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在 ArcGIS 中由激光雷达创建强度图像

如果激光雷达中包含强度值,则可使用这些强度值绘制出类似黑白航空照片的图像。创建 LAS 集图层勾选扩展模块并在ArcCatalog 或“目录”窗口中创建 LAS 集? 选择 LAS 文件选项卡,将 LAS 文件添加到 LAS 集中。可选择添加文件按钮或添加文件夹按钮,将 LAS 文件添加到新的 LAS 集中。 并确认 LAS 文件选项卡上 LAS 集的点间距。(添加文件夹是递归选项;因此添加某个文件夹可以同时将所选文件夹中多个文件夹的 LAS 文件添加到 LAS 集中。)? 供应商也可以将强度值规范化到 0–255 范围内。)??保存后在ArcSence中加载LAS 集,可以看出这是一片村庄?下一步是在仅使用首次回波的 LAS 集上定义点过滤器。 根 LAS 集图层生成强度图像使用转换工具箱中的LAS 集转栅格。来将点强度值生成图像?参设置一般默认即可,采样值应根的点间距进行设置。比较合理的值是平均点间距的两倍到四倍。?

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MongoDB的WiredTigerLAS.wt大小异常分析

WiredTiger内存中的一个leaf page能保存的大小是有上限的,这由一个leaf_value_max的参决定,长度超过leaf_value_max的被称为overflow data。 为了便于之后读取或者清理表WiredTigerLAS中的,写入表WiredTigerLAS的文档格式除了包含原始的key和value外,还需要保存更多的,如下图所示。 这个bug最近才被官方修复,并且修复之后,又暴露了一个之前被掩盖的不一致的bug,这和LAS清理使用的read uncommited隔离级别有关。 3)当MongoDB负载稳定的时候,LAS清理机制本来可以保证文件WiredTigerLAS.wt空间达到一定大小后就不再增加,但由于LAS清理执行时机的bug,造成写入的无法被删除,而又有新写入 4)LAS清理执行时机的bug被修复后,暴露了原来被掩盖的LAS清理和LAS逐出事务并发执行时可能导致出现不一致的问题,将LAS清理换为使用read commited隔离级别后得到解决。

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    Human Language Processing——LAS

    Model) ;GMM(Gaussian Mixture Model);CTC(Connectionist Temporal Classification)基于Deep Learning的语音识别算法,依模型的不同 CTC出现得最早,后来随着Seq2Seq概念的提出,有了LAS和RNN-T,近些年慢慢发展出了Neural Transducer,MochA。 比较常用的是前面3个(LAS, CTC, RNN-T),LAS是可以和CTC一起使用的。另外,传统的HMM模型也可以结合DNN模型,做一些融合。 LAS算法LAS就是我们所熟知的那个Seq2Seq算法,只不过其用在了语音识别领域,称作LASLAS的全称为Listen,Attend,Spell。 LAS的限制LAS虽然神通广大,但它也有一些问题。我们期待我们的模型可以做online的识别,即能够一边听,一边做语音识别。而不是模型听完整句话后,等上一秒,模型才输出辨识结果

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    快手自研直播多码率标准对行业发布

    2019年底显示,快手的直播DAU超过了1亿,快手的游戏直播日活用户达到5100万,游戏直播是众多直播场景中比较特殊的一个例子。 而延迟越低,客户端缓存的也越少,对网络抖动的抗性也越差,从而增加了卡顿的风险。?目前的直播架构主要分为两类,一类是是基于流式架构,例如HTTP-FLV、WebRTC等。 为了平衡这一对矛盾的目标,我们采用基于buffer的模式,背后的出发点在于当buffer较多时,意味着带宽没有被充分利用起来,需要切换到更高档位以获得更高的清晰度,反之亦然。 LAS仅给出推荐的实现架构与自适应算法策略详细的文档、架构、部署方式、测试等,可以参考LAS的官方网站(https:las-tech.org.cn),这里不再赘述。? 其中,LAS不同的延时模式,通过启播拉流时,采用相对位置拉流并设定不同的相对位置来实现。详细的测试可以参考LAS的官网。

