我们的工作包括四个主要内容： （i）介绍全景成像的原理、ODI上的卷积方法和数据集，以突出与2D平面图像数据相比的差异和困难； （ii）全方位视觉DL方法的结构和层次分类； （iii）最新的新型学习策略和应用概述...主要内容 全景图像模型 普通相机的FoV小于180度，因此最多只能拍摄一个半球。然而，理想的360°摄像机可以捕捉从各个方向落在焦点上的光线，使投影平面成为一个完整的球面。...ODI的卷积方法 由于ODI的自然投影表面是一个球体，因此当将球形图像投影回平面时，标准的CNN不太能够处理固有的失真。已经提出了许多基于神经网络的方法来增强从球形图像中提取“无偏”信息。...基于平面投影的卷积 图4：ODI上基于ERP的卷积滤波器的图示 球形卷积 图5：两种代表性的球面卷积方法 数据集 ODI语义分割的代表性方法 全景相机的深度估计 房间布局重建 总结 全面回顾和分析了用于全景视觉的...然后，我们提供了DL方法的层次和结构分类。对于分类学中的每一项任务，我们总结了当前的研究现状，并指出了机遇和挑战。然后进一步回顾了新的学习策略和应用。
**距离矢量路由选择(distance vector routing) ** ** 动态路由算法之一 ** ** 距离矢量路由选择的基本思想 ** 各路由器维护一张路由表,结构如图(其它代价)...之前学的（距离矢量算法等等及其一些协议）自治区域内部的协议 层次路由 一个平面的路由 一个网络中的所有路 由器的地位一样 通过LS, DV，或者其 他路由算法，所有路 由器都要知道其他所 有路由器（...子网）如 何走 所有路由器在一个平面 平面路由的问题 规模巨大的网络中，路由信 息的存储、传输和计算代价巨大 管理问题 层次路由： 层次路由： 将互联网 分成一个个AS(路由器 区域) 某个区域内的路由器集合...，也用来关闭 连接 BGP 路径选择 路由器可能获得一个网络前缀的多个路径，路由器必须进行路径的选择，路由选择可以基于： 本地偏好值属性: 偏好策略决定 最短AS-PATH ：AS的跳数 最近的NEXT-HOP...而且要求各分布式计算出的转发表都得基本正确 控制平面的开放实现（非私有） SDN特点： 通用“ flowbased” 基于流的 匹配+行动(e.g., OpenFlow) 控制平面和数据平面的分离
对于这种可嵌套结构，常见的数据组织方式是多层嵌套表，即字段可以是表或记录。计算时，无论哪一层的表（记录），都是对象，都能一致运算。但 SQL 天生只有平面表，无法实现这种方式。...但这种方法只能用于单行嵌套字段，多行的 order_details 就不支持了，这样写只能取出空值。对多行嵌套字段，DuckDB 可以展开后计算。...order_details 并不是 orders 那样的 Dataframe 对象，而是类似数组的列表类型。...展开 order_details、product 之后要再分组聚合计算订单金额，然后再基于这个结果筛选符合条件的订单，要写多层子查询或者 CTE 来保持数据结构的完整性。...DuckDB 补上了嵌套结构，但如果展开嵌套结构再计算的话，还不如直接使用普通平面表。直接对着嵌套结构计算时，各层运算不一致，代码读写都麻烦。
，都可以构建一个层次聚类，保证对于每个k，产生的k聚类的cost最多是最优k聚类的8倍。...能够以不同的细节级别查看数据是非常有用的，但是这些类相互嵌套的要求存在一些基本的困难。考虑图2的数据集，由欧几里得平面上的6个等距共线点组成。...正如我们已经看到的，很有可能通过合并最优k+1聚类的类不能获得最优的基于cost的k聚类。它们能被如此远的移除以至于它们甚至不能近似地协调成一个层次结构吗？...注释 对我们的分析进行简单的修改表明，如果将聚类的cost视为其聚类的最大直径，则该结果也成立。 我们提出了一种构造这种层次结构的算法，其简单性和效率类似于层次聚类的标准启发式算法。...我们的主要贡献是演示一种简单而优雅的方法，即使用遍历找到的信息来创建层次聚类。 我们的算法还有一个随机变量，具有更严格的近似常数。
