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老文章，搬运到这里而已。 因业务需要接入Google的激励广告，涉及Google回调的服务器端验证 (SSV) server side verifiy。 Python版本的基于第三方包ecdsa开箱即用，PHP版本也有一个ecdsa库，但是过于复杂。 想到之前做支付宝支付，google支付的openssl rsa密钥签名校验。还是自己来写个简单实用的。 Google公钥的地址： https://www.gstatic.com/admob/reward/verifier-keys.json 注意： AdMob 密钥服务器提供的公钥会不定期轮换。为确保可以继续按预期验证 SSV 回调，请勿使公钥的缓存时间超过 24 小时。 Google 预计您的服务器会针对 SSV 回调返回 HTTP 200 OK 成功状态响应代码。如果您的服务器无法访问或未提供预期的响应，Google 将重新尝试发送 SSV 回调，每隔 1 秒发送最多 5 次。 用回调参数中key_id 取对应公钥，进行签名验证。 获取公钥可以使用curl 或 file_get_contents 函数，推荐使用curl。 这里就不再写获取公钥的代码了，直接copy过来使用。 完整代码如下： // Google admob 公钥 $verifier_keys = '{"keys":[{"keyId":3335741209,"pem"

点击上方“ 3D视觉工坊 ”，选择“星标” 干货第一时间送达 作者：william 链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/128521630 本文转载自知乎专栏：自动驾驶全栈工程师，作者已授权，未经许可请勿二次转载。 Particle Filter - Kidnapped vehicle project Github: https://github.com/williamhyin/CarND-Kidnapped-Vehicle Email: williamhyin@outlook.com 1. Definition of Particle Filter 粒子滤波器是贝叶斯滤波器或马尔可夫定位滤波器的实现。粒子过滤器基于“适者生存的原理”主要用于解决定位问题。粒子滤波的优势在于易于编程并且灵活。 三种滤波器的性能对比: 正如你在上面的图片中看到的，红点是对机器人可能位置的离散猜测。每个红点都有 x 坐标、 y 坐标和方向。粒子滤波器是由几千个这样的猜测组成的机器人后验信度表示。一开始，粒子是均匀分布的，但过滤器使他们生存的比例正比于粒子与传感器测量的一致性。 1.权重(Weights)： 粒子滤波器通常携带离散数量的粒子。每个粒子都是一个包含 x 坐标、 y 坐标和方向的矢量。颗粒的存活取决于它们与传感器测量结果的一致性

更新时间: 2020-07-14 23:00 Eventual Consistency isn’t for Streaming - (materialize.io) 最终一致性不适合流式传输 得分:51 | 评论:8 The TikTok War - (stratechery.com) 伊拉克战争 得分:54 | 评论:35 Grant Imahara Has Died - (hollywoodreporter.com) 格兰特·今原去世了 得分:1386 | 评论:190 Show HN: Is It Worth the Cost? - (isitworththecost.com) 给HN看:值得吗？ 得分:182 | 评论:43 Ex-googler's startup comes out of stealth with simple, clever robot design - (ieee.org) 前谷歌公司的初创公司以简单、巧妙的机器人设计摆脱了隐身状态 得分:374 | 评论:249 Poland puts computer game “This War of Mine” on school reading list - (notesfrompoland.com) 波兰将电脑游戏“我的这场战争”列入学校阅读清单 得分:75 | 评论:29 Andean condor

红色石头的个人网站： 红色石头的个人博客-机器学习、深度学习之路 ​ www.redstonewill.com 数据预处理后，我们生成了大量的新变量（比如独热编码生成了大量仅包含0或1的变量）。但实际上，部分新生成的变量可能是多余：一方面它们本身不一定包含有用的信息，故无法提高模型性能；另一方面过这些多余变量在构建模型时会消耗大量内存和计算能力。因此，我们应该进行特征选择并选择特征子集进行建模。 项目地址： https://github.com/YC-Coder-Chen/feature-engineering-handbook/blob/master/%E4%B8%AD%E6%96%87%E7%89%88.md ​ github.com 本文将介绍特征工程中的 Wrapper Methods 封装方法。 目录： 封装方法将特征选择问题视作搜索问题，即其目标为从特征子集集合中搜索出一个最佳的子集，而这一子集在模型中表现最佳。在每一步中，其在特征子集上训练模型，然后对其进行评估，并在下一步继续调整特征子集,重新训练评估，直到找到最佳子集或达到最大迭代次数为止。穷尽搜索在封装方法中为NP-Hard，故人们提出了一些方法来降低封装方法所需要的迭代次数，以便可以在有限的时间内达到一个较好的效果。 1.2.1 Deterministic Algorithms 确定性算法

针孔相机模型和相机镜头畸变模型 一、针孔相机模型 图1. 针孔相机模型 针孔相机模型(如图1所示)存在四个坐标系：世界坐标系、摄像机坐标系、图像物理坐标系和图像像素坐标系。假设现实世界的空间点的世界坐标系的坐标为 Pw(Xw,Yw,Zw)， 对应的摄像机坐标系坐标为 Pc(Xc,Yc,Zc) ，对应的图像物理坐标系的坐标为 P’(X’,Y’)， 对应的图像像素坐标系的坐标为 p ( u,v )。 f 为焦距（物理成像平面到光心 O 的距离）。 1. 世界坐标系到摄像机坐标系：这两个坐标系之间除了旋转矩阵R，还存在平移矩阵t。其关系可表示为： 　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　 （1） 2. 摄像机坐标系到图像物理坐标系：相似三角形（如图2所示）。其关系可表示为： 图2. 相似三角形 　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　 　 （2） 变形为： 　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　 （3） 3. 图像物理坐标系到图像像素坐标系。如图3所示，其关系可表示为： 图3. 图像物理坐标系和图像像素坐标系 　　　　　　 （4） 变形为： （5） 其中d x 表示每个像素沿着x轴的实际物理尺寸；d y 表示每个像素沿着y轴的实际物理尺寸。(u o

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光明日报记者 董城 周世祥 靳晓燕 张景华 桃李花开日归来读书时。 虽然戴着口罩依然可以感知师生心中的欣喜和眼里发出的光芒。4月27日经历了史上最长寒假北京市254所学校敞开校门迎接49979名高三学子重新回归校园生活。 高三年级开学第一天北京市区主管领导、教育主管部门班子成员兵分13路深入全市16个区和燕山地区近30所中学通过实地检查、随机交流、走进课堂等形式督导各区各校开学第一天疫情防控和开学复课工作总体安全平稳有序。 防疫流程设计严格、温馨 早上7点北京一零一中学第一位入校的走读生经过检测后进入校园。 同学请看屏幕不用摘口罩往前一点。在学校工作人员指引下陆续到来的学生顺着红色导流带按照地面一米线指引相继通过身份识别、体温检测、双手消毒之后走进久违的校园。 在北京171中学高三年级8个班的260余名学生按照错峰到校方案在一个小时内相继来到学校门口不见排队现象始终平稳有序。服务网格作为一个改善服务到服务通信的专用基础设施层，是云原生范畴中最热门的话题。随着容器愈加流行，服务拓扑也频繁变动，这就需要更好的网络性能。服务网格能够通过服务发现、路由、负载均衡、心跳检测和支持可观测性，帮助我们管理网络流量。服务网格试图为无规则的复杂的容器问题提供规范化的解决方案 mixcloud.com/t3xoFHZLoQEgAz0/ mixcloud.com/RnqaYLUmmWpR7Op/