如果想快速入手InnoDB Cluster有什么好的方法吗，其实也有，不如我们换几个问法。 1）如果安装过程图形化，你是不是会觉得相比命令的方式要快捷的多。...2）如果你想快速模拟学习，在本机测试还是找好多台机器来测试好一些 3）如果你不懂MySQL Router,MySQL Shell，但是能够通过搭建的过程快速了解，相比你先学习它们是什么，然后再尝试搭建，...其实这些也是我在学习的过程中经常会纠结的几个问题，上面的问题可以再进行一次抽象，即图形化，本机快速测试，过程清晰。...如果不大了解MySQL Router的作用，这就是一个很好的机会，这个中间件也算是官方卷土重来，相信会越来越完善，目前的功能还是相对单薄很多，只能完成一些读写分离的需求，还做不了sharding之类的功能...安装MySQL Router的过程其实还是比较清晰的，毕竟这个中间件本身不大。 ? 后续的部分就是读写的配置了，下面有个check的按钮，可以在线检查，实时输出状态。 ?
pd.DataFrame({'Name': name, 'Salary': salary}) plt.boxplot(df['Salary']) plt.show() 可以看到上面的点就是离群值，下面我们将介绍快速找到它的方法...总结 以上是可以快速找到离群值的统计学方法，除此以外，还有一些机器学习的方法例如: DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with...Noise）： DBSCAN是一种密度聚类算法，也可用于检测离群值。...它根据数据点的密度来识别离群值，将密度较低的点视为离群值。 LOF（Local Outlier Factor）： LOF是一种局部离群值因子方法，用于检测局部区域内的离群值。...Isolation Forest： Isolation Forest是一种基于随机森林的离群值检测方法，它通过构建树结构来识别离群值。由于使用了随机性，它对高维数据和大数据集非常有效。
// 一种快速复制MySQL单表的方法 // 01 复制MySQL单表的方法 作为MySQL DBA，在日常运维过程中，经常需要对某张表进行备份恢复。...2、通过select into outfile xxx 的方法来导出表的数据，然后使用load data的方式将表恢复到另外一个表里面。...3、insert into tbl_B select * from tbl_A的方法 今天，我们来看另外一种物理复制的方法。...上述物理复制的方法，核心在于中间的cp命令，它的本质是物理拷贝，如果某个表非常大，那么这个物理拷贝，就比逻辑上的SQL写入快很多。...注意： 因为存在锁表的情况，所以这种方法更适合在从库上停掉复制关系，然后执行这个表复制的操作。如果有业务操作当前的源表，请慎用该方法。
然而，这些微调技术却饱受绘画创作者们的非议和批评。在创作者们看来，「私炉」产出的绘画作品更像是在人类绘画作品的基础上进行移花接木，是一种「高明的抄袭」。...因此，模型无法从自己已有的知识库中找到能够有效匹配图像 的内容的相关信息，进而无法有效描述这张图像上的内容。模型不认识 上的内容，自然也就无法正确复刻其艺术风格。这与保护艺术作品的研究动机相合。...由于 由总共 T 项的单层噪声估计差异函数联合组成，作者在计算时参考扩散模型论文中给出的计算方法，在1～T的范围内均匀采样得 t，将多次采样的第 t 项函数的平均值作为 的估计值。...同时，在考虑对扰动 的大小进行约束时，参考了现有的对抗攻击方法的范式，即利用符号函数来约束梯度的大小。令 表示第步的对抗性样本。...根据 Textual Inversion 微调方法的官方推荐，以每 5 张测试图片为一组抽取一个概念 S*，并用抽取的概念生成总计 10,000 张图像。
