SVGEdit 一款非常老牌的 SVG 图形编辑器,用于编辑处理 SVG,star 数目前是 5.8k。
在现实世界里,人类尤其具有这种将复杂任务有效分解为多个子任务的能力。这种能力帮助人类面对新环境时加速自身的学习过程并获得更好的泛化能力。
小程序 https://www.bilibili.com/video/BV1sg4y1d75T/?share_source=copy_web&vd_source=11344bb73ef9b33550b8202d07ae139b
Vite + React + TypeScript + Yarn + Husky。
1. 介绍 1.1 什么是数据可视化? 可视化是利用计算机图形学和图像处理技术,将数据转换成图形或者图像在屏幕上显示出来,再进行交互处理的理论、方法和技术。 数据可视化并不是简单的将数据变成图表,而是以数据为视角,看待世界。数据可视化就是将抽象概念形象化表达,将抽象语言具体化的过程。 1.2 为什么要用数据可视化 首先我们利用视觉获取的信息量绝对远远的比别的感官要多得多。 它能帮助分析的人对数据有更全面的认识,下面举个🌰 我们看下面几组数据: 对数据进行简单的数据分析,每组数据都有两个变量 X 和 Y,然
作为Web应用中最常见的数据传输协议之一的Websocket,在我们日常工作中也势必会经常使用到,而在调试或测试中我们常常也有直接改变Websocket数据报文以确认其对应用的影响的需求,本文将介绍一种灵活方便的方式篡改Websocket收发的数据。
IOS(左)和Android(右)的电子邮件input的键盘
机器视觉趋势经常被讨论,那么可能影响工业自动化中机器视觉的这些技术的选择和实施有哪些实用的信息?
今天发现一个超级好用的工具,屏幕颜色拾取工具,以前对图片取色的时候,还需要打开photoshop,将图片导入,打开ps工具的时候,还得等待一会的时间,现在发现了这款工具,就可以直接在屏幕上或者浏览器取色了。
之前都是用别人的颜色拾取器,今天自己用WPF写了一个颜色拾取器小程序 拾取鼠标所在位置的颜色,按键盘上的空格键停止取色 程序下载:MyWPFScreenColorE.rar 程序里面有一个全局的勾子
在流程定义中在任务结点的 assignee 固定设置任务负责人,在流程定义时将参与者固定设置在.bpmn 文件中,如果临时任务负责人变更则需要修改流程定义,系统可扩展性差。针对这种情况可以给任务设置多个候选人或者候选人组,可以从候选人中选择参与者来完成任务。
最近在开发中碰到关于颜色拾取器的需求,正好搜索了一些不错的JavaScript颜色选择器插件。这里把自己整理的内容分享给大家。
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亿信BI中的分析表大多数都是基于主题表而创建的。那什么是主题?什么是主题表?主题表分哪几种类型、何种场景下使用、又是如何创建的?不同类型的主题表有什么区别等等,这就是我们今天要分享的内容。 什么是主题表? 主题是来自于数据仓库中的一个概念。根据项目需求,数据仓库需要进行主题建模,即根据用户决策时所关心的重点进行源数据的抽取、聚集等,将分散在各个业务系统中的数据根据主题有效的集成,形成事实表。亿信BI根据事实表生成主题表,以方便用户定义分析报表时拾取维度和指标,这就是BI的主题表。 主题表的分类 亿信BI中定
JustStream 是一款出色的应用程序,可以将 Mac 上的显示镜像到电视,将 Mac 镜像到 Chromecast,将 Mac 镜像到 Apple TV,等等。您可以将视频流式传输到电视并在大屏幕上欣赏,无需任何电线或电缆或任何其他硬件。
在百度地图开放平台(http://lbsyun.baidu.com/)登录账号新建应用,应用类型选择浏览器端,建立完成后我们会得到应用AK。
当候选人很多的情况下,我们可以分组来处理。先创建组,然后把用户分配到这个组中。
先理解一下概念:事件,就是用户或者是浏览器执行的某种动作。例如:click、load等都是事件的名字。事件处理程序,就是响应事件的函数。事件处理程序的名字是以“on”开头的。
七、项目:机器人 原文:Project: A Robot 译者:飞龙 协议:CC BY-NC-SA 4.0 自豪地采用谷歌翻译 部分参考了《JavaScript 编程精解(第 2 版)》 […] 置疑计算机能不能思考 […] 就相当于置疑潜艇能不能游泳。 艾兹格尔·迪科斯特拉,《计算机科学的威胁》 在“项目”章节中,我会在短时间内停止向你讲述新理论,相反我们会一起完成一个项目。 学习编程理论是必要的,但阅读和理解实际的计划同样重要。 我们在本章中的项目是构建一个自动机,一个在虚拟世界中执行
本文通过追溯Cesium的Scene.render,解释了Cesium 1.9如何使用其WebGL渲染器渲染每一帧。在Scene.render中放置一个断点,运行一个Cesium应用,然后继续。
快到周末了,几个远在各个区的朋友想要聚餐,为了照顾到彼此的距离,决定计算一下所有人的中心点,至此需求产生,下面开始编写代码。
POI是“Polnt of Information”的缩写,中文可以翻译为“信息点”。是地图上任何非地理意义的有意义的点,如商店,酒吧,加油站,医院,车站等。像城市,河流,山峰这些具有地理意义的点就不属于POI
