在去年3月份一场人机大战吸引了全世界的眼光，当镜头追随着 李世石、戴密斯甚至是跟这场比赛相关的每一个人时，一个人却尽可能地避开了所有的视线，尽可能把自己变成隐形人，低调地履行着阿尔法狗“人肉臂”的角色。这就是Aja黄，代替阿尔法狗与李世石对决的人，就是这样，对局室中包括李世石、裁判等人都会去洗手间，而Aja黄博士连续4局比赛都一直从头坐到尾。每局比赛都会超过4个小时，这段时间里他不喝水、不去洗手间，甚至没有任何表情。 正如人们所知道的，人机大战是通过谷歌云服务连接到酒店的对局室。阿尔法狗的服务器是在美国
Adiabatic，意思是绝热，这一概念来源于量子力学中的绝热近似（adiabatic approximation）。所谓绝热定理，是指对于一个量子系统，如果所受的微扰变化得非常缓慢，系统仍然处于当前时刻的本征态。这个定理有点像“温水煮青蛙”，把青蛙的“平静”与“躁动”看成两个本征态，水慢慢煮开，而青蛙一直很平静，没有察觉到水温的变化。
printf()函数是格式化输出函数，一般用于向标准输出设备按规定格式输出信息。在编写程序时经常会用到此函数。printf()函数的调用格式为： printf(“”， );
选自量子杂志 作者：Charlie Wood 机器之心编译 编辑：泽南、陈萍 直接提取真空零点能是在造永动机，违背能量守恒定律，现在有人通过从远处「借用」的方法实现了突破。 这是一件人们无法想象的事，物理学家已经实现用量子等价物从接近真空中凭空变出能量，这一壮举似乎违背了物理定律和常识。 「你不能直接从真空中提取能量，因为那里没有任何东西，」不列颠哥伦比亚大学的理论物理学家 William Unruh 在描述标准思维方式时说。 但 15 年前，日本东北大学理论物理学家堀田昌宽（Masahiro Hotta）
广角摄像头拍摄的稠密3D地图有利于导航和自动驾驶等机器人应用.在这项工作中,我们提出了一种实时稠密三维鱼眼相机建图方法,无需显式校正和不失真.我们扩展了传统的变分立体方法,通过使用由摄像机运动引起的轨迹场来约束沿外极曲线的对应搜索.与传统的校正方法相比,我们还提出了一种在不增加处理时间的情况下生成轨迹场的快速方法.通过我们的实现,我们能够使用现代图形处理器实现实时处理.我们的结果显示了我们的非校正稠密建图方法相对于校正变分方法和非校正离散立体匹配方法的优势.
操场运动场室外扩声系统主要用于开学典礼、学校运动会、学校文艺演出、课间体育活动、学校体育教学及各种大型集会等活动的音频扩声，是学校进行教育、教学和管理的重要技术手段，是构建更好的室外活动氛围的重要载体。
当指定场宽小于数据的实际宽度时，对整数，按该数的实际场宽输出，对浮点数，相应小数位的数四舍五入。
不过，Julia自2009年出现以来，凭借其速度、性能、易用性及语言的互操性等优势，已然掀起一股全新的浪潮。
通过我们对外部物体的感官体验，可以有效地控制外部物体。为了研究因果关系的学习和影响方式，研究人员设计了一种使用宽场钙信号(wide-field calcium signals)的脑机接口(BMI)任务。老鼠学会了在任意一对大脑皮层区域的活动模式来引导视觉光标到目标位置以获得奖励。正常相关的大脑区域可以快速重新配置，以一种依赖于感觉反馈的方式对光标施加控制。当熟练(经过多次训练后)的动物控制游标时，较高的视觉皮层参与度更高。当老鼠控制游标时，高级视觉皮层的个体神经元对游标的反应比被动观看游标时更强烈，当游标接近目标位置时，反应最强。因此，因果关系受控对象的表示对意图和接近对象的目标很敏感，从而有可能增强感官反馈以实现更流畅的控制。
