Flutter：如何在没有插件的情况下制作旋转动画 本文将向您展示如何使用Flutter 中内置的RotationTransition小部件创建旋转动画。...简单说明 该RotationTransition小部件用于创建一个旋转的转变。...完整示例 我们将要构建的应用程序包含一个浮动操作按钮和一个由四种不同颜色的四个圆圈组合而成的小部件。一开始，小部件会自行无限旋转。但是，您可以使用浮动按钮停止和重新启动动画。...旋转 编码 main.dart 中的完整源代码和解释： // main.dart import 'package:flutter/material.dart'; void main() { runApp...override void dispose() { _controller.dispose(); super.dispose(); } } 结论 您已经在不使用任何第三方软件包的情况下构建了自己的旋转动画
今天遇到一个应用场景： 在需要在自定义的Interceptor中判断用户密码是否过期，如果过期，则重定向到修改密码页，强制修改密码，同时给出提示：“您的密码已过期，请修改密码” 判断逻辑很简单，但是重定向的时候需要前台有消息提示...，如果是在Controller中，可以在方法上注入RedirectAttributes参数，但是Interceptor中默认没有这个参数，那么我们如何实现RedirectAttributes的flashMessage
这是一项巨大的数据分析工作，但我们构建了我们的 AI 驱动的招聘平台 Andela Talent Cloud (ATC)，而没有使用大语言模型 (LLM)。...此外，LLM 面临可解释性挑战，这对决策至关重要：虽然它们可以生成文本输出，但理解它们对结构化数据预测背后的推理具有挑战性，并且与专注于表格数据的技术（如 XGBoost 或类似技术）相比，这是一个显着的缺点...基本上，与专门为结构化数据处理设计的模型（例如图神经网络或传统的机器学习算法，如决策树或支持向量机）相比，它们在这些场景中无法以同样有效或高效的方式执行。...处理不完整数据 建立可信的匹配适应度评分意味着我们还必须克服人们个人资料中的漏洞——缺少基本数据。例如，有些人没有具体说明他们希望赚取多少，这对于匹配人员和设定符合客户预算预期的费率都很重要。...在这种具体情况下，我们开发了一项人才费率推荐服务，该服务通过识别具有类似技能的人员来生成某人可能根据其技能寻求多少的近似值。
图像二值化的目的是最大限度的将图象中感兴趣的部分保留下来，在很多情况下，也是进行图像分析、特征提取与模式识别之前的必要的图像预处理过程。...2、实现过程： 该函数的实现是一个迭代的过程，每次处理前对直方图数据进行判断，看其是否已经是一个双峰的直方图，如果不是，则对直方图数据进行半径为1（窗口大小为3）的平滑，如果迭代了一定的数量比如1000...次后仍未获得一个双峰的直方图，则函数执行失败，如成功获得，则最终阈值取两个双峰之间的谷底值作为阈值。 ...原始直方图 ? 平滑后的直方图 对于这种有较明显的双峰的图像，该算法还是能取得不错的效果的。...平滑后的直方图 五、迭代最佳阈值 1、描述： 该算法先假定一个阈值，然后计算在该阈值下的前景和背景的中心值，当前景和背景中心值得平均值和假定的阈值相同时，则迭代中止，并以此值为阈值进行二值化
图像二值化的目的是最大限度的将图象中感兴趣的部分保留下来，在很多情况下，也是进行图像分析、特征提取与模式识别之前的必要的图像预处理过程。...2、实现过程： 该函数的实现是一个迭代的过程，每次处理前对直方图数据进行判断，看其是否已经是一个双峰的直方图，如果不是，则对直方图数据进行半径为1（窗口大小为3）的平滑，如果迭代了一定的数量比如1000...次后仍未获得一个双峰的直方图，则函数执行失败，如成功获得，则最终阈值取两个双峰之间的谷底值作为阈值。... 平滑后的直方图 对于这种有较明显的双峰的图像，该算法还是能取得不错的效果的。... 平滑后的直方图 五、迭代最佳阈值 1、描述： 该算法先假定一个阈值，然后计算在该阈值下的前景和背景的中心值，当前景和背景中心值得平均值和假定的阈值相同时，则迭代中止
