而偏振方向实际上就是光波的极化方向，决定了光波在特定平面内的振动特性。 光波可以向多个方向振动。那些只在一个方向振动的光被称为偏振光，比如上下振动。...那些在多个方向振动的光被称为非偏振光，例如上下和左右振动的光。 而对于普通的单模光纤，传播的基本模式TEM00实际上是两个正交偏振模式。这两个分量具有相同的传播常数。...这里可能有的人会想，不是说双折射会导致线性偏振扰动吗？ 在保偏光纤的设计中，特意构造了一个具有两个主轴的结构，这两个轴的折射率存在差异。...这种差异，可以是几何上的，比如上面说的将纤芯内部设计成为椭圆形的形状双折射保偏光纤，或者更常见的是通过施加可控制的单轴应力来实现，这种设计被称为应力双折射保偏光纤。...熊猫型保偏光纤 椭圆形护套保偏光纤则是通过在光纤的外部添加椭圆形的护套来引入应力，这种护套与光纤材料的热膨胀系数不同，由此产生的应力在光纤内部形成双折射。
这是元宇宙中最早也是最流行的商业模式。 Vox 销售 与物理世界不同，元宇宙是由其他材料构成的。例如，包括所有建筑和可穿戴设备在内的 CryptoVoxels 完全由体素组成，即三维网格上的数字值。...它们将成为实体公司与增强现实和虚拟现实之间的桥梁。元宇宙将发起复杂而有创意的广告活动，模糊实体和虚拟之间的界限。 建设 有些土地所有者拥有多个地块，但建设的时间和精力有限。...据 CV Analytics 的数据分析显示，许多土地所有者持有多个地块。大部分的土地所有者并不打算建设自己的地块，他们选择进行长期的投资。...在北京环球影城，看似身体上的体验实际上是一种精神上的沉浸，比如随着哈利·波特把移动的椅子变高，和变形金刚一起跳上摩天大楼，和小黄人一起摆弄。...有了 3D 扫描仪，你就可以把 3D 虚拟版的衣服穿上自己的 3D 虚拟版上。 在线 KTV 对于那些喜欢 KTV 的人来说，它是一种社交方式。在现实世界中，相距遥远的人很难在 KTV 中相聚。
中化农业每天都有几千名员工在田间地头服务农业，接触了许多优质农产品和有匠心的农人，熊猫指南的初心，就是希望可以让这些优质农产品被世界知道。 ?...在消费升级和现代农业的大背景下，消费者对于绿色、健康和优质的农产品期望越来越高，中化农业作为中国最大的涉农企业，希望让熊猫指南连接农产品和消费者，可以帮助消费者发现真正优质的农产品；可以帮助良心种植者建立品牌和获得回报...熊猫指南对农产品的评选依据五大标准：环境优、品种优、种植优、品质优及物有所值，同时坚守独特的“两有一无”原则：有精准地块信息，不再是泛地理概念；有退出机制，持续评价，不再是一劳永逸；独立第三方，不掺杂直接商业利益...可以看到，米其林有的核心元素，熊猫指南都具备了，而且结合现代农业的特色，以及农产品本身的特殊性，熊猫指南在米其林模式的基础上，引入了卫星扫图、农产品成分分析、大数据等现代技术，来确保榜单的科学性。...此前，日本的tabelog，北美的Zagat，英国的Best50、法国La Liste都一定意义上在模仿米其林，即便在欧洲，米其林也因为过于保守，一直受到不同势力的挑战，最大的冲击发生在1969 年，因为米其林没有及时认可
“体素建模”：用户可以 “点击” 添加体素方块的模式进行模型构建。 动画预览：软件支持人物运动绑定与动画时间轴。 - 市场 能在 The Sandbox 市场平台上买到什么?...在 The Sandbox 市场平台，用户可以购买体素 ASSET (NFT 资产)(如建筑、装饰、非玩家角色、敌对的敌人等)，并导入到 LAND 上成为游戏体验的元素或为作收藏品。...它提供拖放界面，能够将不同的元素和对象放入环境中，并使用内置的模块定义元素如何交互，然后在 Sandbox 中分享创作。所有这些都不需要编码。...既然是在元宇宙，有没有更好的保护地块所有者权益的新方案？ 现在有能力建造地块的其实很少，而且没有很好的标准 野蛮开发时代 打个比方，如果隔壁为了吸引流量，天天建设各种奇怪图案， 那也没办法。...平台应该遏制住无意义的炒作。而且元宇宙的地无穷无尽，理论上没啥好炒的。 所以真正有价值的平台，是运营最好的平台。这个后来会变成淘宝初期的逻辑—就是帮早期用户赚钱，各种资源，吸引内容创作者。
