这是一个用于轴标签对齐的简单 MATLAB 函数。 当投影模式为 Perspective 或 DataAspectRatio 不是 [1 1 1] 时，它仍然有效。 ＃＃ 职能- `align_axislabel`：将$x$、$y$和$z$标签旋转到其对应轴的方向，并将标签移动到与轴适当的距离； - `align_axislabel_log`：支持 $z$ 轴的对数刻度； - `axislabel_rotation`：它只执行旋转； - `axislabel_rotation_angle`：计算$x$、$y$ 和$z$ 标签的正确旋转角度（不执行实际旋转）； - `axislabel_translation`：将轴标签移动到与轴适当的距离； - `axislabel_translation_slider`：用于设置参数`AXISALIGN_TRANS_A` 和`AXISALIGN_TRA

最近需要做人脸对齐的算法，通俗理解就是将图片人人脸姿态不太正确的给矫正过来，所以写了python版本的人脸对齐算法。基本原理是先通过MTCNN检测到人脸的五个关键点，再把原图中人脸区域外扩100%（这样做的目的是保证对齐后图片中没有黑色区域，当然这个外扩的比例是看对齐效果自己可以调节的，我这里设置的100%）。最后的人脸对齐尺寸分为两种：112X96尺寸和112X112尺寸，其中首先需要定死仿射变换后人脸在目标图上的坐标，然后直接变换。废话不多说，直接手撕代码。 # 该代码实现利用人脸的五点仿射变换实现人脸对齐 # 具体就是首先使用mtcnn检测算法检测出人脸区域，并得到lanmarks关键

今天小编就为大家分享一篇浅谈pytorch、cuda、python的版本对齐问题，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

随便google一下,人家就可以跟你解释的,一大堆的道理,我们没怎么多时间,讨论为何要对齐.直入主题,怎么判断内存对齐规则,sizeof的结果怎么来的,请牢记以下3条原则

本文着眼于在AI一致性背景下出现的哲学问题。它捍卫了三个主张。首先，AI协调问题的规范和技术方面是相互关联的，这为在两个领域工作的人们之间的有效参与创造了空间。其次，重要的是要明确对齐的目标。人工智能与指令，意图，揭示的偏好，理想偏好，兴趣和价值观相符之间存在显着差异。在这种情况下，基于原则的AI对齐方法将这些元素以系统的方式结合在一起，具有相当大的优势。第三，理论学家面临的主要挑战不是确定AI的“真实”道德原则。相反，它是确定公平的公正原则，尽管人们的道德观念差异很大，但原则上仍应得到反思的认可。本文的最后一部分探讨了可以潜在地确定AI协调的公平原则的三种方式。

5G室内外波束对齐提升室内小区覆盖性能案例 【摘要】本文通过配置室内外波束对齐，降低室内外小区业务信道和公共信道的碰撞；室内小区正交权值轮发，降低空间中的覆盖空洞，提升室内小区覆盖性能。 【关键字】波束对齐 【业务类别】参数优化 一、 问题描述 5G 波束可灵活配置，水平和垂直灵活组合，适应不同场景。针对室分和宏站同时存在的场景，当宏站和室分配置不同时，对室分小区的干扰程度不一样。 如果室分与宏站波束配置不对齐，宏站多波束的发送时域位置会碰撞干扰室内小区的业务信道，在宏微强干扰场景下，对边缘 UE 整个业务信道测量和信道自适应造成影响，影响用户感知。 通过配置室内外波束对齐，降低室内外小区业务信道和公共信道的碰撞；室内小区正交权值轮发，降低空间中的覆盖空洞，提升室内小区覆盖性能。

人脸识别 使用世界上最精确的面部对齐网络从Python检测面部标志，该网络能够检测2D和3D坐标中的点。 使用基于深度学习的最新人脸对齐方法进行构建。 注意： lua版本可用。 对于数值评估，强烈建议使用lua版本，该版本使用与本文评估的模型相同的相同模型。 不久将添加更多型号。 产品特点 检测图片中的2D面部地标 import face_alignment from skimage import io fa = face_alignment . FaceAlignment ( face_alignment . LandmarksType . _2D , flip_input = Fa

% 通过使用互相关将 wav2 移动到与 wav1 对齐来对两个波信号进行时间对齐。 % 输入 'wav1' 和 'wav2' 可以是文件名字符串或% struct 的格式为：'wav1.s' 包含 nSample x 1 向量中的波形信号，'wav1.sr' 是采样率。 % % 输入 wav1、wav2 中的所有通道将在互相关比较之前进行平均。 % 输出 'y', 'sr' 是时间对齐 wav2 的修改信号。 % wav1 的时间总是被保留。 % 'delayT': wav2 相对于 wav1 的“延迟”，这意味着 wav2 在 'delayT' 秒内比 wav1“更晚采样”（即感兴趣的信号出现“更早”）， % 或更早（如果 delayT 为负。即，感兴趣的信号在“-delayT”秒内比 wav1 出现“晚”）。 % 'ifplot'：如果你想绘制对齐的结果。 默认值 = 0。 % 'S

GPA是一种统计分析方法，可用于比较物体的形状。 这段代码使用 GPA 进行面部对齐：由 Pulak Purkait 开发。 算法的详细信息可以在https://graphics.stanford.edu/courses/cs164-09-spring/Handouts/paper_shape_spaces_imm403.pdf 中找到 如有任何疑问，请联系：电子邮件 - pulak.isi@gmail.com

分段线性时间规整 此存储库包含用于时间扭曲多维时间序列的研究代码。 它是作为以下手稿的一部分开发的，该手稿着重于对大型神经记录的分析（尽管此代码也可以应用于许多其他数据类型）： 。 威廉姆斯AH，普尔B，马埃斯瓦拉纳森N，达瓦勒AK，费舍尔T，威尔逊CD，布兰恩神经元。 105（2）：246-259.e8 该代码适合具有线性或分段线性变形函数的时间变形模型。 这些模型比经典的算法更受约束，因此不太容易过度拟合具有高噪声水平的数据。 这在下面的综合数据中得到了证明。 简而言之，一维时间序列是在多次重复（试验）中测量的，呈现出相似的时间分布，但每次试验均具有随机抖动。 仅对试验进行平均，就无法很好地描述典型的时间序列（底部为红色轨迹）。 线性时间扭曲模型可以识别出更好的原型轨迹（标记为“模板”），同时考虑到每个具有扭曲函数（底部为蓝色到红色线性函数）的时间转换。 右侧显示了基于DTW的非线