液体变换,也称为替换或替换为,是指将一种液体物质转变为另一种液体物质的过程。这个过程可以通过物理或化学手段实现。
液体变换有许多应用场景,例如:
在腾讯云的产品中,液体变换与云计算领域关联不大,因此无法给出相关的腾讯云产品和链接地址。但在云计算领域中,腾讯云提供了众多其他与云计算相关的产品和服务,如云服务器、云数据库、云存储等,可以帮助用户实现数据的存储、处理和传输。
我在上两篇文章「手把手教你编写傅里叶动画」、「傅里叶动画专辑欣赏」中介绍了傅里叶级数的本质以及编写了一些有趣的傅里叶动画,主要讲述了周期性函数究竟是如何一步步被分解成正余弦函数的和的。但是,不幸的是我们在工程中使用的一些函数往往会有一些非周期性函数,那么我们该如何用三角函数来描述它们呢,这就是今天我要讲述的傅里叶变换。
机器之心报道 编辑:杜伟 借助不同风格之间的图像转换,CMU 的研究者教会了机器人理解透明液体。 如果机器人可以倒液体,则可以帮助我们自动完成烹饪、将药品倒入药瓶或给植物浇水等任务。但是,透明液体在图像中很难被感知出来,完全透明的液体可以提供的唯一视觉信号是光线穿过液体的折射。此外,获得液体的深度测量同样不容易,因为液体会折射所投射的红外光。 以往的工作已经探索了机器人在各种环境下倒水,但都需要在环境或数据收集方法上做出重大妥协。透明液体细分的方法需要在训练期间加热液体,以在热成像仪观察下获得真值标签。
译自Tim Dettmers的Understanding Convolution in Deep Learning。有太多的公开课、教程在反复传颂卷积神经网络的好,却都没有讲什么是“卷积”,似乎默认所有读者都有相关基础。这篇外文既友好又深入,所以翻译了过来。文章高级部分通过流体力学量子力学等解释卷积的做法在我看来有点激进,这些领域恐怕比卷积更深奥,所以只需简略看看即可。以下是正文: 卷积现在可能是深度学习中最重要的概念。正是靠着卷积和卷积神经网络,深度学习才超越了几乎其他所有的机器学习手段。但卷积为什么如此
机器之心经授权转载 来源:码农场 译者按:本文译自 Tim Dettmers 的 Understanding Convolution in Deep Learning。有太多的公开课、教程在反复传颂卷积神经网络的好,却都没有讲什么是「卷积」,似乎默认所有读者都有相关基础。这篇外文既友好又深入,所以翻译了过来。文章高级部分通过流体力学量子力学等解释卷积的做法在我看来有点激进,这些领域恐怕比卷积更深奥,所以只需简略看看即可。以下是正文: 卷积现在可能是深度学习中最重要的概念。正是靠着卷积和卷积神经网络,深度学
如果你觉得好的话,不妨分享到朋友圈。 译自Tim Dettmers的Understanding Convolution in Deep Learning。有太多的公开课、教程在反复传颂卷积神经网络的好,却都没有讲什么是“卷积”,似乎默认所有读者都有相关基础。这篇外文既友好又深入,所以翻译了过来。文章高级部分通过流体力学量子力学等解释卷积的做法在我看来有点激进,这些领域恐怕比卷积更深奥,所以只需简略看看即可。以下是正文: 卷积现在可能是深度学习中最重要的概念。正是靠着卷积和卷积神经网络,深度学习才超越了几乎
译者按:本文译自 Tim Dettmers 的 Understanding Convolution in Deep Learning。有太多的公开课、教程在反复传颂卷积神经网络的好,却都没有讲什么是「卷积」,似乎默认所有读者都有相关基础。这篇外文既友好又深入,所以翻译了过来。文章高级部分通过流体力学量子力学等解释卷积的做法在我看来有点激进,这些领域恐怕比卷积更深奥,所以只需简略看看即可。以下是正文: 卷积现在可能是深度学习中最重要的概念。正是靠着卷积和卷积神经网络,深度学习才超越了几乎其他所有的机器学习手
卷积现在可能是深度学习中最重要的概念。正是靠着卷积和卷积神经网络,深度学习才超越了几乎其他所有的机器学习手段。但卷积为什么如此强大?它的原理是什么?在这篇博客中我将讲解卷积及相关概念,帮助你彻底地理解它。 网络上已经有不少博客讲解卷积和深度学习中的卷积,但我发现它们都一上来就加入了太多不必要的数学细节,艰深晦涩,不利于理解主旨。这篇博客虽然也有很多数学细节,但我会以可视化的方式一步步展示它们,确保每个人都可以理解。文章第一部分旨在帮助读者理解卷积的概念和深度学习中的卷积网络。第二部分引入了一些高级的概念,旨