对于有些Actor的Bounds特别大的情况，我们可以在小格子的基础上，建立更大范围的格子。...当然Hierarchical HashGrid这种方式也可能会引起一些BUG：有些覆盖到x，y坐标轴上的Actor，永远都处于加载状态，无论什么情况都不会卸载。...但和ue4的layer不同的是，一个Actor可以属于多个DataLayer。 这里要注意区分Editor还是Runtime类型的。如果是Runtime就会要求额外是定运行初始状态。...也可以用来实现动态关卡，不同的时候加载不同LevelInstance。 另一个比较重要的功能，我觉得就是可以用LevelInstance来搞子关卡蓝图。...umap和WorldPartition内部的这些单Actor的文件，可以理解为CDO和实例对象的关系，因为同一个LevelInstance可以在关卡内摆多个，也就相当于多个实例对象。
在ggplot2语法中，我们说它们使用不同的geom。 geom是绘图用于表示数据的几何对象。 人们经常根据情节使用的几何类型来描绘情节。...如果这听起来很奇怪，我们可以通过在原始数据上叠加线条然后根据drv着色所有内容来使其更清晰。 请注意，此图包含同一图表中的两个geom！我们将很快学会如何在同一个地块中放置多个geoms。...对于这些geoms，您可以将组审美设置为分类变量以绘制多个对象。 ggplot2将为分组变量的每个唯一值绘制一个单独的对象。...实际上，每当您将美学映射到离散变量时，ggplot2都会自动将这些geoms的数据分组（如线型示例中所示）。依靠这个特征很方便，因为群体aesthetic本身并没有增加传说或区别特征与geoms。...image.png 如果将映射放在geom函数中，ggplot2会将它们视为图层的本地映射。 它将使用这些映射来仅扩展或覆盖该层的全局映射。 这使得可以在不同层中显示不同的aesthetics。
怕错过熊猫的精彩分享？那就赶快关注下熊猫吧！ 前言 作为NAS垂类的作者，玩NAS已经有四五年了，而身边的设备也越来越多。...虽然同样是四盘位，但我实际对比了一下我手里有的四盘位群晖以及极空间和绿联，发现威联通在尺寸上要更小一点。 在正面上，威联通将按键、插口以及指示灯做了竖列排列。...而除了针对NAS的备份与恢复，HBS3的同步功能也是目前我使用过中最为好用的，在同步策略上威联通将其分为了三种形式：单向同步作业、双向同步作业以及活动同步作业。...通过设置域名你便可以在无公网的环境下随时随地远程连接你的威联通NAS了，不管你是WinPC、Mac、iPhone、iPad或Android，通过支持的多个应用程序都可以实现直接连接。...最后威联通值得入手吗？TS-464作为旗舰机型配置，价格并不高，相对比隔壁买系统送硬件来说个人觉得还是很值。至少对我来说很值，或许你们心中在看完文章后也都有了自己的答案，那么你觉得威联通系统好用吗？
今天我们来聊一聊传说中的气泡图，气泡图是散点图的一种形式，是预测数据趋势的一种图形，一般在大量的数据调研和数据分析的时候会用到散点或者气泡，但是散点和气泡的区别是，气泡图在分析的时候维度更加的多，有...4个维度可以进行数据的呈现，X轴数据，Y轴数据，气泡大小，和颜色，通过四个分析维度的呈现，以及气泡的密集型，可以进行数据的分析和预测。...气泡图的制作中，对于接对象的选择是通过颜色的不同来区分的，在我们的案例中，我们有员工，主管，经理，总监，这个几个角色的的气泡图的制作中是通过数据的编辑，一个一个进行添加的，如下图： 在我们L1-2 人力资源数据分析...- 进阶版的 训练营中，有几个同学对案例的气泡图进行了提问，我们来分享下： Q1：在人员离职的数据分析中，我们的 几个维度是怎么选的，我可以通过这几个维度来分析离职人员哪个维度是最重要的吗？...A1: 人员离职的气泡图是对离职人员的画像，我们希望通过画像来分析离职最多的人员是哪类人，所以我们在选择分析维度的时候，是从人员结构数据来的，并且是基于可以量化的数据，在人员结构中，我们比较关注的是 年龄
