，在现在的快餐社会，用户总是希望最快的速度达到目的），在空间和时间的权衡下找到最佳的查找算法并用上去就能完成第一步。
尺度空间定义 说到尺度空间理论最早可以追溯到1962年的T.Iijima最先提出，学术界开始关注尺度空间技术主要在1986年IEEE PAMI上同时刊出的4篇关于尺度空间理论的文章奠定了发展基础...现实世界中物体只有具备一定的尺度才能够倍人眼所察觉，计算机视觉学术研究就是在不断的尝试与突破来模拟人眼的观察方法。因此，尺度空间就是试图在图像领域中模拟人眼观察物体的概念与方法。...例如：观察一颗树，关键在于我们想要观察是树叶子还是整棵树：如果是一整棵树(相当于大尺度情况下观察)，那么就应该去除图像的细节部分。如果是树叶(小尺度情况下观察)，那么就该观察局部细节特征。 ...构建尺度空间的过程中，其实是在不断的去除细节过程同时不能够引进新的错误细节特征。...想想尺度空间金字塔进行高斯滤波时候，原始图像保存最多的细节特征，经过高斯滤波后细节特征逐渐减少来模拟大尺度情况下的特征表示。那么，什么是尺度空间？能否给尺度空间技术有个数学上定义或者判断准则呢？
今天我看到一篇南航数学系写的关于尺度空间解释的文章，感觉很通俗易懂，我们不从数学上来推倒什么是尺度空间，只是从生活常识方面来解释尺度空间的意义，意义懂了，数学方面自然就好理解了。...确切地说，这是一个尺度空间中的视觉问题，其答案取决于问题所在的“尺度”而不是某个数学指标。这里，“尺度”可以被直观地理解为观察窗口的大小。 图1(c)中，我们观察两个角的窗口大小都是12*16。...此例子的结果阐述了“尺度”对于解决视觉问题的重要性，即一个视觉问题的答案往往会依赖于其所在的尺度。...因此，视觉问题中的“尺度”概念也可以被形象地理解为摄像设备与被观察物体之间的距离：较远的距离对应较大的尺度，较近的距离对应较小的尺度。 接下来我们看看第二个例子吧，看看图二中显示的图片那些事角点？...我们对尺度空间技术的研究也正是朝着这个方向努力。概括地说，“尺度空间”的概念就是在多个尺度下观察目标，然后加以综合的分析和理解。
其实除了0以外，复数是都可以求解对数的。用欧拉公式可以简单的得到结果。记得以前学习电路的时候是用到过的，现在全忘了，再一次感觉大学白上了。...显然等式右边是一个复数形式，那么 iθ 就是 cosθ+isinθ 的自然对数解。...既然有了复数的自然对数，那根据对数的换底公式： loga(∗)=logb(∗)logba 就可以得到复数任意对数函数解。
这是个比较庞大的体系，这里就简单说说我们可能会用到的 style – 格式化时使用的样式.可选值有“decimal” – 纯数字格式 , “currency” – 货币格式, “percent” –...百分比格式; 默认值 “decimal” currency – 在货币格式化中使用的货币符号....可能的值是ISO的货币代码，如：人民币 – CNY useGrouping – 是否使用分组分隔符，如千/万/亿分隔符，可选值true – 使用，false – 不使用，默认值”true” minimumFractionDigits...– 要保留的小数最小位数，可选值0-20，默认值”2″ maximumFractionDigits – 要保留的小数最大位数，可选值0-20，默认值minimumFractionDigits 示例：...，可以参考https://developer.mozilla.org/zh-CN/docs/Web/JavaScript/Reference/Global_Objects/Number/toLocaleString
这里有一篇基于字符尺度的文字识别算法。这是18年发表的文章。...image.png 第二部分，相关的工作，我不说了。 第三部分，直接看模型的网络结构设计。
时间序列的多尺度建模 多尺度是时序研究必须要考虑的问题。一方面，不同特征的周期模式有长有短，需要用不同尺度进行刻画。...另一方面，尺度越小越精细，计算越复杂；尺度越大越粗糙，相应计算量减少，这又涉及到如何平衡的问题。 而如何为不同时序特征寻找最佳的建模尺度，并在此基础上建立多特征、多尺度的交互关系直接决定了模型效果。...框架通过迭代地在越来越精细的尺度上优化预测的时间序列，并引入了一种归一化方案，以最小化不同尺度之间的分布偏移，从而产生更好地捕捉目标信号趋势和局部变化的预测结果。...其中，跨尺度树结构总结了不同尺度的特征，而尺度内的相邻连接则建模了不同范围的时间依赖关系。Pyraformer中遍历路径的最大长度的复杂度是即O(1)，而其时间和空间复杂度与序列长度L线性相关。...模型维护一个由不同patch尺寸分割后的多尺度数据集合。显然大尺度的patch能够识别长周期模式，相反小尺度patch更能识别高频周期模式。
最简单的情况下，服务器掌握私钥，任何人都可以使用公钥。因此只要用公钥解密就能确认数据是否来源于服务器。 但还有子证书的概念。...用户操作系统里存放的根证书是有限的，因此https网站的证书是一级一级签发的。 根证书管理机构（CA）用自己的私钥签发下一级证书的公钥，而下一级证书的私钥用来加密又下一级的公钥。...假定一共就3级，那么用户浏览网站时，首先收到第1级私钥加密的第2级公钥、第2级私钥加密的第三级公钥，然后用本地的第1级证书解密第2级公钥，用第2级证书解密第三级公钥，如此即可信任3级公钥。...最后再用第3级公钥验证网站用3级私钥加密的内容。
我们表明，这些偏好表现为区域和尺度特定的结构-功能耦合。即，单模态区域的功能连接出现在小尺度回路的单突触通信中，而跨模态区域的功能连接出现在大尺度回路的多突触通信中。...转换概率在100个时间尺度t上测量。图1a显示了在后扣带 (红色)、上顶叶 (蓝色)、横颞(绿色)和岛叶(紫色)皮层的节点开始的随机行走的尺度变化的效果。...图3 多尺度功能多样性为了展示局部亲近性的变化如何突出大脑区域在多个尺度上的功能多样性，我们计算了7个度量，捕捉一个节点在不同拓扑尺度上的连接多样性。...2.3 最优交流尺度每个大脑区域之间沟通的最佳尺度是多少?图4a显示了结构连接体中个别大脑区域的中心性峰值(t opti)的尺度(t)。这些t opti值是各受试者的平均值。...图4 最优交流尺度2.4 多尺度结构功能耦合接下来，我们将研究多尺度连接模式如何影响结构-功能耦合。一对大脑区域之间的功能连接通常是通过各自fMRI BOLD信号的时间序列之间的相关性来计算的。
array=($str) length=${#array[@]} #直接输出的是数组的第一个元素 echo $array #用下标的方式访问数组元素 echo ${array[1]} #输出这个数组...echo ${array[@]} #输出数组中下标为2的元素的长度 echo ${#array[2]} #输出数组中下标为1到2的元素 echo ${array[@]:1:2} #输出数组中下标大于...2的元素 echo ${array[@]:2} #输出数组中下标小于2的元素 echo ${array[@]::2} 输出结果： just do just do it !