据斯坦福大学网站报道，该校工程师开发出超宽视野的4D摄像头。他们相信这款摄像头可以比当前的近景机器人视觉和增强现实技术更好。 20多年前，斯坦福大学的研究人员首次描述了一种基于技术的新摄像头，它可以生成机器人探索世界所需的信息丰富的图像。它生成四维图像，也能采集到接近 140 度的信息。 “我们想研究，对于一个通过空气驱动或运送包裹的机器人来说，什么是最适合的摄像头。我们很擅长为人类制作摄像头，但机器人需要参照人类的方式吗？可能不需要。”研究人员表示。 站在机器人的角度，研究人员与加州大学圣地亚哥分校（U
NVH(Noise、Vibration、Harshness噪声、振动与声振粗糙度）是衡量汽车制造质量的重要参数，可分为发动机NVH、车身NVH和底盘NVH三大部分。NVH直接决定着驾乘汽车的舒适度，有统计资料显示，整车约有1/3的故障问题是和车辆的NVH问题有关系，而各大公司有近20%的研发费用消耗在解决车辆的NVH问题上。
最近，有一个朋友告诉我，她在某平台上购买了一部手机，收到货之后发现商品质量挺好的，价格也不贵。
本系列将带来FPGA的系统性学习，从最基本的数字电路基础开始，最详细操作步骤，最直白的言语描述，手把手的“傻瓜式”讲解，让电子、信息、通信类专业学生、初入职场小白及打算进阶提升的职业开发者都可以有系统性学习的机会。
3．printf函数不会进行任何类型转换（包括隐式转换），它只是从内存中读出你所提供的元素的值（按照%d，%f等控制字符提示的格式）
今天这篇是R语言 with Python系列的第三篇，主要跟大家分享数据处理过程中的数据塑型与长宽转换。 其实这个系列算是我对于之前学习的R语言系列的一个总结，再加上刚好最近入门Python，这样在总结R语言的同时，对比R语言与Pyhton在数据处理中常用解决方案的差异，每一个小节只讲一个小知识点，但是这些知识点都是日常数据处理与清洗过程中非常高频的需求。 不会跟大家啰嗦太多每一个函数的详细参数，只列出那些参数中的必要设定，总体以简单实用为原则。如若需要详细了解每一个函数的内部参数，还是需要自己查阅官方文档
WDR是wide dynamic range 的缩写，意思是宽动态范围。 根据百度百科，当在强光源（日光、灯具或反光等）照射下的高亮度区域及阴影、逆光等相对亮度较低的区域在图像中同时存在时，摄像机输出的图像会出现明亮区域因曝光过度成为白色，而黑暗区域因曝光不足成为黑色，严重影响图像质量。摄像机在同一场景中对最亮区域及较暗区域的表现是存在局限的，这种局限就是通常所讲的“动态范围”。而宽动态范围正是致力于解决此类场景中的问题。
同事问了个问题，从邮件正文中粘出来的URL，复制到任何的浏览器中，回车都会报404的错，和原始的URL对比，发现URL结尾多了一串特殊的字符，
按照字典序输出自然数 1到 n 所有不重复的排列，即 n 的全排列，要求所产生的任一数字序列中不允许出现重复的数字。
所有参数可能是 1D或2D数组及序列。如果 X 和 Y 缺省，将视为规则网格。如果 U 和 V是 2D 数组，但 X 和 Y 是 1D 数组，并且 len(X) 和 len(Y) 与 U 的列和行相同，则使用 numpy.meshgrid 生成 2D 网格。
quiver(U, V, **kw) quiver(U, V, C, **kw) quiver(X, Y, U, V, **kw) quiver(X, Y, U, V, C, **kw)
时需要收集不同视角的信息，以便理解周围环境的特点，比如不同物体的运动和材料构成。 由美国斯坦福大学和加利福尼亚大学圣迭戈分校研究人员专为机器人研制的这种4D相机可以在一幅图像中采集到很多这类信息。 4D相机之所以能捕捉到比普通相机拍摄的2D图像更多的信息，是由于采用了光场照相技术。光场技术最早在1996年由斯坦福大学科学家提出，这种技术在像传统2D相机拍摄图像的同时，还记录打在镜头上的光线的方向和距离，由此产生4D图像。 光场相机的一个特点是，由于图像包含了光线的位置和方向等信息，用户可以先拍照，然后
