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IDEALENS K2测评:黄金螺旋中的移动VR一体机

这个外壳给予了内部的头显设备良好的保护,即使受到运输过中的外部碰撞,里面的设备也不会受到影响,同时也极大地方便了用户的日常收纳整理。 K2一体机的主机部分采用ABS工塑料有利于减轻总体重量,更加适合佩戴。主机正面部分则加装了一块仿铝散热片。 ?头显设备的左侧是音量加减的实体按键,而右边则是一块触控板加上一个开关按钮。 同时,K2还采用了ATW异步时钟扭曲技术,面延迟最低能控制在17ms以内。K2的电池容量为3800 mAh,充满电可持续使用4个小时左右。 虽然K2质呈现在同类型设备中算好的了,但或许是小编戴眼镜的缘故,屏幕上的像素格还是略微有点明显。另外,在某些体验中如快速移动头部,还是能感觉到短暂的面延迟。 电池的续航性较好,在使用时电量失很慢,综合使用1小时耗电约25%。? 软 件 篇 ?UI简洁,科幻星空界面的友好体验?IEDALENS K2使用的是Ideal OS系统(基于安卓6.0开发)。

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干货|机器学习:Python实现聚类算法之K-Means

算法大致为:1)随机选取k个点作为种子点(这k个点不一定属于数据集)2)分别计算每个数据点到k个种子点的距离,离哪个种子点最近,就属于哪类3)重新计算k个种子点的坐标(简单常用的方法是求坐标值的平均值作为新的坐标值 )4)重复2、3步,直到种子点坐标不变或者循环次数完成3.完整计算过1)设置实验数据运行之后,效果如下图所示:? ,Yk,cls_dict): #样本点 plt.figure(figsize=(5,4)) plt.scatter(Xn,Yn,color=green,label=数据,linewidth=1) plt.scatter 这里不讲这个算法)2)不同的随机种子会得到完全不同的结果(K-Means++算法可以用来解决这个问题,其可以有效地选择初始点)算法如下:1)在数据集中随机挑选1个点作为种子点##随机挑选一个数据点作为种子点 cls_dict]) for i in range(len(Xk)): plt.text(Xk,Yk,sign_k) plt.show() def draw_point_all_seed(Xk,Yk): #样本点

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    Java:手把手带你源码分析 HashMap 1.7

    2.3 存储 注:为了让大家有个感性的认识,只是简单的出存储,更加详细 & 具体的存储会在下面源码分析中给出 ? (o instanceof Map.Entry)) return false; Map.Entry e = (Map.Entry)o; Object k1 = getKey(); Object k2 = e.getKey(); if (k1 == k2 || (k1 ! = null && k1.equals(k2))) { Object v1 = getValue(); Object v2 = e.getValue(); if (v1 == v2 || (v1 !

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    Professional K2 blackpearl

    所有您想了解的有关K2 blackpearl以及驱动应用序知识尽在于此书 ? “它对于工作和业务管理同样具有重要的意义。本书的前四章介绍了涉及像为什么人们使用像K2 blackpearl这样的技术,以及人们是如何思考企业效率等非技术性的问题。” 这些入门章节阐述了驱动应用序与传统的业务管理技术之间的对比,解释了如何辨别将会受益于自动化的、如何衡量成功的应用序,以及企业如何将公司文化向自动化和效率转型。 “您将从这本书中了解到建模的最佳实践方法、如何组织您的项目、如何搭建工作解决方案、K2软件的最佳范例、详细的K2 blackpearl软件架构、管理、报表以及其他更高级的主题,”Apergis “任何使用K2 blackpearl的设计人员或开发人员、需要深入了解如何建立工作解决方案的人,以及决策者、架构师和K2用户 — 将从此书受益匪浅。”

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    这道算法题太简单?你忽略了时间复杂度的要求!

    首先在两个数组中分别找出第 k2 大的数,再比较这两个第 k2 大的数,这里假设两个数组为 A ,B。 如果你对上面的图片描述还是有点疑惑的话,强烈建议将下面的动完整的看完。 动描述代码实现@author:windliangpublic double findMedianSortedArrays(int nums2) { int n = nums1.length; int 详细通俗的思路分析,多解法: https:leetcode.wangleetCode-4-Median-of-Two-Sorted-Arrays.html ----本文相关阅读推荐:毕业十年后,我忍不住出了一份序员的高考试卷一道腾讯面试题 :厉害了我的杯十大经典排序算法动与解析,看我就够了!

