本文中，来自德国 AI 研究中心等机构的研究者提出了一种在有池化层和步幅为 1 时也能有效减少冗余的方法。他们的方法普遍性很强，可应用于几乎全部现有的 CNN 架构上，来实现快速的特征提取。...如果没有池化层（pooling layer）或步幅等于 1（striding layer），则可以通过在整张图像上运行某个通过有限图像块训练的 CNN 来避免这些计算冗余。...在本文中，研究者展示了一个优美的、可推广的避免冗余计算的方法，存在池化层或步幅为 1 时本方法依然有效。此方法只需要在原始 CNN 层的基础上添加实现转置和重塑（reshape）运算的神经层。...图 2：通过本文的方法，从网络 CP 中生成网络 CI。CI 结果和在图像 I 的每个图像块上独立运行 CP 得到的结果相同。但 CI 运行速度更快，因为其避免了重叠图像块上的冗余计算。...本文展示了一种当存在池化层和步幅为 1 时，对完整图像计算基于图像块的局部特征解释器的高效算法。这是一种通用方法，可以应用于几乎所有的现有神经网络架构。
我们改变画布中的某个图形，去更新画布，最简单的是清空画布，然后根据图形树将所有图形再绘制一遍，这在图形较少的情况下是没什么问题的。但如果图形数量很多，那绘制起来可能就出现卡顿了。...那么，有没有什么办法来优化一下？有，脏矩形渲染。 画布该如何更新？ 这里我们假设这么一个场景，画布上绘制了随机位置大量的绿球，然后顶层再绘制一个红球。...另一种方案就是本文的主题 脏矩形渲染 了，本质上是局部重绘。 脏矩形渲染原理 在讲解之前，我们先明白几个概念。...脏矩形：改变某个图形的物理信息后，需要重新渲染的矩形区域，通常为目标图形的当前帧和下一帧组成的包围盒。 包围盒：包围图形的最小矩形。通常用作低成本的碰撞检测。...脏矩形渲染简单来说，就是计算被改变的目标图形两帧所产生的包围盒（脏矩形），将该区域清空，然后将和脏矩形发生相交的所有图形在这个区域内重绘。
师兄：OpenCV 的 ORB 特征提取方法有个问题，就是特征点往往集中在纹理丰富的区域，而缺乏特征的区域特征点数量会少很多，这会带来不好的影响。比如。。。...我刚想到一种比较简单的方法：先根据要求提取的特征点数目，先把图像划分成许多小格子，这样得到每个小格子里需要提取的特征点数目，然后在每个小格子里单独提取，最后把这些特征点再汇聚到一起，这样可以吗？...师兄：理论上是可以，但是在实际操作过程中可能会出现一些问题： 很难达到要求的特征点数量。...比如某个小格子是在弱纹理区域，那么这个小区域内可能提取到的有效的特征点数目会达不到要求，这样最后整张图像上提取的特征点总数就达不到我们要求的数量。...师兄：图像金字塔层数越高，对应层数的图像分辨率越低，面积（高 宽）越小，所能提取到的特征点数量就越少。所以分配策略就是根据图像的面积来定，将总特征点数目根据面积比例均摊到每层图像上。
一、裁剪 1.SetClip Graphics.SetClip 方法是 GDI+ 绘图中的一个方法，它可以设置裁剪区域，以便在绘制图形时只绘制指定区域内的部分。...接着使用 Graphics.SetClip 方法将该区域设置为裁剪区域，只有该区域内的图形才会被绘制。在此之后绘制了一个椭圆，它只被绘制在了矩形的左半部分区域内。...当调用该方法时，Graphics对象将被标记为需要重新绘制，在屏幕更新之前将使用新的绘图数据更新。使用Invalidate方法是在屏幕上显示动态图形的一种常见方法。...因此，如果您需要立即更新图形，可以使用Refresh方法。 如果您正在处理与用户交互的图形，例如响应鼠标单击事件，则可能需要使用Invalidate方法来更新屏幕上的图形，而不是使用Refresh。...需要注意的是，ScaleTransform方法是矩阵变换的一种，因此会对Graphics对象上所有的绘制操作产生影响，包括线条粗细、字体大小等。
