在元宇宙的热潮下,为了让AI数字人渗透到更多的领域中,FACEGOOD已经将语音驱动口型的算法技术开源,开源地址:
今天开始,要跟着大家学习一个新的可视化R包——REmap包。 说起来,这个包要归功于百度的可视化开源项目——echarts,它是国内为数不多的高水平开源可视化js库,在业界地位首屈一指。 经过大神的努力,我们终于可以在R语言中以简洁的REmap函数形式,来调用Echarts核心功能,而不用亲自去学js代码,就可以创建动态地图可视化作品。 如果有小伙伴儿熟悉百度的大数据可视化项目——百度迁徙地图,以及交通通勤图,以及后来的一带一路可视化路线图,肯定对那些动态地图上流动的线条和路径有很深的印象。 下面我们开始简
来源:专知本文为论文,建议阅读5分钟我们介绍一种用于疾病关系提取和分类的多模式方法REMAP。 疾病知识图谱是一种连接、组织和访问有关疾病的不同信息的方式,对人工智能(AI)有许多好处。为了创建知识图谱,需要以疾病概念之间关系的形式从多模态数据集中提取知识,并对概念和关系类型进行规范化。我们介绍一种用于疾病关系提取和分类的多模式方法REMAP。REMAP机器学习方法将局部、不完全知识图谱和医学语言数据集嵌入到紧凑的潜向量空间中,然后对齐多模态嵌入以提取最佳疾病关系。应用REMAP方法构建了一个疾病知识图谱
考虑对图像做畸变校正的背景应用,对于一幅带有畸变的图像 I,使用 OpenCV 的传统畸变校正流程后得到了畸变过程在 X, Y 方向上的两个畸变校正映射矩阵 map_x, map_y;
这周的六天时间,去了祖国的内蒙古,体验了草原的辽阔,人民的好客,精准扶贫开发的进展。由于报了个以大巴车为主要交通工具的团,行程两千公里以上,跨越半个中国,我突发奇想觉得画个路线图是一个多么好玩的事,于是,我一路上用地图记录经过和几个大的地点,决定使用R语言来画个图看看。
首先我们看看双目测距原理的算法 learnOpenCV资料库 参考blog 公式如下 摄像机俯视图 计算原理效应如下 #include "opencv2/video/tracking.
数据的导入导出时数据库经常处理的作业之一,Oracle 提供了IMP和IMPDP以及SQL*Loader等工具来完成数据的导入工作,其中IMP服务于早期的9i之前的版本,在10g及后续版本,Oracle 提供了数据泵高速导入工具,本文主要介绍IMPDP的使用方法,关于高速导出工具请参照:数据泵EXPDP 导出工具的使用。SQL*Loader请参照:SQL*Loader使用方法。
本次实验目的是在火灾发生后,评估Thomas Fire 燃烧区域滑坡的敏感性。许多因素会导致滑坡风险增加,如土壤成分、降雨量、植被、坡度和坡向。本实验关注三个因素:植被密度、坡度和降雨量。利用栅格建模器来完成,使工作流程化,能可重复使用。
两个月过去了,又去了几个城市,图该更新了,这可咋办。向来不喜欢走回头路,于是就另寻他法了。 胡乱搜索一下,发现R语言可以做!
thunk程序其实就是一段代码块,这段代码块可以在运行时动态构造也可以在编译时构造。thunk程序除了在第一篇文章中介绍的用途外还可以作为某些真实函数调用的跳板(trampoline)代码,以及解决一些函数参数不一致的调用对接问题。从设计模式的角度来讲thunk程序可以作为一个适配器(Adapter)。本文将重点介绍如何通过编译时的静态代码来实现thunk程序的方法,以便解决上一篇文章对于iOS系统下指令动态构造的约束限制的问题。
ros2 -h 用法:ros2 [-h] [--use-python-default-buffering] 调用 `ros2 <command> -h` 以获得更详细的用法。
Oracle数据库还原IMPDP命令是相对于EXPDP命令的,方向是反向的。即对于数据库备份进行还原操作。 一、知晓IMPDP命令
今天紧接昨天的内容,跟大家分享如何使用REmap函数制作路径图。 路径图所需要的数据结构非常简单,两列数据,左侧是起点,右侧是终点,并且每一行的终点是下一行的起点,这样最终才可以制作出连接在一起的路径图。 首先我们来构造所需的数据: 起点数据: origin<- c("beijing","shijiazhuang","zhengzhou","hefei","nanjing","济南","dalian") 终点数据: destination<- c(origin[-1],origin[1]) #将起点数据首
今天在做imp和impdp的性能测试时,发现如果表中存在lob字段,加载真是慢的厉害,每秒钟大概1000条的样子,按照这种速度,基本上不用干活了。 比如5千万条记录,50000000/1000/60/60=13.89小时,时间是无法接受的。 所以尝试使用impdp来看看性能的提升。 导出的表里面有9千万条记录,而且做了分区,分区大概有300个。如果使用全表导出导入,在之前的测试中,测试5千万数据,大概会有3个多小时,也算是比较长的时间,而且随着数据量的增大,时间还会不断的增长。 个人尝试从分区的角度做些工作
对于鱼眼相机的标定和矫正,网上已经有很多理论文章,但是落实到代码层面的并不多,而且大部分代码都是C++实现。
