图像处理 物体 算法 深度
Unity显示 物体的最小uv
开发过程中遇到同一个mesh，同一个shader，但是出现渲染结果不一致的情况。 初步猜测是光栅化后，像素中心对应物体的位置不同，uv通过插值生成，从而导致渲染结果不一致。 下文验证了uv会随着物体的位置不同，而发生改变。 验证 使用了 https://github.com/cinight/Mini ......
Aho-Corasick DoubleArrayTire 算法 ACDAT - 基于双数组字典树的AC自动机
双数组字典树能在O(1)（1是模式串长度）时间内高速完成单串匹配，并且内存消耗可控，然而软肋在于多模式匹配。如果要匹配多个模式串，必须先实现前缀查询，然后频繁截取文本后缀才可多匹配。比如 ushers、shers、hers…这样一份文本要回退扫描多遍，性能较低。既然 AC 自动机的goto表本身就是 ......
windows 批处理中同一行显示彩色字符
先上效果图： 在网上搜索很多是利用 findstr 以及重定向什么的，不好用，最终找到了这种；上代码： 小例子： echo [1;31mele[32mct[33mroni[35mX[36mtar[m echo [2;31mYYYY[m echo [2;31mXXXXX[m 这种输 ......
Win7中输入法EN/CN图标无法删除的处理办法
虚拟机中搭了个运维环境。用了Win7系统，早年用Win7就习惯了，把EN/CN图标删除掉，一般正常操作，输入法设置里把EN键盘删除，就没EN/CN图标了。 但就这么怪，这个系统中，删除了EN键盘过后，EN/CN图标始终在。 只能在注册表想办法了。 Windows Registry Editor Ve ......
从CAP理论到Raft算法
什么是分布式系统 分布式系统是支持分布式处理的软件系统，是由通信网络互联的多处理机体系结构上执行任务的系统。 一个业务拆分为多个子业务，落地成不同的服务，将各个服务部署在不同的容器上。各个服务之间通过某种协议通信交互。 好处是有更好的可靠性，可扩展性，但也带来了一致性问题。所以碰到分布式系统，主要就 ......
redis + lua 限流 算法 滑动窗口 漏桶 令牌桶
redis + lua 限流 算法 滑动窗口 漏桶 令牌桶 /** * @Author liyichuan * @Date 2023/10/31 9:50 */ @Data public class RateLimiterHandle { /** * 补给率 */ private double re ......
ElasticSearch深度解析入门篇：高效搜索解决方案的介绍与实战案例讲解，带你避坑
ElasticSearch深度解析入门篇：高效搜索解决方案的介绍与实战案例讲解，带你避坑 1.Elasticsearch 产生背景 大规模数据如何检索 如：当系统数据量上了 10 亿、100 亿条的时候，我们在做系统架构的时候通常会从以下角度去考虑问题： 1）用什么数据库好？(mysql、oracl ......
[Leetcode] 0111. 二叉树的最小深度
111. 二叉树的最小深度 题目描述 给定一个二叉树，找出其最小深度。 最小深度是从根节点到最近叶子节点的最短路径上的节点数量。 说明：叶子节点是指没有子节点的节点。 示例 1： 输入：root = [3,9,20,null,null,15,7] 输出：2 示例 2： 输入：root = [2,nu ......
多模态对比语言图像预训练CLIP：打破语言与视觉的界限
多模态对比语言图像预训练CLIP：打破语言与视觉的界限 一种基于多模态（图像、文本）对比训练的神经网络。它可以在给定图像的情况下，使用自然语言来预测最相关的文本片段，而无需为特定任务进行优化。CLIP的设计类似于GPT-2和GPT-3，具备出色的零射击能力，可以应用于多种多模态任务。 多模态对比语言 ......
10.31算法
最长回文子串给你一个字符串 s，找到 s 中最长的回文子串。 如果字符串的反序与原始字符串相同，则该字符串称为回文字符串。 示例 1： 输入：s = "babad"输出："bab"解释："aba" 同样是符合题意的答案。示例 2： 输入：s = "cbbd"输出："bb" class Solutio ......
实现草地Shader的物体互动效果
我跟着教程：https://zhuanlan.zhihu.com/p/433385999 用Unity Shader实现了草地效果。 接下来我分享一下我在这篇文章的基础上实现简单的草地互动效果的经验。 1、从脚本中传入参数 如果需要实现互动效果，需要实现脚本向shader的传递参数。 脚本使用下面的 ......
刘老师《Pytorch深度学习实践》第三讲：梯度下降
1.分治法不能用 局部点干扰性大 2.梯度下降 3. 随机梯度下降 随机梯度下降法(Stochastic Gradient Descent, SGD)：由于批量梯度下降法在更新每一个参数时，都需要所有的训练样本，所以训练过程会随着样本数量的加大而变得异常的缓慢。随机梯度下降法正是为了解决批量梯度下降 ......
crypto常用算法
欧几里得算法（辗转相除法） def gcd(a, b): if b == 0: return a else: return gcd(b, a % b) 扩展欧几里得算法 def ext_euclid(a, b): if b == 0: return 1, 0, a else: x, y, q = e ......
