Apache Lens

《Ray Tracing in One Weekend》完结篇 最近课程上机实验，封面图渲染时间也超长，所以写东西就落下了，见谅 这篇之后，我会继续 《Ray Tracing The Next Week》 ，还请多多关注 这几天我在渲染这本书的封面图，封面图还没出，不算结束，刚好安排了10节 今天呢，有两件事： 1.阐述整个工程的文件组织即内容 2.阐述封面，完结 12.1工程文件组织 试过很多方法，问过很多老师，无奈，子类继承实现的父类纯虚函数实在无法和类声明分成两个文件（即声明放于.h，其他实现放在.cpp中），室友说，纯虚函数继承实现和模板很类似 所以，我们在合适的时候使用hpp 在学习过程中，我们遇到了诸如反射、折射之类的函数，它们并不应该属于某个具体子类，或者抽象基类 所以，我把它们写在了泛型3D数学库里面了 C++泛型3D数学库是我们学光线追踪的数学专用库了吧算是 向量库 基础光学几何函数库 在回头看我们的光线追踪的项目代码 1.工程定义文件 我们之前是在ray这个最基本的类中定义了一些基本的命名，尔后，发现，所有的东西都要用ray::val_type诸如此类的代码去描述光线追踪所用到的一些普遍类型，这个非常麻烦，代码也长，后来，我们将它们移出了ray-class，放在了namespace rt中，但是，仍然放在ray文件中，这个很不合理，所以我们定义了一个RTdef

At the top of the electron microscope is the electron gun. As we've discussed it has a filament and then what's often called the Wehnelt cylinder. And then an accelerator stack to accelerate the electrons as they come out and head down the column. And this is called the electron gun. Next we have the first lens system, which is called the condenser lens system. Complete with a set of deflectors and lenses, usually there's two called C1 and C2, stigmators and an aperture. The purpose of the condenser lens is to take the electrons coming out of the gun and focus and direct them onto the sample.

目录 1. 传感器的组成、特性及指标 1.1 传感器的组成 1.2 传感器的特性及指标 2. 应变传感器的核心元件、工作原理、分类方法及应用 2.1 核心元件及工作原理 2.2 分类方法及应用 3. 光纤传感器的分类、工作原理及典型应用例子 3.1 分类及工作原理及典型例子 4. 压电传感器的分类、测量参数及优缺点 4.1 分类测量参数及优缺点 5. 光电效应的分类、光电元件的原理 5.1 光电效应分类，原理 6. 光栅传感器的工作原理及细分技术 6.1 工作原理 6.2 细分技术 7. 分析智能家居、手机的传感器 7.1 智能家居中的传感器 7.2 手机中的传感器 8. 温度传感器的种类、测温电阻以及半导体热敏电阻的测温原理 8.1分类 8.2 测温电阻及半导体热敏电阻 9. 未来传感器的发展方向 10. 磁敏传感器的工作原理、磁阻元件的应用 10.1 工作原理 10.2 应用 11. 气体、湿度传感器的工作原理及应用举例 11.1 原理 11.2 应用举例 12. 霍尔传感器的原理及应用 13. 复印机、扫描仪的原理 13.1 复印机原理 13.2 扫描仪原理 14. 设计题 15. 电路分析题 16. 乱猜的 1. 传感器的组成、特性及指标 1.1 传感器的组成 传感器的主要作用是感受和响应规定的被测量，并按一定规律将其转换成有用的输出，特别是完成非电量到电量的转换

大量报告不断表明，今天的企业将混合和多云作为其首选的IT基础设施部署模式。根据IDG的一项 调查 ，超过一半（55%）的组织目前使用多个公有云，21%的组织说他们使用三个或更多的公有云。 云计算调查： https://resources.idg.com/download/2020-cloud-computing-executive-summary-rl 本文来自于CNCF： https://www.cncf.io/blog/2021/01/06/multicloud-kubernetes-management-with-lens/ 更多参考： kubernetes for china Kubernetes知识体系-从入门到精通 Kubernetes知识体系-架构图版 Kubernetes 1.20.0高可用集群快速升级及扩容 Kubernetes 1.20：最优秀、美妙、酷的版本 使用Kubeadm Upgrade更新Kubernetes集群的过程 使用kubeadm部署高可用Kubernetes 1.17.0 Kubernetes 多集群管理平台-wayne实践 KubeSphere®️ 容器集群管理平台 随着开发人员逐渐适应构建和发布容器，Kubernetes已成为容器编排的首选。 组织为什么要跨多个云供应商部署Kubernetes有很多原因： 云爆发 在多云基础设施中，“爆发

