不管多么经典的射频教程,为什么都做成黑白的呢?让想理解史密斯原图的同学一脸懵逼. 这是什么东东? 今天解答三个问题: 1.是什么? 2.为什么? 3.干什么? 1.是什么? 该图表是由菲利普·史密斯(Phillip Smith)于1939年发明的,当时他在美国的RCA公司工作.史密斯曾说过,“在我能够使用计算尺的时候,我对以图表方式来表达数学上的关联很有兴趣”. 史密斯图表的基本在于以下的算式. 当中的Γ代表其线路的反射系数(reflection coefficient) 即S参数(S-para

这一个斯坦福几个博士创业者做一个项目,目前还处于早期阶段,除了每天点一下挖矿之外,貌似不需要其他的操作,不需要耗费流量资源和手机大量的运算能力,就是一个安静的App而已....国内目前知道的人还不太多,机会难得,越挖产量越少,后期会减半,项目的格局和野心很大,越来越稀有. Pi的注意力市场 - 保持未使用的注意力和时间 Pi允许其成员汇集他们的集体注意力,创造一个比任何个人的注意力都更有价值的关注市场. 构建在该层上的第一个应用程序将是当前托管在应用程序主屏幕上的稀缺社交媒体渠道.你可以想到社交

我为什么推荐这个? 说实话,之所以发出来还是因为如果用我的邀请码注册,双方的挖矿速度都会增加些,我的邀请码:leneing,有问题可以咨询我. Pi币简介 1.在这里强烈推荐Pi币,相当于比特币手机挖矿版,本文介绍注册流程和挖矿算法,千万富翁从现在开始. 2.Pi Network派型网络是斯坦福大学推出的一个手机移动式挖矿软件,专家推出预计未来价值pi币也就是派币一个价值120到200美元. 3.和比特币相比,pi币全部免费,只需要手机,每天点一下绿色标志就可以.不费流量,不耗电. 4.随着世界

Pi Network派型网络,国外热度很高手机移动式挖矿软件 一个新出的手机移动式挖矿软件,在国外热度很高,国内玩的人目前很少.项目团队成员均来自斯坦福大学,三个创始人斯坦福博士教授,现在处于挖矿第一阶段,可以获得比较高的收益,整体项目背景和前景还是不错的.此类挖矿不用浪费流量不浪费电池,只要24小时循环后领取收益继续挖矿即可. 目前0成本挖矿类似比特币早期,错过09年比特币别错过19年派币,对标脸书Libra天秤座️计划项目 注册用邀请码:  djttjd 邀请码每个人都可以设定的(用于邀请别

ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Network 利用深度卷积神经网络进行ImageNet分类 Abstract We trained a large, deep convolutional neural network to classify the 1.2 million high-resolution images in the ImageNet LSVRC-2010 contest into the 1000 d

此文源自一个博客,笔者用黑体做了注释与解读,方便自己和大家深入理解Attention model,写的不对地方欢迎批评指正.. 1.Attention Model 概述 深度学习里的Attention model其实模拟的是人脑的注意力模型,举个例子来说,当我们观赏一幅画时,虽然我们可以看到整幅画的全貌,但是在我们深入仔细地观察时,其实眼睛聚焦的就只有很小的一块,这个时候人的大脑主要关注在这一小块图案上,也就是说这个时候人脑对整幅图的关注并不是均衡的,是有一定的权重区分的.这就是深度学习里的At

这个问题是在用七牛上传图片后获取宽高时发现的,一张图片,用图片浏览器打开始终是竖图,但是查看属性或者用七牛获取宽高,却发现宽大于高,也就是在属性中这是个横图.这样导致客户端用该宽高来展示图片会出现问题. 下面有个例子,可以参考: 1,图片地址是:http://7xt44n.com2.z0.glb.qiniucdn.com/exif.png 打开可以看到是竖图. 2,用七牛的api将所有额外信息去除,再看来这张图片:http://7xt44n.com2.z0.glb.qiniucdn.com/ex

css3中的filter属性可以说是简单易用且强大,这些效果作用在图片上实现一些特效(也可以作用在vidio上,此处只讨论图片特效). 浏览器兼容性 目前各大浏览器对于css3的兼容已经非常好了,最新版本都可以支持css3,老版本的ie9以下的还是不支持,不过这不是重点,微软都准备放弃这些老古董了.另外ie的滤镜也是可以做到的,会另加讨论. 现在规范中支持的效果有: grayscale 灰度               值为0-1之间的小数 sepia 褐色   值为0-1之间的小数 satur

今天特别感慨,自己从决定研究图像处理,势必要做出一键修图算法. 经历了,三个多月的书籍积累,三个多月的算法调整以及优化. 人是一种奇怪的动物,当你做不到的时候,你以为做到了,自己会感觉很爽,很有成就感. 而当你做到了,却会觉得也就那么回事. 一开始自己只是很意外性地做到了一种劣质的颜色矫正算法,就觉得自己牛上天了. 再到后来一次又一次改进算法,最后那个最原始的算法,烂到我自己都不好意思说. 仅仅一个颜色的修复我就耗费了四五个月,再到半个月做完智能曝光算法,一切好像就是那么顺理成章,自然而然. 跟

Cable TV Network Time Limit: 1000MS   Memory Limit: 30000K Total Submissions: 4267   Accepted: 2003 Description The interconnection of the relays in a cable TV network is bi-directional. The network is connected if there is at least one interconnecti

