，如果需求有变更调整，这时我们就需要去修改已经绘制好的模型，修改的过程中也经常会遇到模型报错的问题，此次博文就针对这两点进行学习讲解下。...——选中图中的倒角，编辑，可见是基于一条直线生成的； 下面，我们人为的制造一个报错。...——编辑前视基准面的草图，新加一个倒角，提交草图，提交特征，可见有报错提示； ——查看设计树，倒角2和圆角15有黄色感叹号，这时候就需要根据报错的特征研究为什么报错，哪里报错就编辑哪里； ——设计树中...； ——将遗失的边线删除，再提交，此时不会有报错了； ——同样的，编辑报错的圆角15，重新选择两条新的边线，再次提交OK； 3 修改模型底座的支撑结构实战 原来设计的模型底部是三个圆形柱支撑，这里我们把第三个点改为槽型...，并加倒圆角 ——点击第三个圆形柱的面，点击编辑草图，将这个圆删除； ——激活中心槽口命令，令槽口弧形与其他圆的大小相等，再标注槽口侧边的尺寸，绘制完成后提交草图，可见报错了； ——解决报错，编辑报错的特征
没过多久，这位作者删除了上面那条推文，并更新留言称：「这只是在把模型的输出复制到推特上时，『打错了』而已。」 对此，有网友调侃道：「不好意思，你能不能给我翻译翻译，什么叫『复制』来着？」...当然，在查看原文之后可以发现，「图1」所示的生日，确实没错。 至于在宣传图中是如何从「1947」变成「1963」的，大概只有做图的那位朋友自己知道了。 随后，马库斯也删除了自己的这条推文。...作者是通过结合之前工作中的四种混合（Muffin、T0-SF、NIV2 和 CoT），缩放（scale）成了下图中的1836个微调任务。 在研究中，微调数据格式如下图这样组合。...作者从对三种大小的PaLM模型（8B/62B/540B）进行实验，从任务最少的混合开始，一次添加任务混合，然后再到任务最多的混合（CoT、Muffin、T0-SF 和 NIV2）。...从下表中可以看出，对于三种大小的模型，多任务指令微调后，相比没有微调时，性能有很大的提高，性能增益范围从9.4%到15.5%。 其次，增加微调数量可以提高性能，尽管大部分的改进来自282个任务。
内容比较多，由于这次有些地方不太直观因此我记录的比较详细，慢慢看吧 ---- 7.1 观察变换 上一章里讲到了对模型的各种变换，这一章则要介绍如何观察这些三维模型，将三维模型投影到二维屏幕的点上的过程就称为观察变换...上面的图是一个标准的正交投影的形式，在这里我们可以看到相机由相机自己的相机坐标系和一个立方体形的视体组成，在这幅图中就提出了几个问题： 此处相机坐标系为什么z轴正方向和视体不在同一个方向上？...相机变换 再回到流程图中，这就到了最后的一个变换部分了，前面的变换都假设物体已经稳稳当当地放在视体中了，但实际上我们需要利用变换让相机坐标移动到需要的位置并让视体对准我们要的物体，再把物体的坐标从世界坐标系转换到相机坐标系中提供给上面的变换...动手计算一下就能知道这样的处理后，如果我们将得到的向量做透视除法齐次化，得到的ys就是d/z*y也就是例图中的样子，这个矩阵利用了携带的z值与焦距d协同完成了缩放操作 ?...为什么我们要把z映射到[n,f]中？
这是一个真实的故事。前几天，我和一群小伙伴在新加坡参加了一场神秘的黑客大会，具体是什么大会，以后再说。我先说说你们感兴趣的“寻找红灯区事件”。...阿里安全部图灵实验室高级算法专家威视（花名）告诉我，在过去一年网信办接到的各种违规信息举报中，超过 70% 的举报涉及色情低俗，这意味着，色情低俗风险确实是各种内容面临的合规风险中占比最大的一种，所以，...威视说，黑盒攻击比白盒攻击成本高很多，这就是闭源模型好处。事实上，没有什么模型是不可被攻破的，只是攻击成本的高低。安全技术专家要做的，就是不断提高攻击门槛。...学习之后，模型对没有学习过样本提出结论，这时运营人员需要标注算法的结果，判断哪个做对了，哪个做错了。大概重复两到三轮，模型基本可用了。...威视希望，设计多任务网络，模型不仅可以判断色情低俗风险，同时可以判断广告，还可以找人脸，多任务合并到一个网络中。
