学习

26.学习Camera之——PDAF（相位对焦）的基本原理在自动对焦的时候总是有一个困惑，知道图像是不清楚的，但是lens应该向前还是向后移动呢？总是要前后移动lens一下才知道，普通的反差法对焦就是这么做的，爬山嘛。PDAF的出现就是为了解决这个lens移动的问题，可以根据图像，预判lens运动的方向。PDAF最早运用在单反上，已经是非常成熟的技术了，原理如下图。左图为CCD在焦后的情况，右图为焦前。当CCD在焦后时，在线阵CCD1和CCD2上会发现聚焦点CCD1的在左，反之，则聚焦点CCD2的在左（图中红色标记的光线）。这种方法需要加.

cnn程序流程图_深度学习（一）——CNN算法流程深度学习(一)——CNN(卷积神经网络)算法流程0引言20世纪60年代，Hubel和Wiesel在研究猫脑皮层中用于局部敏感和方向选择的神经元时发现其独特的网络结构可以有效地降低反馈神经网络的复杂性，继而提出了卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetworks-简称CNN)。现在，CNN已经成为众多科学领域的研究热点之一，特别是在模式分类领域，由于该网络避免了对图像的复杂前…

RabbitMQ学习笔记（五）——RabbitMQ集群搭建&入门目录RabbitMQ项目使用集群的好处1.扩展规模2.数据冗余3.高可用RabbitMQ集群搭建RabbitMQ集群原理RabbitMQ集群搭建步骤单节点安装Rabbitmq复制Erlangcookie集群镜像队列原理集群镜像队列设置方法Definition:策略定义设置镜像队列策略案例：将镜像配置到集群中的所有节点HAproxy+Keepalived高可用集群搭建实现高可用的方式HAProxy简介HAProxy配置方法Keepalived简介keepalived配置(两个节点都需要)总结Rabb

Python学习：关键字global和nonlocal的用法说明一、globalglobal关键字用来在函数或其他局部作用域中使用全局变量。1.1如果局部要对全局变量修改，而不使用global关键字。count=0defglobal_test():count+=1print(count)global_test()会出现如下错误：1.2如果局部要对全局变量修改，应在局部声明该全局变量。co…

区块链与联邦学习的研究本文分别介绍了区块链与联邦学习的研究现状、架构和运行原理、主要技术及局限性，并针对区块链与联邦学习所存在的问题，通过分析区块链与联邦学习各自的特点，探讨了如何将区块链与联邦学习进行融合互补，介绍了两种融合模型及其应用场景。1区块链概述1.1 区块链的研究现状2008年10月,化名为“中本聪”的学者在密码学论坛上公开了《比特币:一种点对点的电子现金系统》一文[1],提出了利用PoW和时间戳机制构造交易区块的链式结构,剔除了可信第三方,实现了去中心化的匿名支付。比特币于2009年1月上线并发布创世块,.

学习Altas 笔记[JS简单调用服务端方法]nbsp nbsp nbsp nbsp nbsp 在 Ajax 框架中 Asp net 方面最强当属 Altas 最强 以前使用 AjaxPro Net 和 MagicAjax 最几个都比较好用 这几个月来 Altas 已经进入 CTP 版本 是开始学习研究 Altas 的时机了 准备利用 Altas 为 http www yupsky com nbsp 开发成员之间在线通讯的类似于 MSN 这样的功能 今天初步的学习了一下 Altas 最基础的学习内容就是使用 ja

【linux】路由route学习（二）：route命令详解1 命令行参数 Route 显示 操作 IP 路由表 Route 操作内核的 IP 路由表 它的主要用途是在使用 ifconfig 程序配置后 通过一个接口建立到特定主机或网络的静态路由 当使用 add 或 del 选项时 route 会修改路由表 如果没有这些选项 route 将显示路由表的当前内容 SYNOPSISrout CFvnee route v Afamily add net host target netmaskNm gwGw metricN mssM

Java学习：assert(断言)的使用——测试程序和AssertionError错误事件assert是在J2SE1.4中引入的新特性，assertion就是在代码中包括的布尔型状态，程序员认为这个状态是true。一般来说assert在开发的时候是检查程序的安全性的，在发布的时候通常都不使用assert。在1.4中添加了assert关键字

Mysql常用语句，供小白学习使用「建议收藏」Mysql常用语句，供小白学习使用

深度学习-图解卷积运算卷积神经网络 Convolutiona CNN 针对全连接网络的局限做出了修正 加入了卷积层 Convolution 层 和池化层 Pooling 知层 CNN 被广泛应用于图像识别 语音识别等各种场合 在图像识别的比赛中 基于深度学习的方法几乎都以 CNN 为基础 比如 AlexNet VGGNet GoogleIncept 及微软的 ResNet 等 上 近几年深度学习大放异彩 CNN 功不可没 单通道 二维卷积运算示例 如上图所示 红色的方框圈中的数