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WordPress教程:如何删除文章同时删除图片附件以及特色图像

对于使用WordPress建站朋友们知道,对于有些觉得过时了文章或者自己觉得不喜欢了,想删除,但在删除文章时,一般来说文章内所上传到媒体库图片等附件不会自动删除。...这样长时间积累,占用资源也不少。那如何删除文章同时删除图片附件以及特色图像呢?以下代码可以实现在删除文章时自动删除文章图片附件以及特色图片,这样就不用手动去媒体库寻找并删除,准确而且效率高。.../* 删除文章时删除图片附件 /* ———————— */ function delete_post_and_attachments($post_ID) { global $wpdb; //删除特色图片...不过建议最好先备份好自己原来数据在试哦! 声明:本站所有文章,如无特殊说明或标注,均为本站原创发布。...如若本站内容侵犯了原著者合法权益,可联系我们进行处理。

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Kubernetes 中对象如何删除:Finalizers 字段介绍

前言 Kubernetes 中对象删除并不像表面上看起来那么简单,删除对象涉及一系列过程,例如对象级联和非级联删除,在删除之前检查以确定是否可以安全删除对象等等。...Kubernetes 对象删除过程 当删除一个对象时,其对应控制器并不会真正执行删除对象操作,在 Kubernetes 中对象回收操作是由 GarbageCollectorController...(垃圾收集器)负责,其作用就是当删除一个对象时,会根据指定删除策略回收该对象及其依赖对象。...非级联删除 Orphan 策略:不会自动删除附属对象,这些残留依赖被称作是原对象孤儿对象。...接下来演示 Kubernetes 是如何延迟删除 PV 和 PVC 对象。首先删除 PV。

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【学习】如何快速批量删除Excel单元格中“换行符”

如果许多单元格中都包含这样“换行符”,现在要将其全部删除掉,让这些单元格中内容都变成一行显示,该如何操作呢?...方法一:取消自动换行 在Excel单元格中按快捷键Alt+Enter进行换行时,该单元格就被设置成了“自动换行”,如果要将这些单元格中“自动换行”效果取消,也就是删除“换行符”,方法如下:...1.Excel 2003操作方法:选择这些需要调整单元格,鼠标右击,在弹出快捷菜单中选择“设置单元格格式”,在“对齐”选项卡中可以看到“自动换行”选项已被选中,取消该选项,单击“确定”即可。...但这种方法有个缺点,当选择这些单元格时,编辑栏中内容仍是换行,而且双击该单元格又会自动变成“自动换行”了。...方法三:用CLEAN函数 CLEAN函数可以删除文本中不能打印字符。假如A1单元格包含换行符,可在B1单元格中输入公式:“=CLEAN(A1)”,即可删除换行符。

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如何把Excel中单元格等对象保存成图片

对于Excel中很多对象,比如单元格(Cell),图形(shape),图表(chart)等等,有时需要将它们保存成一张图片。就像截图一样。...最近做一个Excel相关项目,项目中遇到一个很变态需求, 需要对Excel中一些对象进行拍图,比如,对一个单元格设置一些颜色之后拍图,或者对一个图表,报表拍成图片。...…… 此处省略200字(怎么创建excelcom对象, 怎么取到Range对象就不说了,不知道自己查,也可以回复提问。) …… 拿到Range对象之后。...很显然,excel里面凡是带有CopyPIcture方法对象,都可以这样拍图。 粗略看了一下,很多对象 都有这个方法,Range,Shape,Chart等等。 3....在以上如何把Excel中单元格等对象保存成图片学习中,我们又增加了对Excel使用认识。如果在项目中需要集成Excel功能,还可以利用一下开发工具。

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CNN 是如何处理图像中不同位置对象

文中讨论了当要识别的对象出现在图像不同位置时,CNN 是如何应对、识别的。Pete Warden 给出解释也许算不上完善,而且也仍然无法保证能够消除位置影响,但这是一个不错开始。...一位正在学习用卷积神经网络做图像分类工程师最近问了我一个有趣问题:模型是如何学会辨别位于图片中不同位置物体呢?...即便照片是人工选出,ImageNet 中图像在物体位置上还是有很多差异,所以神经网络是如何处理它们呢?...看看一个典型神经网络第一层过滤器是如何工作会帮助你更好理解这个过程: ?...文章到现在还没能解释神经网络如何识别位置之间差异。因此最后,你还需要了解另一种设计图像分类 CNN 网络时候常见做法。随着网络层次越来越深,通道数量会显著增加,图像尺寸则会缩小。

