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本文转载自：校招薪水（OfferShow） 导语 大家好，曾经很多求职者会咨询小编一个问题，北上广深都有哪些不错的互联网公司，对于有着固定目标城市的求职者来说，一份真实可靠的城市求职薪酬清单显得尤为重要。为此，基于平台已有的高可信数据以及18、19届学长学姐的推荐，小编给大家整理了一份2019年互联网校招求职指南-城市篇，本篇就是专题活动的第一期—北京篇。 希望这份城市求职清单能让大家更清楚更明了的了解到不同城市的就业行情，更精准的求职，解答新老朋友心中的部分困惑，希望你们喜欢。名企求职，查薪资，请认准OfferShow哦！ 2019年互联网校招求职指南-北京篇 附注： 本次城市求职清单仅列举了2019届互联网求职相关热门互联网公司清单。 所有数据来源于校招薪水公众号，仅选取了平台的50余家，仅供参考。 所有数据整理不易，如需转载分享，请务必注明出处。 在此特别感谢广大的求职者的热心分享精神， 部分数据可能存在遗漏等情况，请勿深究。 本文分享自微信公众号 - AI算法与图像处理（AI_study）。 如有侵权，请联系 support@oschina.cn 删除。 本文参与“ OSC源创计划 ”，欢迎正在阅读的你也加入，一起分享。 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/u/4218785/blog/4590282

本文转载自：校招薪水（OfferShow） 大家好，曾经很多求职者会咨询小编一个问题，北上广深都有哪些不错的互联网公司，对于有着固定求职城市的人来说，一份真实可靠的求职薪酬清单显得尤为重要。 基于平台已有的高可信数据以及18、19届学长学姐的推荐，小编整理出了一份2019年互联网校招求职指南-城市篇。 继上次北上杭深的四篇互联网求职薪酬清单之后，很多人都希望小编整理一份其它城市的薪酬清单，本篇就是整个专题活动的第七期—广州篇。 希望这份城市求职清单能让大家更清楚的了解到不同城市的就业行情，更精准的求职，解答新老朋友心中的部分困惑，希望你们喜欢。查薪资，请认准OfferShow哦！ 2019年互联网校招求职指南-广州篇 未来竞争会更加激烈，我们必须努力提升自己的能力，2019我们共同进步，本人建立一个知识星球，希望在这里大家有任何问题都可以提出来，我们共同讨论，同时我也将分享一些宝贵的资料上去，期待未来的我们更加强大 希望这个星球可以让你少走一些弯路 扫码进星球 本文分享自微信公众号 - AI算法与图像处理（AI_study）。 如有侵权，请联系 support@oschina.cn 删除。 本文参与“ OSC源创计划 ”，欢迎正在阅读的你也加入，一起分享。 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/u/4218785/blog/4590286

OpenCV仿射变换——平移 OpenCV仿射变换——平移 OpenCV仿射变换——平移 公式及原理 OpenCV函数 实现代码 代码执行效果 公式及原理 定义原坐标为(x,y)，平移后(xoffect,yoffset)后的坐标为(x * ,y * ): 也就是说，原来在(x,y)位置的像素值，被平移到(x ’ ,y ’ )位置处，为方便计算机运算，可以写成矩阵样式： 在OpenCV中的防射变换矩阵 M 就是: OpenCV函数 通过cv::getAffineTransform函数得到变换矩阵 cv::Mat getAffineTransform(cv::InputArray src, cv::InputArray dst) 输入 InputArray src：表示输入的三个点 InputArray dstL:表示输出的三个点 返回 cv::Mat对象 通过cv::warpAffine得到平移或旋转的cv::Mat对象 void warpAffine(InputArray src, OutputArray dst, InputArray M, Size dsize, int flags=INTER_LINEAR, int borderMode=BORDER_CONSTANT, const Scalar& borderValue=Scalar()); src : Source

如果说人工智能技术将是自动驾驶汽车的大脑，那么硬件系统就是它的神经与四肢。从自动驾驶汽车周边环境信息的采集、传导、处理、反应再到各种复杂情景的解析，硬件系统的构造与升级对于自动驾驶汽车至关重要。 自动驾驶汽车硬件系统概述 今天，我将从五个方面为大家做自动驾驶汽车硬件系统概述的内容分享，希望大家可以通过我的分享，对硬件系统的基础有个全面的了解： 一、自动驾驶系统的硬件架构 二、自动驾驶的传感器 三、自动驾驶传感器的产品定义 四、自动驾驶的大脑 五、自动驾驶汽车的线控系统 1 自动驾驶系统的硬件架构 就整体而言，汽车是个全社会化管理的产品，其固有的行业特点是相对保守的。在人工智能的大潮下，面对造车新势力和消费者需求变化的冲击，传统汽车行业渐进式的创新方法已经面临巨大的挑战。急需改变传统的架构和方法不断创新。自动驾驶整体的硬件架构不光要考虑系统本身也要考虑人的因素。 自动驾驶系统主要包含三个部分： 感知、决策、控制 。 从整个硬件的架构上也要充分考虑系统感知、决策、控制的功能要求。整体设计和生产上要符合相关车规级标准，如ISO26262、AECQ-100、TS16949等相关认证和标准。目前L1、L2、ADAS系统的硬件架构体系和供应链相对完善符合车规级要求。 感知层： 依赖大量传感器的数据，分为 车辆运动、环境感知、驾驶员检测 三大类。 车辆运动传感器 ：

