cos

Warm-up和Cos设置LR import bisect from bisect import bisect_right import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import math lr = [] iters=[] def _get_warmup_factor_at_iter( method: str, iter: int, warmup_iters: int, warmup_factor: float ): """ Return the learning rate warmup factor at a specific iteration. See :paper:`in1k1h` for more details. Args: method (str): warmup method; either "constant" or "linear". iter (int): iteration at which to calculate the warmup factor. warmup_iters (int): the number of warmup iterations. warmup_factor (float): the base warmup factor (the meaning changes

继续上篇文章内容，我们继续VOL1中的3.5 LOGICAL LINKS AND LOGICAL TRANSPORTS小节之后的内容学习。本章节讲述了BLE传输数据时候，不同的数据流应该采用不同的协议去传输，即使用什么样的协议去传输什么样的数据。举个比较简单的例子：之前章节我们提到，ADV的广播方式是不可靠的数据传输方式，如果应用要求传输数据可靠度很高，就不可以采用ADV的方式去传播数据。 以下列举了目前BLE支持的logical transport方式：ACL(基于connect的可靠传输), ADV（基于广播的不可靠传输）, ISO（流数据传输） 1. 传输使用的Logical transports介绍 LE ACL：基于连接的，用于传输LL and L2CAP control signaling and best effort asynchronous user data。此种传输使用NESN/SN和access address来保证传输的可靠性。传输的link包括LE-C,LE-U. LE advertising broadcast (ADVB)：基于广播的，broadcast control and user data to all scanning devices in a given area。不可靠的数据传输方式。传输的link包括ADVB-C,ADVB-U.

目录 Catalog 前言 Foreword 坐标系 Coordinate Systems 参考线几何描述 Geometry 直线 Line 参考线坐标系 e s ⃗ , e t ⃗ , e h ⃗ \vec{e_s}, \vec{e_t}, \vec{e_h} e s ​ ​ , e t ​ ​ , e h ​ ​ 曲率 κ \kappa κ 位置 p ⃗ \vec{p} p ​ 欧拉螺旋线 & 弧线 Sipral & Arc 曲率 κ \kappa κ 参考线坐标系 e s ⃗ , e t ⃗ , e h ⃗ \vec{e_s},\vec{e_t},\vec{e_h} e s ​ ​ , e t ​ ​ , e h ​ ​ 位置 p ⃗ \vec{p} p ​ 参数三次曲线 Parametric Cubic Curve 位置 p ⃗ \vec{p} p ​ 参考线坐标系 e s ⃗ , e t ⃗ , e h ⃗ \vec{e_s},\vec{e_t},\vec{e_h} e s ​ ​ , e t ​ ​ , e h ​ ​ 曲率 κ \kappa κ 前段时间在看OpenDRIVE文档，做相关的建模。现整理一下参考线（Reference Line）的采样方式，考虑采样出来的每个点都记录一些辅助信息。 前言 Foreword 本文根据OpenDRIVE 1.6

前言   今天下午，当我经过一个小时的奋”键“疾”码“，准备好好的审查一下（摸鱼）自己写的代码，经过一段时间审查（摸的差不多了，该下班了），得出一个结论我写的代码很优雅、精简。所以大手一挥提交代码，并在API管理系统上将xxx接口点了个完成。准备收拾东西走人了准点下班。然而事与愿违，没过多久前端大哥就@我了，说xxx接口有问题，麻烦处理一下。内心第一反应（你丫的参数传错了吧）卑微的我只能默默的回个，好的、麻烦把参数给我一下，我这边检查一下[微笑脸]。 场景还原   经过测试，发现确实是我的问题。还好没甩锅，要不然就要被打脸了。错误信息如下： { "code": "010000", "message":"java.util.HashMap cannot be cast to com.aixiao.inv.common.dto.tax.AddEmployeeDTO$Employee", "data": null }   看到这个错误有点懵， HashMap 无法转换为 AddEmployeeDTO$Employee 。内心在想，没道理啊。请求参数我都是拷贝过来的，压根就没用 Map 进行参数传递。毕竟我都是个老手了，咋可能犯这样愚蠢的错误。俗话说遇到问题不要慌，让我们掏出手机先发个朋友圈，不对好像有点跑题了，我们先看一下调用链的数据传递。   首先web将

