最近老大让我调整xframe中图标，因为要换肤，所以我刚好学习一下换肤的原理， 主要是参考这两篇文章 项目主要的目录如下图，只能放到这里再多就泄露代码了 ?...主要的文件有 themeVariable.scss 主题变量 variable.scss 主要是定义一些变量 themeMixin.scss 主要实现 @mixin 接下来我们就来实现以下主题切换的方式...global 表示覆盖原来的 .theme-#{$theme-name} & { $theme-map: () !
从另一方面来说，由于各式各样的原因，可能我们的代码最终还是会有条件式。也许是修复 bug 的时间很紧，也许是不使用条件语句会对我们的代码库造成大的改动，等等。...匹配所有条件，使用 Array.every 或者 Array.find 在本例中，我们想要检查每个汽车模型是否都是传入函数的那一个。...匹配部分条件，使用 Array.some Array.every 匹配所有条件， Array.some 则可以轻松地检查我们的数组是否包含某一个或某几个元素。...为此，我们需要提供一个回调并基于条件返回一个布尔值。 我们可以通过编写一个类似的 for...loop 语句来实现相同的结果，就像之前写的一样。...使用索引或者映射，而不是 switch 语句 假设我们想要基于给定的国家获取汽车模型。
Shell编程中，我们可以使用双中括号运算符[[]]和=~来判断字符串是否匹配给定的正则表达式，例如匹配以lvlv结尾的字符串： filelist="lvlvcheck dablelvlv checklvlv...如果想使Shell if不匹配指定的正则表达式，可以使用Shell的逻辑非运算符感叹号！，同时还是要注意添加5个空格，示例如下： if [[ !
答案是肯定的。实际上，这就是直方图匹配的定义。换句话说，给定图像A和B，可以根据B修改A的对比度。 当我们要统一一组图像的对比度时，直方图匹配非常有用。...实际上，直方图均衡也可以视为直方图匹配，因为我们将输入图像的直方图修改为与正态分布相似。 为了匹配图像A和B的直方图，我们需要首先均衡两个图像的直方图。...然后，我们需要使用均衡后的直方图将A的每个像素映射到B。然后，我们基于B修改A的每个像素。 让我们使用图6中的以下示例来阐明以上段落。 ?...图6：直方图匹配 在图6中，我们将图像A作为输入图像，将图像B作为目标图像。我们要基于B的分布来修改A的直方图。第一步，我们计算A和B的直方图和均等直方图。...图7：直方图匹配示例。我们修改了左图像的直方图以匹配中心图像的直方图。 图7示出了直方图匹配的示例。如大家所见，尽管最左边的图像是明亮的图像，但就对比度级别而言，可以将中心图像视为更好的图像。
译者：@chorer译文：https://chorer.github.io/2019/06/24/Trs-更好的JavaScript条件式和匹配标准技巧/ 作者：@Milos Protic 原文：https...3、匹配所有条件，使用 Array.every 或者 Array.find 在本例中，我们想要检查每个汽车模型是否都是传入函数的那一个。...Array.every 匹配所有条件，这个方法则可以轻松地检查我们的数组是否包含某一个或某几个元素。...为此，我们需要提供一个回调并基于条件返回一个布尔值。 我们可以通过编写一个类似的 for…loop 语句来实现相同的结果，就像之前写的一样。...6、使用索引或者映射，而不是 switch 语句 假设我们想要基于给定的国家获取汽车模型。
Ecker, 和 Matthias Bethge 等人的论文“A Neural Algorithm of Artistic Style”开创了图像艺术风格转换的途径，自此之后，利用深度学习相关模型和处理方法...，可以实现用计算机代替传世画家的野心。...在量化（数学）与风格（艺术）之间，上面那篇论文中提出一种算法，用卷积神经网络将一幅图像的内容与另一幅图像的风格进行组合。...感觉看了挺好玩的，于是也进行测试了下，即利用Vgg19的模型作为训练数据模型，然后实现对任意一张图片进行切换。设置默认的风格切换比例为0.7。 (1) 风格图片（选用论文中的实验用图） ?...（2）测试例子二： 郑州的大玉米 ? 转换后的效果如下所示： ? 这个示例还是非常赞的，通过不同风格的照片还可以实现不用画派的切换。
