8.2.8 评价DDD话语中的“值对象” 在识别类的时候，有的建模人员受到DDD话语体系的影响，会着急去分辨哪个类是实体（Entity），哪个类是值对象（Value Object），这是没有必要的，而且很容易成为遮掩无能的遮羞布...****** 8.2.8.2 历史回顾：值对象 Martin Fowler和Kendall Scott在“UML Distilled”的第一版使用了“值对象（Value Object）”一词，如图8-67...Martin Fowler在《企业应用架构模式》中讲述“值对象”模式时，提到了这一点。 图8-70 摘自《J2EE核心模式》，Alur D....也许有人会说“值对象”和“不可变对象”不是一回事。你看，名字都不一样嘛，说明侧重点不同。“不可变对象”可以有标识，Eric Evans甚至还说“值对象”可以改变属性值。...其实，相对于“值对象”的命名，“不可变对象”的命名更本质。我们更在意的是属性值是否可变，而不是有没有标识、如何判断相等。在8.2.8.4会进一步讲述。
上一篇给大家介绍了深度学习在医学影像上分类的应用案例，这一篇我将分享深度学习在医学影像上关于图像重建及后处理，图像标注，图像配准，图像超分辨率和回归的应用。...首先，我们表明，在重建误差和重建速度方面，当每个二维图像帧独立重建时，所提出的方法优于目前最先进的二维压缩感知方法，如基于字典学习的MR图像重建方法。...而且，计算时间在几个数量级上更快。 ? ? ?...深度学习最新进展已经在许多生物医学图像分割基准上取得了不错的结果。但是由于生物医学图像（不同模态，图像参数设置，对象，噪声等）的巨大差异，通常需要一组新的训练数据才能在新应用中使用深度学习。...在医学图像分析中，像细胞对象是有显著临床特征的。之前开发的特征，例如SIFT和HARR，都是无法全面表达这些对象。因此，特征表达是非常重要的。
目前，制约 BNN 应用的瓶颈主要有两方面：首先，无法有效缩小和传统 32-bit 深度学习模型的精度差距；第二则是缺乏在不同硬件上的高性能算法实现。...图 2 针对流行 BNN 架构的 Loss Landscape 可视化对比（2D 等高线视角） 基于上述分析，作者提出了 BNext，首个在 ImageNe 图像分类任务达到 > 80% 准确率的二值神经网络架构...在优化技巧方面，BNext 作者充分考虑了现代高精度模型优化中数据增强可能带来的增益，并提供了首个针对现有流行数据增强策略在二值模型优化中可能带来影响的分析结果，实验结果表明，现有数据增强方法并不完全适用于二值模型优化...基于所提出架构设计与优化方法，作者在大规模图像分类任务 ImageNet-1k 进行方法验证。实验结果如图 6 所示。 图 6 基于 ImageNet-1k 的 SOTA BNN 方法比较。...在同全精度模型如 RegNetY-4G (80.0%)等的对比中，BNext-L 在展现相匹配的视觉表征学习能力同时，仅仅使用了有限的参数空间与计算复杂度，这为在边缘端部署基于二值模型特征提取器的下游视觉任务模型提供了丰富想象空间
语法说明 、分别定义圆角形状的四分之一椭圆的两个半径（每个参数的允许设置1~4个参数值，对应4个派生子属性），第一个值表示圆角的水平半径，第二个表示圆角的垂直半径，两参数通过斜线分隔...注意：如果第二个值省略，则它等于第一个值，这时这个角就是一个四分之一圆角。如果任意一值为0，这个角则为矩形，不会是圆的。值不能为负值。...该属性用于指定使用多厚的边框来承载被裁剪后的图像,该属性可省略。由外部的来定义。...：设置或检索对象的边框背景图的扩展。该属性用于指定边框图像向外扩展所定义的数值,即如果值为10px,则图像在原本的基础上往外延展10px再显示。...用长度值指定宽度,用浮点数指定宽度, 这些值皆不可为负值。 :设置或检索对象的边框图像的平铺方式。
