直接Ctrl+C和Ctrl+V可以实现特征的复制粘贴   按N键可以改变特征方向 已经复制完成的特征要进行定位,则右击该特征,编辑轮廓,可以进行聪慧尺寸的标注   使用特征库的方式,就像UG的块一样,可以给所有零件调用.在任意位置新建特征库的文件夹,把特征拖放到左侧位置,要用的时候从里面拖出来即可.        …

分块来处理,也算是自然的想法,就是化整为零.而于对于文件的下载同样使用这个道理,既可整体下载,也可分块下载. 小程这里以http协议为例,来看一下块的概念与使用. http的range http1.0请求与返回文件都是整体,不支持"只拿一部分数据",服务器也不支持断点续传(因为不支持从某个点开始拿部分数据),对于这个特征你可能已经想到不足--要整个来下,如果失败又要重来,那不是麻烦s了?能不能按块按需地下载啊? 既然你有意见了,那http1.1就开始支持只拿部分数据,也支持断点续传(从…

本文来源于: 1. http://blog.csdn.net/jianchi88/article/details/7212370 2. http://blog.chinaunix.net/uid-27664726-id-3349507.html 一: 块设备概念:       一种具有一定结构的随机存取设备,对这种设备的读写是按块进行的,他使用缓冲区来存放暂时的数据,待条件成熟后,从缓存一次性写入设备或者从设备一次性读到缓冲区.可以随机访问,块设备的访问位置必须能够在介质的不同区间前后移动. 二…

我已经长出了60MM,现在发现不对,要改成50MM.右击这个特征,点击编辑定义   直接左键单击尺寸,修改数据,按回车,鼠标右键,即可.    …

不多说,直接上干货! Distributed  matrix : 分布式矩阵 一般能采用分布式矩阵,说明这数据存储下来,量还是有一定的.在Spark Mllib里,提供了四种分布式矩阵存储形式,均由支持长整形的行列数和双精度浮点型的数据内容组成. 包括行矩阵.带有行索引的行矩阵.坐标矩阵和块矩阵. 依据你数据的不同的特点,你可以选择不同类型的数据. (1).行矩阵: 以行为基本方向的矩阵存储格式,列的作用相对较少. 理解记忆,行矩阵是一个巨大的特征向量的集合 每一行就是一个具有相同格式的向量数据…

<script> var m = "roboce"; if(m === "roboce"){ var k = "haha"; } var a = function() { var aa = "aa"; } function f1() { var bb = "bb"; } console.log(k); // haha console.log(aa); // undefined console.l…

驱动模块是用来模拟被测试模块的上一级模块,相当于被测模块的主程序.它接收数据,将相关数据传送给被测模块,启用被测模块,并打印出相应的结果. 桩模块(Stub)是指模拟被测试的模块所调用的模块,而不是软件产品的组成的部分. 虽然各个模块开发好了,在做单元测试时,也是需要写驱动模块与桩模块的.因为做单元测试一个最重要的原则就是把被测试的单元与其他关联模块隔离开来进行测试. 测试代码: Public class DemoTest { public int demofunc() { int n1 = 4…

YAML是"YAML Ain't a Markup Language"的首字母缩写,其语法简单,结构通过空格来展示,(列表)项目使用"-"来代表,(字典)键值对使用":"分割. YAML使用一个固定的缩进风格表示数据层级结构关系.需要每个缩进级别由空格组成.注意:不要使用tabs. 最常见的是映射到Python中的列表(list).字典(Dictionary)两种对象类型. 一.Ansible相关 1.块序列描述 块序列就是将描述的元素序列到Py…

ReplicationMonitor是HDFS中关于数据块复制的监控线程,它的主要作用就是计算DataNode工作,并将复制请求超时的块重新加入到待调度队列.其定义及作为线程核心的run()方法如下: /** * Periodically calls computeReplicationWork(). * 周期性调用computeReplicationWork()方法 */ private class ReplicationMonitor implements Runnable { @Overr…