原文出处https://blog.csdn.net/qq_37366291/article/details/79832886 例子1 作用：使用傅里叶变换找出隐藏在噪声中的信号的频率成分。...当然使用强大的傅里叶变换。 Y = fft(X); %计算傅里叶变换,X是加噪后的信号 %% %计算双边谱P2。然后计算基于P2的单面谱P1和偶值信号长度L。(不太理解。。。)...由于增加的噪音，振幅不完全是0.7和1。平均而言，较长的信号产生更好的频率近似。...未被损坏的信号进行傅里叶变换，并得到准确的振幅，0.7和1.0。...例子2 作用：利用傅里叶变换，将高斯脉冲从时域转换为频域。
本文是来自AOMedia Symposium 2019的演讲，讲者是来自USC的Keng-Shih Lu 和 Antonio Ortega。...本次演讲主要讲述了基于模型的率失真优化变换，用图像信号处理的角度来看待一些熟悉的概念。...该演讲从图形信号处理的一些背景开始，然后讨论基于模型的数据驱动变换，基于图对称性的快速图傅里叶变换和使用拉普拉斯算子的高效率失真估计。...然后，演讲重点介绍了基于图的方法如何在AV1和AV2编解码器中应用。演讲以数据变换为例讲解如何从数据中学习变换，并介绍了如何使用图结构来加快率失真优化。...在常规率失真成本评估中，需要计算变换和熵编码，但是这种使用蛮力的方法需要大量的计算资源。因此要考虑是否可以从图的角度来改善这些操作，从而避免先计算变换再评估率失真。
基于python的快速傅里叶变换FFT（二） 本文在上一篇博客的基础上进一步探究正弦函数及其FFT变换。...知识点 FFT变换，其实就是快速离散傅里叶变换，傅立叶变换是数字信号处理领域一种很重要的算法。要知道傅立叶变换算法的意义，首先要了解傅立叶原理的意义。...而根据该原理创立的傅立叶变换算法利用直接测量到的原始信号，以累加方式来计算该信号中不同正弦波信号的频率、振幅和相位。 和傅立叶变换算法对应的是反傅立叶变换算法。...该反变换从本质上说也是一种累加处理，这样就可以将单独改变的正弦波信号转换成一个信号。...因此，可以说，傅立叶变换将原来难以处理的时域信号转换成了易于分析的频域信号（信号的频谱），可以利用一些工具对这些频域信号进行处理、加工。最后还可以利用傅立叶反变换将这些频域信号转换成时域信号。
引言：本文学习整理自myspreadsheetlab.com，很好的一个应用示例，特辑录于此，也供有兴趣的朋友参考。...图1 在工作表“Solutions”中，单元格B5中是要搜索的State（州名），单元格C5中是要在Product Name（产品名）中搜索的单词，要统计两者都满足的条目数，如下图2所示。...公式中，IF函数先筛选出State名为B5中值的Product Data；接着，SEARCH函数在筛选出的ProductData中查找C5中的值，如果找到则返回一个数字；传递给ISNUMBER函数，得到一组由...TRUE/FALSE值组成的数组；N函数将其转换成1/0组成的数组，其中的1就是满足条件的条目，将它们求和得到满足条件的所有条目数。...A2:A 很简单的一个公式，更容易理解。这里的关键是COUNTIFS函数使用了通配符进行查找。 undefined 欢迎在下面留言，完善本文内容，让更多的人学到更完美的知识。
基于在线招聘平台 Boss 直聘数据集的实验结果表明，本文提出的模型效果超过 state-of-the-art 的人岗匹配推荐方法，各评价指标均有显著提升。...本文基于在线招聘平台 Boss 直聘的数据集对所提出的模型进行实验验证，比较的方法包括： LR：逻辑回归模型 DT：决策树模型 NB：朴素贝叶斯模型 RF：随机森林模型 GBDT：梯度提升决策树模型 上述模型是基于传统机器学习的方法...，此外我们还引入了基于深度匹配模型的方法 PJFNN[1] 和 AAPJF[2] 进行实验比较。...HRNNM：基于层级 GRU 编码的文档匹配模型 7. PJFNN：[1] 中提出的基于卷积神经网络的匹配模型 8....AAPJF：[2] 中提出的基于层级注意力机制的匹配模型 实验结果显示本文提出的模型在各个指标上均优于 state-of-the-art 的模型，并且指标的提升通过了显著性检验。
