Apache Lens

大数据文摘出品 来源：dailymail 编译：李雷、夏雅薇 最近，法国科学家从X战警的镭射眼身上得到灵感，研发出一种 隐形眼镜 ，可以 发射红色激光束对准佩戴者所看到的物体 。 这款眼镜的原理是在普通尺寸的隐形眼镜上装配了一个垂直腔表面激光发射器（VCSEL），用于向佩戴者观看的方向发射激光。 研究人员使用现成的零部件创建了一个可用于 凝视识别 的眼镜原型。 凝视识别是一个新兴的研究领域，可能成为人工智能的下一个前沿阵地。 凝视识别可以使人们 跨过触摸屏或鼠标来控制电子设备 ，在无需触碰屏幕或按键的情况下即可选择显示器上的选项。 这款内置红外线激光的隐形眼镜命名为“cyclops lens”（镭射眼镜），取自X战警漫画中的著名英雄“镭射眼”。 如图所示，隐形眼镜原型内部的电子设备（左）和人眼佩戴的电子设备（右）。该系统可以被看作是“一种使用红外（iR）激光嵌入式无线智能隐形眼镜的新型眼部跟踪系统” 在设计上，每只眼的隐形镜片外框都安装了 摄像系统 ，用于跟踪人的视线。 来自南斯的法国大西洋高等矿业电信学校的研究人员在一项实验中，将这款隐形眼镜 安装在可旋转的假眼 上，再将一个分束器放置在带了眼镜的假眼前，用于定位两眼分别发出的光束。 研究人员在研究报告中表示：“ 分束器镀了膜 ，可以反射两眼激光点产生的红外光束，同时又对眼睛透明，以避免不必要的反射。” 最后，

前言   在之前的文章《 超简单集成华为HMS Core MLKit通用卡证识别SDK，一键实现各种卡绑定 》中我们给大家介绍了华为HMS ML Kit通用卡证识别技术是如何通过拍照自动识别卡证上的关键信息从而实现绑卡，那么有的小伙伴可能会问，我想识别账单上的单号信息或者折扣券上的折扣信息可以吗？当然可以啦。在这篇文章里小编将给大家演示HMS ML Kit文本识别技术是怎么实现账单号或者折扣代码自动录入的。 应用场景   文本识别技术的应用场景非常多。比如说扫描下面这张账单，定义账单服务号的开头是“NO.DE SERVICIO”并且服务号是12位字符，就可以很快速地通过文本识别技术得到账单服务号“123456789123”。   或者扫描下面这张折扣券，定义折扣代码的开头是“FAVE-”并且折扣代码是4位字符，一样地，可以通过文本识别技术得到折扣代码“8329”然后完成支付。   怎么样，是不是很方便？软件集成了文本识别技术后，开发者可以自定义需要识别的结构化信息，极大地提升用户的交互体验。 开发实战   本次的开发实战中实现了对账单号的处理，大家可以参考。 1. 开发准备 1.1 项目级gradle里配置Maven仓地址 buildscript { repositories { ... maven {url 'https://developer.huawei.com/repo/'

1. Embedding的使用 pytorch中实现了Embedding，下面是关于Embedding的使用。 torch.nn包下的Embedding，作为 训练的一层 ，随模型训练得到适合的词向量。 建立词向量层 embed = torch.nn.Embedding(n_vocabulary,embedding_size) 找到对应的词向量放进网络：词向量的输入应该是什么样子 实际上，上面通过 随机初始化 建立了词向量层后，建立了一个“二维表”，存储了词典中每个词的词向量。每个mini-batch的训练，都要从词向量表找到mini-batch对应的单词的词向量作为RNN的输入放进网络。那么怎么把mini-batch中的每个句子的所有单词的词向量找出来放进网络呢，输入是什么样子，输出是什么样子？ 首先我们知道肯定先要建立一个词典，建立词典的时候都会建立一个dict：word2id：存储 单词到词典序号的映射 。假设一个mini-batch如下所示： ['I am a boy.','How are you?','I am very lucky.'] 显然，这个mini-batch有3个句子，即 batch_size=3 第一步首先要做的是：将句子标准化，所谓标准化，指的是：大写转小写，标点分离，这部分很简单就略过。经处理后，mini-batch变为： [['i','am','a',

