是不同数据有不同定义，可分为空间/非空间数据。空间数据指空间上邻近的数据含有相关信息，可以用信号处理滤波的方法提取出这些相关信号，比如图像，声音。非空间数据指数据不是空间上的邻居，不能提取空间信息，比如身高，姓名，工作，收入等不相关信号。
前端是一个承上启下的职位，正因为其位置的特殊性导致其必须了解设计和后台的一些基本知识。本文并非教大家如何取代设计的工作，而是讲解前端如何更快更便捷的实现一些简单的设计任务，在没有设计师的情况下如何利用工具解决UI呈现的问题，让工作事半功倍。 Photoshop使用 大多数前端工程师都有过切图的经历，也就是将设计师制作的PSD等格式的图片按照需求切成项目需要的大小并实现页面的呈现，那么作为一名合格的前端工程师，我们有必要了解并熟练的掌握Photoshop的一些功能，下面介绍下几个实用的Photoshop
鼠标指针指向界面中的 Canvas 画布某个位置 , Canvas 画布中绘制着一张超大图片 , 以该位置为中心 , 滑动鼠标滚轮时进行缩放 ;
将数据集分解为训练集，可以帮助我们了解模型，这对于模型如何推广到新的看不见数据非常重要。如果模型过度拟合可能无法很好地概括新的看不见的数据。因此也无法做出良好的预测。
来源：DeepHub IMBA本文约1000字，建议阅读5分钟本文中整理出一些常见的数据拆分策略。 将数据集分解为训练集，可以帮助我们了解模型，这对于模型如何推广到新的看不见数据非常重要。如果模型过度拟合可能无法很好地概括新的看不见的数据。因此也无法做出良好的预测。 拥有适当的验证策略是成功创建良好预测，使用AI模型的业务价值的第一步，本文中就整理出一些常见的数据拆分策略。 简单的训练、测试拆分 将数据集分为训练和验证2个部分，并以80％的训练和20％的验证。可以使用Scikit的随机采样来执行此操作。
如果要为 Java AWT 界面编程的应用设置键盘按键监听 , 必须为 Frame / JFrame 窗口设置键盘监听 , 为组件设置是无效的 ;
全景图是2:1比例的图片，一般是多张图像拼接而成。全景图2:1的比例可以很方便的映射到球面，而球坐标可以很方便的实现各种有趣的投影。比如小行星，水晶球，局部透视投影等。
现在，当变换任意图层类型时，拖动角手柄默认情况下会按比例缩放图层，这是由选项栏中处于“开”状态的保持长宽比按钮（链接图标）来指示的。要将默认的变换行为更改为不按比例缩放，只需关闭保持长宽比按钮（链接图标）即可。现在，按下 Shift 键可用作保持长宽比按钮的切换开关。如果“保持长宽比”按钮处于“开”状态，按下 Shift 键则会处于“关”状态，反之亦然。Photoshop 会记住您的最后变换行为设置（按比例或不按比例缩放），当您下一次启动 Photoshop 时，它将是您的默认变换行为。
这个Transforms是常见的图像的转换（包含图像增强等）， 然后不同的transforms可以通过Compose函数连接起来（类似于Sequence把网络层连接起来一样的感觉）。后面的是关于图像分割任务了的介绍，因为入门PyTorch主要是图像分类，所以后面先不提了。
论文地址：https://arxiv.org/pdf/1501.04587.pdf
1、引用： <link href="https://cdn.staticfile.org/twitter-bootstrap/3.3.7/css/bootstrap.min.css" rel="stylesheet"> <script src="https://cdn.staticfile.org/jquery/2.1.1/jquery.min.js"></script> <script src="https://cdn.staticfile.org/twitter-bootstrap/3.3.7/js/bootstrap.min.js"></script>
实现一个需求 , 按键 数字 按键 , 让 Canvas 画布中绘制的图像根据按下的数值进行缩放 ;
ripro是一款为资源付费类型的WordPress主题，主要运营方向是会员余额中性化，无需任何插件，带会员中心，主题的会员制度采用：会员，非会员，非会员原价购买资源等，会员用户可更具设置的资源折扣等享受免费下载或者打折下载，会员到期是否采用常见的到期时间，续费，过期等，可自定义会员标识，网站货币等。
通过设置plt.axis('off')可以把坐标轴刻度给关闭，我们就只会看到图，而看不到刻度
