D3和Kendo UI只是在web应用程序中创建图表的两种方式，选项范围从简单地在屏幕上绘制图形到使用复杂的图表组件。D3和Kendo UI都很受欢迎，两者都能完成工作。然而，相似之处到此为止，这两种方法代表了非常不同的方法，具有非常不同的特性。
深度神经网络在计算机视觉任务中取得了显著的成功。对于输入图片，现有的神经网络主要在空间域中操作，具有固定的输入尺寸。然而在实际应用中，图像通常很大，必须被降采样到神经网络的预定输入尺寸。尽管降采样操作可以减少计算量和所需的通信带宽，但它会无意识地移除冗余和非冗余信息，导致准确性下降。受数字信号处理理论的启发，我们从频率的角度分析了频谱偏差，并提出了一种可学习的频率选择方法，可以在不损失准确性的情况下移除次相关的频率分量。在下游任务中，我们的模型采用与经典神经网络（如ResNet-50、MobileNetV2和Mask R-CNN）相同的结构，但接受频域信息作为输入。实验结果表明，与传统的空间降采样方法相比，基于静态通道选择的频域学习方法可以实现更高的准确性，同时能够减少输入数据的大小。具体而言，在相同的输入尺寸下，所提出的方法在ResNet-50和MobileNetV2上分别实现了1.60%和0.63%的top-1准确率提升。当输入尺寸减半时，所提出的方法仍然将ResNet-50的top-1准确率提高了1.42%。此外，我们观察到在COCO数据集上的分割任务中，Mask R-CNN的平均精度提高了0.8%。
在网络上进行社区检测时，有时我们不仅拥有实体之间的联系。这些实体代表了我们可能也想在网络可视化中代表的现实事物。
「嘿，我的牛仔裤破洞了。你能帮我补一补吗？」你的朋友正发消息向你寻求帮助，他知道你的针线活做得很不错。
今天给大家介绍10款有关HTML5移动开发APP开发框架,这几款框架都是比较优秀的移动 Web 开发框架，能够帮助开发者更加高效的开发移动Web应用。.
如果我们只能创造形状，那么它们的数量只会增加，直到我们开始一个新的游戏为止。但大部分的时候，当一些物体在游戏中被创建时，它也应该可以被销毁。现在让我们让销毁形状变为可能。
TypeScript是一种由微软开发的自由和开源的编程语言。它是JavaScript的一个超集，而且本质上向这个语言添加了可选的静态类型和基于类的面向对象编程。安德斯·海尔斯伯格，C#的首席架构师，已工作于TypeScript的开发。2012年十月份，微软发布了首个公开版本的TypeScript，2013年6月19日，在经历了一个预览版之后微软正式发布了正式版TypeScript 0.9，向未来的TypeScript 1.0版迈进了很大一步。 简介 编辑 TypeScript是一种由微软开发的自由和开源的编程语言。它是JavaScript的一个超集，而且本质上向这个语言添加了可选的静态类型和基于类的面向对象编程。安德斯·海尔斯伯格，C#的首席架构师，已工作于TypeScript的开发。[1-4] TypeScript扩展了 JavaScript 的句法，所以任何现有的JavaScript程序可以不加改变的在TypeScript下工作。TypeScript是为大型应用之开发而设计，而编译时它产生 JavaScript 以确保兼容性。[5] TypeScript 支持为已存在的 JavaScript 库添加类型信息的头文件，扩展了它对于流行的库如 jQuery，MongoDB，Node.js 和 D3.js 的好处。 2背景 TypeScript 起源于开发应用程序规模的 JavaScript 应用程序的需求。Microsoft 的语言开发者们说内部以及外部的客户都表示他们构建 JavaScript 代码的问题。 很多最终依赖于 JavaScript 的开发者通常用编译为 JavaScript 代码的另一种语言写脚本，例如 CoffeeScript 和 Script# (读作 ScriptSharp)。