目录场景：报错：解决：目录结构：输入数据：主函数： 输出效果：场景：我在使用graphviz这个第三方库，python实现求两点间所有路径的算法并使用graphviz图形化展示路径。报错：graphviz.backend.execute.ExecutableNotFound:failedtoexecuteWindowsPath('dot'),makesuretheGraphvizexecutablesareonyoursystems'PATH解决：大家习惯pipinstallgraphviz去安装，但是graphviz是个软件，不能单独用Pip安装。（1）先将自己安装好的卸载pipuninst
GramianAngularField（格拉姆角场） 我们通常认为时序数据为一维数据，实际上时序数据隐含另外一个维度就是时间。但有时我们可能需要从其他维度来解读单变量时序数据，例如我们可以把时序数据转换为空间数据，就是类似图像的数据，后续可以使用卷积神经网络来进行特征提取。达到这一目的有两个常用方法，格拉姆角场(GramianAugularFields,GAF)和马尔可夫转换场(MarkovTransitionFields,MTF)。本篇文章主要介绍GAF，下一篇介绍MTF。一.理论部分GAF牵涉到了太多的数学，本文结合一些简单的数学知识，主要是从直观上解释GAF。内积回顾首先让我们回
GramianAngularField（格拉姆角场） 我们通常认为时序数据为一维数据，实际上时序数据隐含另外一个维度就是时间。但有时我们可能需要从其他维度来解读单变量时序数据，例如我们可以把时序数据转换为空间数据，就是类似图像的数据，后续可以使用卷积神经网络来进行特征提取。达到这一目的有两个常用方法，格拉姆角场(GramianAugularFields,GAF)和马尔可夫转换场(MarkovTransitionFields,MTF)。本篇文章主要介绍GAF，下一篇介绍MTF。一.理论部分GAF牵涉到了太多的数学，本文结合一些简单的数学知识，主要是从直观上解释GAF。内积回顾首先让我们回
文章目录前言一、1.WhatisDOTSandwhyweuseit?1.DOTS包含的主要元素（三件套）2.Whyweuseit?3.Whereweuseit?(摘自Unity官方)（1）对于AEC(工程建设)应用（2）对于汽车应用（3）对于游戏独立开发者和自由职业者（4）对于游戏工作室4.DOTS的优劣(机遇以及风险)机遇风险二、DOTS-Man小游戏项目实战1.环境配置2.游戏设计需求分析3.正式开发一些自带脚本ComponentMonoBehaviourSystem最后需要进行的一些操作太棒啦！3.参考文档前言DOTS是Unity在17年左右提出的一个概念，其核心是ECS。提示：以下是本
文章目录前言一、1.WhatisDOTSandwhyweuseit?1.DOTS包含的主要元素（三件套）2.Whyweuseit?3.Whereweuseit?(摘自Unity官方)（1）对于AEC(工程建设)应用（2）对于汽车应用（3）对于游戏独立开发者和自由职业者（4）对于游戏工作室4.DOTS的优劣(机遇以及风险)机遇风险二、DOTS-Man小游戏项目实战1.环境配置2.游戏设计需求分析3.正式开发一些自带脚本ComponentMonoBehaviourSystem最后需要进行的一些操作太棒啦！3.参考文档前言DOTS是Unity在17年左右提出的一个概念，其核心是ECS。提示：以下是本
本文结合其他博主的一些介绍总结了dot函数运算过程基本简介dot函数为numpy库下的一个函数，主要用于矩阵的乘法运算，其中包括：向量内积、多维矩阵乘法和矩阵与向量的乘法。1.向量内积向量其实是一维的矩阵，两个向量进行内积运算时，需要保证两个向量包含的元素个数是相同的。例1：importnumpyasnpx=np.array([1,2,3,4,5,6,7])y=np.array([2,3,4,5,6,7,8])result=np.dot(x,y)print(result)输出结果：168计算过程就是将向量中对应元素相乘，再相加所得。即普通的向量乘法运算。2.矩阵乘法运算注意：1.数组的运算是元
本文结合其他博主的一些介绍总结了dot函数运算过程基本简介dot函数为numpy库下的一个函数，主要用于矩阵的乘法运算，其中包括：向量内积、多维矩阵乘法和矩阵与向量的乘法。1.向量内积向量其实是一维的矩阵，两个向量进行内积运算时，需要保证两个向量包含的元素个数是相同的。例1：importnumpyasnpx=np.array([1,2,3,4,5,6,7])y=np.array([2,3,4,5,6,7,8])result=np.dot(x,y)print(result)输出结果：168计算过程就是将向量中对应元素相乘，再相加所得。即普通的向量乘法运算。2.矩阵乘法运算注意：1.数组的运算是元
基本思想：仍然是身份证分割，因为上一个篇博客的效果不好，所以操刀改mm系列的框架，并进行ncnn和mnn的c++的部署开发 mmcv_full1.6.1＋mmrotatev0.3.2测试没有问题mmcv_full1.4.６+mmrotatev0.3.0版本如果报错 ，需要删掉/home/ubuntu/v0.3.0/mmrotate/mmrotate/models/dense_head/oriented_reppoints_head.py报错提示的引用包chamfer_distance mmrotate源码和mnn源码使用20220813之前日期的测试没有问题, 第一步下载源码ubuntu@ub
基本思想：仍然是身份证分割，因为上一个篇博客的效果不好，所以操刀改mm系列的框架，并进行ncnn和mnn的c++的部署开发 mmcv_full1.6.1＋mmrotatev0.3.2测试没有问题mmcv_full1.4.６+mmrotatev0.3.0版本如果报错 ，需要删掉/home/ubuntu/v0.3.0/mmrotate/mmrotate/models/dense_head/oriented_reppoints_head.py报错提示的引用包chamfer_distance mmrotate源码和mnn源码使用20220813之前日期的测试没有问题, 第一步下载源码ubuntu@ub
Kickoffmeeting Materials一、对外客服流程A1-A6：2.个人数据的内容、处理的目的是否告知数据主体（用户），以怎样的方式告知用户？A7:数据主体同意的结果在制造商侧怎样体现？制造商怎样保证数据主体的七大权利？A11：是否通过合同明确数据主体、数据控制者和处理者？A12：对于A15-A22数据主体对于其数据（七大权利：知情权、访问权、反对权、可携带权、纠正权、删除权/被遗忘权、限制处理权、免受数据画像影响）的一些列诉求，数据控制者如果没有 及时采取行动，那么怎样向数据主体说明原因的？A13：控制者是否在收集个人信息时是否向数据主体告知：联系方式(数据保护官)、个人数据接收