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干货 | CNN 是如何处理图像中不同位置对象

文中讨论了当要识别的对象出现在图像不同位置时,CNN 是如何应对、识别的。Pete Warden 给出解释也许算不上完善,而且也仍然无法保证能够消除位置影响,但这是一个不错开始。...一位正在学习用卷积神经网络做图像分类工程师最近问了我一个有趣问题:模型是如何学会辨别位于图片中不同位置物体呢?...即便照片是人工选出,ImageNet 中图像在物体位置上还是有很多差异,所以神经网络是如何处理它们呢?...看看一个典型神经网络第一层过滤器是如何工作会帮助你更好理解这个过程: ?...文章到现在还没能解释神经网络如何识别位置之间差异。因此最后,你还需要了解另一种设计图像分类 CNN 网络时候常见做法。随着网络层次越来越深,通道数量会显著增加,图像尺寸则会缩小。

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用不到 30 行 Python 代码实现 YOLO

我们给了它两种类型锚盒,一种高和一种宽,这样它就可以处理不同形状重叠对象。一旦CNN经过训练,我们现在可以通过输入新测试图像来检测图像物体。 ?...动态Anchor Boxes 在上图中,我们看到我们在图像中有一个人和一辆汽车重叠。因此,汽车一部分被遮挡了。我们还可以看到,边界框,汽车和行人中心都落在同一个网格单元中。...这些向量告诉我们一个单元格中是否有一个对象,该对象是什么类,以及该对象边界框。由于我们使用两个 Anchor Box ,我们将为每个网格单元获得两个预测锚箱。...这意味着将删除所有相对于最佳边界IOU值大于0.4预测边界框。 ? 然后选择PC值最高边界框,并删除与此太相似的边界框。它将重复此操作,直到每个类所有非最大边界框都被删除为止。...查看这里代码: YOLO(https://github.com/Garima13a/YOLO-Object-Detection),以获得YOLO算法代码实现,并真正了解它如何检测不同场景中对象和不同程度置信水平

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用于精确目标检测多网格冗余边界框标注

二、背景 目标检测网络旨在使用紧密匹配矩形边界框在图像上定位对象并正确标记它。如今,有两种不同方法可以实现这一目的。...两阶段网络依赖于一个潜在区域建议网络,该网络生成可能包含感兴趣对象图像候选区域,第二个检测头处理分类和边界框回归。...每个对象多网格单元分配背后基本理论是通过强制多个单元在同一对象上工作来增加预测紧密拟合边界可能性。...包含狗边界框中心网格单元左上角坐标用数字0标记,而包含中心网格周围其他八个网格单元标签从1到8。 到目前为止,我已经解释了包含目标边界框中心网格如何注释目标的基本事实。...然后,我们从整个训练数据集随机q个图像中迭代地选择p个对象及其边界框。然后,我们生成使用它们索引作为ID选择p个边界所有可能组合。

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经典计算机视觉项目–如何在视频中对象后面添加图像

总览 在移动物体后面添加图像是经典计算机视觉项目 了解如何使用传统计算机视觉技术在视频中添加logo 介绍 一位同事带来了一个挑战-建立一个计算机视觉模型,该模型可以在视频中插入任何图像而不会扭曲移动对象...正如所想象那样,这是一个非常有趣项目,而对此进行了大量工作。 由于视频动态特性,众所周知,处理视频非常困难。与图像不同,没有可以轻松识别和跟踪静态对象。...复杂性级别上升了几个级别–这就是对图像处理和计算机视觉技术关注。 ? 决定在背景中加上logo。将在稍后详细说明挑战是,以不妨碍任何给定视频中对象动态特性方式插入logo。...当从图1中提取矩形并将其插入图2中时,它将出现在粉红色圆圈顶部: ? 这不是想要。圆应该在矩形前面。因此了解如何解决此问题。 这些图像本质上是数组。...尾注 在本文中,介绍了一个非常有趣计算机视觉用例,并从头开始实现了它。在此过程中,还学习了如何使用图像阵列以及如何从这些阵列创建遮罩。

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手把手教你使用PyTorch从零实现YOLOv3(1)

YOLO v3会为每个单元格预测3个边界框。 如果对象中心落在该单元接受域中,则可以期望特征图每个单元通过其边界框之一来预测该对象。(感受野是输入图像对细胞可见区域。)。...这与YOLO训练方式有关,其中只有一个边界框负责检测任何给定对象。首先,我们必须确定此边界框属于哪个单元格。 为此,我们将输入图像划分为尺寸等于最终特征图尺寸网格。...然后,将包含对象地面真值框中心单元格(在输入图像上)选择为负责预测对象单元格。在图像中,标记为红色单元格包含地面真值框中心(标记为黄色)。 现在,红色单元格是网格第7行中第7个单元格。...但是,该设计选择已在v3中删除,并且作者选择使用Sigmoid。原因是Softmaxing类分数假定这些类是互斥。用简单的话说,如果一个对象属于一个类,那么可以保证它不能属于另一个类。...我们如何将检测结果从10647减少到1? 通过对象置信度进行阈值化 首先,我们根据盒子客观性得分对其进行过滤。通常,分数低于阈值框将被忽略。 非最大抑制 NMS旨在解决同一图像多次检测问题。

