Форма структурного элемента здесь, думаю, никак не связана с расстоянием городских кварталов.
Ромб это как раз и есть шар в метрике L1 (расстояние городских кварталов). В данном случае получается ромб радиусом 3 (Расстояние из центра до границ структурного элемента по метрике Манхэттена)
Сделать из этого пёстрого набора пикселей "ровную" маску нам вновь поможет морфология. В этот раз мы возьмём небольшой структурный элемент (7х7 пикселей) в форме ромба:
Почему именно метрика Манхэттена использовалась для таких данных?
Общепринятая терминология - это "сложность алгоритмов"
Нет. "Сложность алгоритмов" или "вычислительная сложность" не ограничевается "O" большим, туда входят еще много других асимптотических обозначений. Строго говоря, "О" большое и "сложность алгоритма" - два разных термина
Но так исторически сложилось, что говоря про сложность алгоритма подразумевают О-нотацию
Попутно погуглил компанию МЕТТА, почитал отзывы (хотя и не особо в них верю), узнал, что за кресла она выпускает. По мере изучения увидел, что многие параметры, которых мне не хватило в кресле друга, есть в других моделях Samurai, но тут в линейке МЕТТА наткнулся на серию YOGA.
1) Как уже говорили, КТ показывает рентгеновское поглощение структур, а МРТ основан на воздействии магнитного поля. Они "видят" разные вещи.
2) на КТ лучше просматриваются анатомические структуры в объеме. КТ способен делать изображения с меньшей толщиной среза по отношению к МРТ. Для МРТ уменьшение толщины среза обходится дорого.
3) у КТ все величины постоянны: воздух, вода, кости всегда будут иметь постоянное рентгеновское сопротивление (см. шкала Хаунсфилда). У МРТ все относительно, есть разные протоколы, его можно по разному "настраивать" и каждый раз получать разную картинку. Вот например на МРТ можно поставить магнитную сетку на миокард сердца и отслеживать как эта сетка искривляется во времени (https://radiopaedia.org/articles/mr-tagging).
и много других различий
В общем это разные инструменты, и выбор между КТ и МРТ зависит от информации, которую хочет получить врач.
Предположу, что есть случаи, когда допустима погрешность финального результата. Т.е. есть какие-то этапы или промежуточные расчеты, которые используют double для точности, но под конец приводятся в bfloat.
Интересно ещё и то, что скорость расчётов для маленьких сетей особо от количества элементов в пакете не зависит. Об этом говорит примерно одинаковое время, необходимое для обработки пакетов с размерами от 1 до 512. Я, опираясь лишь на собственные представления, могу объяснить это тем, что GPU — это, когда дело доходит до вычислений — невероятно быстрые системы. А вот всё остальное (CPU и прочее) работает, так сказать, медленнее.
Перед исполнением GPU кода, процессор выделяет память под команды, которые будут выполнятся на GPU и отправляет их по PCI-E. Время на этом этапе может вносит более значимый вклад в общее время, чем само выполнение кода. По итогу получается разница не сильно заметна при малых данных подаваемых на вход
У них уже есть технология Taptic Engine, которая отлично имитирует обратную связь. По собственному опыту скажу, что тактильная отдача на уровне, я через полгода узнал, что на наушниках сенсорные кнопки, а не физические
Когда был на младших курсах универа, тоже решал такую проблему, нашел простой и интересный алгоритм, который основан на теореме о разделяющей гиперплоскости. На хабре не было информации по этому алгоритму, поэтому даже написал статью
Теперь разберём все возможные случаи при проверке пересечений.
1. Обе точки внутри фигуры. Самый простой случай, просто добавляем их в контактный буфер
2. Только одна точка внутри фигуры. Вот это уже сложный случай. Нам необходимо проверить с каким именно ребром произошло пересечение, а после найти точку, в которой произошло пересечение. Когда речь пойдет о коде, я расскажу как это сделать.
Он подавляет пиксели в градиентном изображении, которые не являются локально максимальными по отношению к соседним пикселям. Таким образом, наше изображение градиента Собеля очищается, и выделяются только крайние пиксели, которые локально максимальны по отношению к соседним пикселям:
Это техника спринтерского бега. В приземлении на пятку есть несколько недостатков, например: 1) После приземлении пятки необходимо перекатывать стопу на носок для последующего толчка, а момент перекатывания это лишние время соприкосновения с поверхностью земли. 2) Приземление на пятку происходит спереди таза (вы же не сможете поставить пятку при беге под собой), тем самым нога будет выступать в роли упора и будет замедлять скорость.
