文章浏览阅读1.3k次。既然互联网正在形成与人类大脑高度相似的组织结构，那么互联网也应该具备心理学现象，显示出喜怒哀乐情绪，智商，知觉、认知，智商等现象。互联网神经心理学（Internet neuropsychology）就是从互联网的类神经结构角度分析互联网大脑的心理学问题，研究互联网是如何反映现实世界信息，如何反映社会关系，如何产生属于互联网大脑的类心理活动。_"互联网大脑如何产生\"梦境\"并形成元宇宙"

文章浏览阅读1.1w次，点赞6次，收藏18次。之前一直用的好好的ros-kinetic,今天输入roscore..提示未安装,试了其他指令,也是未安装 百度了一下没找到同样的问题,记录一下ada@ada-HP-Spectre-x360-Convertible-13-ae0xx:~$ roscore程序“roscore”尚未安装。 您可以使用以下命令安装：sudo apt install python-roslaunch首先想..._catkin : 依赖: python-catkin-pkg 但是它将不会被安装 e: 无法修正错误,因为您要

文章浏览阅读5.9w次，点赞3次，收藏24次。SELECT CONCAT(CONVERT(COUNT(DISTINCT a)*100/COUNT(DISTINCT b),DECIMAL(18,2)),'%') AS [百分比] FROM 表名CONCAT('a/b','%')代表拼接%decimal(18, 2) 代表截取两位位小数_sql计算百分比保留两位小数

文章浏览阅读778次。空间几何变换：一 1.齐次坐标：由n+1维矢量表示一个n维矢量，用齐次坐标表示的优越性主要有两点，一 提供了用矩阵运算把二维，三维甚至高维空间中的一个点集从一个坐标系变换到另一个坐标系的有效方法。二可以表示无穷远点。2.射影变换是一个最为广义的线性变换，n维射影空间的射影变换可以用代数表示为py = Tpx,其中p为一比例因子，x与y分别为变换前后空间点的齐次坐标，x=(x1,x2........._如果平面内有一线束的四直线被任一直线所截,则截点列的交比和线束的交比相等。

文章浏览阅读1.1w次，点赞2次，收藏32次。知识点一 制作屏幕播放视频（网上有好的教程，所以此处写的比较简单）1. 找到plane（或cube,但所有的面都播放），拖入到场景中，充当电视机屏幕2. 导入视频，新建一个媒体文件，全部勾选，自动生成的封面、声音资源，将封面资源拖入到电视机模型上，会生成一个材质。将音频资源也拖入到场景中。打开media player，配置video texture3. 在关卡蓝图中配置，新建一个媒_ue 辉光效果

文章浏览阅读547次。学习VC++时经常会遇到链接错误LNK2001，该错误非常讨厌，因为对于编程者来说，最好改的错误莫过于编译错误，而一般说来发生连接错误时，编译都已通过。产生连接错误的原因非常多，尤其LNK2001错误，常常使人不明其所以然。如果不深入地学习和理解VC++，要想改正连接错误LNK2001非常困难。　　初学者在学习VC++的过程中，遇到的LNK2001错误的错误消息主要为：　　unresolved e..._unsovled external

文章浏览阅读1.3k次。Solaris 初步设置(转)　　简介　　这篇文档包含了你用solaris和Sun平台工作时所需要的最重要的20%的技术。它能处理你所遇到的80%的问题。　　这篇文档并不打算覆盖Solaris处理环境的细节，也不会包..._solaris11 dev/dsk

文章浏览阅读1.1k次，点赞41次，收藏9次。R-CNN大大提升了目标检测的精度,但速度很慢。此后,Fast R-CNN和Faster R-CNN对原始R-CNN进行了改进,Faster R-CNN通过RPN网络学习提取候选区域,实现了端到端的目标检测。近年来,目标检测技术不断进步,涌现出了许多新的算法和模型,如RetinaNet、RefineDet、CenterNet等,进一步提升了目标检测的精度和效率,使得目标检测在越来越多的应用场景中得到应用。多年来,研究者们提出了许多经典的目标检测算法,下面我们就来介绍几种常见的经典目标检测算法。

文章浏览阅读125次。事件修饰符在事件处理程序中调用 event.preventDefault() 或 event.stopPropagation() 是非常常见的需求。尽管我们可以在 methods 中轻松实现这点，但更好的方式是：methods 只有纯粹的数据逻辑，而不是去处理 DOM 事件细节。为了解决这个问题， Vue.js 为 v-on 提供了 事件修饰符。通过由点(.)表示的指令后缀来调用修饰符。..._v-on:submit.prevent

文章浏览阅读1.2w次。多线程情况下，怎样确保对同一变量的改变出现一致性问题 使用synchronized关键字 比如：对num变量进行操作，如果没有synchronized 关键字，即使是使用volatile修饰变量，输出的值也会小于100000，因为volatile虽然能够保证可见性及顺序性，但是不能保证变量的原子性。 private static int num = ..._多线程如何保证数据一致性

文章浏览阅读563次。随着互联网和云计算的发展及企业业务创新的需要，企业的IT资产越来越多，参与运维的岗位也越来越多样，当IT资产和运维团队达到一定规模时，对IT资产的日常管理和运维过程都会变得复杂且混乱。由此，海量资产的运维成为了企业急需解决的问题。本文将通过一个具体的实例，介绍面对海量资产运维的行云管家应对之道。一、案例介绍：某知名银行的金融科技公司，下设架构部、基础运维组以及100多个FT项目组，架构部与基础运维组合合计20多人，100多个FT项目组共有800多人。其中，架构部与基础运维组负责云计算IaaS的选型与基_面对海量资源管理,如何减轻运维负担

文章浏览阅读1.9w次，点赞15次，收藏125次。一、基本原理1.1直方图均衡化（一提高图像的对比度，二使像素值几乎成均匀分布的图像0表示黑，1表示白，中心思想是把原始图像的灰度直方图从比较集中的某个灰度区间变成在全部灰度范围内的均匀分布，增加许多图像的局部对比度，亮度可以更好的在直方图上分布。） 灰度级的直方图就是反映一幅图像中的灰度级与出现这种灰度的概率之间的关系的图形。设变量代表图像中的像素灰度级。在图像中，像素的灰度级可作归一化处理..._基于直方图的局部增强