今天，我们想给大家分享的是另一个自认为比较便捷，适用且快速的SRA 数据集下载方法，关键还是免费使用的（其实，就是通过链接直接使用idm软件下载的一种方式）！喜欢的家人们记得收藏哈！...今天的分享就到这里了，内容很简单，希望我小小的分享能给您的科研道路带去一点余光！...Aspera Connect：Aspera Connect是一个高速数据传输客户端，它与SRA Toolkit集成，可以用于快速下载SRA数据。...具体的API文档和使用方法可以在NCBI的官方网站上找到。 编程语言库：一些编程语言可能有专门的库或模块，用于简化与SRA数据库的交互，如Python的Biopython库。...具体的API使用方法和参数可能会随时间更新，因此建议直接查阅NCBI提供的官方文档或资源链接以获取最新信息。
在第一次探索数据时，您不需要完整的训练示例，因为使用子集可以快速迭代并创建概念证明，同时节省计算时间。...这是一种有用的格式，因为它可以让我们一路上看到数据。例如，我们可以用ggplot2的几行来可视化前12个实例。 ? 探索像素数据 这组图像中有多少灰色？...数据集中的大部分像素都是完全白色的，而另一组像素则完全是黑色的，其间相对较少。 ? 这些平均图像称为质心。我们将每个图像视为784维点（28乘28），然后分别取每个维度中所有点的平均值。...一种基本的机器学习方法，即最接近质心分类器，会要求每个图像中最接近它的这些质心中的哪一个。 非典型的例子 到目前为止，这个机器学习问题似乎有点简单：我们有一些非常“典型”的每个数字版本。...两两比较数字 为了检查这一点，我们可以尝试重叠我们的质心位数对，并考虑它们之间的差异。 ? 具有非常红色或非常蓝色区域的对将很容易分类，因为它们描述的是将数据集整齐划分的特征。
二、题目分析 静脉识别是一种近年来迅速发展的红外生物识别技术，它以非接触、高准确度、低重复率等优点获得了广泛的关注，本文在现有的静脉识别研究基础上，提出了有效的识别方法，前期以题目所给图片为主要试验图，...我们首先需要对原始图像进行预处理，对灰度化的图像去除背景，计算质心并提取有效区域，然后对有效区域进行直方图均衡化处理进行图像增强，采用均值滤波方法对图像进行平滑处理；随后对比采用不同的图像分割方法，将效果最好的处理结果进行图像细化...就是指从采集的手背图像中定位出对特征提取有意义的区域，定位的精确很大程度上将直接影响识别结果。 我们采用基于质心的有效区域提取算法，因此确定质心的位置尤为重要。...其中自动选取主要依据质心的位置，根据手背面积的开方值作为所选区域的边长a，以质心为中心确定矩形有效区域；人工选取主要是基于用户的不同选择需求和爱好，方便使用者具体准确地确定所选区域，通过确定的行、列数提取有效区域...局部直方图均衡能够在一定程度上克服上述缺点，主要方法是采用滑动模板，对模板范围窗口中的直方图进行均衡化，进而实现对中心像素灰度的增强，能够使图像的每个小区域的细节得到增强。
专利的主要思路如下： # 一种数字图像自动祛除斑点的方法 1、灰度化 2、对比度增强 3、梯度极大值查找 4、皮肤排除 5、孤立点消除 6、高斯模糊 7、阈值处理 8、区域表求和得到最终结果 D 9、...1、sobel算子 ——> 找到斑点的可能区域 sobel算子的主要目的是为了检测边缘。 那什么是边缘呢？ 图像边缘一般指图像的灰度变化率最大的位置。 ?...两者都可以通过相同的函数访问，cv2.inpaint（）。 第一种算法基于Alexandru Telea于2004年发表的“基于快速行进方法的图像修复技术”。它基于快速行进方法。...考虑图像中要修复的区域。算法从该区域的边界开始，然后进入区域内，逐渐填充边界中的所有内容。它需要在邻近的像素周围的一个小邻域进行修复。该像素由邻居中所有已知像素的归一化加权和代替。...选择权重是一个重要的问题。对于靠近该点的那些像素，靠近边界的法线和位于边界轮廓上的像素，给予更多的权重。一旦像素被修复，它将使用快速行进方法移动到下一个最近的像素。
