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UF_VEC3_affine_comb函数的数学原理
double* Point1=(double *)malloc(3*sizeof(double)); double dir_r=sqrt(Dir[0]*Dir[0]+Dir[1]*Dir[1]+Dir[2]*Dir[2]); double h=80/dir_r; UF_VEC3_affine_comb(Point ,h,Dir,Point1);
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nn.BatchNorm中affine参数的作用
在PyTorch的nn.BatchNorm2d中,affine参数决定是否在批归一化(Batch Normalization)过程中引入可学习的缩放和平移参数。 BN层的公式如下, affine参数决定是否在批归一化之后应用一个可学习的线性变换,即缩放和平移。具体来说,如果 affine=True,批归一化层会有两个额外的可学习参数:缩放参数γ(初始值为1)和平移参数β(初始值为0),归一
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affine_trans_pixel
if (|ScoreCheck|>0) vector_angle_to_rigid (0, 0, 0, RowCheck, ColumnCheck, AngleCheck, HomMat2D) affine_trans_contour_xld (ShapeModel, ContoursAffinTrans, HomMat2D) dev_display
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开源笔记工具AFFiNE本地部署并结合内网穿透
前言 本篇文章讲解Notion开源平替全能知识库工具AFFINE如何本地部署,并实现公网远程访问。AFFiNE 是一个全新的开源项目,旨在克服 Notion 和 Miro 在安全和隐私方面的一些局限性。它的设计目标是帮助用户将会议记录、待办事项、文档中的目标、视频会议白板上的头脑风暴以及客户访谈中获得的反馈信息集中到一个统一的平台上。通过AFFiNE,用户可以更好地存储、集成和管理所有工作流程。
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Harris-Affine仿射不变特征匹配算法
Harris-Affine原理概述 文末已添加Github代码链接地址 尺度不变Harris-Laplace角点算法简述 经典Harris作为当下运用最为广泛的提取角点算子,具有旋转、尺度、部分光照不变性,计算简单。Hessian角点检测是比Harris算子的更加稳定的角点检测算子只是计算效率相比Harris要高。随着Harris算子提出进一步发展为具有尺度不变性的角点检测算子H
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仿射密码解密(Affine Cipher)
仿射密码解密(Affine Cipher) 仿射密码是一种表单代换密码,字母表的每个字母相应的值使用一个简单的数学函数对应一个数值,再把对应数值转换成字母。 ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ012345678910111213141516171819202122232425 加密函数:E(x) = (ax + b) (mod m),其中 a与b互质,m是编
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[3D 图形学基础] 读书笔记(3) Part_I(Getting Started) - Affine 仿射
本章内容主要是一些概念的理解~ 1. 将坐标系从原先的三维拓展到了四维,从线性变换拓展到了仿射变换,简单理解就是从旋转/缩放变换增加了位移变换的功能。 2. 注意一下 刚体变换 这个概念,指的是只有 [旋转+位移] 的变换, 因为在这两种变换中,对象点与点之间的点乘关系不变,也就是说保持了刚体状态。 3. 最后讨论了仿射变换中,如何计算法线向量的问题 文章结束有本章内容的PDF链接~
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Notion开源平替知识库软件AFFiNE本地部署与公网访问远程协作
文章目录 前言1. 使用Docker安装AFFINE2. 安装cpolar内网穿透工具3. 配置AFFINE公网访问地址4. 实现公网远程访问AFFINE5. 结语 前言 本篇文章讲解Notion开源平替全能知识库工具AFFINE如何本地部署,并实现公网远程访问。AFFiNE 是一个全新的开源项目,旨在克服 Notion 和 Miro 在安全和隐私方面的一些局限性。它的设计目
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Notion开源平替知识库软件AFFiNE本地部署与公网访问远程协作
文章目录 前言1. 使用Docker安装AFFINE2. 安装cpolar内网穿透工具3. 配置AFFINE公网访问地址4. 实现公网远程访问AFFINE5. 结语 前言 本篇文章讲解Notion开源平替全能知识库工具AFFINE如何本地部署,并实现公网远程访问。AFFiNE 是一个全新的开源项目,旨在克服 Notion 和 Miro 在安全和隐私方面的一些局限性。它的设计目
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开源协作知识库软件AFFINE如何本地部署并结合内网穿透实现远程访问——“cpolar内网穿透”
前言 本篇文章讲解Notion开源平替全能知识库工具AFFINE如何本地部署,并实现公网远程访问。AFFiNE 是一个全新的开源项目,旨在克服 Notion 和 Miro 在安全和隐私方面的一些局限性。它的设计目标是帮助用户将会议记录、待办事项、文档中的目标、视频会议白板上的头脑风暴以及客户访谈中获得的反馈信息集中到一个统一的平台上。通过AFFiNE,用户可以更好地存储、集成和管理所有工作流程。
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【图像拼接】论文精读:Smoothly varying affine stitching(SVA)
第一次来请先看这篇文章:【图像拼接(Image Stitching)】关于【图像拼接论文精读】专栏的相关说明,包含专栏使用说明、创新思路分享等(不定期更新) 图像拼接系列相关论文精读 Seam Carving for Content-Aware Image ResizingAs-Rigid-As-Possible Shape ManipulationAdaptive As-Natural-As
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Harris-Laplace与Harris-Affine原理
目录 Harris-Laplace Harris-Affine Harris-Laplace Harris-Laplace [1]检测原理及实现 Harris 角点检测虽然对于光照强度、旋转角度改变具有较好的检测不变性,但是却不具有尺度不变性及仿射不变性,然后在现实生活中,两张图片中目标物体发生尺度变化,或由视点变化而引起仿射变化是非常常见的。为了获得尺度不变性,比较直观的方
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torchvison.transforms.functional.affine()/resized_crop()
要使用这个函数,往往需要配套使用函数 transforms.RandomAffine.get_params,这个函数的作用是返回torchvison.transforms.functional.affine()所需要的变换参数。 transforms.RandomAffine.get_params的参数包括 degrees=(-10, 10), translate=(0.1, 0.1), sca
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F.affine_grid 坐标变换的问题
坐标变换的问题 问题描述: 对图像A用矩阵等距变换得到图像B,但是A的一部分做同样变换得不到对应的图像B的一部分, 在一位数学专业的大佬的指点下成功的更正了bug,特来此记录 先贴出基本代码 import cv2import torchimport torch.nn.functional as Ffrom torchvision import transformsimport num
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【PCL】ICP(Iterative Closest Point)原理剖析——仿射变换(Affine Transformation)数学模型
目录&索引 1 几何变换2 仿射变换2.1 平移2.2 缩放2.3 剪切2.4 旋转2.5 组合 3 结论 包含相同内容的两幅图像可能由于成像角度、透视关系乃至镜头自身原因所造成的几何失真而呈现出截然不同的外观,这就给观测者或是图像识别程序带来了困扰。通过适当的几何变换可以最大程度地消除这些几何失真所产生的负面影响,有利于我们在后续的处理和识别工作中将注意力集中子图像内容本身,
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