GitHub: https://github.com/nzbin/CardShow/ Demo: https://nzbin.github.io/CardShow/ 前言 这个小项目（卡片秀）是一个卡片抽奖特效插件，用开源项目这样的词语让我多少有些羞愧，毕竟作为一个涉世未深的小伙子，用项目的标准衡量还有很大差距。不过该案例采用 jQuery 插件方式编写，提供配置参数并且做了浏览器兼容优化，整体而言作为一个小项目也不为过。目前正在持续更新。 当然，博主写这篇文章不是为了炫耀这个 Demo，而是交
生成相邻不重复随机数是之前抽奖插件的遗留问题，在之前的文章中已经简单说过，但没有更好的解决方案。经过一个多月的修改，抽奖插件已经趋于完善，在此分享一下这个问题的解决方法。以下是最初的方法，但是会出现一个单独的全局变量，整体而言稍显多余，不算完美。 // 产生相邻不重复的随机数，n 为随机数个数 var b = 0; function random(n) { var a = Math.floor(Math.random() * n); if (a == b) {
2：jQuery版本 那么jQuery中怎么随机选出固定数组数组[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]中的三个元素，并构造成新数组的？
有时候，我们需要创建一组不重复的随机组，例如在指定单元格区域中创建一组不重复的随机数用于模拟数据分析。
最近用django写了一个后台系统，使用的是验证码方式。但是开发人员抱怨，输入验证太麻烦，还有可能出错，太影响效率了。
机器之心专栏 机器之心编辑部 美国东北大学，罗切斯特理工等研究者提出参数集约型掩码网络，探索有限数量随机数的表征能力并提升神经网络储存和传输效率。 为了处理更复杂的任务，近年来神经网络的规模也在不断变大，如何高效的储存和传输神经网络变得十分重要。另一方面，随着彩票假说（Lottery Ticket Hypothesis (LTH)）的提出，随机稀疏神经网络最近展现出很强的潜力，如何利用这种潜力来提高网络的存储和传输效率也很值得探索。 来自美国东北大学和罗切斯特理工的研究者提出参数集约型掩码网络（Parame
在游戏开发中，我们经常会回使用到边框检测。我们知道，边框检测是计算机视觉中常用的技术，用于检测图像中的边界和轮廓。在Python中，可以使用OpenCV库来实现边框检测。具体是怎么实现的？以下是一个简单的示例代码，演示如何在Python中使用OpenCV进行边框检测：
神经网络是复杂、多维、非线性的数组运算。如何在避免过于复杂或重复的情况下呈现深度学习模型架构的重要特征呢？又该以何种方式清晰直观、启发性地呈现它们呢？（好看也是加分项！）无论研究还是教学项目对此都没有固定标准。
AI研习社按：本文作者 Jason Brownlee 为澳大利亚知名机器学习专家、教育者，对时间序列预测尤有心得。原文发布于其博客。AI研习社崔静闯、朱婷编译。 神经网络算法利用了随机性，比如初始化随机权重，因此用同样的数据训练同一个网络会得到不同的结果。 初学者可能会有些懵圈，因为算法表现得不太稳定。但实际上它们就是这么设计的。随机初始化可以让网络通过学习，得到一个所学函数的很好的近似。 然而， 有时候用同样的数据训练同一个网络，你需要每次都得到完全相同的结果。例如在教学和产品上。 在这个教程中，你会学到
一个非常简单的键盘记录程序，可捕获击键并将其每秒发送到外部页面.JS和PHP代码在归档中提供的PHP。
作者姓名：李鹏 原文链接：http://www.jianshu.com/p/8b68f4df749e 前言 这里有这么多前端面试题干货，你确定不点进来看看？ 好吧，如果你看到这句话，你明显是点进来了。 那么恭喜你，接下来我就和你们分享一下，近期我收集到的各个公司的面试题。 本文为作者原创，转载请告知作者并取得同意方可转载。 违者作者保留法律追究权利。 前端面试题 闲话就不扯了，直接开始分享。 2.1、第一套面试题 ---- 当前一段代码输出结果是什么？ 当前一段代码输出结果是什么？ 假设现有一篇文章
但仅仅用这些武器弹药，还不够，仅仅能够在画布上打出这些基本图元，威力还不够大，我们需要再使用一些装备增强我们的战斗力，这样我们才能在画布上打出艺术感的画面。