一个明显的劣势是也许无法从那另一种语言使用任何 JavaScript 的具体的语言特性，如果那种语言不支持它的话。 在 Microsoft 内部，它导致了自定义工具以简化 JavaScript 组件的编写的需求。 3特性 TypeScript 是一种给 JavaScript 添加特性的语言扩展。 ● 类型批注和编译时类型检查 ●类 ●接口 ●模块 [6] ●lambda 函数 语法上，TypeScript 很类似于 JScript .NET，另外一个添加了对静态类型，经典的面向对象语言特性如类，继承，接口和命名空间等的支持的 Microsoft 对 ECMA-262 语言标准的实现。 类型批注 TypeScript 通过类型批注提供静态类型以在编译时启动类型检查。这是可选的，而且可以被忽略而使用 JavaScript 常规的动态类型。 对于基本类型的批注是 number, bool 和 string。而弱或动态类型的结构则是 any 类型。 类型批注可以被导出到一个单独的声明文件以让使用类型的已被编译为 JavaScript 的 TypeScript 脚本的类型信息可用。批注可以为一个现有的 JavaScript 库声明，就像已经为 Node.js 和 jQuery 所做的那样。 当类型没有给出时，TypeScript 编译器利用类型推断以推断类型。如果由于缺乏声明，没有类型可以被推断出，那么它就会默认为是动态的 any 类型。 声明文件 当一个 TypeScript 脚本被编译时，有一个产生作为编译后的 JavaScript 的组件的一个接口而起作用的声明文件 (具有扩展名 .d.ts) 的选项。在这个过程中编译器基本上带走所有的函数和方法体而仅保留所导出类型的批注。当第三方开发者从 TypeScript 中使用它时，由此产生的声明文件就可以被用于描述一个 JavaScript 库或模块导出的虚拟的 TypeScript 类型。 声明文件的概念类似于 C/C++ 中头文件的概念。 类型声明文件可以为已存在的 JavaScript 库手写，就像为 jQuery 和 Node.js 所做的那样。 对 ECMAScript 6 的支持 TypeScript 增加了对为即将到来的 ECMAScript 6 标准所建议的特性的支持。 如下为其构想: 类 (以及继承) 模块Arrow functions 尽管标准还未准备就绪，Microsoft 说它的目标是使 TypeScript 的特性与建议的标准看齐。 类 TypeScript 支持集成了可选的类型批注支持的 ECMAScript 6 的类。 泛型 这种语言的规范说明一个未来的版本将会支持基于类型擦除的泛型编程。 与 JavaScript 的兼容性 TypeScript 是 JavaScript
将二维视图和图纸导出为 PDF 文件。为批量导出 PDF 文件提供自定义命名规则。
精确覆盖问题的定义：给定一个由0-1组成的矩阵，是否能找到一个行的集合，使得集合中每一列都恰好包含一个1
前两天在公众号发布了一篇「NBA球队数据可视化」的视频案例，对于本赛季东西部30只球队的得失分，胜负场次，胜率排名等进行了可视化展示，并支持实时交互。可点击下方视频查看。本文来分享一下视频中可视化的实现过程。
在建立Web应用时，通常都需要用到一些有用的UI组件。无论应用中需要的是日历，滑块，图形或其它用于提升或简化用户交互的组件，那么都面临两种选择：要么自己来创建这些组件，要么使用现有的组件功能。
Boris FX Mocha Pro 2022是一款用于VFX和后期制作的功能最强大的平面跟踪工具。Mocha Pro具有GPU加速的跟踪和对象去除，具有边缘捕捉功能的高级遮罩，稳定功能，镜头校准，3D摄像头求解器，立体声360 / VR支持等。
