在之间的文章中，我们完成了图像边缘提取，例如从台球桌中提取桌边。...今天我们的任务是从包含患者大脑活动快照的图像中提取所需的片段。之后可以将该提取的过程应用于其他程序中，例如诊断健康与否的机器学习模型。 因此，让我们从查看输入图像开始。...从上面的图像中，我们只想提取与四个地图（头部扫描）相对应的区域，而将其他所有内容都排除在外。因此，让我们开始吧。 第一步是检测我们要提取的片段的边缘。这是一个多步骤过程，如下所述： 1....通过应用模糊函数“ GaussianBlur（）”来消除灰度图像中的噪声 3. 最后将“ Canny（）”函数应用于模糊图像以获得边缘 边缘检测过程的输出如下所示： ?...如我们看到的那样，边缘现在已经完成并且比以前光滑得多。 现在，我们可以使用OpenCV函数“ findContours（）”提取该图像中的轮廓，并仅选择具有以下属性的轮廓： 1.
XML文档导入数据表，以及根据数据表生成复杂XML文档的事情（并非 For XML Auto了事），所有的操作都是利用Sql语句，发现Sql Server 2005的XML文档处理能力真的已经很强了，自己也终于开始体会到...Sql Server 2005真正的实力了。...description="Rental Relocation Inc." activevendor="Y" apvendornumber="778855" /> 其中包含主子表关系...，主表是basevendor节点的信息，包括name, taxid等内容，子表信息包含在每个basevendor节点下的basevendoraddress节点的属性中，包括addressline1, city...Sql Server 2005太强大了（各位高手请勿蔑视小生这种“没见过世面”的夸张），以下是处理方法： DECLARE @XML XML SET @XML= ' .
所以redis那边是线程安全的，这边把结果获取并判断是否大于阈值，也是线程安全的 Long num = stringRedisTemplate.opsForValue().increment...10秒窗口内最多允许3次 第20秒请求进入，先从key中删除0秒到10秒的数据（20秒-时间窗口10秒），然后判断key的个数为多少个，如果小于3，说明该时间场控内允许访问，否则就是不允许访问，达到上限...，剩下的都是时间窗口内的 redisTemplate.opsForZSet().removeRangeByScore(key, 0, current - PERIOD_WINDOW);...args[1] = current-PERIOD_WINDOW;//删除的窗口结束 args[2] = 60;//设置key的过期时间 args[3] = LIMIT_NUM;...//设置limit args[4] = new Date().getTime();//zadd 的元组 args[5] = new Date().getTime();//zadd 的元组
原理 图像的分离与合并 分裂的做法 逐级四等分，知道要分裂的区域被分为单个像素为止 合并的做法 把特性相同的相邻区域合并为一个区域 ?...分裂合并的顺序 进行一次分裂 考察所有相邻区域是否可以合并，若可以，则将其一一合并‘ 重复前两步，直到分裂合并都不能在进行为止 注：合并时一般先考虑同一父节点下的四个区域，之后再扩展到其他父节点下同层次的区域...实例 题目 利用图像分割原理，实现给定图像的区域分割和计数！ ? 把图片中的米粒数出来。
利用余弦定理使用OpenCV-Python实现手指计数与手掌检测。 ? 手检测和手指计数 接下来让我们一起探索以下这个功能是如何实现的。...手掌图像 皮肤Mask • 用于突出显示图像上的特定颜色。 • hsvim：将BGR（蓝色，绿色，红色）图像更改为HSV（色相，饱和度，值）。 • 较低：HSV中的肤色范围较小。...• upper：HSV中皮肤颜色的上限。 • skinRegionHSV：在HSV色彩空间的上下像素值范围内检测皮肤。 • 模糊：使图像模糊以改善遮罩。 • 脱粒：脱粒。...在三角学中，余弦定律将三角形边的长度与其角度之一的余弦相关。使用如图1所示的符号表示，余弦定律表明，其中γ表示长度a和b的边之间的长度以及与长度c的边相对的角度。 ? 图1 式： ?...知道伽玛后，我们只需画一个半径为4的圆，到最远点的近似距离即可。在将文本简单地放入图像中之后，我们就表示手指数（cnt）。