我们从神经科学的角度来看人类视觉认知与机器学习的一个重大不同点。下图展示了一个实验，被试是盲视。盲视是指，意识层面“看不见”物体但却能“感知”到物体的存在。 ?...这个模型的计算本质是时空模式的识别，所以我们可以把这个模型推广，用来做步态识别。在这个任务中，人在屏幕前走1-2回，然后把步态输入到模型中，进行识别。...请大家看下图中呈现的图像，猜一猜是什么。 ? 如果你过去没有见过这张图的话是肯定猜不出来的，所以我把图像的轮廓画出来。 ? 现在你就能看出来图中是一头牛。...我也可以画一只手的轮廓，然后轮廓去掉，这时候你又会觉得图中是一只手，因为你有了自上而下的手的先验知识。 ? 我还可以在图中画一条鱼，我相信这时候你又会觉得图中是一条鱼。 ?...神经生物学充分证明人类大脑的识别机制确实如此。从解剖上来说，从高级视皮层到初级视皮层的反馈连接比前馈连接还要多，相比之下深度学习网络主要考虑的是前馈连接。
应大白的邀请，从AI从业者的角度，分享工作中遇到的一些经验。 之前在江大白的群里，看到有同学提问“鱼眼相机标定”的问题。...比如我们把上图中的红点，想象成一个观察者，当他身体旋转360度，看到的什么样的画面呢？ 上图是经过横向展开法，变形后的画面。 可以看到，从原先的俯视视角变为了正视视角。...因此可以根据区域功能，进行切片，再用普通视角的检测模型，做后续任务。 但是缺点也一目了然，比如展开图的左右两侧，在真实世界中应该是连通的。...上述代码会将提取的棋盘点，绘制在原图中并做保存，我们可以肉眼检测一遍，将提取有误的图片从库中剔除。 ④ 根据提取的棋盘点坐标，计算相机参数和畸变参数。...互动问答5 Q：明白了，那我想在鱼眼相机中直接做目标检测，有什么好的训练trick吗？ A：这个有整理过。 ① 不要选择“人体”这种长条形物体作为标定目标。
「在这其中，我们是唯一一个以 AI 为本业的公司，天然需要使用深度学习算法解决问题，」旷视副总裁谢忆楠表示，「我们把自己在 AI 解决各领域问题过程中的工具开源出来，从视角上看或许会获得更好的效果。」...、精度与推理保持一致；在不同设备上做推理需要保证模型精度可以对齐。」...更重要的是，在部署过程中，天元通过自动算法选择机制和一系列针对推理的自动优化，能帮我们删除冗余代码，找到最适宜该设备的算法实现，达到灵活高效的目标。...此外，因为写代码只是建计算图，调试的时候异常困难，我们不知道图中的数据流到底是什么样的。...为了直接展示天元的风格，我们可以快速试试 DL 入门的「第一个模型」MNIST 图像识别。准备数据这里就不展示了，天元可以直接调用 API 来处理常见数据，准备 MNIST 数据两行代码就够了。
NLP在智齿科技对话系统中的应用 下面我说一下我们是干什么的，以及怎么干的。我先举几个我们自己的例子，我们是做对话系统的，比如基本的寒暄，多轮会话，一些常识性问题，一些例如成语接龙的文字游戏。 ?...所以当文本到达这里的时候，会分成几个维度进行并行的计算，最终由计算控制来最终选择一个结果。计算控制是一个投票系统，最终根据需要，选出第一名或前若干名。 这里我举一个乐视业务的例子：我想买个电视机。...在寒暄类的问题上，哪怕错了，答案和问题不太相关，用户也不会觉得有什么。但是业务就不一样了，需要尽可能的准确。 所以我们要不停地迭代词汇模型、不停地训练分类器。...我们现在正在做一件事，就是按行业区分词汇模型和分类器。按刚才说的几个大行业分类来做，效果会比一个通用好。...后期，随着团队实力的增加，成员的增加，我们会对分词做一些对比和优化，在分词中可以对词进行标注，就能进行成分划分了。 Q：分词后的划分，刚大神介绍的，会把用户说的几次话进行合并分析，这块思路是什么？