本文是OneFlow系统设计分享系列文章的中篇，主要介绍OneFlow的编译期Compiler如何将Job编译为Plan的。其中最精华的部分是OneFlow的Boxing模块，负责构建两个逻辑上的Op对应的两组物理上的Op在任意情形下的物理子图，完成了分布式训练中各个机器各个设备之间的数据拷贝、切分、传输、通信的子图搭建。
CS231n 是斯坦福大学开设的计算机视觉与深度学习的入门课程，授课内容在国内外颇受好评。其配套的课后作业质量也颇高，因此雷锋网 AI 研习社在近期的线上公开课上请来了一位技术大牛为大家来讲解这门课的配套作业。 本文根据 AI 研习社公开课上的直播视频内容整理而成，主要介绍 CS231n 课后作业第二套 Assignment 2 的完成思路与重点部分代码实现。如果你还没开始听 CS231n，可直接点击课程链接观看回放视频。 王煦中，CS 硕士，主要研究方向为自然语言处理与深度学习。知乎专栏喵神大人的深度工
在搭建网络模型时，掌握对张量形状的操作是非常重要的，因为这直接影响到数据如何在网络各层之间传递和处理。网络层与层之间很多都是以不同的 shape 的方式进行表现和运算，我们需要掌握对张量形状的操作，以便能够更好处理网络各层之间的数据连接，确保数据能够顺利地在网络中流动，接下来我们看看几个常用的函数方法🌹
相信大家在职场中经常会用到流程图，在互联网行业，绘制流程图不论在产品的设计阶段，还是后期优化业务流程的阶段，都有着巨大的价值。事实上，不仅是互联网行业，流程图其实广泛应用于各行各业。
本节我们将介绍数据图的各种增强与扩展，包括「模式」（schema）、「身份」（identity）和「上下文」（context），它们为知识的聚合提供了额外的结构。从现在开始，我们用「数据图」（data graphs）指代通过节点和边表示的数据集合，具体形式为上一节提到的任意一种模型；用「知识图谱」（knowledge graphs）指代一个通过模式、身份、上下文、本体（规则）进行过潜在增强的数据图。这些额外的表示可能直接嵌入到数据图中，也可能分层叠加在其之上。本章节将专注于模式、身份和上下文，关于本体与规则会在第四节中讨论。
ABCNet（Adaptive Bezier Curve Network）是一个端到端的可训练框架，用于识别任意形状的场景文本。直观的pipeline如图所示。采用了单点无锚卷积神经网络作为检测框架。移除锚定箱可以简化我们任务的检测。该算法在检测头输出特征图上进行密集预测，检测头由4个步长为1、填充为1、3×3核的叠层卷积层构成。
在这篇文章中，我将概述用于基于卷积神经网络（CNN）的目标检测的深度学习技术。目标检测是很有价值的，可用于理解图像内容、描述图像中的事物以及确定目标在图像中的位置。
甘特图（Gantt chart ）又叫横道图、条状图(Bar chart)。它是以图示的方式通过活动列表和时间刻度形象地表示出任何特定项目的活动顺序与持续时间。它是在第一次世界大战时期发明的，以亨利·L·甘特先生的名字命名，他制定了一个完整地用条形图表进度的标志系统。由于甘特图形象简单，在简单、短期的项目中，甘特图都得到了最广泛的运用。
Qt 是一个跨平台C++图形界面开发库，利用Qt可以快速开发跨平台窗体应用程序，在Qt中我们可以通过拖拽的方式将不同组件放到指定的位置，实现图形化开发极大的方便了开发效率，本章将重点介绍TreeWidget与QCharts的常用方法及灵活运用。
在本教程中，我们将创建一个行为，使一个形状绕着另一个形状运行，例如卫星。我们会在生成形状时决定是否具有卫星。如果是的话，那么我们还将生成它的卫星。这意味着每次生成一个形状时，我们可能都会得到更多的新形状，而不是以前总的是一个。
文 / Lionel Gueguen, Alex Sergeev, Rosanne Liu, & Jason Yosinski
这一部分概述了自动驾驶汽车自动化系统的典型体系结构，并对感知系统、决策系统及其子系统的职责进行了评述。