论文模型的基本流程是输入mini-batch的释义对\(\)集合\(X_b\)，并通过对\(X_b\)中的句子进行采样得到\(x_1,x_2\)对应的负样本\(t_1, t_2\)，...当正则化程度很高时（模型参数几乎不更新），iRNN将变成模型1（词向量平均），不同的是iRNN能够考虑词序，有希望能够比模型1效果好； LSTM，取最后一个隐状态向量。...Language Inference Data提出使用自然语言推理（natural language inference, NLI）数据集来学习通用的句子表示。...Hierarchical ConvNet，多层卷积（4层），每层卷积的maxpooling输出进行连结得到最终句子表示，模型结构如下图： ?...DAN、基于LSTM、基于CNN和Transformer等。
Python内建的 collections 集合模块中的 Counter 类能够简洁、高效的实现统计计数。...Counter 是 dict 字典的子类，Counter 拥有类似字典的 key 键和 value 值，只不过 Counter 中的键为待计数的元素，而 value 值为对应元素出现的次数 count，...虽然 Counter 中的 count 表示的是计数，但是 Counter 允许 count 的值为 0 或者负值。...，程序会抛出 KyeError的异常，但是由于 Counter 用于统计计数，因此 Counter 不同于字典，如果在 Counter 中查找一个不存在的元素，不会产生异常，而是会返回 0，这其实很好理解...当其中某个 Counter 中对应的元素不存在的时候，默认将其计数设置为 0，这也是为什么'd'的计数为-2的原因。
CSS的规范中，有一个很奇特的特性，支持计数器的功能。... 这段代码表示了做一件事情的顺序，现在我们可以使用CSS的计数器来给这些步骤标注顺序。...每行之前都有了一个步骤的数字标注，很神奇吧。 这个属性自CSS2.1起开始写入规范，目前大多数主流的浏览器都可以支持，唯一不支持的就是IE7了。...这个特性看起来简单，但是如果我们能够合理的使用，效果还是非常好的。 参考资料： 1、Learn to count with CSS
有时需要保留特定版本的软件不升级，但升级其他软件，这时就需求用到下面的技巧。当CentOS/RHEL/Fedora下的Linux服务器使用 yum update 时命令如何排除选定的包呢？...image.png Yum使用/etc/yum/yum.conf或/etc/yum.conf中的配置文件。您需要放置exclude指令来定义要更新或安装中排除的包列表。这应该是一个空格分隔的列表。...disableexcludes = main install php yum --disableexcludes = repoid install php httpd 这里： all：禁用所有排除 main：禁用yum.conf中[...main]中定义的排除 repoid：禁用为给定repo id定义的排除 yum -exclude 命令行选项 最后，您可以使用以下语法在命令行上跳过yum命令更新： 注意：上述语法将按名称排除特定包，...或者从所有存储库的更新中排除。
这个项目基于TOS的mqtt的例程，通过滴答数计时并显示时间，通过联网校对时间，云端下发指令矫正时间，项目目的主要是完成对TencentOS移植以及腾讯物联网平台的实践。...开发板特性内置TencentOS Tiny开源物联网操作系统开发板采用沁恒RISC-V MCU CH32V307VCT6芯片，CH32V305/7系列是基于沁恒自研RISC-V架构微处理器青稞V4系列设计的...gitee链接图片由于屏幕的刷新率感人，而且我也没有找到更加经济的方法来改变展示效果,因此将动态的时钟换成了静态: ) 这里时钟的部分要用TOS内核的sleep或者delay接口，而不是RTC的delay...画时钟使用的是LCD例程中的画线函数，一些三角函数移植了LVGL的三角函数实现，lvgl的实现比较有意思，学到了很多节约资源的方法。...由于一些硬件限制，不太适合直接在板子上进行AI推理部署，因此我改变了原有的想法(TB买的模块明天才到)，在比赛结束前的这几天完成了这个DEMO，等明天收到快递后会继续更新。