在 HTML 文档中，我们可以根据视口的条件显示、隐藏或重新排列页面的某些部分。例如，如果浏览器窗口的宽度为 480 像素，我们可能会将导航从水平导航移动到垂直可折叠列表。...所有主要的浏览器引擎都支持SVG 1.1规范，而且他们已经这样做了多年。另一方面，对SVG 2特性的支持仍在进行中。在撰写本文时，我们将在此处讨论的某些内容的浏览器支持有限。...这样做不会影响您使用绘图应用程序编辑图像的能力，但如果您使用图像软件编辑文件，应用程序可能会重写或删除您的 CSS。...SVG 缺乏定位方案 当 CSS 与 HTML 一起使用时，元素框可以： 存在于正常流程中 与float属性一起从正常流程中删除 与position属性一起从正常流程中删除 CSS 规范将这些称为定位方案...但是通过媒体查询，我们可以做更聪明的事情。 让我们区分 HTML 文档视口和 SVG 文档视口。当 SVG 内联时，HTML 视口和 SVG 视口是一回事。
在下面的例子中，页面以灰度显示，你可以说出有哪些字段是处在错误状态的？ ? 大多数人一眼能看出“验证码”字段（最后一行“Code”）处在错误状态。...当页面有颜色以后，我们可以看到其实四个输入框全部出错了（前面三行都用了红色边框）。这对于视障用户来说，这个页面没有做到“无障碍”。...用户不仅可以从列表中筛选项目，还可以通过单击铅笔或垃圾桶图标来编辑或删除项目。加上这两个图标以后，搜索自动补全的UI模式变得难以识别了。 ?...一旦变成在菜单的每行提供多个选项，如上图左边的例子所示，这就不是菜单了。 键盘交互模型从使用箭头键更改为使用Tab键。 它会更改键盘焦点的处理方式以及下拉菜单关闭后的位置。...当然，我们还要继续考虑如果不用铅笔icon的方法，我们还有什么别的方案吗？ 下面是另一个Evernote的例子。这是笔记的列表视图。当用户的鼠标悬停在一行时，会出现四个可操作的图标。 ?
这个是我们的参考依据 ? 使用了CV2中的VideoCapture接口，从UDP端口直接获得视频帧 ? 写法上面可能比SDK稍微精简一些，因为就是简单的发送和回收+日志 ?...所以对于我们的巡线来讲，获取地表的数据，从图中解算出相应的线信息，靠这个信息来指导无人机飞行、 所以我们的处理也是一帧一帧的来处理，不停的更新地表信息，下图是处理流程。 ?...这个线性的流程图，是我们对每一帧都要这样处理 ---- 这里注意处理的写法，我当时写的话写错了循环。导致图像处理严重迟钝，达到5s以上的延时，对于一个实时度这么高的项目是不可忍受的。 ?...下面我会逐条来解释这些操作的含义以及具体在代码中的实现 ---- 灰度化，在RGB模型中，如果R=G=B时，则彩色表示一种灰度颜色，其中R=G=B的值叫灰度值，因此，灰度图像每个像素只需一个字节存放灰度值...对于更深的理解你需要知道什么是像素点，以及什么是灰度化： 像素点是最小的图像单元，一张图片由好多的像素点构成。就像我们的下视摄像头是320x240的。也就是宽度是320像素，高度是240像素。
▍用数据科学，实现计算机视觉的应用 旷视科技上海研究院的进门处就是“惊喜”。尽管整栋楼宇仍在施工、装修，但走到研究院门口，他们的人脸通行系统即会自动识别出员工并开门，整个动作简洁流畅。...危夷晨举这个例子是为了说明：人工智能技术的落地远不像行外人看起来那么简单。数据的采集、清洗、训练模型和部署产品看起来非常简单和流程化，中间却是陷阱重重，耗费资源巨大，要做好非常的难。...；从单打独斗完成整个项目，到带领团队放手培养年轻人…… 跨部门的不断合作也使他发现了真正的兴趣点，这也是他在MSRA 12年最大的收获：“我不是一个‘纯学术研究者’，如果我写的代码能被很多用户使用，...图片来源：网络） 也是从那时起，危夷晨意识到自己喜欢做产品，这也才有了后来从学术界到工业界的转型。 “从科学研究到产业化落地，过程中会否妥协？”我们好奇。...尽管加入旷视科技的决定只用了1个月，却是危夷晨深思熟虑后的决定：“这个行业其实很小，我对旷视也陆续了解了很多年。而且，旷视本身对于视觉领域从业者的吸引力也非常大，尤其是它对于技术的信仰和追求。”