动物姿态的自动捕捉正在改变研究神经科学和社会行为的方式。运动携带着重要的社会线索，但是现有的方法不能很好地估计动物的姿态和形状，特别是鸟类，会受到环境中的物体遮挡。为了解决这个问题，作者首先引入了一种模型和多视图优化方法，来捕捉鸟类独特的形状和姿势空间。然后介绍了一种用于从单视图准确恢复鸟类姿势的方法，还包括鸟类的关键点、mask和外形。最后提供了一个包含大量多视图关键点和mask注释的鸟类数据集，可以从上面的项目链接中找到。
这是一张著名的PS照片，2008年伊朗政府在媒体上公布了他们成功发射导弹的照片，但是紧接着就有人出来打脸，证明了这张图是伪造的，可以看到底部的烟雾连形状都一毛一样。随着技术的发展，近几年人工智能也参与到“PS大战”中，譬如此前风靡reddit的deepfakes，以及将奥巴马换到某视频上做出一条假新闻等等。
各位关注的同学，在此向向大家表示歉意，没有及时给大家带来好的分享及推送。马上入秋了，相信很多同学都有很多科研成果，祝大家科研顺利，硕果累累。今天我们继续说说目标检测的那些事情。
Mocha Pro 2022 for Mac是专业的三维摄像机反求摩卡跟踪插件，同时也是一款视频后期效果制作工具，Mocha Pro 2022下载能够给数字媒体艺术家提供强大的、直观的和创新的追踪解决方案用简化的界面、加速的工作流程以及轻松追踪和操作镜头的强大性，这些都不同于传统解决方案，给用户带来的非凡的体验！
这章介绍的针对回归类型的散点数据的可视化可能是未来机器学习最直接的助理，这章给我的感悟很多。
代码、项目、论文地址：在公众号「计算机视觉工坊」，后台回复「3D鸟类重建」，即可直接下载。
前言：RCNN系列一般都是分为两个步骤，下面介绍one-stage方法，SSD和yolo算法 目标检测近年来已经取得了很重要的进展，主流的算法主要分为两个类型： （1）two-stage方法，如R-CNN系算法，其主要思路是先通过启发式方法（selective search）或者CNN网络（RPN)产生一系列稀疏的候选框，然后对这些候选框进行分类与回归，two-stage方法的优势是准确度高； （2）one-stage方法，如Yolo和SSD，其主要思路是均匀地在图片的不同位置进行密集抽样，抽样时可以采用不同尺度和长宽比，然后利用CNN提取特征后直接进行分类与回归，整个过程只需要一步，所以其优势是速度快，但是均匀的密集采样的一个重要缺点是训练比较困难，这主要是因为正样本与负样本（背景）极其不均衡（参见Focal Loss），导致模型准确度稍低。 各种方法速度如下：
数据流图(DFD)提供了系统内信息流(即数据流)的可视化表示。通过创建一个数据流图，您可以告诉参与系统流程的人员所提供和交付的信息、完成流程所需的信息以及需要存储和访问的信息。数据流图在软件工程中得到了广泛的应用。您可以在信息系统建模中使用DFD。本文以客户服务系统为例，对数据流图(DFD)进行了描述和说明。
不管是公司或者个人都会有不同的开发习惯，通过建立项目模板，既可以使开发人员聚焦于业务功能的开发，也可以在一定程度上统一不同开发人员之间的开发风格。在使用 ABP 框架的过程中，对于 ABP 生成的默认项目模板，类库多，附加功能多，是目前在部门内部推行 ABP 过程中遇到的问题。因此，本篇文章将针对 ABP 默认生成的模板项目进行精简，构建出一个简化版的 ABP 项目模板
主要是基于图深度学习的入门内容。讲述最基本的基础知识，其中包括深度学习、数学、图神经网络等相关内容。该教程由代码医生工作室出版的全部书籍混编节选而成。偏重完整的知识体系和学习指南。在实践方面不会涉及太多基础内容 (实践和经验方面的内容，请参看原书)。
在设计简单的移动机器人BubbleRob时，本教程将尝试介绍许多V-REP功能。与本教程相关的V-REP场景文件位于V-REP的安装文件夹的教程/BubbleRob文件夹中。下图为我们将要设计的仿真场景:
