文章目录1、近轴光学1.1透镜内外的折射1.2透镜表面的形状（复杂形状界面处的折射）1.2.1单个球面的透镜的近轴光线展示1.2.2两个球表面的透镜1.2.3从透镜制造公式到高斯成像公式1.2.4近轴光学总结2、光传输矩阵分析3、像差和透镜组4、各种镜头的特性5、滤镜、棱镜、反射镜数码摄影的基础流程：为什么我们要学习摄影光学？理解了摄影光学才能通过成像全链路优化得到更好的成像结果，如下图所示上面一行是未优化的，下面一行是优化后的，如下图，图片经过全链路优化，①表示光学部分，②表示传感器部分，③表示后处理部分，1、近轴光学回顾薄透镜模型，那么薄透镜模型的特性是如何得来的？薄透镜的焦距是如何确定的
3.数据访问说明：在SpringBoot中想要操作数据库完成增删改差，按照以往的经验：原理：首先导入数据开发的场景starter(依赖)---->这个场景会又会自动导入数据库相关的配置类---->这个配置类又会导入相关的组件，如：数据源----》数据源组件中又有相关的数据库配置项：用户名、密码等。这写配置项又与yml/properties配置文件的属性在一起。总结：想要在在SpringBoot中想要操作数据库只需要2步：引入场景依赖在配置文件中完成数据库相关的配置即可。3.1SQL3.1.1数据库连接池的自动配置（Hikari连接池）1)导入JDBC场景（依赖）dependency>group
逻辑执行图明确逻辑计划的边界在Action调用之前，会生成一系列的RDD,这些RDD之间的关系，其实就是整个逻辑计划valconf=newSparkConf().setMaster("local[6]").setAppName("wordCount_source")valsc=newSparkContext(conf)valtextRDD=sc.parallelize(Seq("HadoopSpark","HadoopFlume","SparkSqoop"))valsplitRDD=textRDD.flatMap(_.split(""))valtupleRDD=splitRDD.map((_,
CEC2017中的测试本文作者将介绍一个2023年发表在中科院1区期刊《Knowledge-BasedSystems》上的优化算法——开普勒优化算法(Kepleroptimizationalgorithm，KOA)[1]算法性能上，与鹈鹕、黏菌、灰狼和鲸鱼等一众优化算法在CEC2014、CEC2017、CEC2020和CEC2022上进行了测试，均显示出其惊艳的性能。因此，感兴趣的各位就和作者一起学习一下该算法的巧妙之处吧，并且，在文章的最后也给出了算法的MATLAB和Python实现。将这样性能较好的新算法应用于一些工程问题也能够在一定程度上提升文章的创新性。00目录1开普勒优化算法（KOA
1StableDiffusion概述1.1图像生成的发展在StableDiffusion诞生之前，计算机视觉和机器学习方面最重要的突破是GAN（GenerativeAdversarialNetworks生成对抗网络）。GAN让超越训练数据已有内容成为可能，从而打开了一个全新领域——现在称之为生成建模。然而，在经历了一段蓬勃发展后，GAN开始暴露出一些瓶颈和弊病，大家倾注了很多心血努力解决对抗性方法所面临的一些瓶颈，但是鲜有突破，GAN由此进入平台期。GAN的主要问题在于：图像生成缺乏多样性模式崩溃多模态分布学习困难训练时间长由于问题表述的对抗性，不容易训练另外，还有一条基于似然（例如，马尔可夫
旋转编码器原理、选型及编码原理旋转编码器（rotaryencoder）也称为轴编码器，是将旋转的机械位移量转换为电气信号，对该信号进行处理后检测位置速度等信号的传感器。检测直线机械位移量的传感器称为线性编码器[1]。一般装设在旋转物体中垂直旋转轴的一面。旋转编码器用在许多需要精确旋转位置及速度的场合，如工业控制、机器人技术、专用镜头、电脑输入装置（如鼠标及轨迹球）等。旋转编码器可分为绝对型（absolute）编码器及增量型（incremental）编码器两种。增量型编码器也称作相对型编码器（relativeencoder），利用检测脉冲的方式来计算转速及位置，可输出有关旋转轴运动的信号，一般会
一、Midjourney绘画工具SparkAi创作系统是基于ChatGPT进行开发的Ai智能问答系统和Midjourney绘画系统，支持OpenAI-GPT全模型+国内AI全模型。本期针对源码系统整体测试下来非常完美，可以说SparkAi是目前国内一款的ChatGPT对接OpenAI软件系统。那么如何搭建部署AI创作ChatGPT？小编这里写一个详细图文教程吧！支持GPT-4-Turbo模型、支持DALL-E3文生图，支持最新GPT-4-Turbo模型、GPT-4-1106-Preview多模态模型。支持GPT-4图片对话能力上传图片并识图理解对话。ChatFile文档对话总结。绘画效果：新增
旋转编码器原理、选型及编码原理旋转编码器（rotaryencoder）也称为轴编码器，是将旋转的机械位移量转换为电气信号，对该信号进行处理后检测位置速度等信号的传感器。检测直线机械位移量的传感器称为线性编码器[1]。一般装设在旋转物体中垂直旋转轴的一面。旋转编码器用在许多需要精确旋转位置及速度的场合，如工业控制、机器人技术、专用镜头、电脑输入装置（如鼠标及轨迹球）等。旋转编码器可分为绝对型（absolute）编码器及增量型（incremental）编码器两种。增量型编码器也称作相对型编码器（relativeencoder），利用检测脉冲的方式来计算转速及位置，可输出有关旋转轴运动的信号，一般会
一些结论关于Coze是什么以及如何使用可以看我的上一篇文章，链接在这里。关于NewsMinimalist新闻极简主义是什么及如何使用可以看我的上一篇文章，链接在这里。可以通过Coze来为自己打造一款专属的新闻播报机器人，机器人的功能包括定时自动播报重要新闻，关键词手动播报，新闻格式为“标题+50字左右的概要+来源+发布日期”，回答一律用中文回复。具体教程如下。文中用到的GPT4以及NewsMinimalist网站服务均为免费。Coze是什么？Coze是字节跳动版的GPTs，也就是专注于特定功能和特定领域的聊天机器人。Coze的核心功能包括插件、知识库、长期记忆、定时任务和工作流。目前Coze提
Redis是一种高性能的键值存储数据库，它提供了多种数据结构来满足不同的应用场景。其中，Set是一种无序、唯一元素的集合数据结构，它在Redis中的实现原理主要依赖于字典（Dict）数据结构。本文将介绍Redis中Set的实现原理，并给出Dict和Set的C代码解析。Dict的实现：在Redis中，Dict是一个哈希表（hashtable）的实现，它由多个哈希桶（hashbucket）组成，每个哈希桶中可以存储多个键值对。Dict的实现使用了开放寻址法（openaddressing）解决哈希冲突。以下是Dict的简化示意代码（使用C语言）：typedefstruct{void*key;void
