MATLAB绘图随记(1)--如何画一个透明平面 http://blog.sina.com.cn/s/blog_5cd4cccf0100q90p.html 小老板让我绘个图 找了些资料 最后发现matlab绘图功能还是很强大的 列举点小小小皮毛 set(gca,'XLim',[-2 2],'YLim',[-2 2],'ZLim',[-2 2]) 这个是改变坐标长度的 但是只能成比例修改才显示的出来 例如我画了个单位球 如果只修改XLim 他显示的仍是原图   首先,来说一下如何画一个透明的平面

Python2.7$ python2 -m virtualenv pytorchenv$ source pytorchenv/bin/activate $ pip install ipython pytorch v1.3.0 # CUDA 10.0$ pip install torch==1.3.0+cu100 torchvision==0.4.1+cu100 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html ..............

一.keytool的概念 keytool 是个密钥和证书管理工具.它使用户能够管理自己的公钥/私钥对及相关证书,用于(通过数字签名)自我认证(用户向别的用户/服务认证自己)或数据完整性以及认证服务.在JDK 1.4以后的版本中都包含了这一工具,它的位置为%JAVA_HOME%\bin\keytool.exe,如下图所示: 二.keytool的用法 三.创建证书 创建证书主要是使用" -genkeypair",该命令的可用参数如下: 范例:生成一个名称为test1的证书 Cmd代码 1

所以我们有必要知道如何通过xmlspy这个非常方便的工具进行xml的转换工作.点击“File”-“New”系统会弹出“create new document”的窗口,此时选择“xml XML document”点击“ok”,并选择“Schema”单选框.粘贴你的样本xml. 样板xml内容如下: <?xml version=”1.0″ encoding=”UTF-8″?> <datas> <data> <storageDate>String</stor

​ 论文:Rethinking Counting and Localization in Crowds:A Purely Point-Based Framework 代码:https://github.com/TencentYoutuResearch/CrowdCounting-P2PNet 获取:在公众号CV技术指南中回复关键字"0007"可下载此论文 ​欢迎关注公众号 CV技术指南 ,专注于计算机视觉的技术总结.最新技术跟踪.经典论文解读. 前言: 在人群中定位个体更符合后续高级人

人群计数的方法分为传统的视频和图像人群计数算法以及基于深度学习的人群计数算法,深度学习方法由于能够方便高效地提取高层特征而获得优越的性能是传统方法无法比拟的.本文简单了秒速了近几年,基于单张图像利用CNN估计人群密度图和计数的方法. 传统的人群计数方法 传统的人群计数方法可以分为两类,基于检测的方法和基于回归的方法. 基于检测的方法 早期的计数方法主要是基于检测的方法,使用一个滑动窗口来检测场景中的人群,并统计人数. 基于检测的方法可以分为两类: 基于整体的检测,训练一个分类器,利用从行人全身提

0.引言 平时上网干啥的基本上都会接触验证码,或者在机器学习学习过程中,大家或许会接触过手写体识别/验证码识别之类问题,会用到手写体的数据集: 自己尝试写了一个生成手写体图片的python程序,在此分享下生成单张 30*30像素的手写体数字1-9图像 的一种实现方法: 我是利用random生成随机数1-9,然后PIL写到图像上,然后经过旋转.扭曲处理,得到"手写体",这里没有加干扰线和干扰点: 得到的手写体数字图像如图1所示: 实现比较简单,用了PIL库,不需要额外安装opencv啥的

<Objective-C 高级编程> 这本书有三个章节,我针对每一章节进行总结并加上适当的扩展分享给大家.可以从下面这张图来看一下这三篇的整体结构: 注意,这个结构并不和书中的结构一致,而是以书中的结构为参考,稍作了调整. 本篇是第一篇:引用计数,简单说两句: Objective-C通过 retainCount 的机制来决定对象是否需要释放. 每次runloop迭代结束后,都会检查对象的 retainCount,如果retainCount等于0,就说明该对象没有地方需要继续使用它,可以被释放掉

提示: 本文并非严谨的数学分析,有很多地方是自己瞎口胡的,仅供参考.有错误请不吝指出 :p 1. 群 1.1 群的概念 群 \((S,\circ)\) 是一个元素集合 \(S\) 和一种二元运算 $ \circ $ 的合称,其满足以下性质. 封闭性 对于 \(\forall a,b \in S\) , \(\exist c \in S\) 使得 \(c = a \circ b\) 结合律 对于 \(\forall a,b,c \in S\) , \(a \circ (b \circ c) = (

给定一个 \(H*W\)的棋盘,棋盘上只有\(N\) 个格子是黑色的,其他格子都是白色的. 在棋盘左上角有一个卒,每一步可以向右或者向下移动一格,并且不能移动到黑色格子中.求这个卒从左上角移动到右下角,一共有多少种可能的路线 \(1\le H,W\le 10^5,1\le N\le 2000\) 输出对\(10^9+7\)取模 H,W巨大,普通DP不用想,考虑如何用黑格子计数 由组合数学知识可知,从S到T的总路径条数为\(C_{H+W-2}^{H-1}\),只要减去至少经过一个黑格子的路径条数即