点击上方 “ AI算法与图像处理 ”，选择加"星标"或“置顶” 重磅干货，第一时间送达 编译 | 蒋宝尚 来源：AI科技评论 据Facebook 官方博客公告，PyTorch1.7版本已经于昨日正式发布，相比于以往的 PyTorch 版本，此次更新除了增加了更多的API，还能够支持 NumPy兼容下的傅里叶变换、性能分析工具，以及对基于分布式数据并行（DDP）和远程过程调用（RPC）的分布式训练。 此外，原有的一些功能也转移到了稳定版，包括自定义C++ -> 类(Classes)、内存分析器、通过自定义张量类对象进行的扩展、RPC中的用户异步功能以及Torch.Distributed中的许多其他功能，如Per-RPC超时、DDP动态分组（bucketing）和RRef助手。 其中一些亮点包括： 1、PyTorch.org上提供的二进制文件现在正式支持CUDA 11 2、对Autograd分析器中的RPC、TorchScript和堆栈跟踪的分析和性能进行了更新和添加。 3、(测试版)通过torch.fft支持NumPy兼容的快速傅立叶变换(FFT)。 4、(原型)支持NVIDIA A100 GPU和本地的TF32格式。 5、(原型)支持Windows上的分布式训练 6、torchvision (稳定)变换现在支持张量输入、批处理计算、GPU和TorchScript (稳定

文章目录 本课题的研究内容： 探地雷达原理 探地雷达图像预处理 图像倾斜矫正 均值法去背景原理与实现 图像分割技术 阈值分割技术的实现 腐蚀与膨胀技术 探地雷达杂波抑制研究与实现 探地雷达合成孔径成像 探地雷达目标识别 总结 本文为论文解读，为2008年发布的基于传统图像处理与识别论文，目标是探地雷达信号的识别。 本课题的研究内容： 1、讨论了各种探地雷达杂波抑制方法，数字图像的基本理论和图像倾 斜矫正方法，重点介绍了均值法去背景这种最常用的杂波抑制方法，分析 实现了图像的分割技术、滤波技术以及腐蚀与膨胀技术。从浅地层探地雷 达图像的特点出发，提出一种基于图像处理技术抑制探地雷达杂波的方 法。 2、分析了浅地层探地雷达合成孔径成像与普通雷达合成孔径成像的不 同。研究了探地雷达合成孔径成像时的一个重要参数——波速的估计问 题，使用了一种基于Hou曲变换的波速估计方法。在各种探地雷达合成 孔径成像方法中，改进了一种快速微波全息合成孔径成像方法。 3、介绍了针对B．scan的探地雷达目标识别与定位方法，在前述所提 杂波抑制的基础上运用并实现了一种有效的特征提取方法和基于模糊聚 类分析的自动识别方法，并实现了一种基于窗口划分的目标定位方法。 探地雷达原理 探地雷达(c№und Penetrating Radar简称GPR)是一种对地下或物体内不可见的目 标或界面进行定位的电磁技术

点击上方 “ AI算法与图像处理 ”，选择加"星标"或“置顶” 重磅干货，第一时间送达 来源：iNature 编辑：双一流高校 9月5日， Nature 指数公布了2019年7月1日到2020年6月30日大学/机构排名，也就是说最新的一期机构/大学的学术排名正式出炉。iNature编辑部进行了及时的整理发现： 在全球大学/机构综合排名中，中国科学院再次位居榜首，其次是中国科学技术大学，北京大学及清华大学。 中国科学技术大学再次蝉联高校第一；另外有19个大学/机构顺利挺进全球前100名，吉林大学、四川大学、武汉大学、华中科技大学再次进步；兰州大学表现卓越，位列109名。 全球大学/机构综合排名 对于全球大学排名，我们发现，中国科学院已经连续多年盘踞着榜首的位置，哈佛大学及马克思普朗克协会紧随着其后。 中国有 18名大学进入 全球前100名 ,分别是：中国科学院（第1名）， 中国科学技术大学（第8名），北京大学（第10名） ，清华大学（第11名），南京大学（第14名），中国科学院大学（第16名），浙江大学（第23名），复旦大学（第32名），中山大学（第37名）,南开大学（第38名），上海交通大学（第39名），苏州大学（第45名），四川大学（第47名），武汉大学（第49名），华中科技大学（第54名），厦门大学（第63名），吉林大学（第72名），天津大学（第76名），湖南大学（第91名）

