一、定义 插值 是指在两个已知值之间填充未知数据的过程 时间插值 是时间值的插值 二、分类与比较 三、tip 光流法虽然很好，但是限制也很大，必须要 对比非常大 的画面，才能够实现最佳的光流效果，否则就会出现畸变现象...通常在加速之后突然实现短暂的光流升格，可以实现非常炫酷的画面。 光流能够算帧，但是实际上拍摄的时候还是 要尽可能拍最高的帧率 ，这样的话，光流能够有足够的帧来进行分析，来实现更加好的效果。...帧混合更多的用在快放上面。可实现类似于动态模糊的感觉，视觉上也会比帧采样要很多。 ---- [参考] 【剪辑中那些关于变速的技巧！】...https://zhuanlan.zhihu.com/p/40174821 【视频变速的时间插值方式核心原理，你懂吗？】...https://zhuanlan.zhihu.com/p/67327108 【更改剪辑的持续时间和速度】https://helpx.adobe.com/cn/premiere-pro/using/duration-speed.html
在两个选项中做出选择，该如何选？一个简单而又智能的方法就是A/B。本篇文章将简要地解释A/B测试背后的动机，并概述其背后的逻辑，以及带来的问题：它使用的P值很容易被误解。...然后计算一个 p 值并检查它是否在某个任意范围内，如5%。不妨选择Welch-t检验。...我认为 p 值的定义相当不直观——每个误解 p 值的人都证明了这一点。最常见的误解如下： 蓝色更好的概率是 7.8%。（错误的！！！）...这可以是一个按钮的颜色，也可以是网站上一个物体的位置，一个按钮或图片上的文字，任何有可能被改变的东西。 在两个版本中进行选择的一种方法是进行A/B测试。这个想法很简单。...通常情况下，人们使用经典的 A/B 测试，往往会使用 p 值。虽然这是统计学家熟悉的概念，但普通人经常会得到涉及 p 值的混淆陈述。
喜欢二次元的朋友一定知道A、B站，其中A站是AcFun网站的简称，B站是Bilibili网站的简称。虽然A站才是国内二次元网站的鼻祖，不过这几年A站发展的并不好，甚至沦落到连年亏损的地步。...最近几天，根据媒体的报道，快手全资收购了A站。此次的收购事件，引发了网友激烈的讨论。 A站目前估值仅10亿？ A站可以说是命途多舛，从2007年成立至今，大股东和CEO多次更换。...2016年11月，A站获得上市公司中文在线投资，投后估值达到18.5亿。但是随着连年亏损，公司的估值一降再降，到了目前仅为10亿人民币。跟B站比起来，真的是一个天上一个地下。...目前A站的估值仅为10亿，不足B站市值的二十分之一。并且，从用户拓展的角度来看，收购A站可以帮助的快手获得二次元用户和一二线城市的年轻用户。...从目前的竞争环境来看，头条系的抖音+西瓜视频+火山小视频形成的短视频矩阵给快手带来了很大的压力。而且，像抖音这样的产品可以向三四五线城市进行渗透，而快手却很难在一二城市拓展用户。
10.1国庆后，知名博主：laviewpbt http://www.cnblogs.com/Imageshop/ 发起了一个优化3x3中值模糊的小活动。...俺也参加其中，今天博主laviewpbt 共享了一份不错的CLAHE代码。 free精神，真心为其点赞。 故俺也分享这份最快的3x3中值模糊的代码。...else { TMatrix *Blue = NULL, *Green = NULL, *Red = NULL, *Alpha = NULL; // 由于C变量如果不初始化，其值是随机值...，可能会导致释放时的错误。...IS_FreeMatrix(&Green); IS_FreeMatrix(&Red); IS_FreeMatrix(&Alpha); return Ret; } return Ret; } 关于交换法短值快速排序的参考资料见
一、前言 前几天在Python钻石交流群有个叫【进击的python】的粉丝问了一个Python基础的问题，这里拿出来给大家分享下，一起学习下。...他的数据如下图所示： 有什么方法可以快速筛选出 pitch 中的值 在0.2 > x > -0.2 的值呢？...二、解决过程 这个问题肯定是要涉及到Pandas中取数的问题了，从一列数据中取出满足某一条件的数据，使用筛选功能。 他自己写了一个代码，如下所示： 虽然写的很长，起码功能是实现了的。...后来【LeeGene】大佬给了一个代码，如下所示： df = df[df.pitch>0.2] 看上去确实很简单，不过还没有太满足需求，后来【月神】补充了下，取绝对值再比较。...这篇文章主要分享了一个Pandas筛选的问题，文中针对该问题给出了具体的解析和代码演示，帮助粉丝顺利解决了问题。
