原文地址:http://webhelp.esri.com/arcgisdesktop/9.1/body.cfm?tocVisable=1&ID=1470&TopicName=Setting%20an%20appropriate%20geodatabase%20spatial%20domain For spatial data to be appropriately stored and referenced to a location on the earth, it must have…

今天又复习了一遍<<Digital Image Processing>>的第四章,为了加深对频域的理解,我自己用PS画了一张图.如下: 然后做FFT,得到频谱图如下: 从左到右依次表示:图像的频谱.频谱图往横轴的投影.频谱图往纵轴的投影.原图与频谱图的关系可以从两个角度来理解: 1.从横向来看,从中间的白线切一刀下来(其余部分为全零),得到一维图像是常数.根据时域和频域的对偶性,频域的图像相当于单位脉冲. 2.从纵向来看,相当于从图像纵向切一刀下来,得到的一维图像显然是单位脉冲,而…

https://blog.csdn.net/myjiayan/article/details/72427995 convolution in frequency domain convolution in spatial domain == multiplication in frequency domain. FFT Fast Fourier Transform smoothing and blur low and high pass filter properties of Fourier…

The Brain vs Deep Learning Part I: Computational Complexity — Or Why the Singularity Is Nowhere Near July 27, 2015July 27, 2015 Tim Dettmers Deep Learning, NeuroscienceDeep Learning, dendritic spikes, high performance computing, neuroscience, singula…

Large Scale Visual Recognition Challenge 2015 (ILSVRC2015) Legend: Yellow background = winner in this task according to this metric; authors are willing to reveal the method White background = authors are willing to reveal the method Grey background…

阅读数:3323 每当我们在进行AE开发,出现错误时经常会出现错误代码,但是我们并不知道它到底代表什么意思,这里的而错误编码我们可以对照着找到我们需要的时候常详细信息(问题是,经常还是会出现没有错误编码HRESULT ~COMException~因为COM组件的开发人员已经给这个异常一个返回的Message了,如果没有错误的Message才会返回一个HRESULT 代码:但是实际效果是,返回的Message大多数时候都非常的简单,我们还是不知道为什么错误!) 本来我想使用markdown重新写一…

每当我们在进行AE开发,出现错误时经常会出现错误代码,但是我们并不知道它到底代表什么意思,这里的而错误编码我们可以对照着找到我们需要的时候常详细信息(问题是,经常还是会出现没有错误编码HRESULT ~COMException~因为COM组件的开发人员已经给这个异常一个返回的Message了,如果没有错误的Message才会返回一个HRESULT 代码:但是实际效果是,返回的Message大多数时候都非常的简单,我们还是不知道为什么错误!) 本来我想使用markdown重新写一遍的,但是写到10…

In particular embodiments, a method includes, from an indexer in a sensor network, accessing a set of sensor data that includes sensor data aggregated together from sensors in the sensor network, one or more time stamps for the sensor data, and metad…

  论文链接:Going deeper with convolutions 代码下载: Abstract We propose a deep convolutional neural network architecture codenamed Inception that achieves the (ILSVRC14). The main hallmark of this architecture is the improved utilization of the computing res…

感悟 看完图卷积一代.二代,深感图卷积的强大,刚开始接触图卷积的时候完全不懂为什么要使用拉普拉斯矩阵( $L=D-W$),主要是其背后的物理意义.通过借鉴前辈们的论文.博客.评论逐渐对图卷积有了一定的了解,作为一个刚上研的博士生,深感得对图神经网络进行一个系统的学习. 本篇论文得感谢论文 David I Shuman 作者及博主:纯牛奶爱酸牛奶 Paper Information Authors:D. Shuman, S. Narang, P. Frossard, Antonio Ortega,…