从Oracle 11.2.0.2开始，只有当I/O Calibration（I/O 校准、I/O统计信息）被收集才能使用自动并行度（DOP，Automatic Degree of Parallelism）。当PARALLEL_DEGREE_POLICY被设置为AUTO时，Oracle数据库将会基于执行计划中操作的成本和硬件特性来判断是否使用并行。如果一个PARALLEL Hint在语句级被使用，那么无论PARALLEL_DEGREE_POLICY的值设置成什么，自动并行度都将被开启。
Pinhole camera calibration calls camera vision from 3D objects in the real world and transforms them into a 2D image.
P=[fx0cx0fycy001] P = \begin{bmatrix} f_{x} & 0 & c_{x} \\ 0 & f_{y} & c_{y}\\ 0 & 0 & 1 \end{bmatrix} P=⎣⎡fx000fy0cxcy1⎦⎤
内容摘自Mac上的一个灰常好的免费软件Battery Health中关于保养MacBook的电池寿命的建议，与大家一起分享
【数据猿导读】Embodied拥有一支由科学家、工程师、艺术家和设计师组成的优秀团队，致力于开发先进的伴侣机器人，旨在为家庭和个人提供创新性的护理和健康服务，提高生活质量
解释复杂模型在机器学习中至关重要。 模型可解释性通过分析模型真正认为的重要内容来帮助调试模型。 在PyCaret中解释模型就像编写interpret_model一样简单。 该函数将训练有素的模型对象和图的类型作为字符串。 解释是基于SHAP（SHapley Additive exPlanations）实现的，并且仅适用于基于树的模型。 该函数仅在pycaret.classification和pycaret.regression模块中可用。
TiDB 7.1.0 LTS 在前段时间发布，相信很多同学都已经抢先使用了起来，甚至都已然经过一系列验证推向了生产环境。面对 TiDB 7.1 若干重要特性，新 GA 的资源管控 (Resource Control) 是必须要充分理解、测试的一个重量级特性。对于常年奋斗在一线 DBA 岗位的我来说，学术方面的精进已经力不从心，大部分的时间都在强化“术”的方面，所以 TiDB 每更（新）必追，每个新 GA 的特性都要熟悉，这样当生产环境 TiDB 升级到目标版本后，才不至于手忙脚乱，新建 TiDB 集群后才能对新特性驾轻就熟。相信本文会给读者朋友们带来一些实质性的收获。言归正传，本文将围绕“资源管控”主题，详细说说关于 “资源管控” 您应该知道的 6 件事。
经过昨天晚上的调试，发现了一个主要问题：使用圆网格标定板标定时，不能使用cornerSubPix()函数，否则寻找角点时，会导致图一的情况(裁剪为30万像素)。就找到能参考的程序，推进还是很快的。
https://github.com/bosch-ros-pkg/usb_cam
本文介绍了如何使用tslib工具进行代码编译和测试。首先，介绍了tslib工具的下载和安装过程，然后描述了如何使用tslib工具进行编译和测试。最后，给出了tslib工具的常用命令和测试数据。
目前大多数数字图像和成像设备每通道使用 8 位，因此将设备的动态范围限制在两个数量级（实际上是 256 个级别），而人眼可以适应变化十个数量级的光照条件。当我们拍摄真实世界场景的照片时，明亮的区域可能会曝光过度，而暗的可能会曝光不足，因此我们无法使用一次曝光来捕捉所有细节。HDR 成像适用于每通道使用超过 8 位（通常为 32 位浮点值）的图像，允许更宽的动态范围。
在编程开发中，我们经常会需要频繁创建和销毁同类对象的情形。这样的操作很可能会对性能造成影响。这时，常用的优化手段就是使用对象池（object pool）。需要创建对象时，我们先从对象池中查找。如果有空闲对象，则从池中移除这个对象并将其返回给调用者使用。只有在池中无空闲对象时，才会真正创建一个新对象。另一方面，对象使用完之后，我们并不进行销毁。而是将它放回到对象池以供后续使用。使用对象池在频繁创建和销毁对象的情形下，能大幅度提升性能。同时，为了避免对象池中的对象占用过多的内存。对象池一般还配有特定的清理策略。Go 标准库sync.Pool就是这样一个例子。sync.Pool中的对象会被垃圾回收清理掉。
当我们使用的鱼眼镜头视角大于160°时，OpenCV中用于校准镜头“经典”方法的效果可能就不是和理想了。即使我们仔细遵循OpenCV文档中的步骤，也可能会得到下面这个奇奇怪怪的照片：
在之前关于列线图的文章中，我们介绍了利用列线图来可视化预后模型，同时也提到了模型性能的几种评估方式，校准度以及校准曲线就是其中一种方式。