本文主要介绍了基于随机游走的图匹配算法RRWM [1]以及它在超图匹配上的扩展RRWHM [2]。...基于相似度矩阵K与指派矩阵X，图匹配问题可以被公式化为如下数学形式： ? 其中，vec(X)代表将矩阵X转换为一个列向量。一个列向量的转置乘矩阵乘列向量，结果是一个数值。...本文介绍的基于随机游走的图匹配算法就将随机游走算法扩展到了图匹配问题中，用于计算图匹配问题中匹配关系的权重。 伴随图 在开始介绍具体算法之前，我们还需要最后一点预备知识。...图 7 沿着超边的随机游走示意图 RRWHM的算法形式与RRWM类似，同样包含了在随机游走过程中考虑图匹配约束条件的Reweighted jump。RRWHM的算法如下所示。 ?...总结 本文主要介绍了计算机视觉图匹配算法中的一类经典算法：基于随机游走的图匹配算法RRWM，以及它在超图匹配中的扩展RRWHM。
D - 整数变换问题 Description 整数变换问题。关于整数i的变换f和g定义如下：f(i)=3i； 试设计一个算法，对于给定的2 个整数n和m，用最少的f和g变换次数将n变换为m。...例如，可以将整数15用4 次变换将它变换为整数4：4=gfgg(15)。当整数n不可能变换为整数m时，算法应如何处理? 对任意给定的整数n和m，计算将整数n变换为整数m所需要的最少变换次数。...Input 输入数据的第一行有2 个正整数n和m。n≤100000，m≤1000000000。 Output 将计算出的最少变换次数以及相应的变换序列输出。第一行是最少变换次数。...第2 行是相应的变换序列。
SearchQuery查询条件，包括排序、分页等条件都包含在SearchQuery中。...合并查询 即boolQuery，可以设置多个条件的查询方式。它的作用是用来组合多个Query，有四种方式来组合，must，mustnot，filter，should。...must代表返回的文档必须满足must子句的条件，会参与计算分值； filter代表返回的文档必须满足filter子句的条件，但不会参与计算分值； should代表返回的文档可能满足should子句的条件...mustnot代表必须不满足子句的条件。 譬如我想查询title包含“XXX”，且userId=“1”，且weight最好小于5的结果。那么就可以使用boolQuery来组合。...在查询上下文中，查询会回答这个问题——“这个文档是否匹配这个查询，它的相关度高么？” ES中索引的数据都会存储一个_score分值，分值越高就代表越匹配。
使用一个像素生成器从采样得到的表征条件生成图片像素。表征条件为图像生成提供了实质性的指导。本方法达到了无条件生成的SOTA，弥补了条件生成和无条件生成长期以来的性能差距。...引言 最近利用人类标注的类别条件、文字描述等的条件图像生成达到了令人印象深刻的效果，然而无条件生成还不能达到令人满意的效果。这一定程度上反映了有监督学习和无监督学习之间的差距。...RCG由三个部分组成：一个SSL图像编码器( Moco v3 )，用于将图像分布转换为一个紧凑的表示分布；一个RDM，用于从该分布中建模和采样；一个像素生成器，用于处理基于表示的图像像素。...像素生成器 图6：像素生成器 RCG中的像素生成器处理基于图像表示的图像像素。从概念上讲，这样的像素生成器可以是任何条件图像生成模型，通过用SSL表示来代替它的原始条件(例如,类标或文本)。...表1 图7：无条件生成图片结果 RDM可以促进类条件表示的生成，从而使RCG也能很好地进行Class-conditional 图像生成。证明了RCG的有效性，进一步凸显了自条件图像生成的巨大潜力。
0x01：@Conditional使用 Spring Boot的强大之处在于使用了Spring 4框架的新特性：@Conditional注释，此注释使得只有在特定条件满足时才启用一些配置。...@ConditionalOnBean：当容器中有指定Bean的条件下进行实例化。 @ConditionalOnMissingBean：当容器里没有指定Bean的条件下进行实例化。...@ConditionalOnClass：当classpath类路径下有指定类的条件下进行实例化。 @ConditionalOnMissingClass：当类路径下没有指定类的条件下进行实例化。...@ConditionalOnProperty：当指定的属性有指定的值时进行实例化。 @ConditionalOnExpression：基于SpEL表达式的条件判断。...@ConditionalOnJndi：在JNDI存在的条件下触发实例化。
