在写Lab4的过程中，被map的深拷贝和浅拷贝困扰了一天，感觉被java的内存分配机制狠狠坑了一把。下面分享一下我的心酸心路历程。 首先看看代码，当时的想法很简单，用另一个map来记录未分配资源前的计划项集合，如果分配资源后存在资源冲突，则将存储改变前的计划项集合赋值给flightentries: （在这段代码执行之前是判断待分配计划项存在与否、是否已分派资源以及欲分配的飞机存在与否，本文主要针对
# 如何用PyTorch训练使用ubyte数据
在实际的机器学习项目中，我们经常需要处理和训练来自ubyte格式的数据。ubyte是一种非常简单的二进制数据格式，通常用于存储图像、文本或其他类型的数据。在PyTorch中，我们可以通过一些简单的步骤来加载和处理ubyte数据，并用它来训练模型。
## 准备数据
首先，我们需要准备我们的ubyte数据。假设我们有一个ubyte文件`data.u
canvas 怎么实现为ajax返回的图片添加水印1.文件——打开需要添加水印的图片 2.点击饰品-导入更多饰品-用户自定义-导入-选择水印文件(导入完成后) 3.点击饰品-用户自定义-选择你导入的水印文件 4.用鼠标控制水印的位置。选择好自己想要的位置 5.可以鼠标单击水营———可以调整水印的透明度怎么使用光影魔术手在图片上加上平铺的水印?使用光影魔术手在图片上加上平铺的水印,怎么弄?就是那种半
# 如何准备深度学习数据集
在进行深度学习任务之前，准备好高质量的数据集是非常重要的。本文将介绍如何准备深度学习数据集，并提供一个示例来解决一个实际问题。在本文中，我们将使用Python编程语言和一些流行的库来处理数据集。
## 步骤一：收集数据
首先，我们需要收集需要的数据。数据可以来自各种来源，比如公开数据集、网络爬虫或者自己收集的数据。在本示例中，我们将使用一个公开的数据集，即鸢尾花数
在Bert的论文中看到了Feature-based和Fine-tune这两种无监督的NLP学习方法，对这两个概念一直以来都不太理解，今天来总结下。Feature-basedFeature-based指利用语言模型的中间结果也就是LM embedding, 将其作为额外的特征，引入到原任务的模型中，例如在TagLM[1]中，采用了两个单向RNN构成的语言模型，将语言模型的中间结果。引入到
#论文markdown目标：论文理解##论文序列1）Depth Map Prediction from a Single Image using a Multi-Scale Deep Network**目标：**单幅图像->深度图网络架构方法：global network; refined networkglobal network: predicts the depth of the sc
1，深度测试是什么？ 在默认情况是将需要绘制的新像素的z值与深度缓冲区中对应位置的z值进行比较，如果比深度缓存中的值小，那么用新像素的颜色值更新帧缓存中对应像素的颜色值。2，深度测试开启glEnable(GL_DEPTH_TEST);3，什么叫提前深度测试？现在大部分的GPU都提供一个叫做提前深度测试(E
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2023-10-10 12:25:44
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OpenGL-深度测试深度缓冲提前深度测试(Early Depth Testing)启用深度测试只读深度缓冲深度测试函数深度值精度深度冲突防止深度冲突 深度缓冲深度缓冲就像颜色缓冲(Color Buffer)（储存所有的片段颜色：视觉输出）一样，在每个片段中储存了信息 ，并且（通常）和颜色缓冲有着一样的宽度和高度。深度缓冲是由窗口系统自动创建的，它会以16、24或32位float的形式储存它的深
1. 考虑换一种学习率 schedule学习率 schedule 的选择对模型的收敛速度和泛化能力有很大的影响。Leslie N. Smith 等人在论文《Cyclical Learning Rates for Training Neural Networks》、《Super-Convergence: Very Fast Training of Neural Networks Using Larg
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2023-08-22 20:47:45
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效果图：正常情况下：正常退出直播间后，可添加官方支持的小窗展示功能，小窗使用过程中，不会影响其他界面的使用，共存状态用户端： 主播段： 异常情况下：1、当长时间悬挂小窗后，或者主播网络出问题的情况下，小窗会有加载loadding，点击进入直播间会正常 2、直播过程中，主播关闭了视频功能，虽然直播间内可以添加其他样式，但是小窗展示就是黑屏具体使用//拉流端
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1. 深度测试 // 深度测试公式为：srcZValue opr destZValue，测试成功则写入后台缓存
// 深度测试，默认是开启的。
Device->GetRenderState( D3DRS_ZENABLE, &dwZEnable);// 默认为TRUE
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概述在图形基本图元相互重叠情况下，Metal 按照画家算法来绘制图元，即按照图元提交的顺序来渲染它们。这种绘制方式一定可以得到正确的绘制结果，但是这种方法不足以渲染复杂的 3D 场景。 为了解决这个问题， 需要使用 Metal 提供的深度测试来确定每个片段在渲染时的可见性，消除隐藏的面。深度是从观察位置到特定像素的距离的度量。使用深度测试时，需要将深度纹理(有时称为深度缓冲区)添加到渲染通道中。深
目录一、mAP相关概念1、正例与负例2、P（精确率）3、R（召回率）4、ACC（准确率）5、AP（平均精确度）6、示例二、mAP1、mAP简介2、P—R曲线学习深度学习，总会有各种各样的概念，对于刚入门的小白来说，真的是越看越迷糊。比如我们今天要说的，什么是mAP？于是我问了一下度娘...看完这个之后，我的表情是这样的我们看相关论文的时候...
