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便携式钻孔测斜仪数据采集仪组成和测斜探头的使用方法

便携式钻孔测斜仪数据采集仪组成和测斜探头的使用方法 数据采集仪组成 数据采集仪是钻孔测斜仪的操作平台及数据终端，可对测量区域、测区钻孔等测量基本信息进行设置、在测量过程中对测量参数进行设置、对测量数据进行存储导出...2：RS485A 3：RS485B 4：电源输入- 数据接口线序定义： 1：电源输入+ 2：USB_D- 3：USB_D+ 4：电源输入- 模拟量测量接口： V:电源 G:地 1/2/3：通道号 测斜探头的连接...用六角扳手将分体测斜探头组装，检查安装位置是否准确，组装是否牢固;配套钢丝绳安装于传感段吊环螺丝上，检查是否连接紧固。...图片 测斜探头的使用方法 高轮方向与测量方向相同，上轮高轮的顶部与测斜管持平时为第一测点，注意测量方向。...探头接口定义: 1: 电源输入+ 2: RS85A 3: RS485B 4: 电源输出 在正常使用时，必须将我们配备的钢丝线绑在上方的吊环上，下放探头。 图片

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【CV中的特征金字塔】二，Feature Pyramid Network

FPN全称是Feature Pyramid Network, 也就是特征金字塔网络，主要是针对图像中目标的多尺度的这个特点提出的，多尺度在目标检测中非常常见，而且对应不同的问题应该设计不同的FPN。...image pyramid 在深度学习兴起以前，很多传统方法都会使用到图像金字塔。图像金字塔如上图所示，就是将图片resize到不同的大小，然后分别得到对应大小的特征，然后进行预测。...FPN通过构造一种独特的特征金字塔来避免图像金字塔中计算量过高的问题，同时能够较好地处理目标检测中的多尺度变化问题，效果能够达到当时的STOA。...在之前发了一篇讲感受野和目标检测的文章中提到了理论感受野和实际感受野，如下图所示： ?...上表中的实验中能得到几个结论： 通过(a)和(b)比较，说明随着网络深入，小目标检测效果会变差，大目标检测效果会变好。

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    【CV中的特征金字塔】五，Google Brain EfficientDet

    首先，论文提出了一个基于加权的双向特征金字塔网络(BiFPN)允许简单快速的进行多尺度特征融合。...pyramid network)，即是在我们上次介绍到的【CV中的特征金字塔】四，CVPR 2018 PANet 的基础上引入了横向直连。...对于BiFPN 网络： 对于BiFPN network中width和depth的设置 对于Box/class 预测网络: 对Box/class prediction network中的depth的设置...推荐阅读 【CV中的特征金字塔】一，工程价值极大的ASFF 【CV中的特征金字塔】二，Feature Pyramid Network 【CV中的特征金字塔】三，两阶段实时检测网络ThunderNet 【...CV中的特征金字塔】四，CVPR 2018 PANet ---- 欢迎关注GiantPandaCV, 在这里你将看到独家的深度学习分享，坚持原创，每天分享我们学习到的新鲜知识。

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    【CV中的特征金字塔】四，CVPR 2018 PANet

    FPN FPN是CVPR 2017的一篇论文，昨天已经讲过了这里就不多说了，讲解的推文地址如下：【CV中的特征金字塔】二，Feature Pyramid Network 5....注意，这里的N2和P2表示同一个特征图。 但N3,N4,N5和P3,P4,P5不一样，实际上N3,N4,N5是P3,P4,P5融合后的结果。...图像中的横坐标表示的是ROI集合提取的不同层特征的占比。...增加的这个支路包含个的卷积层，然后接一个全连接层，再经过reshape操作得到维度和上面支路相同的前背景Mask，即是说下面这个支路做的就是前景和背景的二分类，输出维度类似于文中说的。...消融实验 而Table6和Table7也值得关注，因为这里透漏了在实例分割中的一些涨点方法： Deformable Convolution（DCN）可变性卷积，这天生就适合分割任务吧？