1.   序 最近在折腾各种.so,碰到了一些问题,一开始对于很多错误也没有头绪,茫然不知所措.索性化了一天多时间将<<程序员的自我修养—链接.装载与库>>中部分内容略读了一遍,主要是关于编译,链接和加载这块的.于是顺便做个笔记,方便以后回顾.基本上知道了这些,对于编译,链接和加载过程中产生的各种问题,应该就能从根本上理解并解决了.其实以前上学时也看过那本经典的<<Linker and loader>>,当时还写了篇<<链接器和加载器原理>

目录SAIU R20 1 6 第1页第1 章. 初识STM32...................................................................................................................... 11.1. 课前预习..........................................................................................

论文原文 https://www.cv-foundation.org/openaccess/content_cvpr_2016/papers/Zhang_Single-Image_Crowd_Counting_CVPR_2016_paper.pdf 人群计数领域目前的研究进展 复现过程: 首先当然是准备数据集,我没有用论文作者的shanghaitech数据集,准备了malldataset数据集,反正都是大同小异啦.这篇文章的label有一点区别的就是它不是像很多分类的问题一样是0 1 啥的,而是

本博文主要是CVPR2016的<Single-Image Crowd Counting via Multi-Column Convolutional Neural Network>这篇文章的阅读笔记,以及对人群计数领域做一个简要介绍. Abstract 这篇论文开发了一种可以从一个单幅的图像中准确地估计任意人群密度和任意角度的人群数目.文章提出了一种简单有效的的多列卷积神经网络结构(MCNN)将图像映射到其人群密度图上.该方法允许输入任意尺寸或分辨率的图像,每列CNN学习得到的特征可以自适应由

大家好,本文整理了现代图形API的技术要点,重点研究了并行和GPU Driven Render Pipeline相关的知识点,调查了WebGPU的相关支持情况. 另外,本文对实时光线追踪也进行了简要的分析.这是我非常感兴趣的技术方向,也是图形学的发展方向之一.本系列后续文章会围绕这个方向进行更多的研究和实现相关的Demo. 上一篇博文: WebGPU学习(四):Alpha To Coverage 本文内容 前置知识 技术要点 并行 Multiple Queues 同步 多线程 内存管理 延迟渲染

摘要:什么是辅助驾驶?简而言之,就是借助汽车对周围环境的自动感知和分析,让驾驶员预先察觉可能发生的危险,有效增加汽车驾驶的舒适性和安全性. 导读:基于昇腾AI异构计算架构CANN的辅助驾驶AI应用实战开发案例,不仅可以实时检测路面车辆,还能计算出车距,辅助驾驶员进行决策.此项目源码全部开源,传送门已开启,小伙伴们快来体验吧! 引言 科幻片中光怪陆离的飞行器,寄托着人类对未来出行的无限遐想.随着科技的进步,能够自动驾驶的汽车,已经离我们越来越近. 自动驾驶带给人类的惊喜不止是酷炫的自动超车变道,还

摘要:基于昇腾AI异构计算架构CANN(Compute Architecture for Neural Networks)的简易版辅助驾驶AI应用,具备车辆检测.车距计算等基本功能,作为辅助驾驶入门级项目再合适不过. 本文分享自华为云社区<盘它!基于CANN的辅助驾驶AI实战案例,轻松搞定车辆检测和车距计算!>,作者:昇腾CANN. 引言 科幻片中光怪陆离的飞行器,寄托着人类对未来出行的无限遐想.随着科技的进步,能够自动驾驶的汽车,已经离我们越来越近.自动驾驶带给人类的惊喜不止是酷炫的自动超车

前言 通过前两篇的介绍,我们知道要执行页面对象的方法,核心就是反射,是从请求获取参数并执行指定方法的过程.实际上这和asp.net mvc框架的核心思想很类似,它会解析url,从中获取controller和action名称,然后激活controller对象,从请求获取action参数并执action.在web form平台上,我们把方法写在.aspx.cs中,要实现的就是在页面对象还未生成的情况下,执行指定的方法,然后返回结果. 我们先看实现后几个调用例子,这些功能也可以组合使用: [AjaxM

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iOS内存管理的方式是引用计数机制.分为MRC(人式引用计数)和ARC(自动引用计数). 为什么要学习内存管理? 内存管理方式是引用计数机制,通过控制对象的引用计数来实现操作对象的功能.一个对象的生命周期有生成,持有,释放,销毁.引用计数分为ARC,MRC,在MRC中,增加引用计数的方法是retain,alloc,new,copy.减少引用计数的方法是release, autorelease,当引用计数增减平衡的时候,系统会自动执行对象的dealloc方法,销毁对象,完成该对象的内存管理.有创建

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