因为本项目集成了很多你可能用不到的功能，会造成不少的代码冗余。如果你的项目不关注这方面的问题，也可以直接基于它进行二次开发。...推荐使用，简化版 使用一下饿了么简化版后台管理系统-eladmin-web Github地址：https://github.com/elunez/eladmin-web ColorPicker 颜色选择器...，传值问题 将选中的颜色传给后端 ColorPicker 颜色选择器：https://element.eleme.cn/#/zh-CN/component/color-picker 用于颜色选择，支持多种格式...data() { return { color1: '#409EFF', } } }; 问题： 如何获取选中的颜色的值...，并且将颜色的值传给后端？
Cascader 级联选择器 发现在很多的CRM管理系统里面，都有不少页面是用到这种级联选择器的，确实，功能很实用， 不过要设置默认值则应该让不少人头痛，因为你选择的时候 @change 事件的参数就是选中的值...不过要设置默认参数，让 el-cascader 显示默认值的话，就得把后端返回的默认数据，在这个 层级树 里面蹂躏一遍，并找到默认数据的对应位置。...那边贴过来的，这里也贴一下， options options: [ { value: "zhinan", label: "指南", children: [ {..."InputNumber 计数器" }, { value: "select", label: "Select 选择器..." }, { value: "cascader", label: "Cascader 级联选择器"
这里我们稍微讨论一下CBO对于Cost值相同的索引的选择，可能会有朋友认为在同样Cost的情况下，Oracle会按照索引名的字母顺序来选择索引，实际上并不完全是这样，CBO对于Cost值相同的索引的选择和...See Bug 6734618 这意味着对于Oracle 10gR2及其以上的版本，CBO对于Cost值相同的索引的选择实际上会这样： 1-如果Cost值相同的索引的叶子块数量不同，则Oracle会选择叶子块数量较少的那个索引...； 2-如果Cost值相同的索引的叶子块数量相同，则Oracle会选择索引名的字母顺序在前面的那个索引。...object_id=1000 and object_id_1=1000; 这就验证了我们之前提到的结论——对于Oracle 10gR2及其以上的版本，如果Cost值相同的索引的叶子块数量相同，则...a_idx_t1的索引范围扫描变为了现在的走对索引b_idx_t1的索引范围扫描，这就验证了我们之前提到的结论：对于Oracle 10gR2及其以上的版本，如果Cost值相同的索引的叶子块数量不同，则Oracle
vue-element-admin一个基于 vue2.0 和 Eelement 的控制面板 UI 框架，这是使用vue技术栈开发的前端程序员的首选管理系统模板，模板以及非常的成熟了，并且有相关的社区和维护人员...废话不多说，首先看一下官方文档吧，看看官方文档是怎么给到的例子吧： DatePicker 日期选择器 https://element.eleme.cn/#/zh-CN/component/date-picker...，一般来说有三种 默认为 Date 对象 值："2021-05-12T16:00:00.000Z" 使用 value-format 值：2021-05-13 时间戳 值：1620835200000 日期格式...使用format指定输入框的格式；使用value-format指定绑定值的格式。...上面的例子里面是使用默认 Date 对象传值，我们这里实际需求中式第二种格式的值：2021-05-13 那就需要用到第二种，使用 value-format <el-date-picker
