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openlayer自定义投影坐标系

openlayer默认只提供了EPSG:4326和EPSG:3857这两种坐标系，在实际的生产环境中我们往往需要自定义坐标系。

rookiepm·2022-11-10 11:07

openlayers自定义坐标系&加载自定义坐标系图层

功能开发的过程比预计复杂的多,主要是要彻底弄明白GIS相关开发图层分辨率矩阵集原理,图层加载行列号缩放等级其实都是由此计算出来的.自己也是因此走了许多弯路.写一下博客总结一下,以下加载WMTS为例一.自定义坐标系1.EPSG

花自飘凌水自流·2022-11-10 11:33

5G核心网技术基础自学系列 | 网络接入安全

附上汇总贴：5G核心网技术基础自学系列|汇总_COCOgsta的博客-CSDN博客8.3.1概述如上所述，网络接入安全在许多方面是每种接入技术所特有的，但是也有很多共同点，与4G/EPS相比，5GS为3GPP

COCOgsta·2022-11-10 11:58

5G核心网技术基础自学系列 | 5G中的EPC

在此架构中，称为双连接的EPS功能把具有5GDC能力的终端通过5GNR连接到EPC。在本章中，我们将简要描述EPC，并概述如何在5G环境下

COCOgsta·2022-11-10 10:57

linux安装mysql5.7详细教程

一.安装前的检查和准备工作1.1检查自己的liunx是否安装过mysqlyumlistinstalled|grepmysql如果有的话，就删除（XXXX是自己的mysql目录）rpm-e--nodepsmysql-xxxx1.2

JasmynLove·2022-11-10 08:06

Linux下安装Python3，超详细完整教程

1、如果Linux自带有python3需要更新指定版本的话，先把自带的删除，输入rpm-qa|greppython3|xargsrpm-ev--allmatches--nodeps卸载掉python3，

清香可口柑·2022-11-10 08:04

Linux下安装Mysql5.7，超详细完整教程，以及云mysql连接

rpm-e--nodepsmysql-xxxx2、然后检查你系统是否自带mariadb，输入如下检查。

清香可口柑·2022-11-10 08:18

Flutter ScrollController滚动监听及控制示例详解

ScrollControllerScrollController构造函数如下：ScrollController({doubleinitialScrollOffset=0.0,//初始滚动位置this.keepScrollO

·2022-11-09 15:51

Centos8安装mysql8的详细过程(免安装版/或者二进制包方式安装)

mysql在Navicat上测试连接二进制包方式安装一、首先检查服务器上是否安装有mysql：第一步：查看mysql安装版本rpm-qa|grep-imysql第二步：卸载Mysqlrpm-ev--nodeps

·2022-11-09 15:11

深度学习试题_AI算法深度学习常见面试题

axis=0)/X.shape[0]Xmu=X-musq=Xmu**2var=1.0*np.sum(sq,axis=0)/X.shape[0]out=alhpa*(X-Xmu)/np.sqrt(var+eps

weixin_39584529·2022-11-09 07:16

CTR预估论文精读(十二)--Deep Session Interest Network(DSIN)

Weobservethatuserbehaviorsarehighlyhomogeneousineachsession,andheterogeneouscrosssessions.Basedonthisobservation,weproposeanovelCTRmodelnamedDeepSessionInterestNetwork

dby_freedom·2022-11-09 04:23

张量求导

张量求导之前遇到的很多张量求导和算子运算的问题，我都采用形状法则不断尝试，或者展开成分量进行运算，这几天接触到了Kroneckerdelta（δ\deltaδ）和Levi-Civita（ϵ\epsilonϵ

pku_zzy·2022-11-08 18:24

【多目标追踪算法】Deepsort算法核心---卡尔曼滤波与匈牙利算法

文章目录一、卡尔曼滤波算法1.物理举例2.核心公式二、匈牙利算法三、sort算法1.kalman滤波部分2.匈牙利算法部分四、deepsort算法1.kalman滤波部分2.匈牙利算法部分2.1马氏距离

三木今天学习了嘛·2022-11-08 10:20

sort多目标跟踪（检测+卡尔曼滤波）

初次了解还是从经典的算法开始，SORT和DeepSORT是多目标跟踪中两个知名度比较高的算法。DeepSORT是原团队对SORT的改进版本。

AIchiNiurou·2022-11-08 10:50

目标跟踪（七）MOT SORT DEEPSORT 卡尔曼滤波匈牙利算法

https://zhuanlan.zhihu.com/p/90835266Tracking-by-Detecton基于目标检测的结果来进行目标跟踪：匈牙利算法（KM算法）：将前一帧中的跟踪框tracks与当前帧中的检测框detections进行关联，通过外观信息、马氏距离、或者IOU来计算代价矩阵卡尔曼滤波：基于传感器的测量值（在目标跟踪中即目标检测器）与跟踪器的预测值，实现更精确的估计。（结合预

