《影石Insta360》专题

我想通过SFTP将构建的jar和所有依赖项上传到我的Raspberry PI。因此，我尝试使用maven-deploy-plugin。 正如您已经看到的，上载的jar是一个被重命名的带阴影的jar 此外，我包含了wagon-ssh扩展，并定义了Raspberry PI： 但是，如果我执行mvn：deploy，maven只会将原始的-jar上传到Raspberry Pi的文件路径groupId、ar

我试图将某些类排除在阴影jar之外。 我尝试了几种不同的配置，但出于某种原因，jar仍然包含在我的jar中。以下是插件设置： 我还尝试了以下模式： 这些都没有真正从我的jar中排除该文件。如何从我的 jar 中排除此类？

我对Spring请求映射的内部工作很好奇。在类级别使用requestmapping注释是否会加快解析请求的控制器？ 在Spring Boot中@RequestMapping如何在内部工作？-阅读这个答案和类似的答案。控制器和URL是否在初始启动期间映射并存储在注册表中？因为我在启动Spring Boot应用程序时发现了这些日志跟踪。 控制器+方法和URL是最初在启动期间映射的，还是每次为请求迭代？

8月27号下午突然打电话通知面试，刚睡醒还在刷抖音呢，直接措手不及。 1面 电话面试 30min 1、自我介绍 2、yolo中正样本和负样本如何定义的 3、如何提高模型的泛化能力 4、C++中，指针和引用 5、如何解决长尾分布（数据不平衡） 6、concat和add区别 各自使用场合 7、Transformer中为何使用多头 8、LN和BN的区别  为何Transformer中使用LN 9、sif

ChatGPT可能会对世界产生的负面影响

本章节主要给大家引入视图矩阵和投影矩阵两个新的概念，如果你没有图形学基础，对这两个概念暂时还没有认知，也没有关系。通过前面的学习相信你对平移、旋转等矩阵有了一定的认知，至于投影和视图矩阵和平移、旋转等模型矩阵一样也会对WebGL顶点进行坐标变换，至于如何变换下面会逐步讲解。 在学习本章节之前，如果你对Three.js已经有了一定的了解，可以尝试从WebGL视图矩阵和投影矩阵的角度去深入理解Thre

影像拼接        LocaSpaceViewer可对tif格式、grd格式和img格式的数据进行拼接，在弹出的对话框中点击添加数据，可以添加单个的影像数据，点击添加目录，可以同时添加整个文件夹的多个影像数据，这里我们选择单个添加数据，依次将已经下载好的数据（tif格式）添加进来。        点击删除数据或删除所有，可以选择对话框中已添加的数据或全部数据进行删除。        添加完成后

org.hibernate.criterion.Projections 是 Projection 的实例工厂。我们通过调用 setProjection() 应用投影到一个查询。 List results = session.createCriteria(Cat.class) .setProjection( Projections.rowCount() ) .add( Restric

本实例展示了回归模型系数间的共线性。 岭回归 是本例中使用的预测模型。每种颜色都分别表示不同特征下的回归系数向量，岭系数alpha是正则化项的参数。下图表示了岭系数作为变量参数,回归系数在岭回归模型中的变化。 这个例子还显示了将岭回归应用于高病态矩阵的有效性。在高病态矩阵中，一些变量的微小变化会导致计算权重(回归系数)的巨大差异。在这种情况下，设置一个确定的正则化项(alpha)可以减少这种不良差

岗位：软件算法工程师（AI/图形图像)（深圳）+ 科研合作专家（深圳） 8月12日：投递简历。 8月13日：综合测评。 9月1日：腾讯会议面试。前两天打电话来问合适电话面的时间，短信发腾讯会议的链接确定时间，不用开视频。综合体验实在是差。是个小姐姐面试的，面试让我自己主持，先做自我介绍。然后上来嫌弃说简历内容太少（感觉不太懂技术），然后开始问了解哪些框架和网络结构，什么是归一化，什么是CT值，什么

#oppo# 7月19一面 专业面 大约30min 你喜欢摄影呀~平时主要拍些什么题材呢？ 主要问项目 你对影像评测工作怎么解读？ 已过 7月22二面 综合面 大约45min 聊聊你的项目？灵感是从哪里来的？ 参与过的团队工作？ 为什么选这个base？ 官网显示”综合复试已完成“ 7月24显示二面通过 7月26日准备hr面 hr面 面试官给了一点压力 问的东西完全不是牛客上涉及到的 全是针对个人情

主要内容：1.AOF日志的影响,2.对AOF重写和RDB的影响,3.总结,4.如何避免大 KeyRedis 的持久化方式有两种：AOF 日志和 RDB 快照。 1.AOF日志的影响 Redis 提供了 3 种 AOF 日志写回硬盘的策略 Always，这个单词的意思是「总是」，所以它的意思是每次写操作命令执行完后，同步将 AOF 日志数据写回硬盘； Everysec，这个单词的意思是「每秒」，所以它的意思是每次写操作命令执行完后，先将命令写入到 AOF 文件的内核缓冲区，然后每隔一秒将缓冲区

目标 在本章中，我们将学习直方图反投影。 理论 这是由Michael J. Swain和Dana H. Ballard在他们的论文《通过颜色直方图索引》中提出的。 用简单的话说是什么意思？它用于图像分割或在图像中查找感兴趣的对象。简而言之，它创建的图像大小与输入图像相同（但只有一个通道），其中每个像素对应于该像素属于我们物体的概率。用更简单的话来说，与其余部分相比，输出图像将在可能有对象的区域具有

50% 透明度： 不设置透明度： 这是为什么？

1. 自我介绍 2. 项目介绍 3. 目标检测算法 4. 目标检测的类别数，数据集大小 5. yolov5的改进 6. 量化的校准数据集 7. 量化的原理 8. 量化的精度评估 9. 量化计算scale的方法 10. 吞吐量计算 11. 推理框架 12. 计算图的构建 13. 卷积算子的实现 14. 矩阵乘分块 15. 大模型分词器 16. ARM NEON 17. kv cache 18. 指针