在程序研发过程中,我们往往需要大量的虚拟实验数据.Python中有多个包可以用于生成虚拟数据,其中功能较为完善的是ForgeryPy. 1 安装 采用pip进行安装: pip install ForgeryPy 2 模块 打开源码: # -*- coding: utf-8 -*- # Copyright (C) 2012 by Tomasz Wójcik <labs@tomekwojcik.pl> # # Permission is hereby granted, free of charge

双目立体匹配一直是双目视觉的研究热点,双目相机拍摄同一场景的左.右两幅视点图像,运用立体匹配匹配算法获取视差图,进而获取深度图.而深度图的应用范围非常广泛,由于其能够记录场景中物体距离摄像机的距离,可以用以测量.三维重建.以及虚拟视点的合成等. 之前有两篇博客简要讲过OpenCV3.4中的两种立体匹配算法效果比较:http://www.cnblogs.com/riddick/p/8318997.html .以及利用视差图合成新视点: http://www.cnblogs.com/riddick/

/*************************************************************************** * I.MX6 Linux mipi配置数据合成 * 声明: * 由于现有mipi配置数据不符合I.MX6的配置参数,需要将该参数进行数据转换, * 而这又涉及到对数据处理简单算法,主要是为了验证转换代码可靠性. * * 2015-12-24 深圳 南山平山村 曾剑锋 **************************************

上一篇博客中介绍了从拍摄图像到获取视差图以及深度图的过程,现在开始介绍利用视差图或者深度图进行虚拟视点的合成.虚拟视点合成是指利用已知的参考相机拍摄的图像合成出参考相机之间的虚拟相机位置拍摄的图像,能够获取更多视角下的图片,在VR中应用前景很大. 视差图可以转换为深度图,深度图也可以转换为视差图.视差图反映的是同一个三维空间点在左.右两个相机上成像的差异,而深度图能够直接反映出三维空间点距离摄像机的距离,所以深度图相较于视差图在三维测量上更加直观和方便. 利用视差图合成虚拟视点 利用深度图合成虚

使用Faker生成虚拟数据 创建虚拟数据是编写Web程序时的常见需求.在简单的场景下,我们可以手动创建一些虚拟数据,但更方便的选择是使用第三方库实现.流行的python虚拟数据生成工具有Mimesis和Faker,后者同时支持python2和python3,而且文档中包含丰富的示例,所以这里选用Faker.首先用pipenv安装(使用—dev选项声明为开发依赖):pipenv install faker --dev Faker内置了20多类虚拟数据,包括姓名.地址.网络账号.信用卡.时间.职位.

python中可以使用faker来制造一些虚拟数据 首选安装faker pip install Faker 老版的叫法是faker-factory,但是已不适用 使用faker.Factory.create()来创建并初始化faker生成器(generator) 使用方法如下: from faker import Factory fake = Factory.create()   # OR from faker import Faker fake = Faker()   fake.name()

Paper Link : https://arxiv.org/pdf/1703.06283 Github: https://github.com/huangshiyu13/RPNplus 摘要: 这篇paper探索了如何用虚拟数据或者叫做人工生成的数据对行人检测进行辅助的方式.通过Unity3D产生虚拟数据,然后用RPN进行训练,再在真是数据上进行finetue,能提高检测器的鲁棒性.

坐标系旋转 如果想用字母表示角度,有两个方法: 1.  用三角函数sind(θ4).cosd(θ4).tand(θ4).atand(θ4)进行表示,注意:θ4在输入时是角度,只是没有度数特有的符号(°)而已. 2.  用deg2rad将角度转换为弧度.45度就是45/180*pi,60度就是60/180*pi.pi=3.1415. clear m = csvread('zero_1.csv', 2, 0); n = csvread('one_1.csv', 2, 0); for i=1:1:3

无论是第一次,还是之后的每次数据块汇报,名字名字节点都会对汇报上来的数据块进行检测,看看其是否为损坏的数据块.那么,损坏数据块是如何被检测的呢?本文,我们将研究下损坏数据块检测的checkReplicaCorrupt()方法. 关于数据块及其副本的状态,请阅读<HDFS源码分析之数据块及副本状态BlockUCState.ReplicaState>一文. checkReplicaCorrupt()方法专门用于损坏数据块检测,代码如下: /** * The next two methods tes