我们的测试显示，虽然最后一英里连接的百分比可能是最不稳定的，但在全球连接中，互联网核心的绝对长度使得中间里程性能成为整体延迟的最大决定因素。...比MPLS更实惠，比互联网更加一致，并且与运营商管理的SD-WAN服务不同，它不会将企业锁定在一个提供商的接入网络中。...让Cato真正与众不同的是他们的SD-WAN方法：它是基于云的SD-WAN，很可能是基于CPE的SD-WAN的发展。他们使用运营商PoP中运行的云规模软件堆栈来执行大多数SD-WAN和安全功能。...通过利用IP，使用软件定义的核心而不是MPLS骨干网，核心带宽的成本节约更为重要。软件定义的主干也不会将企业锁定在边缘硬件中。...全球WAN超越托管MPLS服务 全球广域网依赖运营商及其托管MPLS服务的日子早已过去。SD-CORE解决方案为企业提供了一系列替代方法，使企业能够在不影响网络性能的情况下降低带宽支出。
如何在不需要密码的情况下切换到另一个或特定的用户帐户。...默认情况下，只有root用户可以在不输入密码的情况下切换到另一个用户帐户。...任何其他用户将被提示输入他们要切换到的用户帐户的密码(或者如果他们使用sudo 命令，他们将被提示输入他们的密码),如果没有提供正确的密码,会得到一个 authentication failed错误 有两种解决方案...接下来，添加用户（例如 rumenz) 你想要su的账户postgres 没有组的密码 postgres使用usermod 命令。...在这种情况下，用户（例如rumenz) 谁将切换到另一个用户帐户（例如 postgres) 应该在sudoers文件或 sudo 组中才能调用 sudo command. $ sudo visudo
密度直方图 直方图是这样一种图，它首先将观察结果分组到各个箱子(bin)中，然后计算每个箱子中的事件数量。每个箱子里的计数或观察频率然后用条形图表示，箱子在x轴上，频率在y轴上。...一旦我们确认直方图服从某个已知分布，那么我们接下来要做的事情就是去估计这个分布的参数，所以叫做参数密度估计 例如上面的例子中，我们看左边的直方图可以大致猜测其服从正态分布，因此后面只需要求出这个正态分布即可...data \) B --> C(Transforming the data to better fit the distribution \) C --> D{loop \} 非参数密度估计 在某些情况下...尤其是当数据有两个峰(双峰分布)或多个峰(多峰分布)时，常常会出现这种情况。这种情况下参数密度估计变得不好使，所以非参数密度估计登场了。...核密度函数的原理比较简单，在我们知道某一事物的概率分布的情况下，如果某一个数在观察中出现了，我们可以认为这个数的概率密度很大，和这个数比较近的数的概率密度也会比较大，而那些离这个数远的数的概率密度会比较小
密度直方图 直方图是这样一种图，它首先将观察结果分组到各个箱子(bin)中，然后计算每个箱子中的事件数量。每个箱子里的计数或观察频率然后用条形图表示，箱子在x轴上，频率在y轴上。...一旦我们确认直方图服从某个已知分布，那么我们接下来要做的事情就是去估计这个分布的参数，所以叫做参数密度估计 例如上面的例子中，我们看左边的直方图可以大致猜测其服从正态分布，因此后面只需要求出这个正态分布即可...against the data) B --> C(Transforming the data to better fit the distribution) C --> D{loop} 非参数密度估计 在某些情况下...尤其是当数据有两个峰(双峰分布)或多个峰(多峰分布)时，常常会出现这种情况。这种情况下参数密度估计变得不好使，所以非参数密度估计登场了。...核密度函数的原理比较简单，在我们知道某一事物的概率分布的情况下，如果某一个数在观察中出现了，我们可以认为这个数的概率密度很大，和这个数比较近的数的概率密度也会比较大，而那些离这个数远的数的概率密度会比较小
