遍历每个工作表，如果工作表的单元格S1中的值为“1”，则将该工作表的“Print_Area”（打印区域）复制并粘贴到一张空白幻灯片中。 A：可以使用下面的VBA代码实现。...As Object Dim myShape As Object Dim ws As Worksheet Dim x As Integer x = 0 '从Excel中复制的单元格区域...Application.ScreenUpdating = False '创建新演示 Set myPresentation =PowerPointApp.Presentations.Add '遍历Excel工作表,...For Each ws In ActiveWorkbook.Worksheets If ws.Range("S1") ="1" Then '从Excel中复制单元格区域
最近在更改主题文件的时候发现了一个有趣的图像文件，其中使用的HTML代码如下 使用...PS生成SVG图像用编辑器打开发现是data:img/png;base64而非/path 继续百度了很多篇文章都没有提及到如何转HTML中的path路径，最后才看到了这个工具，https://www.sketchapp.com.../get/ 因为对SVG第一次接触，所以暂时看到了这一个考虑方向。
word表格中的数据导入到Excel中。...相信大家也碰到过同样的问题，下面我就给大家分享一下在C#中如何使用免费控件来实现这一功能。这里，我使用了两个免费API， DocX和Spire.Xls。 有需要的朋友可以下载使用。...以下是详细步骤： 首先我使用DocX API 来获取word表格中的数据，然后将数据导入System.Data.DataTable对象中。...Spire.Xls API来创建一个Workbook对象，并将dataTable插入到Workbook中，然后将文件保存为.xlsx文件。...中的数据导入到worksheet； //将dataTable中的数据插入到worksheet中，1代表第一行和第一列 sheet.InsertDataTable(dt, true, 1, 1); 步骤
在开发 EasyNVR 的过程中，经常需要使用 VLC media player 或者 ffplay 来确认对应的 rtsp 流是否可以拉取到流。...在使用 VLC 播放器器有时需要存储对应的日志分析对应的源头是否可用，因此需要针对 VLC 进行设置。...=vlc-log.txt 拉取 rtsp 流后，则会将对应的日志写入到 vlc-log.txt 中。...工具—偏好设置中设置，在输入/编解码器中选择 tcp，则以 tcp 的方式拉取 rtsp 流。...作为音视频行业互联网直播平台，EasyNVR主要功能在于通过RTSP/ONVIF协议，接入前端音视频采集设备，通过EasyNVR软硬件将拉取过来的音视频流转化给适合全平台播放的RTMP、HTTP-FLV
TSINGSEE青犀视关于视频会议的系统EasyRTC目前有两个版本，MCU版本和SFU版本（MCU与SFU方案的区别是什么），小规模企业用户可选MCU方案，大型会议现场可选SFU方案。...EasyRTC-SFU软件开发过程中，前期代码仓库地址未确认，因此一直在一个临时代码仓库中开发。在后期代码仓库地址确认后，需要将现在的地址推送到新的代码仓库地址中。...将本地代码推送到 origin 的 master 分支。 git push -u origin master 将本地代码推送到 tsingsee 的 master 分支。...EasyRTC-SFU版使用该方案能够对CPU资源实现低消耗，且有很大的灵活性，能够更好地适应不同的网络状况和终端类型。如若想了解更多内容，欢迎访问TSINGSEE青犀视频，也可以随时咨询我们。
[0vablywfd2.png] 在EasyRTC-SFU软件开发过程中，前期代码仓库地址未确认，因此一直在一个代码仓库中开发。在后期代码仓库地址确认后，需要将现在的地址推送到新的代码仓库地址中。...前期介绍了如何使用 Git 操作上述内容（如何使用Git将代码推送到两个代码仓库），但是鉴于部分用户不习惯使用命令行的方式操作，因此可以使用 TortoiseGit 进行操作。...[ov9nfya0i9.png] 在远端中添加对应的远端名称和路径 [nad0760z0t.png] 推送。右键，TortoiseGit 中选择推送。...在推送的时候，选择对应远端，即可推送到不同的地址中。全部为同时推送到所有地址。...EasyRTC-SFU版使用该方案能够对CPU资源实现低消耗，且有很大的灵活性，能够更好地适应不同的网络状况和终端类型。