У данного алгоритма есть недостаток. При нахождения пути на непрерывных пространствах алгоритм не дает оптимальный путь. Например, на изображении зеленый путь явно короче.
Ромб это как раз и есть шар в метрике L1 (расстояние городских кварталов). В данном случае получается ромб радиусом 3 (Расстояние из центра до границ структурного элемента по метрике Манхэттена)
Почему именно метрика Манхэттена использовалась для таких данных?
Нет. "Сложность алгоритмов" или "вычислительная сложность" не ограничевается "O" большим, туда входят еще много других асимптотических обозначений. Строго говоря, "О" большое и "сложность алгоритма" - два разных термина
Но так исторически сложилось, что говоря про сложность алгоритма подразумевают О-нотацию
и так далее..
Вы сами о себе в третьем лице пишите?
1) Как уже говорили, КТ показывает рентгеновское поглощение структур, а МРТ основан на воздействии магнитного поля. Они "видят" разные вещи.
2) на КТ лучше просматриваются анатомические структуры в объеме. КТ способен делать изображения с меньшей толщиной среза по отношению к МРТ. Для МРТ уменьшение толщины среза обходится дорого.
3) у КТ все величины постоянны: воздух, вода, кости всегда будут иметь постоянное рентгеновское сопротивление (см. шкала Хаунсфилда). У МРТ все относительно, есть разные протоколы, его можно по разному "настраивать" и каждый раз получать разную картинку. Вот например на МРТ можно поставить магнитную сетку на миокард сердца и отслеживать как эта сетка искривляется во времени (https://radiopaedia.org/articles/mr-tagging).
и много других различий
В общем это разные инструменты, и выбор между КТ и МРТ зависит от информации, которую хочет получить врач.
Вы повнимательней прочитайте новость. РВИ выступает против законопроекта, предлагающий установить ограничения.
Предположу, что есть случаи, когда допустима погрешность финального результата. Т.е. есть какие-то этапы или промежуточные расчеты, которые используют double для точности, но под конец приводятся в bfloat.
С телефоном тоже можно указать в качестве хранилища какое-нибудь облако. Я использую icloud, полет нормальный.
в IOS можно icloud использовать в качестве хранилища
Перед исполнением GPU кода, процессор выделяет память под команды, которые будут выполнятся на GPU и отправляет их по PCI-E. Время на этом этапе может вносит более значимый вклад в общее время, чем само выполнение кода. По итогу получается разница не сильно заметна при малых данных подаваемых на вход
У них уже есть технология Taptic Engine, которая отлично имитирует обратную связь. По собственному опыту скажу, что тактильная отдача на уровне, я через полгода узнал, что на наушниках сенсорные кнопки, а не физические
Ссылки на ресурсы интересные, сам на некоторые когда-то натыкался. В комментариях также отмечается фундаментальная литература
Честно говоря, это всего лишь основы математики, которые преподаются на 1-2 курсе ВУЗа.
Изначально я подумал, что движок ожидает однородные координаты, которые часто используются в компьютерной графике, но фраза:
Меня смутила, так как четвертая компонента имеет важный смысл в однородной системе координат
Когда был на младших курсах универа, тоже решал такую проблему, нашел простой и интересный алгоритм, который основан на теореме о разделяющей гиперплоскости. На хабре не было информации по этому алгоритму, поэтому даже написал статью
А как же такой случай?
"Кровь, пот и пиксели" от Джейсона Шрейера. Прекрасная книга
А где сами фильтры то?
Очень информативно.
Предлагаю вам ознакомиться с биомеханическим отчетом IAAF (Международная федерация легкой атлетики) мужских финалов в беге
на 100 на Чемпионате мира по легкой атлетике. https://www.researchgate.net/publication/326468425_Men's_100m_-_2017_IAAF_World_Championships_Biomechanical_report
Это техника спринтерского бега. В приземлении на пятку есть несколько недостатков, например:
1) После приземлении пятки необходимо перекатывать стопу на носок для последующего толчка, а момент перекатывания это лишние время соприкосновения с поверхностью земли.
2) Приземление на пятку происходит спереди таза (вы же не сможете поставить пятку при беге под собой), тем самым нога будет выступать в роли упора и будет замедлять скорость.
У данного алгоритма есть недостаток. При нахождения пути на непрерывных пространствах алгоритм не дает оптимальный путь. Например, на изображении зеленый путь явно короче.
Необходимо учитывать все возможные траектории: https://en.wikipedia.org/wiki/Any-angle_path_planning