adaptive

文章目录 SfM 相关文献 增量式SfM： 全局式SfM： 混合式SfM： SfM 相关文献 增量式SfM： N. Snavely, et al. Modeling the World from Internet Photo Collections. IJCV 2007. P. Moulon, et al. Adaptive Structure from Motion with a contrario model estimation. ACCV 2012. C. Wu. Towards linear-time incremental structure from motion. 3DV 2013. J. Schonberger, et al. Structure-from-Motion Revisited. CVPR 2016. H. Cui, et al. Batched Incremental Structure-from-Motion. 3DV 2017. H. Cui, et al. Progressive Large-Scale Structure-from-Motion with Orthogonal MSTs. 3DV 2018. 全局式SfM： N. Jiang, et al. A Global Linear Method for Camera Pose

　　当两个物体之间存在较大的电势差时会出现放电现象，比如生活中常见的闪电现象，闪电形成的条件就是云层积累了大量负电荷之后与地面之间形成了强大的电势差。目前关于闪电建模的方法比较少，下面介绍一种利用电介击穿模型来模拟闪电的方法 ， 电介击穿模型可以模拟自然界许多现象 ， 该方法通过迭代求解 Laplace 方程 得到放电过程的中间状态。 　　初始电位结构如下图所示，首先在2维栅格正中心的单元放置一个负电荷Ф = 0（灰色），然后在其周围放置一圈正电荷Ф = 1（黑色），而其他栅格单元可以通过求解Laplace方程得到： 　　Laplace方程求解完之后，我们构建一个列表记录负电荷（Ф = 0）周围的栅格单元，并随机选取其中一个单元作为下一个被击穿的单元，被选中的栅格单元设置Ф = 0，同时把它作为下一步迭代计算时的边界条件。 　　相邻栅格单元被击穿的概率与其计算得到的电势相关，其概率如下： 式中i代表第i个与负电荷相邻的栅格单元，n代表与负电荷相邻的栅格单元个数，而η是一个用户设定的参数，通过实验表明η值可以控制电弧的分叉密度，当η = 1时，分叉密集，当η逐渐增大时，分叉密度慢慢减小。 图：不同结构的初始电位，其中灰色点代表负电荷Ф = 0，黑色点代表正电荷Ф = 1 图：初始电位为（b）结构时的模拟结果 左：η = 1，中：η = 2，右：η = 3 % Laplacian

Linux多网卡绑定（bond）及网络组(team)   很多时候，由于生产环境业务的特殊需求，我们需要对服务器的物理网卡实施特殊的配置，从而来满足不同业务场景下对服务器网络的特殊性要求。如高并发的网络IO型业务，需要高速的网络IO，即对网卡的收收发包处理能力及网卡最大带宽速度等性能指标提出了更高的要求；事务处理型的系统，如金融交易系统、电商平台等，对物理网络线路、网卡等物理设备的稳定可靠性提出了更高的要求。   Linux系统中，可以通过多网卡绑定（bonding）和网络组（team）等技术，通过软件的方式来实现，来满足不同业务场景下的各种特殊需求。 Linux多网卡绑定(bond) bond基本原理   bond技术是将多块物理网卡绑定同一IP地址对外提供服务，通过不同的模式配置，从而达到高可用、负载均衡及链路冗余等效果。我们知道，两块物理网卡是不可以直接配置同一个IP地址的，多网卡bond技术的基本原理就是通过虚拟出一块逻辑网卡对外提供网络连接。 bond基本工作原理如下图： bond七种工作模式及特性详解   bond技术提供了（0-6）共7种工作模式，分别如下： mode=0 round-robin轮询策略（balance-rr） mode=1 active-backup主备策略（active-backup） mode=2 load balancing (xor)异或策略

