Team刚刚完成了一个敏捷项目，做一下项目总结，以备以后借鉴和提高。项目要成功的最关键因素是什么？软件要快速高效又高质量的提交靠的是什么？有人说最关键是项目经理，关键是沟通，有人说是技术设计，有人说是对需求的把握……从我看来，都是盲人摸象，项目要成功，软件要快速高效又高质量的提交，靠的是多重因素的整合和平衡；首先要对需求的准确理解和把握，贯穿全流程的沟通，做项目靠人，对人/士兵的管理（物质、心理），适合组织的先进的过程（开发，测试，评审，组织，考核），还有工具的运用和整合大大提升组织效率，缺少那一样都是不行的。成功的模式只有一个，而失败却有各式各样，就是这个道理。沟通，沟通，随时随地，全方位立

ICP 算法将两个点云作为输入并返回刚性变换（旋转矩阵 R 和平移向量 T），以最好地对齐点云。 例子： [R,T] = ICP(q,p,10); 使用算法的 10 次迭代将 p 的点与点 q 对齐。 然后使用转换应用R*p + repmat(T,1,length(p)); 该文件实现了点对点和点对平面以及一些其他功能，例如外推、加权函数、边缘点拒绝等。 有关 ICP 算法和实现的变体的介绍性文本，请参阅http://www2.imm.dtu.dk/~jakw/publications/bscthesis.pdf Hans Martin Kjer & Jakob Wilm -- PET 运动校正的表面配准算法评估

深度共鸣论文 最近的论文包括神经符号推理，逻辑推理，视觉推理，自然语言推理以及其他与深度学习和推理相关的主题。 0调查或谈话 [1] Yoshua Bengio，从系统1深度学习到系统2深度学习 [2] Yann Lecun，自我监督学习 [3]用于算法推理的PetarVeličković图表示学习 1数学问题 [1] Saxton，David等。 分析神经模型的数学推理能力。 arXiv预印本arXiv：1904.01557（2019）。 [2] Ortega，Pedro A.等人。 顺序策略的元学习。 arXiv预印本arXiv：1905.03030（2019）。 [3] Lample，Guillaume和FrançoisCharton。 象征性数学的深度学习。 arXiv预印本arXiv：1912.01412（2019）。 [4]卓，陶和莫汉·坎坎哈利（Mohan K

纳米级 纳米产品量化（nanopq）：产品量化（PQ）和优化产品量化（OPQ）的纯实现，以纯python编写，没有任何第三方依赖性。 正在安装 您可以通过pip安装软件包。 该库可在Linux上与Python 3.5+一起使用。 pip install nanopq 例子 import nanopq import numpy as np N , Nt , D = 10000 , 2000 , 128 X = np . random . random (( N , D )). astype ( np . float32 ) # 10,000 128-dim vectors to be indexed Xt = np . random . random (( Nt , D )). astype ( np . float32 ) # 2,000 128-dim vectors for t

最近matlab不能用了，提示需要激活，这是罪行的激活文件，按原来的方法重新激活一下即可正常使用。

% 图像数据的快速最近、双线性和双三次插值% ％ 用法： %------ % Z = ba_interp2(F, X, Y, [方法]) % % 其中方法是最近的、线性的或三次的。 % % F 是具有任意层数 D 的 WxHxD 图像。 % X, Y 是 I_1 x ... x I_n 矩阵，x 和 y 坐标为% 插值。 % Z 是一个 I_1 x ... x I_n x D 矩阵，其中包含插值图像通道。 % % 注释： %------ % 此方法通过重复最接近访问点的值来处理边界。 % 这与 matlabs 边框处理不同。 % ％ 例子%------ % % %% 山魈眼％ 清除% IMG=load('mandrill'); % IMG = ind2rgb(IMG.X, IMG.map); % [Dx Dy] = meshgrid(130:0.1:250, -150:0.1:-50);

IAR的注册机1.4版，非1,3,包含了最新的8051许可数据。亲测10.20.1有效。 使用教程可参考https://blog.csdn.net/zousy202/article/details/77920274

受自然过程启发的进化优化方法在解决复杂的优化问题方面表现出良好的性能。 例如，遗传算法（受人类和其他物种的生物进化启发）、蚁群优化（基于蚂蚁努力寻找食物来源的最佳路径）和模拟退火（基于真实的退火过程，其中物质被加热超过其熔点，然后冷却以达到晶格）被广泛用于解决工程优化问题。 所提出的进化优化算法通常受到自然过程建模的启发，而没有考虑物种进化的其他方面，尤其是人类进化。 这项工作中提出的方法使用人类的社会政治进化作为开发强大优化策略的灵感来源。 特别是，该算法将帝国主义视为人类社会进化的一个层次，并通过对这个复杂的政治和历史过程进行数学建模，将其作为进化优化的工具。 自最近推出以来，这种新颖的方法已被研究人员广泛采用以解决不同的优化任务。 该方法用于设计工厂优化布局、自适应天线阵列、智能推荐系统、工业和化工拥有的优化控制器。 欲了解更多信息，请访问：

按下空格键进行一次迭代，清晰明了地看出迭代最近点ICP算法的每一步计算。

SMPTE组织最近发布的6G-SDI接口协议标准，SMPTE组织最近发布的6G-SDI接口协议标准（ST 2081）。