业务描述 威锐达 WindRDS 远程诊断与运维中心，是以设备健康监测为核心，实现企业设备全生命周期的健康监测和基于状态的预知性设备运营维护的管理平台。...，目标提升企业设备运维管理的能力，节约运维成本，为企业创造价值。...另外，TiSpark 是建立在 Spark 引擎之上的，Spark 在机器学习领域上还是比较成熟的。...TiDB 上线前测试 TiDB 在我司的数据中心部署的应用情况如下： 部署架构 改造之前，主要用 MySQL 多实例的方式承载 WindRDS 所有的业务数据存储和应用，随着数据增长，存储容量接近单机的磁盘极限...，较少人工参与系统节点维护，降低运维复杂度，是一个比较理想的解决方案。
大数据文摘作品，转载要求见文末 作者 | Abner Coimbre 编译 | keiko，大力，ether 根据早先在肯尼迪航天中心的工作经历，我整理出了这篇文章，里面汇总了一些编程工作中常见且重要的问题...有许多实习生在重大的软件开发项目中做出贡献。 不懂的请大胆问 “这个我不懂。” 这句话我们在工作的时候经常可以听到。...你在我们的参数空间里面测试过它的鲁棒性吗？” 员工：“没有，但是我这段时间一直在用，到现在也没有出过什么问题。”...JAXenter (German) (2015) https://twitter.com/JAXenter/status/635755784916234241 关于作者 Abner Coimbre,25 我在肯尼迪航天中心工作了三年...这项成果使我登上了肯尼迪中心2016年度十大创新人物的榜单——虽然差一点没上。
漏斗图：是将金字塔图倒过来，是一个漏斗图的形状，可切换； 间距大小：金字塔每一块之间的间距大小； 对齐方式：正常的金字塔图（等腰三角形）时居中对齐的，可设置左对齐和右对齐，就相当于是一个直角三角形。...对于动态词云图，不需要指标，在动态旋转的过程中，是有一个旋转到最中心的位置，会放大文字大小，视觉效果会突出。...词云图在旋转过程中，是以一个球面运动的，在最前面最中心的文字字体会最大，阴影最深，视觉上更突出。 4、桑基图 桑基图，即桑基能量分流图，也叫桑基能量平衡图。...通常应用于能源、材料成分、金融等数据的可视化分析。 故桑基图需要多维一系列，并且是嵌套维，多个维度可以理解为“来源”和“靶向”，来源指向靶向，构成一种特殊的流程，值为数据流量的大小。...节点拉拽：启用则可以拉拽节点，不启用则无法拉拽节点； 布局方式：默认是水平排列，流程从左到右；竖直排序：就是流程从上到下； 悬浮高亮方式：鼠标 hover 到节点或边上，相邻接的节点和边高亮的交互； 方案一
在研讨会上，我的发言基于如下两个基本观点：一是我多次强调的，如果AI智能全面超越人类，也就是实现了AGI，人类就不可能控制它。...人类中心主义只适用于智能低于人类的AI，是智能领域的“地心说”和“日心说”。让AGI符合人类目标和价值观，主动权不在人类一边。第二个观点是，AI和人类对齐，存在三个可能层次：世界观，人生观，价值观。...真正智能的AI，像人类一样，都是无法彻底理解的智能体。任何智能个体，都无法完全信任，智能体之间建立信任关系，只能通过客观知识，也就是只能在理性层次对齐，构建共同的世界观。...在共同的世界观里，AI和人类拥有各自的“人”生，是否应该追求对齐？价值观层次，人类价值观千差万别，而且不断变化，让AI对齐人类价值观，首先人类要确立共同价值观，人类做得到吗？...无论智能进化到什么阶段，在智能群体社会中，可信的智能体会存在得更长久。我们不能确定其他智能体是否可信，但可以尽量确保自己可信。扫描上方的二维码，查看完整回答更多“大咖提问”以及回答持续上线，敬请期待！