专注网络运维，只发实用干货 您的关注是我更新的原动力 公众号与博主同人，感谢支持。 在数据中心内，当服务器流量太大或业务很重要，通常会采取多网卡绑定提高带宽和增强冗余性，而交换机上也需要做相应配置，保证服务器多线路接入能正常通信，常用的就是链路聚合技术。但是网络工程师经常会遇到配置好了交换机的链路聚合，而服务器还是不能正常通信的情况。服务器工程师往往不会关注网络问题，也不能给你有用的排错信息，这时候就需要网络工程师根据服务器网卡绑定模式来决定交换机的链路聚合该如何配置。虽然网工不必懂Linux，但谁让网络总是最后的背锅侠呢，so，只能让我们的锅底更厚一点。 bonding是linux内核自带的模块，它能将Linux系统的多个网卡绑定为一个逻辑端口，同时对外提供一个统一的IP地址，目前bonding模块的工作模式共有七种mode(0~6)。 linux七种bond模式说明： mode=0 ，(balance-rr) 轮询均衡模式 特点：传输数据包顺序是多个网卡轮询传输，可能会出现乱序数据包需要重传。服务器对外只有一个MAC地址，其物理网卡是没有MAC地址的，因此需要交换机做链路聚合，否则不知道要将数据包发送给哪个网卡。 mode=1， (active-backup)主备模式 特点：只有主网卡处于活动状态，当主网卡down备份网卡才会转为活动网卡。服务器对外只有一个活动网卡

arnold和redshift一个有偏差一个无偏差， 如果按效果来选我使用arnold，光影厚重真实。 求快redshift合适，渲染的画面飘，灯光平。 不追求极致的效果，redshift够用。我是一个有追求的渲染师，我喜欢arnold~ 同样的灯光位置，效果是不一样的哦。灯光需要手动匹配强弱。 DomeLight格外要调整，redShit灯光格外的平。 ramp贴图在redshift中需要加个gamma压到0.455才能跟arnold中的颜色一致。 redshift 测试： 灯光 DemoLight Samples设置为1024， KeyLight Samples设置为256， redshift 渲染参数 统一采样 Unified Sampling： 渲染器是从相机的每个像素发射多个射线来实现景深、运动模糊和抗锯齿的效果。 这些射线被称为“（primary rays）主射线”。 当每个像素发射的主射线不足时，图像会出现噪点有锯齿状。 但是，并非图像的所有部分都需要相同数量的primary rays！ 例如，与静止的物体相比，快速移动的物体需要更多的primary rays以获得平滑的运动模糊。 类似地，焦距外的物体需要更多的射线来获得准确和平滑的景深， 这意味着为屏幕上的所有像素发射相同数量的主射线可能是浪费的。 每个像素发射相同数量的主光线称为“（fixed rate

SPI 全称为 Service Provider Interface，是一种服务发现机制。当程序运行调用接口时，会根据配置文件或默认规则信息加载对应的实现类。所以在程序中并没有直接指定使用接口的哪个实现，而是在外部进行装配。 要想了解 Dubbo 的设计与实现，其中 Dubbo SPI 加载机制是必须了解的，在 Dubbo 中有大量功能的实现都是基于 Dubbo SPI 实现解耦，同时也使得 Dubbo 获得如此好的可扩展性。 Java SPI 通过完成一个 Java SPI 的操作来了解它的机制。 创建一个 AnimalService 接口及 category 方法 创建一个实现类 Cat 创建 META-INF/services 目录，并在该目录下创建一个文件，文件名为 AnimalService 的全限定名作为文件名 在文件中添加实现类 Cat 的全限定名 Animal 接口 public interface AnimalService { void category(); } Cat 实现类 public class Cat implements AnimalService { @Override public void category() { System.out.println("cat: Meow ~"); } } 在 META-INF/services 目录下的

发表时间： （2019年4月） IF ： 3.950 单位： Fujian Provincial Key Laboratory of Soil Environmental Health and Regulation, College of Resources and Environment, Fujian Agriculture and Forestry University, Fuzhou, Fujian 350002, China 物种： Geobacter sulfurreducens 技术： 三代测序，GC-MS 一、 概述： Geobacter sulfurreducens 乃一种能量代谢方式为化能异养的厌氧格兰仕阴性细菌，它在无氧条件下通过TCA循环消耗有机物产生电子，以高价铁化合物为电子受体完成电子转移。该研究使用三代测序技术（SMRT）测定了生长在3种包含不同电子受体的培养基，柠檬酸铁，水合氧化铁和延胡索酸中的 Geobacter sulfurreducens 的甲基化组学。该研究还利用GC-MS分析了3种生长条件下的 Geobacter sulfurreducens 的代谢组学，并在最后测定了3种生长条件下的 Geobacter sulfurreducens 的氧化压力。从这些结果的分析中作者对3种生长条件下 Geobacter sulfurreducens