Kubernetes正在不断加快在云原生环境的应用，但如何以统一、安全的方式对运行于任何地方的Kubernetes集群进行管理面临着挑战，而有效的管理工具能够大大降低管理的难度。 K9s k9s是基于终端的资源仪表板。它只有一个命令行界面。无论在Kubernetes仪表板Web UI上做什么，都可以在终端使用K9s仪表板工具进行相同的操作。k9s持续关注Kubernetes集群，并提供命令以使用集群上定义的资源。 K9s的功能包括集群的实时跟踪，使用K9s皮肤自定义视图，通过Kubernetes资源轻松遍历，向下通过选项以检查集群资源问题，提供扩展的插件来创建你自己的命令。 Rancher Rancher是开源容器管理平台，任何企业都可以轻松采用Kubernetes。可以部署和管理在谷歌云GKE，AWS EKS，Azure AKS中运行的托管Kubernetes集群，也可以仅在选择的虚拟机或裸机基础架构上部署Kubernetes。 Rancher简化了管理员的操作，主要功能包括监控集群的运行状况，设置警报和通知，启用集中式日志记录，定义和应用全局安全策略，建立身份验证并执行后台策略，管理和扩展基础架构等。 随着企业中Kubernetes的采用速度，Rancher让用户可以直接访问Kubernetes API和CLI。Rancher的新智能界面简化了应用程序管理

随着5Meg 、8Meg、12Meg 等高像素摄像头在手机中的应用越来越广，终端客户对camera的成像效果和品质要求越来越高，如何提升摄像头模组的一致性和各方面的性能已显得尤为重要。今天就为大家介绍在高像素模组中被越来越广泛应用的OTP技术。 1． 何谓OTP 全称：OTP（One Time Programmable）MCU的一种存储器类型，意即一次性编程。多是采用融丝结构，编程过程是不可逆的破坏活动。 2． 优缺点 相对于传统的公司采用的eeprom而言，OTP具有价格低廉的优势，这在竞争日益激烈的手机市场显得非常重要。而缺点不言而喻，一旦在OTP中烧录数据发生错误，就会导致整个手机模组报废，增大了生产成本。为了克服这一缺点，每个模组厂家都有自已的核心技术，目前就是最大限度地提高整体良率。另外采用存储校验码的方法也是避免烧录错误的一个方法，其缺点是增大了计算的复杂性，但优点是不论数据是否烧录正确，客户最终都能得到正确的数据，大大提高了生产良率。 3． OTP技术在我司模组中的应用 （1） 存储Lens shading参数 由于各方面因素的影响，摄像头模组在shading方面都存在一定的差异性，如果用同一套参数去校准lens shading，效果往往不尽人意。如果模组在出厂的时候，分别对每一个进行lens shading的校准，并且将这些校准参数烧入到OTP中

SEM – 日常实验室操作中的必需品 – JSM-IT700HR 使操作变得简单 东京--(美国商业资讯)--JEOL Ltd. (TOKYO:6951)（总裁兼首席运营官：Izumi Oi）宣布，将于2020年8月推出新的扫描电子显微镜(SEM) JSM-IT700HR，提供前所未有的高通量。 开发背景 扫描电子显微镜应用于纳米技术、冶金、半导体、陶瓷、医学和生物学等各种领域。此外，SEM的应用范围正在不断扩大，以涵盖质量控制和基础研究。因此，对于更快地采集高质量SEM图像的数据和更轻松地确认组成信息的需求也在不断增长。 JSM-IT700HR基于我们屡获殊荣的“InTouchScope™”系列SEM构建，配备我们的浸没式(in-lens)肖特基(Schottky)场发射电子枪(FEG)。这款功能强大的新型SEM满足日常实验室操作中对进一步小型化材料进行观察和分析的需求。 JSM-IT700HR具有1纳米高分辨率和300 nA的最大探针电流（比以前型号高15倍），提供大量的观察和分析信息。简单易用的用户界面、可容纳大样本室的紧凑设计，以及为主控制台提供新的防振支架，均使观察和分析比以前更加舒适。 为增强“简易操作性”，JSM-IT700HR增加了整合到SEM GUI中的新功能，以显示特征X射线生成深度。这有助于迅速了解样本的分析深度（参考值），这对元素分析十分有用。 提供两种配置