正常情况下，标准的正态分布是单峰分布；但是在实际建模过程中，会遇到信用评分分布出现双峰的情况。...发现在频数相等的情况下，流水小于等于39000元和大于39000元两类分值相差较大。...图10 银行卡月均流水变量小于等于39000的信用评分直方图 从图9和图10中可发现，按照银行卡月均流水变量是否大于或者小于等于39000划分样本后，两个数据集下的信用评分分布皆展示了一定的正态性，图10...在P2P行业告诉发展的今天，互联网金融企业的管理系统和风控策略也不断更新完善，对应的内部系统不断完善的情况下，业务模式，系统升级，人员变动等都会造成数据中有隐含的规律发生变化，数据一致性的假设被打破。...本文是我们建模实践中整理的关于造成双峰情况的原因分析和解决方案，我们深知没有涵盖出现双峰的全部情况，还希望与读者、同行进行深入讨论，共同进步！
本文介绍超过十种以上的基于全局阈值的图像二值化方法，其中最大值为255表示白色， 0 表示黑色，H表示图像直方图。imageJ重要开源分支Fiji中已经实现了全局自动阈值16种方法。...ImageJ演示 首先来看一下原图，是一张人体细胞组织的图像，显示如下： ? 各种二值化方法生成的对应的二值图像图像显示如下： ?...InterModes阈值分割： 该方法假设直方图是一个双峰模式的直方图，对直方图使用平滑滤波迭代多次，知道只剩下两个最大的峰J与K则阈值为T=(J+K)/2, 如果图像形成直方图只会有一个单峰或者有大片平坦区域的时候...Minimum（最小阈值）： 该方法类似于中间帧模式(InterModes)，都是假设直方图有两个波峰，通过均值平滑滤波最终得到两个本地最大的波峰，阈值等于yt-1>yt<=yt+1。...Triangle（三角阈值分割） 该方法是假设直方图只有一个波峰（单峰直方图）使用如下方法求得最大距离对应的直方图灰度值即为阈值。OpenCV在其3.x版本中已经实现该方法。 ?
3.1.4 形态学处理 在二值化处理过程中我们发现处理效果存在较多的孔洞和毛边，边缘并不流畅，因此我们对处理后的二值图像进行开运算和闭运算，消除毛边，平滑边缘。...通常情况下，所采集到的静脉图像中，静脉血管纹理和手背的灰度差别很小。...3.4.2双阈值分割法 直方图双峰法（2-Mode method），如下图所示，即如果图像灰度直方图呈明显的双峰状，则选取双峰间的最低谷出作为图像分割的阈值所在。...在形态学操作效果较差的情况下，我们使用逻辑运算自定义函数‘fillholes’填补多余孔洞，具有一定的创新型； F....本文针对自定义函数fillboles的阈值确定以及图像细化修复过程具有较大的图像依赖性，在其他静脉图像中也许并不能得到较好的处理效果； C.
其中的OTSU算法上面已经说明，这次针对平均灰度算法和双峰平均值算法进行解析。 平均灰度算法： 平均灰度算法其实很简单，就是将图片灰度处理后，求一下灰度图的平均灰度。...： 此方法实用于具有明显双峰直方图的图像，其寻找双峰的谷底作为阈值，但是该方法不一定能获得阈值，对于那些具有平坦的直方图或单峰图像，该方法不合适。...该函数的实现是一个迭代的过程，每次处理前对直方图数据进行判断，看其是否已经是一个双峰的直方图，如果不是，则对直方图数据进行半径为 1（窗口大小为 3 ）的平滑，如果迭代了一定的数量比如 1000 次后仍未获得一个双峰的直方图...，则函数执行失败，如成功获得，则最终阈值取双峰的平均值作为阈值。...因此实现该算法应有的步骤： 获取原图像的灰度图 灰度直方统计 平滑直方图 求双峰平均值作为阈值 T 其中第三步平滑直方图的过程是一个迭代过程，具体流程图： ?