基于对自适应网络的研究，论文提出了自适应网络RANet(Resolution Adaptive Network)来进行效果与性能上的取舍，该网络包含多个不同输入分辨率和深度的子网，难易样本的推理会自动使用不同的计算量，并且子网间的特征会进行融合，从实验结果来看，在性能和速度上取得了很不错的trade-off   来源：晓飞的算法工程笔记 公众号 论文: Resolution Adaptive Networks for Efficient Inference 论文地址： https://arxiv.org/abs/2003.07326 论文代码： https://github.com/yangle15/RANet-pytorch Introduction   深度CNN带来了性能提升的同时也带来了过高的计算量，许多研究放在了如何进行网络加速上面，其中比较直接的是根据样本难易程度进行自动调整的自适应网络。基于对自适应网络的研究，论文提出了自适应网络RANet(Resolution Adaptive Network)，思想如图1所示，网络包含多个不同输入分辨率和深度子网，样本先从最小的子网开始识别，若结果满足条件则退出，否则继续使用更大的子网进行识别，子网的特征不是独有的，下一级别的子网会融合上一级别的子网特征，从实验来看，论文在效果和性能上取得了很不错的trade-off。

屏幕录像不是增强现实的功能，只是EasyAR SDK自带的一个功能。该功能限制颇多，只能在移动设备上使用，而且没有办法直接录制UI界面。屏幕录像功能本质上录的是RenderTexture。 总体说明 主要是在基础结构上添加了一个【VideoRecorder】游戏对象。另外，需要动态的往【Main Camera】主摄像机游戏对象上添加【CameraRecorder】脚本。 CameraRecorder脚本相关 CameraRecorder脚本需要动态添加到Main Camera主摄像机游戏对象上，该脚本可以通过Setup方法设置录像内容的水印。 VideoCameraDevice游戏对象相关 Enable属性可以用于关闭摄像头内容，这样，就能只录制屏幕内容。 Camera Size属性用于设置摄像头获取的视频的分辨率。 VideoRecorder游戏对象相关 Profile属性用于设置录制效果，最高可以录制1080高清内容。 Qrientation属性用于设置录像时候是横屏（Landscape）还是竖屏（Portratit），或者根据当前屏幕情况设定（Screen Adaptive）。 Record Zoom Mode属性设置屏幕录制。NoZoomAndClip：如果输出宽高比与输入不符，内容会被剪裁到适合输出比例。ZoomInWithAllContent：如果输出宽高比与输入不符

有很多朋友因为11gR2那些潜在的特性可能给升级后系统稳定运行带来麻烦而无法鼓足升级到11gR2的勇气，实际Oracle在开发新版本RDBMS软件时引入的一些特性有很好的理念的，但是往往这些理念会给已稳定的应用环境带来变数，最显著的就是10g/9i升级到11gR2时的执行计划稳定性，此外adaptive cursor sharing 自适应游标、automatic serial direct path自动判断串行直接路径读、deferred segment creation、GC read mostly DRM.......等等的一系列特性已经在大量的案例中被证明是不适合于大量国产Application的。 我在这篇文章里想做的是给出一张列表，能够将11gR2的优化器optimizer特性、和其他的如上列的这些可能引起问题的特性通过参数的方式给出一张列表，你可以选择性的禁用这些特性，前提是你的Applicaiton就该特性经过充分的测试，如果没有时间或者环境来测试这些新特性，那么还不如禁用这些特性，禁用新特性的结果也仅仅是回到老版本(一般是10gR2 10.2.0.4)的默认表现上来。 你肯定要问:" 如果都禁用了11gR2的特性，那么我还升级做什么？" 回答是： 首先这里给出的是一张禁用11gR2特性列表，如果你对部分特性已经很熟悉，那么你可以选择性而非全部地禁用这些特性