作者:桂. 时间:2017-03-26  06:06:44 链接:http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6621185.html 声明:欢迎被转载,不过记得注明出处哦~ [读书笔记04] 前言 仍然是西蒙.赫金的<自适应滤波器原理>第四版第二章,首先看到无约束维纳滤波,接着到了一般约束条件的滤波,此处为约束扩展的维纳滤波,全文包括: 1)背景介绍: 2)广义旁瓣相消(Generalized Sidelobe Cancellation, GSC)理论推导: 3)

Two-Stream Adaptive Graph Convolutional Network for Skeleton-Based Action Recognition 摘要 基于骨架的动作识别因为其以时空结合图(spatiotemporal graph)的形式模拟了人体骨骼而取得了显著的效果. 在现有的基于图的方法中,图的拓扑结构是手动设置的,而且在所有层以及输入样本中是固定不变的.这样的方法在用在有层级CNN和不同输入样本的动作识别中不是最佳的. 而且骨架中的具有更多细节和判别式信息二级结

CVPR2020无人驾驶论文摘要 无人 导读/ Starsky是一种比较独特的方案.它是在高速上自动驾驶,第一公里最后一公里采用远程驾驶的模式,Starsky的卡车可以由人类远程操作.没有使用较为昂贵的激光雷达,而是选择了摄像头+毫米波雷达的传感器配置. 国际计算机视觉与模式识别会议(CVPR)是IEEE一年一度的学术性会议,在世界范围内具有顶级的权威性与影响力,同时也是圈内学者关注和交流的重要场所. 素有计算机视觉领域"奥斯卡"之称的CVPR有着相当严苛的录用标准.据统计,会议往年的

需求是这样的. 有一个需要显示若干方块型元素的小区域 数量比较少的时候显示一排 数量比较多的时候显示两排 用 grid 不好,因为当数量为奇数的时候需要两排里面的元素都乖乖的居中显示. 用 flex 的话,直接写需要写很多判断,因为行数不同的时候页面结构也会不同. 所以,我想到用二维数组(矩阵)来表示在什么时候想怎样显示. 上代码. // 波浪效果测试 import React from 'react' import Styles from './index.less' import Wave

作者:凌逆战 地址:https://www.cnblogs.com/LXP-Never/p/12071748.html 题目:带后置滤波的双通道广义旁瓣相消器(GSC)的分析 作者:Israel Cohen, Senior Member, IEEE 摘要 本文分析了非平稳噪声环境下带有后置滤波的双通道广义旁瓣相消器.后置滤波包括:检测 波束形成器的输出和参考信号处的瞬变,比较他们的瞬变功率,估计信号存在概率,估计噪声频谱以及频谱增强,以使他们对数谱的均方误差最小化.基于局部非平稳性的测量方法来检

论文地址:基于通用传递函数GSC和后置滤波的语音增强 博客作者:凌逆战 博客地址:https://www.cnblogs.com/LXP-Never/p/12232341.html 摘要 在语音增强应用中,麦克风阵列后置滤波可进一步减少波束形成器输出处的噪声成分.在麦克风阵列结构中,最近提出的通用传递函数广义旁瓣消除器(TF-GSC)在定向噪声场中显示出令人印象深刻的降噪能力,同时仍保持低语音失真.但是,在扩散噪声场中,可获得的降噪效果不明显.当噪声信号不稳定时,性能甚至会进一步下降. 在本文中

作者:桂. 时间:2017-03-23  06:28:45 链接:http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6603263.html [读书笔记02] 前言 仍然是西蒙.赫金的<自适应滤波器原理>第四版,距离上次看这本书已经过去半个月,要抓点紧了.本文主要包括: 1)何为维纳滤波器(Wiener Filter); 2)Wiener滤波器的推导: 3)应用实例: 4)Wiener变体: 内容为自己的学习总结,内容多有参考他人,最后一并给出链接. 一.维纳滤波器简介

本篇博客的主题是关于UI操作流畅度优化的一篇博客,我们以TableView中填充多个根据内容自适应高度的Cell来作为本篇博客的使用场景.当然Cell高度的自适应网上的解决方案是铺天盖地呢,今天我们的重点不是如何讨论Cell高度的自适应,而是给出几种Cell高度自适应的解决方案,然后对比起UI流畅度,从而得出一些UI优化的一些常规做法.今天博客中主要用涉及的第三方库是YYKit和AsyncDisplayKit. 关于YYKit和AsyncDisplayKit这两个库,本篇博客只是简单的涉及到一些

花了一个礼拜完成了慕课网定制的七夕主题效果,其中有一个没实现好的功能,就是雪碧图的自适应缩放 ps: 以下实现都是基于移动端的处理 原图如下: 人物是采用的是雪碧图,通过坐标绝对数据取值 问题很明显,在缩放的屏幕上人物还是按照原尺寸大小显示 后来临时留了一节预备的方案:CSS3的scale处理直接可以让元素缩放 通过一个缩放的算放控制scale从而让雪碧图的元素可以缩放,目测还是不错. 但是这会带一系列的计算问题,因为通过sacle缩放后的元素,在浏览器布局中还是按照原尺寸计算的,所以这样的方案

css多栏自适应布局还是需要总结一下的,都是基本功. 一般使用position属性布局,或者用float属性布局,也可以使用display属性. 看资料说position适合首页布局,因为首页内容往往可以完全控制.float适合模板布局,模板中填充的内容无法控制. 一.左侧尺寸固定右侧自适应 1.浮动实现 在css浮动一文已介绍过. .left{ width: 150px; float: left; } /*流体布局*/ .right { margin-left: 150px;} 原理:左侧定宽