最近anchor free的目标检测方法很多，尤其是centernet，在我心中是真正的anchor free + nms free方法，这篇centernet对应的是"Objects as Points"，不是另外一篇"CenterNet- Keypoint Triplets for Object Detection"。作者xinyi zhou也是之前ExtremeNet的作者。
在机器视觉行业中最常见的控件就是图像查看器了，使用QT实现其实也非常简单，在我出的项目【降龙：算法软件框架】和【重明：工业相机二次开发】中都有用到。可以说只要你要开发一个和机器视觉相关的软件，就离不开图像查看器。
置信区间是一种对估计不确定性的量化方法，它们可以用来在总体参数（例如平均值mean，就是从总体中的一个独立观测样本上估计而来）上添加一个界限或者可能性。
PS:所有的代码必须写在<class=”container/container-fluid”>容器当中
在某个查询区间，将栅格隐藏，可以用隐藏的样式，这个样式包括四个： 1、.hidden-xs 在屏幕小于768时将栅格隐藏 2、.hidden-sm 在屏幕大于等于768小于992时将栅格隐藏 3、.hidden-md 在屏幕大于等于992小于1200时将栅格隐藏 4、.hidden-lg 在屏幕大于等于1200时将栅格隐藏
工具栏 和 属性栏 : 左侧的是工具栏, 每选中一个工具, 在菜单栏的下部就会出现工具栏对应的属性栏;
下面介绍的图像操作假设你已经知道了为什么需要用矩阵构造才能实现了（上面那个博客有介绍为什么）。那么关于偏移很简单，图像的平移，沿着x方向tx距离，y方向ty距离，那么需要构造移动矩阵：
原理：在不同屏幕下，通过媒体查询来改变布局容器的大小，再改变里面子元素的排列方式和大小，从而实现在不同大小的屏幕下，看到不同的页面布局和样式。
在12月初，我诞生了这个想法。现在的拍摄效果的转换都是人和机器通过物理接触完成，包括开始拍摄，各种拍摄效果等，几乎都是通过手指来完成。人类具有丰富的表达自我的能力，手势是表达自我的手段之一。无论是哪个地域的文化，一些手势都有其含义。在深度学习时代，我们完全可以用手势代替手指，告诉机器我们想做什么样的事情，想调换什么拍摄模式，因此HandAI诞生了。固然手指在更多的场合还是很方便，但我做这个事情，不想去探讨手势控制的价值以及实用性，我只是单纯想做这个事情。
标题：Camera calibration using two or three vanishing points
作者：Sebastian Raschka 翻译：reason_W 编辑：周翔 简介 正确使用模型评估、模型选择和算法选择技术无论是对机器学习学术研究还是工业场景应用都至关重要。本文将对这三个任务的相关技术进行回顾，并就每种技术的理论和实证研究的主要优缺点进行讨论。文章还将就机器学习算法中的超参数调优给出尽可能的建议，用以实现最佳的算法效果。文中内容涉及很多常用方法，比如模型评估和选择中的Holdout方法等；介绍了bootstrap技术的不同变体，通过正态逼近得到置信区间来衡量性能估计（performa
抽烟行为监测识别系统通过python+yolov5网络深度学习技术，抽烟行为监测识别系统对画面中人员抽烟行为进行主动识别检测。在介绍Yolo算法之前，首先先介绍一下滑动窗口技术，这对我们理解Yolo算法是有帮助的。采用滑动窗口的目标检测算法思路非常简单，它将检测问题转化为了图像分类问题。其基本原理就是采用不同大小和比例（宽高比）的窗口在整张图片上以一定的步长进行滑动，然后对这些窗口对应的区域做图像分类，这样就可以实现对整张图片的检测了。
算法：高斯滤波将中心的权重值增加，远离中心点的权重值减小，在此基础上计算邻域内各个像素值不同权重的和。
SVG图标是SVG图像，用作Web应用程序或移动应用程序内的图标或图像按钮。SVG图标也可以用于徽标。文章说明了SVG图标如何创建自己的SVG图标，以及在何处可以下载高质量的预制SVG图标。
本文介绍我们最新的工作《Progressive Local Filter Pruning for Image Retrieval Acceleration》，采用剪枝方法解决深度网络图像检索的加速问题。
Bootstrap是Twitter开源的基于HTML、CSS、JavaScript的前端框架。
服务引用时流程会走到DubboProtocol#refer方法，之前篇章中没有提及Netty环节，本节补上
不管你在数据科学的哪一个方向研究，可能数据不平衡(imbalanced data)都是一个常见的问题。很多人总是会强调极端状况下的数据不平衡，如医疗数据，犯罪数据等。但在实际中，更多的不平衡并不会显得那么极端。如果你关注过kaggle上的比赛冠军的分享，你会发现观察数据尤其是了解不平衡情况经常会是第一步（当然还会有其他的预处理和分析）。