AAAI22Papers/AAAI-8081.ZhangY.pdf 代码地址：https://github.com/BDBC-KG-NLP/MixCSE_AAAI2022 动机：困难样本挖掘对训练过程中维持强梯度信号是至关重要的...，同时，随机采样负样本对于句子表示是无效的。...因此，才会有一系列的论文旨在解决各向异性，比如bert-flow、bert-whitening。 对比学习在句子表示中的使用？ ...目前的一些模型主要关注的是在生成正样本对时使用数据增强策略，而在生成负样本对时使用随机采样策略。在计算机视觉中，困难样本对于对比学习是至关重要的，而在无监督对比学习中还没有被探索。...该方法在训练过程中不断地注入人工困难负特征，从而在整个训练过程中保持强梯度信号。 对于锚特征 ，通过混合正特征 和随机负特征 构建负特征： 是一个超参数，用于控制混合的程度。
在进行后端设计时，为了使得最终的结果更加优化，也就是面积，功耗，性能更好，工具在优化时可能会把module的port改变。但是这样可能会带来一些问题。...这种情况当然首选的建议是尽量监测特定物理cell的pin，然后对这些cell设置dont touch，而不是直接检测hierarchical port。 另外一个解决方法就是，将这些port保持住。...但是icc2中，在hierarchy port设置dont touch属性并不有效。 我在刚开始使用ICC2的时候，就曾经在项目中遇到这样的情况。...当时根据ICC的使用经验，对moudle的所有的port都设置了dont touch。但是最后发现，还是有很多port不见了。...其实，ICCII中有专门的命令来解决的这个问题，那就是用set_freeze_port，请大家记住这个命令。而这个命令的具体用法，这里就不赘述了，大家可以直接使用在线帮助（man）。
本文作者：IMWeb helinjiang 原文出处：IMWeb社区 未经同意，禁止转载 本文详细讨论了 npm 中依赖版本的版本号配置写法及比较。 1....4.11.1 是版本号很容易理解（这里只是当前的最新版本，后续 loadash 版本更新之后可能会有变化），前面的 ^ 符号是什么鬼？...版本号的配置写法 在 package.json 文件中，我们配置 dependencies 等依赖关系时，有几种配置方式。...当它们也有共同点： 当通过这两种方式获取的结果中，主版本号一定是不变的，因为主版本号意味这 API 不兼容。...(Node v0.10.26(Stable)开始将 npm 升级到 v1.4.3)， npm install xx --save 之后，保存在 package.json 文件中的依赖版本号前面，将使用
一个热知识，在大部分使用React开发的业务系统中，基本对表格都有需求。大部分情况下，我们使用react集成antd就可以完成一些常规的表格需求。...但是在普通的表格中，如果要做一些公式函数的计算，或者在表格内部使用一些图表等功能时，这种常规的行列表就很难满足需求了。...除此之外，虽然React中使用了虚拟DOM及DOM DIFF算法，但如果表格中数据量大且需要经常性修改更新时，浏览器性能并不会太好。...因此，为了更好地满足业务系统中复杂的表格需求，本文将为大家介绍如何基于React18，构建一个功能更加强大的前端电子表格系统。...OnlineDesigner,页面中显示如下： 到这里我们就正式完成基于React18构件纯前端表格，在该表格上，我们可以继续设置大量数据、公式，也可以实现报表设计，报表设计操作形式与Excel类似。
前言 这是一篇日常开发中根据产品需求去设计数据表的总结。 抛去测试、架构来说，数据表设计是指定功能开发的一个起点，如果出现失误将会对未来开发以及运行都会有很大的影响。...接下来我们聊聊应该如何根据需求去设计数据表。...扩展 大概的以张图来说明所说的扩展字段。 通过以自己的日常生活经验和开发经验对具有局限性的原型图进行扩展。是一个业务程序员最起码的技能。 在之后，将要面临一些性能的考虑了。...性能 本章并不会详细将数据表的设计上，就大概的根据优惠券的功能讲解下思路。 – 批量发放应该考虑的技术问题 – 考虑频繁被查询的字段设置索引，例如优惠券功能？...标题等… – 有效期使用datetime设置，时间戳对于sql查询的局限太大。 一张原型图迁出的考虑因素很多。也是一名程序员的基础。 致谢 感谢你看到这里，希望本篇文章可以帮助到你，谢谢。