在上面的模型中，我们有水平放置的卡片，还有一个滚动条，可以滚动并显示更多内容。...当left，right值中的一个将元素定位在body元素外部时，可能会发生这种情况 ? 要解决这个问题，首先需要检查为什么这个元素被放置在viewport之外。...如果没有必要，则必须删除它或编辑position值。 grid 项目 CSS 网格有三种情况可以导致水平滚动，来看看它们。 对列使用像素值 ? 当使用像素值时，这将在视口宽度较小时引起问题。...Firefox scroll标签 在Firefox中，会向导致水平滚动的元素添加一个小标签。 ? 删除元素 有时，上述技术无效。...在这种情况下，我要做的是打开DevTools，然后开始删除元素并注意。 一旦水平滚动消失了，我就可以确定引起问题的元素。
返回到上一折点并使其在地图中闪烁。 Shift + 单击 选择包含行。 选择您单击的第一行与最后一行之间的所有行。 Ctrl + 单击 选择多个行。 选择多个行。 Shift+下箭头 添加下一折点。...将下一折点添加到选择中并使其在地图中闪烁。在按住 Shift 键的同时切换方向键将取消选择行。 Shift+上箭头 添加上一折点。 将上一折点添加到选择中并使其在地图中闪烁。...删除 删除所选目标。 所选视穹 用于所选视穹的键盘快捷键 键盘快捷键 操作 Ctrl + 上箭头 将视穹向远离照相机的方向移动。 Ctrl + 下箭头 将视穹向照相机的方向移动。...删除 删除所选视穹。 所选视域 用于所选视域的键盘快捷键 键盘快捷键 操作 W 将观察点向上倾斜。 S 将观察点向下倾斜。 A 向左旋转观察点朝向。 D 向右旋转观察点朝向。...Ctrl+空格键 选择或取消选择活动行。 Ctrl+Enter 移动至下一条记录并单独选择此记录。如果选择了多个行，会从活动单元格所在的行开始移动。
就像是VO中做的一样，丢掉那些已经看不到的帧，这会导致有累计的漂移。 中期的数据关联：匹配相机累计误差小的地图，这也可以用在BA中，当系统在已经建好的地图中运行的时候可以达到零漂移。...局部建图线程添加关键帧和点到active map中，删除多余的帧并使用视觉或者视觉惯导的BA来优化地图，这些都是在一个局部的滑窗中做的。...A.重定位 ORB-SLAM解决重定位是用的Epnp；但是他是基于一个标定好的针孔相机模型的，为了继续我们的工作，我们采用独立于相机的ML-pnp算法可以完全从相机模型中解耦，因为他利用投影光线作为输入...相机模型只需要提供一个从像素传递到投影光线的反投影函数，以便能够使用重定位。...这个方法的关键是：在大多数情况下我们需要验证的信息已经都在地图中了，为了验证位置重识别，我们在active地图中和Ka共视的两个关键帧（共视帧中共视的地图点超过一定的阈值。
，我们渲染的物体就是在世界坐标系中，我们的模型需要放到世界坐标系中，那么当我们还没放的时候，模型就和世界坐标系没有联系，它就还处于自己的坐标系中，我们叫做模型坐标系、局部空间、局部坐标系，也就是图中的LOCAL...当我们把模型放到世界坐标系中，模型就在世界坐标系里有了坐标，也就是原来在LOCAL SPACE中的那些坐标值，变成了世界坐标系中的坐标值，帮助我们完成这个变换的就是模型矩阵，对应图中的MODEL MATRIX...还没有，大家可以想像一下，我把一个东西放在世界坐标系的某个地方，我可以从近处看观察它，也可以从远处观察它，还可以从上下左右观察它，甚至还可以倒着观察它，因些还需要确定我们观察它的状态。...，而这些设置最终会转换成OpenGL中的视图矩阵，对应图中的VIEW MATRIX 经过View Matrix的变换后，我们观察它的结果就确定了，图中是从距离它一定的距离、上往下观察它，这时候的点坐标就来到了视图坐标系下...： 完成投影变换就需要靠投影矩阵，即图中的PROJECTION MATRIX 我们看可以从图中看到经过投影变换后就到了裁剪坐标系CLIP SPACE，什么？
