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可连接冰箱IoT家庭?

凭借新能力和功能,像冰箱这样标准家用电器可以改变现代厨房和家庭运作方式。...正如李先生所看到那样,厨房作用多年来一直从工作范围向社会化发展。 他说:「厨房目的是从准备食物空间发展成为准备和服务食物空间,以及为家人和客人娱乐。」...将厨房作为家庭中心枢纽 - 李先生称之为“新厨房生活方式” - 他说,在这个空间引入更多连接是有道理。三星将冰箱视为提供此连接最佳平台。 冰箱尺寸对此有很大影响。...因为冰箱通常比其他设备占用更多空间,所以它们自然成为厨房中心焦点一部分。他们还与其他设备分离,因为它们始终运行,保持食物新鲜。而且,当然,家庭成员每天在准备饭菜或者小吃时候使用它们。...“最难是要求人们改变自己行为。如果人们看到好处,人们才会改变行为。“ 将冰箱重新定位为软件平台将帮助像三星这样制造商获得对客户行为数据洞察。

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react-router 环境使用方法

是通过在界面中增加一些特征(比如 id),然后在 URL 地址后面加上 #id 就可以访问到指定页面的指定位置,这样可以让我们快速跳转到页面的某个位置,但是在 react-router 中这种方法遇到了问题...导致即使跳转到指定页面后,# 后面的也不生效。针对这个问题,在 react-router 一个 issue 中大家也展开了激烈讨论。以下是我看过以后整理几种解决办法。...只有某些页面需要 当只有某些页面需要使用时候,可以在访问到该页面后使用 react 生命周期中 componentDidMount 阶段来判断 # 后面的字符串,然后使用 dom 操作取到这个字符串所属...这就产生另外一个方案,就是在 Router onUpdate 函数中实现该功能。...拿到 # 后面的 id 并找到指定 dom,然后滚动到该 dom 位置。

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车品觉:数据,传统企业

原标题《大数据时代,传统企业该如何找到自己?》 作者:车品觉 在中国香港,有家日料店。这家店在很短时间内风靡全港,开了多个连锁店。...那就是我们秘密武器。” 原来,这家海鲜店每天都会通过摄像头,查看食客餐、到餐顺序,以及剩菜种类分量。...生产企业最痛,是我知道谁帮我卖,但不知道谁在买。对零售业这个问题变为:我知道谁在买,但不知道客人如何做决定,更不知道他们用得如何,出了什么问题也不知道。...在我看来,所有的数据产品都是与决策相关。也因此,数据优化应该溯源于人或者机器中分析决策每个环节,不断更新你。 打破一个决策,首先要知道人们如何决策,以及有了新数据又如何改变决策。...这其中最关键是如何衡量数据回流效用,在动态中,找到新。 如今传统企业已经到了必将需要融入互联网之中时刻,这个时候实时数据就是你新数据资料。

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react-router 环境使用方法

是通过在界面中增加一些特征(比如 id),然后在 URL 地址后面加上 #id 就可以访问到指定页面的指定位置,这样可以让我们快速跳转到页面的某个位置,但是在 react-router 中这种方法遇到了问题...导致即使跳转到指定页面后,# 后面的也不生效。针对这个问题,在 react-router 一个 issue 中大家也展开了激烈讨论。以下是我看过以后整理几种解决办法。...只有某些页面需要 当只有某些页面需要使用时候,可以在访问到该页面后使用 react 生命周期中 componentDidMount 阶段来判断 # 后面的字符串,然后使用 dom 操作取到这个字符串所属...这就产生另外一个方案,就是在 Router onUpdate 函数中实现该功能。...拿到 # 后面的 id 并找到指定 dom,然后滚动到该 dom 位置。

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GA-RPN:引导建议区域网络

详细介绍:https://mp.weixin.qq.com/s/VXgbJPVoZKjcaZjuNwgh-A 2.Guided Anchoring 通常用(x,y,w,h)来描述一个anchor,即中心坐标和宽高...文章将anchor分布用条件概率来表示,公式为: 两个条件概率分布,代表给定图像特征之后anchor中心概率分布,和给定图像特征和中心之后形状概率分布。...(1)位置预测 位置预测分支目标是预测哪些区域应该作为中心点来生成anchor,也是一个二分类问题,但是不同于RPN分类,我们并不是预测每个是前景还是背景,而是预测是不是物体中心。...通过位置预测,我们可以筛选出一小部分区域作为anchor候选中心位置,使得anchor数量大大降低。这样在最后我们就可以只针对有anchor地方进行计算。...(2)形状预测 形状预测分支是目标是给定anchor中心,预测最佳长和宽,这是一个回归问题。