repeat-x：背景在横向上平铺。 repeat-y：背景在纵向上平铺。 repeat：背景图在横向纵向上平铺。 no-repeat：图像不平铺。...二：边框(Border) 一.边框：border 设置对象边框的特性。...二.相关属性。 1.border-width：设置边框宽度：常用取值：medium：默认值，相当于3px。thin：1px。thick：5px。不可以为负值。...第一个值：设置水平方向阴影偏移量。 第二个值：设置垂直方向阴影偏移量。 第三个值：设置对象的阴影模糊值。不允许为负值 第四个值：设置对象的阴影外延值，不允许为负值 第五个值：color。...用于指定使用多厚的边框来承载呗裁剪后的图像。 4>border-image-outset：设置对象的边框背景图的扩展，意思就是说假如设置了10rpx，那么图像就会在原来基础上外延10rpx在显示。
2021-08-05：监控二叉树。给定一个二叉树，我们在树的节点上安装摄像头。节点上的每个摄影头都可以监视其父对象、自身及其直接子对象。计算监控树的所有节点所需的最小摄像头数量。
Image类的常用属性 1.format：识别图像格式或来源，如果图像不是从文件中读取，值为none 2.mode：图像的色彩模式，'L'为灰色图像，'RGB'为真彩色图像，"CMYk"为出版图像。...3.size：图像宽度和高度，单位是像素，返回值为二元元组。...，format是图片格式 4.convert（mode）：使用不同的参数，转换图像为新的模式 5.thumbnail（size）：创建图像的缩略图，size是缩略图尺寸的二元元祖 6.resize（size...from PIL import Image from PIL import ImageFilter from PIL import ImageEnhance im=Image.open("d:\\猴猴厚....png") im.thumbnail((128,128)) im.save("d:\\猴猴厚.png","png") 两张图做对比： ?
但如果这时候你放下一面镜子，就会发现镜中的箭头的方向与现实中的图像完全相反······ 而这个戏耍人类双眼的装置，正是世界自顶级视错觉大师杉原厚吉代表作，其原理很简单，因为它左右都是「箭头」，然而，也不是我们心中那个正经的箭头...而在视错觉方面，杉原厚吉教授非常善于利用特殊形状与视角对人类视觉进行欺骗，在今年的「年度最佳幻觉大赛」中，他凭此技能再度夺魁。...不过说起来，这已经是杉原厚吉在年度最佳视错觉大赛中第五次获奖了。 继续来感受一下他在2016年获得第二名的作品「暧昧的视错觉圆柱」。同样的镜子玩法，但感觉就是在贴着你的脸给你变近景魔术。...这种差别给予了杉原厚吉灵感，他会跟据常识和视觉体验设计一个形状，然后利用计算机找到将一副二维图像变幻成3D物体的可能。...这种玩法在杉原厚吉手中运用的出神入化，明知道他在骗你，你却无可奈何。再来一题，下面到底是回字形的物体，还是两者相互嵌入？
首次专访，祖厚超向VRPinea展示了，其用以打造自然式交互体验的“被动红外光学动作捕捉系统”，并阐述了自然式交互的意义；第二次专访，祖厚超对2017年进行了简要的回顾总结、分享了2018年青瞳视觉的规划...但具体该如何去打造“大空间”，祖厚超认为：“由于每一家公司的背景不同，思路也会不一样。”简单来说，每家公司在“大空间”上的定位和方向是不同的。...内容上没有优势，也将无法弥补大空间数量上的劣势。 VR落地需靠沉淀， 其痛点还需具体问题具体分析 自2015年成立至今，青瞳视觉投身VR行业已有3年。对VR，祖厚超也有了些许心得。...祖厚超表示：“前两年，人们对VR的期望值实在太高。”当前的VR发展需要依靠时间去沉淀，而不是浮于表面的热闹。无论是技术或内容，靠“凑热闹”并不能制作出优秀的产品。...聊到最后，祖厚超对青瞳视觉这一年的工作内容进行了总结。回顾2018，青瞳视觉的工作重点还是在软件、硬件算法的优化上，除此之外，还有渠道的对接与流程梳理。