一.setMaskFilter(MaskFilter maskfilter) setMaskFilter(MaskFilter maskfilter)是paint中的方法,它可以用来对图像进行一定的处理.这个方法需要传入一个MaskFilter对象.但MaskFilter类中没有任何实现方法,所以我们就要认识下它的两个子类BlurMaskFilter和EmbossMaskFilter,前者为模糊遮罩滤镜而后者为浮雕遮罩滤镜. 二.BlurMaskFilter 2.1 初识 我们在之前的cardV

                           Cable TV Network Time Limit: 1000MS   Memory Limit: 30000K Total Submissions: 4678   Accepted: 2163 Description The interconnection of the relays in a cable TV network is bi-directional. The network is connected if there is

关于android中ImageView的外观,即图片在其内显示出的样子,与布局文件中adjustViewBonds和scaleType属性的关系.我进行了一些探索.现跟大家共享,欢迎各位指教.分别将adjustViewBonds设为true和false,与各种scaleType搭配,产生了不同效果.(上面的ImagView的adjstViewBonds值为false:下面的ImagView的adjstViewBonds值为true:两个ImagView大小相同)如下: 代码: <ImageVie

题意:给一个无向图,求其点连通度?(注意输入问题) 思路: 如果只有1个点,那么输出“1”: 如果有0条边,那么输出“0”: 其他情况:用最大流解决.下面讲如何建图: 图的连通度问题是指:在图中删去部分元素(点或边),使得图中指定的两个点s和t不连通(即不存在从s到t的路径),求至少要删去几个元素. 图的连通度分为点连通度和边连通度: (1)点连通度:只许删点,求至少要删掉几个点(当然,s和t不能删去,这里保证原图中至少有三个点): (2)边连通度:只许删边,求至少要删掉几条边. 并且,有向图和

详解android:scaleType属性 转自:http://blog.csdn.net/encienqi/article/details/7913262    http://juliaailse.iteye.com/blog/1409317 Android:scaleType是控制图片如何resized/moved来匹对ImageView的size. ImageView.ScaleType / android:scaleType值的意义区别: CENTER /center  按图片的原来si

前面的话   CSS倒影目前只有chrome和safari浏览器支持,且需要添加-webkit-前缀.本文将详细介绍CSS倒影box-reflect 语法 -webkit-box-reflect 初始值: none 应用于: 块级元素(包括inline-block) 继承性: 无 值: none | <direction> <offset>? <mask-box-image>?   <direction>(必须)表示box-reflect生成倒影的方向,主要

前边以及陆陆续续的介绍了使用Swift3.0开发的服务端应用程序的Perfect框架.本篇博客就做一个阶段性的总结,做一个完整的实例,其实这个实例在<Swift3.0服务端开发(一)>这篇博客中已经简单的介绍过了,本篇博客就来详细的聊一下这个工程的具体实现细节.当然包括iOS端和服务端的代码.本篇博客的介绍顺序按照功能模块来划分的,如登录注册模块.记事本列表,记事本的增删改查等功能.在每个功能模块,我们先给出服务端代码的实现,然后给出客户端代码的实现. 本篇博客的前几部分主要介绍整个工程的公用

今天特别感慨.自己从决定研究图像处理.势必要做出一键修图算法. 经历了,三个多月的书籍积累,三个多月的算法调整以及优化. 人是一种奇怪的动物.当你做不到的时候,你以为做到了.自己会感觉非常爽,非常有成就感. 而当你做到了,却会认为也就那么回事. 一開始自己仅仅是非常意外性地做到了一种劣质的颜色矫正算法,就认为自己牛上天了. 再到后来一次重新改进算法,最后那个最原始的算法,烂到我自己都不好意思说. 只一个颜色的修复我就耗费了四五个月.再到半个月做完智能曝光算法.一切好像就是那么顺理成章,自然而然.

最近一直在研究深度语义匹配算法,搭建了个模型,跑起来效果并不是很理想,在分析原因的过程中,发现注意力模型在解决这个问题上还是很有帮助的,所以花了两天研究了一下. 此文大部分参考深度学习中的注意力机制(2017版) 张俊林的博客,不过添加了一些个人的思考与理解过程.在github上找到一份基于keras框架实现的可运行的注意模型代码:Attention_Network_With_Keras.如有不足之处,欢迎交流指教. 注意力模型:对目标数据进行加权变化.人脑的注意力模型,说到底是一种资源分配模型

题目链接:http://poj.org/problem?id=1966 思路:从网上找了一下大牛对于这类问题的总结:图的连通度问题是指:在图中删去部分元素(点或边),使得图中指定的两个点s和t不连通 (不存在从s到t的路径),求至少要删去几个元素. 图的连通度分为点连通度和边连通度: (1)点连通度:只许删点,求至少要删掉几个点(当然,s和t不能删去,这里保证原图中至少有三个点): (2)边连通度:只许删边,求至少要删掉几条边. 并且,有向图和无向图的连通度求法不同,因此还要分开考虑(对于混合图

Android开发 ---基本UI组件2 1.activity_main.xml 描述: 定义一个按钮 <?xml version="1.0" encoding="utf-8"?> <LinearLayout xmlns:android="http://schemas.android.com/apk/res/android" android:id="@+id/activity_main" android:or