Pro/Engineer操作软件是美国参数技术公司(PTC)旗下的CAD/CAM/CAE一体化的三维软件.Pro/Engineer软件以参数化著称,是参数化技术的最早应用者,在目前的三维造型软件领域中占有着重要地位.Pro/Engineer作为当今世界机械CAD/CAE/CAM领域的新标准而得到业界的认可和推广,是现今主流的CAD/CAM/CAE软件之一,特别是在国内产品设计领域占据重要位置.中文名野火外文名Pro/Engineer和WildFire目录1其它名称 2主要特性 3软件版本 4模块…

我们已经知道SIFT算法采用128维的特征描述子,由于描述子用的是浮点数,所以它将会占用512字节的空间.类似的SUFR算法,一般采用64维的描述子,它将占用256字节的空间.如果一幅图像中有1000个特征点,那么SIFT或SURF特征描述子将占用大量的内存空间,对于那些资源紧张的应用,尤其是嵌入式的应用,这样的特征描述子显然是不可行的.而且,越占有越大的空间,意味着越长的匹配时间. 但是实际上SIFT或SURF的特征描述子中,并不是所有维都在匹配中有着实质性的作用.我们可以用PCA.LDA等特…

Binary Robust Independent Elementary Features www.cnblogs.com/ronny 1. BRIEF的基本原理 我们已经知道SIFT特征采用了128维的特征描述子,由于描述子用的浮点数,所以它将会占用512 bytes的空间.类似地,对于SURF特征,常见的是64维的描述子,它也将占用256bytes的空间.如果一幅图像中有1000个特征点(不要惊讶,这是很正常的事),那么SIFT或SURF特征描述子将占用大量的内存空间,对于那些资源紧张的应用…

(一)HOG特征 1.HOG特征: 方向梯度直方图(Histogram of Oriented Gradient, HOG)特征是一种在计算机视觉和图像处理中用来进行物体检测的特征描述子.它通过计算和统计图像局部区域的梯度方向直方图来构成特征.Hog特征结合 SVM分类器已经被广泛应用于图像识别中,尤其在行人检测中获得了极大的成功.需要提醒的是,HOG+SVM进行行人检测的方法是法国研究人员Dalal 在2005的CVPR上提出的,而如今虽然有很多行人检测算法不断提出,但基本都是以HOG+SVM…

O(∩_∩)O哈哈~ 1.综述 一门成熟的语言肯定具备的几个模块:IO,通信,线程,UI...... Java作为一门成熟的程序语言,其IO流是比较复杂的.上个图大家感受下: 简单分析一下,IO分为两种流:字符流和字节流.字符流的父类Reader(读取到内存)和Writer(从内存输出),字节流的父类InputStream(读取到内存)和OutputStream(从内存输出),然后为了方便各种操作,比如为了文件操作,派生了文件流:为了对象操作,派生了对象流:等等.当初我也是傻傻分不清到底是Inp…

(一)HOG特征 1.HOG特征: 方向梯度直方图(Histogram of Oriented Gradient, HOG)特征是一种在计算机视觉和图像处理中用来进行物体检测的特征描述子.它通过计算和统计图像局部区域的梯度方向直方图来构成特征.Hog特征结合 SVM分类器已经被广泛应用于图像识别中,尤其在行人检测中获得了极大的成功.需要提醒的是,HOG+SVM进行行人检测的方法是法国研究人员Dalal 在2005的CVPR上提出的,而如今虽然有很多行人检测算法不断提出,但基本都是以HOG+SVM…

Surf(Speed Up Robust Feature) Surf算法的原理                                                                           1.构建Hessian矩阵构造高斯金字塔尺度空间 其实surf构造的金字塔图像与sift有很大不同,就是因为这些不同才加快了其检测的速度.Sift采用的是DOG图像,而surf采用的是Hessian矩阵行列式近似值图像.Hessian矩阵是Surf算法的核心,为了方便运算…