在各方法所对应的数学计算原理层面，空间插值一般可以分为确定性插值方法（Deterministic Interpolation）与地统计插值方法（Geostatistics，亦称非确定性插值方法）两种。...其中，确定性插值方法基于研究区域内各信息点之间相似程度或整个曲面的平滑程度，从而创建连续的拟合曲面；其依据插值计算时纳入考虑的采样点分布范围，又可进一步分为整体插值法与局部插值法。...Prediction，BLUP）的一种方法，在地统计学中也被称为空间最优无偏估计器（Spatial BLUP）。...上述“无偏”是指区域化变量在各点上估计量的数学期望等于其在同一位置上的真实值，公式如下： 结合本征假设，无偏性可以表示为： 上述“最优”是指区域化变量在各点上估计量与其在同一位置上的真实值的方差最小...，公式如下： 其中，上述方差被称作估计方差或估值方差，是对估值准确程度的一种定量表示；而在克里格插值方法中，又可以称为克里金方差。
经过计算，一个区域的图像就被我们用一段十进制数表示出了纹理信息。 数学公式如下： ? LBP的改进 看完基本LBP运算算子之后有些读者可能内心会有疑惑，如果某个区域是圆形或者其他尺寸怎么办？...从而得到了诸如半径为R的圆形区域内含有P个采样点的LBP算子，图示如下： ? 对于不是整数点的像素可以使用双线性插值进行计算，具体计算方式在上一篇推文已经进行了介绍。...（2）LBP的等价模式 一个LBP算子可以产生不同的二进制模式，对于半径为R的圆形区域内含有P个采样点的LBP算子将会产生2的P次幂种模式。...模式数量由原来的2的P次幂种减少为 P ( P-1)+2种，其中P表示邻域集内的采样点数。...后来，研究人员发现，可以将一幅图片划分为若干的子区域，对每个子区域内的每个像素点都提取LBP特征，然后，在每个子区域内建立LBP特征的统计直方图。
热点数据的常见表现和监控方法常见的热点表现在生产环境中，如果出现热点问题，通常会有以下表现：单个 RegionServer 负载过高：某个 RegionServer 的 CPU 使用率、I/O 读写速度显著高于其他节点...高延迟：热点区域上的读写延迟显著增加，导致整体系统的性能下降。区域分裂不均衡：热点区域没有及时分裂或分裂后仍然集中访问。热点数据的监控方法通过 HBase 的监控工具可以帮助发现热点问题。...如果所有的行键都集中在某个范围内，HBase 会将这些行存储在同一个区域内，导致该区域承受大量的读写压力。示例：通过键散列避免热点通过对行键进行散列，可以将数据均匀分布到不同的区域，避免热点问题。...这种方式可以有效避免行键集中在特定范围内，从而防止热点问题。2 使用预分区（Pre-splitting）预分区是另一种有效避免热点问题的方法。在创建表时，HBase 支持手动设置预分区。...预分区可以将数据均匀分布到多个区域，避免数据过度集中在一个区域内。
； 2、实现根据给定的坐标绘制多边形的功能； 3、判断某个坐标点是否在绘制的区域内； 4、绘制的坐标点如何在数据库中保存；（待商榷） 一、从百度地图官方库下载鼠标绘制多边形功能demo...* 该类提供的都是静态方法，勿需实例化即可使用。...return totalDis; } else { return 0; } } /** * 计算多边形面或点数组构建图形的面积...{Number} 多边形面或点数组构成图形的面积 */ GeoUtils.getPolygonArea = function(polygon){ //检查类型...} 四、根据百度以提供方法，判断坐标是否在绘制的区域内 let polygon; //绘制围栏 function drawPolygon(){
CPU的运算速度是非常快的，为了性能CPU在内部开辟一小块临时存储区域，并在进行运算时先将数据从内存复制到这一小块临时存储区域中，运算时就在这一小快临时存储区域内进行。...其中32位的寄存器是64位寄存器的低32位部分并不是独立存在的。 高速缓存 iPhoneX上搭载的ARM处理器A11它的1级缓存的容量是64KB，2级缓存的容量8M....ARM64中 64位: X0-X30, XZR(零寄存器) 32位: W0-W30, WZR(零寄存器) 注意: 有一种特殊的寄存器段寄存器:CS,DS,SS,ES四个寄存器来保存这些段的基地址,这个属于...Intel架构CPU中.在ARM中并没有 浮点和向量寄存器 因为浮点数的存储以及其运算的特殊性,CPU中专门提供浮点数寄存器来处理浮点数 浮点寄存器 64位: D0 - D31 32位: S0 -...(向量运算在图形处理相关的领域用得非常的多)为了支持向量计算系统了也提供了众多的向量寄存器.