阿基米德原理:流体静力学的一个重要原理,它指出,浸入静止流体中的物体受到一个浮力,其大小等于该物体所排开的流体重量,方向竖直向上并通过所排开流体的形心。这结论是阿基米德首先提出的,故称阿基米德原理。结论对部分浸入液体中的物体同样是正确的。同一结论还可以推广到气体。
电力煤矿跑冒滴漏监测系统基于yolo网络计算机视觉分析OpenCv深度学习技术,电力煤矿跑冒滴漏监测系统主动识别现场画面中管道或者机械是否存在液体泄漏跑冒滴漏行为。如检测到现场出现液体泄漏行为,立即抓拍并反馈。我们选择当下YOLO最新的卷积神经网络YOLOv5来进行识别检测。现版本的YOLOv5每个图像的推理时间最快0.007秒,即每秒140帧(FPS),但YOLOv5的权重文件大小只有YOLOv4的1/9。
20年前《终结者2》中出现的液体变形机器人T-1000让人们记忆犹新,目前,这种可怕的技术即将成为实现,美国麻省理工学院科学家最新研制一种先进变形材料,可使机器人在坚硬和柔软状态之间变换。 这种最新材料有望研制新一代机器人,由于它是混合蜡和泡沫的物质结构,能够变形至不同外型。1991年拍摄的《终结者2:世界末日》中T-1000机器人是由液态金属制成,能够变形成为液体状态,钻入密封空间,在受到伤害时及时修复。 麻省理工学院机械工程和应用数学系教授阿奈特-霍索伊(Anette Hosoi)研制这种最新材料,能够
而利用光聚合反应,能够合成任意的几何形状,开头出现的神奇一幕,就是通过这个原理最终完成了3D打印。
有研究者预测,总有一天量子计算机在破解数字加密、设计药物等方面会创造出无穷无尽的奇迹。然而,目前量子计算机的发展还处于早期阶段,量子算法还有待优化。一些研究人员尝试在亚原子级别对量子计算机进行必要的控制。
晓查 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 众所周知,猫是一种液体。 这也给CVer带来了极大的烦恼:如何从2D视频中准确地对一只猫进行3D重建? 在很多情况下,3D重建模型得到的真是一滩液体。 而最近Meta团队提出的BANMo(Builder of Animatable 3D Neural Models),实现了对猫精确的3D重建。 这种方法既不需要专门的传感器,也不需要预定义的模板形状,甚至只用你平时给猫咪拍摄的休闲小视频,就可以做3D重建。 这篇关于BANMo的论文最近被CVPR 20
最近几天,数学圈内人们正在热烈讨论纳维 - 斯托克斯问题的正则哈密顿公式终于出现了 —— 这个数学史上悬而未决的问题可能有了解答。而在以前,人们甚至普遍认为这是不可能的。
来源:机器之心本文约3700字,建议阅读5分钟本周重要论文包括:CVPR 2022各种获奖论文。 目录 Learning to Solve Hard Minimal Problems Dual-Shutter Optical Vibration Sensing EPro-PnP: Generalized End-to-End Probabilistic Perspective-n-Points for Monocular Object Pose Estimation Ref-NeRF: Structured
机器之心 & ArXiv Weekly Radiostation 参与:杜伟、楚航、罗若天 本周重要论文包括:CVPR 2022各种获奖论文。 目录 Learning to Solve Hard Minimal Problems Dual-Shutter Optical Vibration Sensing EPro-PnP: Generalized End-to-End Probabilistic Perspective-n-Points for Monocular Object Pose Estimati
前言 之前偶然看到一个PPT,是一些视频特效的讲解。首页如下: PPT解析了模糊镜像、电击效果、灵魂出窍、动态晕影等视频处理效果,最后推荐作者自己写的书: 在“音视频进阶”、“唱吧核心架构开发”
