作为程序员，在软件开发过程中，我们有的时候会遇到一些棘手的性能问题。比如下面的两种情况： 运维报告说：新上线的应用变慢了，处理器利用率也变高了。用户对我们抱怨说：安装新应用后，跑到某个环节就卡住，系统都不响应了。 这个时候，你该怎么办呢？ 在刚学编程的时候，我会去猜哪一段代码有性能
链接: SSAO算法 屏幕空间环境光遮蔽思维导图. SSAO算法 屏幕空间环境光遮蔽 SSAO介绍什么是AO SSAO原理详解SSAO介绍SSAO原理计算近似AO SSAO算法实现比较与分析拓展链接其他AO算法 SSAO介绍 什么是AO 链接: Unity Shader-Ambient Occlusion环境光遮蔽- puppet_master.
代码如下： #include <pcl/PCLPointCloud2.h> #include <pcl/io/pcd_io.h> #include <pcl/filters/uniform_sampling.h> #include <pcl/console/print.h> #include <pcl/console/parse.h> #include <pcl/console/time.h> using namespace std
Description 西比拉系统正在观察一个人的心理。 这个人的心理可以抽象为一条数轴，上面存在一些非负整点，被称为「意识」。 观察的方式是选取一个非负整点作为采样点，尝试捕捉这个点附近的意识。 对于一次采样，西比拉系统会吸引在区间 \([l,r]\) 内的意识，这时意识会向采样点靠近，此处的
今天需要了解下A/D转换模块。大概就是ADC或者DAC。 一般来说除了老版的51单片机，现在的单片机大多都是自带AD转换的。主要是电压的变化，弄成数字变化，就可以进行编程了。 详细的说明就： ADC：将时间和幅值连续的模拟量转化为时间和幅值离散的数字量，A/D转换一般要经过采样、保持、量化
sobol 是一种均匀数组替代随机半球采样，对降噪非常好 引用如下 vec2 ua=sobolVec2(int(frameCounter)+1,maxBounce); vec3 L = SampleCosineHemisphere(ua.x, ua.y, N); 完整项目代码https://blog.csdn.net/asaqlp/article/details/120828724 fshader.fsh #version 330 core
代码如下： #include <pcl/PCLPointCloud2.h> #include <pcl/io/pcd_io.h> #include <pcl/filters/voxel_grid.h> #include <pcl/console/print.h> #include <pcl/console/parse.h> #include <pcl/console/time.h> using namespace pcl; usin
python的opencv上采样函数默认放大2倍，但是不少情况会是放大倍数超过2。当倍数是2的幂次的时候，可以叠加使用。 原图 import cv2 import numpy as np import pandas as pd img='pic.jfif' src = cv2.imread(img) res = cv2.pyrUp(src) res = cv2.pyrUp(res) res = cv2.pyrUp(res)
GAMES101-现代计算机图形学入门-闫令琪——Lecture 06 Rasterization 2 (Antialiasing and Z-Buffering) 目录 GAMES101-现代计算机图形学入门-闫令琪——Lecture 06 Rasterization 2 (Antialiasing and Z-Buffering)Antialiasing（反走样、抗锯齿）一些名称：Antialiasing Idea:
【前言】 以下解读与见解均为我的个人理解，要是我有哪里曲解了，造成了不必要的麻烦，可以联系我删除文章，也可以在评论区留言，我进行修改。也欢迎大家在评论区进行交流，要是有什么有意思的paper也可以留言，我抽空看一下也可以写一些。正文内容中的“作者”二字，均是指paper的作者，我的个人
算法架构 提出了深度反卷积网络，编码部分使用VGG-16卷积层进行学习，解码器部分使用反卷积与反池化进行上采样。 文章亮点 由deconvolution and unpooling layers 组成上采样组件，逐像素分类完成预测 特殊方法 将object proposal(edge box)送入训练后的网络，政府图像是这些proposa
ffmpeg -s 1920x1080 -pix_fmt yuv444p -i sc_desktop_1920x1080_60_8bit_444_600_17x30.yuv -vf scale=1792:1024,setsar=1:1 IntraTrain_1792x1024.yuv -hide_banner ffmpeg -s 原始视频的size -pix_fmt yuv444p（输入444视频序列格式） -i 输入视频名字及格式 -vf scale=1792