snapshot，故名思议，是某个时间节点上系统状态的一个快照，保存的是此刻系统状态数据，以便于让用户可以恢复到系统任意时刻的状态。...Quorum 机制，是一种分布式系统中常用的，用来保证数据冗余和最终一致性的投票算法，具体参考 分布式系统之 Quorum 机制。...应用在 etcd 的场景中，quorum 表示能保证集群正常工作的最少节点数。而 majority 表示集群当前能参加投票的节点数量。 ?...无论节点的位置在哪，无论是否发生网络隔离，有没有办法让用来加入新节点的 API 都可以正常工作？ 3....引入 Raft Learner 角色 ---- 为了解决上一节提到的加入新节点带来的容错能力下降的问题，rfat 4.2.1 论文 中介绍了一种新的节点角色：Learner。
但是对于其他的几种前端图形技术来说，就不一定这么简单了，比如SVG、Canvas、WebGL，因为这几种图形技术中并非只有矩形这一种简单图形。...SVG 实现 hover 的方式跟普通 HTML 并无二致，SVG 本身就是一种特异的 HTML，可以直接使用绝大部分 DOM API 和 CSS 选择器。...为解决这个问题， Canvas 提供了isPointInPath() API 来判断某个点是否位于某个闭合路径之内，不过这个 API 并不是很好用，这个方法时挂载到绘制上下文 context上的，只能判断某个点是否位于当前绘制的路径内...WebGL WebGL 是比 Canvas 2D 更底层的图形技术，可以说是现阶段前端领域最底层、最接近图形学的图形技术。 未来可以期待一下 WebGPU。...所以WebGL中的任何图形本质上都是多边形，既然是多边形就可以按照上文的方案解决点与多边形的相对位置判断问题。 如何判断两条线段有交点？
shaders 着色器：which are special functions that the graphics hardware executes，可以把它看做专为 GPU 编译的一种小程序， little...比如我们编写的程序就是一个客户端，而我们的计算机图形硬件制造商提供的OpenGL的实现就是服务器。 ...对于个人计算机来说，可以将CPU、内存等硬件，以及用户编写的OpenGL程序看做客户端，而将OpenGL驱动程序、显示设备等看做服务端。...光栅化（Rasterize/rasteriztion）就是把矢量图形转化成像素点儿的过程。我们屏幕上显示的画面都是由像素组成，而三维物体都是点线面构成的。...要让点线面，变成能在屏幕上显示的像素，就需要Rasterize这个过程。就是从矢量的点线面的描述，变成像素的描述。 11
这些挑战和其他挑战促使谷歌的科学家们研究一种新的计算机视觉方法来处理手部感知，通过机器学习来支持。在实验中，仅从一帧图像就能推断出手机上一只手（或多只手）的21个3D点。...源代码和端到端使用场景都发布在GitHub上。...谷歌的技术包括三个串联工作的AI模型：一个手掌探测器BlazePalm，它分析一个帧并返回一个手边界框；一个手标志模型，它查看由手掌检测器定义的裁剪图像区域，并返回三维手部点；以及一种手势识别器，该识别器将以前计算的点配置分类为一组手势...它可以很好地推广到像握手这样的边缘情况，并且它可以使用忽略其他纵横比的方形边框来建模手掌，从而将点数减少了3到5倍。 在手掌检测之后，手部界标模型接管，在检测到的手区域内对21个三维指节坐标进行定位。...模型可以执行单独的任务，例如裁剪和专门在图形卡上渲染以节省计算，并且手掌探测器仅在必要时运行，后续视频帧中的手位置是从计算出的手中的关键点推断的。