阿德利昂·玛利·埃·勒让德为法国数学家。勒让德建立了许多重要的定理,提出了对素数定理和二次互反律的猜测并发表了初等几何教科书。代表作有:《行星外形的研究》,当中给出处理特殊函数的“勒让德多项式”;《几何学基础》将几何理论算术化、代数化,详细讨论了平行公设问题,证明了圆周率π和π2的无理性;《数论》论述了二次互反律及其应用,给出连分数理论及素数个数的经验公式等;《椭圆函数论》,提出三类基本椭圆积分,证明每个椭圆积分可以表示为这三类积分的组合,并编制了详尽的椭圆积分数值表,还引用若干新符号,使他成为椭圆积分理论的奠基人之一。
纽约摄影师和布景设计师 Hope Glassel 曾经几乎完全在 Adobe Lightroom 中工作,但去年发生了变化。“我多年来一直避免使用 Photoshop,因为我很害怕,但通过学习一些技能,我已经能够彻底改变我的艺术风格,”她说。
液相色谱-质谱串联(LC-MS/MS)是一种高效且灵敏的分析技术,广泛应用于多个领域中的化合物检测、鉴定和定量。在残留化合物检测方面,LC-MS/MS能够精确识别并测定环境样品、农产品和工业产品中残留的微量化学物质,如农药、兽药和化学品等。在有机小分子检测领域,该技术凭借其高分辨率和强选择性的特性,能够有效分离和检测复杂样品中的有机小分子,为化学研究、药物开发和环境监测等领域提供有力支持。
儿子前两天问我,为什么空调可以制冷?空调出风口为什么会有水滴?对于这种求知欲,应该鼓励,当然不能乱讲,于是上网看了一些资料。
已知有两个字串A,B及一组字串变换的规则(至多6个规则): A1 -> B1 A2 -> B2 规则的含义为:在 A中的子串 A1 可以变换为B1,A2可以变换为B2 …。 例如 A="abcd",B="xyz", 变换规则为: abc → xu,ud → y,y → yz 则此时,A可以经过一系列的变换变为B,其变换的过程为: abcd → xud → xy → xyz。 共进行了3次变换,使得A变换为B。
若我们想将多个数据打包并且统一管理,应该怎么办?Python内置的数据类型如序列(列表、元组等)、集合和字典等可以容纳多项数据,我们称它们为容器类型的数据。
投简历、找工作这些事都需要证件照,有些还要求证件照背景颜色、尺寸大小,本文分享一下如果通过Python OpenCV来实现照片裁剪和更换背景色
我们将在下面看到为何卷积内核会被称为过滤器以及卷积操作通常被描述为过滤操作的原因。
自21世纪初以来,SVG就存在了,但仍有一些有趣的方法去用它。在本教程中,重点将放在 SVG 的过滤器上 —— 但不只是将它们应用于 SVG 图像,我将向你展示如何将它们应用于任何常规页面的内容上。
一个完整的液压系统由五个部分组成,即动力元件、执行元件、控制元件、辅助元件和液压油。动力元件的作用是将原动机的机械能转换成液体的压力能,指液压系统中的油泵,它向整个液压系统提供动力。 执行元件(如液压缸和液压马达)的作用是将液体的压力能转换为机械能,驱动负载作直线往复运动或回转运动。 控制元件(即各种液压阀)在液压系统中控制和调节液体的压力、流量和方向。辅助元件包括油箱、滤油器、油管及管接头、密封圈、压力表、油位油温计等。 液压油是液压系统中传递能量的工作介质,有各种矿物油、乳化液和合成型液压油等几大类。
批标准化是优化深度神经网络中最激动人心的最新创新之一。实际上它并不是一个优化算法,而是一个自适应的重参数化的方法,试图解决训练非常深的模型的困难。非常深的模型会涉及多个函数或层组合。在其他层不变的假设下,梯度用于如何更新每一个参数。在实践中,我们同时更新所有层。当我们进行更新时,可能会发生一些意想不到的结果这是因为许多组合在一起的函数同时改变时,计算更新的假设是其他函数保持不变。举一个例子,假设我们有一个深度神经网络,每一层只有一个单元,并且在每个隐藏层不使用激活函数: 。此处, 表示用于层 的权重。层 的输出是 。输出 是输入x的线性函数,但是权重wi的非线性函数。假设代价函数 上的梯度为1,所以我们希望稍稍降低 。然后反向传播算法可以计算梯度 。想想我们在更新 时会发生什么。近似 的一阶泰勒级数会预测 的值下降 。如果我们希望 下降 ,那么梯度中的一阶信息表明我们应设置学习率 为 。然而,实际的更新将包括二阶、三阶直到 阶的影响。