图是一种非线性数据结构，它由节点（也称为顶点）和连接这些节点的边组成。图可以用来表示各种关系和连接，比如网络拓扑、社交网络、地图等等。图的节点可以包含任意类型的数据，而边则表示节点之间的关系。图有两种常见的表示方法：邻接矩阵和邻接表。
克服单层感知器局限性的有效办法就是在输入层和输出层之间引入一个或多个隐层作为输入样本的内部表示，从而将单层感知器变成多层感知器（MLP，Multilayer Perceptron）。下图显示了只有一个隐层的多层感知器。不难看出，它是一种前馈人工神经网络模型，由于输入层不涉及计算，该多层感知器的层数为2。还可以看到，隐层中的神经元和输入层各输入完全连接，输出层中的神经元和隐层中的各神经元也完全连接。因此多层感知器中的隐层和输出层都是全连接的。
近几十年来，在运动生物力学和康复环境中对人体运动的研究取得了长足的进步。基于视觉的运动分析涉及从顺序图像中提取信息以描述运动，可以追溯到19世纪后期， Eadweard Muybridge首先开发了捕获屈步态图像序列的技术。此后，运动分析相关技术进步很快，与不断增长的需求相平行，这些技术可以捕获从临床步态评估到视频游戏动画在内的各种运动。在运动生物力学和康复应用中，人体运动学的定量分析是一种功能强大的工具，生物力学工具已经从使用图像的人工注释发展为基于标记的光学跟踪器，基于惯性传感器的系统以及使用复杂的人体模型，计算机视觉和机器学习算法的无标记系统，已经取得了长足的发展。
这是关于对象管理系列的第12篇也是最后一篇教程。它涵盖了kill区域的增加和更严格的关卡对象管理。
上回说到，LIL 通过把稀疏矩阵看成是有序稀疏向量组，通过对稀疏向量组中的稀疏向量进行压缩存储来达到压缩存储稀疏矩阵的目的。这一回从图数据结构开始！
Procedural Level Generator是在Unity应用商店中发布的一款免费的轻量级关卡生成器：
拓扑（Topology）是研究几何图形或空间在连续改变形状后还能保持不变的一些性质的一个学科。它只考虑物体间的位置关系而不考虑它们的形状和大小。
聚类问题是机器学习中无监督学习的典型代表，在数据分析、模式识别的很多实际问题 中得到了应用。在本文中，SIGAI 将为大家深入浅出的介绍聚类问题的定义以及各种典型的 聚类算法，帮助大家建立对聚类算法最直观、本质的概念。
从格罗滕迪克那里，我学习到不要以证明过程的难度为荣：困难意味着我们尚未理解。也就是说我们要能绘制出让证明过程显而易见的图景。 ——著名数学家 Pierre Deligne
目标检测在近几年开始发展成熟，但即便如此，竞争依旧激烈。如下所示，YOLOv4 宣称已经实现了当前最前沿技术的准确度，同时还能维持较高的处理帧率。使用 Tesla V100 GPU，在 MS COCO 数据集上以接近 65 FPS 的推理速度，YOLOv4 实现了 43.5% AP （65.7% AP₅₀）的准确度。但对于目标检测而言，高准确度早已不是唯一的目标。我们还希望边缘设备也能流畅地运行这些模型。因此，如何使用低成本硬件实时地处理输入视频也成为了一个重要的研究方向。
图结构学习（Graph Structure Learning, GSL）旨在通过生成新的图结构来捕捉图结构数据中节点之间的内在依赖性和交互关系。
避免RP和RP之间的直接路径 假定设计中存在两个RP，分别为RP1和RP2，那么就要避免出现RP1输出直接连接到RP2或者相反从RP2输出直接连接到RP1的路径。因为这时RP边界信号（连接RP1和RP2的net）的负载都在动态区，从而必然形成Partition Pin，由于边界信号没有经过静态区逻辑单元，这些Partition Pin最终会有相应的PPLOC，这其实就增加了后续的布线压力。这种情况下，最好将其优化为RP1-> FF -> RP2。其中FF在静态区。
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