我们可以在 MATLAB 中添加标题，调整 x 轴和 y 轴，网格线，并沿标签美化图形。...xlabel 和 ylabel 指令产生沿 x 轴和 y 轴的标签。 标题命令允许你生成图表上的一个标题。 网格命令允许你生成图上的网格线。...轴等于命令允许生成与同等规模因素和空间两个坐标轴上的积点。 轴方形命令生成一个正方形的积点。...title('Sin(x) Graph'), grid on, axis equal 在MATLAB中会生成下图： MATLAB在同一张图上绘制多个函数 在MATLAB中可以绘制多个图形相同的积点...该轴命令允许您设置轴的刻度，您可以提供的最小值和最大值的 x 和 y 轴，使用轴命令的方式如下： axis ( [xmin xmax ymin ymax] ) 具体示例 在 MATLAB 中建立一个脚本文件
只需一个命令就可以绘制漂亮的图，甚至可以制作多个图。开始探索seaborn。随附的GitHub存储库如下： https://github.com/kb22/Understanding-Seaborn?...散点图 当想要显示两个要素或一个要素与标签之间的关系时，散点图很有用。这非常有用，因为还可以描述每个数据点的大小，为它们涂上不同的颜色并使用不同的标记。看看seaborn的基本命令是做什么的。...seaborn中的地块也可以text使用来添加到每个条annotate。在仔细查看数据集时，发现缺少许多元数据信息。...可以将其理解为该特定数据集的直方图，其中黑线是x轴，完全平滑并旋转了90度。 热图 相关矩阵可帮助了解所有功能和标签如何相互关联以及相关程度。...带群图的箱形图 箱形图将信息显示在单独的四分位数和中位数中。与swarm图重叠时，数据点会分布在其位置上，因此根本不会重叠。
撰文：逻辑熊猫 | 图片：来自网络 baidu 欢迎朋友圈各种姿势的分享 如需转载，请后台联系授权 Ubuntu 16.04 Desktop Linux 操作系统 非双系统、非虚拟机 主要用途 办公...对比之下，wps可能功能更强大，但是在ubuntu上，libre的启动速度更快。 ▼ Office ▼ wps and Libre ? ?...-05- 浏览器 默认的是火狐浏览器，安装了Linux版本的Chrome浏览器。由于很多软件没有对应的linux版本，所以，大部分行动都是在浏览器下完成的。感觉以后浏览器可以代替大部分应用了。...Linux上玩windows下游戏，不过传说CS是没有问题的，笔者安装了linux版本的ppsspp（一款PSP模拟器），试玩游戏是《刀剑神域》。...-08- 关于…… 其实我真的是开着十几个网页在写这篇 ▼ 桌面截图 ▼ 有图有真相 ?
这里有一篇 Go 语言设计与实现 - 接口 interface ， 是目前我学习的资料中 完成度 和 友善度 都很高的一篇文章。 在 go v1.18 中， interface 有了一个别名 any。...他们都会 吃 (Eat) 吃东西， 区别是 人吃饭， 熊猫吃竹子 更大的不同是， 人会 **读书 (Read)**， 熊猫不会。...久而久之， 不仅难以管理， 还无法从字面值上看到人和动物的关系。 那有没有更简单的方式呢？有！接口嵌套， Go 语言中没有继承概念。...接口断言 在日常使用中， 我们可以通过 断言 将 接口A 转换成 接口B。 类似的， 就像问一头 熊猫 是不是 人？...互相吹捧， 共同进步 大家好， 我是老麦， 我将每天 早上9点 为你分享一篇好文章。
所以我们判定熊猫和竹子相交的方法是，先求出熊猫和竹子所在矩形的交集，如果该交集是空集，则显然熊猫和竹子不相交，如果不是空集，则势必也是一个矩形（记做P），所以我们只需要取出熊猫在P中的像素点，和竹子在P...其实上面将熊猫（竹子）离屏数据渲染出来只是为了效果直观一些，实际运用过程中，肯定不会将这些离屏数据在屏幕上渲染出来，而是在内存中使用，因为内存中操作这些数据肯定远比在屏幕上渲染出这些数据快的多....这就是上述 getAxes 函数 投影（project） 通过将一个多边形上的每个顶点与原点(0,0)组成的向量，投影在某一投影轴上，然后维护该多边形在该投影轴上所有投影中的最大值和最小值，这样即可表示一个多边形在某投影轴上的投影了...注意，上图的投影轴是边 1 对应的投影轴. 为了易于理解，示例图将坐标轴原点(0,0)放置于三角形边1投影轴的适当位置。使得三角形 T 在投影轴上的投影恰好起点为0....如上图所示，T在投影轴上的投影为黄色的 [Tmin = 0, Tmax], 而 P 在投影轴上的投影为 蓝色的 [Pmin, Pmax]. 至于投影使用向量的点积就可以搞定了.