刘咚咚的记事本·2022-11-08 10:19

目标跟踪：Deepsort--卡尔曼滤波、匈牙利匹配、马氏距离、欧氏距离、级联匹配、reid

https://blog.csdn.net/DeepCBW/article/details/1247400923、马氏距离、4、欧氏距离、5、级联匹配、6、代价矩阵一、6个名词的概念理解；二、要想彻底理解Deepsort

Deepcong·2022-11-08 10:45

【SAS NOTES】转载 sas函数&模块

ROUND(x,eps)求x按照eps指定的精度四舍五入后的结果，比如ROUND(5654.5654,0.01)结果为5654.57，ROUND(5654.5654,10)结果为5650。

weixin_34124939·2022-11-08 09:29

脑肿瘤分割学习（4）：Multi-step Cascaded Networks for Brain Tumor Segmentation

多步级联的脑肿瘤分割网络]Abstract1Introduction2.Methodology2.1Multi-stepCascadedNetwork2.23DU-NetArchitecturewithDeepSupervisions3

几夏经秋·2022-11-07 23:02

【浙江大学机器学习胡浩基】06 强化学习

目录第一节Q-Learning和epsion-greedy算法强化学习与监督学习的区别:三个假设1.马尔可夫假设2.下一个时刻的状态只与这一时刻的状态以及这一时刻的行为有关:3.下一个时刻的奖励函数值只与这一时刻的状态及这一时刻的行为有关强化学习的过程优化目标函数决策机制定义

南鸢北折·2022-11-07 16:01

centos7安装jdk、maven详细步骤

openjdk和jdk还是有区别的，这里就多说了，可以自行百度..一、卸载系统自带的OpenJDK以及相关的java文件rpm-qa|grepjavarpm：管理套件 -e:删除指定的套件 --nodeps

lanren312·2022-11-07 10:15

shell三剑客

支持的命令类型grepsedvimoreegrepawkBRE√√√√ERE√√BRE和ERE区别字符意义支持的类型\将下一个字符标记为特殊字符，或者将一个元字符转义为普通字符。

SecondRocker·2022-11-06 21:34

【数值分析实验】线性方程组的迭代解法：雅可比迭代、高斯赛德尔迭代、SOR迭代算法（c#）

classOperation{double[][]a;//系数矩阵double[]b;//常数向量double[]x00,x0,x;//初始迭代向量和迭代向量intn;//矩阵大小publicdoubleepsilon

SArthas·2022-11-06 17:16

迭代法求解线性方程组

//[0.5000-13][x6][2.5]ModuleIterationImplicitnoneReal(kind=8)::eps=1d-12,errInteger

chder_白南·2022-11-06 17:44

《深入浅出强化学习原理入门》学习笔记（六）基于时间差分的强化学习方法（重点为Qlearning）

Sarsa方法和不同策略的Qlearning方法（1）Sarsa（2）Qlearning3、基于python的编程（1）利用TD方法进行策略评估（2）Sarsa算法（3）Qlearning算法值函数表示epsilon

阿姝姝姝姝姝·2022-11-06 13:40

Python+sklearn使用DBSCAN聚类算法案例一则

DBSCAN算法基本概念：核心对象：如果给定对象的半径eps邻域内样本数

dongfuguo·2022-11-06 09:14

DSSM 阅读 - Learning Deep Structured Semantic Models for Web Search using Clickthrough Data

所提出的深度结构化语义模型（deepstructuredsemanticmodel）使用点击数据训练，训练的目标是给定query下最大化clickeddocument条件概率。

一杯敬朝阳一杯敬月光·2022-11-06 07:07

CentOS下JDK的安装配置过程

rpm-e--nodepsjava-1.8.0-openjdk-1.8.0.65-3.b17.el7.x86_64rpm-e--nodepsjava-1.8.0-openjdk-headless-1.8.0.65

山野万里_·2022-11-05 08:06

qq_1041357701·2022-11-04 09:19

【毕业设计】交通车辆流量分析系统（目标检测与跟踪） - python opencv 深度学习

文章目录0前言1课题背景2实现效果3DeepSORT车辆跟踪3.1DeepSORT多目标跟踪算法3.2算法流程4YOLOV5算法4.1网络架构图4.2输入端4.3基准网络4.4Neck网络4.5Head

Mr_DC_IT·2022-11-04 09:47

springboot过滤器与拦截器详解

springboot过滤器与拦截器详解参考网址:https://mp.weixin.qq.com/s/0_94GzkKpc_x1ZTepSyXHQ一、拦截器与过滤器在讲Springboot之前，我们先了解一下过滤器和拦截器

不会打字314·2022-11-03 07:50

【弱监督学习】Learning deep semantic segmentation network under multiple weakly-supervised constraints ...

