Chen Zuoqi, Yu Bailang*, Yang Chengshu, Zhou Yuyu, Yao Shenjun, Qian Xingjian, Wang Congxiao, Wu Bin, Wu Jianping. An Extended Time Series (2000–2018) of Global NPP-VIIRS-Like Nighttime Light Data from a Cross-Sensor Calibration. Earth System Science Data, 2021, 13(3): 889-906.doi:10.5194/essd-13-889-2021, 2021
这是涵盖Unity可编写脚本的渲染管线的教程系列的第三部分。这次，我们将通过一个Drawcall为每个对象最多着色8个灯光来增加对漫反射光照的支持。
学习数仓的时候，可能一开始总是被一些英文缩写名字迷惑，OLAP MPP架构 KAPPA架构 ODS等等，这篇文章就来梳理一下这些基本概念。
本次实验内容：通过逆向分析植物阳光数量的动态地址找到阳光的基址与偏移，从而实现每次启动游戏都能够使用基址加偏移的方式定位阳光数据，最后我们将通过使用C语言编写通用辅助实现简单的无限阳光外挂，在教程开始之前我们先来说一下为什么会有动态地址与基址的概念！
在城市化（城镇扩展）、环境和能源等社会科学研究中常使用夜间灯光影像作为人类活动的表征。研究中使用最多的夜间灯光数据来自美国国防气象卫星计划（Defense Meteorological Satellite Program，DMSP）一系列气象卫星的观测。处理夜间灯光数据的方法和软件有很多，常用的有Arcgis等。在这里小渣将尝试用Python来读取夜间灯光数据。
2020年初，突如其来的新冠疫情打乱了正常的社会节奏，全国上下集体投入到了疫情防控攻坚战之中。
新一代对地观测卫星Suomi NPP,搭载的可见光红外成像辐射仪（Visible Infrared Imaging Radiometer Suit,VIIRS），能够获取新的夜间灯光遥感影像（Day/Night Band,DNB波段）。VIIRS_VCMCFG夜光遥感数据的空间分辨率为750m，为月度合成数据，它能准确地记录了夜光辐射强度，相比DMSP/OLS能够探测到更微弱的灯光辐射。前言 – 人工智能教程
这是有关创建自定义脚本渲染管道的系列教程的第九部分。它增加了对点光源和聚光灯的实时和烘焙支持，但还没有实时阴影。
本文转自“腾讯广告算法大赛” CCF-腾讯犀牛鸟基金由中国计算机学会（简称CCF）和腾讯公司联合发起，致力于面向海内外青年学者搭建产学研合作及学术交流的平台。8年来犀牛鸟基金向全球范围内最具创新力的青年学者提供了解产业真实问题，接触业务实际需求的机会，并通过连接青年学者与企业研发团队的产学科研合作，推动双方学术影响力的提升及应用成果的落地，为科技自主研发的探索和创新储备能量。 基于CCF-腾讯犀牛鸟基金的平台支持，腾讯广告与清华大学李勇老师团队围绕分布式大规模推荐算法开展了深入的合作研究。双方最新的合作成
夜光数据在经济发展、城市扩张、火源监测以及船舶灯光监测等多方面广泛使用。而目前的能够获取到的夜光数据主要可以算是3类：DMSP（美国）、SNPP（美国）、珞伽一号（中国）。
现实世界中，我们看到的任何物体都受光照的影响。没有光，我们也就看不到任何东西，因为光，我们才能感知到这个丰富的世界。而在3D渲染中为了能获得更加真实的渲染效果，光照计算就不可或缺。
文献链接：https://arxiv.org/pdf/1804.07931.pdf
青藏高原连续日光诱导叶绿素荧光数据集（2000-2018）是通过MODIS各通道反射率和SIF观测数据建立神经网络模型，从而得到较高时空分辨率的SIF数据，常作为初级生产力的参考。前言 – 人工智能教程 源数据范围为全球，本数据集选取了青藏高原区域。本数据将原本的4天时间尺度数据集成至月数据，加工方法为取月最大值，尽可能达到去除噪声的效果。该数据集常被用作评定植被绿度和初级生产力的时间和空间格局，具有实际意义和理论价值。
