③. 对于 Linux/Nginx 环境下，需要更改 mpdf 目录下的写权限 （“src/”、“tmp/”、“ttfonts/”） 为了方便，鄙人直接使用了如下命令：
在开发导出 PDF 时，选择了使用mPDF，mPDF 是一个 PHP 库，它从 UTF-8 编码的 HTML 生成 PDF 文件。
本文实例讲述了Yii2框架实现利用mpdf创建pdf文件功能。分享给大家供大家参考，具体如下：
mPDF是一个很强大的PDF生成库，能基本兼容HTML标签和CSS3样式，这篇文章通过实例代码给大家介绍PHP中使用mpdf 导出PDF文件的实现方法。
前两天在做一个pdf导出功能,使用的插件是kartik-v/yii2-mpdf，此插件使用的是mpdf
本地文件包含（LFI）漏洞是一种危害性较大的漏洞类型。一旦出现攻击者将可能利用其，读取文件源码或敏感信息，包含恶意文件，执行任意代码，甚至控制服务器等。大多数LFI攻击都是由动态加载图像或其他文件的代码引起的。如果请求的文件名或路径未做正确验证，就会造成该漏洞的发生。
Booktype是一个专门用于制作书籍的内容管理系统，包括您可以掌握的真实，美观的书籍。
今天要分享的内容是关于页面扭曲矫正的内容，为了让大家有一个相关的概念，下面先预览一下效果图
particle emitters粒子发射源.png image 常用属性 Appearance(外观) 每一个颗粒都是一个小图片或者一组图片序列,可以调整尺寸,颜色,混合模式以及其他颗粒产生时的渲染参数 Life Span(生命跨度) 粒子系统用particle emitter(粒子发射器)产生单独的颗粒.生命跨度决定了粒子在场景中的可见时长 Emitter behavior(发射器行为) 可以按钮发射器的参数,比如粒子从哪里产生,产生速率 Variation(变异) 让粒子系统产生随机变异 Moveme
本文介绍一篇Facebook AI实验室近期的工作《Learning inverse folding from millions of predicted structures》，模型任务是从蛋白质骨架坐标中预测出它的蛋白质序列。在已有实验性确定的蛋白质结构的基础上，他们使用AlphaFold2预测的蛋白质结构作为额外数据，训练出一个具有几何不变处理层的seq2seq Transformer模型。该模型在蛋白质骨架结构数据上达到51%的原生序列复现率，对于隐蔽残基的复现率达到72%，整体上比已有方法提升了10个百分点。
直角坐标机器人被广泛应用于各种自动化生产线中完成码垛搬运、上下料、供料、装配、检测、焊接和涂胶等任务。它以行程大，负载能力强，精度高，组合方便，性价比非常高，易编程，易维护等优点而深受各个行业专家和操作者的称赞。但在完成一些需要进入小空间的作业时，不由关节机器人灵活。如果能把直角坐标机器人和关节机器人二者的部分功能及特点结合起来，就能保持直角坐标机器人优点的同时，扩张其应用领域及应用灵活性。为此一些企业和科学家不断努力来实现这种组合。其中以DMT的混合型机器人最为典型，下面就对其简单介绍。 一、混合机器人的组成 如图1所示六自由度混合机器人由三个直线运动轴，两个转动轴和一个摆动轴组成。图1中六自由度混合型机器人的三个直线运动轴是悬臂型直角坐标机器人。在上下运动的Z轴下端带动一个旋转轴，而旋转轴带动一个摆动轴，摆动轴末端再带动一个旋转轴。最末端的旋转轴带动手爪。由于两个旋转轴和摆动轴其实就是关节机器人的末端三个运动轴，所以六轴混合机器人就是三轴直角坐标机器人加上关节机器人的三个最末端运动轴组合而成。根据实际需要，混合型机器人的直线运动轴也可以是二维的XY轴结构或XZ轴结构，也可以是龙门式结构。其各个直线运动轴的行程及承载能力可以按要求去做。
事实上注意力矩阵的秩是小于序列长度的，而序列特别短的时候，会造成over-parameterization，甚至过拟合。
