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WebWorker 文本标注中的应用

作者:潘与其 - 蚂蚁金服前端工程师 - 喜欢图形学、可视化 之前数据瓦片方案的介绍中,我们提到过希望将瓦片裁剪放入 WebWorker 中进行,以保证主线程中用户流畅的地图交互(缩放、平移、旋转)。...之前我们的例子没有使用 WebWorker,似乎也并不影响交互。...核心思路是迭代计算候选区域(经纬度),平均分成 21 * 21 个候选点,分别计算到海岸线的最大距离,然后以该点为中心,以 ? 比例缩小得到新的区域。...interior 之前寻找难抵极时只使用 exterior ring 作为锚点: // mapbox/utils/classify_rings.js const polygons = []; let...事实上 Mapbox 也是这么做的,另外为了加快线程间数据传输速度,数据格式设计上也需要考虑 Transferable[6],由于线程上下文转移时不需要拷贝操作,大数据量传输时将获得较大的效率提升。

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【CSS】文字溢出问题 ( 强制文本一行中显示 | 隐藏文本的超出部分 | 使用省略号代替文本超出部分 )

一、文字溢出问题 ---- 元素对象内部显示文字 , 如果文本过长 , 则会出现文本溢出的问题 ; 下面的示例中 , 150x25 像素的盒子中 , 显示 骐骥一跃,不能十步;驽马十驾,功不舍;...; 显示效果 : 二、文字溢出处理方案 ---- 文字溢出处理方案 : 首先 , 强制文本一行中显示 ; white-space: nowrap...文本显示方式 : 默认方式 : 显示多行 ; white-space: normal; 显示一行 : 强行将盒子中的文本显示一行中 ; white-space: nowrap; text-overflow...省略号 ; text-overflow : clip; 显示省略号 : 文本溢出时 , 显示 ....../title> div { width: 150px; height: 25px; border: 1px solid red; /* 首先 强制文本一行中显示

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Django 中获取已渲染的 HTML 文本

Django中,你可以通过多种方式获取已渲染的HTML文本。这通常取决于你希望在哪个阶段获取HTML文本。下面就是我实际操作中遇到的问题,并且通过我日夜奋斗终于找到解决方案。...1、问题背景 Django 中,您可能需要将已渲染的 HTML 文本存储模板变量中,以便在其他模板中使用。例如,您可能有一个主模板,其中包含内容部分和侧边栏。...以下是一个示例代码,展示了如何在视图中将已渲染的 HTML 文本存储模板变量中:def loginfrm(request): """ 登录表单视图 """ # 渲染登录表单 HTML...然后,我们将已渲染的 HTML 文本存储 context 字典中。最后,我们使用 render() 函数渲染主模板,并传入 context 字典作为参数。...这些方法可以帮助我们Django中获取已渲染的HTML文本,然后我们可以根据需要进行进一步的处理或显示

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文本、图片和按钮Flutter中怎么用

这些参数大致可以分为两类: 控制整体文本布局的参数,如文本对齐方式 textAlign、文本排版方向 textDirection、文本显示最大行数 maxLines、文本截断规则 overFlow等,...如下所示,我代码中定义了一段居中布局、20号红色粗体展示样式的字符串: Text( "这是一段居中布局、20号红色粗体展示样式的文本", textAlign: TextAlign.center...面对这样的需求,Android中,我们使用 SpannableString来实现;iOS中,我们使用NSAttributedString来实现;而在Flutter中国也有类似的概念,即TextSpan...图片的显示方式有很多,比如资源图片、网络图片、文件图片等,图片格式也各不相同,因此Flutter中,也有多种方式用来加载不同形式、支持不同格式的图片: 加载本地资源图片,如: Image.asset...,图片的构造方法还提供了填充模式fit、拉伸模式centerSlice、重复模式repeat等属性,可以针对图片与目标区域的宽高比差异制定排版模式。

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CA1802:合适的位置使用文本

值 规则 ID CA1802 类别 “性能” 修复是中断修复还是非中断修复 非中断 原因 某个字段被声明为 static 和 readonly( Visual Basic 中为 Shared 和 ReadOnly...如果 static readonly 字段声明时被初始化并且静态构造函数不是显式声明的,编译器将发出一个静态构造函数来初始化该字段。...const 字段的值是在编译时计算的,并存储元数据中,这与 static readonly 字段相比,运行时性能提高了。...何时禁止显示警告 如果性能无关紧要,则可安全地禁止显示此规则发出的警告,或禁用此规则。 配置代码以进行分析 使用下面的选项来配置代码库的哪些部分要运行此规则。...static 或 Shared 必须声明为“static”( Visual Basic 中为“Shared”)。 const 必须声明为“const”。

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深度学习文本分类中的应用

近期阅读了一些深度学习文本分类中的应用相关论文(论文笔记:http://t.cn/RHea2Rs ),同时也参加了 CCF 大数据与计算智能大赛(BDCI)2017 的一个文本分类问题的比赛:让 AI...文本表示学习 经过卷积层后,获得了所有词的表示,然后经过最大池化层和全连接层得到文本的表示,最后通过 softmax 层进行分类。具体如下: Max-pooling layer: ?...下面两篇论文提出了一些简单的模型用于文本分类,并且简单的模型上采用了一些优化策略。...Word Dropout Improves Robustness 针对 DAN 模型,论文提出一种 word dropout 策略:求平均词向量前,随机使得文本中的某些单词 (token) 失效。...Representations Attentive Convolution 论文 Multi-Task Label Embedding for Text Classification 认为标签与标签之间有可能有联系,所以不是像之前的深度学习模型把标签看成