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CVPR 2019 | CSP行人检测:无检测新思路

即是说,这些检测器本质上都是在训练一个局部分类器用于判断预设子窗口或框内是否存在目标。...然而这些方法都不可避免地需要针对特定数据集设计甚至优化滑窗或框超参数,从而增加了训练难度并限制了检测器通用性。这些滑窗或框超参数包括:窗口数目、窗口大小、长宽比例、与标注框重叠率阈值等。...但这些已有方法把这两方面绑定在一个窗口或框里,并通过局部分类器一次性判断各种不同大小、不同比例窗口或框是否是目标。这种绑定就造成了超参数各种组合问题。...值得注意是,DSFD 是基于框的人脸检测器优秀代表,亦收录于 CVPR2019,并且其一大贡献就是改进了匹配策略。...但对比跨库测试结果可以看出,在一个库上采用框配置,离开这个库可能会存在已配置好适用性问题。

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Unity ugui Anchor自动适配画布中相对位置

当然了,你可以简单将它设置为对齐屏幕右侧中点或者右上,那么此时无论屏幕分辨率如何改变,它Pivot距离屏幕右边缘距离都不变。...ugui除了通过自带预设,也可以手动输入Anchor最大值和最小值来调整,当最大值和最小值相同时,它对齐是相对百分比一个: ?...但很遗憾是,Unity编辑器暂时还没有办法自动对齐Anchor到物体Pivot或边框,当然了你可以每次尝试手动拖动,但保证你马上就会有口区感觉,而且总会差那么一对不齐。...下面是自动对齐编辑器脚本,在网上参考了之前网友写过对齐边框写法,但发现只要Pivot不在物件中心就会自动移动物体位置,在这里进行了一些优化修正,并增加了另一种对齐模式: 1 using UnityEngine...partentWidth) * 0.5f; 79 float rateY = (localHeight / partentHeight) * 0.5f; 80 81 //偏移值

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基于知识进化AutoML,深度赋智IEEE TPAMI论文解读

近日,深度赋智与厦门大学纪荣嵘教授联合团队发表论文「基于知识进化全自动机器学习」被人工智能顶刊 IEEE TPAMI 录用。本文对此论文核心内容进行了详细解读。...而且搜索空间往往“精心设计”,与自动学习初衷相违背,实际落地时也易出现过拟合情况。很显然,自动机器学习需要对网络结构有更高一级理解能力。 破局 首先,论文作者提出了基于终身知识进化算法。...而其中极富创新性全自动机器学习框架,首次打破了现有自动机器学习中各搜索空间独立设计,并使用数据集知识加进化算法来加速搜索,解决了在超大空间搜索最优方案设计难题。 ?...承袭现有的终身学习与元学习思想,该框架中知识使用了全新元特征和概率抽样方法,缓解了搜索过程中过拟合。不仅如此,框架还实现了全流程自动化,极大降低了机器学习应用门槛。...提出框架(左)和 AutoCV2 实验结果(右)对比。 消融实验也证明了知识方法有效性: ? “各搜索方法 + 知识”与原搜索方法效果对比。

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React项目中如何实现一个简单目录定位

前言 目录定位功能在长页面和文档类网站中非常常见,它可以让用户快速定位到页面中某个章节 如何在React中实现点定位和平滑滚动 目录自动高亮实现思路 处理顶部导航遮挡解决方案 服务端渲染下实现方案...对于点定位来说,主要涉及这两个部分: 设置,为页面中某个组件添加id属性 点击链接,跳转到指定处 例如: // 组件 function AnchorComponent() {...问题解析 遮挡问题 有时会被固定Header遮挡,此时滚动会定位到元素上方,用户看不到对应内容。...常见解决方案是: 设置元素margin-top #anchor { margin-top: 80px; /* header高度 */ } 直接设置一个和Header高度相同margin,来防止遮挡...但是在Next.jsSSR环境下就会有问题: 点击目录链接时,页面不会滚动。 这是因为在服务端,我们无法获取组件ref,所以元素不存在,自然无法定位。 滚动页面时,目录高亮也失效。

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iOS 深思篇 | 正则表达式

之后稍微了解一语法,就可以尝试自己断句了,为了少走弯路,建议参照图形化展示工具 regulex[13] 对比理解。...之前字符为可选 {n,m} 匹配num个大括号之前字符 (n <= num <= m) (xyz) 字符集, 匹配与 xyz 完全相等字符串 或运算符,匹配符号前或后字符 \ 转义字符,用于匹配一些保留字符...标志 描述 i 忽略大小写. g 全局搜索. m 多行: 元字符 ^ $ 工作范围在每行起始. 2.3.5 优先级 在这些运算符同时出现时,按照下面的优先级进行操作。...= 1 << 3, //允许.匹配任何字符,包括换行符 NSRegularExpressionAnchorsMatchLines = 1 << 4, //允许^和$符号匹配开头和结尾...NSRegularExpressionUseUnixLineSeparators = 1 << 5, //设置\n为唯一分隔符,否则所有的都有效。