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    K2 Blackpearl的Outcomes Actions和Line Rule

    使用K2 blackpearl设计的时候有两个重要概念是Outcomes和Actions。 ? Actions代表的是人与工作交互的时候,对处理的意见(例如同意不同意驳回),K2的Action还可以进行权限控制。 Outcomes是Action的自然扩展,决定了的走向,可以设定业务规则,比如说至少2个人同意还是所有人都同意等等。大多数情况下ACTIONS 和OUTCOMES之间是一对一的关系。 也存在不是一对一关系的时候,这种情况出现在并发上。K2的OUTCOMES只要有一个满足条件,其他的OUTCOME就不会被激活了。 针对K2的并发上的条件通过K2的另一个重要概念Line rule来解决,也就是在Line Rule进行条件的设置。

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    android广角相机畸变校正算法和实现示例

    1.光学相机镜头一般都存在畸变的问题,畸变属于成像的几何失真,它是由于焦平面上不同区域对影像的放大率不同而形成的面扭曲变形现象。 除了一些特定的场合,大部分情况下,这些失真都是需要校正到正常人眼不产生扭曲的度。2常见的畸变是枕形畸变,桶形畸变和线性畸变。广角镜头的摄像设备拍摄出来的图像经常会有桶形畸变的问题。 4.一般摄像头畸变校正可以使用OPENCV,OpenCV的畸变参数总共有五个,径向畸变3个(k1,k2,k3)和切向畸变2个(p1,p2)。径向畸变:?切向畸变:? 以及在OpenCV中的畸变系数的排列(这点一定要注意k1,k2,p1,p2,k3),千万不要以为k是连着的。? 其公式由好像是泰勒公式,K和P应该可以无限精确,也可以横竖使用不同参数,r=x*X+y*y;5.这里不对标定过和opencv校正过详细推理。

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    BlackPearl 的 ServiceObject 开发部署

    K2“BlackPearl”提供一个平台,用于管理和利用现有的跨越任何数量的业务系统的业务信息,以降低成本。 开发人员可以通过K2提供的技术,Web服务,或 K2 ADO.NET 数据提供序,从业务系统中建立属性和方法,建立实体之间的联系,以及联合字段显示数据。 SmartObject在K2 blackpearl扮演着数据提供者这个非常关键角色,整个K2 blackpearl平台中SmartObject无处不在。 提供的方法· SmartObject能以可视化的方法在K2定义中使用,与外部系统交互· SmartObject提供了API,能被企业架构中的其它层面方便地使用 ? 权限系统同工作集成的是权限系统的WCF服务。2. 编写ServiceObject代码,通过泛型DataAccess类和辅助类ServiceObjectHelper简化开发。3.

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    2016中国高交会,VR体验强势抢镜

    VIVE,以及国内众多的ARVR领袖企业,比如3GLASS蓝珀S1的厂商3GLASS公司、上海大朋科技、亮风台信息科技有限公司、易瞳科技、北京小鸟看看科技有限公司、成都虚拟世界的升级版本IDEALENS K2 据悉,这是IDEALENS打造的一套VR骑行健身解决方案,将动感单车与VR一体机IDEALENS K2适配在一起,提供了山地、公路等虚拟场景,用户可以边骑车边观赏风景。 IDEALOEYE由多达21目高清摄像头组成,可拍摄360°3D景深面,进行4Kx2K@30fps直播以及8Kx4K@30fps的录播,并能实时完成面拼接。 据悉,IDEALOEYE与IDEALENS已经联合打造出了一套提供从输入端(IDEALOEYE摄像机录制、推)到输出端(IDEALENS VR一体机观看)的端对端整体闭环全景直播解决方案。 3Glasses蓝珀S1是国内首家使用定制双目VR专用屏的头显设备,实现了双眼超2K的高清质,PPI达704,视场角达到110°,刷新率也达到了120Hz,机身重量仅为358g,拥有2M的空间定位范围

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    【漫】以后在有面试官问你AVL树,你就把这篇文章扔给他。

    背景西天取经的路上,一样上演着编的乐趣.....?????1、若它的左子树不为空,则左子树上所有的节点值都小于它的根节点值。2、若它的右子树不为空,则右子树上所有的节点值均大于它的根节点值。 由于二叉查找树的特性,我们可以很快着找到它,其过如下:1、和根节点9比较?2、由于 14 > 9,所以14只可能存在于9的右子树中,因此查看右孩子13? 总结一下在插入的过中,会出现一下四种情况破坏AVL树的特性,我们可以采取如下相应的旋转。1、左-左型:做右旋。2、右-右型:做左旋转。3、左-右型:先做左旋,后做右旋。 = K1.lchild; K1.lchild = K2; 重新计算高度 K2.height = Math.max(height(K2.lchild), height(K2.rchild)) + 1; K1 希望通过这种漫的形式,能够让你们更加容易读懂一些算法或数据结构。