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深度学习文本分类中的应用

近期阅读了一些深度学习文本分类中的应用相关论文(论文笔记),同时也参加了CCF 大数据与计算智能大赛(BDCI)2017的一个文本分类问题的比赛:让AI当法官,并取得了最终评测第四名的成绩(比赛的具体思路和代码参见...5.1 2 文本表示学习 经过卷积层后,获得了所有词的表示,然后经过最大池化层和全连接层得到文本的表示,最后通过softmax层进行分类。...下面两篇论文提出了一些简单的模型用于文本分类,并且简单的模型上采用了一些优化策略。...6.1.4 Word Dropout Improves Robustness 针对DAN模型,论文提出一种word dropout策略:求平均词向量前,随机使得文本中的某些单词(token)失效。...Representations Attentive Convolution 论文Multi-Task Label Embedding for Text Classification 认为标签与标签之间有可能有联系,所以不是像之前的深度学习模型把标签看成

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SRU模型文本分类中的应用

从图1和图2可以看出,一次计算需要依赖于上一次的状态s计算完成,因此作者修改网络结构为图3,类似于gru网络,只包含forget gate和reset gate,这两个函数可以循环迭代前一次计算完成,...实验之前首先对文本按单词进行分词,然后采用word2vec进行预训练(这里采用按字切词的方式避免的切词的麻烦,并且同样能获得较高的准确率)。...2:由于本次实验对比采用的是定长模型,因此需要对文本进行截断(过长)或补充(过短)。 3:实验建模Input。...本次实验采用文本标签对的形式进行建模(text,label),text代表问题,label代表正负情绪标签。...单向GRU/LSTM/SRU的算法只能捕获当前词之前词的特征,而双向的GRU/LSTM/SRU算法则能够同时捕获前后词的特征,因此实验采用的双向的序列模型。

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文本分类(下)-卷积神经网络(CNN)文本分类上的应用

1 简介 原先写过两篇文章,分别介绍了传统机器学习方法文本分类上的应用以及CNN原理,然后本篇文章结合两篇论文展开,主要讲述下CNN文本分类上的应用。...模型结构 文本分析任务中,由于句子句长长度有限、结构紧凑、能够独立表达意思,使得CNN处理这一类问题上成为可能,主要思想是将ngram模型与卷积操作结合起来 2.1 输入层 如图所示,输入层是句子中的词语对应的...这种方法就是简单地从之前一维的Feature Map中提出最大的值,文中解释最大值代表着最重要的信号。...在这里我们先不去除,那么整个句子有7个词,词向量维度为5,那么整个句子矩阵大小为7x5 4.2 #filters filters的区域大小可以使不同的,在这里取(2,3,4)3种大小,每种大小的filter...(经典方法和CNN) - 简书 文本分类(上)- 基于传统机器学习方法进行文本分类 - 简书 CNN中文文本分类的应用 - 代码王子 - 博客园 卷积神经网络(CNN)句子建模上的应用 | Jey

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文本分类(下) | 卷积神经网络(CNN)文本分类上的应用

1、简介 原先写过两篇文章,分别介绍了传统机器学习方法文本分类上的应用以及CNN原理,然后本篇文章结合两篇论文展开,主要讲述下CNN文本分类上的应用。...模型结构 文本分析任务中,由于句子句长长度有限、结构紧凑、能够独立表达意思,使得CNN处理这一类问题上成为可能,主要思想是将ngram模型与卷积操作结合起来。...这种方法就是简单地从之前一维的Feature Map中提出最大的值,文中解释最大值代表着最重要的信号。...#filters filters的区域大小可以使不同的,在这里取(2,3,4)3种大小,每种大小的filter有两个不同的值的filter,所以一共是有6个filter。 4.3....(经典方法和CNN) - 简书 文本分类(上)- 基于传统机器学习方法进行文本分类 - 简书 CNN中文文本分类的应用 - 代码王子 - 博客园 卷积神经网络(CNN)句子建模上的应用 | Jey

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胶囊网络(Capsule Network)文本分类的探索

,文本分类) 。我们针对capsule network文本分类任务上的应用做了深入研究。...文本主要研究胶囊网络文本分类任务上的应用,模型的结构图如下: ? 其中,连续两个卷积层采用动态路由替换池化操作。动态路由的具体细节如下: ?...然而,文本任务,停用词比较一致,比如谓词和代词等。 Leaky-Softmax:除了最后一层引入Orphan类别,中间的连续卷积层也需要引入去噪机制。...ablation test中,我们对改进的路由和原始路由方法进行对比,如下: ? 此外,为了提升文本性能,我们引入了两种网络结构,具体如下: ?...数据集:为了验证模型的有效性,我们6个文本数据集上做测试,细节如下: ? 实验中,我们和一些效果较好的文本分类算法进行了对比。

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