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点到关键,最新目标检测方法发展到哪了

YOLOv2 通过对训练数据执行 k 折聚类(而不是手动设置)来定义更好先验,这有助于降低定位中优化难度。...以前方法在训练检测器时需要手动设计框,后来一批 anchor-free 目标检测器出现,其目标是预测边界框关键,而不是将对象与框做匹配。...基于方法 监督式候选框生成器一个大类是基于方法。它们基于预定义生成候选框。...基于真值边界框,将对象位置与最合适进行匹配,从而为点估计获得监督信号。 ? 图 6:RPN 图示。...这种算法无需设计,从而成为生成高质量候选框更高效方法。 Law 和 Deng 提出 CornerNet,直接基于角建模类别信息。

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点到关键,最新目标检测方法发展到哪了

YOLOv2 通过对训练数据执行 k 折聚类(而不是手动设置)来定义更好先验,这有助于降低定位中优化难度。...以前方法在训练检测器时需要手动设计框,后来一批 anchor-free 目标检测器出现,其目标是预测边界框关键,而不是将对象与框做匹配。...基于方法 监督式候选框生成器一个大类是基于方法。它们基于预定义生成候选框。...基于真值边界框,将对象位置与最合适进行匹配,从而为点估计获得监督信号。 图 6:RPN 图示。...这种算法无需设计,从而成为生成高质量候选框更高效方法。 Law 和 Deng 提出 CornerNet,直接基于角建模类别信息。

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MongoDB模糊查询($regex查询、正则表达式匹配查询)

大家好,又见面了,我是你们朋友全栈君。 MongoDB模糊查询可以使用 $regex 运算符通过正则表达式来进行匹配查询。 $regex :为查询中模式匹配字符串提供正则表达式功能 。...m 对于包含模式(即^,对于开始, $结束),在每行开头或结尾处匹配具有多行值字符串。...如果没有此选项,这些点将在字符串开头或结尾处匹配,如果模式不包含或者字符串值没有换行符(例如\n),则该m选项无效。...此外,它会忽略中间字符,包括未转义hash / pound(#)字符和下一个新,以便您可以在复杂模式中包含注释。这仅适用于数据字符; 空格字符可能永远不会出现在模式中特殊字符序列中。...该x选项不影响VT字符处理(即代码11)。 需要$regex与$options语法 s 允许点字符(即.)匹配包括换行符在内所有字符。有关示例,请参阅使用。匹配新线。

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C++ 与正则表达式

分会特定分组首字符位置 str 返回特定分组字符序列 operation[] 返回指定分组 prefix 返回目标序列起始和完整匹配起始之间分组 suffix 返回完整匹配结果和目标序列结尾之间分组...还有,字符^出现在字符组中时候表示是否定,例如:[a-z]和[^a-z]表示是正好相反字符集。但是当字符^不是用在字符组中时候,它是一个[12],具体内容下文会说到。... 是一类特殊标记,它们不会匹配任何文本内容,而是寻找特定标记。你可以简单理解为它是原先表达式基础上增加了新匹配条件。如果条件不满足,则无法完成匹配。...点主要分为三种: /字符串起始位置:^,/字符串结束位置:$ 单词边界:\b 环视 ,见下文 例如: 正则表达式^\d+在字符串"123abc"中能找到匹配,在字符串"abc123"却找不到。...但是当字符^`不是用在字符组中时候,它是一个[: https://paul.pub/cpp-regex/#id- [13] Regular Expression Library: http:/

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点到关键,最新目标检测方法发展到哪了

YOLOv2 通过对训练数据执行 k 折聚类(而不是手动设置)来定义更好先验,这有助于降低定位中优化难度。...以前方法在训练检测器时需要手动设计框,后来一批 anchor-free 目标检测器出现,其目标是预测边界框关键,而不是将对象与框做匹配。...基于方法 监督式候选框生成器一个大类是基于方法。它们基于预定义生成候选框。...基于真值边界框,将对象位置与最合适进行匹配,从而为点估计获得监督信号。 ? 图 6:RPN 图示。...这种算法无需设计,从而成为生成高质量候选框更高效方法。 Law 和 Deng 提出 CornerNet,直接基于角建模类别信息。

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