一、前言 前几天在Python白银交流群【无敌劈叉小狗】问了一个Python通信的问题，问题如下：大家能帮我看看为什么我在客户端发送信息的时候按发送按钮无法发到服务器端？...具体的表现就是点了发送但服务器收不到，如下图所示： 二、实现过程 这里【啥也不懂】给了一个指导，他当时在赶车，电脑不太方便，让粉丝截图了代码，直接看图的。这里提出来了几个怀疑的点。...顺利地解决了粉丝的问题。 如果你也有类似这种Python相关的小问题，欢迎随时来交流群学习交流哦，有问必答！ 三、总结 大家好，我是Python进阶者。...这篇文章主要盘点了一个Python库下载失败的问题，文中针对该问题，给出了具体的解析和代码实现，帮助粉丝顺利解决了问题。...最后感谢粉丝【无敌劈叉小狗】提出的问题，感谢【啥也不懂】给出的思路，感谢【莫生气】等人参与学习交流。
Q1: 编译时需要的内存是多少？内存至少2G A1: 为什么我下载不了学习文档呢？我们所有的文档是web化的，在线查看就行。 Q2: 区块链在应用的时候是有固定流程的吗？...A3: 开发区块链应用，这要看应用的复杂程度。可以是纯去中心化应用，也可以是混合模式应用。区块链并不是万能的，它并不是一个操作系统。但是它是具有一些核心特性，能够帮助到中心化系统无法解决的问题。...A10：wtimes是维基时代重要的流通通证，未来可兑换维基链周边礼品以及社区相关福利，请持续关注维基时代。...wtimes ， 按一分钱一个的价值来运营，不支持提现，只能兑换物品。除了经济价值，WTIMES会具有在维基链社区的投票和获取高价值内容等等权益。这块通证化激励模式起来肯定会有升值的空间。...Q11：我把主网区块同步完，可以自己把blocks打包用到其他节点吗？ A11：可以的，就是把 blocks 目录下的数据同步一下就行 Q12:文档和视频无法对应，应该参考哪一个呢？
在这一刻，我还没有意识到我正陷入其中，但我无法确定是否可以完成。 理解轴（字面翻译是磨斧） 提醒下这个axes不是战斧，而是 数轴的意思，正如我们在学校学到的三维直角坐标系一样的轴线。...一个以z轴朝向观察者的右手三维直角坐标系。 (图片来自: 维基共享资源) (查看大图) x轴平行，y轴垂直，z轴指向正对你的屏幕。z轴的零点就是屏幕所在的平面。记住这一点。...查看代码，由Anna Selezniova (@askd 在 CodePen)上编写。 我有什么数据呢？首先，我有标注文字位置的起点和终点，或者简单说来就是从侧面中心位置到上边和下边的偏移量。...正弦余弦函数图 (图片: 维基共享资源) (查看大图) 在正弦余弦函数的帮助下，通过角度我轻松地计算出了每个标注的偏移。...同样，你也可以尝试拉出左边的黑三角上下拖动来手动控制旋转的角度（遗憾的是，这个特征在IE浏览器中无法工作）。看起来确实不错吧？而且性能也相当高（大概每秒60帧）。 我很高兴参与了这个网站的开发。
以−1为中心点的正态分布其主要概率分布在[−5,5]范围内，所以我们应该从uniform[−5,5]来抽样Z。这样处理后G模型就不需要学习如何将[0,1]区域拉伸10倍。G模型需要学习的越少，越好。...当然，对于高维问题，由于在二维或者更高维空间里面对点排序并无意义，所以对其输入空间Z与目标空间X并不容易。然而，最小化Z与X流形之间的转化距离仍然有意义[2]。...从浅层的小网络始，除非你觉得有必要再去增加额外的神经元或者隐含层。 刚开始我使用的是ReLU神经元，但是这种神经元一直处于饱和状态（也许由于流形对齐问题）。Tanh激活函数好像更有效。...训练之后，pg接近pdata，判别器也基对所有X一视同仁（D=0.5）： ? 这事就完成了训练过程。G已经学会如何从pdata中近似抽样，以至于D已经无法伪数据中分离出真数据。...然而，如果我们的网络能够产生无法与真实的猫图片相区分的图片（在多项式时间计算资源内）那么从某种意义上说这些照片与正常的猫照片一样合法。在图灵测试，密码学与假劳力士的背景下，这值得深思。