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斯坦福CS230官方指南:CNN、RNN及使用技巧速查(打印收藏)

Non-max suppression: Non-max suppression技术旨在通过选择最具代表性对象删除同一对象重叠边界框。...步骤2:对于每个网格单元,运行一个CNN网络,预测下面公式中y: ? 其中 ? 是检测对象概率, ? 是检测到边界属性, ?...是检测到p类one-hot representation,k是anchor boxes数量。 步骤3:运行 non-max suppression 算法,删除任何可能重复重叠边界框。 ?...R-CNN Region with Convolutional Neural Networks (R-CNN) 是一种对象检测算法,它首先对图像进行分割以找到潜在相关边界框,然后运行检测算法,在那些边界框中找到最可能对象...应用于两个图像相似度函数通常被标注为d(image 1,image 2).。 Siamese Network Siamese Networks目的是学习如何编码图像,然后量化不同两个图像

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斯坦福CS230官方指南:CNN、RNN及使用技巧速查(打印收藏)

Non-max suppression: Non-max suppression技术旨在通过选择最具代表性对象删除同一对象重叠边界框。...步骤2:对于每个网格单元,运行一个CNN网络,预测下面公式中y: 其中 是检测对象概率, 是检测到边界属性, 是检测到p类one-hot representation,k是anchor boxes...步骤3:运行 non-max suppression 算法,删除任何可能重复重叠边界框。...R-CNN Region with Convolutional Neural Networks (R-CNN) 是一种对象检测算法,它首先对图像进行分割以找到潜在相关边界框,然后运行检测算法,在那些边界框中找到最可能对象...应用于两个图像相似度函数通常被标注为d(image 1,image 2).。 Siamese Network Siamese Networks目的是学习如何编码图像,然后量化不同两个图像

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斯坦福CS230官方指南:CNN、RNN及使用技巧速查(打印收藏)

Non-max suppression: Non-max suppression技术旨在通过选择最具代表性对象删除同一对象重叠边界框。...步骤2:对于每个网格单元,运行一个CNN网络,预测下面公式中y: ? 其中 ? 是检测对象概率, ? 是检测到边界属性, ?...是检测到p类one-hot representation,k是anchor boxes数量。 步骤3:运行 non-max suppression 算法,删除任何可能重复重叠边界框。 ?...R-CNN Region with Convolutional Neural Networks (R-CNN) 是一种对象检测算法,它首先对图像进行分割以找到潜在相关边界框,然后运行检测算法,在那些边界框中找到最可能对象...应用于两个图像相似度函数通常被标注为d(image 1,image 2).。 Siamese Network Siamese Networks目的是学习如何编码图像,然后量化不同两个图像

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MIT、港中文团队暴力解剖GAN,一笔成画不是梦

; 最后,通过将发现对象概念插入到新图像中,以此来检查这些单元与其周围环境之间关系。...研究人员主要目标是分析如何通过GAN生成器内部表征,来对“树”等对象进行编码: 通过剖析(dissection)来表征单元 使用干预(intervention)测量因果关系...为了进一步识别专门用于对象部件单元,我们将每个对象类c扩展为另外对象部件类ct,cb,cl和cr,分别表示连接组件边界顶部,底部,左半部分或右半部分。。...诊断和改进GANS 框架不仅可以揭示GAN是如何成功地生成真实图像,也可以分析结果失败原因。...通过消融定位因果单元 图9:测量在会议室图像训练GAN中消融单元效果 如图10所示,虽然可以在会议室图像中很好地移除窗户,但是在其他场景中删除窗户则比较困难。

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从「生态光学」取经,伯克利曹颖提出解决物体遮挡问题方案,登PNAS