一旦研制成功,对于现有新能源领域所使用的电池将会是革命性的改变。 目前市面上常见的传统锂离子电池使用了易燃的液体作为电解质,如果要提高搭载于移动终端或汽车内的锂离子电池的性能,起火的危险也会随之提高。如果想要追求更高性能的话,安全性就无法得到保障。 但是,最近由日本正在推进“全固态蓄电池”的开发,将电解质替换成不会燃烧的陶瓷材料等固体,而且东京工业大学教授一杉太郎还说“现在智能手机充满电需要1小时以上,但新型蓄电池力争实现1秒内满充电。” 一杉的团队使用了备受汽车厂商关注的“氧化锂•镍•锰”作为正极,磷酸
如何提升Transformer的运行效率一直是业内研究的热点。Transformer中的attention操作,需要计算序列中两两向量之间的内积,这导致每层attention计算的时间复杂度是序列长度的指数次方,非常耗时。NAACL 2022发表了一篇论文FNet: Mixing Tokens with Fourier Transforms,被评为NAACL 2022最高效论文,通过将attention层替换成无参数的傅里叶变换,实现了在GPU上80%的运行效率提升。
图像叠加:图像叠加是将图像或者图像的一部分放置在另一幅图像中,使得它们能够和指定的区域或者标记物对齐。图像叠加属于仿射变换,图像扭曲(或者仿射扭曲)。在几何中,一个向量空间进行一次线性变换并接上一个平移,变换为另一个向量空间。仿射变换保持了二维图形的“平直性”和“平行性”。非共线的三对对应点确定一个唯一的仿射变换。
跑冒滴漏监测系统应用OpenCv+yolo计算机视觉深度学习技术对危化品生产区域实时检测,当跑冒滴漏监测系统检测到液体泄露时,立即抓拍存档告警并回传给后台监控平台方便人员及时处理,提高图像数据的实时监控效率,,避免意外事故发生,同时降低人力巡检的劳动强度,保证人员安全降低运营成本。
去年,麻省理工学院的研究人员宣布,他们已经建立了“液体”神经网络,灵感主要来自小型物种的大脑(文章连接在后面)。它是一种灵活、健壮的机器学习模型,它能够在工作中学习适应不断变化的条件,可以应用于安全且关键的场景,如驾驶和飞行。这些“液体”神经网络的灵活性意味着增强我们与世界之间的连接,可以为时间序列相关的任务提供更好的决策,如大脑/心脏监测、天气预报和股票定价等。
Transformer 自 2017 年推出以来,其架构就开始在 NLP 领域占据主导地位。Transformer 应用的唯一限制之一,即 Transformer 关键组件的巨大计算开销–一种自注意力机制,这种机制可以根据序列长度以二次复杂度进行扩展。
最近突然对 AST 产生了兴趣,深入了解后发现它的使用场景还真的不少,很多我们日常开发使用的工具都跟它息息相关,如 Babel、ESLint 和 Prettier 等。本文除了介绍 AST 的一些基本概念外,更偏重实战,讲解如何利用它来对代码进行修改。
文章节选自《自然语言处理技术入门与实战》 欢迎留言! 在自然语言处理中,另外一个重要的应用领域,就是文本的自动撰写。关键词、关键短语、自动摘要提取都属于这个领域中的一种应用。不过这些应用,都是由多到少的生成。这里我们介绍其另外一种应用:由少到多的生成,包括句子的复写,由关键词、主题生成文章或者段落等。 基于关键词的文本自动生成模型 本章第一节就介绍基于关键词生成一段文本的一些处理技术。其主要是应用关键词提取、同义词识别等技术来实现的。下面就对实现过程进行说明和介绍。 场景 在进行搜索引擎广告投放的时候,我们
我的整理/学习计划,主要以NG的DL课程为蓝本,以DL花书为主要阅读材料,以其他网课与BLOG相关内容为参考。NG的DL课程与花书有如下对应关系:课程一《神经网络与深度学习》对应花书第六章,课程二《改善深层神经网络》对应花书第七、八两章,课程三《结构化机器学习项目》对应花书第十一章,课程四《卷积神经网络》对应花书第九、十二章,课程五《序列模型》对应花书第十、十二章。我们将按此计划依次进行,争取每周更新一次。 今天第一次分享,主要以花书DL第一章为蓝本,包括深度学习简单概述与发展历史。但写完之后发现太长了
Linux下批量替换多个文件中的字符串的简单方法。用sed命令可以批量替换多个文件中的字符串。
大家好,我是架构君,一个会写代码吟诗的架构师。今天说一说编译原理笔记(七)之代码优化「建议收藏」,希望能够帮助大家进步!!!