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    【CV中的特征金字塔】六，ECCV 2018 PFPNet

    而下半部分的结构则引入了特征金字塔，基于多个特征层进行预测，这和SSD的思想类似。...Figure1(b)中的2个网络则是引入了top-down结构和融合操作，也就是从高层到浅层的特征融合过程（Hourglass网络），这样预测层既有浅层的目标的位置信息（有利于定位）又有高层的目标的语义信息...可以看到PFPNet-S300和PFPNet-S512的性能和RefineDet差不多。 下面的Table4则展示了PFPNet在COCO数据集上的测试结果。 ? Table4 6....推荐阅读 【CV中的特征金字塔】一，工程价值极大的ASFF 【CV中的特征金字塔】二，Feature Pyramid Network 【CV中的特征金字塔】三，两阶段实时检测网络ThunderNet 【...CV中的特征金字塔】四，CVPR 2018 PANet 【CV中的特征金字塔】五，Google Brain EfficientDet

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    iOS开发-OpenGL ES入门教程3

    OpenGL ES系列教程的代码地址 - 你的star和fork是我的源动力，你的意见能让我走得更远。 效果展示 ? 概念准备 1、计算机图形学 首先了解计算机处理图形的流程，如下图 ?...斜平行投影 投影方向不垂直于投影平面的平行投影称为斜平行投影。 透视投影 投影中心和投影平面的距离是有限的。...透视投影的推导可以看 这里 OpenGL ES的变换 OpenGL ES通过顶点缓存数组和图元绘制指令，形成基本的图元；图元在顶点着色器会进行顶点变换，也就是几何处理阶段的几何变换和投影变换；到了像素处理阶段...rotation和modelView的先后顺序对最后结果的影响。...，物体不在视锥体内的部分不可见，OpenGL ES是如何判断一个点是否在视锥体内？

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    【CV中的特征金字塔】一，工程价值极大的ASFF

    金字塔特征表示法(FPN)是解决目标检测尺度变化挑战的常用方法。但是，对于基于FPN的单级检测器来说，不同特征尺度之间的不一致是其主要限制。...因此这篇论文提出了一种新的数据驱动的金字塔特征融合方式，称之为自适应空间特征融合（ASFF）。...ASFF-3 在Figure2中，绿色框描述了如何将特征进行融合，其中，，分别为来自level1，level2，level3这三个层的特征。...YOLOV3+FPN 稍微解释一下，左边的第一项代表的是损失函数对level1的特征图的某个像素求导，在YOLOV3中不同尺度的层之间的尺度变化一般就是下采样和上采样，因此这一项通常为固定值，为了简化表示我们可以设置为...而对于下面的羊群的检测来讲，可以看到羊更多的是被level2和level3检测到，这也说明了对于小物体，我们更需要底层特征中的细粒度特征来辨别。 6.

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    【CV中的特征金字塔】八，SSD的改进版之DSSD

    关于SSD的详细解释请看目标检测算法之SSD，然后关于反卷积请看深入理解神经网络中的反(转置)卷积。 2. DSDD算法的贡献 这篇论文的主要贡献是在常用的目标检测算法中加入了上下文信息。...但是，这样做有个问题，那就是浅层提取的特征图表达能力不够强，也即是说浅层特征图中每个格子也可以判断这个格子中包含的是哪一个类，但是不够那么确定。...SSD 和 DSSD 经过上一节的分析我们知道SSD对小目标不够鲁棒的主要原因就是特征图的表征能力不够强。...为了解决这一点，DSSD就使用了更好的BackBone网络（ResNet）和反卷积层，跳跃链接来给浅层特征图更好的表征能力。那么具体是怎么做的呢？...下面Table3中的实验结果也展示出了浅层的特征更具有表示能力时，在小目标上的效果就会更好。 ?