1 问题 Pso思想求解y = x^2的最小值。...2 方法 先了解粒子群思想的基本原理 在迭代之前需要先画出y = x^2的平面图并确定其迭代的范围 完成粒子群迭代的必要代码，如适应度计算、速度更新、粒子位置更新和其主要运算过程 代码 import numpy...(g_fitness) # 初始化的个体最优位置和种群最优位置 pbest = X gbest = X[p_fitness.argmin()] # 迭代计算 for i in...(X, V) p_fitness2 = fitness_func(X) g_fitness2 = p_fitness2.min() # 更新每个粒子的历史最优位置...fitness_val_list.append(g_fitness) i += 1 # 输出迭代结果 print("最优值是：%.5f" % fitness_val_list
setInterval(() => console.log("Hi"), 1000); A：一个唯一的id B：指定的毫秒数 C：传递的函数 D：undefined 答案: A 它返回一个唯一的id。
一、使用须知： 1、本方法适用于黑群型号为DS3615、DS3617、DS918的6.2版本和6.2以上版本（支持DSM7.X版本）； 2、本教程所需要的工具PuTTY和WinSCP，请事先下载和安装好...二、开启步骤 1、在局域网内登录到群晖，开启SSH功能，端口不要用默认的22； 2、在电脑上打开PuTTY，IP输入群晖的内网IP地址，端口写上一步设置的端口号； 3、如果出现安全警告，点“...是”；如果没有出现安全警告，则继续下一步； 4、登录用户写admin，密码为admin用户登录群晖的密码（输入密码时，屏幕不会有任何显示，无需理会，输完按回车即可）； 5、输入sudo -i...按键盘的下键向下翻，找到#PermitRootLogin prohibit password这一行，改为PermitRootLogin yes（前面的#号记得要去掉）； 11、按一次键盘的ESC...； 15、用synouser --setpw root命令修改root的密码（本教程以123456为例），输入完成按回车键以后就可以关掉PuTTY； 16、在电脑上打开WinSCP，输入群晖的
现在做对日项目，有时遇到选择list项目需要设重复值的情况，一般情况下直接增加重复值会发生错误而无法设定，这里利用翻译的方法可以解决这样的问题，例如，我现在自定义一个选择list项目language，它的值分别是...image.png image.png 这里在PageLayout上正常表示三个值，分别是01：英语，02：日语，03：中国语 image.png 在已经存在【02：日语】的基础上，增加【04：日语】的话...，会发生【Duplicate Values】的错误。...image.png 解放方法： 1.为避免重复，先直接增加【04：日语_04】的API Name和值。...image.png 5.如下，这个选择list项目的值就会有两个【日本語】 image.png 6.在VsCode中，执行如下命令，可以把资源取下来。
今天在修复模板的时候发现有下拉选择框这代码功能 然后想搞的时候发现自己居然忘记怎么写了。。。想了很久才想起来原来是这么写。...第二个 第三个 第四个 下面是成品： //刷新依然保留选择的值...>>第四个 这么简单的东西自己居然给忘记了，看来记性是真的不好呀！！
//计算多项式求值 解答：多项式系数可以用数组来存储； POW 函数 原型：在TC2.0中原型为extern float pow(float x, float y); ， 而在VC6.0中原型为double...pow( double x, double y ); 头文件：math.h/cmath(C++中) 功能：计算x的y次幂。...返回值：x不能为负数且y为小数，或者x为0且y小于等于0，返回幂指数的结果。 返回类型：double型，int，float会给与警告！...//计算多项式求值 f(x,n)=x-x^2+x^3-x^4+...+(-1)^(n-1)x^n (n>0) #include #include using namespace...std; double f1(int n,double x) { double p=1; for(int i=n;i>0;i--) p=1-x*p; return 1-