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    6个免费好用的LiDAR软件

    要找到免费的激光雷达处理软件并不容易,因此在这篇文章中,我们将介绍6个最出色的免费或开源的LiDAR软件,可以用于3D点云查看、点云分析、点云操作等。 例如,你可以使用Fugro Viewer完成以下任务:显示轮廓或TIN阴影浮雕按高程、分类等查看点云。 4、http:Plas.io - 最好的 Web LiDAR查看器在浏览器中查看激光雷达有可能吗?Plas.io是唯一的web激光雷达查看器,只需要浏览器就可以访问点云LAS 或 LAZ)。 5、SAGA GIS - 地球科学自动分析系统SAGA GIS 不是专门用来处理LiDAR点云的。但是,如果你有激光雷达,SAGA GIS 可以将它们导入。 此外,你可以更新其颜色坡道,并更改要显示的 LiDAR 的值。SAGA GIS没有提供完整激光雷达工具列表,这些功能组织得也不是很好。

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    PyTorch+Kaldi、专注E2E语音识别,腾讯AI Lab开源轻量级语音处理工具包PIKA

    PIKA 首个版本专注于端到端语音识别,开发团队以 PyTorch 作为深度学习引擎,使用 Kaldi 进行格式化和特征提取。? 准备和 RNNT 训练egstrain_transducer_bmuf_otfaug.sh 包括准备和 RNNT 训练。 用户需要准备训练并指定训练目录:#training data dir must contain wav.scp and label.txt files#wav.scp: standard kaldi ,则可以省略准备步骤)。 backward las rescorer modellasrescorer_fw=lasrescorer_bw=PIKA 工具包中的所有训练和解码超参都基于大规模训练和内部评估

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    线性基

    题意:操作1问区间异或和最大,操作2让末尾添加一个xl = (l^las)%n+1. r = (r^las)%n+1. if(l>r)swap(l,r); x = x^las 。 其中las是上一次操作1的答案,初始为0.解:让区间每个基底尽量靠近 i 这个位置和这个位置的值。 #include #define ll long longusing namespace std;const int maxn = 1e6+4;int n,m,t;int tp,las = 0;int base,pos,bs,ps;void add(int x,int id){ for(int i=30;i>=0;i--){ if(x&(1ll=l&&(las^base)>las){ las^=base ; } } printf(%dn,las); } } } return 0;}

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    预处理一体化-基因芯片

    ,las=3,main=RMA)???? 从上图可知,MAS5算法处理的出现很多负值,Orignal原本不重合的多条分布曲线,经过RMA处理重合在一起,有利于下一步差异表达分析。但出现两个峰值,不符合高斯正态分布。 不同需要进行算法比较才可以知道。????箱线图中,三种算法处理后各样品的中值十分接近。MAS5算法总体不错。有一定拖尾现象。gcRMA的拖尾现象比RMA要明显得多。 MA(M代表Minus,A代表Average,MA图中,M=log2(RG),A=12*log2(R*G),R和G指任何两个需要对比的,不是指双通道cDNA芯片中红和绿标记的样品表达量。 MA图反映基因在对比的样品中表达差异(对化)随基因信号强度变化(对化)的分布。在上图original,中值(红色曲线)偏离0,经过gcRMA算法预处理,中值基本保持在零线上。

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    R语言_图形初阶

    (mtcars)plot(wt,mpg)abline(lm(mpg~wt))title(regression of mpg on weight)detach(mtcars)dev.off() #图形参par =,tck=,) #side的方向是下左上右text(locator(1),text to place,cex=,col=)mtext(y=1x,side=4,line=3,cex.lab=1,las= 2,col=blue)help(plotmath) #学文字 #综合1:左右两边两个y轴的图形设置x = c(1:10)y = xz = 10xopar = par(no.readonly=TRUE) =2)axis(4,at=z,labels=round(z,digits=2), col.axis=blue,las=2,cex.axis=0.7,tck=-0.01)mtext(y=1x,side=4 blue),cex=0.5)install.packages(Hmisc)library(Hmisc)minor.tick(nx=3,ny=3,tick.ratio=0.5)par(opar) #综合2:点右侧文字设置

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    BZOJ2125: 最短路(圆方树)