关于dlinject dlinject是一款针对Linux进程安全的注入测试工具，在该工具的帮助下，广大研究人员可以在不使用ptrace的情况下，轻松向正在运行的Linux进程中注入一个共享代码库（...3、生成主要和次要Shellcode缓冲区； 4、工具会通过写入/proc/[pid]/mem将第一部分Shellcode代码注入到RIP； 5、第一部分Shellcode会做下列三件事情：将常见注册表项注入到堆栈...；通过mmap()加载第二部分Shellcode；跳转到第二部分Shellcode； 6、第二部分Shellcode会做下列几件事情：将备份的堆栈信息和程序代码恢复成原始状态；调用_dl_open()以加载指定的代码库...，所有的构造器都会正常加载和执行；还原注册表状态和堆栈状态，重新回到SIGSTOP设置的原始状态； 工具下载 该工具基于Python开发，因此广大研究人员首先需要在本地设备上安装并配置好Python...接下来，我们可以使用下列命令将该项目源码克隆至本地： git clone https://github.com/DavidBuchanan314/dlinject.git 工具使用 参数解释
- - - - 4 - - - 在开始，我们曾经使用INDEX + MATCH的方式，但是没有成功，一直是N/A https://superuser.com/questions/1300246/if-cell-contains-value-then-column-header
本文介绍如何使用rclone工具同步腾讯云COS（Cloud Object Storage）桶中的数据到华为云OBS（Object Storage Service）。...迁移过程如下： 输入源端桶与目的桶的各个配置信息，点击下一步： 这里直接默认，点击下一步： 到这里数据就可以开始同步了！...是否配置高级设置，输入n否.是否保存，输入y保存! 步骤3：运行rclone同步命令 使用以下rclone命令将腾讯云COS的数据同步到华为云OBS。...例如两端数据一样后，源端删除了某个文件a.txt，再执行一次copy，目的端对应的文件a.txt仍然存在； sync是同步，会将目的端同步为源端的情况，会删除目的端中源端没有的文件。...结论 通过以上步骤，您可以轻松地使用rclone将腾讯云COS桶中的数据同步到华为云OBS。确保在执行过程中准确无误地替换了所有必须的配置信息，以保证同步的成功。
-关于Katoolin3- Katoolin3是一款功能强大的工具，可以帮助广大研究人员将Kali Linux中的各种工具轻松移植到Debian和Ubuntu等Linux操作系统中。...4、升级不影响系统稳定性：Katoolin3只会在其运行过程中更新代码包版本。 5、更好地利用APT生态系统。 6、维护Kali工具将更加轻松容易。...-工具使用- Katoolin3的程序执行流程是通过提供一个选项列表来实现的，我们可以从中进行选择： 0) ... 1) ... 2) ... 安装工具 如需安装软件包，请输入相应的编号。...要同时安装多个软件包，请指定一个范围（如3-5）、一个列表（如1,2,3）或将它们进行组合（如1,2,5-7,9），我们还可以一次安装所有软件包。...如果你想知道某个包的具体信息，只需在同一个搜索菜单中输入包名即可。 更新工具 chmod +x ./update.sh; sudo .
算法函数原型 2 - 将 两个输入容器 中的元素 变换后 存储到 输出容器 中 3、transform 算法源码分析 一、transform 算法 1、transform 算法简介 std::transform...1 - 将 一个输入容器 中的元素 变换后 存储到 输出容器 中 transform 算法函数原型 : 下面的函数原型作用是 将 一个输入容器 中的元素 变换后 存储到 输出容器 中 ; template...根据 输入元素 的 范围确定 , transform 会将 变换结果存储到 输出容器中 ; UnaryOperation unary_op 参数 : 一元函数对象 , 将输入容器 的 每个元素 输入到该...transform 算法函数原型 2 - 将 两个输入容器 中的元素 变换后 存储到 输出容器 中 transform 算法函数原型 : 下面的函数原型作用是 将 两个输入容器 中的元素 变换后 存储到...binary_op: 二元函数对象 , 将输入容器1 和 输入容器 2 的 每个元素 输入到该 二元函数对象 中 , 将计算结果 输出到 输出容器 中 ; 返回值解析 : 该 算法函数 返回 OutputIt
