Advertisement

从外延视角审视问题,以专业视角进行实践,是科研成功的关键。

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型:None


简介:
本书汇集了卡内基·梅隆大学教授Takeo Kanade,凭借其在管理和培育世界最大机器人研究所的丰富经验,对自身日常研究、生活以及学习过程中的体会进行精心收集与整理而成的一本精巧小册子。该书以作者亲身经历的众多生动案例,极具吸引力地阐述了诸多切实有效的科研原则,例如“胸怀广阔的构思”、“超越现有成功”、“KISS原则”、“以情景驱动研究进展”、“智慧与力量的结合”、“从‘无法实现’之处重新启程”、“通过与他人交流不断完善自身构想”等等。此外,本书还以相当篇幅,并饱含深情,为即将在未来承担重任的年轻一代提供了关于科研以及创新方向的重要指导,并详细阐述了为了取得一定成就所必需具备的能力。值得强调的是,本书并非仅为科研人员所著,更适合任何读者阅读,因为它能够为个人在工作、学习和生活中的问题解决方面提供宝贵的参考价值。特别是对于在校大学生和研究生而言,本书对于思考如何提升自身能力以及如何发展自我具有重要的借鉴意义。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
  • 优质
    《视角》是一部探索不同人物看待世界独特方式的作品,通过多个角色的故事,展现同一个事件在不同眼睛中的迥异面貌,引人深思。 **视图的概念** 在数据库管理系统中,视图是一种虚拟表,并非存储实际数据的实体而是基于一个或多个基本表(或者已存在的视图)查询结果而创建的一种关系变量。它为用户提供了一种从不同角度查看数据的方式,简化了复杂的查询操作并隐藏了部分数据结构的复杂性,同时提供了安全的数据访问机制。 **定义和使用** 视图是由`CREATE VIEW`语句来构建的,并且其中包含了列名及其计算方式以及所依赖的基本表或其它视图。例如: ```sql CREATE VIEW M_S(COLUMN1, COLUMN2,...) AS SELECT COLUMN1, COLUMN2,... FROM TABLE1, TABLE2 WHERE ... [WITH CHECK OPTION] ``` 这里,`M_S`代表了新创建的视图的名字,而后面的定义部分则指定了该视图所包含的具体列名和查询逻辑。如果使用了`WITH CHECK OPTION`, 那么后续对这个视图进行数据修改时会受到额外的安全检查。 **查询操作** 对于用户而言,访问一个视图就像直接访问一张物理表一样方便快捷,但其背后的实现机制却是通过执行定义在该视图上的SQL语句来完成的。例如: ```sql SELECT * FROM M_S; ``` 这条指令会让数据库引擎根据`M_S`的具体定义去查询相应的基础数据,并返回结果给用户。 **更新和删除** 虽然一些复杂的视图可能不允许直接进行插入、修改或删除操作,但大多数情况下这些功能还是可用的。同时当不再需要某个特定视图时可以使用`DROP VIEW`命令将其从数据库中移除: ```sql DROP VIEW M_S [CASCADE]; ``` 这里的`CASCADE`选项允许在删除主视图的同时一并清除所有基于该视图构建起来的相关资源。 **作用和优势** 1. **简化查询操作**: 视图可以封装复杂的SQL语句,使得用户能够以更简洁的方式获取所需数据。 2. **增强安全性**: 通过限制访问特定的数据行或列来实现对敏感信息的保护。 3. **便于维护**: 隐藏了底层数据库结构的复杂性,只显示必要的部分给最终使用者查看和操作。 4. **防止非法修改**: 在更新视图时自动检查是否符合其定义规则。 总之,在现代数据库设计中,合理利用视图能够极大地提高数据管理和查询效率。
  • 深度学习度看帧提取及频检索究_苏筱涵.pdf
    优质
    本文探讨了利用深度学习技术进行视频关键帧提取与视频检索的方法和应用,分析其在提高检索效率和准确性方面的优势。作者通过实验验证了所提出模型的有效性,并展望未来研究方向。 随着互联网技术的快速发展,视频数据已成为网络中的重要组成部分,并在安全监控与视频网站等领域得到广泛应用。由于互联网日益普及,视频搜索变得愈加重要,因此对视频检索技术的研究也显得尤为重要。视频关键帧提取能够体现各个镜头的关键特征,通过这一过程可以有效缩短视频检索所需的时间并提高其准确性。由此可见,研究视频关键帧提取和视频检索具有重要意义。
  • 力学张量基础
    优质
