局部专题
ROS2从入门到精通4-4：局部控制插件开发案例(以PID算法为例)
目录 0 专栏介绍1 控制插件编写模板1.1 构造控制插件类1.2 注册并导出插件1.3 编译与使用插件 2 基于PID的路径跟踪原理3 控制插件开发案例(PID算法)常见问题 0 专栏介绍 本专栏旨在通过对ROS2的系统学习，掌握ROS2底层基本分布式原理，并具有机器人建模和应用ROS2进行实际项目的开发和调试的工程能力。 🚀详情：《ROS2从入门到精通》 1 控制插
【智能优化算法改进策略之局部搜索算子(五)—自适应Rosenbrock坐标轮换法】
1、原理介绍 作为一种有效的直接搜索技术，Rosenbrock坐标轮换法[1,2]是根据Rosenbrock著名的“香蕉函数”的特点量身定制的，该函数的最小值位于曲线狭窄的山谷中。此外，该方法是一种典型的基于自适应搜索方向集的无导数局部搜索技术。此法于1960年由Rosenbrock提出，它与Hooke-Jeeves模式搜索法有些类似，但比模式搜索更为有效。每次迭代运算分为两部分[3]： 1)
局部刷新ListView，实现点赞功能
今天看到一个需要实现一个点赞的功能。自己想没想明白，后来看了http://blog.csdn.net/nupt123456789/article/details/39432781 这篇博客，才有了思路。特意感谢 这是我要用的ListView的item。要给ListView设置单个刷新，实现点击事件。 1.布局 （不要问我为什么是绝对布局，，我开心） <?xml version
智能优化算法改进策略之局部搜索算子(六)--进化梯度搜索
1、原理介绍 进化梯度搜索(Evolutionary Gradient Search, EGS)[1]是兼顾进化计算与梯度搜索的一种混合算法，具有较强的局部搜索能力。在每次迭代过程中，EGS方法首先用受进化启发的形式估计梯度方向，然后以最陡下降的方式执行实际的迭代步骤，其中还包括步长的自适应，这一过程的总体方案如下图所示： 文献[1]
智能优化算法改进策略之局部搜索算子(三)—二次插值法
1、原理介绍 多项式是逼近函数的一种常用工具。在寻求函数极小点的区间（即寻查区间）上，我们可以利用在若干点处的函数值来构成低次插值多项式，用它作为求极小点的函数的近似表达式，并用这个多项式的极小点作为原函数极小点的近似。低次多项式的极小点比较容易计算。常用的插值多项式为二次或三次，一般说来三次插值公式的收敛性好一些，但在导数不变计算时，三点二次插值也是一种常用的方法[1]。 3
智能优化算法改进策略之局部搜索算子(四)--梯度搜索法
2、仿真实验 以海洋捕食者算法（MPA）为基本算法。考察基于梯度搜索的改进海洋捕食者算法（命名为GBSMPA） vs. 海洋捕食者算法（MPA） 在Sphere函数上的比较 在Penalized1函数上的比较 在CEC2017-1上的比较 在CEC2017-3上的比较 在CEC2017-4上的比较 代码获取：
智能优化算法改进策略之局部搜索算子(八)--Powell方法
1、原理介绍 Powell方法[1]是一种无约束优化算法，又称为方向加速法，用于寻找多变量函数的极小值。其基本思想是在迭代中逐次产生Q共轭方向组，本质上它属于不需计算导数的共轭方向法。每次迭代后，算法会更新搜索方向，并包含新的方向以改善优化效果。由于Powell方法不需要计算梯度信息，因此适用于目标函数不可导或计算梯度成本较高的情况。它在迭代过程中通过调整方向和步长，逐步缩小搜索范围，以达到目标
智能优化算法改进策略之局部搜索算子(七)--自适应模式搜索法
1、原理介绍 模式搜索法[1]是Hooke与Jeeves提出的一种直接搜索算法，其目的是通过比较目标函数在有限点集中的函数值来优化目标函数。更重要的是，它不仅不使用任何导数知识，而且不需要隐式地建立任何一种导数近似。 在这种直接搜索技术中，将模式移动和探索移动相结合，迭代地寻找最优解。该技术首先沿着每个轴进行探索性移动，以寻找新的基点和有利于函数值下降的方向。然后，为了加快在探索性移动
iOS中截取屏幕中局部图片
