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如何将两个坐标之间的区域划分为块，并为这些块分配一些值？

将两个坐标之间的区域划分为块，并为这些块分配一些值可以通过以下步骤实现：

确定坐标范围：首先确定两个坐标的范围，即确定区域的边界。
划分块：根据需求和精度要求，将区域划分为一定数量的块。可以采用网格划分的方式，将区域划分为等大小的方块，或者根据实际需求划分不规则形状的块。
块的编码：为每个块分配一个唯一的编码，以便后续操作和标识。编码可以采用数字、字母或者组合的方式。
块的值分配：根据具体需求，为每个块分配一个值。这个值可以是任何需要表示的信息，例如温度、湿度、人口密度等。
存储和管理：将划分好的块和对应的值存储起来，并建立索引以便快速检索和查询。可以使用数据库或者其他存储方式进行管理。
块的应用场景：划分块并分配值的应用场景非常广泛。例如，可以用于地理信息系统中的地图划分和属性分配，用于气象预测中的区域划分和天气值分配，用于人口统计中的区域划分和人口密度分配等。

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请注意，以上链接仅供参考，具体产品选择应根据实际需求和情况进行评估和决策。

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第三章：HEVC中的空间（帧内）预测

为了消除时间冗余，在先前编码的帧中搜索与当前帧中要编码的每个块最相似的图像。一旦找到，该图像就被用作正在被编码的区域的估计（预测），然后从当前块的像素值中减去预测的像素值。...空间预测的过程由四个步骤组成，对于不同的预测模式和不同的块大小，可以省略其中一些步骤。第一步是为不可用的参考像素生成预测值，这一步总是在存在不可用的参考像素时执行。...这一步的过程非常简单，将所有不可用像素指定为最近的可用样本的值。例如，如果块D、A和B不可用，则所有这些块的参考像素被分配块E中最上面的参考样本的值。...在这些模式中，会将需要预测的像素投影到参考样本上。如果正在预测的像素位于参考样本之间，则使用相邻参考样本的插值作为预测结果。在这组模式中有两个对称的组。对于模式2至17，参考值从下到上分布。...这些模式的编号为0（DC）、10（参考样本在该块内从左到右复制）和26（参考样本在该块内从上到下复制）。当使用这些预测模式时，在参考样本和预测值之间的块边界上可能发生像素值的急剧转变。

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3D特征点概述（2）

法线是图像块的局部坐标系的Z轴，其中Pi位于（0,0）。 Y轴是世界坐标系Y轴。 X轴相应对齐。围绕Pi的半径r内的所有邻居都被转移到该局部坐标系中。（3）具有n个光束的星形图案投射在图像块上。...这个集合称为Pik（k为k个邻居）（3）对于Pik中的每个邻居Pikj，计算Pi和Pikj之间的距离以及它们的法线之间的角度。这些值被分配给表征点Pi处的曲率的直方图。...（4）使用这些值，可以通过两个点拟合具有近似半径rc的假想圆（见图）。请注意，当两个点位于平面上时，半径将变为无穷大。...这相当于D2，因为该区域也分为IN，OUT和MIXED。增加D3直方图的相应直方图区间。（6） A3：对于A3函数计算三点之间的角度。此功能再次分为IN，OUT和MIXED。...（5）对于前一个三角形，计算区域的平方根，并将区域分为IN，OUT或MIXED。增加D3的IN，OUT或MIXED子组合图中的相应区域bin。

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激光点云语义分割深度神经网络

PointNet++按基础空间的距离指标将一组点划分为重叠的局部区域。与 CNN 类似，它从小的淋雨提取捕获精细几何结构的本地特征，这些本地特征进一步组合成更大的单元并经过处理，以产生更高级的功能。...相邻点转换为代表点的局部坐标系统，然后分别提升这些本地坐标并结合相关功能。具有两个χ-Conv层的PointCNN将输入点转换为较少的特征表示，但每个都具有更丰富的功能。...给定一组未排序点和候选标签集，RSNets 的任务是给每个点分配一个语义标签。输入和输出提取块用于独立特征生成。中间是本地依赖模块。...输入特征块处理输入点并生成特征，输出块以处理的特征作为输入，并为每个点生成最终预测。两个块都使用多个 1 x 1 卷积层的序列来为每个点生成独立特征表示。...网络包含两个块： 1）点云转换块：此块旨在通过应用估计的 3 个× 3 矩阵，将设置的输入点对齐到规范空间。为了估计3个×3个矩阵，使用一个将每个点的坐标和k相邻点之间的坐标差连接在一起的拉伸器。