optical flow (光流) 表示的是相邻两帧图像中每个像素的运动速度和运动方向。
这只是对文件的一个简单的误解,我不怪你——我也花了几次摸索才明白。文档很清楚,但是这个函数可能没有按您预期的方式工作;事实上,它在与我最初预期相反的方向工作。
opt_design [-retarget] [-propconst] [-sweep] [-bram_power_opt] [-remap]
opt_design[-retarget][-propconst][-sweep][-bram_power_opt][-remap]
mmap()系统调用是在用户进程与内核之间共享内存区域的常用方法。我们最近有个程序,需要应用进程能够读取内核驱动获取的数据,经过简单的调研,决定采用mmap方式。实现起来不难,在驱动中注册一个字符设备,实现该设备的mmap()方法即可。但这其中有一点小曲折。
最近在整理测试环境的服务器资源,发现真是混乱,问题比较多。首先是服务器配置较低(很多都是KVM或者openstack虚机),资源使用率不高,有些数据的版本较低(10gR2),没有开启归档,没有备库(有些都是异机备份的形式)。而且数据库比较散乱,整合起来难度较大,最大的难点就是数据库用户重复,大量重名的同义词等。之前尝试整合了一番,遇到了瓶颈,就暂停了整合的过程,现在来看12c还是一个不错的选择。当然我的选择似乎还是晚了些,下午在看很多人的博客的时候,发现不少人三四年前就在玩12c的很多特性,不与时俱
视频画面细腻,或快速释放、慢速播放视频。其实很easy。在使用图层time中间Enable Time remapping能够。快捷键ctrl+alt+T债券,我无法使用,我没有深究。
30万像素UVC相机拍摄图片,与海康600万像素相机无法相比,但这个更贴近入门。想起我们一个大三学弟带大一的:有些小同志没电脑但是有手机,然后给他们手机上整了一个软件,在手机上编C语言程序。属实震惊了我,只要思想不滑坡,办法总比困难多。
oracle导数据有很多方法, 官方推荐的是exp/imp和数据泵(expdp/impdp).
ReMap收集来自GEO和Encode项目中人的chip_seq数据,对来自不同细胞系,不同类别转录因子的数据进行归类整理,网址如下
今天使用IO口的时候,PB3、PB4、PB5、PB6做输出,但是发现PB5、PB6正常,PB3、PB4不受控制,PB3一直低电平,PB4一直高电平,网上查了下,这里默认是JTAG控制端口,其中还有PA15,如果要当做GPIO使用,需要重映射。即禁止JTAG使用:
在进行生产服务器升级、或更换数据库服务器、搭建测试环境时,需要对生产数据库进行备份以及将来可能的还原。
任意可以使用expdp/impdp的环境,都可以通过help=y看到帮助文档。 1.expdp参数说明 2.impdp参数说明 3.expdp参数说明(中文) 4.impdp参数说明(中文) 1.expdp参数说明 [oracle@OEL-ASM ~]$ expdp help=y Export: Release 11.2.0.3.0 - Production on Thu Sep 4 11:43:39 2014 Copyright (c) 1982, 2011, Oracle and/or its af
因数据库版本为11.2(大于Oracle10g)初步确定使用数据泵的方式从198导出后导入197数据库
导入导出我们经常用的是exp/imp命令,确实比较方便,但也有局限,例如需要导入导出的表空间名相同、schema名需要相同。
zgc只支持64位系统,然后最大支持4T的堆内存,64位指针只需要使用42位就可以寻址4TB的空间,这意味着有多余的22位可以利用。zgc利用了4位,分别用来表示:是否已经finalize,重映射(remap),mark0,mark1。 mark0与mark1表示是否被标记,在gc周期性更换,这样可以不要重复去复原(就像以前survivor的复制回收算法,也就是这次用mark0表示,下次就用mark1,在用mark1标记时顺便把mark0复原,在用mark0标记时顺便把mark1复原)。
在介绍Reduce MUXF Mapping,我们需要知道什么是MUXF,这就得从UltraScale的CLB说起。
我们知道,linux系统中用户空间和内核空间是隔离的,用户空间程序不能随意的访问内核空间数据,只能通过中断或者异常的方式进入内核态,一般情况下,我们使用copy_to_user和copy_from_user等内核api来实现用户空间和内核空间的数据拷贝,但是像显存这样的设备如果也采用这样的方式就显的效率非常底下,因为用户经常需要在屏幕上进行绘制,要消除这种复制的操作就需要应用程序直接能够访问显存,但是显存被映射到内核空间,应用程序是没有访问权限的,如果显存也能同时映射到用户空间那就不需要拷贝操作了,于是字符设备中提供了mmap接口,可以将内核空间映射的那块物理内存再次映射到用户空间,这样用户空间就可以直接访问不需要任何拷贝操作,这就是我们今天要说的0拷贝技术。