论文：Drop an Octave: Reducing Spatial Redundancy in Convolutional Neural Networks with Octave Convolution
文章目录 1. PS界面 2. PS基础操作 3. 图层 4. 填充颜色 5. 选框工具 6. 自由变化 ctrl+T 7. 常用快捷键 1. PS界面 窗口菜单：管理（显示/隐藏）工具栏、属性栏、面
众所周知，Android平台不仅系统碎片化严重，而且不同手机的硬件配置差异导致开发某些模块的时候坑比较多，相机模块就是其中之一。为什么呢？首先，Android系统目前已经提供了两套Camera API，其中Camera 2 API是从Android 5.0(API Level 21)开始提供的。你可能会想了，那岂不是现在市面上很多机型都可以使用Camera 2 API啦？然而并不是，原因就是下面要说的第二点，很多Android手机对Camera 2 API的支持都不到位，即使是很多现在刚发的新机，它们有些依然只支持老的Camera API！这就导致做相机开发的时候不得不根据手机的实际情况切换不同的Camera API。
今天将分享肺结节良恶性和类型分类完整实现版本，为了方便大家学习理解整个流程，将整个流程步骤进行了整理，并给出详细的步骤结果。感兴趣的朋友赶紧动手试一试吧。
变焦通常指通过移动镜头内的透镜镜片位置来拉长或缩短焦距，也叫ZOOM。变焦目前可以分为光学变焦和数字变焦两种类型，光学变焦不会牺牲清晰度，数字变焦显著牺牲清晰度
Resize 图像缩放是把原图像按照目标尺寸放大或者缩小，是图像处理的一种。 图像缩放有多种算法。最为简单的是最临近插值算法，它是根据原图像和目标图像的尺寸，计算缩放的比例，然后根据缩放比例计算目标像素所依据的原像素，过程中自然会产生小数，这时就采用四舍五入，取与这个点最相近的点。 除此之外，还有双线性插值算法。 双线性插值，又称为双线性内插。在数学上，双线性插值是有两个变量的插值函数的线性插值扩展，其核心思想是在两个方向分别进行一次线性插值。 其公式如下：f(i+u,j+v) =(1-u)(1-v)f(i
在网页的编写中，好多特效都是通过js来实现，但是还有很多通过css3实现的特效，并且这种方法实现的特效不需要引入外部文件，只需要短短几行代码即可实现，下面这段代码就是由css3来实现的元素进行圆周运动的代码：
综合社会调查（GSS）是由国家舆论研究中心开展的一项观察性研究。 自 1972 年以来，GSS 一直通过收集当代社会的数据来监测社会学和态度趋势。其目的是解释态度、行为和属性的趋势和常量。从 1972 年到 2004 年，GSS 的目标人群是居住在家庭中的成年人（18 岁以上）。
测量助手的熟练使用对于新项目的快速评估是很有必要的，通常实际测量项目中，客户QC质检部门，会进行GRR测试，验证测量设备的重复性和复现性，所以，各种条件下的重复性是测量项目主要衡量标准，这通常考验着整体系统的稳定性，机械、电气、光学、算法等，例如机械的振动、照明的变化、来料位置的变化、相机每一帧成像的差异等，都有可能影响重复性。在算法层面，针对照明系统不良的情况，使用模糊条件限制是不错的选择。
Matplotlib是Python的绘图库，其中的pyplot包封装了很多画图的函数。
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今天我们从录用的CVPR2020文章中选了一篇目标检测的优秀文章：ATSS：Bridging the Gap Between Anchor-based and Anchor-free Detection。
早期传统的对象检测方法都是基于滑动窗口的特征分类，自从深度学习来了之后就产生很多基于深度神经网络效果特别好的对象检测网络模型，比如SSD、YOLO、Faster-RCNN等，但是这些模型都有个缺陷就是依赖anchor设置，总的来说anchor设置对模型最终精度有比较明显的影响。本文中作者通过深度神经网络提取高级抽象语义描述把对象检测中图像上各个对象抽象为BLOB对象检测的中心特征点，同时通过卷积神经网络预测每个中心特征点尺度范围，这样就实现了anchor-free的对象检测网络构建，在几个benchmark对象检测数据集上都取得跟anchor-base网络相同甚至更好的效果。而且针对交叉数据集验证表明该方法有杰出的泛化能力。