通过插值算法算法生成三维网格。整个过程使用算法自动实现。管理员只需要按照规定格式上传开采数据即可触发网格生成算法，系统自动重新生成网格。 形成含煤岩系的沉积场所，主要是分布在各个聚煤期内的低洼盆地。...地下开采煤层厚度分级一般分为： ①薄煤层，小于或等于1.3米； ②中厚煤层，1.3～3.5米； ③厚煤层，大于3.5米； ④特厚煤层，超过8米。...三维模型和二维数据联动 用户点击三维模型时，页面自动连线对应的树形节点，便于用户快速查找信息。同理，用户点击二维树形节点时，页面自动连线对应的三维模型。...系统难点 三维网格信息在服务器端由插值算法生成。比较密集的网格信息包含更多的细节，模型相对于断面信息失真小，但生成的数据量大，对网络传输和前端展示都有压力。...在现有绿色开采试点基础上，将选择适宜的绿色开采工艺和技术、装备，高质量建设绿色开采示范煤矿，对已列入全国、山西省绿色矿山名录的矿井优先开展试点，引领区域内煤矿积极开展绿色开采。
轮廓在形状分析和物体的检测和识别中很有用。为了准确，要使用二值化图像。需要进行阀值化处理或者Canny边界检测。查找轮廓的函数会修改原始图像。...如果之后想继续使用原始图像，应该将原始图像储存到其他变量中。在OpenCV中，查找轮廓就像在黑色背景中超白色物体。你应该记住，要找的物体应该是白色而背景应该是黑色。 如何在一个二值图像中查找轮廓。...函数cv2.findContours()有三个参数，第一个是输入图像，第二个是轮廓检索模式，第三个是轮廓近似方法。返回值有三个，第一个是图像，第二个是轮廓，第三个是（轮廓的）层析结构。...轮廓（第二个返回值）是一个Python列表，其中储存这图像中所有轮廓。每一个轮廓都是一个Numpy数组，包含对象边界点（x，y）的坐标。...它的第一个参数是原始图像，第二个参数是轮廓，一个python列表，第三个参数是轮廓的索引（在绘制独立轮廓是很有用，当设置为-1时绘制所有轮廓）。接下来的参数是轮廓的颜色和厚度。
edh1.png 在帧内预测模式中，预测块 P 是基于已编码重建块和当前块形成的。对亮度像素而言，P 块用于 4×4 子块或者 16×16 宏块的相关操作。...4×4 亮度子块有 9 种可选预测模式，独立预测每一个 4×4亮度子块，适用于带有大量细节的图像编码； 16×16 亮度块有 4 种预测模式，预测整个 16×16 亮度块，适用于平坦区域图像编码； 色度块也有...然后需要注意的是如果样本E、F、G和H是不可用的，样本D的值可以拷贝到这些位置从而标记这些样本为可用的。 对于Mode 3-8，预测样本的值是参考样本A-M的加权平均。...下面看下《新一代视频压缩码标准-H.264_AVC(第二版).毕厚杰，王健编著》中举的一个例子： 16x16_2.png 四、8 × 8 色度块的4种预测模式 色度的Cr和Cb分量的预测模式选择是一样的...具体可以参考雷神的文章 ： 雷神-H.264官方软件JM源代码简单分析-编码器lencod 六、资料 图书：《新一代视频压缩码标准-H.264_AVC(第二版).毕厚杰，王健编著》- 第 6 章 H.264
希望通过这个例子可以在如何用深度学习来辅助诊断上给大家带来一些启发。 整个过程分成三个部分：肺结节数据预处理，肺结节检测和良恶性分类。这一篇主要专注于肺结节数据预处理这一部分。...Luna16挑战赛是针对在LIDC/IDRI数据集上，专注于自动结节检测算法的评估。LIDC/IDRI数据集是由四名放射科医生对结节标注的公开数据集。...（3）、准备肺结节检测数据 将层厚大于1mm的CT图像和对应Mask图像进行插值采样（CT图像采用线性插值法，Mask图像采用最近邻插值法），插值采样后的层厚为1mm。...在CT图像和Mask图像上按一定步长取Patch区域（96，96，16）大小，判断并保留有效的Patch Mask图像和相应Pactch图像。...（4）、准备肺结节良恶性分类数据 从candidates.csv文件中读取坐标，以该坐标为中心取（48，48，48）大小区域图像做为候选肺结节图像，并根据标签值（0或1）将图像分为两类。
