基于实现多光谱图像的多标签场景分类为目的，采用卷积神经网络的方法，通过计算数据集中所有样本标签的共现矩阵，利用共现矩阵为每个标签分配不同的权重，提出了一种新的计算损失函数的方法。所设计的卷积神经网络能够充分利用除了红绿蓝三通道之外的光谱信息，同时也能够利用已有的预训练的卷积神经网络权重进行参数的初始化，使得网络能够快速收敛。所提出的算法在Planet Amazon数据集上取得了最高的F值，从而得出了该算法具有高准确率和高可行性的结论。

您有数据，您想提出问题，但是对数据进行可视化以获得所需答案的最佳方法是什么？要让数据发挥作用，首先要将其转换为有效的可视化或仪表板。 此白皮书将介绍不同的图表（和图形）类型及其使用场景，以及如何利用这些图表类型产生最大影响力的提示。

FusionCube 6.0.5.SPC100 VMware场景在部署过程中出现报错“42% [ESXI]网络配置失败”

本文介绍了实现视频分割和场景聚类的算法。首先用 X2直方图匹配法检测镜头切换,梯度法检测镜头淡入淡出;然后对镜头内非相邻帧间距离经过阈值判断提取关键帧;进一步基于镜头的关键帧集计算镜头间的相似度,对相似度大于阈值的镜头进行聚类;最后给出了典型实验结果,表明上述算法对视频分割和镜头聚类有较好的性能。

智造+价值场景解决方案手册

手把手视频详细讲解项目开发全过程，需要的小伙伴自行百度网盘下载，链接见附件，永久有效。 课程简介 从零开始讲解大数据业务及数据采集和迁移需求，以案例驱动的方式讲解基于Flume构建高容错高可靠的分布式数据采集平台。 课程亮点 1，知识体系完备，从小白到大神各阶段读者均能学有所获。 2，生动形象，化繁为简，讲解通俗易懂。 3，结合工作实践及分析应用，培养解决实际问题的能力。 4，每一块知识点, 都有配套案例, 学习不再迷茫。 适用人群 1、对大数据感兴趣的在校生及应届毕业生。 2、对目前职业有进一步提升要求，希望从事大数据行业高薪工作的在职人员。 3、对大数据行业感兴趣的相关人员。 课程内容 第一章：企业级需求 1.大数据迁移及采集问题概述 2.分布式解决方案Flume 3.Flume运行原理及架构详解 第二章：Flume一站式快速部署方案 1.Flume企业级版本选型 2.Flume部署环境选型 3.Flume快速部署方案 第三章：Flume企业级全场景业务案例 1.单日志动态监控采集方案 2.分时日志实时监控采集 3.多数据源动态采集方案 4.内存式高性能缓存方案 5.实时采集存储HDFS 6.多目标存储架构 7.Flume多层采集架构 第四章：一招解决Flume数据容错 1.Flume高级组件：SinkProcess 2.Flume故障转移 3.Flume负载均衡 第五章：半小时搞定Flume最难组件 1.拦截器功能及应用场景 2.Timestamp Interceptor 3.Host Interceptor 4.Static Interceptor 5.RegexFilter Interceptor 6.拦截器开发实战 第六章：Flume面试核心要点全讲解 1.Source功能及原理 2.Channel功能及原理 3.Sink功能及原理 4.Source开发实战 5.Sink开发实战

场景化应用助力企业数字化转型

Unity3d中场景漫游的制作

安装了。在应用开发方面，悉见 X1 是比较友好的，支持安卓 4.4 以上平台的直接开 发，而关于模型制作的平台也有很多的选择，只要可以在安卓平台上跑的基本都没有 问题，有兴趣的开发者上手会比较容易。悉见 X1 有两种操作方式，一种是前面提过的 手势识别，手势识别可以上、下、左、右四个方向的选择，还可以支持向后确认和向 前退出的手势。但可能由于作者本身不熟悉手势操作的原因，手势识别的触发并不规 律。第二种操作方式是通过按键进行操作，在眼镜腿的顶部有四个按键：开机键、确 认键、两个音量调整键，使用时显示屏幕中间会出现一个“+”号，用户需要转动脑 袋，用它对准想要选择的目标按下确认键进行选择。 12. AR 头显 Mira Prism Mira Prism 由两部分组成：塑料材质的主体佩戴在头部，前部可拆卸镜片用 来反射手机屏幕让用户看见 AR 内容。Mira 头显很轻，即使前面装上智能

斯坦福大学在读博士生祁芮中台：点云上的深度学习及其在三维场景理解中的应用.pdf