PE表示 paired-end 数据的质量控制，SE也即single-end 数据。以下以PE为例。
最近正好 用到GMapping，需要改代码， 但看过也总是在忘，那干脆写篇博客记录 下来同时也可以帮助想要了解GMapping代码的同学。
最常用的GIS数据，也就是我在公众号后台被问到最多的数据，大部分都能在以下两个网站找到。分别是中国科学院资源环境科学数据中心、地理信息专业知识服务系统。
当应用的广告在Facebook的媒体（含audience network联盟）曝光后，Facebook 会将媒体上报过来的曝光数据记录在其广告归因的后台上。当应用从 App Store 或者 Google play 上下载并激活应用后，Facebook要求广告主需要回传其应用的激活数据给到Facebook广告后台进行归因，只要有曝光过的广告媒体都可以分到该次激活的广告收入。
自动驾驶领域的环境感知通常是通过融合多个不同的传感器数据完成的。当前有很多标注过的开源RGB图像数据，同时出现了很多基于这些图像的识别算法。尤其是当前能够取得很好效果的高精度语义感知任务，通常是使用高分辨率相机完成的。这就使得，使用其他传感器的算法被大家所忽略。本文提出了一个表现SOTA使用纯激光数据的语义分割算法，以便为车辆提供另一个独立的语义信息源。本文的算法可以准确的分割完整的激光点云数据，可以达到激光的输出频率。本文为了使用传统的CNN网络，将原始的旋转式激光数据转换成深度图表示形式。为了获得精确的处理结果，本文提出了一种新颖的后处理算法，可有效的改善上面所述的深度图表示方法中存在的数据离散性问题和CNN输出结果模糊的问题。与当前表现SOTA的一些算法在实时性和准确性上进行了比较。实验结果显示本文的算法在单个嵌入式的GPU上仍在可以达到实时的效果，并且性能表现SOTA。
肺部疾病是威胁现代人健康的重要疾病之一，如何使用快速且廉价的方法对肺病进行诊断是医学界的重要课题。 随着深度学习方法的兴起，世界各地越来越多的研究员在尝试用深度神经网络模型对医学图像进行分析、解释，获得可靠的诊断结果。 目前规模最大的肺部X光数据库ChestX-ray14 是由NIH研究院提供的，该数据库包含 14 种肺部疾病（肺不张、变实、浸润、气胸、水肿、肺气肿、纤维变性、积液、肺炎、胸膜增厚、心脏肥大、结节、肿块和疝气）的 10 多万张 X光前视图（约42G），研究人员对数据采用NLP方法对图像进行标注，1-14类分别对应14种肺部疾病，第15类表示未发现疾病。据称，该数据库标注准确率超过90%。
利用声光子间特有性质，悉尼大学研究团队研制出光子芯片存储和传输技术。 量子计算机想要成为现实，其中的一大难点就在于如何实现对量子的操纵。最近集成电路中相干声振动声子的控制和操纵引起了极大的关注，因为声子可以作为射频和光信号之间的链接，为量子之间的通信提供通道，并且它是一种先进的信号处理方式。 早前，已经存在基于光的操作，实现对光的存储，但是受限于带宽限制，真正达到对光子的处理一直没有实现。 近日，在《自然通讯》杂志上的一篇文章详细描述了澳大利亚悉尼大学的研究团队所做的工作，在这项工作中，他们演示了具有千兆赫
为了遵守外部法规和确保业务连续性，企业需要审核他们的文件服务器，以确保防止敏感数据泄漏和未经授权的修改。看到论坛很多类似的讨论，而且微软自带的审计策略往往不能满足IT的所有需求。常常通过第三方的软件来实现文件服务器的审计功能。NetwrixWindows文件服务器工具有免费版本的变更通知工具以及收费版本的审计工具。可以自动完成文件服务器的审计和报告，从而缓解的合规性故障，数据泄露和可用性问题的风险。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 基于环境自然导航的激光导航叉车AGV中，机器人在运动过程中通过编码器结合IMU计算得到里程计信息，运用机器人的运动模型得到机器人的位姿初估计，然后通过机器人装载的激光传感器获取的激光数据结合观测模型（激光的扫描匹配）对机器人位姿进行精确修正，得到机器人的精确定位，最后在精确定位的基础上，将激光数据添加到栅格地图中，反复如此，机器人在环境中运动，最终完成整个场景地图的构建。