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    K2 blackpearl 中的业务规则(Rules)

    K2系统中,中的任何一个执行节点(一个节点可以包含多个事件)都可能包含客户端事件,服务器端事件,以及子(IPC,Inter Process Communication)事件,或者其他事件。 通常情况下,我们需要在节点中包含大量的业务逻辑,比如:节点的执行者是谁?在执行者启动节点任务之前哪些前提条件必须要满足,等等。 节点是中的关键元素,任务执行者在节点做出审批、输入数据或者提取数据。 为了实现各种复杂的业务逻辑,K2提供了以下的业务规则: 1.  K2提供了And,Or和Xor等3种逻辑判断符,能够实现逻辑组合。 2. Start Rule(开始规则) Start Rule是一个时间规则,代表一个任务什么时候开始。 这是K2一个非常好的规则,因为每个部门经理的审批意见都会保存在各自的Slot中,中的变量值不会互相覆盖,这样就可以非常方便地查询各个经理的审批意见,而不需要为每个经理都定义变量。

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    Python多继承解析顺序的C3线性算法

    C3线性算法的推导过如下: 假设类C继承自父类B1,...Bn,类C的解析列表公式如下: ? 这个公式表明C的解析列表是通过对其所有父类的解析列表及其父类一起merge得到的。 推导过我们用上面的那张图试一下推导出mro的解析顺序。 ) = L(K3) = 以上是K1,K2,K3的解析顺序 下面是Z的推导过 L(Z) = Z + merge(L(K1)+L(K2)+L,(K1,K2,K3)) = Z + merge(L+L(K2 ,D,B,E,O)+L(K3,D,A,O),(K1,K2,K3)) = + merge(L+L(K2,D,B,E,O)+L(K3,D,A,O),(K2,K3)) = + merge(L+L(D,B, ->K3->D->A->B->C->E->O 为了验证答案,我们在python中运行print(Z.mro())结果如下和我们推导的结果相同,这就是C3算法的

    24210

    Inkscape连线箭头

    它可以保存各种行的矢量图格式(.pdf, .eps等等)。初学者发现其中的工具‘Diagram Connector’使用之后默认是没有箭头指向的。这让习惯了Visio的用户很是头疼。 出一条线2. 用选择工具(Select and Transform F1)选中他3. 选中‘fill & stroke’4. 选中stoke style tab5. 这一用法不仅仅局限于图链接。任意直线曲线都可以用这个方法来起终点和线上箭头,线段的style宽度等等参数。

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    MySQL系统运行状态实时监控(python版本)

    |%-12s |%-12s| % (q,c,r,c+r,tc,tr)count+=1time.sleep(1)另外,记得需要关闭数据库连接,cursor.close()dbConn.close()整个 若使用了str(line),则需要使用q=k2.split()截取字符串。 k1):r=k1elif (Status.Threads_con in k1):tc=k1elif (Status.Threads_run in k1):tr=k1 if (Status.QPS in k2 ):q=k2.split()elif (Status.Commit in k2):c=k2.split()elif (Status.Rollback in k2):r=k2.split()elif (Status.Threads_con in k2):tc=k2.split()elif (Status.Threads_run in k2):tr=k2.split()以上完整代码,可以下载,https:github.combisal-liumysqlblobmastermysql_per_monitor

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    Hadoop学习笔记—5.自定义类型处理手机上网日志

    1.2 要实现的目标  有了上面的测试数据—手机上网日志,那么问题来了,如何通过map-reduce实现统计不同手机号用户的上网量信息? 通过上表可知,第6~9个字段是关于量的信息,也就是说我们需要为每个用户统计其upPackNum、downPackNum、upPayLoad以及downPayLoad这个四个字段的数量和,达到以下的显示结果 : 13480253104 3 3 180 180 13502468823 57 102 7335 110349 二、解决思路:封装手机量2.1 Writable接口  经过上一篇的学习,我们知道了在 ,单位:byte long downPayLoad;    下行总量,单位:byte public KpiWritable() { } public KpiWritable(String upPack 三、编实现:依然MapReduce3.1 自定义Mapper类 * * 自定义Mapper类,重写了map方法 * public static class MyMapper extends Mapper