每一个工具包的创建必是解决痛点。 WHAT：三者是什么？ NumPy 和 Pandas 是数据结构 SciPy 是基于 NumPy 添加的功能。 HOW：怎么去学三者？...---- HOW 了解完数组本质之后，就可以把它当做对象（Python 中万物皆对象嘛）把玩了： 怎么创建数组 (不会创建那还学什么) 怎么存载数组 (存为了下次载，载的是上回存) 怎么获取数组 (...SciPy WHY NumPy 是数据结构，而 SciPy 是基于该数据结构的科学工具包，能够处理插值、积分、优化、常 (偏) 微分方程数值求解、信号处理、图像处理等问题。...---- WHAT / HOW 既然 SciPy 偏向功能，我就从金融方向用到最多的几个功能来介绍 SciPy： 插值：scipy.interpolate 积分：scipy.integrate 优化：...水平面上的灰点是网格 红线是终值条件 (产品在到期日支付函数) 两条深青线是边界条件 (产品在标的上下界时的支付) 蓝点是期权值 (产品在 0 时点的值) 从 T4 到 T0 一步步解的 (从后往前解
（1）.extract_tables( ) 可输出页面中所有表格，并返回一个嵌套列表，其结构层次为table→row→cell。...（2）.extract_table( ) 返回多个独立列表，其结构层次为row→cell。若页面中存在多个行数相同的表格，则默认输出顶部表格；否则，仅输出行数最多的一个表格。...由于通过pdfplumber库提取出的表格数据为整齐的列表结构，且含有数字、字符串等数据类型。...因此，我们可调用pandas库下的DataFrame( )函数，将列表转换为可直接输出至Excel的DataFrame数据结构。...DataFrame类型可由二维ndarray对象、列表、字典、元组等创建。本推文中的data即指整个pdf表格，提取程序如下： Python骚操作，提取pdf文件中的表格数据！
2020年之后将不再支持Python 2.7，所以你要做的最后一件事就是建立一个基于它的新软件。 版本3.7是撰写本文时Python 3分支的最新版本，这是您应该定位的版本。...但是，一旦你对那里的最佳实践有了正确的理解，它就非常简单了。 首先，您的项目结构应该是相当基础的。明智地使用包和层次结构：深层次结构可能是导航的噩梦，而平面层次结构往往变得臃肿。...下图说明了标准文件层次结构的外观： ? setup.py是Python安装脚本及其配套设置的标准名称以及其附带程序setup.cfg，它应包含安装脚本配置。...如果创建目录，它应该包含属于该目录所代表类别的其他几个Python文件。 还要非常小心你放在__init__.py文件中的代码：它将在第一次加载目录中包含的任何模块时被调用和执行。...不幸的是，这个系统与PEP 440定义的方案不兼容：首先，识别哈希值是不可订购的。
视觉标定(二) 双目立体视觉标定 一、双目相机模型 生活中，存在最多的就是单目相机，不过现在双摄，三摄手机基本取代了单目手机，我们先来说一下单目相机的缺点。...双目相机由两个单目相机水平放置组成，两者之间的距离称为基线，通过基线，对像素空间远近进行判断，基本模拟了人眼的结构。我们先介绍双目相机的模型原理，最后进行双目相机的标定。 ? ...二、双目标定原理 从上一节可以看出，双目视觉是基于左右相机成像平面共面，且左右相机中心水平对齐才成立的。...这里面有一个隐藏约束条件，即棋盘格平面是严格的平面关系，但双目标定我们是基于不共面条件作出推导计算，因此在这里我们不能通过单应性矩阵进行标定，下面我们介绍对极约束。 ? ...IMU标定 Python高性能系列文章 Python高性能计算之列表 Python高性能计算之字典 Python高性能计算之堆 Python嵌套函数 闭包 Python高性能计算之修饰符 6
●论文摘要 本文提出了一种基于高层次目标物体和平面关键特征的单目的SLAM算法。与基于特征点的SLAM相比，所构建的地图更密集、更具体、更有语义信息的地图。...文章首先提出一个高层次的图形模型，在考虑遮挡和语义约束的情况下，从单个图像中联合推断三维物体和结构平面。在统一的SLAM框架下，利用摄像机姿态对获取的目标物体和平面进行进一步优化。...理解三维结构是第一步是，基于图像的几何特征和语义特征生成并优化结构平面和物体对象。第二步是多视图SLAM优化。在一个统一的捆集调整（BA）框架中，通过摄像机姿态和点特征进一步优化平面和物体。...综上所述，我们的贡献如下： •一个高层次图形几何模型，具有高效的推理能力，可用于单图像三维结构理解。 •首个单目目标和平面SLAM，在SLAM方面均优于最先进的算法。...为了表示平面，CNNs可以直接预测三维平面位置，但由于预测的布局可能与实际平面边界不完全匹配，可能会丢失一些细节。因此，测量不确定度大，不适合作为SLAM观测值。