0x7打开反汇编界面以后，可以看到在我们跟进这条记录的前一条指令是sub esi,ebx
这篇文章是阅读《Wide & Deep Learning for Recommender Systems》后的总结，该文章中提出结合Wide模型和Deep模型的组合方法，对于提升推荐系统（Recommendation System）的性能有很重要的作用。 1、背景 本文提出Wide & Deep模型，旨在使得训练得到的模型能够同时获得记忆（memorization）和泛化（generalization）能力： 记忆（memorization）即从历史数据中发现item或者特征之间的相关性。 泛化（ge
这个光猫比较特殊不需要进入超级管理员只需要下面这个链接：http://192.168.1.1:8080/bridge_route.gch
本文主要介绍了如何通过分析植物大战僵尸游戏程序，提取其中的阳光数量，并利用OllyDbg工具定位到具体代码位置，供研究学习使用。
日前，苹果公司正式发布了2020 iPad Pro。设备采用A12Z芯片，并包括Ultra Wide摄像头和液态视网膜显示屏，以及常规的摄像头、传感器和扬声器阵列。但亮点功能是LiDAR扫描仪将用作深度传感器，而它具有促进全新层次AR体验的潜力。
植物大战僵尸这款游戏可以说是很多90后的回忆了，基本上只要是90后或多或少的都接触过，而玩游戏与制作辅助是两个概念，今天我将给大家分享一些游戏辅助方面的制作技巧，之所以使用植物大战僵尸这款游戏是因为游戏简单容易分析，且不需要考虑驱动保护版权等相应的问题，这里我会把我的分析思路分享出来，来供大家参考。
Hack Read 网站披露，由于数据库配置错误，FOX News（福克斯新闻）在没有任何安全认证的情况下暴露一个大小 58GB 的数据库，其中包含约 1300 万条网络内容管理记录。
美国专利及商标局日前正式发布了苹果公司最新的48项专利。而本文将探讨的是苹果公司在环境映射方面的新发明。苹果已经拥有多个与相机系统相关的3D绘图的发明。 通常情况下，3D制图会使用激光来完成三维图的制作，这也是微软HoloLens的增强现实应用和谷歌ProjectTango摄像头所采用的方式。 谷歌表示他们的3D摄像头可以让用户测量周围的环境，并通过一个AR应用来重新安排家具的摆放。这也是苹果最近的一个新专利所涵盖的功能。在收购3D深度映射公司PrimeSense之前，苹果就已经在探索类似技术了，虽然并不是
哈喽，大家好，我是清音，来自政采云前端团队。从去年开始负责用户行为采集与分析体系的建设。很高兴有机会能在这里给大家分享我们从 0-1 建设用户采集与分析系统的经验。
CCNL: Consistent And Corrected Nighttime Light Dataset from DMSP-OLS (1992-2013)
呜啦啦啦啦啦啦啦大家好，拖更的AIScholar Weekly栏目又和大家见面啦！
终于来到了最后两个算法，非比较类的线性时间复杂度算法，计数排序和基数排序。上一篇也提到过，这几种排序算法理解起来都不难，时间、空间复杂度分析起来也很简单，但是对要排序的数据要求很苛刻，上一篇提到的桶排序就是适用于外部排序中，即所谓的外部排序就是数据存储在外部磁盘中，数据量比较大，内存有限，无法将数据全部加载到内存中。
导语：本系列文章一共有三篇，分别是 《科普篇 | 推荐系统之矩阵分解模型》 《原理篇 | 推荐系统之矩阵分解模型》 《实践篇 | 推荐系统之矩阵分解模型》 第一篇用一个具体的例子介绍了MF是如何做推荐的。第二篇讲的是MF的数学原理，包括MF模型的目标函数和求解公式的推导等。第三篇回归现实，讲述MF算法在图文推荐中的应用实践。下文是第三篇——《实践篇 | 推荐系统之矩阵分解模型》，敬请阅读。 本文是MF系列文章中的最后一篇，主要讲的是MF算法在图文推荐中的应用实践。无论是在召回层还是精排层，MF都有发挥