Maven作为Java项目管理的神器，可以极大地简化这个过程，本篇文章将会教你如何使用Maven把WAR文件部署到Tomcat服务器中。...摘要本文介绍如何使用Maven将WAR文件部署到Tomcat服务器中。我们将会使用Tomcat Maven插件进行部署。...正文实现步骤在项目的pom.xml文件中添加Tomcat Maven插件的依赖。使用Maven命令编译项目并生成WAR文件。使用Tomcat Maven插件将WAR文件部署到Tomcat服务器中。...小结本文介绍了如何使用Maven将WAR文件部署到Tomcat服务器中。我们使用Tomcat Maven插件进行部署，通过在插件配置中指定Tomcat服务器的地址、用户名和密码等信息来完成部署。...总结本文介绍了如何使用Maven将WAR文件部署到Tomcat服务器中，通过添加Tomcat Maven插件并在插件配置中指定Tomcat服务器的地址、用户名和密码等信息来完成部署。
目标 在这里将寻求以下问题的答案： 如何遍历图像的各个像素？ OpenCV的矩阵值是如何存储的？ 如何衡量算法的性能？ 什么是查找表，为什么要使用查找表？ 测试案例 首先来考虑一个简单的减色方法。...利用C和C ++的这一优势，对 UCHAR域的操作可以表示为： 简单的减色算法将该公式应用于图像矩阵中的每个像素，值得一提的是：我们进行了一次除法和一次乘法运算，这两种运算会耗费昂贵的系统开销。...此外，需要注意的是，上述操作的输入值的数量是有限的，对于UCHAR数据类型，准确地来讲，输入值的数量为256。 对于较大的图像，则是通过使用查找表，将事先计算好所有可能的值在赋值阶段直接进行赋值操作。...首先，利用C ++的stringstream类将第三个命令行参数由文本格式转换为整数格式。然后，利用一个看似简单的公式计算查找表。此时，没有涉及到OpenCV的具体内容。 接下来的问题是如何测量时间？...有了这两个函数之后，便很容易测量出两个操作之间的时间间隔： https://docs.opencv.org/4.5.2/db/de0/group__core__utils.html 如何在内存中存储图像矩阵
这些转换表仅适用于图像的亮度值。由于我们的系统处理灰度图像，所以无需改变方案，但是对于彩色图像使用的色度值有不同的转换方案。...在链路层，以太网指定以太网帧应如何格式化以及帧应如何传送。 由于以太网本质上是一种广播协议，可能有许多设备连接到同一物理线路，因此一次只能有一个设备进行广播。...块的元素存储在直接从图像内像素坐标获得的地址中。存储器的输出以每周期一个像素的速率直接馈送到转换器中。 VL 和 RL 从像素的量化值到可变长度代码的转换是使用查找表完成的。...这两个数字被馈送到另一个查找表，该查找表给出霍夫曼代码作为非零系数的“标头”。...Wrapper 使用状态机执行以下步骤来发送单个 UDP 数据包： 等待输入 FIFO 不为空。将第一个值存储为有效负载中的字节数。 告诉硬件控制器将存储多少字节，包括 UDP/IP 标头。
实验表明，增强的NALU 神经网络可以学习时间追踪，使用算术对数字式图像进行处理，将数字式信息转为实值标量，执行计算机代码以及获取图像中的目标个数。...此模型还阐述了如何将任意算术函数的偏置项有效地融合到端到端模型中。 第一个模型是神经累加器(NAC)，它是线性(仿射) 层的一种特殊应用，其变换矩阵W 只由-1,0和1组成。...图2 (a) 神经累加器 (b)神经算术逻辑单元 图2中，NAC 是输入的一次线性变换，变换矩阵是tanh(W) 和 ? 元素的乘积。...其中测试任务分为两类：第一类为静态任务，即以单个向量一次性输入；第二类是循环任务，即输入按时间顺序来呈现。...表 1 静态和循环任务的插值和外推误差率 MNIST 计数和算术任务 在这项任务中，我们给模型10个随机选择的MNIST 数字，要求模型输出观察到的数值和每种类型的图像数量，在MNIST 数字加法任务中
