Linux interface:system call VFS virtual FileSystemt用户模式：用户空间内核模式：内核空间xfs,jfsocfs2（集群文件系统），gfs2fat32 ntfs每一个条目：inodeinode号 权限 属主属组 时间戳 文件大小block size:1024 2048 4096(字节)内存中叶框大小是
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2017-06-28 18:05:51
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9.1 查找古代的剑客们与对手相逢时，无论对手多么强大，明知不敌，也要亮出自己的剑！01查找前沿1、查找表（Search Table）是由同一类型的数据元素（或记录）构成的集合。2、由于“集合”中点的数据元素之间存在着完全松散的关系，因此查找表是一种非常灵便的数据结构。3、对查找表经常进行的操作者有：（1）查询某个“特定的”数据元素是否在查找表中。（2）检索某个“特定的”数据元素的各种属性。（3）
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2020-12-17 10:48:51
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一、概述点云特征在定义上（以我个人理解）大致可以分为两大类：一类是类似于深度学习的featrue map意义，通过计算一些算子来描述点云局部，这种描述只是一种标识符，并没有实际的几何意义，比如 PFH或者 FPFH 之类的，它们只是通过对每个点的局部邻域计算一个 维或者 维的向量来描述当前点，这跟机器学习中的 是一样的，通过这类特征可以用来做点云的配准（其中某些特征可以进一步处理【模式识别】
[ "__webdriver_evaluate", "__selenium_evaluate", "__webdriver_script_function", "__webdriver_script_func", "__webdriver_script_fn", "__fxdriver_evaluate", "__driver_unwrapped",
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2022-09-03 07:47:47
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T1 生日蛋糕 传送门 题目背景 7月17日是Mr.W的生日，ACM-THU为此要制作一个体积为Nπ的M层 生日蛋糕，每层都是一个圆柱体。 设从下往上数第i(1<=i<=M)层蛋糕是半径为Ri, 高度为Hi的圆柱。当i<M时，要求Ri>Ri+1且Hi>Hi+1。 由于要在蛋糕上抹奶油，为尽可能节约经
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2017-09-02 07:50:00
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课堂笔记 1.html 超文本标记语言2.结构html 样式css 交互JavaScript 1.基本结构 html head meta charset="utf-8" title body h1-h6 标题字标记 属性：align（center left right） p 段落标记 属性：alig ...
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2021-09-07 15:37:00
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Windchill 9.1 is a popular Product Lifecycle Management (PLM) software developed by PTC for businesses to manage their product data and processes effectively. In this article, we will discuss how to i
前面两篇我们对性能做了一个优化，接下来继续来丰富调试器的特性。我们前面提到过，函数内并不是所有行都是有效行，空行和注释行就不是有效行。我们之前在添加断点的时候，并没有对行号进行检查，任何行号都能成功添加断点。所以如果添加的断点行号是无效的，那么永远也不会断到那里。但是钩子里并不知道它是无效的，call事件仍然会以为函数有断点从而启动line事件，造成CPU的浪费。所以本篇，我们将对断点的行号进行检
试用 Eagle 9.1 有推挤功能 原理图可以设置组装变体。 输出的 CAM 可以自定义，没有 Protel 那么死板。 保存的文件是 xml 文件，可以自由解析。
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2018-07-02 10:20:00
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DataStage 9.1是一种功能强大的ETL工具，它可以帮助企业快速、高效地从不同的数据源中提取、转换和加载数据。而在Linux操作系统上运行DataStage 9.1更是为用户提供了更加稳定和高效的数据处理环境。
Linux作为一种开源的操作系统，在稳定性和性能方面都有着较大优势。因此，许多企业选择在Linux平台上部署DataStage 9.1，以确保数据处理过程的稳定性和高效性。
在
一.基于基于传统方法的三维点云目标检测的基本流程：1.点云预处理（例如点云降采样等前处理方法） 2.分割地面（暴力法以及Ransac算法） 3.点云聚类方法介绍： 4.特征提取 提取点云的某些特征向量 特征提取主要包括： 1.2D特征：2d几何特征：半径、点密度、面积…… 2d局部形状特征：基于累积图的特征：格网点数、高程差、高程标准差… 2.3D特征：3d几何特征：半径、高程差、高程标准差、点密
T1 思路： 没有可以快速得出矩阵异或和的方法。最终需要知道每个位置上的具体数字。每次直接暴力修改肯定是会TLE的。可以考虑二维差分。 slo[i][j]:维护斜边上的差分 slo[i][j]+=slo[i-1][j-1] lis[i][j]:维护每一列的差分 lis[i][j]+=lis[i-1] ...
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2021-09-01 19:22:00
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单点特征三维坐标回波强度法线主曲率高程差表面法线和曲率可以很好的代表一个点的几何特征，计算较快且算法简单。但是他们不能捕获细节，它们只是点的近邻的几何特征的近似估计。因此，大多数的场景往往会包含很多有相似特征的点。局部特征使用近似法来计算查询点的最近邻元素有两种常用的查询类型：决定一个查询点的k个邻域元素。在半径r的范围内确定一个查询点的所有相邻元素。但是由于采样密度不同，可能会导致邻域的覆盖大小
文章目录论文地址论文摘要MSPT-RCNNRPN多尺度领域嵌入模块跳跃连接偏移注意力模块注意力模块跳跃连接偏移注意力模块RCNN点云区域池化与坐标转换语义特征特征融合 论文地址多尺度Transformer激光雷达点云3D物体检测论文摘要激光雷达点云3D物体检测，对于小物体如行人、自行车的检测精度较低，容易漏检误检，提出一种多尺度 Transformer激光雷达点云3D物体检测方法MSPT-RCN
点云检测算法之PointNet深度解读论文链接 : PointNet: Deep Learning on Point Sets for 3D Classification and Segmentation代码链接 : PointNet PytorchGithub链接：有关于环境感知方面的网络介绍及代码链接 背景和亮点背景有关于点云的介绍可以参考3D点云基础知识， 总结的来说，点云数据的处理已经成为
称检测点查询from CCF-CSP 2020-09-1Time limit：1sMemory limit：256MB优先队列ac代码：#inclu
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2022-07-11 16:26:09
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称检测点查询from CCF-CSP 2020-09-1Time limit：1sMemory limit：256MB这个题目就是简单的STL应用了，
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2022-07-11 16:26:23
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# Python离群点检测教程
## 简介
在数据分析领域，离群点（Outlier）是指与其他数据点显著不同的数据点。在Python中，我们可以使用一些统计学和机器学习的方法来检测离群点。本教程将介绍如何使用Python实现离群点检测。
### 流程概览
在进行离群点检测时，我们通常需要按照以下步骤进行操作：
```mermaid
stateDiagram
开始 --> 数据准备
文章目录一. 图像特征匹配二. Harris角点检测2.1 何为角点2.2 如何检测角点—Harris算法2.3 实现效果2.3.1 Harris角点检测代码：2.3.2 Harris角点检测效果图2.3.3 实验分析 一. 图像特征匹配图像的局部特征主要分为以下几类： 角点：Harris算子，SUSAN算子, FAST算子。 梯度特征点： SIFT、SURF、GLOH、ASIFT、PSIFT算
1.检测指标：1.2密码安全： 描述：判断密码是不是容易被盗取操作：可以通过浏览器查看是否加密，并将加密作为独立请求进行测试验。 此外晓风后台的登陆没有手机验证码进行验证功能，我们目前系统增加了这块验证使得系统登陆更加安全。1.3SQL注入检测描述：检测Web网站是否
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2015-11-26 20:53:26
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