-(void)screenShotRect:(CGRect)aRect //arect 想要截图的区域{UIGraphicsBeginImageContextWithOptions(CGSizeMake(640, 960), YES, 0);[self.view.layer renderInContext:UIGraphicsGetCurrentContext()];UIImage *viewI
实现编程理论的六个原则①效应局部化
是什么 效应局部化中的“效应“是指修改带来的影响。 效应局部化是指修改带来的影响控制在局部。 效应局部化是一个很重要的原则。围绕该原则产生了许多技术，模块化就是其中之一。模块化技术的目标之一就是让修改模块所带来的影响停留在该模块的内部。 为什么 在效应非局部化的情况下，某处修改会对其他完全不相关的地方造成影响，使修改成本大幅增加。 这是如果我们知道哪些地方受到影响，或许还有救。然而在大
【CVPR2021】LoFTR：基于Transformers的无探测器的局部特征匹配方法
LoFTR：基于Transformers的局部检测器 0. 摘要 我们提出了一种新的局部图像特征匹配方法。我们建议先在粗略级别建立像素级密集匹配，然后再在精细级别细化良好匹配，而不是按顺序进行图像特征检测、描述和匹配。与使用成本体积搜索对应关系的密集方法相比，我们在 Transformer 中使用自注意力层和交叉注意力层来获得以两个图像为条件的特征描述符。Transformer 提供的全局
C++智能指针与返回局部指针
智能指针：对new对象进行智能的管理，跳出相关作用域会自动删除。 不需要再调用delete。对象删除会自动调用析构函数。 这里只记录：unique_ptr 与shared_ptr auto_ptr已经被unque_ptr替换 weak_ptr不是特别常用。 unique_ptr 是唯一的智能指针管理，同时只有一个记录，不可直接等于，通过std::move转换
如何正确彻底删除webpack 全局或是局部？
删除全局webpack-cli webpack4.x开始官方文档是说要安装cli所以如果的在用4.+就需要卸载cli npm uninstall -g webpack-cli# 注释给我这种小白提供参考# 卸载 uninstall 可以简写成 un # 全局 -g 的完整写法是 --global# 现在问题来了这样真的卸载了webpack-cli吗？# 答案是没有。到现在为止我还
静态关键字static和静态代码块、局部代码快、构造代码块
一、静态什么时候使用？ 1、静态变量 分析对象中所具备的成员变量的值都相同时，而且这个成员不需要修饰，这时成员变量就可以被静态修饰 2、静态函数 该函数是否需要访问对象中的特有数据 二、static关键字的特点：用于修饰成员（属性和方法） 1、可以用类名直接调用，可以不用创建对象时就可以使用 2、可以使用对象的引用调用 3、被static修饰的成
PySide(PyQt)实现鼠标画框局部放大
按住鼠标左键画框，裁切画面并局部放大，可以用来生成ROI 1、在QtDesigner中创建ui文件，命名为crop.ui： 2、自定义脚本ImageLabel.py ： from PySide6.QtCore import Qt, QRect, Signal, QPointfrom PySide6.QtGui import QPixmap, QPainter, QPen, QCol
Ajax局部刷新应用案例---简单登录
Ajax局部刷新在之前的文章中也有介绍过，下面以一个登录的例子为大家介绍下其具体的使用 二话不说了，直接给代码，相信需要的都是代码而不是废话一堆…… 1.java代码： 代码如下: package tt; import java.io.IOException; import java.io.PrintWriter; import javax.servlet
android端基于openCV实现局部放大