原创
2022-09-07 09:54:51
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场景二描述：测试代码里调用了其他类的方法，而其他类的方法逻辑复杂，需要构造和维护很复杂的数据进行测试。伪代码示例： class TestedClass {
public function testedMethod() {
// ......
// 调用了外部类的方法
$foreignObject = new ForeignCl
绘制每一个像素，只有通过测试的像素才会被绘制，没有通过测试的像素则不进行绘制。如像在绘制物体时，远处被遮挡的物体不绘制，只有可见的物体被绘制一样。这就与绘制的函数调用先后顺序无关。如果没有像素的测试，在相同区域，后调用绘制函数的绘制结果，就会把先调用绘制函数的结果遮盖着。OpenGL中有剪裁测试、 深度测试、Alpha 测试和模板测试。1、剪裁测试剪裁测试用于限制绘制区域。指定一个矩形的剪裁窗口，
这是一个arXiv上2020年6月底上传的综述“A Survey on Deep Learning for Localization and Mapping: Towards the Age of Spatial Machine Intelligence“，作者来自英国牛津大学，文章覆盖了odometry、mapping和SLAM等。这是一个arXiv上2020年6月底上传的综述“A Survey
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2023-07-28 21:55:01
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openMVS的框架可由：稠密重建、点云融合、网格生成、网格优化和纹理贴图五部分组成。稠密重建openMVS的输入是一组图像以及已经计算出的位姿，所以省去了SFM位姿估计的部分。在openMVS的稠密重建中，由以下部分组成：深度图计算、深度图融合、点云颜色计算和点云法线计算组成。其中点云颜色计算和点云法线计算一般不计算，因为浪费计算资源。深度图计算、深度图融合是稠密重建中的关键。深度图计算
Ablation study今天阅读paper，遇到ablation study，ablation study可以译作：消融研究、消融学习、消融实验。那什么是ablation study，就查阅了一下，原来ablation study差不多就是初高中常说的控制实验变量方法。 比如说你为了提升baseline的性能，给它加了两个模块A,B，加完之后效果果然提高了很多。 于是你急急忙忙开始写论文，写到
# Java 弄得
Java 是一种非常流行的编程语言，被广泛用于开发各种类型的应用程序，从桌面应用到移动应用，从企业级应用到游戏开发。Java 具有广泛的应用场景和丰富的功能，因此吸引了众多开发者的喜爱和关注。本文将介绍 Java 的一些特性和常用的代码示例，帮助初学者快速入门。
## Java 的特性
### 面向对象
Java 是一种面向对象的编程语言，它支持封装、继承和多态等面向对
原创
2023-08-04 06:02:08
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Bit-Map算法简介：
1：Bit-Map算法又名位图算法，其原理是，使用下标代替数值或特定的意义，使用这个位为0或者1代表特性是否存在。
2：Bit-Map算法具有效率高，节省空间的特点，适用于对大量数据进行去重，查询等。
应用举例：
例如，我们存储了一些整形数据：2，8，4，6，9，我们需要查询是否存储了3，那么，按普通的思路，我们需要将