SEM – 日常实验室操作中的必需品 – JSM-IT700HR 使操作变得简单 东京--(美国商业资讯)--JEOL Ltd. (TOKYO:6951)（总裁兼首席运营官：Izumi Oi）宣布，将于2020年8月推出新的扫描电子显微镜(SEM) JSM-IT700HR，提供前所未有的高通量。 开发背景 扫描电子显微镜应用于纳米技术、冶金、半导体、陶瓷、医学和生物学等各种领域。此外，SEM的应用范围正在不断扩大，以涵盖质量控制和基础研究。因此，对于更快地采集高质量SEM图像的数据和更轻松地确认组成信息的需求也在不断增长。 JSM-IT700HR基于我们屡获殊荣的“InTouchScope™”系列SEM构建，配备我们的浸没式(in-lens)肖特基(Schottky)场发射电子枪(FEG)。这款功能强大的新型SEM满足日常实验室操作中对进一步小型化材料进行观察和分析的需求。 JSM-IT700HR具有1纳米高分辨率和300 nA的最大探针电流（比以前型号高15倍），提供大量的观察和分析信息。简单易用的用户界面、可容纳大样本室的紧凑设计，以及为主控制台提供新的防振支架，均使观察和分析比以前更加舒适。 为增强“简易操作性”，JSM-IT700HR增加了整合到SEM GUI中的新功能，以显示特征X射线生成深度。这有助于迅速了解样本的分析深度（参考值），这对元素分析十分有用。 提供两种配置

原文链接： https://fuckcloudnative.io/posts/lens/ Kubernetes 的桌面客户端有那么几个，曾经 Kubernetic 应该是最好用的，但最近有个叫 Lens 的 APP 改变了这个格局，功能比 Kubernetic 多，使用体验更好， 适合广大系统重启工程师装逼 。它有以下几个亮点： ① Lens 就是一个强大的 IDE，可以实时查看集群状态，实时查看日志流，方便排查故障。有了 Lens ，你可以更方便快捷地使用你的集群，从根本上提高工作效率和业务迭代速度。 日志流界面可以选择显示或隐藏时间戳，也可以指定显示的行数： ② Lens 可以管理多集群，它使用内置的 kubectl 通过 kubeconfig 来访问集群，支持本地集群和外部集群（如EKS、AKS、GKE、Pharos、UCP、Rancher 等），甚至连 Openshift 也支持： 只是与 Openshift 的监控还不太兼容。也可以很轻松地查看并编辑 CR： 有了 Lens，你就可以统一管理所有的集群。 ③ Lens 内置了资源利用率的仪表板，支持多种对接 Prometheus 的方式： ④ Lens 内置了 kubectl ，它的内置终端会确保集群的 API Server 版本与 kubectl 版本兼容，所以你不需要在本地安装 kubectl 。可以验证一下：

官方文档, 这个函数确实比rxjs多...而且有些操作符不容易理解 https://ramda.cn/docs/ http://www.ruanyifeng.com/blog/2017/03/ramda.html https://www.jianshu.com/p/c0e22a548dd5 ramda的最后一个参数是入参, 返回的也是一个函数 下面这个是使用pick, 从对象中提取指定的字段, 如果不存在则忽略, pickAll 对于不存在的返回undefined const R = require('ramda') let stu = { name: 'ace', age: 13, score: 90, addr: 'abcd' } const mapStateToProps = R.pick(['name', 'age']); // { name: 'ace', age: 13 } console.log(mapStateToProps(stu)) pickBy 选取慢足条件的属性 const isUpperCase = (val, key) => key.toUpperCase() === key; R.pickBy(isUpperCase, {a: 1, b: 2, A: 3, B: 4}); //=> {A: 3, B: 4} 找到最低分数的组名

大话成像视频教程第一套 Maver Jiang 高思成像科技 1 数字成像系统概论 成像系统组成 光源 光学 机械 半导体 处理器 两条基本主线 图像重建 色彩重建 颜色科学 成像系统的实时控制——3A 系统的静态参数 自动曝光 自动对焦 自动白平衡 系统的动态参数 同样价格产品，每个厂家拿到的东西都差不多，但是如果想效果好，需要在软件上调。 成像系统仿真 实时仿真系统 离线仿真系统 成像系统的评价 系统延迟 图像质量 公司 Image Engineering DxOMark imatest 2 CMOS sensor基础 构造 sensor floorplan 光遮断 Optical Black Active Pixels/Driver 光子（Photon）与量子效率 QE（quantum efficiency）：量子效率。 QE衡量某个颜色通道某个频率/波长的光子转换成电子的效率。 IR cutter——cut near IR Crosstalk：R/G/B通道的感光分开最好。 Sensitivity 感光度=QE x Pixel_Size 感光过程 充电——reset 感光 放电 读取过程 E->V —— Analog Gain放大 —— ADC Total_time = reset_time + exposure_time + readout_time Sensor动态范围