算法:高通滤波将傅里叶变换结果图像中的低频分量值都替换为0,即屏蔽低频信号,只保留高频信号,实现高通滤波。高通滤波器使低频信号衰减而让高频信号通过,将增强图像中尖锐细节,但是会导致图像对比度降低。高频信号对应图像内变化越来越快的灰度分量,是由灰度尖锐过渡造成的。
“妈妈,你沉睡在大地零下 100 多度的低温里。再见面,最短也是 50 年以后。虽然这是科学家给出的预言,预言也有可能落空,实验也可能失败。但,总还有希望不是吗?妈妈,我们最后一刻也没有放弃,不是吗?” 女孩在母亲去世之后深情而奇特的表白 杜虹:重庆市知名儿童文学作家,她还有一个不为人知的身份:《三体》的编审 Alcor:世界最大的人体冷冻组织 2015 年 5 月 30 日下午 5 时许,61 岁的胰腺癌患者杜虹躺在病床上,已进入弥留阶段。 隔壁房间,两名来自 Alcor 的外科医生已经等待了 8 个小
【新智元导读】中国山东大学陈宝权教授率领北京电影学院未来影像高精尖创新中心和山东大学研究团队,联合以色列、加拿大的研究人员,提出了一种新颖的 3D 物体形状重建法,将液体(水)作为获取物体形状的介质,巧妙地把 3D 形状获取转化为体积问题,类似用水对物体做 CT。新的方法比常用的激光扫描更先进,能够准确重建物体隐藏部分,应用范围广,性价比高。 说起 3D 物体形状重建,你可能首先想到了先进的激光扫描仪。但是,最近一项在 SIGGRAPH 2017 发表的研究却另辟蹊径,用水(而非光)这一介质来获取物体表面,
在上一篇文章中我完成了整个流出的前半部分:让用户从电脑中选择图片,自动制作成UE4贴花,并贴到地面上。本文讨论如何在非地面的平面/曲面上动态贴贴花。3D引擎中的贴花(decal)技术是以射影几何学为基础的投影材质,相比于表面材质(surface material),轻量的贴花材质在特定场合下有更好的性能,比如贴海报、静态液体、局部纹理,本文讨论贴花后半部分关于空间几何变换的基本原理。
相对于视频,可观察这个现象.音频在学习过程,就缺乏了想象的空间.但是如果从原理出发,就不会那么难了.
红黑树(Red Black Tree)是一种自平衡的二叉搜索树(Self-balancing Binary Search Tree)。以前也叫做平衡二叉 B 树(Symmetric Binary B-tree)。
sed -i "s/zhangsan/lisi/g" `grep zhangsan -rl /modules` 解释一下: -i 表示inplace edit,就地修改文件 -r 表示搜索子目录 -l 表示输出匹配的文件名 这个命令组合很强大,要注意备份文件。
TLDR: 受前段时间大火的KAN网络的启发,本文提出一种基于FourierKAN的图协同过滤推荐模型,将图卷积网络中的MLP模型替换为KAN模型,以此来提高模型的性能和训练效率。
算法:低通滤波将傅里叶变换结果图像中的高频分量值都替换为0,即屏蔽高频信号,只保留低频信号,实现低通滤波。低频信号对应图像内变化缓慢的灰度分量。低通滤波器使高频信号衰减而让低频信号通过,图像进行低通滤波后会变模糊。
模拟退火 首先看一下度娘的定义 模拟退火算法(Simulate Anneal,SA)是一种通用概率演算法,用来在一个大的搜寻空间内找寻命题的最优解 模拟退火是一种非常好用的随机化算法,它是爬山算
爬山算法的思想就是一个劲的找最优解,如果接下来的任何状态都比当前状态差,那么就停止
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