作者：收割offer机 链接：https://www.nowcoder.com/discuss/267852 本文仅用于学习交流分享，如有侵权请联系删除 前言 今天早上在理想国际大厦，完成了商汤的两面...本来还比较紧张，后来整个人是在欣赏办公环境了，好了，进入正题： 一面（大概70分钟，面试官是做分割的） 1.自我介绍 2.开始深挖实习和项目里用到的检测模型细节（每个人都不一样哈，会根据你自己的简历问...但对于难分，取幂后还是很大） 4.让我画出FPN和FSSD的模块结构，说明不同点 5.说一下FCOS这种模型的思想 6.接下来是两道coding题：第一道是编程实现目标检测中的IOU计算（给定两个框的左上角和右下角坐标...6.有什么想问我的 二面面试官还让我问问HR是不是还有三面之类的，HR说是技术面只有两面，于是我就去吃午饭了（看手机已经是12点20了）。...最新内推： 内推 | 商汤科技计算机视觉岗（全职/实习），可直通面试 内推 | 小马智行2020校招，优秀者可免笔试 内推 | 字节跳动内推
Mac不需要安装git 这里和视频里面不一样，是要安装什么吗 不用管，你从第一行开始运行，一下下点run，留意左下角窗口的输出信息，如果返回大于号，且没有error，就继续点run 这组提示需要管吗...大于4就好 这里是不是代表报错了 下面绿框中pheatmap没有安装。 装完R包 library的时候报错 你需要安装一个包vctrs 装完我library又出现了这个......，500G硬盘 单8核32G单细胞能勉强做么 足够啦 这个是从Linux基础.md里复制过来的，请问是有特殊的使用场合吗？...老师 我对比了别人的和我的 readme.txt 的文件，是我的这个文件有问题，但我不知道是什么意思 你的文件是在windows中处理过再上传到服务器的，行末的换行符编码格式已经变了 想问下加载完r包后如何退出啊...另外 用变量的时候前面要加$，前面四行是定义了四个变量，后面就是在用它们 构建索引的时候出现的sa文件可以删除么？
： 首先OpenGL有个世界坐标系，我们渲染的物体就是在世界坐标系中，我们的模型需要放到世界坐标系中，那么当我们还没放的时候，模型就和世界坐标系没有联系，它就还处于自己的坐标系中，我们叫做模型坐标系、局部空间...当我们把模型放到世界坐标系中，模型就在世界坐标系里有了坐标，也就是原来在LOCAL SPACE中的那些坐标值，变成了世界坐标系中的坐标值，帮助我们完成这个变换的就是模型矩阵，对应图中的MODEL MATRIX...还没有，大家可以想像一下，我把一个东西放在世界坐标系的某个地方，我可以从近处看观察它，也可以从远处观察它，还可以从上下左右观察它，甚至还可以倒着观察它，因些还需要确定我们观察它的状态。...，而这些设置最终会转换成OpenGL中的视图矩阵，对应图中的VIEW MATRIX -经过View Matrix的变换后，我们观察它的结果就确定了，图中是从距离它一定的距离、上往下观察它，这时候的点坐标就来到了视图坐标系下...： [jnld1f89l0.jpeg] 完成投影变换就需要靠投影矩阵，即图中的PROJECTION MATRIX 我看可以从图中看到经过投影变换后就到了裁剪坐标系CLIP SPACE，什么？
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