第一场演讲的演讲者是来自Twitter的Sebastian Van Leuven，演讲主题是”The Secret relation between CRF and resolution”。
光纤的特性参数可以分为三大类：几何特性参数、光学特性参数与传输特性参数。包括：衰耗系数（即衰减）、色散、非线性特性等。
随着光通信超高速、集成方向的发展，光收发模块也希望采用体积更小、集成度更高的方案，并行高速光组件的需求量高速增长。FA光纤阵列对材料和加工工艺要求非常高，导致成本高， 在10G速率中并没有得到大范围的应用。随着400G、800G的高速传输的快速推进，高密度、小体积的FA可以说是更加理想的方案。
近年来随着机器学习等技术的发展，人工智能在图像识别、语音处理等方面的能力不断增强、应用范围不断扩大，这极大的方便了人们的生活。然而随之带来的安全问题也变得越来越不可忽视。
前几天在Python最强王者交流群【鶏啊鶏。】问了一个Pandas处理Excel的问题。问题如下：大佬们pandas导出的EXCEL列宽压缩很小 有自动调整列宽的方式吗 不需要表格样式 只需要调整列宽即可
在数据分析过程中，不同的软件通常对数据格式有一定的要求，例如R语言中希望导入的数据最好是长格式数据而不是宽格式数据，而SPSS软件经常使用宽格式数据。平时数据分析的时候，无法保证导入的数据一定是什么格式，因此需要了解长宽格式数据之间如何相互转换。
尽管全息相干成像显微镜存在着如无标记，无扫描3D成像等诸多优点，相对于其它的显微成像模式（如明场显微镜和荧光显微镜），全息显微成像仍旧存在一些问题，如复杂的相位重建迭代过程，噪音噪点，导致了它的使用范围并没有那么广泛。
LCD 显示相关的内核驱动文件为 drivers/video/mxc/mxc_lcdif.c，
2.如果我们定义了一个猫类，那你能想象出由“猫”类实例化的对象有哪些？ 黑猫，白猫，黑猫警长。
无论是抖音还是快手等视频平台，一旦一个视频火了后，很多 UP 主都会争先抢后去模仿拍摄或剪辑，然后上传到平台，最后都能带来不错的流量。
数据猿导读 全国首个“大数据试验场”联盟问世，落户上海；河北省推出全民健身大数据平台“e众体育”；数据堂正式切入医疗大数据领域，拟500万元收购食药网10%股份……以下为您奉上更多本周大数据热点事件
第一部分假设在z=0平面有一高斯光束，然后绘制其光场图像；第二部分是其通过一个焦距为500mm的透镜聚焦后的光场，用到的公式是柯林斯（Collins）广义衍射积分。
电机设计少不了与各种磁密打交道，气隙磁密、齿磁密、轭磁密、平均磁密、最大磁密…这些耳熟能详的术语恐怕都不陌生吧？你可能天天在用各种公式和电磁仿真软件计算这些东东，反正不是套公式就是盯着电脑屏幕看那些花里胡哨的磁密云图，但你真正了解它们的含义吗？真的了解这些物理量的定义和物理意义吗？经常遇到同学问有关磁密的各种五花八门的问题：气隙磁密到底是平均值？有效值？基波有效值？还是最大值？齿和槽一样宽时，为什么齿磁密不是气隙磁密的两倍？…本期就详细捋一捋有关磁密的那些事。
Pandas中进行区间切分使用的是cut()方法，方法中有个bins参数来指明区间
程序语言都是触类旁通的，讲人话就是【一通百通】。so今天说说工作中常用的printf的用法吧。
这道理放在编程上也一并受用。在编程方面有着天赋异禀的人毕竟是少数，我们大多数人想要从编程小白进阶到高手，需要经历的是日积月累的学习，那么如何学习呢？当然是每天都练习一道题目！！
输出自然数 11 到 nn 所有不重复的排列，即 nn 的全排列，要求所产生的任一数字序列中不允许出现重复的数字。
因此必须能够粘贴在幕布的中心，这样幕布中没有被覆盖的地方就会自动变成留白，省去了填充步骤。