C++是基于类的模型 对象模型：继承 (1) 类层次结构：采用单根的类层次结构，还是任意的类层次结构？ C++采用任意的类层次结构； (2) 继承方式：提供哪些继承方式？...C++采用的是值模型，可以创建静态对象或栈对象； 但只有通过对象引用或指向对象的指针才能实现面向对象的动态约束行为。...Python是基于对象的模型； 对象模型：继承 (1) 类层次结构：采用单根的类层次结构，还是任意的类层次结构？...R语言中基于RC的面向对象系统是基于对象的模型； 对象模型：继承 (1) 类层次结构：采用单根的类层次结构，还是任意的类层次结构？...R语言中基于R6的面向对象系统是基于对象的模型； 对象模型：继承 (1) 类层次结构：采用单根的类层次结构，还是任意的类层次结构？
需要明确区分：虽然现在可以通过接口VPC端点访问网关的运行时端点，但控制平面操作（如创建网关、管理工具和配置安全设置）仍必须通过标准公共代理核心控制平面端点执行。...使用以下列表所示的网络设置配置实例，确保选择相同的VPC并记下所选的子网以进行VPC端点配置：VPC - 选择目标VPC子网 - 选择私有子网以增强安全性（记下此子网用于VPC端点配置）安全组 - 附加在前面步骤中创建的...Python代码复制到名为agent.py的文件中。...使用通配符（*）以允许网关功能所需的数据平面操作以下是示例策略结构：{ "Version": "2012-10-17", "Statement": [ { "Principal":...，在策略更改生效前引入最多15分钟的延迟。
它是一种基于树状结构的模型，通过一系列的决策规则来对数据进行分类或预测。 决策树的基本思想： 通过一系列问题或测试，将数据划分为不同的类别或值。...K-NN的基本思想： 对于分类问题，K-NN算法基于投票机制，将新样本的类别设为其K个最近邻居中最多的类别。对于回归问题，K-NN算法基于平均值或加权平均值来估计新样本的目标值。...随机森林的分类模型通常采用投票法，对每个决策树的预测结果进行投票，选择得票最多的类别作为最终预测结果。对于回归问题，通常采用平均法，对每个决策树的预测结果进行平均得到最终预测值。...ANN的工作原理可以总结如下： 输入层：接受来自外部的输入数据，每个输入特征与一个输入层神经元相关联。 隐藏层：包含一个或多个层次的神经元，用于学习输入数据的复杂特征。...举个Python栗子，以下使用Python和NumPy库创建简单的ANN示例代： import numpy as np # 定义sigmoid激活函数 def sigmoid(x): return
向量嵌入是从图像、文本和音频等数据源转换而来的数字表示，旨在通过为每个项目创建一个数学向量来捕捉其语义或特征。...查找相关性条目 精准匹配，按值检索 结构 特别是树和图 B树系列，哈希表，倒排索引 用例 多媒体搜索，推荐系统，NLP任务 数据库查询、文本搜索过滤 aa 2....IVFFLAT 旨在优化搜索速度和准确性之间的平衡。 在每个集群中，向量存储在一个简单的列表或数组中，没有额外的细分或层次结构。...它将向量嵌入组织成一个层次结构，允许通过递归遍历树进行高效的搜索。近似最近邻搜索算法，如近似最近邻树（ANNOY）和优势位置树（VP 树），通常用于这类树型索引。...要在跳过列表中搜索数据点，我们从最高层开始，从左到右搜索每个数据点。在任何时候，如果查询的值大于当前数据点，我们将返回到下一层中的前一个数据点，从左到右继续搜索，直到找到确切的点。
这意味着如果一行由多个层次结构组成，则每个层次结构始终显示在单独的列中。 它可以本地化为不同的语言。 更多 演示 从GitHub下载 2....特点和功能 Web报告工具的主要功能是其可访问性 - 您无需知道如何编写代码即可开始基于JSON / CSV数据集创建报告。 使用直观的UI 可以轻松地实时聚合，过滤和排序数据。...可以使用总计和小计以及单元格的条件格式。对于自定义聚合，您可以添加计算值。...您可以保存报告以进行进一步编辑，并导出为三种可能的格式：PDF，Excel和HTML或打印它。 表格有三种可能的布局：经典，紧凑和平面形式。经典表单为每个层次结构提供单独的列。...选择紧凑形式后，层次结构将合并为一列。平面形式显示非分层数据，而不应用聚合。 也可以进行本地化。 更多 演示 下载 3.
