如何将标签添加到R中的dygraph mouseover？ - 腾讯云开发者社区

EasyNVR已经支持自定义上传音频文件，可以做慢直播场景使用，前两天有一个开发者提出一个问题：想把一个MV中的音频拿出来放到EasyNVR中去做慢直播。...经过我们的共同研究之后，终于想出一个办法，就是先将这个音乐提取出来，再添加进EasyNVR中。...我们采用的是ffmpeg命令行的方法拿到AAC数据，具体命令如下： ffmpeg -i input-video.mp4 -vn -acodec copy output-audio.aac 将获取的AAC...不得不说ffmpeg就是强大，ffmpeg是专门用于处理音视频的开源库，既可以使用它的API对音视频进行处理，也可以使用它提供的工具，如 ffmpeg，ffplay，ffprobe，来编辑你的音视频文件...如果大家对我们的开发及产品编译比较感兴趣的话，可以关注我们博客，我们会不定期在博客中分享我们的开发经验和一些功能的使用技巧，欢迎大家了解。

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R中优雅的处理长标签文本

欢迎关注R语言数据分析指南 ❝在使用ggplot2包绘制图形时，若轴文本标签过长则非常难受需要经过处理才能完美的嵌合图形。...本次来介绍了两种处理长标签的方法，希望对各位观众老爷有所帮助，可根据自己的数据需求选择合适的解决方案。...❞ 加载R包 library(tidyverse) library(patchwork) 创建数据 df <- tibble( x = c("This is a *very &……longggggg...ANOTHER incredibly long long long long label"), y = c(10, 20, 30) ) 使用scale_x_discrete ❝这种方法直接在坐标轴设置中处理长标签...优点:灵活性高，可以进行更复杂的文本操作,易于扩展到其他类型的图表或分析。缺点:代码稍显复杂,修改了数据结构，增加了新的列。

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Maven项目中如何将自定义标签的tld文件添加到META-INF目录下

项目开发中为了提高复用性，经常把自定义标签打成单独的jar文件，同时将tld文件添加到jar文件中的META-INF目录下，这样其他的项目就能很方便的使用这些自定义标签。...tld文件中定义： 1 2 3 4 1.0 1.2 demo 如何将...首先想到的是将META-INF放置在/main/resources目录下，但打包的时候却发现Maven将自己的描述文件放置在META-INF下面，我们自定义的tld文件却被覆盖掉了。...解决的方式就是不让Maven在打包时生成描述文件，只需要编辑pom.xml文件如下： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 <plugin

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NXP的S32K144如何将静态库文件添加到 S32DS工程中？

来源：技术让梦想更伟大作者：李肖遥我们经常使用静态库或者动态库，那么在NXP的s32k144使用中，如何将静态库文件 (*.a) 添加到 S32 Design Studio GCC 项目中呢？...本文介绍两种方法，这些方法在库更新如何反映到项目构建过程中的意义上彼此不同。...在上面的示例中，GCC 链接器将在文件夹“c:\my_libs”中搜索名为“libtestlib.a”的库文件，如果找不到库，则会发生链接器错误。...对于自定义库名称，请在库名称开头添加冒号“:”以禁用默认前缀/扩展名扩展，GCC 链接器现在在下面的示例中搜索文件名“testlib.lib”： 2将静态库与依赖项添加到可执行（elf）文件如果静态库已更改...- “触及”，有时需要触发项目重建，在这种情况下库应添加到不同的项目对话框中：点击Project Properties -> C/C++ Build -> Settings -> Standard

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从零学Paddle系列-1 Paddle框架CNN相关API详解

[4, 4, 3] out = fluid.layers.flatten(x=x, axis=2)# out shape is [16, 3] cross_entropy 用于计算交叉熵损失，根据硬标签和软标签有不同的输入方式...- input 输入多维张量，最后一维是类别数 - label 输入input对应的标签值。...,Nk,1] ，数据类型为int64，且值必须大于等于0且小于D；若soft_label=True，要求label的维度、数据类型与input相同，且每个样本各软标签的总和为1。...- soft_label (bool) – 指明label是否为软标签。默认为False，表示label为硬标签；若soft_label=True则表示软标签。...=True，要求label的维度、数据类型与input相同，且每个样本各软标签的总和为1。