今晚开始接触 Matplotlib 的 3D 绘图函数 plot_surface，真的非常强大，图片质量可以达到出版级别，而且 3D 图像可以旋转 ，可以从不同角度来看某个 3D 立体图，但是我发现各大中文开源社区有关 3D 绘图的代码都是千篇一律的，现除了看源码说明，我几乎得不到半点有关 plot_surface 的重要参数说明，而且我感觉纯英文的源码说明晦涩难懂，而且没有任何配图，初学者看得是云里雾里，经过一晚上的调试，我才完全弄明白所有参数的含义，以及如何改变这些参数控制图形的显示，现将一点心得分享出来
如何搭建数据可视化系统，用丰富的设计语言清晰表达复杂和庞大数据，并形成鲜明的设计风格？我们把数据可视化的元素进行拆分并建立相应的规范体系。 图表设计 1. 图表基本类型 六种基本图表涵盖了大部分图表使用场景，也是做数据可视化最常用的图表类型： 柱状图 分类照片照片什么照片什么什么项目之间的比较; 饼图 构成即部分占总体的比例; 折线图 随时间变化的趋势; 条形图 分类照片照片什么照片什么什么项目之间的比较; 散点图 相关性或分布关系; 地图 区域之间的分类照片照片什么照片什么什么比较
写在前面: PHPExcel is a library written in pure PHP and providing a set of classes that allow you to write to and read from different spreadsheet file formats, like Excel (BIFF) .xls, Excel 2007 (OfficeOpenXML) .xlsx, CSV, Libre/OpenOffice Calc .ods, Gnumeric
Python中一个重要的绘图库Matplotlib，它可以生成各种硬拷贝格式和跨平台交互式环境的出版物质量数据。Matplotlib可用于Python脚本，Python和IPython shell，Jupyter笔记本等。
该文总结了技术社区在数据可视化方面的一些实践和思考。通过具体案例，介绍了数据可视化的概念、设计原则、图表类型、颜色和字体等方面的实践，并探讨了数据可视化的极限处理。
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对人类动作进行建模对于许多应用都很重要，包括动作识别 [12, 34]、动作检测 [49] 及计算机图形学 [22] 等。最近，神经网络被用于 3D 骨骼关节部位序列的长 [22, 23] 、短 [14, 37] 期预测。神经方法在其他模式识别任务中非常成功 [5, 20, 29]。人类动作是一种带有高级内在不确定性的随机序列过程。给定一个观察的姿势序列，未来的丰富姿势序列与之相似。因此，内在不确定性意味着，即使模型足够好，在预测未来姿势的一个长序列时，相隔时间较长的未来预测不一定能够匹配推断记录。因此，相关研究通常将预测任务分为长期预测和短期预测。短期任务通常被称为预测任务，可以通过距离度量将预测与参考记录进行比较来定量评估。长期任务通常被称为生成任务，更难定量评估。在这种情况下，人类评估至关重要。
众所周知，多头注意力机制 (Multi-Head Self-Attention) 的计算开销很大。在处理长度为 n 的序列时，其
原文链接： 最新开源！基于LiDAR的位置识别网络OverlapTransformer，RAL/IROS 2022
现今在很多零件的数控加工过程中，要把第一工序加工完的零件先取下，然后以刚加工完面作为定位基准在同一工作台的另一工装上或另一加工中心上完成第二工序加工。通常要把零件翻转和旋转一定角度后，再平移装到另一工装上加工，如此依序完成整个零件的全部加工。有时多个加工中心是在一字摆放，有时为省空间而面对面摆放或二种摆放的任意组合。有的加工用同一种机床，也有用不同类型机床完成整个零件的加工。这时零件从一个工装到另一个工装上装卡时，必须被翻转和旋转。在被翻转和旋转的同时，其位置也要变化。这时传统的方式是把一个六轴关节机器人安装在大型直线运动轨道上。整个机器人系统或安装在地面上或安装在空中，占用大量空间，而且成本很高。