0.前言文章全名《Learningdeepsemanticsegmentationnetworkundermultipleweakly-supervisedconstraintsforcross-domainremotesensingimagesemanticsegmentation

几维wk·2022-11-02 16:55

公众号内容拓展学习笔记（2022.3.10）

使用不可靠伪标签的半监督语义分割(CVPR’22)⭐️⭐️Abstract:U2PL:使用不可靠伪标签的半监督语义分割Paper:Semi-SupervisedSemanticSegmentationUsingUnreliablePseudo-LabelsCode

CV_七少·2022-11-02 16:55

CVPR 2022 | 商汤/上交/港中文提出U2PL：使用不可靠伪标签的半监督语义分割

CVerhttps://zhuanlan.zhihu.com/p/474771549论文概况论文标题：Semi-SupervisedSemanticSegmentationUsingUnreliablePseudo-Labels

Amusi（CVer）·2022-11-02 16:23

(2022 CVPR) U2PL Semi-Supervised Semantic Segmentation Using Unreliable Pseudo-Labels

(2022CVPR)U2PLSemi-SupervisedSemanticSegmentationUsingUnreliablePseudo-LabelsMotivation:半监督语义分割的关键是为未标记图像的像素分配足够的伪标签

July_zh·2022-11-02 16:23

基于YOLOv7和Deepsort的智慧交通系统（源码＆教程）

1.研究背景随着社会经济愈加发展,现代交通已经非常便利,其中道路交通仍占主导地位"。滞后的道路交通安全基础设施建设、严重不足的交警警力,相对薄弱的道路交通安全管理水平和交通参与者安全意识之间的矛盾日益突出，加之环境污染和能源短缺，交通安全和交通阻塞造成了惊人的经济损失，成为日益严重的社会问题。现在,道路交通问题的解决,需求助于智能车技术。智能车集中地运用了计算机、传感、信息,通信及自动控制等技术,

b2143124·2022-11-02 13:37

r语言去除字符串两端多余空格 r去掉字符串两边的空格trimws ards zhongda xiejianfeng临床数据清洗类似于 onehot编码格式

read_xlspheno_data=openxlsx::read.xlsx("G:/raw_materialforomics_chaojie/Sepsis/sepsis和ARDS队列-患者信息.

YoungLeelight·2022-11-02 11:53

计算机图形学-直线，圆，椭圆扫描转换算法

1.直线的扫描转换1.1DDA算法增量算法，每一步都需要进行舍入取整，不利于硬件实现使用C++代码：voidDDALine(intx0,inty0,intx1,inty1){intdx,dy,epsl,

豆豆豆豆芽·2022-11-02 08:24

在 CentOS 8 上为Apache HTTPD 配置 HTTPS

要测试是否mod_ssl启用执行：#apachectl-M|grepssl#httpd-M如果您没有看到上述命令的输出，则您

allway2·2022-11-02 00:43

LeetCode #156 Binary Tree Upside Down 上下翻转二叉树

Giventherootofabinarytree,turnthetreeupsidedownandreturnthenewroot.Youcanturnabinarytreeupsidedownwiththefollowingsteps

air_melt·2022-11-01 22:52

前端面经整理之JS和CSS

undefined==null//trueundefined===null//falseps:判断NaN可以用Object.

weixin_34332905·2022-11-01 11:35

Pyramid Scene Parsing Network（PSPNet）

（b）由带有空洞卷积的预训练resnet网络得到，其大小为输入大小的1/8DeepSupervisionforResNet-BasedFCN上图显示了我们的深度supervisedRes

这就是算法·2022-11-01 11:26

014基于深度学习的脑电癫痫自动检测系统-2018(300引用)

AnautomatedsystemforepilepsydetectionusingEEGbrainsignalsbasedondeeplearningapproachabstract癫痫是一种威胁生命和具有挑战性的神经系统疾病

爱吃榴莲的妹妹·2022-11-01 07:51

利用 MATLAB 编程实现最速下降法求解无约束最优化问题

画出最速下降法的算法流程图；2、MATLAB编写用数值微分法的梯度计算函数（函数式M文件）；3、MATLAB编写最速下降法求解无约束优化问题的函数，要求采用黄金分割法精确一维搜索，用数值微分法计算梯度（函数式M文件，精度设为epson

i道i·2022-10-31 11:43

利用 MATLAB 编程实现共轭梯度法求解无约束最优化问题

本文章包含以下内容1、FR共轭梯度法的算法流程图；2、MATLAB编写FR共轭梯度法求解无约束优化问题的函数，要求采用黄金分割法精确一维搜索，用数值微分法计算梯度（函数式M文件，精度设为epson可调）

i道i·2022-10-31 11:43

论文翻译 Deep Steering: Learning End-to-End Driving Model from Spatial and Temporal Visual Cues

论文链接：DeepSteering:LearningEnd-to-EndDrivingModelfromSpatialandTemporalVisualCues该文章发布于VSCC'17的名字略有不同：

No.40262703·2022-10-31 11:40

深监督，辅助损失，auxiliary loss

辅助损失由Deeply-SupervisedNets提出的，经过TrainingDeeperConvolutionalNetworkswithDeepSupervision改良。

翰墨大人·2022-10-31 11:36

UACANet: Uncertainty Augmented Context Attention for Polyp Segmentation

有点类似于CascadePSP的感觉。在每一个预测模块，之前的预测图用于计算前景，