3D变换 Use Homogeneous coordinates 三维空间中的变换矩阵 文章资源及内容来自 闫令琪博士的GAMES101课程 Use Homogeneous coordinates 我们使用齐次坐标，在三维空间中点和向量的表示如下 3D point = (x,y,z,1)T 3D vertex = (x,y,z,0)T 一般情况下，(x,y,z,w),若w = 0，则表示这是个向量。 若w≠0，且w = 1，则表示三维坐标中的一个点。 那么，当w≠1的时候，我们可以定义以下的运算： （x/w ，y/w ，z/w ，1） 我们可以得出一个结论，其实x,y,z,w在三维空间中的点的表示，实际上是这样： （x/w ，y/w ，z/w ） 我们上一章说，在三维空间中，也可以用齐次坐标来表示变换，只是原本从3X3的矩阵变成了4X4的矩阵，而这个4X4的矩阵还是满足一定的规律的，大概如下图： 和二维空间一样，我们在三维空间的变换中，先应用线性变换，再应用平移变换。 三维空间中的变换矩阵 类比的来看，我们可以从二维空间的变换中得到三维空间的变换矩阵。 首先是缩放矩阵： X、Y和Z可以自由的缩放，缩放的轴可以各不相同，每一个缩放都会影响自己的轴。 然后是平移矩阵： 平移也是一样，每个轴的平移都影响的是自己。 最复杂的是旋转矩阵。我们先从简单的按轴旋转写 以上分别是按X轴旋转

上一篇介绍了几何体的构造体参数，这篇郭先生就接着上一篇说。 1. ExtrudeGeometry挤压几何体 挤压几何体允许我们从一条形状路径中，挤压出一个Geometry。ExtrudeGeometry有两个参数，第一个参数是一个图形，第二个参数是它的配置 var shape = new THREE.Shape(); shape.moveTo( 0, 1.5 ); shape.bezierCurveTo( 2, 3.5, 4, 1.5, 2, -0.5 ); shape.lineTo( 0, -2.5 ); shape.lineTo( -2, -0.5 ); shape.bezierCurveTo( -4, 1.5, -2, 3.5, 0, 1.5 ); var extrudeSettings = { steps: 2, // 用于沿着挤出样条的深度细分的点的数量，默认值为1 depth: 0.3, // 挤出的形状的深度，默认值为100 bevelEnabled: true , // 对挤出的形状应用是否斜角，默认值为true bevelThickness: 0.3, // 设置原始形状上斜角的厚度。默认值为6 bevelSize: 0.5, // 斜角与原始形状轮廓之间的延伸距离 bevelSegments: 2, // 斜角的分段层数，默认值为3 curveSegments:

导语 | 随着直播电商行业的兴盛，有赞业务高速发展。但同时数据仓库中存储资源和计算资源消耗也非常高，甚至一度超过了整个平台业务的增速，显然不是一个可持续发展的态势。本文是对有赞技术副总裁，腾讯云最具价值专家TVP——沈淦老师在云+社区沙龙online的分享整理，为大家介绍有赞在数据中台成本治理上的实践，与大家一同交流。 点击查看完整直播回放 一、背景介绍 1. 数据中台机器资源情况 从整体的资源角度看，有赞数据中台机器数量在 1500 台左右，其中大部分是物理机，也有一部分是虚拟机，同时有 100 个左右的应用、4 万个核，数据规模在 15 PB 左右。 从规模上来看属于不大不小的一个数据集群。从业务的特征上看，离线计算、实时计算、平台应用、在线服务等都依赖于这些资源。其中离线机器的成本占了将近 50% ，其他的部分相对来讲占的是小头。 2. 数据成本增速超业务 在我们上半年的治理中，主要是针对离线计算场景，实时计算的部分目前在规划启动中。 根据目前的业务情况来看，数据中台资源上投入成本的增速比我们整个业务发展的增速还要快，这就导致了它的不可持续性，这也是我们进行成本治理的一个主要原因。 3. 问题剖析 分析下来，在成本方面我们主要面临的问题有以下这几个方面。 （1）资源水位低 一是整体的资源水位比较低，平均CPU使用率为 11% ，内存为 30% 左右。具体到场景中，离线的平均