决策分界就是在二维的数据平面中划出一条直线，当数据的维度是3维的时候，就是划出一个平面，当数据的维度是n维时，就是划出一个n-1维的超平面。 ...我们扩展上节的单层神经网络，在右边新加一个层次（只含有一个节点）。 现在，我们的权值矩阵增加到了两个，我们用上标来区分不同层次之间的变量。 例如ax(y)代表第y层的第x个节点。...三 多层神经网络（深度学习） 1.结构 我们延续两层神经网络的方式来设计一个多层神经网络。 在两层神经网络的输出层后面，继续添加层次。原来的输出层变成中间层，新加的层次成为新的输出层。...更深入的表示特征可以这样理解，随着网络的层数增加，每一层对于前一层次的抽象表示更深入。在神经网络中，每一层神经元学习到的是前一层神经元值的更抽象的表示。...目前，Dropout技术，以及数据扩容（Data-Augmentation）技术是目前使用的最多的正则化技术。
案例一：优化投放广告渠道的资源 案例二：如何分配水库供水量，公司才能获利最多 案例三: 求解最普通的线性规划问题 案例四:运输问题 案例五：指派问题 1 PuLP介绍 参考：用Python的pulp解决线性规划问题...Python中有许多第三方的工具可以解决这类问题，这里介绍常用的pulp工具包。...name指定所有变量的前缀, index是列表，其中的元素会被用来构成变量名，后面三个参数和LbVariable中的一样。...案例二：如何分配水库供水量，公司才能获利最多 python 之pulp 线性规划介绍及举例 供水公司有三个水库分别为A,B,C向四个小区甲乙丙丁供水，A和B向所有小区供水，C仅向甲乙丙供水，水库最大供水量...调包方法 先定义通用解决方法，其中的flatten是递归展开列表用的。
这些类型的分类范围从音乐流派分类一直到识别宏基因组数据集中的病毒序列以及以 COVID-19 为例诊断胸部 X 射线图像。 树分类的平面方法是一种完全忽略类之间层次结构的方法，通常只预测叶节点。...虽然对于某些没有层次特征的问题，这种方法可以轻松快速地使用，但考虑到多层次的分组会变得更加困难，因为在常规线性模型已经完成的事情之上，需要决策树或修剪。训练模型时层次结构的重要性经常被忽视。...尽管如此它已被证明能够始终如一地产生更好的预测结果。因此它被用于研究。 在这篇研究论文中，波茨坦大学的研究人员介绍了HiClass，这是一个 Python 库，它实现了局部分层分类器的最常见模式。...这些可以用于不同的应用领域，其中数据是分层结构的，并且具有理想的形状，如树或有向无环图，两侧的中间级别（分层）都有缺失值。 HiClass是一个完全符合scikit的本地分层分类的开源Python包。...它提供了最流行的机器学习模型的实现，并包括在包含层次结构级别的数据集上评估模型性能的工具。 论文和代码链接如下。
Elasticsearch 是一个基于 Lucene 构建的分布式、RESTful 风格的搜索和数据分析引擎。...此时平面以 x = 7 为分割线，分为两个平面图片② 在 (7,2) 的两侧平面，以 y 为维度，找到相对中位数点，并放入左右子树图片③ 再以 x 维度进行划分图片注：不是一定要选择子树中的中位数点进行平面拆分...(1) 批量构建图片上图描述了两种批量构建 kd 树的算法，一般来说 kd 树是以二进制 binary 自上而下构建的。基于 x、y 维度创建排序列表，并以深度优先搜索插入每个节点。...Automata, Languages and Programming, pages 115–127, 2001.log_2t它同样需要先创建排序列表，先构建 kd 树的 层，其中 ，然后递归构建...图片(2) 动态更新图片log_2(N/M) 平面中 N 个点的 Bkd 树，由 个 kd 树组成。内存中保存了这些最多包含 M 个点的结构 。
2.层次与网络结构数据可视化 网络数据作为现实世界中最常见的数据类型，可视化显得尤为重要。像层次结构、拓扑结构，都是属于这样的结构。...4.多变量数据可视化 对于多变量的高维数据，通常是更贴近现实世界的，那么我们要怎么把高维数据映射到笔记本电脑界面这么一个二维平面上呢？这也是数据可视化的一个重要作用。...1.Matplotlib简介 首次发表于2007年的Matplotlib，是Python的一个基于NumPy（由此可见Python数据分析真的离不开NumPy）的绘图工具包。...Matplotlib也理解成为一种**“面向对象绘图方式”**，因为它也是基于图片对象（Figure）来进行绘制的。...下四分位数、中位数、上四分位数和最大值）来描述数据，它可以粗略看出数据是否有对成型、分布的分散程度等信息。
如果一个结构体D嵌入两种结构体B和C(这两个结构体都有一个方法F())，从而满足接口A，那么如果调用D.F()，或者如果D的实例被分配给类型A.B和C的变量，则编译器将会提示ambiguous selector...Python（可以用于人工智能有关） Python的继承顺序影响类语义。Python在引入新样式的类时必须处理这个问题，所有这些类都有一个共同的祖先对象。...Python使用C3线性化（或方法解析顺序（Method Resolution Order，MRO））算法创建类列表。...因此，方法的分辨率顺序为:D, B, C, A。 Scala（可以用于大数据方面） Scala允许特性的多个实例化，通过在类层次结构和特征层次结构之间添加区别，可以实现多重继承。...这样做的原因是，无论方法的重复或位置如何，这些语言在继承链的任何级别上最多只能实现一个方法。通常，这些语言允许类实现多个protocols，在Java中称为接口。
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