本文主要实现将AKS cluster上某个pod的日志转发汇总到ACH Hub端,并在ACM Hub端定义相应的alert rule,如果在Hub端检测到相应错误日志,触发alert,用户能及时知道远端AKS集群某个服务出现问题。
蓝桥杯嵌入式开发板有多个外部中断,可以通过按键打开中断,执行中断处理函数。但是在往届比赛中很少使用。可以简单了解。
本文记录了 ROS2 中 launch 文件学习过程中我个人觉得重要的 6 个基本问题,和大家分享,希望可以帮到初学者。
今天在环境上测试expdp/impdp,环境有10.2.0.5.0,11.2.0.2.0的,11g的环境是从10g升级到11gde .是在impdp的时候都报了错误。 10g报错如下: > impdp test/test dumpfile=a.dmp directory=true_dump tables=test_table Import: Release 10.2.0.5.0 - 64bit Production on Tuesday, 29 October, 2013 17:24:12 Copyrigh
算法:图像复制是把一幅图像内的像素点放置到另外一幅图像内指定位置。映射函数的作用是查找新图像像素在原始图像内的位置,新图像像素来源于原始图像。
简而言之,一个控制器就是一个类文件,是以一种能够和 URI 关联在一起的方式来命名的。
按照计划在周二开始了数据迁移,本来之前也做了不少的准备工作。但是还是在迁移的过程中出现了一些问题。简单做一个总结。 1.constraint导致的数据reject 在数据加载的时候,报了如下的错误。有一些数据记录被reject了,查看后发现是源库和目标库中表的not null constraint导致的,在源库中没有not null constraint,但是在目标库中有。 这个问题只能和开发做确认,稍后处理。 records from TESTDATA_HIST cannot insert NULL
本期我们就讲一下where函数,where函数可以把影像按照不同的类别,或者不同的范围进行计算。
如果是多个container,可以通过添加annotation过滤container,例如:kubectl annotate deploy demo vector.dev/exclude-containers=”c1,c2”
photoshop 中有将多张重叠图像配准的功能,本文记录 OpenCV 实现方法。 任务描述 将两张具有重叠部分的图像拼接为一张连续的图像 image.png 实现思路 特征点匹配 统计两张图像 SIFT 特征点 特征点匹配 根据匹配的特征点计算透视变换矩阵 重构画布 计算重映射 x y 坐标 图像重映射 实现代码 import numpy as np import cv2 # read img1 and img2 img1 = cv2.imread('1.png') img2 = cv2.
有了armv8架构访问内存的理解,我们来看下linux在内存这块的初始化就更容易理解了。
作者简介: viho he,ARM64专家,现供职于某芯片公司,专注于Linux内核、BSP、ARM64虚拟化以及与ARM64 SoC相关的各种底软技术 问题简述 在笔者的开发平台上,应用程序使用ION申请cma内存,并用mmap映射到用户地址空间去做写操作。 重点代码摘要如下: 客户希望提高 node->var = some_value; 这里的访问效率(实际代码要复杂些,是申请了一个大数组并往里循环读写数据)。 第一轮分析 首先用perf分析应用程序行为,发现程序在运行时产生了不少page fault
有些交互比如用iOS原生切换多个RN页面,以及iOS调用RN的方法,按照网上的方法调不通,一度不知如何是好,网上资料比较少。
看了很多关于linux内存管理的文章还是云里雾里,听了很多关于linux内存管理的课程还是一头雾水。其实很多时候造成不懂的原因不是资料太少,恰恰是资料太多,而且各个内核版本的差异,32位64位的不同,文章的胡编乱造等都给读者带来疑惑。本着对内存深度剖析的态度,希望以版本kernel-4.14,架构AARCH64为专题做个内存管理的架构性整理。
Karabiner 提供了一个命令行工具来方便脚本编程, 一般这个命令行工具在安装包的bin目录下, 具体地址为: /Applications/Karabiner.app/Contents/Library/bin/karabiner
选自Kaggle 作者:anokas 机器之心编译 参与:思源、路雪、晓坤 图像检索是计算机视觉中的一个基础问题。在 Kaggle 的这项地标检索挑战赛中,给定一张查询图像,参赛者需要在数据库中检索到包含查询地标的所有图像。而获得该项竞赛第一名的是年仅 16 岁的英国高中生 anokas 及其团队,anokas 在 Kaggle 上分享了他们获得第一名的解决方案。本文简要介绍了这名 16 岁的高中生及他们所设计的图像检索解决方案。 anokas 赢得了谷歌地标检索挑战赛,在 Reddit 上引起了非常多
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