图片 做了一个非常快速的 GPU-Based 的地形雕刻工具，最多可以一次雕刻 2km x 2km 的地块。...图片 做法是动态将地块用到的纹理合成一组 Texture2DArray，这里 Array 最多 32 层，也就意味着每一个地块最多只能使用 32 种材质。...图片 老生常谈的 Slope 渲染问题，因为地表纹理的 UV 变化是按照世界空间的 x 和 y 来的，在比较陡峭的地方变化就会很剧烈，导致拉伸，处理方法一般是 Tri-Planar，就是按三个轴投影，...Ghost Recon 的做法好像只是按 x 和 y 两个轴投影。...图片 道路是直接画在地形上的，然而地形的分辨率不够，导致细节丢失，在一个就是用 Splatting Id 的方案过渡很僵硬。 图片 屏幕空间贴花看起来效果不错。 图片 但是开销太大了。
点击上方 挖数 关注我！ 这两天王思聪的熊猫直播经历了最后的繁荣，一位主播说 平时我直播间也就几百人，现在140w人，我直播从来没这么多人过。...3月7日，传说中熊猫直播倒闭前最后一夜，各个主播轮流当一姐，很多人实现了人生中第一次百万人气，这种盛况很容易让人误以为熊猫不是面临破产关停，而是重回巅峰。...同时360在熊猫刚创立的2016年就已经入股，并提供了技术支持。 可以说熊猫直播就是一家彻头彻尾的360系公司，王思聪更多的是投钱和带流量这么一种关系。...因为360手机助手以及周鸿祎个人品牌带流量，花椒在2016年时发展很顺，从第三方渠道可以看到，花椒Android端在2016年5月时下载量在虎牙和熊猫前面 ?...到了18年1月，爆出花椒前CEO胡震生涉及区块链发币，而且发的showcoin在代码库上只有一行Helloworld的代码，引起舆论哗然。 ?
* 传说中月入5万的“村民“是怎样一种存在？ * 村民们进趟村容易吗？正确的进村姿势是什么？ * 赚着月薪5万的工资，过着月薪5千的生活，这是真的吗？...如果说拥堵问题还可以通过错峰出行来解决，那么通勤距离就算得上是部分后厂村村民无法躲闪的“硬伤”。腾讯位置大数据显示，在村里工作的人当中，通勤距离在10公里以上的占比44%，快接近一半。...村民们进趟村容易吗？ 小编就认识一位鹅厂的产品经理，家住南三环外，后厂村在北五环外（请抢答：这位同学一共穿过了几个环？），每天都是穿越大半个北京城来上班！...咳咳~~划重点了啊，那就是坐着公交或地铁在早8点之前进村。 04 四问：赚着月薪5万的工资，过着月薪5千的生活，这是真的吗？...从上面的数据可以看出，村民们的消费水平并不低，也舍得花钱去享受生活的美好。但是，为什么网上还会有那些“过着月薪5千的生活”的传说呢？
电脑陷于无限重启中，小伙伴们可以看下我写的《千万不要轻易尝试“熊猫烧香”，这不，我后悔了！》。今天，写这篇文章是因为很多小伙伴都很关心我的电脑后续情况如何了。...下面就给大家分享下，尝试“熊猫烧香”的后续情节。 在尝试“熊猫烧香”之前，我是把电脑所有网卡都禁用了，网线也拔掉了，总之，能够联网的东西全部禁用。...打开虚拟机，直接进入虚拟机操作的，没想到这货确实异常凶猛，直接逃逸出虚拟机的控制范围，直接搞坏了我的物理机。当时，我赶紧强制关闭虚拟机，这货还是在屏幕上“烧香”，我又赶紧强制关闭了物理机。...第二天，也就是星期二早上，我早早的起床了，把我的电脑拿到电脑维修店，跟工作人员说明了我电脑的情况。那人一脸诧异的看着我。 ? 没想到那小哥开口问我的第一句话是：我靠，你是干嘛的？黑客吗？...好了，今天就到这儿吧，我是冰河，大家有啥问题可以在下方留言，也可以加我微信：sun_shine_lyz，我拉你进群，一起交流技术，一起进阶，一起进大厂~~