作者 | SFXiang 编辑 | 青暮 这篇文章收录于ECCV2020，是一篇关于无碰撞空间区域分割的文章，整体效果很不错。...无碰撞空间（Collision-free space，简称freespace）检测是驾驶场景理解的一个基本组成部分。自由空间检测方法一般将RGB或深度/差值图像中的每个像素分类为可驾驶或不可驾驶。...这种像素级的分类结果会被自主系统中的其他模块所利用，如轨迹预测和路径规划，以确保自动驾驶汽车能够在复杂的环境中安全航行。 现有的自由空间检测方法可以分类为传统方法或基于机器/深度学习的方法。...传统方法通常使用显式几何模型来构造自由空间，并使用优化方法找到其最佳系数。...对于透视相机模型，可以使用以下公式将欧几里得坐标系中的3D点与2D图像像素点连接起来： 其中，K是相机内在矩阵，（xo，yo）是图像中心；fx和fy是相机焦距（以像素为单位）。
首先来做几个定义： U : 参考像素点周围的区域阈值 t : 与参考像素点作对比的阈值点的灰度值当参考点的灰度值之差的绝对值大于t时，我们认为这两个点不相同 Gp : 像素点的灰度值 u : 区域阈值内不同的像素点数量...计算特征描述子 (Feature DescritorS)： 计算机是一个二进制机器，它读取的数据流或者是图像，只是一个data流或者是一个像素矩阵，它本身并没有任何特性，即使我们找到了像素的特征点坐...定义 O：参考特征点的圆形区域 d : 区域半径 N : 半径内点的个数 P(A,B):提取的点对的向量其中A, B为像素点A与像素点B的向量 具体来讲分为以下几步。...那么，对于局部不变性，我们还差一个问题没有解决，就是FAST特征点不具有方向，ORB的论文中提出了一种利用灰度质心法来解决这个问题，灰度质心法假设角点的灰度与质心之间存在一个偏移，这个向量可以用于表示一个方向...对于任意一个特征点 来说，我们定义 的邻域像素的矩为： ? 图像的质心为： ? 至此，我们可以把特征点与质心的夹角定义为FAST特征点的方向： ?
有很多方法可以创建动态图表，然而本文所介绍的方法别出心裁，使用Excel的筛选功能就可以快速创建动态图表。 如下图1所示，选择筛选列表中的项目后，就会显示相应的图表。 ?...图1 创建上述效果的过程很简单，如下图2所示。 1. 准备要显示的图表。本例中采用3个图表，调整图表的大小。 2. 调整要放置这些图表的单元格区域。...有3个图表，放置在3个单元格中，调整这些单元格的行高列宽使其能够容纳下图表。在每个单元格中输入相应图表的名称。 3. 选择图表并拖动，将图表移动到对应的单元格中。 4....在这些单元格的顶部单元格中，应用筛选，即选取该顶部单元格，单击功能区“开始”选项卡“编辑”组中的“排序和筛选——筛选”命令。...现在，单击该单元格右侧的下拉箭头，选取要显示的图表名称，下方会显示相应的图表。 ? 图2 小结：很富有想像力的一种方法，将Excel的功能应用到了极致！
，它的使用非常简单，只需要在有docker环境基础的服务器上把它的二进制文件复制到/usr/local/bin下，把多个容器放在一个编排文件中一键执行即可，被人遗忘的原因跟它的简单一样，太过于简单以至于在实际生产中根本无法使用...少不了对外提供端口，少不了其它人的数据修改；当然这些问题也都是小问题，比如，我服务刚才还跑的好好的，怎么忽然不能用了呢？...其中服务之间交互的部分我通过服务名称调用。...虽然我可以容忍它的启动速度慢的问题，但是在使用过程仍然会碰到一些问题，比如：多个容器之间启动的先后顺序导致bug，但是你可以采用https://github.com/vishnubob/wait-for-it...docker，只需要从官网上找到镜像，快速编排启动即可。