4.1 复合变换 在 矩阵与线性变换 这一节内容中，我们知道了矩阵与线性变换中的对应关系，试想一下， 矩阵求逆，其实也是一种变换，就是将变换后的基向量还原为初始态 。 ok，做了一次变换之后仍然想做变换，如先将整个平面逆时针旋转90度再做剪切变换，会发生什么？这样从头到尾的总体作用效果就是进行另外一个线性变换。我们 将这个新的变换称为 两个独立变换的“复合变换” 。 此时这个矩阵捕捉到了逆时针旋转+剪切的总体效应，该矩阵就是 一个单独的作用，而不是两个顺序作用的合成 。 无论选择什么向量，采用先旋转后剪切变换&对应的符合变换后的作用效果是一致的，我们用数值的方式进行表达如下： 可以得出： 两个矩阵相乘，可以表示就是两个线性变换相继作用，需要注意的是，线性变换的作用顺序是从右向左 这样类似 复合函数 ,也是从里向外读。 4.2 计算复合矩阵 （一） 特例 我们同样可以采用追踪基向量的落脚点来描述及计算这个“复合变换” 。 就需要我们计算出基向量 变换后的位置是什么？首先M1表示基向量经过变换后的位置。 基向量 ,然后经过 的变换后落在了什么位置？ 基向量 ,然后经过 的变换后落在了什么位置？ 因此： 这个方法具有普适性 （二）一般化计算复合矩阵 4.3复合运算的运算规律 （一）复合运算不满足交换律，一般地， eg: （二）复合运算满足结合率， 一般地， 从数值角度证明非常麻烦

系列文章目录 一、环境配置：win10+VS2017+qt5+spinnaker+opencv+python 二、相机调用：VS2017+qt5调用FLIR工业相机实时成像 三、图像处理：C++调用pytorch模型实时处理相机图像 环境配置：win10+VS2017+qt5+spinnaker+opencv+python 系列文章目录 1.VS2017配置QT环境 1.1.软件安装 1.2.在VS中使用qt 2.Spinnaker的配置 2.1.Spinnaker GUI的安装 2.2.VS2017工程配置 3.OpenCV配置 4.python环境配置 5.避坑 最近使用FLIR工业相机做图像处理和界面设计，因此想把过程记录下来，方便以后查找和参考，同时避免过程中的坑。 1.VS2017配置QT环境 为什么不直接使用qt，是因为在qt中调用python程序一直失败，并且找不到原因。 1.1.软件安装 官方直接下载安装程序即可，VS需要注册。 VS下载地址： https://docs.microsoft.com/en-us/visualstudio/?view=vs-2019 QT下载地址： https://www.qt.io/ 1.2.在VS中使用qt 打开vs2017，点击工具-扩展和更新 搜索框输入QT，在联机里搜索，选择QT Vsiual Studio Tools并安装

　　 编辑：小舟、魔王 　　 近日，来自苏黎世联邦理工学院计算机视觉实验室的研究者提出了一种超分辨率模型 SRFlow。该模型具备比 GAN 更强的脑补能力，能够根据低分辨率输入学习输出的条件分布。该论文已被 ECCV 2020 收录。 　　超分辨率是一个不适定问题（ill-posed problem），它允许对给定的低分辨率图像做出多种预测。这一基础事实很大程度上被很多当前最优的深度学习方法所忽略，这些方法将重建和对抗损失结合起来，训练确定性映射（deterministic mapping）。 　　近日，来自苏黎世联邦理工学院计算机视觉实验室的研究者提出了一种新的超分辨率模型 SRFlow。 该模型是一种基于归一化流的超分辨率方法，具备比 GAN 更强的脑补能力，能够基于低分辨率输入学习输出的条件分布 。 　　 　　论文地址：https://arxiv.org/pdf/2006.14200.pdf 　　项目地址：https://github.com/andreas128/SRFlow? 　　研究者 使用单个损失函数 ，即负对数似然（negative log-likelihood）对模型进行训练。SRFlow 直接解释了超分辨率问题的不适定性，并学习预测不同逼真度的高分辨率图像。此外，研究者利用 SRFlow 学到的强大图像后验来设计灵活的图像处理技术