Bard的这个回答可以说是非常完善了，小编决定给它100分！ 这只熊猫在做什么？ 这只功夫熊猫的样子，Bard是没看明白，不过从另一种角度分析也有模有样。 图片中的熊猫正坐在树枝上。...熊猫是濒危物种，在世界的某些地方仍然受到人类的猎杀。 总的来说，图片中的熊猫只是在树上享受着宁静的时刻。它提醒我们这些惊人生物的美丽和韧性。 能否理解这个图，笑点在哪里吗？...然而，我认为大多数人都会同意它至少有点幽默。 再比如问它这是条鱼吗？ 虽然放在案板上，Bard可是看的一清二楚，是笔袋！ 不，你发送的图片不是一条鱼。它是一个铅笔盒。...Bard在本次更新版本中增加了聊天固定、重命名此前聊天对话、同时进行多个聊天对话以及与他人分享聊天内容的功能。 Bard来真的！仅在聊天对话这一功能上就提供了四个关键支持。...同时进行多个聊天对话的好处就不用赘述了吧，这可是提升效率、多线进程的好帮手！ 一键分享聊天对话的内容链接，让你的灵感、创意或有趣有用的观点传播给更多人。
值得一提的是，本次分享的冠军团队在最终决赛中突破重围，一举拿下了含金量极高的CCF BDCI综合特等奖。...然而，现有的遥感影像地块分割数据处理方法，局限于特定的场景和特定的数据来源，且精度无法满足需求。因此，在实际应用中，遥感影像地块分割仍然依赖于人工处理，需要消耗大量的人力、物力、财力。...本次评测旨在衡量遥感影像地块分割模型在多个类别上的效果，具体包括建筑、耕地、林地、水体、道路、草地和其他等7个类别。...初赛阶段主要考察7个类别的预测mIOU，复赛在初赛的基础上，增加了对水体和道路类连通性的度量。 ?...为了获取不同的训练数据，我们设计了不同的数据处理方案： （1）划分道路类和草地类正负样本（负样本指不包含该类的样本），多阶段逐步增加负样本比例，可以借鉴Bengio的课程学习（Curriculum Learning
二、大量的样本 比如我们要识别清华大学的“清”，通常的做法是收集“清”的各种各样的图像，所谓各种各样的图像就是说要包括不同的字体，不同的光照，不同的背景噪声，不同的倾斜等，要想把“清”字识别好，就需要收集上很多这样的样本...如果我在这张图像上加了一点点噪声，这个噪声在右图你几乎看不出来，我再把这个叠加后的图像给网络，它识别出来的不是熊猫，是别的东西。而且它以99.3%的信心说这不是熊猫，甚至你可以指定他是任何一个东西。...因此我们在优化的时候，这个目标函数其实是应该把这样的决策错误和风险放到里面去，我的目标是优化这个风险。但是这件事往往是和应用、和我们的产品设计相关。所以不同的产品设计，它的决策风险不一样。...有公司会宣传说错误率可以降到百万分之一，让人误以为人脸识别的问题已经解决了，然而我们在CAPR、ICCA这样的学术会议上仍然能看到怎么去做文字的检测，怎么去做人脸识别的研究。...优化神经网络模型结构新方法 | 清华张长水云栖大会分享 2015年11月26日张老师在RONGv2.0---图形图像处理与大数据技术论坛上所做的题为《机器学习与图像识别》的演讲，分享了关于机器学习和图像识别的研究及进展
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