论文和代码可以在这个网址找到：https://cs.adelaide.edu.au/~tjchin/apap/
由于我们不能将大量数据一次性放入网络中进行训练，所以需要分批进行数据读取。这一过程涉及到如何从数据集中读取数据的问题，pytorch提供了Sampler基类【1】与多个子类实现不同方式的数据采样。子类包含：
对于许多任务来说，收集注释良好的图像数据集来训练现代机器学习算法的成本高得令人望而却步。一个吸引人的替代方案是渲染合成数据，其中地面实况注释是自动生成的。不幸的是，纯基于渲染图像训练的模型往往无法推广到真实图像。为了解决这一缺点，先前的工作引入了无监督的领域自适应算法，该算法试图在两个领域之间映射表示或学习提取领域不变的特征。在这项工作中，我们提出了一种新的方法，以无监督的方式学习像素空间中从一个域到另一个域的转换。我们基于生成对抗性网络（GAN）的模型使源域图像看起来像是从目标域绘制的。我们的方法不仅产生了合理的样本，而且在许多无监督的领域自适应场景中以很大的优势优于最先进的方法。最后，我们证明了适应过程可以推广到训练过程中看不到的目标类。
老孟导读：大家好，这是【Flutter实战】系列文章的第三篇，这一篇讲解图片组件，Image有很多高级用法，希望对您有所帮助。
大语言模型（LLMs）的成功激发了计算机视觉领域探索分割基础模型的兴趣。这些基础分割模型通常通过 Prompt Engineer 来进行 zero/few 图像分割。其中，Segment Anything Model（SAM）是最先进的图像分割基础模型。
第一个针对「Segment Anything」大模型的域适应策略来了！相关论文已被CVPR 2024 接收。
随着计算机、通信技术和区域医疗协同服务的不断发展，信息的安全与保密显得越来越重要。医学图像作为诊断依据的重要部分需要在公网上传播，为了防止病人敏感信息的非法泄漏，研究医学图像加密有着重要的意义。
现在国家在鼓励做大数据、全面进行数字化中国建设，很多企业包括很多有前瞻性的创业人都开始进军大数据，各种根据自己的擅长领域开始储备数据源，我们需要做大数据第一步就是利用网络爬虫技术解决数据源聚合问题。我2018年主要利用python3+mysql+cookie池+代理IP池自己研发了一套AI智能深度数据挖掘系统，主要是解决企业工商数据源、商标数据源、专利数据源、招标中标数据源、土地数据源、食品药品数据源等多种国家开放的数据源的聚合。当时在做企业工商数据源聚合挖掘时候遇到了封IP、验证码、还有会员登陆等等各种反爬机制，最终我通过各种技术方式解决了所有问题，下面将分享一下个人的一些经验。
深度模型由于与训练和测试数据分布的匹配而实现了惊人的性能。然而，这种假设在实际世界中是脆弱的，因为收集训练数据以覆盖通用分布是不可能的。因此，在推理时遇到的未见分布会导致性能退化，这源于分布转移。
1、给定一个数据流，数据流长度N很大，且N直到处理完所有数据之前都不可知，请问如何在只遍历一遍数据（O(N)）的情况下，能够随机选取出m个不重复的数据
本文介绍一篇由港中文发表于ICLR-2020的论文《Mutual Mean-Teaching: Pseudo Label Refinery for Unsupervised Domain Adaptation on Person Re-identification》[1]，其旨在解决更实际的开放集无监督领域自适应问题，所谓开放集指预先无法获知目标域所含的类别。这项工作在多个行人重识别任务上验证其有效性，精度显著地超过最先进技术13%-18%，大幅度逼近有监督学习性能。这也是ICLR收录的第一篇行人重识别任务相关的论文，代码和模型均已公开。
（本文框架） 01 输为什么要用抽样样本 我们经常需要调查某一批对象的某一项情况，如果所调查对象的体量比较少时，我们可以采取去量调查统计的形式，但是如果被调查统计对象体量较大时，很显然全量统计就有点不
【导读】“如果人工智能是新的电力能源，那么数据就是新的煤炭能源。”由于人工智能（AI）和深度学习的快速发展，到现在为止，影响了无数的生命，改变了大千世界，这些都是我们曾经在科幻小说中梦寐以求的。不幸的是，正如我们已经看到的那样，目前世界上可消耗的煤炭资源濒临枯竭，许多 AI 应用系统几乎没有，甚至根本没有可以访问到它们的数据。
