右键拖动 CtrlF搜索void QCPAxisRect::mousePressEvent(QMouseEvent *event) 函数圆形如下： 把Qt::LeftButton改为Qt::RightButton void QCPAxisRect::mousePressEvent(QMouseEvent *event) { mDragStart event->pos(); // need this even when not LeftButton …

摘要 星际文件系统是一种点对点的分布式文件系统， 旨在连接所有有相同的文件系统的计算机设备。在某些方面， IPFS类似于web, 但web 是中心化的，而IPFS是一个单一的Bittorrent 群集， 用git 仓库分布式存储。换句话说， …

背景分析 众所周知，EasyNVR不拘泥、不受限于摄像机的品牌厂商及其配套平台，只要是网络监控摄像机IPC、硬盘录像机NVR、且设备支持标准的RTSP/Onvif协议，都可以接入实时视频流进入EasyNVR系统进行直播、录像、检索与回放服务。关于EasyNVR&am…

【OGG】OGG故障错误处理总结 第一章 GoldenGate错误分析与处理 在维护GoldenGate过程中，由于各种意外情况，难免还是会遇到各种各样的问题。掌握一些常见的GoldenGate故障诊断和错误分析的方法是非常有必要的，而且掌握这些错误分析工具也进一…

0. 简介 三角化作为SLAM中的基础问题，最近经常被提及，通过单目运动的方式可以有效的恢复深度信息 1. 线性三角化数学推导 特征点在某个相机中被观测到，根据相机位姿和观测向量可以得到3D空间中的一条从相机中心出发的观测射线，…

文章目录 摘要1 简介2 相关工作3 方法3.1 VISION TRANSFORMER (VIT)3.2 微调和更高的分辨率4 实验4.1 设置4.2 与现有技术的比较4.3 训练前数据要求4.4 比例研究4.5 检查视觉变压器4.6 自我监督5 结论论文连接：https://arxiv.org/abs/2010.11929 GitHub：https://github.com/g…

一幅图像相当于16X16个words:大规模图像识别的Transformer paper题目：AN IMAGE IS WORTH 16X16 WORDS: TRANSFORMERS FOR IMAGE RECOGNITION AT SCALE paper是Google发表在ICLR 2021的工作 paper地址：链接 ABSTRACT 虽然Transformer体系结构已经成为自然…

An Image is Worth 16x16 Words:Transformers for Image Recognition at Scale 代码：https://github.com/google-research/vision_transformer 文章目录 小序1、ViT原理分析：1.1 Patch Embedding为什么要追加这个向量？ 1.2 Positional Encod…

TransReID：基于transformer的目标重识别 paper题目：TransReID: Transformer-based Object Re-Identification paper是浙大发表在ICCV 2021的工作 paper链接：地址 Abstract 提取稳健的特征表示是目标重识别（ReID）的关键…

欢迎您的阅读，接下来我将为您一步步分析：ViTDet的原理与代码实例讲解。让我们通过多个角度来深入探讨这个主题。 Welcome to this reading. Next, I will analyze step by step: The principles and code examples of ViTDet. Let’s explore this topic in depth from mult…

标题：An Image is Worth 16x16 Words: Transformers for Image Recognition at Scale文章链接：An Image is Worth 16x16 Words: Transformers for Image Recognition at Scale代码：GitHub - google-research/vision_transformer发表&#xff…

在之前的文章中，我们介绍过编码格式的发展史：[文章传送门-todo]。今天我们通过几个例子，来彻底搞清楚python3中的编码格式原理，这样你之后写python脚本时碰到编码问题，才能有章可循。 我们先搞清楚几个概念： 系统默认编码：指python解释器默认的编码格式，在python文件头…

LINEST 函数可通过使用最小二乘法计算与现有数据最佳拟合的直线，来计算某直线的统计值，然后返回描述此直线的数组。也可以将 LINEST 与其他函数结合使用来计算未知参数中其他类型的线性模型的统计值，包括多项式、对数、指数和幂级数。因为此函…

1、岭回归与线性回归的区别 岭回归（Ridge Regression）和线性回归（Linear Regression）都是用于回归分析的统计方法，但它们在处理方式和应用场景上有一些关键的区别： a)基本概念 线性回归：目标是…

目录 1. NMOS 和 PMOS 2. MOS 管搭建逻辑门 3. 锁存器和触发器 3.1 交叉耦合反相器 3.2 SR 锁存器 3.3 D 锁存器 3.4 D 触发器 4. D 触发器的建立、保持时间 1. NMOS 和 PMOS MOSFET（金属氧化物半导体场效应晶体管）或 IGFET（绝缘栅场…

发现一个规律：一本书，越到后面，实用性越强。 多元线性回归就是如此，感觉是个很实用的工具。 “在现实中，多元回归分析是比一元回归分析更为常用的方法，被大量用来解释各种经济现象，预测多种经…

这一节，又学到了几个新函数，不错！ 具体解释，可参考：http://www.excelfunctions.net/Excel-Linest-Function.html 

目录 1.回归模型基础概念与应用综述 1.1 线性回归（Linear Regression） 1.2 多元线性回归（Multiple Linear Regression） 1.3 广义线性回归（Generalized Linear Model, GLM） 1.4 逻辑回归（Lo…

线性回归应用场景 房价预测 销售额预测 贷款额度预测 线性回归(Linear regression)是利用 回归方程对 一个或多个自变量(特征值)和因变量(目标值)之间 关系进行建模的一种分析方式。 期末成绩：0.7考试成绩0.3平时成绩房子价格 0.02中心区域的距离 0.04城市一…

根据往年的数据或样本数据，用Excel做销售预测或成本分析，在各行业都有广泛的应用。本文讲述了使用TREND函数和LINEST函数做销售预测或成本分析的方法。 【例】如下图所示A为产品数量，B列是对应的单个产品成本。要求计算：当生产50个…