但是，该项技术也有极大的弊端，光流的计算速度通常很慢，这使得即使在硬件设备配置较好的条件下，预测一帧图像仍需要花费大量时间。...stylizer 基于 Tensorflow 框架对视频进行风格化； S5: 风格化处理后的视频继续送往 ffmpeg，ffmpeg 对其进行处理变为 VP8 比特流，并传送给 pion-sender；...对于 Stylizer 部分，我们基于 Johnson 等人的工作《Perceptual Losses for Real-Time Style Transfer and Super-Resolution...》，并基于相关研究者实现的 Tensorflow 版本的代码进行视频处理，首先加载模型，对输入进行初始化，创建一张全黑的空白帧，之后利用模型进行风格变换。...在硬件上，可以利用 GPU 来加快训练和推理速度，同时，在精度要求不高的条件下，如果想要加快速度，可以用 float 16 的处理来代替 float 32。
今天我们将学习如何借助霍夫变换技术来检测图像中的直线和圆。 什么是霍夫空间？ 在我们开始对图像应用霍夫变换之前，我们需要了解霍夫空间是什么，我们将通过一个例子来进行了解。...霍夫空间中的点线关系 图像空间上的单个点转化为霍夫空间上的曲线，其特殊性是图像空间上一条直线之间的点将由具有单个接触点的多条曲线表示。 这将是我们的目标，找到一组曲线相交的点。 什么是霍夫变换？...霍夫变换是一种特征提取方法，用于检测图像中的简单形状，如圆、线等。 “简单”特征是通过参数的形状表示推导出来的。...一个“简单”的形状将仅由几个参数来表示，例如一条直线可以用它的斜率和截距来表示，或者一个圆可以用 x、y 和半径来表示。 在我们的直线示例中，霍夫变换将负责处理图像上的点并计算霍夫空间中的值。...使用 OpenCV 检测直线 在OpenCV中，使用霍夫变换的线检测是在函数HoughLines和HoughLinesP（概率霍夫变换）中实现的。我们将重点讨论后者。
前言 前段时间刚分享的AVP-SLAM文章中有一个知识点叫做IPM(逆透视变换) AVP-SLAM：自动泊车系统中的语义SLAM RoadMap：面向自动驾驶的轻型语义地图视觉定位方法 LaneLoc：...基于高精地图的车道线定位 基于道路标线的城市环境单目定位 这个概念理解起来就是将图像转换成俯视图或者称为鸟瞰图（BEV），鸟瞰图对于检测车道线的来说似乎很重要，基于这种俯视图上的车道线的检测衍生的车道线保持等辅助驾驶功能也屡见不鲜...本文就会详细的介绍如何得到单目的俯视图。 摘要 本文提出了一种自适应逆透视变换（IPM）算法，从前视摄像机图像中获得精确的鸟瞰图。...ADAS系统的一个重要特征是对道路和车道的感知，其目的是感知车辆周围的环境，本文研究了一种IPM技术，它通常用于基于视觉的道路和车道感知，IPM利用相机的内参以及相机与地面的关系，生成了消除透视效果的鸟瞰图像...在此之前就已经有很对应用研究了IPM，比如距离检测，使用全景相机生成大面积的鸟瞰图，为泊车系统提供的鸟瞰图以及车道级别的地图的生成，传统的IPM变换相机与地面之间存在一定的刚体变换，然而当一个相机跟随移动平台发生剧烈的运动时
文章目录 一、使用集合的 find 方法查找集合元素 1、闭包中使用 == 作为查找匹配条件 2、闭包中使用 is 作为查找匹配条件 3、闭包中使用 true 作为查找匹配条件 二、完整代码示例 一、...使用集合的 find 方法查找集合元素 ---- 集合的 find 方法 , 传入一个闭包 , 闭包中定义查找的匹配条件 ; 特别注意 , 查找匹配条件时 , Groovy 中的 " == " 符号 相当于...Java 中的 equals 方法 ; Groovy 中的 is 方法 , 相当于 Java 中的 " == " 地址比较运算 ; 集合的 find 方法返回值 , 返回符合闭包中的匹配条件的第一个元素的值..., 即使后面还有符合条件的元素 , 也不再进行遍历了 ; 集合的 find 方法原型 : /** * 查找与闭包条件匹配的第一个值....在集合的 find 方法中 , 闭包中使用 true 作为查找匹配条件 , 查找集合中不为空的元素 , 此处返回第一个不为空的元素 ; 代码示例 : // III.
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