4.笛卡尔积 在数学中，两个集合X和Y的笛卡尓积（Cartesian Product），又称直积，表示为X × Y，第一个对象是X的成员，第二个对象是Y的成员。...索引可以理解为像书的目录一样，加快数据的查找，主要是为了解决当我们的书越来越厚时，我们查找一个数据的效率就会越来越耗时，建了索引可以加快查找。...建立索引的原则： 1.表的主键、外键必须有索引，这个大家平时都会注意 2.在经常用作过滤器的字段上建立索引 3.在SQL语句中经常进行GROUP BY、ORDER BY的字段上建立索引 4.频繁进行数据操作的表...5.在不同值较少的字段上不必要建立索引，如性别字段 6.索引列不能参与计算，保持列“干净”。 6.SQL的优化 1.只返回需要的字段，避免SELECT*。...应尽量避免在 WHERE 子句中对字段进行 null 值判断 判断字段是否为空一般是不会应用索引的，因为索引是不索引空值的。不能用null作索引，任何包含null值的列都将不会被包含在索引中。
继修复涂鸦图片之后，厚码文字也不再安全了？近日，名为Depix的Github项目火爆全网，一切故意而为之的“文字密码”，在这一AI技术的处理下，瞬间就“暴露于光天之下”。 “来P个图吧！”...可是，放在现在，在AI面前，修复厚码图片中隐藏的内容，也成为了可能： Depix——修复厚码文字内容，现已开源 Depix的主要功能，就是利用AI算法，将被像素化的文本内容从马赛克中还原出来。...然后，将周围的多匹配块的匹配在几何上与像素化图像中的相同距离进行比较。匹配也被视为正确。这个过程要重复几次。 当正确的块没有几何匹配时，它将直接输出所有正确的块。...但从理论上讲，该技术是通用的，从医学、显微镜学到天文学和卫星图像，都可以通过该技术改善画质。」 与此类似的，还有谷歌的超强像素递归方案，感兴趣的朋友可以自行探索。...加入方式，长按下方二维码： 已在知识星球更新如下： 素质二连，走一个
---- 新智元报道 编辑：keyu 【新智元导读】继修复涂鸦图片之后，厚码文字也不再安全了？...可是，放在现在，在AI面前，修复厚码图片中隐藏的内容，也成为了可能： Depix——修复厚码文字内容，现已开源 Depix的主要功能，就是利用AI算法，将被像素化的文本内容从马赛克中还原出来。...然后，将周围的多匹配块的匹配在几何上与像素化图像中的相同距离进行比较。匹配也被视为正确。这个过程要重复几次。 当正确的块没有几何匹配时，它将直接输出所有正确的块。...原本低分辨率照片中无法看到的细节，比如毛孔、细纹、睫毛、头发和胡茬等，经过PULSE算法处理后，都能看得一清二楚： 涉及到实际应用方向上，论文的共同作者 Sachit Menon 介绍称： 「在这些研究中...但从理论上讲，该技术是通用的，从医学、显微镜学到天文学和卫星图像，都可以通过该技术改善画质。」 与此类似的，还有谷歌的超强像素递归方案，感兴趣的朋友可以自行探索。
由于只有几千张图像被用于学习，在现实世界的医疗中，在胸部X光片的所有数据设置上，实现临床相关的计算机辅助检测和诊断（CAD）仍然是非常困难的，甚至是不可能的。...内容： 112120张正面视图的胸部X片图像，PNG格式，分辨率为1024 * 1024（在images文件夹） 所有图像的元数据（Data_Entry_2016.csv）：图像索引，标签查找，跟踪＃，...约1000张图像的边框（BBox_List_2016.csv）：图像索引，标签查找，Bbox [x，y，w，h]。[x y]是每个box的左上角的坐标。[w h]表示每个box的宽和高。...与此相关的有三大关键，一是计算机辅助检测和诊断，二是在医疗图像分析中的语义分割，三是在真正大规模数据集上的深度信息挖掘（包括文本和图像）。 ? ? ? ? ? ? ? ?...在现有成果的基础上，我们也能看到未来的挑战和研究方向：提升图像标记的精度，提升多标签分类的精度，以及提升定位的精度。 挑战虽多，成果更大，也欢迎你的加入！ ? ? ? ? ? ?