首先视频中，需要选取颜色，该颜色作为分割的依据以及最后分割效果的颜色。 然后需要用画刷人工粗略的划分区域。 所以算法的输入就是人工预分割好的这个mask。包括颜色以及像素位置两部分。...当前算法实现思路： 通过QT进行了人工分割之后，将各个区域的颜色传递给Kmeans算法，算法根据输入的K个颜色进行迭代，每次迭代遍历所有像素并计算该像素最为接近的颜色区域，然后将该像素分配给该颜色区域。...所以整个算法并没有应用到人工预分割时给每个像素分配的区域，只用到了选取的几个颜色。...bool changed = false; for (int k = 0; k < clusters.size(); k++) { //获取当前质心作为旧的质心...目前打算改进的就是将人工预分割的像素位置分类考虑进算法，并优化计算距离的方法。 整篇文所展示的效果花了我五天时间。。。后续有进展再发文和大家交流。
编译 | 陈杨阳 审稿 | 王梓旭 今天给大家介绍来自美国加州大学团队发表在ICML2022上的文章。该论文提出了一种能够加快分子生成速度的LIMO模型。...1 研究背景 现代药物发现是一个漫长而昂贵的过程，需要花费大量的人力物力。药物发现的第一阶段的核心目标是找到一个与指定蛋白靶点有高结合亲和力的化合物，同时保持有利的药理和化学特性。...2 主要贡献 作者提出了一种新的方法: Latent Inceptionism on Molecules（LIMO），这是一种用于快速重新设计分子的生成模型。...所有这些任务都是药物发现中的典型挑战，特别是围绕子结构的优化和结合亲和力的最大化。在论文的附录中可以找到每个任务的详细描述和部分结果。...在生成具有高结合亲和力的分子的任务上，LIMO优于所有先进的基线任务。LIMO有望在药物发现方面有多种应用。快速生成高亲和力化合物的能力可以加速目标验证，其生物探针可用于确认目标的拟议生物效应。
ORB-SLAM中使用四叉树来快速筛选特征点，筛选的目的是非极大值抑制，取局部特征点邻域中FAST角点相应值最大的点，而如何搜索到这些扎堆的特征点，则采用的是四叉树的分快思想，递归找到成群的点，并从中找到相应值最大的点...圆内为取点区域，每个小格子代表一个像素。现在我们把这块圆心区域看做一块木板，木板上每个点的质量等于其对应的像素值。根据积分学的知识我们可以求出这个密度不均匀木板的质心Q。 ?...灰度质心法 说到解决该问题，这就不得不提到关键函数static IC_Angle ORBextractor.cc#L75 这个计算的方法是大家耳熟能详的灰度质心法：以几何中心和灰度质心的连线作为该特征点方向...所谓”模糊”，可以理解成每一个像素都取周边像素的平均值。图中，2是中间点，周边点都是1。“中间点”取”周围点”的平均值，就会变成1。在数值上，这是一种”平滑化”。...，其实就是把灰度质心法找到的质心Q和特征点P就连成的直线PQ和坐标轴对齐，转个角度，就是二维坐标系的旋转公式： ?
若区域的像素数量为W×H（其中W为宽度，H为高度），则几何中心可以用以下公式计算: ? 图像质心（center of mass）与图像形心是两个完全不同的概念。...对于大小为W×H的数字图像来说，可将各像素灰度值p，视为质点的质量，则图像质心位置可通过以下计算x、y两个方向上质心坐标的公式得到： ? 其中xi、yi为图像中各像素点的坐标。...图像的形心与质心相对于图像中各个像素来说有较为明显的特征，它们的位置通常不会随着图像移动、旋转、伸缩以及噪声的影响有大幅度变化。...通过使用图像形心和质心计算某种皮肤细胞图像形心的例子理解图像形心和质心的应用方法，程序设计思路如下所示： 程序先将采集到的细胞图像读入内存，并由IMAQ Threshold对图像进行二值化处理； 经二值化处理后...IMAQ Threshold和IMAQ MultiThreshold提供了一种手动的图像阈值分割方法。Nl Vision还支持其他自动方式的图像阈值分割方法，说明和使用可参见帮助文档： ?