如果表中有一name场，查询name这包括“乔 – 史密斯”所有记录。能够写sql：
新加坡硅光流片厂CompoundTek最近发表了一篇文章"Wafer-Scale Demonstration of Low-Loss (~0.43 dB/cm), High-Bandwidth (> 38 GHz), Silicon Photonics Platform Operating at the C-Band", 小豆芽这里对此做一个简单的介绍。
不论是从自身还是Web整体的角度，前端从未停止扩宽技术边界的尝试。现在的前端不仅可以做网页，还可以做小程序、APP、桌面程序，甚至是服务端。Node.js打破前后端编程语言隔阂，赋予前端跨界的可行性。 然而语言只是服务端开发最表层也是最易突破的一层，可靠性、速度性能、安全性、架构可扩展性、甚至运维，都是前端向全栈发展需要考虑的关键因素。Serverless理念以此为核心出发点，将服务器的管理工作从开发者的关注列表中剥离，可令开发者将主要精力投入到业务逻辑中，为全栈开发提供了更多的可能性。 10月20日，
NLP技术持续发展，各种预训练模型层出不穷，NLP结合产业应用在各行各业中形成爆发态势。本次会议聚焦NLP领域最新的技术以及产业应用场景。2月23日，欢迎报名参加。 为工程师提供顶级交流平台 CCF TF第94期 主题 NLP技术和产业化进展 2023年2月23日 19:00-21:00 长按识别或扫码报名 报名链接：https://conf.ccf.org.cn/TF94 从算法模型，到产业应用，NLP在各个子领域都在进行突破，也面临更多的挑战和机遇。随着NLP模型越来越大，参数量迅速膨胀，分布式训练
我们常常会对一些光学结构进行仿真设计，一款好用的仿真软件是必不可少的。深入了解这些仿真工具的工作原理，有助于我们更有效地选择与利用这些工具，得到合理的结果。工欲善其事，必先利其器。这一篇整理下几种常用的电磁学仿真方法。
在本次演讲中，主讲人希望回顾视频技术发展的历史，并试图理解为什么在现代视频和媒体系统中存在的看起来很奇怪的数字和设计，同时他们背后的原因是什么，他们是如何产生的。
温度区间：1.9-400 K 连续控制 降温速度：15-25 K/min（10K < T < 300K），3-6K/min（1.9K< T< 10K） 样品室内径：8- 10mm 磁场强度：±7 T 磁场均匀度：3-5 cm 长度范围内达到0.01% 励磁速率：最大速率高于600 Oe/s 励磁分辨率：高于0.5 Oe 剩磁：小于8Oe （从7T振动模式降场） 样品振动范围：0.1 -8 mm（峰值） 最大测量磁矩：10 emu。
蓝桥云课:https://www.lanqiao.cn/courses/3584 github:https://github.com/overmind1980/oeasy-python-tutorial gitee:https://gitee.com/overmind1980/oeasypython
首先，在阅读本文之前，需要注意以下几点： 建议先读一遍本文再跑代码——你需要理解这些代码是干什么的。成功跑一遍不是目的，能够举一反三、在新任务上找出 bug 才是。 请确保用的是 OpenCV v2 你需要一个网络摄像头 OpenCV OpenCV 是最流行的计算机视觉库，原本用 C 和 C++ 开发，现在也支持 Python。 它使用机器学习算法在图像中搜索人的面部。对于人脸这么复杂的东西，并没有一个简单的检测能对是否存在人脸下结论，而需要成千上万的特征匹配。算法把人脸识别任务分解成数千个小任务，每个
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