我想让他们一目了然地看出地理区域的测量结果变化吗？我想要显示出特定地区的多样性吗？或者我想要标明某个区域内的高频率活动或者相对的体积/密度？ 有多种方法可以在地图中快速而集中的呈现出可视化数据。...· Choropleth (分级统计图) ——这是一种主题地图样式，它根据地图上显示的数据强度，对应的展现在阴影颜色或图案纹理上。例如，显示人口密度或人均收入。...也是最不受约束的，因为它不符合地理范围。 举例 当对点数据进行可视化时，点密度图是有效的，通常用于展现活动，特征和其他地理现象中的体积或模式。单个数据点不应该被计算在内，而是显示一个区域的情况和密度。...例如，表示一般分布情况时，不是渲染出数万个点的散点图，而可以将点数填充为几百个六边形。 热点图本质上使用颜色作为数据可视化工具。该应用可以很好的处理多个变量，并可以在数据中显示类似的模式和相关性。...纽约市交通事故热点图 - 混合热点图与六边形图 设计中的考虑 点密度图依赖聚类方法，因此分割数据时必须确定适当的值。我通常使用Jenks优化方法来计算和组合最佳值，从而切换颜色或比例。
解决这一问题最简单的方法可能是利用最普通的人类策略——利用计算机视觉来确认大家有没有洗手。 ?...计算机视觉与医院 斯坦福 AI 实验室与斯坦福大学露西尔帕卡德儿童医院（Lucile Packard Children』s Hospital）合作，共同开发了一种新的手部卫生追踪高级方法。...在一幅正常的彩色图像中，每个像素代表一种颜色。而在深度图像中，每个像素代表到现实世界空间中像素的「距离」，通常是一个浮点数，如 1.337 米。 ? （左）用手机相机拍摄的医院彩色照片。...因此，我们选择一种可在任何类型的图像上运行的方法，该方法利用了该问题的两个层面：在给定房间图像中，人只占据很小的空间，而深度图像中的人看起来则像地板背景上醒目的「一坨」。 ?...字典条目（dictionary entry）：每个字典条目包含一张合成图像，对应某个人所处的位置。 检测人的一种方法是确定地面的占据网格，这是一个二值矩阵，表示一个人是否占据地面的某个特定位置。
, height: subHeight, }, this.max_objects, this.max_levels, nextLevel ); }; 计算某个图形落在当前节点的哪个子节点...动态收缩：移除某个图形后更新树结构，并在发现图形数量低于阀值时，取出图形放到父节点上，销毁子节点； 修改根节点范围 后，需要重置整棵树，如何高效重置等； 四叉树的图形类型，常见的是矩形，但还可以是点、直线...如果想节省内存，可以直接保存到当前节点上，不放到子节点上，可以减少内存使用，只是最后返回的被碰撞图形会多一点。...比如地图中，我们可以通过 R 树将 距离 相近的高维图形合并为一个大节点，当搜索 “2km 内的药店” 时，如果你落到某个大节点上，我们只要遍历一个大节点下的所有节点，而不是要遍历整个市。...R 树的思路是最接近四叉树的，它其实是另一种 减少图形遍历的方案，可以适用于高效剔除视口范围之外的图形。 R 树有个 star 数很多的库，叫做 RBush，感兴趣可以看看。