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人人都要会编程—金融大佬问我利率预测

forward函数是框架指定实现前向计算逻辑的函数，程序在调用模型实例时会自动执行forward方法。在forward函数中使用的网络层需要在init函数中声明。...实现过程分如下两步：定义init函数：在类的初始化函数中声明每一层网络的实现函数。在房价预测模型中，只需要定义一层全连接层FC，模型结构和1-2 节模型保持一致。...定义forward函数：构建神经网络结构，实现前向计算过程，并返回预测结果，在本任务中返回的是房价预测结果。...在上述代码中可以发现声明模型、定义优化器等操作都在with创建的 fluid.dygraph.guard()上下文环境中进行，可以理解为with fluid.dygraph.guard()创建了飞桨动态图的工作环境...astype('float32') # 获得当前批次训练数据 y = np.array(mini_batch[:, -1:]).astype('float32') # 获得当前批次训练标签

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Dygraphs 中 x 轴等间距实现

本文，我们来探讨下，如何在 Dygraphs 中的 X 轴上等间距的展示每一条竖线，间隔是 1s，如上图。我们的思路是怎样的呢？...在 Dygraphs 中没有相关的 api 直接调用，但是我们发现了这么一个属性 pixelsPerLabel 属性。 pixelsPerLabel 表明 x 轴或者 y 轴标签之间的宽度。.../ this.t / 2) * 1000 } } } // 不存在 Dygraph 对象的情况下，新建 Dygraph 对象 if(!...this.dygraph) { this.dygraph = new Dygraph(this.chart, this.data, options); } else { // 存在 Dygraph...在 angular 中，我们一般选择 @HostListener 进行调用。

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四天搞懂生成对抗网络（三）——用CGAN做图像转换的鼻祖pix2pix

对比发现，Pix2Pix与CGAN的结构有两点不同：在Pix2Pix中，输入生成器的控制条件由“分类标签y”变成了A组（原风格）图片，因为这里我们要用A组（原风格）图片做为控制条件来生成B组（目标风格...细心的同学可能会发现：在刚才那张“对比普通CGAN和Pix2Pix结构”的图片中，我们对“条件y”的解释，与上一张“介绍给Pix2Pix加标签原因”的图片中的解释不一样。...在Pix2Pix中，输入判别器的控制条件也由“分类标签y”变成了A组（原风格）图片。...公式中的x指A组（原风格）图片，y指B组（目标风格）图片，z指C输入给生成器的（一般是高斯分布的）噪声，代码中并未使用。再来看看CGAN损失： ?...) r = Residual(3, False) pred_res = r(img_a) print('测试残差块输出的形状：', pred_res.shape) g

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手写数字识别任务第一次训练(结果不好)

Yann LeCun等人从SD-1和SD-3中各取一半作为MNIST训练集和测试集，其中训练集来自250位不同的标注员，且训练集和测试集的标注员完全不同。...执行的结果很多,我就截图一些从打印结果看，从数据加载器train_reader()中读取一次数据，可以得到形状为（8, 784）的图像数据和形状为（8,）的标签数据。...其中，形状中的数字8与设置的batch_size大小对应，784为MINIST数据集中每个图像的像素大小(28*28)。...可以看到图片显示的数字是5，和对应标签数字一致。 ? 图2：matplotlib打印结果示意图因为存储的是28x28的向量图,所以坐标也是对应的 ?...获取预测结果，取整后作为预测标签输出。在模型测试之前，需要先从'./work/example_0.jpg'文件中读取样例图片，并进行归一化处理。

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jquery 事件绑定及取消 bind live delegate on one区别（超详细且通俗易懂）

规定添加到元素的一个或多个事件。由空格分隔多个事件值。必须是有效的事件。 data 可选。规定传递到函数的额外数据。 function 必需。规定当事件发生时运行的函数。...，包含要添加到元素的一个或多个事件，以及当事件发生时运行的函数。...，函数中可以用event.data接受使用。...，在版本更新迭代中，前面三位有的无了。...规定当事件发生时运行的函数。它既可以给单个标签绑定事件，有map映射，也可以自主选择事件委托对象给后面动态创建的节点绑定事件。