Unreal Engine 4.9 引擎特性 SHARE: 本页面的内容： 通用提示 定位到性能局限的原因 Show Flags 视图模式 如何处理大范围的不同硬件 基于一段时间来生成图表 更多关于性能和分析的话题 在做游戏的过程中， 性能 是个 无所不在 的话题。为了创建梦幻般的画面，我们需要至少游戏帧数至少达到每秒 15 帧。根据不同的平台和游戏类型，这个帧数可能是 30 或者 60，甚至在某些情况下要求更高。 虚幻 引擎 提供了很多功能，它们也有不同的性能特性。为了达到性能的要求会需要对游戏素材和代码进行优化。因此需要能够知道性能花费在何处。这一点可以通过使用引擎的性能分析工具。 每个性能问题都可能是不同的，需要对当前的硬件、软件都有一定的了解。这里我们整理了一些细节应该能在这方面有所帮助。 这篇指南主要涵盖的是渲染的话题，因为通常渲染是性能花费最多的地方。更多的物件，更高的分辨率，更多的灯光，漂亮的材质，所有这些都会在性能上有所影响。 还好是在渲染上，这里要重新获取性能也相对容易，很多渲染的特性都可以直接在控制台中调整。 编辑器的输出日志，或者游戏的控制台中内，可以： 设置控制台变量（ cvarname value ） 获取当前的状态（ cvarname ） 查看某个变量的帮助（ cvarname ? ） 如果需要的话，可以将设置保存到 ConsoleVariables

这题就单独写个题解吧。想了两天了，刚刚问了一个大佬思路基本上有了。 题意： 一个串$S$，一个串$T$，在$S$中选一段子串$S[i,j]$，在$T$中选一段前缀$T[1,k]$使得$S[i,j]T[1,k]$拼起来得到的字符串是回文，并且$S$的这个串长度大于$T$的这个。问有多少这样的三元组$(i,j,k)$ 思路： 首先我们可以知道我们要找的其实就是这样三个串，$a,b,c$。其中$a$和$c$合起来是$S$中连续的一段子串，$b$在$T$中且$a$和$b$是对称的，$c$一定要是一个回文，且长度至少是$1$。 第一步比较简单我们可以用manacher求出$S$中的每一个回文。 比如上面图中的下面话的是一个以$i$为中心的回文，假设他的半径是$p$。 那么$i-p$到$i-1$都是满足条件的$a$串的起始点，因为他们后面都接着一段回文。 那么我们把$S$倒过来得到$S'$，拿$S'$和$T$跑exkmp，就可以得到$S'$的每一个后缀和$T$最长公共前缀。 这表示有$ex[i]$个串可以作为$a$串的选择。 答案应该是$a$串的选择个数$*c$串的选择个数 $c$串的选择个数怎么找呢，其实他就是以$i$为开头的回文串的个数。 用manacher加差分可以处理。具体的可以看hdu5157 https://www.cnblogs.com/wyboooo/p/9988397

注：资料来自 https://zhuanlan.zhihu.com/p/27549771 开机后系统一直提示需要更新，我想着可以正常使用就没必要去更新了。没想到今天开机时候卡死在logo页面，还好已经被前人踩过坑了~~ 总结步骤： 1.开机时选择高级选项，选择recovery mode进入恢复模式；此时打印一些状态，我这边看到一个system file err一闪而过…… 2.选择root选项，此时会要求输入root的密码，输入后进入命令行模式 3.执行命令 $ sudo apt update $ sudo apt install --reinstall unity unity-common unity-lens* ubuntu-desktop lightdm $ sudo apt autoremove --purge $ reboot 我这里安装的时候提示没有找到unity-lens*，执行重启命令后终于是进去了…… 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/u/3508700/blog/4280607