    《力学专业视角下的张量基础》一书从力学应用出发,系统介绍张量理论及其在固体力学和流体力学中的应用,旨在为力学及相关专业的学生与研究人员提供坚实的数学工具。 ### 张量基础知识详解 #### 一、引言 张量是现代物理学和工程学中的重要概念之一,在固体力学、流体力学等领域有着广泛的应用。本段落将深入探讨张量的基本概念及其在力学中的应用。 #### 二、基本概念 ##### 1. 标量与矢量 - **标量**:标量是一种物理量,它只具有大小而不具备方向性,例如温度和密度等。无论在哪种坐标系中,标量的值都是相同的。 - **矢量**:矢量不仅有大小还有特定的方向,比如速度、力等。尽管在不同的坐标系统中的表示方式不同,但其物理意义保持不变。 ##### 2. 张量定义 张量是一种更广泛的数学对象,它包含了标量和矢量作为特殊情况。从坐标变换的角度来看,考虑两个笛卡尔坐标系之间的转换关系:旧的坐标系为(Ox_1x_2x_3),新的坐标系为(Ox_1x_2x_3);它们各自的单位基向量分别为(e_i, e_j)和(e_i, e_j)。这些基本向量之间满足以下的关系: \[ \mathbf{e}_i \cdot \mathbf{e}_j = δ_{ij},\quad \mathbf{e}_i \cdot \mathbf{e}_j = α_{ij} \] 其中,\(δ_{ij}\)是克罗内克符号,表示在不同坐标系中的变换系数。 ##### 3. 矢量定义的推广 矢量定义可以扩展到张量概念。考虑一个旧坐标系(Ox_1x_2x_3)中的向量\(\mathbf{a}\),它由三个分量(a_1, a_2, a_3)组成。当这个向量变换至新坐标系(Ox_1x_2x_3)时,它的各个分量变为\(a_i\): \[ a_i = α_{ij} a_j \] 进一步推广到二阶张量:一组数量(p_{ij})(共有9个元素),它们在不同的坐标系统下按照特定规则变换: \[ p_{ij} = α_{il}α_{jm}p_{lm}\] 这样的集合称为**二阶张量**,可以用矩阵形式表示为 \[\mathbf{P}= \begin{pmatrix} p_{11}& p_{12}& p_{13}\\ p_{21}& p_{22}& p_{23} \\ p_{31}& p_{32}& p_{33}\end{pmatrix}\] 在不同坐标系中,二阶张量的变换可以表示为: \[ \mathbf{P} =\mathbf{\alpha^T P \alpha }\] ##### 4. 更高阶张量 进一步推广到更高阶的情况。设在一个给定的坐标系统内有\(3^n\)个数(p_{i_1 i_2 ... i_n}),这些元素在不同坐标系中按照特定规则变换: \[ p_{i_1 i_2...i_n} = α_{i_1 j_1}α_{i_2 j_2}\cdotsα_{i_n j_n}p_{j_1 j_2\cdots j_n} \] 这样的集合定义为**n阶张量**。 #### 三、张量的代数运算 ##### 1. 张量加减 两个相同类型的张量可以通过对应元素相加或相减。例如,对于二阶张量A和B: \[ (C)_{ij} = A_{ij} \pm B_{ij}\] ##### 2. 数乘 一个数与张量的每个分量进行乘法运算。 \[ (cP)_{ij}= c\cdot P_{ij} \] 其中,\(c\)为常数。 ##### 3. 张量积(外积) 两个向量的张量积生成一个新的二阶张量: \[ (\mathbf{a}\otimes \mathbf{b})_{ij} = a_i b_j\] #### 四、张量的本质 从本质上看,张量是一种多元线性函数,描述了从一个向量空间到另一个的线性映射。其代数运算实质上是表示这些函数之间的变换关系。例如,并矢操作体现了不同函数间的复合效应,有助于我们理解如何在不同的坐标系统之间保持一致性。 #### 五、结论 通过深入探讨张量的基础知识及其在力学中的应用,可以更深刻地理解和掌握这一概念的重要性。不仅作为一种数学工具,它也是解决实际问题的强大手段。掌握张
  • 分酒——数据结构
    优质
    本文从数据结构的角度探讨解决分酒问题的方法,通过分析不同数据结构在算法实现中的应用和效率差异,为编程竞赛及实际问题提供优化思路。 分酒问题中有3个没有刻度的酒瓶,分别为3kg、5kg、8kg。其中3kg和5kg的瓶子装满了酒,而8kg的瓶子为空。现在要求将这三只瓶子的状态变为分别装有0kg、4kg、4kg酒的状态。由于这些瓶子上没有任何刻度标记,因此只能通过它们各自的容量以及相互之间的关系来进行操作尝试解决问题。
  • 统计学论文
    优质
    本书从统计学的角度出发,探讨了本科毕业论文写作中的关键问题和方法应用,旨在为学生提供数据分析、模型构建等方面的指导与启示。 当然可以,请提供您需要我重写的那段文字内容。
  • 看初等数学
    优质
    本书《从高视角看初等数学》通过高级数学概念解析基础数学问题,旨在帮助读者深入理解并掌握初等数学知识,拓宽思维视野。 数学大神克莱因撰写了一本基础数学科普读物。Felix Klein是19世纪末20世纪初世界最有影响力的数学学派——哥廷根学派的创始人,他不仅是伟大的数学家,也是现代国际数学教育的奠基人、杰出的数学史家和数学教育家,在数学界享有崇高的声誉和巨大的影响。