R语言非参数方法：使用核方法和K-NN(k近邻算法)分类预测心脏病数据|附代码数据
原文链接： http://tecdat.cn/?p=22181 原文出处：拓端数据部落公众号 最近我们被客户要求撰写关于非参数方法的研究报告，包括一些图形和统计输出。 本文考虑一下基于核方法进行分类预测。注意，在这里，我们不使用标准逻辑回归，它是参数模型。 非参数方法 用于函数估计的非参数方法大致上 ......
R语言自然语言处理NLP:情感分析上市公司文本信息知识发现可视化|附代码数据
全文链接：http://tecdat.cn/?p=31702 原文出处：拓端数据部落公众号 情感分析，就是根据一段文本，分析其表达情感的技术。比较简单的情感分析，能够辨别文本内容是积极的还是消极的（褒义/贬义）；比较复杂的情感分析，能够知道这些文字是否流露出恐惧、生气、狂喜等细致入微的情感。此外，情 ......
dom-to-image图像失真
// height: document.getElementById("hwLabelform").scrollHeight,//canvas高 // width: document.getElementById("hwLabelform").scrollWidth, //canvas宽 // sc ......
学习笔记432—VBM_DARTEL算法对灰质变化的计算
VBM_DARTEL算法对灰质变化的计算 根据一些文献得知，VBM目前比较新的算法是DARTEL算法，这一算法被集成在SPM里，这里记录一下做法。VBM是对T1像进行分割得到灰质等。所以要有结构T1加权像数据。整个流程应该是这样： 1.手动调整前联合（AC） 首先就是需要我们自己手动调整一下结构像， ......
基于Googlenet深度学习网络的矿物质种类识别matlab仿真
1.算法运行效果图预览 2.算法运行软件版本 matlab2022a 3.算法理论概述 VGG在2014年由牛津大学著名研究组vGG (Visual Geometry Group)提出，斩获该年lmageNet竞赛中Localization Task (定位任务)第一名和 Classificatio ......
排序算法——冒泡，插入，选择排序
冒泡排序 冒泡排序是一种简单的排序算法 实际上是每一次排序都会将最大的元素放到最后 比较相邻的元素，如果第一个比第二个大，就交换他们两个 对每一对相邻元素作同样的工作，从开始第一对到结尾的最后一对，这样在最后的元素应该会是最大的数 针对所有的元素重复以上的步骤 点击查看代码 int len = ar ......
文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt （124）-- 算法导论10.5 5题
五、用go语言，给定一个n结点的二叉树，写出一个 O(n)时间的非递归过程，将该树每个结点的关键字输出。要求除该树本身的存储空间外只能使用固定量的额外存储空间，且在过程中不得修改该树，即使是暂时的修改也不允许。 文心一言： 您可以使用一个栈来存储节点，以便在遍历二叉树时进行回溯。由于您要求不能修改树 ......
EBS:物料事务处理接口查询
EBS 事务处理接口 查询 语句 -- 组织代码在指定范围 内，一般直接删除此接口表有错误的记录。 SELECT OOD.ORGANIZATION_ID AS 组织ID, OOD.ORGANIZATION_CODE AS 组织代码, OOD.organization_name, MTI.ERROR_ ......
python3_图像
图像读取的Image.open()和cv2.imread()的区别-CSDN博客 报错：ModuleNotFoundError: No module named 'PIL'解决方法-CSDN博客 wordcloud: raise ValueError(“Only supported for True ......
快速排序--排序算法
快速排序 介绍 快速排序是分治思想的一种体现，通过递归不断将原数列划分为一大一小两部分， 从而实现对数列的排序。 算法时间复杂度为O(nlogn)。特点是数据越混乱，效率越高；数据越有序，效率越低。 值得注意的是快速排序是不稳定的，即相同大小的数据在排序前后的相对位置可能会发生变动。 代码实现 vo ......
适用批处理的softmax函数的输入矩阵为什么要转置
# 适用批输入的softmax函数 def Softmax(x): if x.ndim == 2: x = x.T x = x - np.max(x, axis=0) y = np.exp(x) / np.sum(np.exp(x), axis=0) return y.T # 为什么要转置 原因是N ......
video标签播放黑屏，只有声音无图像
原链接：https://www.jianshu.com/p/23927bf4b634 在做视频上传时，发现有的视频上传之后无法播放的问题，在手机（ios）上却可以显示 一、先从video标签讲起 在2000年代初期到后期，网络上的视频播放主要依靠Flash插件，这是因为当时没有其它方法可以在浏览器上 ......
这才是 SpringBoot 统一登录鉴权、异常处理、数据格式 的正确姿势
本篇将要学习 Spring Boot 统一功能处理模块，这也是 AOP 的实战环节 用户登录权限的校验实现接口 HandlerInterceptor + WebMvcConfigurer 异常处理使用注解 @RestControllerAdvice + @ExceptionHandler 数据格式返 ......
【分词匹配算法】最大 正向/逆向/双向 匹配
正向最大匹配 def forward_match(text,item_dict): """ :param text: 分词文本 :param item_dict: 指导分词 """ resList = [] # 存放结果 LongWord = max([len(word) for word in i ......