    Input输入的第一行包含三个整,分别表示N和M和Q 下接M行,每行三个整v,u,w表示一条无向边v-u,长度为w 最后Q行,每行两个整v,u表示一组询问Output输出Q行,每行一个整表示询问的答案 10 2 1 2 1 1 4 1 3 4 1 2 3 1 3 7 1 7 8 2 7 9 2 1 5 3 1 6 4 5 6 1 1 9 5 7 Sample Output5 6 HINT对于100%的 deep]) swap(x, y); x = fa]; } if(deep < deep) swap(x, y); return y;}int Jump(int x, int lca) { int las = top) las = top, x = fa];las = top not x return x == lca ? las : point + 1];这里要写lca }int abs(int x) { return x < 0 ?

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    loj#2312. 「HAOI2017」八纵八横(线性基 线段树分治)

    ); M = read(); Q = read(); for(int i = 1; i > w; bg.AddEdge(x, y, w); bg.AddEdge(y, x, w); } memset(las , -1, sizeof(las)); int youducuotile = 0; for(int i = 1; i > e.w; las = i; } else if(opt == C && opt == a) { int k = read(); Add(1, 1, Q, las, i - 1, e); las = -1; } else { int k = read(); Add(1, 1, Q, las, i - 1, e); cin >> e.w; las = i; } } for(int i = 1; i

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    PDAL点云处理库介绍

    编辑丨dianyunPCLPDAL是点云处理的库。这是一个CC++开源库,用于点云的转换和处理。尽管该库中许多工具的重点和发展都起源于激光雷达点云的处理,但它也不限于激光雷达。 PDAL是点云处理的库。这是一个CC++开源库,用于点云的转换和处理。尽管该库中许多工具的重点和发展都起源于激光雷达点云的处理,但它也不限于激光雷达。? 3,PDAL可以对任何格式的点云进行操作,而不仅仅是ASPRS LAS。 LAStools可以读取和写入除LAS以外的其他格式,但会将所有与其对LAS的内部处理相关联,从而将其限制为LAS格式提供的维度类型。4,PDAL由用户使用其声明性JSON语法进行协调。 与Potree的区别Potree是一个WebGL HTML5点云渲染器,使用ASPRS LAS和LASzip压缩LAS

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    PDAL点云处理库介绍

    PDAL是点云处理的库。这是一个CC++开源库,用于点云的转换和处理。尽管该库中许多工具的重点和发展都起源于激光雷达点云的处理,但它也不限于激光雷达。什么是PDAL? PDAL是点云处理的库。这是一个CC++开源库,用于点云的转换和处理。尽管该库中许多工具的重点和发展都起源于激光雷达点云的处理,但它也不限于激光雷达。? 3,PDAL可以对任何格式的点云进行操作,而不仅仅是ASPRS LAS。 LAStools可以读取和写入除LAS以外的其他格式,但会将所有与其对LAS的内部处理相关联,从而将其限制为LAS格式提供的维度类型。4,PDAL由用户使用其声明性JSON语法进行协调。 与Potree的区别Potree是一个WebGL HTML5点云渲染器,使用ASPRS LAS和LASzip压缩LAS

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    分析可视化】分组和透视功能实战-航班分析

    来源 https:fivethirtyeight.compoliticsimport numpy as npimport pandas as pdfrom pandas import Series , DataFrame# 航班半个月20w条link = UsersbennyrhysDesktop分析可视化-集homeworkusa_flights.csvdf = pd.read_csv -16.0 0 407 NaN NaN NaN NaN NaN 77.0 201660 11012015 0:00 NK 188 OAK LAS -4.0 0 407 NaN NaN NaN NaN NaN 87.0 201661 12012015 0:00 NK 188 OAK LAS -7.0 0 407 NaN NaN NaN NaN NaN 82.0 201662 13012015 0:00 NK 188 OAK LAS 23.0 0 407 3.0 0.0 0.0 20.0 0.0 103.0 201663 14012015 0:00 NK 188 OAK LAS -7.0 0 407

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    R语言实现基因组的可视化

    包支持的输入类型?library(Sushi)Sushi_data = data(package = Sushi)data(list = Sushi_data$results)?2. 信号轨迹图,所需的基本参包括要绘制的、染色体和开始和停止位置。? 4. bedpe格式的可视化展示? 对bed格式的chip的可视化展示。? #多样本的比较,点图和矩形图Sushi_ChIPSeq_severalfactors.bed$color=maptocolors(Sushi_ChIPSeq_severalfactors.bed$row