public void myOPENCV_value_int() { myOPENCV_value[(int)myOPENCV.cvt_color, 0] = 11;//颜色空间转换 参数一 转换标识符 myOPENCV_value[(int)myOPENCV.cvt_color, 1] = 0;//颜色空间转换 参数二 通道 myOPENCV_value[(int)myOPENCV.cvt_color, 2] = 0;//颜色空间转换 myOPENCV_value[(int)myOPENCV.cvt_color, 3] = 0;//颜色空间转换 myOPENCV_value[(int)myOPENCV.boxfilter, 0] = -1;//方框滤波 参数一 图像深度 myOPENCV_value[(int)myOPENCV.boxfilter, 1] = 5;//方框滤波 参数二 size内核宽度 myOPENCV_value[(int)myOPENCV.boxfilter, 2] = 5;//方框滤波 参数三 size内核高度 myOPENCV_value[(int)myOPENCV.boxfilter, 3] = 0;//方框滤波 myOPENCV_value[(int)myOPENCV.blur, 0] = 5;//均值滤波 参数一 size内核宽度 myOPENCV_value[(int)myOPENCV.blur, 1] = 5;//均值滤波 参数二 size内核高度 myOPENCV_value[(int)myOPENCV.blur, 2] = 0;//均值滤波 myOPENCV_value[(int)myOPENCV.blur, 3] = 0;//均值滤波 myOPENCV_value[(int)myOPENCV.gaussianblur, 0] = 5;//颜色空间转换 参数一 size内核宽度 myOPENCV_value[(int)myOPENCV.gaussianblur, 1] = 5;//颜色空间转换 参数二 size内核宽度 myOPENCV_value[(int)myOPENCV.gaussianblur, 2] = 0;//颜色空间转换 参数三 sigmaX myOPENCV_value[(int)myOPENCV.gaussianblur, 3] = 0;//颜色空间转换 参数四 sigmaY myOPENCV_value[(int)myOPENCV.medianblur, 0] = 5;//中值滤波 参数一 孔径线性尺寸 myOPENCV_value[(int)myOPENCV.medianblur, 1] = 0;//中值滤波 myOPENCV_value[(int)myOPENCV.medianblur, 2] = 0;//中值滤波 myOPENCV_value[(int)myOPENCV.medianblur, 3] = 0;//中值滤波 myOPENCV_value[(int)myOPENCV.bilateralfilter, 0] = 25;//双边滤波 参数一 像素相邻直径 myOPENCV_value[(int)myOPENCV.bilateralfilter, 1] = 25;//双边滤波 参数二 颜色空间滤波器sigmacolor myOPENCV_value[(int)myOPENCV.bilateralfilter, 2] = 25;//双边滤波 参数三 坐标空间滤波器sigmaspace myOPENCV_value[(int)myOPENCV.bilateralfilter, 3] = 0;//双边滤波 myOPENCV_value[(int)myOPENCV.dilate, 0] = 0;//膨胀 参数一 MorphShapes 只能取0 1 2 myOPENCV_value[(int)myOPENCV.di
Bagging算法（bootstrap aggregation）由Leo Breiman提出。是一种在每个自助样本集上建立基分类器，通过投票指派得到测试样本最终类别的方法。 Bagging算法 从数据集有放回的随机抽取样本，生成多个自助样本集，每个自助样本集大小与原数据集一致，因此一些样本可能在同一个自助样本集中出现多次。对每个自助样本集训练一个基学习器，常用的基学习器为二元决策树，因为对于有复杂决策边界的问题，二元决策树性能不稳定，这种不稳定可以通过组合多个决策树模型来客服。最终，对于回归问题，结果为基学
NetVLAD制作全局特征时并没有专门考虑更细分的局部特征，场景识别召回率不太高；基于局部特征的场景召回算法仅将局部特征进行聚合并没有考虑更高层次的信息。目前仍然没有一种召回率较好的将局部与全局特征融合的用于VPR的特征。
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