最近一直在捣腾openCV，看到美颜相机的眼睛放大觉得很好玩。本篇文章主要讨论：使用openCV做人脸检测、眼睛检测，然后实现人脸和眼睛的局部放大。当然这不仅局限于人脸于眼睛放大，可以做图片的任意区域的局部放大。 1、使用openCV时，先进行初始化： /*** 初始化openCV*/private void initOpenCV(){boolean result = OpenCV
【第9章】“基础工作流”怎么用？（图生图/局部重绘/VAE/更多基础工作流）ComfyUI基础入门教程
🎁引言 学到这里，大家是不是会比较纠结，好像还在持续学习新的东西，未来还有多少基础的东西要学习，才能正常使用ComfyUI呢？ 这其实需要转变一个心态。 AI绘画还处于一个快速迭代的过程，隔三岔五的就会有很多新技术、新模型出现，ComfyUI目前同样处于一个快速更新的阶段，从更新记录上也可以看到，几乎每一两天都会更新新版本。 同样，生态的各种自定义节点也在持续更新。 所以，不可能有
微服务组件之OpenFeign\Feign的区别、RequestInterceptor配置全局拦截器、局部拦截器详解
Feign和OpenFeign Feign Feign是Spring Cloud组件中的一个轻量级RESTful的HTTP服务客户端，Feign内置了Ribbon，用来做客户端负载均衡，去调用服务注册中心的服务。Feign的使用方式是：使用Feign的注解定义接口，调用这个接口，就可以调用服务注册中心的服务。 <dependency><groupId>org.springfr
小学生都能懂的局部和全局聚类说明
小学生都能懂的局部和全局聚类说明 1. 什么是聚类？2. 什么是局部和全局聚类？3. 为什么要同时使用局部和全局聚类？4. 示例解释4-1. 故事：珠子分类 5. 简单代码示例6. 解释 1. 什么是聚类？ 聚类就是把一大堆东西（数据点）分成几组，每组里面的东西都很相似。比如，我们有很多不同颜色的珠子，想把它们按照颜色分成不同的组。 2. 什么是局部和全局聚类？ 全局聚类：把
16-C语言中的作用域——函数声明，函数头，局部与全局作用域以及作用域的掩盖
16-C语言中的作用域——函数声明，函数头，局部与全局作用域以及作用域的掩盖 文章目录 16-C语言中的作用域——函数声明，函数头，局部与全局作用域以及作用域的掩盖一、函数声明的作用域二、函数头中的作用域三、局部作用域四、全局作用域五、作用域的临时掩盖六、`static` 关键字 概念:C语言中所有的标识符（变量/函数名）都有可见范围，即作用域。为了避免同名冲突，应该尽可能缩小
论文高级图表绘制（Python语言，局部放大图）
本文将通过一个具体的示例，展示如何使用Python语言和Matplotlib库来绘制高级图表，包括局部放大图的制作。适用于多条曲线绘制在同一个图表中，但由于数据量过大，导致曲线的细节看不清，需要对细节进行局部放大。如下图： 环境准备 首先，确保你的Python环境中已经安装了以下库： pandas：用于数据处理和分析。matplotlib：用于绘制图表。mpl_toolkit
Block Transformer：通过全局到局部的语言建模加速LLM推理
在基于transformer的自回归语言模型（LMs）中，生成令牌的成本很高，这是因为自注意力机制需要关注所有之前的令牌，通常通过在自回归解码过程中缓存所有令牌的键值（KV）状态来解决这个问题。但是，加载所有先前令牌的KV状态以计算自注意力分数则占据了LMs的推理的大部分成本。 在这篇论文中，作者提出了Block Transformer架构，该架构通过在较低层次之间的粗糙块（每个块代表多个令牌）
凸函数的局部最优也是全局最优的证明
这个性质早就知道了，但并不太清楚严谨的证明是什么。这也是《Introduction to linear optimization》书中第三章课后题的第一题。这篇博客给出严谨的证明。 Exercise 3.1 (Local minimum of convex functions) Let f : R n → R f: \mathcal{R}^n \rightarrow \mathcal{R}