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    BZOJ3413: 匹配(后缀自动机 线段树合并)

    首先可以转化一下模型(想不到qwq):问题可以转化为统计(B)中每个前缀在(A)中出现的次。 namespace std;const int MAXN = 4e5 + 10, SS = 1e7 + 10;int N, M;char S, T;int fa, len, ch, root = 1, las = 1, tot = 1;vector par;int insert(int x) { int now = ++tot, pre = las; las = now; len = len + 1; for + 1; memcpy(ch, ch, sizeof(ch)); for(; pre && ch == q; pre = fa) ch = nq; fa = fa = nq; } } return las

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    基于协商模型的双通道端到端语音识别(CS SC)

    为了进一步提高质量,我们提出了一个双通模型,使用非流媒体听、听和拼写(LAS)模型对流式假设进行重新扫描,同时保持合理的延迟。该模型关注声学,以重新核心假设,而不是只使用第一遍文本假设的神经修正模型。 在谷歌语音搜索(VS)任务中,我们提出的审议模型与LAS重取相比降低了12%的相对WER,在专有名词测试集上降低了23%。 与大型传统模型相比,我们的最佳模型在计算复杂度方面比LAS模型提高了21%,审议译码器比LAS译码器更大,因此需要在第二步解码中进行更多的计算。 has been proposed to rescore streamed hypotheses using the non-streaming Listen, Attend and Spell (LAS In terms of computational complexity, the deliberation decoder has a larger size than the LAS decoder

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    谷歌最新端到端语音识别系统:词错率降至5.6%,性能提升16%!

    传统自动语音识别系统(ASR)一直被谷歌的多种语音搜索应用所使用,它由声学模型(AM)、发音模型(PM)和语言模型(LM)组成,所有这些都会经过独立训练,同时通常是由手动设计的,各个组件会在不同的集上进行训练 LAS端到端模型的组件LAS模型的所有组件都作为单一的端到端神经网络进行联合训练,而不是像传统的系统那样作为单独的模块进行训练,这使得训练更简单。 此外,由于LAS模型完全是神经网络,所以不需要外部的、手工设计的组件,例如有限状态转换器,词典或文本标准化模块。 在这里,所有的方言语言的可以组合起来训练一个网络,而不需要为每种方言语言单独设置AM,PM和LM。 另外,在现场生产的上评估时,这些模型仍然不够好。 此外,我们的端到端模型是在22000个音频-文本对上学习的,而传统的系统通常是在大得多的语料库上训练。

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    用于语音识别的增强

    本文将会讨论关于 SpecAugment:一种应用于自动语音识别的简单的增强方法(Park et al.,2019),将涵盖以下几个方面:结构实验 为了处理,波形音频转换成声谱图,然后输入神经网络中进行输出 ., 2019) 网络结构LAS(Listen, Attend and Spell)网络结构Park等人使用LAS结构来验证增强的效果,该结构包含两层卷积神经网络(CNN),一个注意力层(Attention 因为本文主要关注增强,模型只是验证增强效果的方法,如果你想深入的了解LAS,可以点击原文查看。 LibriSpeech集的评估结果(Park et al., 2019)下图所示,在诸多模型以及没有增强的LAS模型对比中,上文提到的“LAS-6–1280”性能最好。? 在960小时的LibriSpeech集上对比频谱增强的效果(Park et al., 2019)在300小时的Switchboard集上,选取四层LSTM的LAS模型作为基准,可以看到频谱增强对模型效果有明显的提升

    1.3K30

    SP8093 JZPGYZ - Sevenk Love Oimaster(广义后缀自动机)

    includeusing namespace std;const int MAXN = 1e6 + 10;int N, Q;string s, t;int fa, len, ch, tim, val, root = 1, las = 1, tot = 1;void insert(int x) { int now = ++tot, pre = las; las = now; len = len + 1; for(; pre && nq; for(; pre && ch == q; pre = fa) ch = nq; } }}int main() { cin >> N >> Q; for(int i = 1; i > s; las

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