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Advanced CNN Architectures（R-CNN系列）

一种定位方式是首先将给定图像传入一系列卷积层和池化层并为该图像创建一个特征向量，保留相同的全连接层进行分类，然后在特征向量之后添加另一个全连接层，目的是预测边界框的位置和大小，称其为边界框坐标。...但是当我们比较一组点时例如脸部位置/点或定义图像特定区域的点，我们需要一种衡量这些坐标值之间相似性的损失函数，这不是分类问题而是回归问题。分类是预测类别标签，回归是预测数量。...对于回归问题，例如预测（x,y）坐标，我们需要一个损失函数来比较这些数量并衡量它们之间的近似程度。...ROL池化层是网络中的一个附加层，它接收任意大小的矩形区域，对该区域执行maxpooling操作，使输出为固定形状。下面是一个将一些像素值分割成若干块的区域的示例，将对该区域应用池化。...对于每个候选区域，该网络产生一个概率Pc，该概率将把候选区域分为物体（不是物体），以及该该物体的一组边界框的坐标。其中作为物体的概率太低的候选区域，比如Pc < 0.5 将被丢弃。

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第五章：HEVC中的后处理

帧内预测主要进行空间处理，涉及从相邻块的像素值中预测当前块内的像素值，帧间预测通过使用先前编码帧的图像区域进行预测来消除时间冗余。...该值由用于线段两侧图像区域的预测模式确定。如果其中至少一个是使用帧内预测编码的，则为BS分配数值2。如果两个区域都是基于先前编码图像的一个连续区域进行互预测的，则该线段的BS参数值为0。...如果 d p_0+d p_3<3 / 16 \beta ，则对于 \mathrm{P} 区域中的每一行，最靠近边界的两个样本会改变它们的值。...我在文献中找不到这些系数的推导，它们为什么是这样的呢？我们可以在这里进行一些推测。让我们从 \triangle_j 开始。...将笛卡尔坐标系的原点放在样本 p_{0, j} 和 q_{0, j} 之间的中点，使得这些样本的坐标分别变为 x=-1 / 2 和 x=1 / 2 。

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jvm垃圾回收算法有哪些_jvm垃圾回收过程

为了在效率和内存碎片之间均衡，衍生出了一系列的垃圾回收算法。 1.标记–清除算法执行步骤：标记：遍历整个内存区域，对需要回收的对象打上标记。清除：再次遍历内存，对标记过的内存进行回收。...2.复制算法将内存划分为等大的两块，每次只使用其中的一块。当一块用完了，触发GC时，将该块中存活的对象复制到另一块区域，然后一次性清理掉这块没有用的内存。...因为存活的特别少，所以在进行复制的时候，复制的对象就特别少，占用的空间也就特别小，完全不需要1：1划分内存空间。多了也是浪费，够分配就行（特殊情况不够存放再说）。...但是也有一部分对象生命周期特别长，比如缓存中的对象，还有一些别的对象等等。对于这些对象如果每次都要复制移动的话，就显的特别麻烦。另外如果某些对象特别大，如果复制的话，也放不下。...新生代使用复制算法：将整个新生代按照8 ： 1 ： 1的比例划分为三块，最大的称为Eden（伊甸园）区，较小的两块分别称为To Survivor和From Survivor。

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canvas 处理图像（下）

它的实现方法是，创建一个新像素区域，然后将它分割到一个栅格中，并为栅格每个片段设置随机颜色。最复杂的部分是计算出每个像素应该落到哪个片段，这样相同的片段就可以设置相同的颜色。...后面的代码是定义两个变量，用于声明像素区域划分的片段数，其中包括每行每列的马赛克数。从现在起，我们将片段称为块，因为这个词更能说明它们的实际作用。...最后两行代码是根据ImageData对象的尺寸和各行各列的块数计算出每个块的宽度和高度（以像素为单位）。现在，我们有了足够信息，可以开始遍历这些块和修改像素的颜色值。...每一个块都赋了新的颜色值，这些值都是 0 至 255 的随机数。到现在为止，所有代码都是非常基础的。...这两个循环的工作方式与马赛克的例子是一样的：第一个循环处理每一行块，第二个循环则处理当前行中的每一个块。而新的代码位于循环中，访问颜色值和创建像素化效果。