在python中，数据类型基本上，分为整数，浮点数和字符串。并且可以直接使用，不需要其他的操作。但是在JAVA中数据类型的变量类型是多种多样的。光数值类型就有四种，每当我们去使用它们时，同时也要声明他们的变量类型。
导语 | 消息队列也通常称为消息中间件，提到消息队列，大部分互联网人或多或少都听过该名词。对于后端工程师而言，更是日常开发中必备的一项技能。随着大数据时代的到来，apache旗下的Kafka一度成为消息队列的代名词，提起消息队列大家自然而然就想到了Kafka。然而消息队列本身是工程领域内一种解决问题的通用方案。它的背后有着一些通用的设计思想和经典模型，这些是消息队列的精髓和灵魂。它们独立于任何一种消息队列的具体实现(例如Kafka)，但每种消息队列(除了Kafka外，还有RocketMQ、Pulsar
消息队列：它主要用来暂存生产者生产的消息，供后续其他消费者来消费。它的功能主要有两个：a.暂存(存储)、b.队列(有序：先进先出)。其他大部分场景对数据的消费没有顺序要求，主要用它的暂存能力 。从目前互联网应用中使用消息队列的场景来看，主要有以下三个： 1. 异步处理数据 2. 系统应用解耦 3. 业务流量削峰
作者：jaydenwen，腾讯 PCG 后台开发工程师 消息队列也通常称为消息中间件，提到消息队列，大部分互联网人或多或少都听过该名词。对于后端工程师而言，更是日常开发中必备的一项技能。随着大数据时代的到来，apache 旗下的 kafka 一度成为消息队列的代名词，提起消息队列大家自然而然就想到了 kafka。近而网上有太多太多介绍消息队列 kafka 功能或者内部实现的文章。 然而消息队列本身是工程领域内一种解决问题的通用方案。它的背后有着一些通用的设计思想和经典模型，这些是消息队列的精髓和灵魂。
如果要创建一个更加真实的场景，我们就需要模拟光和物体表面的交互。这比我们之前制作的不受光的着色器要复杂的多。
通过向游戏中注入一段特殊的汇编代码，实现自动获取动态地址，省略找基址的麻烦。该方法适用于游戏基址层数过多无法直接获取到基址，游戏根本无法找到基址。
前言 大数据时代，海量流量和数据是变现的源泉。腾讯拥有最多样的用户数据，社交、聊天、游戏、听音乐、看电影、逛电商，等等，有巨大的挖掘空间，个性化精准推荐无疑是一把开矿的钥匙。TEG-数据平台部基于“数据+算法+系统”的设计理念，海量数据实时采集、流式计算、实时建模、实时推荐，构建海量、实时、精准的个性化精准推荐平台。建设这套能承载300亿次/天的推荐请求，300000次/天多维交叉计算的分布式实时计算平台是一项浩大工程，保障这套平台质量也是非常大的挑战。 本文将重点介绍现网引流测试方法在TEG-数据平台部
根据网络上的数据情况，可以在制作数据简报前，简单地梳理出一个思路导图，方便后续的制作。
导语：最近几年来，深度学习在推荐系统领域中取得了不少成果，相比传统的推荐方法，深度学习有着自己独到的优势。我们团队在QQ看点的图文推荐中也尝试了一些深度学习方法，积累了一些经验。本文主要介绍了一种用于推荐系统召回模块的深度学习方法，其出处是Google在2016年发表于RecSys的一篇用于YouTube视频推荐的论文。我们在该论文的基础上做了一些修改，并做了线上AB测试，与传统的协同召回做对比，点击率等指标提升明显。
Hudi的核心是维护表上在不同的即时时间（instants）\执行的所有操作的时间轴（timeline）\，这有助于提供表的即时视图，同时还有效地支持按到达顺序检索数据。一个instant由以下三个部分组成：
随着58业务体系的不断建设与发展，数据分析与应用需求越来越丰富，给数据仓库的建设工作带来了很大的挑战。
在本次测评开始之前呢，先介绍一下我自己，我是一名剪辑师，平时也比较喜欢钻研数码产品，因为我们这种工作需要储存传输很多文件，所以呢对移动硬盘这一块我还是比较了解的。
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