通过RNAseq|Lasso构建预后模型，绘制风险评分的KM 和 ROC曲线构建的预后模型KM显著，还需要验证其独立性？
企业用户通过WLAN接入网络，以满足移动办公的最基本需求。且在覆盖区域内移动发生漫游时，不影响用户的业务使用。
评价模型的好坏主要看区分度和校准度，校准度方面目前最推荐的还是校准曲线（calibration curve），可用于评价模型预测概率和实际概率一致性。
本文继续介绍方法2：输入一系列不同曝光时间的图像及曝光时间，最后HDR调整为一幅清晰图像。由于输入图像太多，本文仅仅列出几个输入图像作为参考。
OpenCV 3.0以及以后版本集成了HDR算法，样例代码的路径为： .\sources\samples\cpp\tutorial_code\photo\hdr_imaging.cpp。 实现算法的参考文献为《Recovering high-dynamic range radiance maps from photographs》，作者主页：http://www.pauldebevec.com/Research/HDR/。 作者主页上有实验的测试图片序列，可以下载下来，配合样例代码使用。OpenCV官方文档
在后台收到信息，莫名其妙被人投诉了，不知触犯了哪些人的利益，本人依然会本着分享交流的精神，共促行业的繁荣。如果您能一路跟过来，halcon视觉入门到提高，完全没问题。
某企业分支机构为了保证工作人员可以随时随地访问公司网络资源，部署WLAN基本业务实现移动办公。且在覆盖区域内移动发生漫游时，不影响用户的业务使用。
很多同学想把100ASK_IMX6ULL硬件一个一个测试， 触摸屏能点击的话，就表示它没问题。 另外，电容屏不需要较准。 如果你就是想走一遍，请按下面方法：
待标记图像：http://download.csdn.net/detail/heroacool/9477530
Probabilistic Deep Learning using Random Sum-Product Networks
在交换机以及AC上配置VLAN、Trunk。配置接入交换机S1的G0/0/1-3接口为Trunk接口，并加入VLAN 100和VLAN 101。G0/0/1、G0/0/2接口的默认VLAN为VLAN 100，当AP1、AP2加电启动后会加入VLAN 100，VLAN 100是AP的管理VLAN。G0/0/3接口的默认VLAN保持为默认值VLAN 1。
北京现代拥有3 座整车生产工厂、3 座发动机生产工厂和1 座承担自主研发的技术中心。北京现代拥有近300 台机器人，分别应用在车身焊接、车身冲压、发动机组装、涂装等各种关键工位中。公司依靠先进的自动化制造装备，保障100%焊接与运输自动化率，100%自动化冲压生产，确保车身焊接质量与车身强度。 在发动机生产工厂，汽车发动机的缸体搬运工作是由韩国现代公司制造的机器人来进行。在引导机器人进行缸体搬运时，采用的是由韩方定制的工业相机＋视觉软件的方式。在生产过程中，遇到了棘手问题，主要是：相机拍照一次检测不成功，需
作为基本输入设备，触摸板几乎是交互式嵌入式系统的标配。当我们知道了可以通过设备节点读取触摸板数据后，我们需要进一步优化这些直接获取的原生数据，比如去抖、消噪、校准等。 优化触摸板的 raw （原生）数据是一项十分复杂的算法任务，涉及诸如矩阵运算、行列式等高等数学，一般需要有比较扎实的数学背景的算法工程师来做，他们的其中一项杰出成果，便是今天要介绍的 tslib 库了。
elasticsearch近来年越来越受欢迎，es与solr相比，笔者觉得最大的推荐之处就是使用的简易型以及丰富的生态圈，从es release历史来看，18-19年间发布了很多新的版本
在VSLAM中，经常会使用鱼眼镜头或者广角镜头。本文主要分为理论部分与鱼眼镜头标定实践两部分，其中理论部分，主要参考《A generic camera model and calibration method for conventional, wide-angle, and fish-eye lenses》，作者为Juho Kannala和Sami S. Brandt，写于2006年，同时这篇文章的作者在2004年也写了一篇与鱼眼镜头标定相关的论文《A Generic Camera Calibration Method for Fish-Eye Lenses》，同样值得参考。
https://github.com/andyzeng/visual-pushing-grasping Train robotic agents to learn to plan pushing and grasping actions for manipulation with deep reinforcement learning.http://vpg.cs.princeton.edu/ Visual Pushing and Grasping Toolbox Visual Pushing and Gra