视觉感知需要解决两个基本问题: (1)将视觉输入分割成离散单元; (2)考虑可能由于物体变形、视角变化和动态遮挡导致外观变化,跟踪分割出单元。当下计算机视觉分割和跟踪方法都需要进行学习。...环境光学阵列场视觉环境中包含将物体感知为离散、持久单元完整信息。 1 物体表面表征 与味觉和触觉不同,视觉使动物无需直接接触就能感受环境。...生态光学理论描述了动物视觉环境物理事实,该理论并不依赖于视觉系统存在。本文展示了一个在环境中移动视觉系统如何通过计算利用视觉空间中光线拓扑结构来感知视觉环境拓扑,即感知离散、不变单元。...轮廓所有者第 2 列和第 3 列应该相同,被遮挡一边第 2 列和第 3 列则对应于导致差异增长/删除边界。第四列底部过程显示了轮廓线右侧删除边界,意味着轮廓所有者在左侧。...尽管如此,现有的方法在跟踪真实世界视频中对象基准测试上取得了不错性能,获得了关于如何结合学习方法构建鲁棒分割和跟踪系统思路。

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暴力解剖GAN!MIT、港中文团队GANpaint,一笔成画不是梦

“这种理解可能有助于我们更轻松地检测假图像。” 为了开发该系统,研究团队首先确定了GAN内部与特定类型对象(如树木)相关单元。然后,单独测试这些单元,看看是否摆脱它们会导致某些物体消失或出现。...; 最后,通过将发现对象概念插入到新图像中,以此来检查这些单元与其周围环境之间关系。...研究人员主要目标是分析如何通过GAN生成器内部表征,来对“树”等对象进行编码: 通过剖析(dissection)来表征单元 使用干预(intervention)测量因果关系...为了进一步识别专门用于对象部件单元,我们将每个对象类c扩展为另外对象部件类ct,cb,cl和cr,分别表示连接组件边界顶部,底部,左半部分或右半部分。。...通过消融定位因果单元 图9:测量在会议室图像训练GAN中消融单元效果 如图10所示,虽然可以在会议室图像中很好地移除窗户,但是在其他场景中删除窗户则比较困难。

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字节跳动实习生提出实例分割新方法:性能超过何恺明Mask R-CNN

本文则是一个非常好尝试。” 也有人评价称:“我接触(我接触可能并不多)真正意义上效果比较不错实例分割单阶段方法。” 总之,新颖简洁框架,称得上突破性工作。他们具体如何实现?...以往实例分割方法主要分为两种,即自上而下和自下而上范例。 但是这两种方法,要么严重依赖精确边界框检测,要么依赖每个像素嵌入学习和分组处理。...如果对象中心落入网格单元,那么这个网格单元就负责预测语义类别以及分割该对象实例。 ? 上图便是SOLO框架流程图。...在语义类别过程中,对于每个网格,SOLO都会预测C维输出,用来表示语义类概率。 其中,C是类数量。 这些概率取决于网格单元,如果将输入图像划分为S×S网格,则输出空间将为S×S×C。...值得注意是,这里假设S×S网格每个单元必须属于一个单独实例,也就是只属于一个语义类别。 推理期间,C维输出指示每个对象实例类概率。 在语义类别预测同时,SOLO还并行地生成相应实例掩码。

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java多线程下如何调用一个共同内存单元(调用同一个对象

1 /* 2 * 关于线程下共享相同内存单元(包括代码与数据) 3 * ,并利用这些共享单元来实现数据交换,实时通信与必要同步操作。...5 * 目标对象就会自动调用接口中run()方法 6 * */ 7 8 /* ----------------举例子------------------- */ 9 10 /* 11...* 使用Thread类创建两个模拟猫和狗线程,猫和狗共享房屋中一桶水,即房屋是线程目标对象 12 * ,房屋中一桶水被猫和狗共享。...house.setWater(10); 24 Thread dog,cat ; 25 dog = new Thread(house); //dog和cat目标对象相同.../* 需要注意是: 一个线程run方法执行过程中可能随时被强制中断(特别是对于双核系统计算机) */

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从0到1 实现YOLO v3 (Part one)

如果目标的中心位于该单元感受野中,则希望特征映射每个单元格都可以通过其中一个边界框来预测对象。 (感受区域是输入图像单元可见区域,参见卷积神经网络链接以进一步说明)。...这与YOLO如何训练有关,只有一个边界框负责检测任何给定对象。 首先,我们必须确定这个边界框属于哪个单元格。 为此,我们将输入图像划分成与最终特征映射相等维度网格。...然后,选择包含对象单元格(在输入图像上红色格子)负责预测对象对象(狗)。 在图像中,其包含了真实bounding box中心坐标(真实bounding box标记为黄色)。...我们如何将检测结果从10647减少到1? 基于对象置信度阈值 首先,我们根据对象分数过滤框。 通常,具有低于阈值分数框被忽略。 非最大抑制(NMS) NMS打算解决同一图像多重检测问题。...例如,红色网格单元所有3个边界框可能检测到一个对象,或者相邻单元可能检测到相同对象。 ? 有关YOLO原理介绍第一部分完成了, 下面将介绍YOLO网络搭建部分。

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