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Linux 内核系统架构

进程管理：如何在多任务系统中按照调度算法分配CPU的时间片。内存管理：如何实现虚拟内存和物理内存的映射，分配和回收内存。文件系统：如何将硬盘的扇区组织成文件系统，实现文件的读写等操作。...内核必须跟踪哪些物理页已经被分配了，哪些还是空闲的，避免两个进程使用RAM中的同一个区域。...内存的分配和释放是非常频繁的任务，内核必须确保完成的速度尽量快，内核只能分配整个page frame，它将内存分为更小的部分的任务交给了用户空间，用户空间的程序库可以将从内核收到的page frame分成更小的区域后分配给进程...从根inode开始查找(即根目录‘/’)，该目录使用一个inode表示，inode的数据段没有普通的数据，只包含了根目录存的一些文件/目录项，这些项可以表示文件或其它目录，每项包含两个部分：1....当通信连接在两个应用之间建立起来后，这一层负责实际内容的传输。例如web server与它的客户端传输时的协议和数据，不同与mail server与它的客户端之间。

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深入浅出理解Faster R-CNN

我们的第一想法是训练一个返回值有8个的网络：这8个值分别是两个物体边界框的左上角坐标右下角坐标。...这个方法显然存在一些问题，比如当物体是不同大小有不同的宽高比，那训练一个效果很好的检测模型将会是非常复杂的（复杂的原因有两个，一个是如果整个图片很大，那么预测出的边界框坐标的绝对值变化很大，不容易拟合；...如上图所示，两个并行的卷积层分为左边用来分类的卷积层以及右边用来边界框回归的卷积层：对于分类层，我们为每个Anchor输出2个预测值：背景得分以及前景得分（实际含有物体）。...具体来说，我们将得到的建议框对应的feature map裁剪出来，这时候不同的建议框对应裁剪出来的feature map的尺寸是不一样的，但是我们把这些尺寸不一的feature map统一划分为a ×...将特征图分成6块，也就是每块大小是3×5，然后在每一块中分别选择最大值放入6×6的对应区域中，这样所有的建议框的feature map就统一到了6 × 6了。

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Java 堆内存简介

Java 堆是虚拟机管理的最大的一块内存。是被所有线程所共享的一块内存区域，在虚拟机启动时创建。...分配内存方式所有的实例和数组都在要堆上分配，但是随着JIT编译器的发展与逃逸分析技术的逐渐成熟，栈上分配、标量替换优化技术将会导至一些变化，所有的对象都分配在堆上也变得不那么绝对。...Java 堆是垃圾收集器管理的主要区域，也叫CG堆。由于现在收集器基本都爱用分代收集算法，所以Java堆中还可以细分为：新生代和老年代。...再细致一点的有: Eden 空间、From Survivor 空间、To Survivor 空间等。从内存分配的角度来看，线程共享的Java堆中可能划多个线程私有的分配缓存区。...如何划分与存放内容无关，无论哪个区域，存储的都仍然是对象实例。进一步划分的目的是为了更好的回收内存、或都更快的分配内存。

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TCSVT 2024 | 位置感知的屏幕文本内容编码

实验运用 Python 的 matplotlib 库生成了一系列包含黑色英文字符的小尺寸图像块，这些字符块的高度统一为32像素，且同一行内的字符宽度保持一致，取值范围在 16 至 32 像素之间。...图5 为了实现字符块的位移和对齐，需要对已识别出的文本行进行字符分割操作，获取每个字符块的四参数坐标，这些参数界定了字符所在的像素坐标范围。我们设计了一种基于色彩差异的简易字符分割方法。...考虑到文本字符块与 CU 网格已经对齐，CU 和 PU 的左上角坐标很有可能是字符块的起始位置，因此可将其作为字符位置的代理值。...根据检查点的顺序，我们为PCMerge 分配了模式索引值，同时将后续模式的索引值依次递增 1，以确保编解码的一致性。可缩放的运动矢量差此模块对 MVD 的编码语法进行了优化。...具体操作中，根据边信息的原始坐标值，在文本层重建图像中定位并裁剪出相应的字符块像素内容。随后，将这些裁剪出的区域逐一移动到重建背景层的相应位置，构建出完整的重建图像。