1. 引言 个人以为,机器学习是朝着更高的易用性.更低的技术门槛.更敏捷的开发成本的方向去发展,且Auto-ML或者Auto-DL的发展无疑是最好的证明.因此花费一些时间学习了解了Auto-ML领域的一些知识,并对Auto-ML中的技术方案进行归纳整理. 众所周知,一个完整的机器学习项目可概括为如下四个步骤. 其中,特征工程(提取)往往是决定模型性能的最关键一步.而往往机器学习中最耗时的部分也正是特性工程和超参数调优.因此,许多模型由于时间限制而过早地从实验阶段转移到生产阶段从而导致并不是最优的…

3D点云特征描述与提取是点云信息处理中最基础也是最关键的一部分,点云的识别.分割,重采样,配准曲面重建等处理大部分算法,都严重依赖特征描述与提取的结果.从尺度上来分,一般分为局部特征的描述和全局特征的描述,例如局部的法线等几何形状特征的描述,全局的拓朴特征的描述,都属于3D点云特征描述与提取的范畴, 特征描述与提取相关的概念与算法 1.3D形状内容描述子(3D shape contexts) 利用描述子建立曲面间的对应点在3D物体识别领域有广发的应用,采用一个向量描述曲面上指定点及邻域的形状特征…

相关: KD树+BBF算法解析 SURF原理与源代码解析 SIFT的原理已经有非常多大牛的博客上做了解析,本文重点将以Rob Hess等人用C实现的代码做解析,结合代码SIFT原理会更easy理解.一些难理解点的用了☆标注. 欢迎大家批评指正. 转载请注明出处:http://blog.csdn.net/luoshixian099/article/details/47377611 SIFT(Scale-invariant feature transform)即尺度不变特征转换,提取的局部特征点具有…

(一)HOG特征 1.HOG特征: 方向梯度直方图(Histogram of Oriented Gradient, HOG)特征是一种在计算机视觉和图像处理中用来进行物体检测的特征描述子.它通过计算和统计图像局部区域的梯度方向直方图来构成特征.Hog特征结合SVM分类器已经被广泛应用于图像识别中,尤其在行人检测中获得了极大的成功.需要提醒的是,HOG+SVM进行行人检测的方法是法国研究人员Dalal在2005的CVPR上提出的,而如今虽然有很多行人检测算法不断提出,但基本都是以HOG+SVM的思…

Surf(Speed Up Robust Feature) Surf算法的原理                                                                           1.构建Hessian矩阵构造高斯金字塔尺度空间 事实上surf构造的金字塔图像与sift有非常大不同,就是由于这些不同才加快了其检測的速度. Sift採用的是DOG图像.而surf採用的是Hessian矩阵行列式近似值图像.Hessian矩阵是Surf算法的核心,为了方…

学习OpenCV--Surf(特征点篇)&flann 分类: OpenCV特征篇计算机视觉 2012-04-20 21:55 19887人阅读评论(20)收藏举报 检测特征 Surf(Speed Up Robust Feature) Surf算法的原理                                                                           1.构建Hessian矩阵构造高斯金字塔尺度空间 其实surf构造的金字塔图像与sift有很大不同…

为什么需要深层复制 Object 的 clone() 方法是浅层复制(但是 native 很高效).另外,Java 提供了数组和集合的复制方法,分别是 Arrays.copy() 和 Collections.copy() 方法.前者实际上使用了 System.arraycopy() 方法,两者其实也是浅层复制,过程类似于下面的 for 循环: for(int i=0; i<len; i++){ dest[i] = src[i]; } 所以当数组或集合中元素是对象时,只是做了引用的复制,指向的还是…