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    LeCun预言AGI：大模型和强化学习都是斜道！我的「世界模型」才是新路

    在数月到一年半之间的思考后，LeCun对下一代AI有了新的想法。 AI新路径 在《MIT科技评论》的采访中，LeCun勾勒出他的新研究路径，称如此会给机器赋予探索世界的常识基础。...不过「配置器」在此中的功用，LeCun说自己还没搞明白。 LeCun想象中的「配置器」AI，是整个AGI系统的控制元件。...在LeCun的愿景中，「配置器」和「世界模型」是未来AGI基础认知架构的两大核心部分，在此之上才能发展出感知世界的认知模型、驱使AI调整行为的激励模型等等。...比如「配置器」和「世界模型」起了前额叶的作用，激励模型是AI的杏仁体，等等。 认知架构、不同层面细节的预测模型，这些都是多年来业界中既有的一派观点。...大模型和强化学习都是死路 之所以重走旧路，是因为LeCun坚信现在的业界主流路径已经走进死胡同。 关于如何做出AGI来，现在AI业界有两种主流观点。

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    【CV中的特征金字塔】七，SSD算法的改进版Rainbow SSD

    SSD的网络结构图 带有特征图维度信息的更清晰的骨干网络和VGG16的对比图如下： ? SSD的BackBone 2. 出发点 一般来说，深度神经网络的特征图数量越多，我们获得的性能一般会更好。...介绍 传统的SSD算法通过不同层的特征来做检测，使得其对尺度变化有较好的鲁棒性，在速度和精度的Trade-Off上也做得比较好，但是SSD有2个明显的问题： 在SSD中，不同层的特征图都是独立作为分类网络的输入...然后，增加特征金字塔中特征图的个数，使得网络可以检测更多的小目标。...Figure3(c)：表示「同时使用Pooling和反卷积做特征融合。」...由于Figure3中的特征融合方式比较特殊，这就导致融合后的每一层特征图的个数都是相同的，都为，因此可以共享部分参数，具体来说就是default boxes的参数共享 下面的Table1展示了和SSD算法中的

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    视锥体——初等几何解析

    透视与正交 视锥体是当前3D行业最重要的透视模型，想要理解视锥，首先要区分透视和正交的区别。 ? 正交与透视的对立统一：当视点远离物体无穷远，视野角度无穷小，此时的透视就是正交。 ?...透视投影是模拟物理世界的规律，将眼睛或相机抽象成一个点，此时视锥体内的物体投影到视平面上的物体满足近大远小的规律，而正交投影的所有投影射线都平行，物体大小不随距离变化而变化。 ?...本期讨论的重点是透视投影中的视锥头部，也就是被近截面截掉的那一部分金字塔模型。这个四棱锥本身就是一个初等几何体，没有曲面，所以比较简单，花一点点时间研究一下非常有必要。 ?...然后看一下近截面的面积公式：其中宽和高都和近截距成正比（截距=视点到截面中心的距离），和FoV的正切值成正比，这些都不言而喻，可以画个图简单证明一下，这里就不证明了。 ?...虚幻引擎的FoV默认指的是水平FoV，即hFoV，但是可以根据以下的等比公式计算出垂直方向和斜边方向的FoV，可以看出，它们的半角正切值和它们在近截面上的投影线端的长度成正比，证明略。 ?

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    高效Python编程之方法参数

    这表示让Python将列表中的元素项依次传递给方法。...传递的参数需要根据参数位置来传递，如果中间某个参数没有，那么可变参数中的元素将被填充到那个没有传参的参数中，具体示例如下： def log(sequence, message, *values): if...number, divisor): return number % divisor assert remainder(20, 7) == 6 在Python中所有的位置参数也都可以使用关键字来传递，方法定义中的关键字也就是方法调用中的赋值变量...('Foo:', foo) print('Bar:', bar) >>> Foo: {'stuff': 5, 'meep': 1} Bar: {'stuff': 5, 'meep': 1} 可以发现，两个对象的值都是一样的...在Python3中可以这样做：在参数中加一个 * 参数，表示之前的参数是位置参数，之后的参数是关键字参数，必须强制表明。