在区块链治理方面，维基链目前没有更好的解决方案，但已经有了改进的方向。...维基链会坚持自己创新，在不久的将来，打造既有安全性的保障，又有一定程度的去中心化的社区治理方式，来确保丢失的密钥可替代，或者可被冻结，原有的数字货币可被恢复。...维基链技术团队现在非常看好，并且在紧密的跟踪一种最新的共识机制PPoS。它来自Algorand，能够大大提升公链交易性能，而且实现了更广泛意义上的去中心化。...维基链现任CPO张曦等有多年体育竞猜产品经验，维基链在世界杯期间也已经尝试过体育竞猜。 第三， 现在很多DApp的应用都是需要采用混合架构的，不比中心化应用的体验差，又能避免中心化，具有区块链的优势。...维基链技术团队在这方面有深度理解、实践。维基链技术团队在中心化方面有顶尖的技术实力，做过金融、交易所，这些对数据的完整性、安全性、效率要求都非常高。这是综合优势。
PCA算法提供了一种压缩数据的方式。我们也可以将PCA视为学习数据表示的无监督学习算法。这种表示基于上述简单表示的两个标准。PCA学习一种比原始输入维数更低的表示。...假设有一个 的设计矩阵 ，数据的均值为零， 。若非如此，通过预处理地步骤使所有样本减去均值，数据就可以很容易的中心化。...以W作为特征向量基，我么可以得到原来的特征向量方程： SVD有助于说明PCA后的 是对角的。...以上分析指明我们通过线性变换W将数据x投射到z时，得到的数据表示的协方差矩阵是对角的(即 )，立刻可得z中的元素时彼此无关的。...在PCA中，这个消除是通过寻找输入空间的一个旋转(由W确定)，使得方差的主坐标和z相关的新表示空间的基对齐。
维基链社区开发者们可以一起参与维基链公链的进一步优化，也可以打造各种去中心化(decentralized)的和通证化(tokenized)的DApp应用和服务。...也就是说，每个社区参与者，无论是投资者、开发者、甚至是维基链应用的使用者或者消费者都有机会获得维基社区的token奖励，这个token和个人的在社区的行为信用也是息息相关的。...粉丝：我对一个智能合约违约的问题比较好奇？比如我写一个智能合约，说我借给A100以太币，然后规定多长时间，多少利息还。A拿到钱后胡吃海塞把钱花了，那这种违约情况下我该怎么保护自己的权益？...传统的合约或者合同里面文字的说明可以实现法律上的约束，但是这个不等同于技术约束，也就是说到期还款这种行为是无法直接技术约束的。...如果借贷者没有及时做到补充，通常会有基于中心化触发的强平操作(margin call) 最终导致损失的是借贷者，所以借贷者通常不会这样操作。
对于立体匹配的研究来说，高质量的数据集非常关键。我之前在文章74....构造这样的数据集是一件需要精心设计和高性能软硬件系统支持的工作。今天我介绍的就是一个非常出名，在自动驾驶领域被广泛采用的数据集：KITTI数据集。...本文同步发表在我的微信公众号和知乎专栏“计算摄影学”，转载请注明作者和来源 一....三维重建2——相机几何参数标定和69. 三维重建4——立体校正(Recitification) 接下来，是标定和对齐激光雷达与参考相机。 由于数据中的大量噪声，使得这个过程并不容易。...这个方法挺有意思，实际上是先把每一幅图像表示为144维的描述子，通过聚类算法将图像分成了很多类，然后挑选出其中靠近每一类中心的代表样张得到的，在这个过程中作者还手动去除了照明条件很差的图像。
此时，非线性项 与时间 是高度相关的，无法直接叠加其他的动态系统进来，也无法同时建模多个自由度的轨迹并让它们在时间上与控制系统保持同步。...我们刚刚已经说了，为了在时间的维度上得到均匀分布的基函数，我们需要根据时间和正则系统来倒推寻找合适的 作为基函数的中心值，让中心值位置在时间的维度上分布均匀，那么基函数的宽度如何设定呢？...这方面的技巧在原作者的论文中没有提及，在Travis DeWolf的博客中，他给出的答案是： 其中， 表示基函数的数量， 表示那个基函数的中心值。...至此，基函数的中心值问题和宽度问题我们已经有了解法，在实际使用时可以根据时间和正则系统的参数分别计算得到。 3....4.2.2 节律型DMP 对于节律型DMP，分别测试了数据为1维和2维的情况： 数据为1维的情况，基函数的数量为200： ? 数据为2维的情况，基函数的数量为500： ?