光电二极管网络 核心来说，研究团队在芯片上构建了一个光电二极管网络，并选择2D半导体二硒化钨（WSe2）作为光敏材料。 ?...改变二极管的灵敏度，就相当于改变神经网络中的权重。 把权重放在传感器上 与其他神经不同的是，这套系统的权重不是存在计算机的内存和硬盘里，而是直接集成在图像传感器上。...在分类器中，光电二极管阵列、芯片感知器以及在芯片外的非线性激活函数一起运行。这种类型的神经代表一种监督学习算法，该算法能够将输入图像P分为不同的输出类别y。 ? 实际效果如何呢？...第二种神经网络是自动编码器，可以在无监督的训练过程中学习输入图像P的有效表示。它与解码器一起使用，对解码器进行训练后，就可以在其输出中重现图像。...他们在传感器前方加入了一个“超表面”：不到半毫米厚的蓝宝石薄片，镀上206 nm厚、142 nm高、间距300 nm的硅长条。 ?
生活消费互联网的发展逻辑实际上是从“类似新基建”的本身出发，或者说应用4G网络、人脸识别、智能搜索、语言及图像理解等基础设施作为起点，然后来支撑数字商业的平台发展，再去支撑生活领域的生活消费互联网。...工程师在一天的忙碌之后，回到办公室还需要进行二次的数据录入和整理工作，既导致工程师将有限的精力花费在数据采集上，又导致录入的信息不及时、不系统、不精确。...“地厚云图”从成立起，我们确定自己的使命就叫做“孕育工程管理的数据文明”！首先解决这个行业没有数据的问题，第二个我们实现数据的智能文明。这是地厚云图定义”孕育工程管理的数据文明“的使命内容。...在产品上，腾讯微瓴智能建造平台引入地厚云图在工程建设数字化交付与运用能力，形成联合产品为工程建造提供一站式建筑产业互联网平台；在市场推广上，腾讯微瓴智能建造在重庆的市场化由地厚云图作为核心伙伴来进行本地推广...答：实现参建各方在项目上工作的数据化，首先解决了在项目层级参建方的数据收集管控，然后第二层站在他公司层面，再通过AI做第二个深度的算法智能管控，我们主要是做这个事情。
这些参数在1.5 T或3 T磁体上采集时的变化使我们能够处理具有不同信噪比的图像。为了防止由于不同的屏气而导致心脏位置在切片之间移位的缺点，根据心外膜轮廓所限定区域的重心将切片重新对齐。...（4）、对缩放后的原始图像进行异常值截断处理，将95%以上的灰度值和5%以下的灰度值进行截断。 （5）、然后在采用均值为0，方差为1的方式对原始图像进行归一化处理。...三、分类网络 （1）、搭建Resnet3d模型，网络输入大小是（64, 64, 16），输出是0和1标签值。 （2）、loss采用的是二分类的crossentropy函数。...，根据该结果提取有效ROI区域，从图像上也同时提取该区域，输入到二分类网络中去判断是不是病变病例，如果是病变，将该ROI区域再输入到第二阶段分割网络中预测，得到心肌梗塞和无回流的分割结果，最后将所有阶段的分割结果进行整合再缩放到原始图像大小...在50例测试数据上的分类结果如下所示： ('Case_101', 0)('Case_102', 0)('Case_103', 0)('Case_104', 0)('Case_105', 1)('Case
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