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JVM 运行时内存分代结构

对于Java应用程序来说，Java堆（Java Heap）是虚拟机所管理的内存中最大的一块。Java堆是被所有线程共享的一块内存区域，在虚拟机启动时创建。...JDK 1.7 分代结构在 JDK 1.7 以及之前堆空间分为 3 部分：新生代，老年代，永久代。然后新生代分为：Eden 区，和两个 Survivor 区。...取而代之的是，G1算法将堆划分为若干个区域（Region），它仍然属于分代收集器。...不过，这些区域的一部分包含新生代，新生代的垃圾收集依然采用暂停所有应用线程的方式，将存活对象拷贝到老年代或者Survivor空间。...这样做的目的就是避免在Eden区及两个Survivor区之间来回复制，产生大量的内存复制操作。

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听GPT 讲Go源代码--arena.go

在Go语言中，arena是一种内存分配策略，它将内存分配划分为若干个区域，每个区域大小为2的幂次方。在分配内存时，如果当前arena没有足够的空间，就会分配一个新的arena，并将其加入到链表中。...arena中的init函数会主要完成以下几个任务：初始化arena结构体，将其内部的各个字段设置为默认值，比如arena的大小、已使用的空间等；创建一些种子(span)，用于后续分配和管理内存空间，...这些种子(span)具有不同的大小和数量，以适应不同的内存申请需求；设置一些arena结构体的属性，并为其分配一定数量的内存空间，以便后续对内存空间的分配和管理。...用于在内存分配器的各个goroutine之间共享缓存的内存块。提供一些辅助函数，比如用于移动内存块、合并相邻的空闲块等。...allocUserArenaChunk allocUserArenaChunk函数定义于go/src/runtime/arena.go文件中，用于在操作系统中分配新的内存块，并为全局内存池中的用户线程分配一块指定大小的内存区域

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Linux文件系统详解

在盘面上，以磁盘重心为圆心，被划分为一圈圈的磁道，而在一个盘面上像切大饼一样将不同的磁道切割为了一个个扇形区域，叫做扇区(Sector)。 ...而这个 “磁带” 共有800GB，太长了，有时候会被人为的分成不同的区域，每个区域根据人的分配大小不定，这个分配不同区域的过程就是分区。比如我们系统中的C盘、D盘、E盘等。 ...其实分组又被分为了几个区域：一个组被划分为了6个不同的部分，我们一一来了解这些部分的构成和作用。...[12，13] 这两个元素并不直接是保存文件数据的data block，这两个元素指向的data block内保存的其他块组的编号，两个就是保存8kb的编号。 ...编号，而这些编号所对应的块组也不直接保存数据，而是保存更多的data block编号。

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深入理解Java虚拟机（自动内存管理机制）

这些区域都有各自的用途，以及创建和销毁的时间，有些区域随着虚拟机进程的启动而存在，有些区域则是依赖线程的启动和结束而建立和销毁。Java 虚拟机所管理的内存被划分为如下几个区域： ?...3.2 垃圾回收算法标记-清除算法正如标记-清除的算法名一样，该算法分为「标记」和「清除」两个阶段：首先标记出所有需要回收的对象，在标记完成后回收所有被标记的对象。...标记-清除算法复制算法为了解决效率问题，于是就有了复制算法，它将内存一分为二划分为大小相等的两块内存区域。每次只使用其中的一块。...如果另外一块 Survivor 空间没有足够空间存放上一次新生代收集下来存活的对象时，这些对象将直接通过分配担保机制进入老年代。...前面我们介绍过新生代使用的是标记-清除算法来处理垃圾回收的，如果大对象直接在新生代分配就会导致 Eden 区和两个 Survivor 区之间发生大量的内存复制。

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深入理解Java虚拟机 | 自动内存管理机制

这些区域都有各自的用途，以及创建和销毁的时间，有些区域随着虚拟机进程的启动而存在，有些区域则是依赖线程的启动和结束而建立和销毁。...Java 虚拟机所管理的内存被划分为如下几个区域：运行时数据区程序计数器程序计数器是一块较小的内存区域，可以看做是当前线程所执行的字节码的行号指示器。...标记-清除算法复制算法为了解决效率问题，于是就有了复制算法，它将内存一分为二划分为大小相等的两块内存区域。每次只使用其中的一块。...如果另外一块 Survivor 空间没有足够空间存放上一次新生代收集下来存活的对象时，这些对象将直接通过分配担保机制进入老年代。...前面我们介绍过新生代使用的是标记-清除算法来处理垃圾回收的，如果大对象直接在新生代分配就会导致 Eden 区和两个 Survivor 区之间发生大量的内存复制。