1.ISP位置 ISP(Image Signal Processor)，即图像信号处理器，用于处理图像信号传感器输出的图像信号。它在相机系统中占有核心主导的地位，是构成相机的重要设备。 主要内部构成 如下图所示，ISP 内部包含 CPU、SUP IP、IF 等设备，事实上，可以认为 ISP 是一个 SOC，可以运行各种算法程序，实时处理图像信号。 ISP 架构 CPU CPU 即中央处理器，可以运行 AF、LSC 等各种图像处理算法，控制外围设备。现代的 ISP 内部的 CPU 一般都是 ARM Cortex-A 系列的，例如 Cortex-A5、Cortex-A7。 SUB IP SUB IP 是各种功能模块的通称，对图像进行各自专业的处理。常见的 SUB IP 如 DIS、CSC、VRA 等。 图像传输接口 图像传输接口主要分两种，并口 ITU 和串口 CSI。CSI 是 MIPI CSI 的简称，鉴于 MIPI CSI 的诸多优点，在手机相机领域，已经广泛使用 MIPI-CSI 接口传输图像数据和各种自定义数据。外置 ISP 一般包含 MIPI-CSIS 和 MIPI-CSIM 两个接口。内置 ISP 一般只需要 MIPI-CSIS 接口。 通用外围设备 通用外围设备指 I2C、SPI、PWM、UART、WATCHDOG 等。ISP 中包含 I2C 控制器，用于读取 OTP

ISP基本框架及算法介绍 ISP(Image Signal Processor)，即图像处理，主要作用是对前端图像传感器输出的信号做后期处理，主要功能有线性纠正、噪声去除、坏点去除、内插、白平衡、自动曝光控制等，依赖于ISP才能在不同的光学条件下都能较好的还原现场细节，ISP技术在很大程度上决定了摄像机的成像质量。它可以分为独立与集成两种形式。 ISP 的Firmware 包含三部分，一部分是ISP 控制单元和基础算法库，一部分是AE/AWB/AF 算法库，一部分是sensor 库。Firmware 设计的基本思想是单独提供3A 算法库，由ISP 控制单元调度基础算法库和3A 算法库，同时sensor 库分别向ISP 基础算法库和3A 算法库注册函数回调，以实现差异化的sensor 适配。ISP firmware 架构如下图所示。 不同的sensor 都以回调函数的形式，向ISP 算法库注册控制函数。ISP 控制单元调度基础算法库和3A 算法库时，将通过这些回调函数获取初始化参数，并控制sensor，如调节曝光时间、模拟增益、数字增益，控制lens 步进聚焦或旋转光圈等。 1. TestPattern------测试图像 Test Pattern主要用来做测试用。不需要先在片上ROM存储图片数据，直接使用生成的测试图像，用生成的测试图像进行后续模块的测试验证

https://mp.weixin.qq.com/s/m9vjDGTPLWanEmbXGNXJqw By 超神经 场景描述：相比往年，这场全球众多开发者期待已久的「程序员春晚」，节目精彩度似乎差强人意。 关键词：Google Search，Google Assistant，Google Lens 万众期待之下，Google I/O 2019 来了。北京时间 5 月 8 日凌晨 1 点，在加州的海岸线圆形剧场( Shoreline Amphitheater ) ，数千人参加了谷歌这场最隆重的盛会。 然而，也许是期望太高，在长达两个小时的演讲中，谷歌今年交出的这份「成绩单」似乎差强人意。 今年的主题，由之前的「AI First」升级为「Buiding a more helpful Google for everyone」。看起来黑科技满满的主题演讲，细细琢磨之后，却感觉他们是画了一个大大的饼。 「成绩单」展示 没有意外，和大会前所预测的内容一样，本次的 I/O 大会上，谷歌发布了以下内容： 主打中端定位的 Pixel 3a 和 Pixel 3a XL，售价 399 美元起 升级为大屏幕的智能音箱 Nest Hub Max，售价 299 美元 推出了有多项升级的安卓 Android Q 围绕 AI 的一系列进展，比如智能助手，智能相机等应用的更新 从发布会来看，谷歌目前已经布局各个领域