模数转换器即A/D转换器，或简称ADC，通常是指一个将模拟信号转变为数字信号的电子元件。 通常的模数转换器是把经过与标准量比较处理后的模拟量转换成以二进制数值表示的离散信号的转换器。 故任何一个模数转换器都需要一个参考模拟量作为转换的标准，比较常见的参考标准为最大的可转换信号大小。而输出的数字量则表示输入信号相对于参考信号的大小。
常见的单目相机主要有两种模型：即pinhole(针孔相机)与fisheye(鱼眼相机)模型，之前我已经介绍过视觉坐标系转换原理，不管单目相机模型是什么，其内参模型是一样的，将之前的结果拿过来，如下图所示：
随着疫情的变化，急性传染病数据经常会随时间变化，我们通过对每天传染病的记录，就形成了时间序列数据，周期可以是天，周，月，年。目前我们经常会用到ARIMA来预测疾病在未来的变化趋势。
本文主要为嵌入式入门开发者的接口、网口等板卡基础快速测试，当初级学习的开发者拿到板卡，如何在最快时间内测试板卡正常？，接下来是等是否正常。继续测试教程（3）的测试板卡的SATA接口、USB接口读写、USB HOST模式测试、USB DEVICE模式、串口测试等测试部分，接下来是CAN测试、VGA接口、7英寸LCD触摸屏、10.4英寸LVDS触摸屏、7英寸MIPI触摸屏等测试部分是否正常。
文章作者来自ThoughtWorks：贺思聪 ，图片来自网络。 3D打印机已经买回来几个月了，基本上每天都要打印一些东西，期间遇到了很多的问题积累了很多的经验。虽然现在桌面级的3D打印也算是比较简单好用了，但要追求好一点的打印质量，还是得折腾。 1 打印校准 打印机的校准包括X、Y、Z和A、B（就是喷头）两个轴的校准。最重要的是XYAB，因为他们直接关系到打印的尺寸大小及表面质量。 Cura和Slic3r等工具导出的是GCODE格式。GCODE格式使用明文描述路径。Sailfish Firmwar
内容提要： 双目相机标定目的：求出左、右相机的内、外参数矩阵以及畸变参数 使用软件：matlab 2018 标定过程分三步走：
漂亮的人机界面在很多的电子产品上都能看到，而且给人赏心悦目的感觉，工业上也越来越多的使用触摸屏，而工业上电阻触摸屏比较多，电阻触摸屏和电容触摸屏有很大的不同，稍复杂一些，就是需要校准，而校准到底选几点校准才最合适呢？
前面我们已经讲过logistic模型的校准曲线的画法，这次我们学习生存资料的校准曲线画法。
我们可以捕获生产环境的工作量，在测试环境上重放，从而在不影响生产环境的前提下做一些改动测试。 捕获：需要Oracle版本为10.2.0.4或更高. 重放：需要Oracle版本为11g Release 1或更新.
HarmonyOS轻量和小型系统适用于内存较小的IOT设备。通过本文，开发者可以快速熟悉HarmonyOS轻量和小型系统的环境搭建、编译、烧录、调测以及运行“Hello World”等。 轻量和小型系统的开发有以下两种方法： 用Windows环境进行开发和烧录，使用Linux环境进行编译。 统一使用Linux环境进行开发、编译和烧录。
关于临床预测模型的基础知识，小编之前已经写过非常详细的教程，包括了临床预测模型的定义、常用评价方法、列线图、ROC曲线、IDI、NRI、校准曲线、决策曲线等。
HELLO 各位小伙伴，你们好，这里是机器人小农，“烟花”到来之前我们都在静静等待着，坐家里看台风成了这个周末最好的度过方式。
在存在缺失数据的情况下，需要根据缺失数据的机制和用于处理缺失数据的统计方法定制变量选择方法。我们专注于可以与插补相结合的随机和变量选择方法的缺失方法。
dbms_resource_manager.CALIBRATE_IO(num_physical_disks => 1,
可以直接使用了 [root@iZ116haf49sZ fio]# which fio /usr/local/bin/fio [root@iZ116haf49sZ fio]# fio -h fio-2.2.11-15-g236d fio [options] [job options] <job file(s)> --debug=options Enable debug logging. May be one/more of: process,file,io,mem,blktrace,verify
uinput是一个内核模块(驱动)，它允许应用程序模拟输入设备(input_dev)。 应用程序通过访问/dev/uinput或/dev/input/uinput：
本篇主要是记录将LVGL移植到百问网STM32MP157开发板上，并且仅是跑一下LVGL的一些例程。
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