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用于精确目标检测的多网格冗余边界框标注

多网格分配的一些优点包括：（a）为目标检测器提供它正在检测的对象的多视角视图，而不是仅依靠一个网格单元来预测对象的类别和坐标；（b ) 较少随机和不稳定的边界框预测，这意味着高精度和召回率，因为附近的网格单元被训练来预测相同的目标类别和坐标...； (c) 减少具有感兴趣对象的网格单元与没有感兴趣对象的网格之间的不平衡。...为简洁起见，我们将解释我们在一个对象上的多网格分配。上图显示了三个对象的边界框，其中包含更多关于狗的边界框的细节。下图显示了上图的缩小区域，重点是狗的边界框中心。...这种对每个对象仅一个网格单元的依赖来完成预测类别的困难工作和精确的tight-fit边界框引发了许多问题，例如：（a）正负网格之间的巨大不平衡，即有和没有对象中心的网格坐标（b）缓慢的边界框收敛到GT...所以这里要问的一个自然问题是，“显然，大多数对象包含一个以上网格单元的区域，因此是否有一种简单的数学方法来分配更多这些网格单元来尝试预测对象的类别和坐标连同中心网格单元？”。

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多尺度表征10亿像素图像，斯坦福神经场景表征新方法入选SIGGRAPH

具体地，网络架构分为两个阶段：其一坐标编码器使用大量网络参数在单个正向传递中生成网格特征；其二每个块中数百或数千个样本通过轻量级特征解码器进行高效地评估。 ?...多尺度坐标网络研究者提出的多尺度表征网络包含两个主要组件，即多尺度块参数化（基于局部信号复杂度划分输入空间）以及由坐标编码器和特征解码器组成的网络架构（负责将输入空间和尺度坐标高效地映射至输出值）。...剪枝为了在多尺度网络中不为整个区域学习相同的值，研究者从分区中对块进行剪枝，直到块不能被进一步分解，并且它的值在查表（look-up table）中设置。...并且，由于块不再活跃，分区中的空间可以通过松弛公式（8）中的限制来释放。 ? 至于是否确定要对块 B_i 进行剪枝，研究者发现，在实际操作中，满足以下两个条件可以运行良好：低误差和低方差。...结果表明，利用本研究资源分配策略优化的自适应网格能够使用明显更小的块来表征丰富的细节，以火山口为例，空阔且大面积的均匀区域可以在更小的尺度下得到表征。 ?

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【算法研究】网页信息提取文献总结&&差异&&对比

HTML 标记的嵌套结构自动形成了 DOM 树两个假设所有数据记录都有相同的父记录多个数据记录之间拥有相似的结构方法主要分成三个步骤构建 DOM 树（构建页面的标记树）挖掘数据区域...（x 横向坐标）所形成的有序列表 Block Similarity 块的类型代码为包含的内容行的类型序列，块的形状距离定义为块形状的相对值 CCLS Candidate record line separators...LF3 ：相邻的数据记录不重叠，任何两个相邻记录之间的空间相同。外观特征（AFs）。这些功能捕获数据记录中的可视功能。...CF2 ：数据记录中数据项的显示遵循固定顺序。 CF3：数据记录中经常存在一些固定的静态文本，这些文本不是来自底层 Web 数据库。...VBM（Visual Block Model）,然后寻找视觉块之间的相似性通过 ULAM 螺旋和视觉规律来寻找正文区域通过寻找区域中拥有最多相似节点的节点，将其和相似节点作为数据记录输出（难以适应单记录页面

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Redis数据结构和内存分配

压缩列表的原理：不是按算法’压缩‘，而是将数据按照一定规则编码在一块连续的内存区域，对比普通双向链表：普通的双向链表，每个节点都占用独立的一块内存，各项之间用指针连接起来。...当新增元素比原编码最大值要大时，需要对集合进行升级，具体步骤是：　　1、根据新元素类型，扩展整数集合底层数组的大小，并为新元素分配空间。　...3、Redis中处理这些地理位置坐标点的思想是：二维平面坐标点 --> 一维整数编码值 --> zset(score为编码值) --> zrangebyrank(获取score相近的元素)、zrangebyscore...--> 通过score(整数编码值)反解坐标点 --> 附近点的地理位置坐标。...jemalloc分配机制：jemalloc将内存空间分为small、large、huge三个区间，每个区间再划分出小的内存块单位。

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