在较早期的Dev开发中,基本上都是在使用一个DLL包的汉化文件,如基于13.1的汉化包文件Dxper.LocalizationCHS.Win.v13.1.5.dll,这个汉化包也比较方便,大多数时候复制一个文件就搞定了.不过这样的汉化包一般同步更新比较慢,最近使用了DevExpress当前较新版本14.*后,希望集成使用官方的汉化文件,本文介绍在使用官方汉化文件的一些历程和心得,希望对后来者有帮助. 我们知道,如果使用有其他方处理汉化包文件(类似汉化包Dxper.LocalizationCHS.…

概念 结构化数据:即行数据,存储在数据库里,可以用二维表结构来逻辑表达实现的数据. 半结构化数据:介于完全结构化数据(如关系型数据库.面向对象数据库中的数据)和完全无结构的数据(如声音.图像文件等)之间的数据,HTML文档就属于半结构化数据.它一般是自描述的,数据的结构和内容混在一起,没有明显的区分. 非结构化数据:不方便用数据库二维逻辑表来表现的数据即称为非结构化数据,包括所有格式的办公文档.文本.图片.XML.HTML.各类报表.图像和音频/视频信息等等.   数据模型 结构化数据:二维表(…

目录 Same最大值池化 多深度的same池化 Same平均值池化 Valid池化 参考资料 池化(Pooling)操作与卷积类似,取输入张量的每个位置的矩形领域内的最大值或平均值作为该位置的输出. 池化操作分为same池化和valid池化,同时还可以设置移动的步长 Same最大值池化 举例:4行4列的张量x和2行3列的掩码进行步长为1的same最大值池化,其过程如下 池化的结果是 返回目录 多深度的same池化 多深度的same池化是在每个深度上分别进行池化操作. 举例:3行3列2深度的张量和…

支持 Axure RP Pro 正式版 当前最新版本 7.0.0.3184 不兼容6.5及以下版本! Axure7.0 下载地址:http://pan.baidu.com/s/1dEuR8YX Axure7.0中文汉化语言包下载地址:http://pan.baidu.com/s/1kT6IU4v (2015年9月30日更新) ★ Axure汉化方法: 首先退出正在运行中的 Axure (如果您正在使用).将 汉化包.rar 文件解压, 得到 lang 文件夹, 然后将其复制到 Axure 安装目…

语义SLAM和多传感器融合是自动驾驶建图和定位部分比较热门的两种技术.语义SLAM中,语义信息的数据关联相较于特征点的数据关联有所不同.我们一般用特征描述子的相似性来匹配和关联不同图像中的特征点.特征点的描述子会受到光照.视角和传感器的影响,不太适用于大尺度长周期的任务,比如自动驾驶的高精度地图.得益于深度学习的快速发展,这些影响因素对于目标识别.语义分割来说已经不是最本质的困难,因此语义信息在高精度地图中越来越受重视. 语义SLAM数据关联的基本考虑 在SLAM中,语义信息的数据关仍然是一个值…

与现有方法的异同 特征点SLAM中的数据关联 先回忆一下特征点SLAM中,我们是如何处理数据关联的.下面以ORBSLAM为例. 在初始化部分,我们通过特征描述子的相似性,建立两帧之间的特征点关联,然后通过RANSAC框架下的姿态估计算法得到初始的R和t,重建和优化三维点的位置. 在追踪部分,我们首先会关联当前帧和上一帧.通过预估的姿态和三维点的深度范围,初步确定每个三维点在当前帧上的搜索范围,并依靠特征描述子的相似性建立关联关系.由于这样建立的关联关系中存在部分误匹配,因此在姿态估计等后续算法中…

多目标模型 这部分想讲一下Semantic Localization Via the Matrix Permanent这篇文章的多目标测量概率模型.考虑到实际情况中,目标检测算法从单张图像中可能检测出若干类物体,每一类物体可能都有好几个实例.当我们尝试建立数据关联时,先从简单的情形入手,再推广到一般情形.下面假设检测结果共有\(m\)个. 所有的检测都是误检测 当目标位置\(x\)的视场内并没有可检测的目标存在时,即\(Y_d(x)=\varnothing\).那么,所有的测量都是误检测.根据假…

论文假设和单目标模型 这部分想讲一下Semantic Localization Via the Matrix Permanent这篇文章的一些假设. 待求解的问题可以描述为 假设从姿态\(x\)看到的物体(路标点)集合为\(Y(x)={y_1,...,y_n}\),观测为\(Z={z_1,...,z_m}\).求后验概率\(p(Z|Y,x)\). 这里引入数据关联\(\pi\)表示从物体到测量的一个对应关系,其中即包含正确的配对,也包含错误的配对和缺失的配对. 一些假设 作者对目标检测和数据关联…

4.2 集团AliDocker化双11总结 前言 在基础设施方面,今年双11最大的变化是支撑双11的所有交易核心应用都跑在了Docker容器中.几十万Docker容器撑起了双11交易17.5万笔每秒的下单峰值.众所周知Docker技术这几年大热,但如果期望阿里这么大体量的应用全部使用Docker,这可不是一朝一夕就能完成的事情.阿里的应用数量庞大,种类众多,光兼容性的验证没个1.2年的时间没人敢把核心应用放上去.因此虽然Docker能给研发和运维带来的好处,作为技术人员大家都心领神会,但是想直接…

Axure RP Pro 7.0 正式版 (兼容 6 版) 简体中文语言包 支持 Axure RP Pro 正式版 当前最新版本 7.0.0.3142 废话不多说,直接给下载地址: Axure7.0中文汉化语言包下载地址:http://www.axure.us/wp-content/uploads/2014/03/lang.zip ★ Axure汉化方法:  首先退出正在运行中的 Axure (如果您正在使用).将 汉化包.rar 文件解压, 得到 lang 文件夹, 然后将其复制到 Axure…