所以沈阳莱茵机器人有限公司根据客户实际需求定制研发出一系列新结构形式的六轴混合型机器人。这些新特性来自我们的经验及认识，有其局限性，不充分，仅供朋友们学习参考，下面就结合两个应用来介绍新结构形式的混合型六轴机器人。 一、混合型六轴机器人介绍 1、混合机器人的组成 如图1所示六自由度混合机器人由基于直角坐标机器人的三个直线运动轴和关节机器人的末端三个转动轴组成。三个直线运动轴分别定义为X轴，Y轴和Z轴，可以是图1中悬臂式三轴直角坐标机器人，也可以是龙门式三轴直角坐标机器人。在Z轴下端的三个转动轴是从上向下以此是旋转轴A轴,摆动轴B轴和B轴末端再带动一个旋转轴C轴。通常C轴的末端装机器人手爪。三个转动轴可以选择两种结构形式，一轴是由图1所示的三个伺服电机在一起，安装在Z轴下端。令一种是三个伺服电机直接安装在对应的减速机上，这样运动位置精度更高。根据实际需要，混合型机器人的直线运动轴也可以是二维的XY轴结构或XZ轴结构，也可以是龙门式结构。其各个直线运动轴的行程及承载能力可以按要求去做。
hello，大家好，前面几周我们一起看了Redis底层数据结构，如动态字符串SDS，双向链表Adlist，字典Dict。
2Host API简述 使用host api,用户需要在头文件的部分包含 curand.h，并且添加CURAND的动态链接库，即在LINKER的INPUT里面添加”curand.lib;”。这个文档是基于CUDA runtime的，所以用户的代码也应该是在runtime时调用的。而driver API是不支持CURAND的。 触发器生成随机数，CURAND同过内部的封装产生伪随机数列或者真随机数列。具体的步骤如下： 1 使用函数curandCreateGenerator创建一个新的目标类型（参考 触发器类型
晓查 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 新冠重症危及生命，但新冠轻症也不容忽视，因为它会影响你的记忆力。 最近，一项来自牛津大学的研究发现： 患过新冠的人在长达6~9个月的时间里会表现出注意力和记忆力下降。 这篇论文已经发表在牛津大学的学术期刊Brain Communications上。 让人没想到的是，这篇论文的作者恰好是知乎著名答主赵思家。 于是有人就在知乎上提问，结果作者真的前来亲自解读论文。 让我们一起看看这篇论文到底说了啥。 论文内容 这项研究找来了126名志愿者，其中53人曾经患
【新智元导读】激光雷达厂商 Velodyne 今天宣布将发布固态激光雷达测试套件，明年实现量产，售价只有数百美元，或将大幅降低无人驾驶汽车成本。 Velodyne 今天宣布，该公司将在几个月内展示他们的固态汽车雷达测距系统，在今年晚些时候发布测试套件，并于2018年在加利福尼亚州圣何塞的超级工厂量产。每台的预计价格是数百美元。 该公司希望确立自己十多年来在汽车雷达方面享有的优势。十多年前它的激光和光学传感器的旋转阵列首次出现在无人驾驶实验车的车顶上，特别是谷歌的无人驾驶汽车上。这样的阵列可提供 360 度的
分布式跟踪(Distributed tracing)通过捕获软件系统之间的交互来提供相关错误和事务的连接视图。通过跟踪，Sentry 可以跟踪您的软件性能并显示跨多个系统的错误影响。通过服务追溯问题将您的前端连接到您的后端。
每天给你送来NLP技术干货！ ---- ©作者 | 回亭风 单位 | 北京邮电大学 研究方向 | 自然语言理解 来自 | PaperWeekly 论文标题： Decomposed Meta-Learning for Few-Shot Named Entity Recognition 论文链接： https://arxiv.org/abs/2204.05751 代码链接： https://github.com/microsoft/vert-papers/tree/master/papers/Decompos
瑞士洛桑联邦理工学院的研究人员近来受瓢虫鞘翅启发，研发了一款自我扶正固定翼微型飞行器（FWMAV）。
