（1）局部自相似描述子表示图像的局部特性，而非全局，这使描述子能应用于更多有挑战性的图像； （2）对数极坐标导致了局部仿射变形； （3）选取bin中的最大值作为bin的值，使得描述子对于最佳匹配位置表现不敏感； （4）运用patch而非单个pixel能获取更多的图像信息； （5）局部自相似描述子不仅包含了目标的骨架，更包含了颜色、边缘等丰富信息。

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som matlab代码自组织图 用于自组织地图（SOM）等的Matlab工具箱。 SOM Toolbox 2.0是用于实现自组织地图算法的Matlab 5的软件库，由Esa Alhoniemi，Johan Himberg，Jukka Parviainen和Juha Vesanto版权所有（C）1999。 运行SOM代码 运行主Matlab文件需要该目录中的所有文件：'data2kde2som'。 该文件将分类（即合并）的数据转换为内核密度估计，然后通过Vesanto等人的SOM功能运行该估计。 需要两个（CSV）输入来运行“ data2kde2som” ：( 1）bin_midpoints（分类数据的每个bin的中点）和（2）适合您的bin的数据（每行代表每个点的数据分布）。 执行主成分分析（PCA） 还有一个名为“ pca_surrey”的文件，对两个文件执行PCA（与SOM输出进行比较）。

虽然可以为许多常见形状的线圈找到电感的闭式表达式，但此工具允许您预测任意形状的线圈的电感。 该工具用于“智能编织”传感器的开发。 这是 Richard Dengler 描述的技术的数值实现“作为曲线积分的线环自感” ( http://arxiv.org/abs/1204.1486 ) 请注意，使用此脚本完成的计算可以使用免费软件 FastHenry2 ( http://www.fastfieldsolvers.com/products.htm#fasthenry2 ) 更快地进行计算。 为 FastHenry2 生成 Smart Braid Geometry 的脚本可从以下网址获得： https://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/62507-self-inductance-of-smart-braid-fiber-enhanc

HFT订单 如WK Selph所述，用于高频交易（HFT）的限价订单簿，已在Python3中实现（正在使用C实现） 基于WK Selph的博客文章： 在Archive.org的WayBackMachine上可用： "There are three main operations that a limit order book (LOB) has to implement: add, cancel, and execute. The goal is to implement these operations in O(1) time while making it possible for the trading model to efficiently ask questions like “what are the best bid and offer?”, “how much volume is there between prices A and B?” or “what is order X’s current position in the book?”. The v

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在Pytorch中进行对比学习变得简单 似乎我们可以进行图像的自我监督学习。 这是一种使用Pytorch包装器的简单方法，可以在任何视觉神经网络上进行对比式自我监督学习。 目前，它包含足够的设置供一个人在SimCLR或CURL中使用的任何一种方案上进行训练。 您可以包装接受可视输入的任何神经网络，无论是Resnet，策略网络还是GAN的鉴别器。 其余的都照顾好了。 问题 事实证明，CURL的结果。 建议您使用SimCLR设置，直到另行通知。 安装 $ pip install contrastive-learner 用法 SimCLR（具有标准化温度标度的交叉熵损失的投影头） import torch from contrastive_learner import ContrastiveLearner from torchvision import models resnet = m

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