这里我们首先画一个自己选择的研究区，用于方便计算NDWI，这里我们将青海湖区域作为我们的研究区，第二步我们就是要设定一个函数，用于在函数中执行循环遍历，这里包括去云和影像筛选过程，最后按照最大值合成，最后我们分别加载影像，计算影像水域的面积分别用到的就是我们提到的pixelArea()和reduceregion(),在这个过程中我们可以设定一个水域变化面积的函数，用来展示每一面水体的面积变化情况，期间我们还可以构建动态展示效果，加载影像的三年湖水的动画效果。

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本期文章是K8s系列第5篇，主要是实战使用Service暴露应用。通过本期文章：我们将学习了解 Kubernetes 中的 Service，学习标签(Label) 和 标签选择器(Label Selector) 对象如何与 Service 关联，最后在 Kubernetes 集群外用 Service 暴露应用。

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---- 新智元报道   来源：IEEE 编辑：小咸鱼 David 【新智元导读】心智的计算理论是一个根深蒂固的理论，我们一般假设智能、思想、认知属于计算的产物。但也许有意识的体验来自某种「自我组织」。也许认知与计算根本没有关系。 长期以来，深度学习和人工神经网络的灵感被很多学者认为是来自人类的大脑。 比如，神经元之间的连接在人工神经网络中，是用节点之间的权重表示的。正值表示兴奋性连接，负值表示抑制性连接。 所有输入都通过权重进行加权并求和（线性组合），然后，通过激活函数控制值域输出。例如，可接受的

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iVX的学习并不需要什么特别的技术和基础，只要你觉得自己的“逻辑能力”还不错，应该都可以很好掌握这门编程语言。总体来说iVX适合（但不限于）以下用户使用：

前言 一般我们把采集的原始数据放在 rosbag 中。我们要可视化需要对 bag 包解析二维图像可视化点云思路：在二维图片显示投影的点云就行了一、环境配置 我用的 python 3.7pip install --extra-index-url https://rospypi.github.io/simple/ rosbag ---- 安装 rosbag 库pip install sensor_msgs --extra-index-url https://rospypi.github.io/simple/ -...

几何基元是计算机图形学中最基本的图形对象,它们是构建更复杂图形的基础单元。常见的几何基元包括:

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在本节中，您将基于从上一节中获得的理解，并开发更新的概念并学习用于动作识别和对象检测的新技术。 在本节中，您将学习不同的 TensorFlow 工具，例如 TensorFlow Hub，TFRecord 和 TensorBoard。 您还将学习如何使用 TensorFlow 开发用于动作识别的机器学习模型。

虽然最近关于根据文本提示生成 3D点云的工作已经显示出可喜的结果，但最先进的方法通常需要多个 GPU 小时来生成单个样本。这与最先进的生成图像模型形成鲜明对比，后者在几秒或几分钟内生成样本。在本文中，我们探索了一种用于生成 3D 对象的替代方法，该方法仅需 1-2 分钟即可在单个 GPU 上生成 3D 模型。我们的方法首先使用文本到图像的扩散模型生成单个合成视图，然后使用以生成的图像为条件的第二个扩散模型生成 3D 点云。虽然我们的方法在样本质量方面仍未达到最先进的水平，但它的采样速度要快一到两个数量级，为某些用例提供了实际的权衡。我们在 https://github.com/openai/point-e 上发布了我们预训练的点云扩散模型，以及评估代码和模型。

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构建人数统计解决方案既可以是一个有趣的项目，又可以真正找到现实世界的应用程序。

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计算机视觉应用是有趣和有用的，但是底层算法是计算密集型的。 随着云计算的到来，我们可以使用更多的处理能力。