在上一篇文章《还在担心报表不好做？不用怕，试试这个方法》（三）中，小编为大家分享了数据间的主从关系及单元格布局。主要讲解数据之间的主从关系，以及如何在单元格中表示这种关系。
在上一章中，我们了解了神经图灵机（NTM）以及它如何存储和从内存中检索信息。 我们还了解了称为记忆增强神经网络的 NTM 变体，该变体广泛用于单样本学习中。 在本章中，我们将学习一种有趣的，最流行的元学习算法，称为模型不可知元学习（MAML）。 我们将了解什么是不可知论元学习模型，以及如何在监督和强化学习设置中使用它。 我们还将学习如何从头开始构建 MAML，然后我们将学习对抗性元学习（ADML）。 我们将看到如何使用 ADML 查找健壮的模型参数。 接下来，我们将学习如何为分类任务实现 ADML。 最后，我们将学习用于元学习的上下文适应元学习（CAML）。
数组是由 n（n≥1）个相同类型的数据元素构成的有限序列，每个数据元素称为一个数组元素，每个元素在 n 个线性关系中的序号称为该元素的下标，下标的取值范围称为数组的维界。
大数据文摘作品 编译：小鱼 不久前，文摘菌给大家分享了一篇Ian Goodfellow的论文，教大家如何把一张哈士奇的图像硬生生的AI成一只猫咪，论文的结果确实会让人傻傻分不清楚，点击这里查看相关内容。 然而，今天的这篇论文效果更棒！先上两张图片： 当你养了一只哈士奇觉得不过瘾的时候，你可以AI出四只小猫咪，让它们一起陪你玩耍。 用一张猫咪的图像生成老虎、狮子或者豹子等其他猫科动物的图像！ 用一张猫咪的图像生成小柯基、萨摩耶或者二哈的图像！ 当然你也可以用豹子的图像生成萨摩耶、二哈或者小柯基的图像…… 这种
其中要生成大量的没有意义的测试数据，以便进行压力测试，这个数据是最好生成的，只需要写几条SQL语句，多运行几次即可。如果不想写SQL语句，也可以使用数据生成工具：VisualStudio、PowerDesigner、DataFactory等都可以使用。我推荐使用DataFactory，有较强的定制性。
作为一个比较菜的前端，每次拿到接口的时候都是怀着比较激动的心情，拿到以后看请求参数，请求方式，返回参数等等，看的很明白了，ok开始写了，写到一个查询的时候，接口请求成功了，但是呢一直没数据吗，无奈日志打到控制台吧，打出来以后没数据，就问后端，为什么没有写几条测试数据呢？后端来了一句，你自己用postman新增几条就行了，调新增的接口，什么？？？？wfk？？？？，我要测试分页啊，大哥，我怎么加，我至少要加几十条吧，哎，好吧，你也是够了，但是像我这样看时间如生命的人怎么可能使用postman这种效率如此低下的工具呢？干脆自己写一个函数，让它自动新加一些数据进去，开始干：
JavaScript是一种动态计算机编程语言。它是轻量级的，最常用作网页的一部分，其实现允许客户端脚本与用户交互并生成动态页面。它是一种具有面向对象功能的解释型编程语言。
图像翻译目的是用模型将源域图像转换到目标域图像，通常涉及标签图到场景图的转换、图像风格、人脸的属性变换、标签图到场景图的转换。
①Math.random()： 获取随机小数范围：[0.0,1.0) 返回的值是double类型
本文主要分享 Elastic-Job-Lite 运维平台。内容对应《官方文档 —— 运维平台》。
Cropping Images In The Browser With Vue.js
理解ES 全称: ECMAScript js语言的规范 我们用的js是它的实现 js的组成 ECMAScript(js基础) 扩展-->浏览器端 BOM DOM 扩展-->服务器端 Node.js ES5 严格模式 运行模式: 正常(混杂)模式与严格模式 应用上严格式: 'strict mode'; 作用: 使得Javascript在更严格的条件下运行 消除Javascript语法的一些不合理、不严谨之处，减少一些怪异行为 消除代码运行的一些不安全之处，保证代码运行的安全 需要记住的几个变化 声明定
在前面的一些章节中，我们介绍了如何在只有6万张图像的Fashion-MNIST训练数据集上训练模型。我们还描述了学术界当下使用最广泛的大规模图像数据集ImageNet，它有超过1,000万的图像和1,000类的物体。然而，我们平常接触到数据集的规模通常在这两者之间。
要想获取不重复的随机数，我们需要一点小技巧。例如，想要获取21个不重复的随机数，可以先将21个数字按顺序排序，然后再从中选择所需的数字，这样可以避免出现任何重复数。