默认情况下，displot()/histplot()根据数据的方差和观测值的数量选择默认的bin大小。但是您不应该过度依赖这种自动方法，因为它们依赖于对数据结构的特定假设。...，不同的直方图是相互“分层”的，在某些情况下，它们可能很难区分。...过度平滑的估计可能会抹去有意义的特征，但未平滑的估计可能会在随机噪声中掩盖真实的形状。...在直方图模式下，displot()(与histplot()一样)可以选择包括平滑的KDE曲线(注意KDE =True, not kind=" KDE "): sns.displot(diamonds...ECDF图的主要缺点是它表示分布的形状不如直方图或密度曲线直观。考虑鳍状肢长度的双峰性如何在直方图中立即显现，但要在ECDF图中看到它，必须寻找不同的斜率。
由 ChatGPT 生成的文章摘要 博主在这篇文章中分享了一个有关在没有可移动存储介质的情况下如何重装进不去操作系统的电脑的经历。文章描述了博主帮亲戚检测电脑后，意外地导致电脑无法启动。...论我是如何在没有可移动存储介质的情况下重装了一台进不去操作系统的电脑的 前言 前几天推荐家里亲戚买了台联想小新 Pro 16 笔记本用来学习用，由于他们不怎么懂电脑，于是就把电脑邮到我这儿来让我先帮忙检验一下...点击进入以后，熟悉的页面呈现，我成功的进入到了 WePE 的恢复系统中！...将镜像文件放入驱动器中即可使用。...困扰我一下午的难题，终于在此刻得到了解决。
可以看到这里把阈值设置成了127（中灰色），对于BINARY方法， 当图像中的灰度值大于127的重置像素值为255 二、自适应阈值 自适应阈值可以看成一种局部性的阈值，通过规定一个区域大小，比较这个点与区域大小里面像素点的平均值...（或者其他特征）的大小关系确定这个像素点是属于黑或者白(如果是二值情况)。...答案就是不停的尝试。如果是一副双峰图像(简单来说双峰图像是指图像直方图中存在两个峰)呢?我们岂不是应该在两个峰 之间的峰谷选一个值作为阈值?这就是 Otsu 二值化要做的。...简单来说就是对一副双峰图像自动根据其直方图计算出一个阈值。...Thresholding", 'Gaussian filtered Image','Histogram',"Otsu's Thresholding"] # 这里使用了 pyplot 中画直方图的方法
自适应阈值 在上一节中，我们使用一个全局值作为阈值。但这可能并非在所有情况下都很好，例如，如果图像在不同区域具有不同的光照条件。在这种情况下，自适应阈值阈值化可以提供帮助。...cv.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C:阈值是邻域值的高斯加权总和减去常数C。 该BLOCKSIZE确定附近区域的大小，C是从邻域像素的平均或加权总和中减去的一个常数。...下面的代码比较了光照变化的图像的全局阈值和自适应阈值： 结果： ? Otsu的二值化 在全局阈值化中，我们使用任意选择的值作为阈值。相反，Otsu的方法避免了必须选择一个值并自动确定它的情况。...考虑仅具有两个不同图像值的图像（双峰图像），其中直方图将仅包含两个峰。一个好的阈值应该在这两个值的中间。类似地，Otsu的方法从图像直方图中确定最佳全局阈值。...在第一种情况下，采用值为127的全局阈值。在第二种情况下，直接采用Otsu阈值法。在第三种情况下，首先使用5x5高斯核对图像进行滤波以去除噪声，然后应用Otsu阈值处理。了解噪声滤波如何改善结果。
♣ 题目部分 在Oracle中，如何在不执行SQL的情况下获取执行计划？ ♣ 答案部分 1、“EXPLAIN PLAN FOR SQL”不实际执行SQL语句，生成的计划未必是真实执行的计划。...2、SQL*Plus的AUTOTRACE功能，命令：SET AUTOTRACE TRACEONLY EXPLAIN。...除SET AUTOTRACE TRACEONLY EXPLAIN外其它的AUTOTRACE方式均实际执行SQL。...但是，如果该命令后执行的是DML语句，那么该DML语句是确实被Oracle实际执行过的。 本文选自《Oracle程序员面试笔试宝典》，作者：李华荣。
不平衡的前景和背景（使用直方图修改正确） 分割 对于本文，我们使用Otsu 的方法分割，使用中位数滤波器平滑图像后，然后验证结果。只要分段结果是二进制的，就可以对任何分段算法使用相同的验证方法。...前处理 在分割数据之前，我们应该检查一下数据集，以确定是否存在由于成像系统而造成了伪影。在此示例中，我们仅讨论一个图像。通过查看图像，我们可以看到没有任何明显的伪影会干扰分割。...要确定哪种阈值技术最适合分割，我们可以先通过阈值确定是否存在将这两个类别分开的独特像素强度。在这种情况下，可以使用通过目视检查获得的强度对图像进行二值化处理。...分割 去除噪声后，我们可以用skimage滤波器模块对所有阈值的结果进行比较，来确定所需要使用的像素。有时，在图像中，其像素强度的直方图不是双峰的。...如果存在双峰直方图（具有两个不同的峰）或阈值可以更好地分隔类别，则效果很好。
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