原文地址：一只鸟的天空，http://blog.csdn.net/heyongluoyao8/article/details/49408131 在分类中如何处理训练集中不平衡问题 在很多机器学习任务中，训练集中可能会存在某个或某些类别下的样本数远大于另一些类别下的样本数目。即类别不平衡，为了使得学习达到更好的效果，因此需要
光栅化 光栅化描述的主要过程就是将点绘制在屏幕上。我们将屏幕划分成m*n个像素 采样 假设我们想把一个三角形显示在屏幕上，我们需要知道是哪些像素在三角形中。因此，我们一般将像素中心点对三角形相交的位置进行采样（如果在其中就认为这个像素是被填充的） 走样 形成锯齿 原因 我们
SAR ADC简介 SAR型 （逐次逼近型） 摘要：逐次逼近寄存器型(SAR)模数转换器(ADC)占据着大部分的中等至高分辨率ADC市场。SAR ADC的采样速率最高可达5Msps，分辨率为8位至18位。SAR架构允许高性能、低功耗ADC采用小尺寸封装，适合对尺寸要求严格的系统。 本文说明了SAR
文章目录 SPI协议的简介spi物理层的简介SPI协议层 SPI协议的简介 SPI是一种通信协议，串行外围设备的接口是一种高速的全双工的通信总线，广泛应用在一些外设与mcu需要高速传输数据的场合。 全双工的意思：同时发送和接收如spi 半双工：通信的时候只能发送或者通信，不可同时
Fully Convolutional Networks （2015） 图像分割即对每一个像素进行预测 我们分类使用的网络通常会在最后连接几层全连接层，它会将原来二维的矩阵（图片）压扁成一维的，从而丢失了空间信息，最后训练输出一个标量，这就是我们的分类标签。而图像语义分割的输出需要是个分割图，且不论尺寸大小，但是
目录 题目 解答： 1. 准备知识：估计的准确度及精确度 2. 准备知识：正态分布的高阶矩 3. 当A为一个固定常数时，线性估计量的准确度及精确度随采样点数的关系 4. 当A为一个固定常数时，非线性估计量的准确度及精确度随采样点数的关系 5. 当A是一个随机变量，估计量的准确度及精确度随
目录 前言1. 低差异序列介绍2. sobol 序列及其实现2.1. 生成矩阵与递推式2.2. sobol 序列的生成2.3. 生成矩阵的计算 3. 在着色器中使用 sobol 序列4. 重要性采样简介5. 漫反射重要性采样6. BRDF 重要性采样7. 清漆重要性采样8. 按照辐射度混合采样8.1. 获取采样方向 L8
飞行器相关滤波器学习（简单滤波一） 参考学习链接限幅滤波器中位值滤波器算数平均滤波法滑动平均（递推平均滤波）中位值平均滤波（防脉冲干扰平均滤波）限幅平均滤波一阶滞后滤波加权递推平均滤波消抖滤波法限幅消抖滤波法 参考学习链接 十大滤波器（Arduino）： https://www.geek-worksh
1、ZSSR需不需要单独训练各种尺度 不需要。因为网络在测试时进行训练，即，对于每一张测试图像，都会训练CNN网络，同时利用这个网络得到重构图像。其train+test时间与sot A监督CNN的测试运行时间相当。 2、ZSSR的实验部分搞明白 实验分为两大类：（1）理想情况和（2）非理想情况。 （1）理想情况 即LR
A/D转换器的几个技术指标： 量程:指ADC所能输入模拟信号的类型和电压范围，即参考电压。信号类型包括单极性和双极性。 转换位数:量化过程中的量化位数n。 A/D转换后的输出结果用n位二进制数来表示。例:10位ADC的输出值就是0～1023。 分辨率:ADC能够分辨的模拟信号最小变化量。公式:分
论文：Contrastive Learning for Compact Single Image Dehazing, CVPR 2021 代码：https://github.com/GlassyWu/AECR-Net 1、背景 当前方法的问题：1）使用clear images结合L1/L2重建损失进行训练，容易引起结果偏色；2）侧重于加大网络的深度和宽度，导致计算开销巨大。 为了解决当前问题，作者
均匀采样 一、算法原理二、代码实现三、结果展示 一、算法原理 均匀采样通过构建指定半径的球体对点云进行下采样滤波，将每一个球内距离球体中心最近的点作为下采样之后的点输出。 体素滤波（下采样）是建立一个立方体，均匀采样是建立一个球。 二、代码实现 from pclpy i
今年MICCAI刚开完，poster session发现一个和我之前实验motivation相似但做法完全不同的工作。东南亚小哥有点口音，给我很热情的解释，聊了半天终于给我看明白了。 文章名为《Point-Unet: A Context-Aware Point-Based Neural Network for Volumetric Segmentation》 他的工作也是觉得