在<HDFS源码分析心跳汇报之数据块增量汇报>一文中,我们详细介绍了数据块增量汇报的内容,了解到它是时间间隔更长的正常数据块汇报周期内一个smaller的数据块汇报,它负责将DataNode上数据块的变化情况及时汇报给NameNode.那么,时间间隔更长的正常数据块汇报都做了些什么呢?本文,我们将开始研究下时间间隔更长的正常数据块汇报. 首先,看下正常数据块汇报是如何发起的?我们先看下BPServiceActor工作线程的offerService()方法: /** * Main loop fo

3.生成虚拟数据 为了方便编写程序前台和后台功能,我们在创建数据库模型后就编写生成虚拟数据的函数. 1)管理员 用于生成虚拟管理员信息的fake_admin()函数如下所示: personalBlog/fakes.py: 生成虚拟管理员信息 from personalBlog.models import Admin from personalBlog.extensions import db def fake_admin(): admin = Admin( username = 'admin',

1.现在基本的趋势就是前后分离,前后分离就意味着当后台接口还没完成之前,前端是没有接口可以拿来调用的 ,那么mock虚拟数据就很好的解决了这一问题,前端可以直接模拟真实的数据AJAX请求! 运用 步骤: 1.在项目中安装mockjs.axios npm install --save axios mockjs 2.在项目src下面建一个mock.js文件 3.在mock.js中写入随机数规则,以及引入mock const Mock = require('mockjs') // 获取mock对象 c

VDOVirtual Data Optimize 虚拟数据优化 是一种通过压缩或删除存储设备上的数据来优化存储空间的技术. VDO 是红帽公司收购了 Permabit 公司后获取的新技术,并与2019 2020 年前后,多次  在 RHEL 7.5/7.6/7.7 上进行测试,最终随 RHEL 8 系统正式公布.VDO技术的关键就是对硬盘内原有的数据进行删重操作,它有点类似于我们平时使用的网盘服务,在第一次正常上传文件时速度特别慢,在第二次上传 相同的文件 时 仅作为一个数据指针 几乎可以达到 

void *upload(void *pParam) { CUpSender *s = (CUpSender*)pParam; map<string, string> mx; char tmp[20] = {0}; char filename[50] = {0}; string data = ""; while(1) { mx.clear(); FileLog(FILENAME, "in thread m_urlcount = [%d]", s->

前言 本文的文字及图片来源于网络,仅供学习.交流使用,不具有任何商业用途,版权归原作者所有,如有问题请及时联系我们以作处理. 作者:行哥 今天给大家介绍一个Faker模块,一款基于Python的测试数据生成工具,无论是用于初始化数据库,创建XML文件,或是生成压测数据,Faker都是不错的选择. 1.Faker工具包 2.生成数据 2.1 获取随机数据 2.2 生成本地化数据 3.最后 1.Faker工具包 只需要使用pip便可下载该工具包 pip install faker 如果下载速度比较慢

1.系统默认 WMSYS.WM_CONCAT(A.ID), 2.再进行替换 REPLACE(WMSYS.WM_CONCAT(A.ID),',','|'), (张)

$pageCurr = I('p',1);        $start = ($pageCurr-1) * self::PAGE_RECORD_SCAN;        $sort  = I('sort'); $dataSet = array();                $tmpDate = array();        for($i=0;$i<100;$i++){            $date = date('Y-m-d',strtotime('-'.rand(1,40).' d

var cr = new Buffer(img_Datas, 'base64'); var img = params.img_path + '/' + picDevNo + '_' + params.conta_No + '_' + params.num + '.png'; var img_relative = params.img_path_relative + '/' + picDevNo + '_' + params.conta_No + '_' + params.num + '.png'

在<HDFS源码分析心跳汇报之BPServiceActor工作线程运行流程>一文中,我们详细了解了数据节点DataNode周期性发送心跳给名字节点NameNode的BPServiceActor工作线程,了解了它实现心跳的大体流程: 1.与NameNode握手: 1.1.第一阶段:获取命名空间信息并验证.设置: 1.2.第二阶段:DataNode注册: 2.周期性调用sendHeartBeat()方法发送心跳信息,并处理来自心跳响应中的命令: 3.调用reportReceivedDeletedB

1.人工检验train和dev/test之间的区别: 比如:汽车语音识别中的噪音.地名难以识别等等 2.使得你的训练集更靠近(相似于)dev/test,收集更多类似于dev的数据: 比如:dev中存在很多噪音,可以模拟噪音数据:或者地名难以识别,可以收集更多地名的语音数据. 注意:目前没有系统化解决数据不匹配的方案,通过以上方法也不能完全保证解决问题,但是通常情况下上述方法可以解决问题.——Andrew Ng 方案:人工合成数据 这只是一种简单的合成,也可以加入混响等各种技术手段,但是这种人工数