ORB-SLAM中使用四叉树来快速筛选特征点，筛选的目的是非极大值抑制，取局部特征点邻域中FAST角点相应值最大的点，而如何搜索到这些扎堆的特征点，则采用的是四叉树的分快思想，递归找到成群的点，并从中找到相应值最大的点...圆内为取点区域，每个小格子代表一个像素。现在我们把这块圆心区域看做一块木板，木板上每个点的质量等于其对应的像素值。根据积分学的知识我们可以求出这个密度不均匀木板的质心Q。...灰度质心法 说到解决该问题，这就不得不提到关键函数static IC_Angle ORBextractor.cc#L75 这个计算的方法是大家耳熟能详的灰度质心法：以几何中心和灰度质心的连线作为该特征点方向...所谓”模糊”，可以理解成每一个像素都取周边像素的平均值。图中，2是中间点，周边点都是1。“中间点”取”周围点”的平均值，就会变成1。在数值上，这是一种”平滑化”。...，其实就是把灰度质心法找到的质心Q和特征点P就连成的直线PQ和坐标轴对齐，转个角度，就是二维坐标系的旋转公式： 3-6)总结 Frame::ExtractORB 主要完成工作是提取图像的ORB特征点和计算描述子
在本文中，我们提出并评价了一种新的基于双卷积神经网络流程的方法。 在它的第一阶段，流程使用卷积神经网络和从缩小的输入图像的子区域进行粗瞳孔位置识别，以减少计算成本。...最先进的瞳孔检测方法等的范围从相对简单的方法结合阈值和质心估计[25]更多的阐述方法,试图找出存在的反射的眼睛图像并应用瞳孔检测方法特别适合处理这样的挑战[7]——一个全面审查 见第二节。...我们提出了一种基于图像的瞳孔检测的双卷积神经网络管道。 第一流程阶段在输入图像的缩小版本的子区域上使用浅层CNN，以快速推断出瞳孔位置的粗略估计。...这个过程在之前估计的质心周围的区域反复进行，以确定一个新的质心，直到收敛。 由Li等人提出的Starburst算法，首先去除角膜反射，然后使用基于特征的迭代方法定位瞳孔边缘点。...进一步对该位置周围的图像区域进行处理，并采用基于平行四边形的对称质心算法对瞳孔中心进行定位。 在另一种方法中，Lin等人对图像进行阈值，通过形态学操作去除伪影，并应用内接平行四边形确定瞳孔中心。
它通过对二值图像中目标像素的标记，让每个单独的连通区域形成一个被标识的块，进一步的我们就可以获取这些块的轮廓、外接矩形、质心、不变矩等几何参数。 连通区域的定义一般有两种，分为4邻接和8邻接。...从连通区域的定义可以知道，一个连通域是由具有相同像素值的相邻像素组成像素集合，因此，我们就可以通过这两个条件在图像中寻找连通区域，对于找到的每个连通域，我们赋予其一个唯一的标识（ Label ），以区别其他连通域...现在假设一种随机位置宽度、无粘连、无干扰线的情况。 第一种方法，也是最简单的方法叫做”投影法”。原理就是将二值化后的图片在竖直方向进行投影，根据投影后的极值来判断分割边界。...第二种方法，叫做CFS连通域分割法。原理就是假定每个字符都由一个单独的连通域组成，换言之就是无粘连，找到一个黑色像素并开始判断，直到所有相连的黑色像素都被遍历标记过后即可判断出这个字符的分割位置。...另外我看网上还有一种叫做“泛洪填充(Flood Fill)”的方法，似乎和连通域是一样的。
现有的图像分割方法主要分以下几类：基于阈值的分割方法、基于区域的分割方法、基于边缘的分割方法以及基于特定理论的分割方法等。从数学角度来看，图像分割是将数字图像划分成互不相交的区域的过程。...图像分割的过程也是一个标记过程，即把属于同一区域的像索赋予相同的编号。 本篇文章主要讲解基于理论的图像分割方法，通过K-Means聚类算法实现图像分割或颜色分层处理。基础性文章，希望对你有所帮助。...K-Means聚类是最常用的聚类算法，最初起源于信号处理，其目标是将数据点划分为K个类簇，找到每个簇的中心并使其度量最小化。...第五步，比较新的质心和老的质心，如果新质心和老质心之间的距离小于某一个阈值，则表示重新计算的质心位置变化不大，收敛稳定，则认为聚类已经达到了期望的结果，算法终止。...假设存在一张100×100像素的灰度图像，它由10000个RGB灰度级组成，我们通过K-Means可以将这些像素点聚类成K个簇，然后使用每个簇内的质心点来替换簇内所有的像素点，这样就能实现在不改变分辨率的情况下量化压缩图像颜色
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