最近为了计算文档间的相关性需要用到对数的计算，在网上找到下面的方法： 其中的关键是：1 java标准包提供了自然对数的计算方法，2 其他的对数计算可以转换为自然对数的计算。...提供了一个计算自然对数方法——double java.lang.Math.log(double)。...如果你想算底不同的对数又该如何做呢？很遗憾，我们还没有办法计算以10为底或以2为底的对数。 但是它们却是在计算对数时用的最多的。 ...要想解决这个问题，我们就要回想曾经在学校里学过的数学和对数方程： logx(y) =loge(x) / loge(y) 这只需一段简单的Java程序来实现： public class Logarithm...10为底的对数就变为非常简单了： double log = Logarithm.log(100, 10); // log is 2.0 512的以2为底的对数是： double log = Logarithm.log
后面实习要解决实例分割中的目标多尺度问题(当然不只是这个问题，还有其他的)，为此对CNN中这几年的多尺度处理方法进行简要总结~_~，时间紧任务重，只记录了一点点东西，核心的还是要去看论文读代码。...而FCN的每一层的感受野不同，使得看到原图中的范围大小不同，也即可以处理不同尺度的目标。...SSD中的多尺度处理 ? SSD以不同stride的feature map作为检测层分别检测不同尺度的目标，用户可以根据自己的任务的目标尺度制定方案。...该方式尺度处理简单有效，但存在一些缺陷： 一般使用低层检测小目标，但低层感受野小，上下文信息缺乏，容易引入误检； 使用简单的单一检测层多尺度信息略显缺乏，很多任务目标尺度变化范围十分明显； 高层虽然感受野较大...该方法虽然比SSD的单层输出多尺度信息相比更好，但其也存在问题： 由于decoder使用的通道数与encoder相同，导致了大量的计算量； 还有其他缺点吗：） FPN中的多尺度处理 ?
Python 频率分析和对数频谱 源代码 #!...(),rate=wf.getframerate(),output=True) nframes = wf.getnframes() framerate = wf.getframerate() #读取完整的帧数据到...str_data中，这是一个string类型的数据 str_data = wf.readframes(nframes) wf.close() #将波形数据转换为数组 wave_data = numpy.fromstring...在修改shape的属性时，需使得数组的总长度不变。
对一个事物的认知过程，应该首先从一个清晰的概念开始，概念需要定义，定义有内涵和外延。...在对一个新的概念进行定义的时候，要使用清晰、简单的词汇进行一句话概括，不要引入新的概念或新的名词，不要使用不必要的形容词，不要描述一个事物，而是对本质的表达。...英语应该是 representation learning, 此处的意思是应该是表达或表示，对数据进行处理之后使其以一种人类和机器学习更容易理解的形式表达或表示出来。...2023年2月20日更新： 表征学习指的就是，在机器学习领域整个模型训练的过程其实都是在学习如何对数据进行更好地表征，此处的表征更通俗地表达应该是“表达”、“表示”、“展示”，而对数据进行更好地表征，就是对数据的特征...表征学习，就是学习更好地表达数据的特征，就是对数据的特征信息进行更好地提取、处理和表达，以便对未来数据进行预测。
去年系统受训过产品经理的内容，并取得NPDP产品经理资格认证，实际工作中也有幸从数据分析师转岗到数据产品经理，因此斗胆结合自己的认知来谈谈对于数据产品经理的理解，仅供参考。...数据的使用价值在于为决策提供更理性的依据。不管是数据分析师的分析决策建议，还是半自动化半人工的决策辅助，企业也希望尽可能地实现数据分析智能化，更方便、更快捷的决策。...从个人对数据产品的理解来看，数据产品经理显然需要两项很基础的能力：数据思维和产品思维。...本人是偏数据应用产品经理，以下便是对于数据应用产品经理的工作思考： image.png 简单梳理了两种类型的数据产品经理的工作差异，并不意味着数据应用产品经理就不需要了解数据流转流程，数据平台产品经理不需要思考数据的应用价值...相反的，数据产品经理，是一个综合能力较高的岗位，不仅需要掌握数据知识、数据技能，也需要具备产品规划、设计的能力，同时沟通协调也是非常重要的能力。
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