voide del_x_l(SqlList &L,Elemtype x){ int k=0;//记录值不等于x的元素个数 for(i=0;i<L.length;i++){...=x){ L.data[k]=L.data[i]; k++;//不等于x的元素增1 } } L.length=k; }...voide del_x_2(SqlList &L,Elemtype x){ //用K记录顺序表L中等于X的元素个数，便扫描L边统计K，并将不等于X的元素前移k个位置，最后修改L的长度...int k=0,i=0;//记录值等于x的元素个数 while(i<L.length){ if(L.data[i]==x) K++; else
云服务器中windows系列系统通常都有x86与x64两个版本。x86与x64有什么区别？云服务器用户该如何选择操作系统？...x86与x64 2、x86与x64版本系统对内存的要求也不尽相同。64位支持4G及以上内存的云服务器，32位的支持4G以下内存的云服务器。...可视化的图形操作更容易上手。当然，Linux操作系统在安全性和稳定性上更为优越一些。 2、x86与x64系统的选择。这就需要根据我们购买的云服务器的配置进行合理选择了。...比如，内存小于4G，选择x86系统，可能会有更好的稳定性及运行性能；而如果内存大于4G，那只能选择x64系统了，因为x86系统最大只能支持3.25G的内存。...当然，云服务器操作系统的选择和安装，可以参考以上方法外，也应该根据个人使用系统，尽可能选择自己比较熟悉的操作系统也是不错的方法。还有就根据实际需求，正确选择了。
0.1x毫秒 lua lua实现的binding 已完成 0.x毫秒 0.x毫秒 0.x毫秒 lua_c lua的c扩展 已完成 0.0x毫秒 0.0x毫秒 0.00x毫秒 nginx nginx的c...=一个更高的值)，或者使用持久化的memory算法。...header index block 前四个字节存储每个4K分区起始位置的index block 的起始ip值，后四个字节指向该index block的地址。...搜索方法 ◆ binary搜索 二分法就不多介绍了，步骤： 把ip值通过ip2long方法转为长整型 通过 SUPER BLOCK 拿到INDEX的起始位置和结束位置 相减+1得出index block...步骤： 把ip值通过ip2long 转为长整型 使用二分法在 HEADER INDEX 中搜索，比较得到对应的 header index block header index block 指向 INDEX
fq文件后走了这个cellranger软件对10x技术单细胞定量，然后发现居然是细胞数量真的是10万以上！！！...如下所示： 细胞数量真的是10万以上 这样就很尴尬，细胞数量如此差异，很让初学者怀疑是不是什么地方有问题，交流了代码就发现确实是不同版本的cellranger软件对10x技术单细胞定量结果可以相差两倍以上...，让他重新使用v2的版本定量了看看，这个· SRR16796890 ·样品就是最为特殊的， 居然最后得到的单细胞数量相差五倍以上。。。。...一次曲折且昂贵的单细胞公共数据获取与上游处理 只能下载bam文件的10x单细胞转录组项目数据处理 不知道10x单细胞转录组样品和fastq文件的对应关系 10X单细胞转录组测序数据的 SRA转fastq...踩坑那些事 10x的单细胞转录组fastq文件的R1和R2不能弄混哦
并且，尽管仅使用 1/17 倍的计算成本，Arctic 在编码（HumanEval + 和 MBPP+）、SQL（Spider）和指令遵循（IFEval）等指标上可与 Llama3 70B 媲美，即 Arctic...它将一个 10B 的密集 transformer 模型与一个 128×3.66B 的残差 MoE MLP 结合起来，总共有 480B 参数和 17B 活跃参数，使用 top-2 gating 来进行选择...基于此，Arctic 被设计为在 128 个细粒度（fine-grained）专家之间分布 480B 参数，并使用 top-2 gating 来选择 17B 活跃参数。...在这种批大小下，Arctic（17B 活跃参数）的内存读取量仅为 Code-Llama 70B 的 1/4、Mixtral 8x22B（44B 活跃参数）的 2/5，从而具备更快的推理速率。...为了实现计算受限的推理和与 Arctic 中少量活跃参数相匹配的高吞吐量，需要一个较大的批大小。实现这一点需要有足够的 KV 缓存来支持，同时还需要足够的内存来存储模型的近 500B 参数。
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