例如，如果在比对过程中发现结构图纸中的某个关键支撑构件的尺寸发生了变化，施工方可以及时与设计方沟通，确保施工的准确性。 辅助设计工作和优化设计方案 该算法对于设计人员也具有重要的辅助作用。...通过调用CAD软件的PDF虚拟打印驱动来实现，在转换过程中需要设置合适的分辨率、尺寸、范围等参数，以确保转换后的PDF文件与原始CAD文件在图形数据和视觉属性上完全一致。...如果两张图像在某个像素点上完全相同，那么相减后得到的结果就是0值；如果两张图像在某个像素点上有差异，那么相减后得到的结果就是非0值。...腐蚀膨胀 方法： 腐蚀：对图像进行腐蚀操作，腐蚀是一种收缩操作，它取每一个位置的矩形邻域内值的最小值作为该位置的输出灰度值。通过腐蚀操作，可以消除小区域内的噪声或误检点。...膨胀：接着对腐蚀后的图像进行膨胀操作，膨胀是一种扩张操作，它取每一个只位根据前面的腐蚀操作所确定的位置，取其邻域内值的最大值作为该位置的输出灰度值。通过膨胀操作，可以填补小区域内的空洞或漏检点。
但是对于空间上的一个点（二维，包括经度和纬度），如何排序呢？又如何索引呢？解决的方法很多，下文介绍一种方法来解决这一问题。 ...思想：如果能通过某种方法将二维的点数据转换成一维的数据，那样不就可以继续使用B树索引了嘛。那这种方法真的存在嘛，答案是肯定的。...也就是说，这个矩形区域内所有的点（经纬度坐标）都共享相同的GeoHash字符串，这样既可以保护隐私（只表示大概区域位置而不是具体的点），又比较容易做缓存，比如左上角这个区域内的用户不断发送位置信息请求餐馆数据...可能是Peano曲线思路以及计算上比较简单吧，事实上，Peano曲线就是一种四叉树线性编码方式。 ?...geohash只是空间索引的一种方式，特别适合点数据，而对线、面数据采用R树索引更有优势（可参考：深入浅出空间索引：为什么需要空间索引）。
实现方法也很简单，首先获得鼠标在 canvas 上的坐标，计算当前坐标在哪些元素内部，然后对元素进行相应的操作。配合自定义事件，我们就可以实现为 canvas 内的元素添加事件监听的效果。...首先对 canvas 添加 mouseover事件，当鼠标在 canvas 上移动时，会时时对比当前鼠标位置与绑定了上述三种事件的元素的位置，如果满足了触发条件就调用元素的 fire 方法触发对应的事件...addEventListener 传参 如果给某个元素添加事件监听时需要传递参数，可以使用下面的方法 var i = 1; aa.addEventListener("click", function(...null 或者 undefined 判断对象是否有某个属性 isPointInPath canvas中判断点是否在某个路径内部，可以用于多边形的检测。...不过 isPointInPath 使用路径是最后一次绘制的图形，如果有多个图形需要判断，需要将前面的图形路径保存下来，判断时需要重新构造路径，不过不需要绘制，如下面 this.context.save(
埋点就是网站分析的一种常用的数据采集方法。...判断元素出现在页面的可视化区域内 我们首先想到商品曝光类似于图片懒加载的形式，通过监听 scroll 事件，调用 Element.getBoundingClientRect() 方法以获取相关元素的边界信息...由于 scroll 事件频发触发，计算量很大，所以很容易造成性能问题，虽然我们可以采用防抖节流等方式去解决。...目前有一个新的 IntersectionObserver API，提供了一种异步检测目标元素与祖先元素或 viewport（可视窗口）相交情况变化的方法。可以自动"观察"元素是否可见。...我们通过实例的方法可以指定观察哪个 DOM 节点。实例的方法有： IntersectionObserver.observe()：使 IntersectionObserver 开始监听一个目标元素。
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