的地下基友关系从HTML5文档声明开始的，因此，以下探讨的现象，都是在页面为HTML5声明前提下，类似下面的doctype: 我称vertical-align和line-height为好基友（包括以前称浮动和绝对定位是兄弟），就是“情感化认知”；而这里的「幽灵空白节点」就是“具象化思维”。...那是因为「幽灵空白节点」高度行高撑开，其垂直中心是字符content area的中心，而对于字符x而言，都是比绝对中心位置要下沉的（不同字体下沉幅度不一样），换句更易懂的描述就是x的中心位置都是在字符内容区域高度中心点的下方...我特意把字符x使用大字号演示了下： 换句更简单的话说就是：middle中线位置(字符x的中心)并不是字符内容的绝对居中位置。两个位置的偏差就是图片近似居中的偏差。 ?...当然不是，“幽灵字符”可以受具有继承特性的CSS属性影响，于是，我们可以通过其他东西来做调整，让字符的中线和字符内容中心线在一起，或者说在一个位置上就可以了。有人可能要疑问了，这能行吗？
例如，我称vertical-align和line-height为好基友（包括以前称浮动和绝对定位是兄弟），就是“情感化认知”；而这里的「幽灵空白节点」就是“具象化思维”。...那是因为「幽灵空白节点」高度行高撑开，其垂直中心是字符content area的中心，而对于字符x而言，都是比绝对中心位置要下沉的（不同字体下沉幅度不一样），换句更易懂的描述就是x的中心位置都是在字符内容区域高度中心点的下方...我特意把字符x使用大字号演示了下： ? 换句更简单的话说就是：middle中线位置(字符x的中心)并不是字符内容的绝对居中位置。两个位置的偏差就是图片近似居中的偏差。...当然不是，“幽灵字符”可以受具有继承特性的CSS属性影响，于是，我们可以通过其他东西来做调整，让字符的中线和字符内容中心线在一起，或者说在一个位置上就可以了。有人可能要疑问了，这能行吗？...-- 这里要折行或空格 --> ④ 复杂现象 多年前曾分享过“text-align:justify下列表的两端对齐布局”的技术，其中，为了让任意个数的列表最后一行也是对齐排列，在列表最后会辅助列表等宽的空标签元素来占位
我的 mine：显示当前用户的个人信息（在后面的步骤中将实现登录注册哦） 其中，帖子详情页面中将复用前面编写的 PostCard 组件。...具体而言，在 Taro 中实现页面跳转只需两个步骤： 在入口文件（src/app.jsx）中在 App 组件的 config 中配置之前提到的 pages 属性 在任意组件中通过 Taro.navigateTo...”页面 接着我们实现“我的”页面。...我们先贴出升级后的 demo 展示： 可以看到我们做了三点改进： 通过点击一个浮动按钮（Fab）[6]来触发创建新文章的浮动弹层（FloatLayout）[7] 发布成功后，会显示一条温馨的消息提示（Message...FloatLayout 中。