作为输入，以端到端的方式预测其丢失的在 CIE L∗a∗b∗色彩空间中的两个色彩通道 ? 下图 3 展示了所提网络的整体框架。...首先，研究者使用现成经过预训练的目标检测器，从灰度图像中获得多个目标的边界框 ? 。使用检测到的边界框从原灰度图中裁剪出不同物体，将裁剪后的图像调整大小后产生一系列实例图像 ? 。...接着，将每个实例图像 X_i 与灰度图像 X 分别输入到实例着色网络（instance colorization network）与全图着色网络（full-image colorization network...两个网络使用相同的结构，但网络权值各不相同。 最后，研究者使用一个融合模块来将每一层中的所有实例特征 ? 与全图特征 f^X_j 相融合。融合后的全图特征之后被输入下一层网络中。...融合模块 研究者在此讨论了如何用多个实例特征来融合全图像特征，以达到更好的着色效果。图 4 展示了该融合模块架构。由于融合发生在着色网络的多个隐含层中，简单起见，研究者只给出了在第 j 层的融合模块。
多级池化对于物体的变形十分鲁棒[15]； 由于其对输入的灵活性，SPP可以池化从各种尺度抽取出来的特征。 通过实验，我们将展示所有这些因素,如何影响深度网络最终识别精度。...换句话说，训练过程中，我们通过使用共享参数的两个固定尺寸的网络实现了不同输入尺寸的SPP-net。...除了上述两个尺度的实现，我们也在每个epoch中测试了不同的s x s输入，s是从180到224之间均匀选取的。后面将在实验部分报告这些测试的结果。 注意，上面的单尺寸或多尺寸方法只用于训练阶段。...这96个视图的组合将前5个错误从10.95％减少到9.36％。 组合两个全图像视图（翻转）进一步将前5个错误减少到9.14％。...我们还比较了表9中的运行时间，其中R-CNN使用AlexNet [3]，如原始论文[7]中所述。我们的方法是24×到64倍更快。
大家好，今天小白将为大家介绍如何在OpenCV中进行扫描图像、利用查找表和计时。 首先小白提出以下四个问题，在解决这四个问题的过程中，学习知识： 如何遍历图像中的每一个像素？...其做法是：将现有颜色空间值除以某个输入值，以获得较少的颜色数。例如，颜色值0到9可取为新值0，10到19可取为10，以此类推。...由此可知，对于较大的图像，有效的方法是预先计算所有可能的值，然后需要这些值的时候，利用查找表直接赋值即可。查找表是一维或多维数组，存储了不同输入值所对应的输出值，其优势在于只需读取、无需计算。...如果提供该参数，则图像以灰度格式载入，否则使用彩色格式。在该程序中，我们首先要计算查找表。...在迭代法中，你所需要做的仅仅是获得图像矩阵的begin和end，然后增加迭代直至从begin到end。将*操作符添加在迭代指针前，即可访问当前指向的内容。
这些空间回收箱的大小与图像大小成正比，因此无论图像大小如何，回收箱的数量都是固定的。这与以前深度网络的滑动窗口池形成了对比，其中滑动窗口的数量取决于输入大小。...2.3、训练网络理论上，无论输入图像大小如何，上述网络结构都可以用标准的反向传播进行训练。但实际上，GPU实现(如cuda-convnet和Caffe)最好在固定的输入图像上运行。...即使我们的网络只使用正方形图像进行训练，它也能很好地推广到其他纵横比。对比表2和表3，我们发现多视图的组合比单一全图视图要好得多。然而，全图像表示仍然具有很好的优点。...该方法结合了包括conv5在内的多种特征，将区域化方法提高到46.1%。DetectorNet训练一个深度网络，输出像素级对象掩码。这种方法只需要对整个图像应用一次深度网络，就像我们的方法一样。...对于CLS-pre-training baseline，我们考虑了pool5特性(表9中的mAP 43.0%)。一个499类的预训练网络将结果提高到35.9%。
我们仅使用合成数据训练我们的三平面编码器管线，并展示了如何将预训练 3D GAN 的知识蒸馏至前馈编码器中。...我们的目标是将训练好的 EG3D 生成模型知识蒸馏至前馈编码管线，该管线只需一次前馈网络传播即可将单张图像直接映射为规范的三平面 3D 表示，同时允许对输入在自由视角下进行实时渲染。...我们的贡献集中于图像到三平面编码器和相关的合成数据训练方法。我们使用 EG3D 中的 MLP 体渲染器和超分辨率架构，并对所有组件进行端到端的训练。...我们将这一挑战分为两个目标：1）从图像中生成主体的规范化 3D 表示；2）渲染高频率的主体特定细节。...我们使用编码器 E_{high} 对输入图像进行一次降采样的卷积编码，得到特征 F_{high} 。
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