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    【CV中的特征金字塔】三，两阶段实时检测网络ThunderNet

    主要改进点如下： 将ShuffleNetv2中的所有3x3的深度可分离卷积替换为5x5的深度可分离卷积，两者实际运行速度相差不多，但是有效扩大了有效感受野（参考之前文章目标检测和感受野的总结和思考） SNet146...和SNet535中去掉了Conv5，并且加宽了浅层网络，进而生成更多的底层特征。...SNet49将Conv5中的通道个数改为512，也加宽了浅层网络。通过这样操作是为了平衡浅层网络和深层网络。 2.2 Detection ?...在以往的两阶段检测器中，RPN和Detection 头都太重了，为了和轻量级的网络进行配合以及降低计算量，ThunderNet沿用了Light-Head R-CNN中的大部分设置，并针对计算量比较大的部分进行改动...上图是CEM层的结构，其中C4来自backbone的Stage3，C5来自backbone的Stage4。具体操作过程上图很明显，构造了一个多尺度的特征金字塔，然后三个层相加，完成特征的优化。

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    三角函数公式和图像大全

    初等函数的图形 幂函数的图形 指数函数的图形 对数函数的图形 三角函数的图形 反三角函数的图形 各三角函数值在各象限的符号 三角函数的性质 反三角函数的性质 三角函数公式 两角和公式...倍角公式 三倍角公式 半角公式 和差化积 积化和差 诱导公式 万能公式 其它公式 其他非重点三角函数 双曲函数 公式一 设α为任意角，终边相同的角的同一三角函数的值相等： sin...S=c*h 斜棱柱侧面积 S=c’*h 正棱锥侧面积 S=1/2c*h’ 正棱台侧面积 S=1/2(c+c’)h’ 圆台侧面积 S=1/2(c+c’)l=pi(R+r)l 球的表面积 S=...4pi*r2 圆柱侧面积 S=c*h=2pi*h 圆锥侧面积 S=1/2*c*l=pi*r*l 弧长公式 l=a*r a是圆心角的弧度数r >0 扇形面积公式 s=1/2*l*r 锥体体积公式...V=1/3*S*H 圆锥体体积公式 V=1/3*pi*r2h 斜棱柱体积 V=S’L 注：其中,S’是直截面面积， L是侧棱长 柱体体积公式 V=s*h 圆柱体 V=pi*r2h 版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献

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    「企业级产品设计」金字塔原则在设计提案中的使用

    那么何种结构化思维能应用在设计提案场景中呢？ 金字塔原则是一种层次性、结构化的思考和沟通技巧，旨在帮助使用者高效的编写简明扼要的报告。...这种技巧由芭芭拉·明托提出，经过多年的发展传播，常出现在各大企业的内部培训中。本文将通过行业项目的实际案例，为大家介绍金字塔原则在设计提案中的使用方法和技巧。 金字塔原则简述 金字塔原则是什么？...由上自下，搭建金字塔模型的步骤如下： 金字塔原则使用案例 下面，我们以最近跟进的深圳地铁项目提案为例，说明在设计提案中如何搭建金字塔模型。...我们可以通过常用的表述结构 是什么-为什么-怎么做 来对「塔尖」层层拆解，并结合设计过程中了解的背景，和设计过程中的思考来填充逻辑结构。...总结 设计提案作为设计师向客户传递想法的关键手段，还存在很多其他的思路和技巧。篇幅所限，本文只介绍了金字塔原则的基础内容和应用。

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    第2章-图形渲染管线-2.0

    图形渲染管线 链条的坚固程度取决于它最薄弱的环节。 --匿名者 本章介绍实时图形渲染的核心组件，即图形渲染管线，也简称为“管线”。...图像中对象的位置和形状由它们的几何形状、环境特征以及相机在该环境中的位置决定。对象的外观受材料属性、光源、纹理（应用于表面的图像）和着色方程的影响。 图2.1....在左图中，一个虚拟相机位于金字塔的顶端（四条线会聚的地方）。仅渲染视图体积内的图元。...对于透视渲染的图像（如这里的情况），视图体积是一个平截头体(frustum,复数为frusta），即具有矩形底部的截棱锥。右图显示了相机“看到”的内容。...请注意，左侧图像中的红色甜甜圈形状不在右侧的渲染中，因为它位于视锥体之外。此外，左图中扭曲的蓝色棱镜被剪裁在平截头体的顶平面上。 我们将解释渲染管线的不同阶段，重点是功能而不是实现。