企业体检流程,公司全体员工进行常规项检查、抽血化验,公司管理层除常规检查和抽血化验还要进行增加项检查。
RPA,全称机器人流程自动化技术。该技术可按照事先设定的流程,控制计算机完成鼠标点击、数据处理、跨软件操作等任务,已广泛应用于金融、电商、运营商、政务、物流、制造等众多行业领域,在财务、税务、人力、内审、法务、风控、客服、运营、IT 等劳动密集型场景取得了非常好的降本增效成果。据 IDC(国际数据公司)统计预测,2018-2023 年全球 RPA 市场规模将持续上涨, 2023 年达到 39 亿美元。而中国 RPA 市场规模则将以 64% 的年复合增长率扩张至 10.2 亿美元。
下一个版本的VisualStudio关于支持在ASP.NET中使用CSS3的一些改进
Mastercam软件中常用的2D刀路指令有平面铣削、动态铣削、外形铣削、区域铣削、模型倒角5个刀路指令。
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FreeHttp是一个Fiddler插件借助FreeHttp您可按照您自己的设定修改请求或响应报文,这对测试及调试都非常有用
#前端# #BIM# #物联网可视化开发# 3D场景内的模型剖切 剖切对象初始化 剖切面事件控制 📷 简介:建筑楼宇是一个实体,室内往往被遮挡,对于建筑设计、楼宇管理和设备维护造成了一定的困难。如果想
很多使用ROS的用户都在用Gazebo仿真,不过我个人感觉Virtual Robot Experimentation Platform(V-Rep)也非常不错的,如下:
就是通过计算机对业务流程进行自动化处理,实现多个参与者按照预定义的流程去自动执行业务流程
一个流程实例包括了所有的运行节点。我们可以利用这个对象来了解当前流程实例的进度等信息。
在ThingJS中有许多的官方示例,很直白也很容易被使用者查看和使用,但是在开发的过程中有一个非常有用的功能非常容易被忽视,大多数的人只是快速浏览了一遍这些官方示例,有时候并没有浏览完整就开始尝试开发。实际上,除了官方示例,ThingJS的快捷代码功能也非常方便!可以直接将所需代码添加到所编辑的项目文件(光标所在位置)中。
分享 这系列收集OpenGL ES的应用。 iOS开发-OpenGLES画图应用 这篇介绍的3D魔方(原文地址),重点是魔方的旋转与点击的判断。 效果展示 概念准备 拾取 把地形的位置坐标编码到片元
拖放可能看起来像一个简单的用户交互,其中你拾取一个项目并将其放置在其他地方,类似于在Trello板或任何看板样式界面上组织项目,其中卡片或信息可以轻松通过点击和拖动进行重新排列。
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今天偶然想查下 ECharts 配置项,结果发现了一个新东西——「ECharts 术语速查手册」,于是点开了解一下。
[1]GitHub: https://github.com/WPFDevelopersOrg/SoftwareHelper
去年你看过120帧的电影《比利·林恩的中场战事》么?嗯,画面真是清晰。你有没有注意到里面提到的一个细节:姐姐发现林恩从战场回来后,患上了PTSD,也就是“创伤后应激障碍”。不过今天『量子位』不是要谈这个电影,而是从PTSD谈起。 Charles Marmar是一位从业40年的精神科医生,但是当一个战后的退伍老兵走入他的办公室时,他还是不能对PTSD进行100%的确诊。不过,作为纽约大学Langone医学中心精神病学习主任,Marmar正在尝试从声音中找到答案。 语音样本是关于人的健康的丰富信息源,研究
给杂货拆包是一件简单但乏味的工作:手伸进包里,摸索着找到一件东西,然后把它拿出来。简单瞄一眼之后,你会了解这是什么东西,它应该存放在哪里 如今,麻省理工学院和普林斯顿大学的工程师们已经开发出一种机器人系统,未来有一天,他们可能会帮你完成这项家务,并协助其他拣选和分拣工作,例如在仓库组织产品,或在宅区清除瓦砾。 该团队的“拾放”系统由一个标准的工业机器人手臂组成,研究人员配备了一个定制抓手和吸盘。他们开发了一种“未知物体”的抓取算法,使机器人能够评估一堆随机物体,并确定在杂物中抓取或吸附物品的最佳方式,而
文章:labelCloud: A Lightweight Domain-Independent Labeling Tool for 3D Object Detection in Point Clouds
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几十年来,装配线等受控环境中的机器人能够一次又一次地拾取同一物体。最近,计算机视觉的突破使机器人能够在物体之间进行基本区分。尽管如此,系统并没有真正理解物体的形状,因此机器人在快速拾取后几乎没什么用了。
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团队提供了完整的,没有经过筛选的实验结果。他们在实验室周边随机选取了 out-of-distribution (训练集外)测试样本。
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