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数据大屏的适配问题,为什么选择scale,优点是什么?为什么不选择其他的方法?
在数据大屏的适配中,使用scale进行缩放是常见且高效的方式之一,尤其是在固定宽高比的大屏展示中。以下是选择scale的原因、优点以及与其他适配方法相比的差异:
选择scale的原因
固定比例设计需求:数据大屏通常是基于固定分辨率&…
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2025/1/14 6:27:25
RGB与CMYK互转
先定义一个CMYK数据结构:
typedef struct struCMYK
{int m_nC;int m_nM;int m_nY;int m_nK;
}CMYK;RGB转CMYK
void CvtRGB2CMYK(COLORREF& clr, CMYK& cmyk)
{double dR GetBValue(clr) / 255.0;double dG GetGValue(clr) / 255.0;double dB GetRValue…
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2025/1/13 18:21:53
论文阅读:RGBD GS-ICP SLAM
目录
概要
Motivation
整体框架流程
技术细节
小结 论文地址:[2403.12550] RGBD GS-ICP SLAM (arxiv.org)
代码地址:https://github.com/Lab-of-AI-and-Robotics/GS-ICP-SLAM 概要
RGBD GS-ICP SLAM 是一种结合通用迭代最近点算法(Ge…
建站知识
2025/1/15 16:34:41
如何从零开始备考高项(信息系统项目管理师),并且可以一次性通过考试?
这个我有经验!
信息系统项目管理师作为软考高级科目,难度不小,需一次性通过三个科目,所以零基础的朋友一定要提前复习,建议大家复习时间不少于4个月时间。
不知道该如何备考的,可以看看我下方的建议&…
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2025/1/15 16:36:03
从“草莓”看全能型AI与领域专家AI的未来之争
随着人工智能技术的不断进步,AI模型的发展方向已经成为业界和学术界关注的焦点。最近,OpenAI预计在秋季推出的代号为“草莓”的新AI,标志着全能型AI的新发展。这种能够从处理数学问题到执行主观营销策略的AI,展示了其惊人的多样性…
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2025/1/15 12:32:07
期望极大算法(Expectation Maximization Algorithm,EM)
定义
输入:观测变量数据Y,隐变量数据Z,联合分布P(Y,Z| θ \theta θ),条件分布PP(Z,Y| θ \theta θ); 输出:模型参数 θ \theta θ (1)选择参数的初值 θ ( 0 ) , 开始迭代 ; \theta^{(0)},开始迭代; θ(0),开始迭代; (2)E步:记 θ ( i ) 为第 i 次迭代参数 \theta^{(i)}为第…
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2025/1/13 23:33:58
使用vscode上传git远程仓库流程(Gitee)
目录
参考附件
git远程仓库上传流程
1,先将文件夹用VScode打开
2,第一次进入要初始化一下仓库
3,通过这个(.gitignore)可以把一些不重要的文件不显示
注:(.gitignore中)可屏蔽…
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2025/1/13 16:50:06