Reference:ADADELTA: An Adaptive Learning Rate Method 超参数 超参数(Hyper-Parameter)是困扰神经网络训练的问题之一,因为这些参数不可通过常规方法学习获得. 神经网络经典五大超参数: 学习率(Leraning Rate).权值初始化(Weight Initialization).网络层数(Layers) 单层神经元数(Units).正则惩罚项(Regularizer|Normalization) 这五大超参数使得神经网络更像是一门

这一章讲了MPI非阻塞通信的原理和一些函数接口,最后再用非阻塞通信方式实现Jacobi迭代,记录学习中的一些知识. (1)阻塞通信与非阻塞通信 阻塞通信调用时,整个程序只能执行通信相关的内容,而无法执行计算相关的内容: 非阻塞调用的初衷是尽量让通信和计算重叠进行,提高程序整体执行效率. 整体对比见下图: (2)非阻塞通信的要素 非阻塞通信调用返回意味着通信开始启动:而非阻塞通信完成则需要调用其他的接口来查询. 要素1:非阻塞通信的调用接口 要素2:非阻塞通信的完成查询接口 理想的非阻塞通信设计应

网络上下载下来的图片自适应:android:adjustViewBounds="true"(其详细解释在下面)<ImageView     android:id="@+id/dynamic_item_image"     android:layout_width="wrap_content"     android:layout_height="wrap_content"     android:layout_gravi

天下文章大家抄,以下所有内容,有来自copy,有来自查询,亦有自己的总结(目的是总结出自己的东西),所以说原创,不合适,说是转载也不恰当,所以我称之为笔记,可惜没有此分类选项,姑且不要脸一点,选择为原创,希望各位看官冷静勿喷,能接受的赞一个,不能接受的速喷赶紧走......(转载请注明出处,没功劳也有苦劳...) 这篇介绍的是Android常用控件之ImageView,常用来显示图片内容. 先上例图,分别为不同高宽下的默认图片显示方式. 可以看到,在放大后图片是以自适应填充方式显示,但有时候我们

网络上下载下来的图片自适应:android:adjustViewBounds="true"(其详细解释在下面) <ImageView     android:id="@+id/dynamic_item_image"     android:layout_width="wrap_content"     android:layout_height="wrap_content"     android:layout_grav

1.问题描述 矩阵乘法问题描述如下: 给定矩阵A和B,其中A是m*p大小矩阵,B是p*n大小的矩阵.求C = A*B. 求解这个问题最简单的算法是遍历A的行和B的列,求得C的相应元素,时间复杂度O(mnp),空间复杂度O(1). // 矩阵乘法的C++实现 ; i<m; i++){ ; j<n; j++){ float temp = 0.0; ; k<p; k++){ temp += A[i*p + k] * B[k*n + j]; } C[i*n + j] = temp; } } 2.

瑞蓝网络数字视频解码矩阵(简称RL-NDVM)是依据第三代开放式网络视频监控系统的实际需求,专为视频上墙显示而研制的一款新型数字解码上墙设备.RL-NDVM解码矩阵是集解码器和HDMI/DVI/VGA切换矩阵功能于一身,可将前端的信号源(如:计算机屏幕显示信息.IP网络摄像机.NVR.DVR.DVS等)通过解码输出到显示设备上,显示设备无需借助拼接控制器只需通过RL-NDVM解码矩阵就可实现任意图像的任意部分在任意显示单元以任意的方式显示,可实现拼接.漫游.跨屏.分割.放大等主流功能,真正做到了

======= Wikipedia的解释 ======= 自适应滤波器是能够根据输入信号自动调整性能进行数字信号处理的数字滤波器.作为对比,非自适应滤波器有静态的滤波器系数,这些静态系数一起组成传递函数. 对于一些应用来说,由于事先并不知道所需要进行操作的参数,例如一些噪声信号的特性,所以要求使用自适应的系数进行处理.在这种情况下,通常使用自适应滤波器,自适应滤波器使用反馈来调整滤波器系数以及频率响应. 总的来说,自适应的过程涉及到将代价函数用于确定如何更改滤波器系数从而减小下一次迭代过程成本的

作者:桂. 时间:2017-03-26  10:12:07 链接:http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6621914.html 声明:欢迎被转载,不过记得注明出处哦~  [读书笔记05] 前言 西蒙.赫金的<自适应滤波器原理>第四版第三章,线性预测是Wiener Filter的应用,作为信号识别的特征以及信号编码的一种实现途径.本想着跳过这一章,但想着每一章多少记录一下,直到看到Kalman Filter,也就写写吧.主要包括: 1)前向线性预测原理: 2)

本篇博客的主题是关于UI操作流畅度优化的一篇博客,我们以TableView中填充多个根据内容自适应高度的Cell来作为本篇博客的使用场景.当然Cell高度的自适应网上的解决方案是铺天盖地呢,今天我们的重点不是如何讨论Cell高度的自适应,而是给出几种Cell高度自适应的解决方案,然后对比起UI流畅度,从而得出一些UI优化的一些常规做法.今天博客中主要用涉及的第三方库是YYKit和AsyncDisplayKit. 关于YYKit和AsyncDisplayKit这两个库,本篇博客只是简单的涉及到一些