基于计数方法的改进 本文记录的是鱼书第3章：如何对原有的计数方法进行改进。 基于统计方法函数 下面介绍的是传统的基于统计的方法。...【计数】存在问题 比如，我们来考虑某个语料库中the和car共现的情况： 在这种情况下，我们会看到很多...the car...这样的短语。...C求解PPMI """ M = np.zeros_like(C, dtype=np.float32) # 类比C共现矩阵的全0矩阵；后面进行更新 N = np.sum(C)...，各个单词向量的维度也会随着增加 矩阵稀疏：在PPMI矩阵中存在很多的元素都是0，这表明向量中的很多元素是不重要的 向量中的大多数元素为0的矩阵（向量）称为稀疏矩阵（稀疏向量） 从稀疏向量中找出重要的轴...S是除了对角线元素外其他元素均为0的对角矩阵；奇异值在对角线上降序排列 S中奇异值越小，对应的基轴的重要性越低；因此通过去除U中多余的列向量来近似原始矩阵 基于SVD的降维 import numpy
本文参考自：Android逆向之旅—基于对so中的section加密技术实现so加固，增加了自己的实践过程，以及一些额外的验证和解释。...本文代码参见：https://github.com/difcareer/SoEncrypt Android逆向之旅—基于对so中的section加密技术实现so加固 这篇文章写得真心好，建议先阅读一下原著...拆分section 这个demo的目的是为了将native函数getString()给保护起来（实际应用场景就是自己业务中的核心代码）。...Paste_Image.png 可以看到新增了我们自定义的section: encrypt、encrypt2，encrypt中存放getString()的代码，因此被映射为可执行，encrypt2中存放...maps中的内容，找到so被映射到内存中的地址，然后通过ehdr.e_entry和ehdr.e_shoff中的内容还原出decrypt section 的地址，字节取反恢复，内存写回。
基于OpenCV与Dlib的行人计数开源实现 PyImageSearch昨天发布的行人计数的Blog，详述了使用OpenCV和Dlib库中的检测和跟踪算法如何完成该功能。...(欢迎关注“我爱计算机视觉”公众号，一个有价值有深度的公众号~) 主要算法思想： 1.使用检测算法得到目标位置，并进行索引编号； 2.计算目标位置的中心； 3.使用跟踪算法跟踪步骤1得到的目标位置； 4....计算新目标位置的中心，按照与步骤2中位置的距离关系，分配编号到新的目标位置上； 5.循环使用3、4； 6.每隔30帧调用一次检测算法。...使用OpenCV中MobileNet-SSD和Dlib中的相关滤波跟踪，达到了实时的行人计数效果。 点击阅读原文，可以在原网站阅读英文原文。
写在前面 继续：【论文串烧】基于特定实体的文本情感分类总结（PART I） 1....首先定义H和Q元素之间的相似矩阵U，注意U的形状为[N * M]，U中每个元素 ? 表示context中的第i个单词和aspect中的第j个单词之间的相似度， ?...该损失作用于C-Aspect2Context attention部分，C-Aspect2Context attention是用于确定与特定的aspect相关性最高context中的单词。...对于aspect列表中的任一对aspect a_{i}和 a_{j}，首先求出它们对context中某一特定单词的attention权重差的平方，然后乘上a_{i}和 a_{j}之间的距离d_{ij}：...; 通过对交互矩阵做基于列的softmax和基于行的softmax可以得到target-to-sentence attention 和sentence-to-target attention ?
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