在这篇文章中，我们将通过一个简单的例子来介绍一下Linkerd和Zipkin如何在Kubernetes（Google开源的容器集群管理系统）中协同工作以自动获得分布式跟踪，只需要对应用程序进行一些小小的修改。
答：假设有一副图像，共有像素个数为n=MN（M行N列），像素灰度值取值范围为（0～255），那么该图像的灰度值的个数为L=256，为了提高图像的对比度，通常我们都希望像素的灰度值不要都局促到某一个狭窄的范围，也就是我们通常说的图像灰度值的动态分布小。最好是在有效灰度值取值范围上，每个灰度值都有MN/L个像素，这个时候我们就可以得到一张对比度最理想的图像，也就是说像素的取值跨度大，像素灰度值的动态范围大。
算法（algorithm）就是一个过程，是一种特殊的过程。它必须描述为一个有限步骤序列，且必须在有限时间内结束。每个步骤必须是良好定义的，达到人类可用一支笔和一张纸执行它的程度。
监测铁路安全运营需要精确的轨道车辆定位和长期的铁路环境。国内现行铁道系统的定位策略仍以轨旁系统为主，不仅实时性和准确率都差，而且需要大量的前期投资和后续维护。
编写一个 StockSpanner 类，它收集某些股票的每日报价，并返回该股票当日价格的跨度。 今天股票价格的跨度被定义为股票价格小于或等于今天价格的最大连续日数（从今天开始往回数，包括今天）。 例如，如果未来7天股票的价格是 [100, 80, 60, 70, 60, 75, 85]，那么股票跨度将是 [1, 1, 1, 2, 1, 4, 6]。
今天我们就先说说第一章：INTRODUCTION 目标检测是数字图像中某一类 ( 如人、动物或汽车 ) 的重要计算机视觉任务。目标检测的目标是开发计算模型和技术，提供计算机视觉应用程序所需的最基本的信
对于每一个可能的区间，计算区间中 bb 数组元素的最大值和最小值，然后计算跨度并统计愉悦值。记录跨度最小的区间的元素和与跨度，最后返回跨度最小的值。
Redis 的跳跃表由 server.h/zskiplistNode 和 server.h/zskiplist两个结构定义， 其中 zskiplistNode结构用于表示跳跃表节点， 而 zskiplist结构则用于保存跳跃表节点的相关信息， 比如节点的数量， 以及指向表头节点和表尾节点的指针， 等等。
支撑结构被认为是3D打印中无法避免的麻烦环节。一方面，对于悬空和跨桥结构，支撑是绝对需要的。另一方面，支撑增加了材料成本，增加了更多的后处理工作，甚至会损坏模型表面。因此，合理设置支撑结构是打印复杂3D模型中一个非常重要的方面。
2018 年 10月，Bert 问世。从此，一波 NLP 迁移学习的研究热潮向我们袭来。
在文本生成音频（或音乐）这个 AIGC 赛道，Meta 最近又有了新研究成果，而且开源了。
跟踪是一种用于监视软件的执行路径、以便进行调试或故障排除的专门的方法。您可能熟悉TRACE日志级别，其中包含有关每个方法调用的信息。跟踪微服务的目标类似于此级别的日志记录。在最高级别，从一个微服务到另一个微服务的跟踪，讲述了事务或请求在通过基于微服务的系统传播时的路径。
最近项目遇到一个功能：用户只能查询最近180天的订单，而且每次只能选择7天范围的时间跨度。
当我们把网页应用转化成 PDF 的时候有着各式各样的方法。在下面这篇文章来说，Rachel Andrew 通过她自己使用市面上各种工具的经验来帮助我们找到最合适自己的工具。
LLaMA 是Meta在2023年2月发布的一系列从 7B到 65B 参数的基础语言模型。LLaMA作为第一个向学术界开源的模型，在大模型爆发的时代具有标志性的意义。
时间轮很早前就很流行了，在很多优秀开源框架中都有用到，像kafka、netty。也算是现在工程师基本都了解的一个知识储备了。有幸在工作中造过两次轮子，所以今天聊聊时间轮。
3月31日，曹原与团队在Nature发表论文，曹原是以共同一作+通讯的身份出现的。
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