    16010

    Java TreeMap 源码解析

    也就是说k1.compareTo(k2)或comparator.compare(k1, k2)为true时,k1.equals(k2)也应该为true。 貌似k=3时比k=2时得到的结果还要小,那也就是说三叉搜索树应该比二叉搜索树更好些呀,但是为什么二叉树更行呢? 这样也就大概能理解为什么二叉树这么行了,就是因为进行一次比较操作,我们最多可以将问题规模减少一半。 好了这里扯的有点远了,我们再回到红黑树上来。红黑树性质先看看红黑树的样子:? 红黑树示例上图是从wiki截来的,需要说明的一点是:叶子节点为上图中的NIL节点,国内一些教材中没有这个NIL节点,我们在图时有时也会省略这些NIL节点,但是我们需要明确,当我们说叶子节点时,指的就是这些 红黑树旋转示例(没有出NIL节点)关于红黑树的插入、删除、左旋、右旋这些操作,我觉得最好可以做到可视化,文字表达比较繁琐,我这里就不在献丑了,网上能找到的也比较多,像v_July_v的《教你透彻了解红黑树

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    Java TreeMap 源码解析

    也就是说k1.compareTo(k2)或comparator.compare(k1, k2)为true时,k1.equals(k2)也应该为true。 貌似k=3时比k=2时得到的结果还要小,那也就是说三叉搜索树应该比二叉搜索树更好些呀,但是为什么二叉树更行呢? 这样也就大概能理解为什么二叉树这么行了,就是因为进行一次比较操作,我们最多可以将问题规模减少一半。 好了这里扯的有点远了,我们再回到红黑树上来。红黑树性质先看看红黑树的样子:? 红黑树示例上图是从wiki截来的,需要说明的一点是:叶子节点为上图中的NIL节点,国内一些教材中没有这个NIL节点,我们在图时有时也会省略这些NIL节点,但是我们需要明确,当我们说叶子节点时,指的就是这些 红黑树旋转示例(没有出NIL节点)关于红黑树的插入、删除、左旋、右旋这些操作,我觉得最好可以做到可视化,文字表达比较繁琐,我这里就不在献丑了,网上能找到的也比较多,像v_July_v的《教你透彻了解红黑树

    25110

    斐讯K2刷华硕固件教

    刷机 斐讯 斐讯K2刷华硕固件教前段时间入手了斐讯K2,但是感觉太差了,经常断网,所以就想刷个别的固件!刷机前要连接好网线Lan,wifi不行的。 教开始1.查看固件或降级检查你的斐讯固件版本,因为我更新到了最新版的k2_22.6.507.43,网上好像说会不成功,然后我就去降级,降级到了K2_V22.6.506.28 版本。怎么降级呢?

    11.8K87

    2021年大数据Hadoop(二十):MapReduce的排序和序列化

    MapReduce的排序和序列化概述序列化(Serialization)是指把结构化对象转化为字节。反序列化(Deserialization)是序列化的逆过。把字节转为结构化对象。 当要在进间传递对象或持久化对象的时候,就需要序列化对象成字节,反之当要将接收到或从磁盘读取的字节转换为对象,就要进行反序列化。   8 b   10 a   5 要求:第一列按照字典顺序进行排列第一列相同的时候, 第二列按照升序进行排列​​​​​​​分析实现自定义的bean来封装数据,并将bean作为map输出的key来传输MR序在处理数据的过中会对数据排序 如果自定义的JavaBean要参与MapReduce运算,则必须进行序列化,必须实现Writable接口,如果该JavaBean作为K2,则必须实现WritableComparable接口,让JavaBean Context context) throws IOException, InterruptedException {   1:将行文本数据(V1)拆分,并将数据封装到SortBean对象,就可以得到K2

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    畸变校正详解

    转载请注明:转载自 祥的博客原文链接: http:blog.csdn.nethumanking7articledetails45037239 ----1.摄像机成像原理简述成像的过实质上是几个坐标系的转换 畸变数学模型摄像头成像畸变的数学模型 (符合的对应关系有问题,可能会造成一些干扰,公式主要看后面推导的过)?2.2. 公式推导公式推导:?3.畸变校正3.1. 代码实现 clear; clc; A =; D = ; fx = A(1,1); fy = A(2,2); cx = A(1,3); cy = A(2,3); k1 = D(1); k2 = D(2); *y + p2*(r2 + 2*x.^2); y = y.*(1+k1*r2 + k2*r2.^2) + 2*p2.*x. subplot(121); imagesc(I_d); title(畸变原图像); subplot(122); imagesc(I_r); title(校正后图像);运行效果(摄像机内参是取网上的,图也是自己

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