文章目录1、Graph的概念2、Graph的演变过程2.1、StreamGraph(数据流图)2.2、JobGraph(作业图)2.3、ExecutionGraph(执行图)2.4、PhysicalGraph(物理图)1、Graph的概念Flink中的执行图可以分成四层：StreamGraph->JobGraph->ExecutionGraph->PhysicalGraph。StreamGraph（数据流图）：是根据用户通过StreamAPI编写的代码生成的最初的图。用来表示程序的拓扑结构。JobGraph（作业图）：StreamGraph经过优化后生成了JobGraph，提交给JobMana
一、常用物理关节Unity中的物理关节（PhysicsJoints）是用于在游戏中模拟和控制物体之间的连接。物理关节允许你在对象之间应用各种约束，例如旋转、移动或固定连接，以模拟真实世界中的物理交互。物理关节类型：1.FixedJoint（固定关节）：固定关节将两个物体连接在一起，使它们不能相对移动。这种关节通常用于创建可靠的连接，如门或机械臂。2.HingeJoint（铰链关节）：铰链关节允许物体在一个轴周围旋转。这种关节类似于门的铰链，允许对象绕一个点旋转。3.SpringJoint（弹簧关节）：弹簧关节允许对象之间的相对运动，并在这种相对运动中引入弹簧效果。可以使用弹簧关节模拟弹簧振动或
基于MVS的三维重建算法学习笔记（一）—MVS三维重建概述与OpenMVS开源框架配置声明1.MVS（Multi-viewstereo）概述稀疏重建与稠密重建的区别稀疏重建——SFM（StructurefromMotion）算法稠密重建——MVS（Multi-viewstereo）方法图像一致性立体匹配2.OpenMVS开源框架介绍OpenMVS安装OpenMVS测试Meshlab下载测试数据集下载1.稠密重建2.曲面重建3.网格优化4.纹理贴图参考文献和资料声明本人书写本系列博客目的是为了记录我学习三维重建领域相关知识的过程和心得，不涉及任何商业意图，欢迎互相交流，批评指正。1.MVS（Mu
一.为什么游戏需要脚本？从灵魂、身体、行为三个层面来看，脚本（Script）为游戏注入了生动的元素。脚本代码并非独立运行的程序，它依赖于Unity引擎的运行环境，并需附加到特定对象上。在Unity脚本中，没有像传统程序中的"main"函数，而是用于更新游戏循环中的对象。Unity为脚本提供了API以便访问引擎功能，例如响应玩家输入、创建图形效果、控制物理行为、加载下一关卡以及处理逻辑和交互等。1.创建脚本脚本默认保存在资产（Assets）文件夹中，最佳实践是将其保存在“Script”文件夹下。创建脚本后，你将声明一个新的类，这个类将继承自MonoBehaviour。需要注意的是，脚本在运行时需
1.论文介绍2023年发表在IEEETMI上的文章，名字为《BranchAggregationAttentionNetworkforRoboticSurgicalInstrumentSegmentation》（用于机器人手术器械分割的分支聚合注意力网络），link，code在code（其实还没上传)。2.摘要手术器械分割对机器人辅助手术具有重要意义，但手术过程中反射、水雾、运动模糊等噪声以及手术器械的不同形态会大大增加精确分割的难度。提出了一种新的基于分支聚合注意力网络（BAANet）的特征定位方法，该方法采用轻量级编码器，并设计了分支平衡聚合模块（BBA）和块注意力融合模块（BAF），实现了
论文笔记--Fly-SwatorCannon?Cost-EffectiveLanguageModelChoiceviaMeta-Modeling1.文章简介2.文章概括3文章重点技术3.1问题陈述3.2框架3.2.1MetaModel&Costestimation3.2.2AssignmentStrategies4.文章亮点5.原文传送门6.References1.文章简介标题：Fly-SwatorCannon?Cost-EffectiveLanguageModelChoiceviaMeta-Modeling作者：MarijaŠakota,MaximePeyrard,RobertWest日期：
“前言：什么是Arduino以及能干嘛？”一、前言二、Arduino是什么？三、Arduino能干什么？四、Arduino适合什么人？五、Arduino的优缺点优点缺点一、前言本人使用Arduino有9年了，清楚的记得第一次接触Arduino是在高中的时候参加比赛时，当时需要我们制作一个智能项目，题目是智能交通，至于硬件方面并没有太多的限制，当时我的技术储备还乐高的EV3与VEX/FTC阶段，但这些都有着太多的限制，首先他们的一切硬件设备几乎是闭源的，使得我的作品极其的臃肿并且可扩展性非常的低…直到…我接触到了Arduino！怎么说呢，当时我记得很清楚，就是比赛的时候，大家的作品全部还是乐高做
arXiv:2312.06224Submitted11December,2023;originallyannouncedDecember2023.这篇综述文章很长，本文对各部分简要概述。【文章整体概述】医学视觉语言预训练（VLP）最近已经成为解决医学领域标记数据稀缺问题的一种有希望的解决方案。通过利用成对或非成对的视觉和文本数据集进行自监督学习，模型能够获得大量知识并学习强大的特征表示。这样的预训练模型有潜力同时提升多个下游医学任务，减少对标记数据的依赖。然而，尽管近期取得了进展并显示出潜力，目前还没有一篇综述文章全面探讨了医学VLP的各个方面和进展。在本文中，特别审视了现有工作，通过不同的预
历时一个月的构想+代码实现+调式和修改，DNA终于完工了。项目名称：DNA-AI辅助问答笔记检索系统随着人工智能技术的不断发展，我们的日常生活也逐渐与AI技术融合。DNA项目旨在结合人工智能和日常笔记，打造一款便捷的问答式检索系统，让用户能够通过简单的提问，快速准确地找到所需笔记信息。项目作用：用于AI式的管理自己的笔记内容，你的所有笔记汇集在一起就是你自己的AI数据模型。而你向AI问的问题优先向量内容来源于你自己的模型数据。类使用你拥有一个数据管家，你只需要安心记录自己的笔记文档，当你遇到问题的时候可用直接向这个管家提问。项目背景：最早想法来源于去年chatGPT刚刚爆火的那段时间，当时实习
我正在使用tensorflow的Keras2.0.2AS：我正在运行一个简单的模型：fromkeras.layers.coreimportLambda,Flatten,Densefromkeras.modelsimportSequentialfromkeras.optimizersimportAdammodel=Sequential([Lambda(norm_inp,input_shape=(1,28,28)),Flatten(),Dense(10,activation="softmax")])model.compile(optimizer=Adam(),loss='categorical_c