本文带大家来了解一下云函数的冷热启动过程，以及面对云函数这种冷热启动模式，开发者需要注意哪些问题。 本文来自 Serverless 社区用户「乂乂又又」投稿 效果展示 云函数被第一次调用（冷启动） 云函数被多次连续调用（热启动） 云函数的冷、热启动模式 先跟大家讲下这里的云函数冷热启动模式是什么意思。 冷启动是指你在服务器中新开辟一块空间供一个函数实例运行，这个过程有点像你把这个函数放到虚拟机里去运行，每次运行前都要先启动虚拟机加载这个函数，这是比较耗时的一个过程，所以云函数需要尽量减少自身冷启动的次数。 热启动则是说如果一个云函数被持续触发，那我就先不释放这个云函数实例，下次请求仍然由之前已经创建了的云函数实例来运行，就好比我们打开虚拟机运行完这个函数之后没有关闭虚拟机，而是让它待机，等待下一次被重新触发调用运行，这样做的好处就是省去了给虚拟机「开机」的一个耗时环节，缺点是要一直维持这个虚拟机的激活状态，系统开销会大一些。 当然这里的云函数资源分配的问题并不需要我们操心，云函数的底层会通过算法自行调配。 在腾讯云云函数文档里的 简介 里有这么一段描述： 腾讯云云函数是腾讯云提供的 Serverless 执行环境。您只需编写简单的、目的单一的云函数即可将它与您的腾讯云基础设施及其他云服务产生的事件关联。 使用云函数时，您只需使用平台支持的语言（Python、Node.js、PHP

https://study.163.com/course/courseMain.htm?courseId=1006383008&share=2&shareId=400000000398149 （博主录制） (原创声明，转载引用需要指明来源) 模块概述 Python 模块(Module)，是一个文件，用 .py 结尾。模块包含了 Python 对象定义和Python语句。模块能够有逻辑地组织 Python 代码段，把相关的代码分配到一个模块里能让开发人员的代码更好用，更易懂。模块能定义函数，类和变量，模块里也能包含可执行的代码。 下例是个简单的模块 simpleModule.py： # -*- coding: utf-8 -*- """ 最简单的模块 """ def PrintName(name): #定义一个函数 print("hello:",name)#输出信息 导入模块三种形式 只有导入模块后才能使用。导入有多种方法，每种方法对名称空间都有不同的影响。 模块引入形式主要有三种形式，用math模块为例，分别如下： （1） import math ( 推荐) 这是进行导入的最简单方法，通常建议这样做。您可以使用模块名称作为前缀来访问模块的名称空间。这意味着您可以在程序中使用与模块中相同的名称，但可以同时使用它们。当您导入多个模块时，就可以清晰辨别特定名称属于哪个模块。 import

RTKLIB源码解析（一）——单点定位(pntpos.c) 标签： GNSS RTKLIB 单点定位 前段时间一直忙着写毕业论文，所以也没有太多时间来阅读 RTKLIB源码，最近好歹把 pntpos中的相关代码看了一遍，知道了 RTKLIB是如何实现单点伪距定位的。这里把每一个函数都做成了小卡片的形式，每个函数大都包含函数签名、所在文件、功能说明、参数说明、处理过程、注意事项和我的疑惑这几个部分，介绍了阅读代码时我自己的看法和疑惑。所以希望诸位看官能帮忙解答我的疑惑，与我交流，也希望能帮助后来也有需要阅读 RTKLIB源码的人，给他们多提供一份思路。总而言之，既为人，也为己。 这份文档是使用 Cmd Markdown完成的，在作业部落上其格式显式的非常完整，但是在博客园中 目录 、 代码块 和 流程图 似乎都没有显示出来，所以这里也贴上本文在作业部落上的链接 RTKLIB源码解析（一）——单点定位(pntpos.c) ，对格式“零容忍”的同学请移步那里。 目录 RTKLIB源码解析（一）——单点定位(pntpos.c) pntpos satposs estpos raim_fde estvel ephclk satpos satsys seleph eph2clk ephpos eph2pos rescode lsq valsol matmul dops ecef2enu