在实际应用中我们经常会遇到下图这种情况，你可能会容易的解决这种无法对齐的问题，但是你知道是什么原因导致他们这个样子吗？...对于内联元素指的是元素的垂直中心点与行框盒子基线往上 1/2x-height 处对齐，简单点说就是字母 X 的中心位置对齐；对于 table-cell 元素，指的是单元格填充盒子相对于外面的表格行居中对齐...子元素的垂直中心线与父级元素基线的位置往上二分之一 X 高度（X 的中心） 所在线对齐，通俗一点讲，就是图中红线表示父元素的垂直中心线，蓝线表示子元素的垂直中心线，可以明显的看到 蓝线 与 X 的中心保持一致...2、“空白节点” 可以受具有继承特性的 CSS 属性影响，于是，我们可以通过其他东西来做调整，让字符的中线和字符内容中心线在一起，或者说在一个位置上就可以了。...为了更清楚，我把占位 i 元素 outline 高亮下。并且添加一个空白节点 x。 ? ? 最后一个 dt 与我们手动添加的空白节点 X 的基线对齐。
地图投影 傅里叶变换 傅里叶变换 图片 傅里叶级数 图片 2D傅里叶变换 点到中心的距离和方向分别代表了频率和平面波方向，而计算过程则和一维傅里叶没有差别。...梯度容易理解，就是该点和临近点的变化情况，在三维空间中是一个的向量（下图）。 梯度 我们在该点无限小的空间构建一个微表面，散度（Divergence）则描述了在该表面流入和流出的变换情况。...另外，ApplyWindowing方法用于解决球谐函数的振铃效应（ringing artifacts），这个和傅里叶变换中的原因一样，无论是球谐还是傅里叶，缺点就是无法保留高频部分的信息，因此在边界等高频区域...，则无法真实还原。...阐述了我对投影，傅里叶变换以及球谐函数的理解。最后给出了UE中球谐函数生成基函数因子的实现方法。似乎，我们还可以投影到导数上，你是否想到了另一位数学家呢？
我们根据图像的深度与三维目标中心的关系，将图像的左感兴趣区域的密集像素向右偏移，找到最大限度减小整个光度误差的最佳中心深度。从而形成了三维目标深度估计的密集约束。...3.2、立体 R-CNN立体回归：在立体RPN之后，我们有相应的左右建议对。在适当的金字塔水平上，我们分别在左右特征图上应用RoI对齐。...对于维数预测，我们只需要使用预先设置的维数来返回基真维数之间的偏移量。关键点预测：除了立体盒子和视点角度，我们注意到投影在盒子中间的三维盒子角可以对三维盒子的估计提供更严格的约束。...在某些情况下，少于两个侧面可以被完全观察到，没有透视键指向上(例如，截断，正投影)，方向和尺寸是无法从纯几何约束观察到的。...我们首先以0.5 m的间距在初始值周围枚举50个深度值来得到一个粗略的深度，最后以0.05 m的间距在粗略深度周围枚举20个深度值来得到精确对齐的深度。
其思想是：空间系数是高斯滤波器系数，值域系数为考虑了邻域像素点与中心像素点的像素值的差值，当差值较大时，值域系数r较小，即，为一个递减函数（高斯函数正半部分），带来的结果是总的系数w=d*r变小，降低了与...“我”差异较大的像素对我的影响。...（2）模仿高斯滤波的分离，将二维双边滤波分解为两个一维的双边滤波。...先使用一维双边滤波模板对行进行滤波，然后对卷积结果进行列滤波，此步在计算值域系数的时候可以使用原图像数据进行计算（非使用行滤波所得的中间结果）。...所以，因“基FFT滤波加速”是一次运算直接得到全图的滤波结果，要求滤波模板对全图是固定、独立的，而双边滤波的滤波模板对全图非独立、固定，所以，双边滤波无法进行“基FFT滤波加速”。
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