思路：将生成的随机数存入数组，再在数组中去除重复的值，即可生成一定数量的不重复随机数。
在 Yann Lecun 等人的推动下，自监督学习成为了深度学习领域最受瞩目的技术之一。互联网世界源源不断产生的数据流无疑是充分发挥自监督学习能力的最佳土壤。然而，将自监督学习应用于自然场景将面临哪些严峻的挑战？且看来自 CMU 的 Abhinav Gupta 团队如何对此展开研究。 编译 | OGAI 编辑 | 陈彩娴 1 摘要 自监督学习旨在消除表示学习对人工标注的需求，我们希望自监督学习利用自然场景下的数据学习表征，即不需要有限的和静态的数据集。真正的自监督算法应该能够利用互联网上产生的连续数据流，或
（3）stripAndCollapse 作用： 将vaues以空格分开，再以空格拼接
JavaScript中的 this 对于初学者来说是个难点，对于老手也会困惑。之前有一个小伙伴一直问我this的相关问题，所以今天抽出点时间深入的带大家理解this。希望通过我的理解能够对正在处于对this困惑的你指引方法，让你再也不用怕JavaScript中的this了，让你明白在各种情况下使用this。JavaScript 的 this 关键词是很不一样，因为 JavaScript 本来就不是一门基于类的面向对象编程语言。this 就是一个指针，指向我们调用函数的对象。
作者针对短串联重复序列这个生物学中的特殊motif和最新一代的纳米孔测序相结合，开发了DeepRepeat，讲纳米孔测序的电信号转化为RGB通道的图像，使用深度学习模型对图像进行处理，最终实现对序列的分类。作者在一般数据集和全基因组数据集上进行了测试，验证了模型性能。
VBA编程实现不重复随机数输出。VBA里的随机函数是RND，在工作表中随机函数是RAND，一字之差，可要记好了。RND取值范围是[0,1)，意思是0和1之间的一个随机数，包含0，但不包含1。
关注并星标 从此不迷路 计算机视觉研究院 公众号ID｜ComputerVisionGzq 学习群｜扫码在主页获取加入方式 论文地址：https://arxiv.org/pdf/2206.00790.pdf 计算机视觉研究院专栏 作者：Edison_G 计算机视觉的自监督学习取得了巨大的进步，并改进了许多下游视觉任务，例如图像分类、语义分割和对象检测。 01 概要简介 计算机视觉的自监督学习取得了巨大的进步，并改进了许多下游视觉任务，例如图像分类、语义分割和对象检测。其中，生成式自监督视觉学习方法如M
机器之心报道 编辑：王楷 本文提出了一个统一的框架，其中包括文本到图像生成模型和图像到文本生成模型，该研究不仅为改进图像和文本理解提供了见解，而且为多模态模型的融合提供了一个有前途的方向。 多模态研究的一个重要目标就是提高机器对于图像和文本的理解能力。特别是针对如何在两种模型之间实现有意义的交流，研究者们付出了巨大努力。举例来说，图像描述（image captioning）生成应当能将图像的语义内容转换输出为可被人们理解的连贯文本。相反，文本 - 图像生成模型也可利用文本描述的语义来创建逼真的图像。 这就
在几个星期前,W3C在2016年11月发布了新的 HTML 5.1 recommendation,HTML规范得到了重大改进，在最近的博客中,W3C将新的主版本称为黄金标准，因为HTML 5.1为我们提供了新的方法，我们可以使用HTML来创建更灵活的网络体验。
昨天，arXiv上出现了一篇非常硬核的论文“How to Understand Masked Autoencoder”。该论文为何恺明的最新一作论文“Masked Autoencoders Are Scalable Vision Learners”提供了理论解释和相关数学证明。
Lazy Load 这个 jQuery 插件，是用来缓冲加载图片的插件。如果一篇文章很长有很多图片的话，下载图片就需要很多时间。而这款插件，会检测你的滚动情况，只有你要看到那个图片的时候，它才会从后台请求下载图片，然后显示出来。使用这个插件，可以在需要显示图片的时候，才下载图片，所以可以减少服务器的压力，避免不必要的资源下载。如果一个人不看下面的图片，那加载下面的图片就是一种浪费。
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