1. 关于特征提取 0x1:什么是特征提取 特征提取研究的主要问题是,如何在数据集未明确表示结果的前提下,从中提取出重要的潜在特征来.和无监督聚类一样,特征提取算法的目的不是为了预测,而是要尝试对数据进行特征识别,以此得到隐藏在数据背后的深层次意义. 回想一下聚类算法的基本概念,聚类算法将数据集中的每一行数据分别分配给了某个组(group)或某个点(point),每一项数据都精确对应于一个组,这个组代表了组内成员的平均水平. 特征提取是这种聚类思想更为一般的表现形式,它会尝试从数据集中寻找新的数…

Binary Robust Independent Elementary Features www.cnblogs.com/ronny 1. BRIEF的基本原理 我们已经知道SIFT特征采用了128维的特征描述子,由于描述子用的浮点数,所以它将会占用512 bytes的空间.类似地,对于SURF特征,常见的是64维的描述子,它也将占用256bytes的空间.如果一幅图像中有1000个特征点(不要惊讶,这是很正常的事),那么SIFT或SURF特征描述子将占用大量的内存空间,对于那些资源紧张的应用…

​导读:TDengine分布式集群功能已经开源,集群功能中最重要的一个模块是数据复制(replication),现将该模块的设计分享出来,供大家参考.欢迎大家对着设计文档和GitHub上的源代码一起看,欢迎各种反馈. 1: 数据复制概述 数据复制(Replication)是指同一份数据在多个物理地点保存.它的目的是防止数据丢失,提高系统的高可用性(High Availability),而且通过应用访问多个副本,提升数据查询性能. 在高可靠的大数据系统里,数据复制是必不可少的一大功能.数据复制又分…

在数字化时代的今天,我们都认同数据会创造价值.为了最大化数据的价值,我们不停的建立着数据迁移的管道,从同构到异构,从关系型到非关系型,从云下到云上,从数仓到数据湖,试图在各种场景挖掘数据的价值.而在这纵横交错的数据网络中,逻辑复制扮演着及其重要的角色. 让我们将视角从复杂的网络拉回其中的一个端点,从PostgreSQL出发,对其逻辑复制的原理进行解密. 1 概念与原理 逻辑复制,是基于复制标识复制数据及其变化的一种方法.区别于物理复制对页面操作的描述,逻辑复制是对事务及数据元组的一种描述. 图-…

目录 1 特征工程是什么?2 数据预处理 2.1 无量纲化 2.1.1 标准化 2.1.2 区间缩放法 2.1.3 标准化与归一化的区别 2.2 对定量特征二值化 2.3 对定性特征哑编码 2.4 缺失值计算 2.5 数据变换 2.6 回顾3 特征选择 3.1 Filter 3.1.1 方差选择法 3.1.2 相关系数法 3.1.3 卡方检验 3.1.4 互信息法 3.2 Wrapper 3.2.1 递归特征消除法 3.3 Embedded 3.3.1 基于惩罚项的特征选择法 3.3.2 基于树…

派发队列:dispatch_queue 操作队列:NSOperationQueue  组:dispathc_group_t 37 理解“块”这一概念 总结:块就是一个值,且自有其相关类型.块的强大之处是,在声明它的范围里,所有变量都可以为其所捕获,如果捕获的变量是对象类型,就会自动保留.且默认情况下被块所捕获的变量,是不可以在块里修改的,若想修改此变量.声明变量的时候可以加上__block.如果将块定义在了OC类的实例方法里,那么除了可以访问类的所有实例变量之外,还可以使用self变量.块总能修…

目录 1 为什么要记录特征转换行为?2 有哪些特征转换的方式?3 特征转换的组合4 sklearn源码分析 4.1 一对一映射 4.2 一对多映射 4.3 多对多映射5 实践6 总结7 参考资料 1 为什么要记录特征转换行为? 使用机器学习算法和模型进行数据挖掘,有时难免事与愿违:我们依仗对业务的理解,对数据的分析,以及工作经验提出了一些特征,但是在模型训练完成后,某些特征可能“身微言轻”——我们认为相关性高的特征并不重要,这时我们便要反思这样的特征提出是否合理:某些特征甚至“南辕北辙”——我们…