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    运营必读 |“用户金字塔模型”在社区产品中的重要性

    我在给一些公司和业内做《用户运营工作的基本逻辑》这个分享的时候，提到过一个“用户金字塔模型”，当时只是简单的做了扩展。...当顶端用户足够多的情况下，自然被影响的用户也会越来越多，这样你的社区也越来越大。 “二八原则”是运营工作中的黄金法则，它应用在各个环节中。...▎用户金字塔模型的重要性5：用户金字塔模型里越往上的每个小模块，同样可以用用户金字塔原理来拆解 你仔细思考下就会发现，越往顶端，这个模型中的大部分模块其实还可以继续细分。尤其是第二级的用户管理工具。...这也是一个金字塔。我们管理这些体系和制定规则时，都是按照金字塔模型来的。...综上，其实用户运营的基本逻辑很简单，即首先分析你社区的人群的属性和特点，建立用户的“金字塔”结构，再将每个环节再细分成一个个“金字塔”，每个点分别找到不同的突破点，找到相同和不同的运营策略和解决办法，同时遵循二八原则

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    LEOPARD2024——从组织病理学切片中学习前列腺癌生化复发 (LEOPARD) 挑战赛

    该手术的疗效部分通过监测血液中的前列腺特异性抗原 (PSA) 浓度来评估。虽然 PSA 在前列腺癌筛查中的作用尚有争议，但它是患者前列腺切除术后随访的宝贵生物标志物。...每个病例都是一个前列腺切除术的 WSI，包含癌症，形式为锥体 TIF，这是一种多分辨率平铺格式。每个分辨率都作为 TIF 中的单独级别存储。第一级包含全分辨率图像。...验证图像仅在运行时容器中可访问。 测试组包括约650名患者。测试图像也只能在运行时容器中访问。这个更大的评估集将在预测未见数据的生化复发时间时对模型的性能进行全面评估。...一致性指数定义为所有比对的比例，其中预测和结果是一致的。...四、技术路线 WSI数据是图像金字塔结构构成的，为了对整个图像进行分析，根据WSI的元信息中得到金字塔个数，并选择中间层金字塔图像为输出做为是否生化复发和生化复发时间预测的图像输入。

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    Direct3D 11 Tutorial 4: 3D Spaces_Direct3D 11 教程4：3D空间

    在3D中，空间通常由原点和来自原点的三个唯一轴定义：X，Y和Z.计算机图形中通常使用多个空间：对象空间，世界空间，视图空间，投影空间和屏幕空间。 图3.在对象空间中定义的立方体 ?...在计算机图形学中，FOV包含在视锥体中。 视锥体由3D中的6个平面定义。 这些平面中的两个平行于XY平面。 这些被称为近Z和远Z平面。 其他四个平面由观察者的水平和垂直视野定义。...视场越宽，视锥体体积越宽，观察者看到的物体越多。 GPU会过滤掉视锥体外的对象，这样就不必花时间渲染无法显示的内容。 此过程称为裁剪。 视锥体是一个四面金字塔，顶部被切掉。...投影变换对视锥体的影响是金字塔形视锥体成为投影空间中的盒子。 这是因为，如前所述，在投影空间中，X和Y坐标基于3D空间中的X / Z和Y / Z....因此，点a和点b在投影空间中将具有相同的X和Y坐标，这就是视锥体成为盒子的原因。 图6.查看平截头体 ? 假设两棵树的尖端恰好位于顶视图平截头体边缘。进一步假设d = 2h。

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