  • 什么谱峭度?(MATLAB
    优质
    本文从MATLAB编程角度出发,介绍谱峭度的概念及其计算方法,探讨其在信号处理中的应用价值与意义。 这是一款基于MATLAB的谱峭度程序,适合初学者学习使用,欢迎下载。
  • 于FOV介绍
    优质
    简介:FOV(Field of View)是指观察者或摄像设备能够看到的最大视野角度。它在摄影、游戏设计及光学仪器中至关重要,直接影响视觉体验和信息获取范围。 本段落档提供了关于视场角FOV的简单介绍,对于初学者以及需要复习的人来说非常有帮助。
  • 源码方框透
    优质
    源码的方框透视视角是一篇探讨编程世界深层次结构与逻辑的文章。通过独特的视角分析代码背后的设计理念和实现方式,帮助读者深入理解软件架构的本质。 方框透视源码的介绍可以简洁地描述为关于如何实现或展示特定功能的技术代码分享。由于原文包含了一些链接和个人联系信息,在这里仅保留核心内容进行表述:相关讨论围绕着技术细节、应用范围以及可能面临的挑战等方面展开,旨在帮助开发者理解和改进此类软件的功能和性能。
  • YOLO全回顾:V1到V8
    优质
    本文全面回顾了YOLO算法从版本1至版本8的发展历程,深入解析每个版本的技术革新与性能提升,为读者提供一个清晰的演进路线图。 YOLO 已成为机器人技术、无人驾驶汽车及视频监控应用的核心实时物体检测系统。本段落对从最初的 YOLO 到最新的 YOLOv8 每次迭代中的创新与贡献进行了全面分析,探讨了其在网络架构和训练技巧方面的改进。 首先介绍了标准指标和后处理方法;随后讨论每个模型在架构和技术上的主要变化,并总结了整个发展历程中积累的基本经验。最后展望未来发展方向,强调增强实时物体检测系统的潜在研究方向。 ### YOLO 全面回顾:从 V1 到 V8 #### 引言 实时物体检测技术对于自动驾驶车辆、机器人技术和视频监控等领域至关重要。YOLO(You Only Look Once)框架因其在速度与准确性上的出色平衡而脱颖而出,实现了图像中对象的快速可靠识别。 本段落旨在全面回顾 YOLO 的发展历程,从最初的版本到最新发布的 V8 版本,深入剖析各版之间的关键创新、差异及改进措施。 #### 基础概念和架构 **YOLOv1** 是该系列的基础。它首次提出了“一次看完全图”的理念,即通过一个单一的神经网络预测整个图像中的所有边界框及其类别概率。这种端到端的学习方式极大地简化了物体检测的过程,提高了效率。 然而,最初的 YOLO 存在一些局限性:例如对于小尺寸目标物的识别效果不佳。 #### 迭代改进 **YOLOv2** 在 v1 的基础上引入了一系列增强措施,包括使用预训练的 Darknet-19 网络作为特征提取器、加入批归一化以加速训练过程,并采用了多尺度训练和锚点框机制来更好地适应不同大小的目标物体。这些改进显著提升了 YOLOv2 的检测性能。 **YOLOv3** 进一步优化了网络结构,通过在不同的层级上进行特征融合实现了对各种尺寸目标的更精确预测能力;同时引入更多的锚点框以提升识别精度。 #### 性能飞跃 **YOLOv4** 结合多种先进技术和高效的网络设计策略,在保持高速的同时达到了最先进的性能水平。它采用了 Mish 激活函数、SPP-Net 和 Mosaic 数据增强等前沿技术,以及 CSPNet 和 PANet 路径聚合网络。 #### 灵活性与效率 **YOLOv5** 采用更简洁的架构并保留了 v4 中的一些优化措施。更重要的是提供了灵活且易于调整的训练配置方法,以适应不同的应用场景需求。 **YOLOv6** 则进一步推动轻量化设计的方向,在保持高性能的前提下减少了计算资源的需求。 #### 平衡性能与效率 **YOLOv7** 继续沿用 v6 的设计理念但更加注重性能和效率之间的平衡。通过细致的网络结构调整优化,它在高速度的同时实现了更高的检测精度。 #### 面向未来的创新 最新版本 **YOLOv8** 代表了技术上的重大进步,并探索未来物体检测趋势。可能引入更多前沿的技术如 Transformer 结构、高级数据增强技术和模型压缩等。 #### 总结与展望 从 YOLOv1 到 v8 的发展过程中,可以看到它不断吸收新思想和技术以适应需求变化。尽管目前达到了较高成熟度,在实时性和准确性方面仍有提升空间。 未来的研究方向可能集中在如何进一步提高检测速度、改进小目标识别能力以及降低模型计算成本等方面。 YOLO 系列的发展不仅是计算机视觉领域的一次重大突破,也为人工智能技术在实际生活中的广泛应用奠定了坚实基础。随着技术进步和社会需求变化,相信 YOLO 将会有更多令人期待的进展。