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拆解式解读如何用飞桨复现胶囊神经网络（Capsule Network）

比如，对下图中字母R进行旋转、加边框，CNN会错误地认为下图的三个R是不同的字母。 ? 如下图，有两张图片，它们都是由一个椭圆的轮廓、眼睛、鼻子和嘴巴组成。...在胶囊J中，低层胶囊的输出乘以相应的矩阵W后，落在了远离胶囊J中的红色聚集区的地方；而在胶囊K中，它落在红色聚集区边缘，红色聚集区表示了这个高层胶囊的预测结果。...，该向量由9个零和1个一（正确标签）组成。...在损失函数公式中，与正确的标签对应的输出胶囊，系数Tc为1。 ? 如果正确标签是9，这意味着第9个胶囊输出的损失函数的Tc为1，其余9个为0。...(fluid.layers.square(max_r),(train_params['batch_size'],-1))#32,10 #合并的时候直接用one-hot形式的标签逐元素乘算便可

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手写数字识别任务之数据处理

train_set（训练集）：包含50000条手写数字图片和对应的标签，用于确定模型参数。...val_set（验证集）：包含10000条手写数字图片和对应的标签，用于调节模型超参数（如多个网络结构、正则化权重的最优选择）。...test_set（测试集）：包含10000条手写数字图片和对应的标签，用于估计应用效果（没有在模型中应用过的数据，更贴近模型在真实场景应用的效果）。...，以及数据的类型:") print("图像维度: {}, 标签维度: {}, 图像数据类型: {}, 标签数据类型: {}".format(image_data.shape, label_data.shape...异步队列：数据读取和模型训练交互的仓库，二者均可以从仓库中读取数据，它的存在使得两者的工作节奏可以解耦。

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免费的OCR识别工具就是香！

make make install #创建软连接 ln -s /usr/local/python3/bin/python3 /usr/bin/python3 #查看版本 python3 -V 在安装过程中如果出现...https://gitee.com/paddlepaddle/PaddleOCR 4、安装PaddleOCR 第三方依赖包 cd PaddleOCR #安装第三方依赖项 pip3 install -r...# 解压 tar -zxvf pip-18.1.tar.gz # 安装 cd pip-18.1 python3 setup.py build python3 setup.py install # 添加到软连接...module named 'imgaug' pip install git+https://github.com/aleju/imgaug ps：Paddle-OCR也可以部署在Windows系统中。...mirror.baidu.com/pypi/simple git clone https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR #在PaddleOCR目录下 pip3 install -r

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零基础入门深度学习（十一）：目标检测之YOLOv3算法实现下篇

= fluid.layers.sigmoid_cross_entropy_with_logits(pred_classification, label_classification) 在前面几个小节中我们已经知道怎么计算这些预测值和标签了...iou_above_thresh_indices label_objectness[ignore_indices] = -1 return label_objectness 下面通过调用这两个函数，实现如何将部分预测框的...objectness标签设置为-1了，不计算其对任何一种损失函数的贡献。...tw = reshaped_output[:, :, 2, :, :] th = reshaped_output[:, :, 3, :, :] # 从label_location中取出各个位置坐标的标签..., [label, score, x1, x2, y1, y2]] 预测框列表中每个元素[label, score, x1, x2, y1, y2]描述了一个预测框，label是预测框所属类别标签，score

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手把手教你使用Dygraphs可视化时间序列数据（附代码、链接）

本文将介绍如何使用JavaScript的图形库Dygraphs来动态地可视化存储在InfluxDB（时间序列数据库）中不断更新的时间序列数据。 ?...比如这个例子，我将使用由DevRel Anais Dotis-Georgiou独立编写的教程中的数据，使用Telegraf 编写的exec或尾部插件来收集比特币价格和体积数据，并查看它随时间变化的趋势。...然后，我将使用前端的HTTP API定期查询InfluxDB中的数据。让我们开始吧！...在下面这个例子中，我在index.html文件里添加了几个脚本标签，便于参考。 Dygraph，添加数据数组，并在我们的选项对象中添加第三个参数。

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零基础入门深度学习（十）：目标检测之YOLOv3算法实现上篇

02 单阶段目标检测模型YOLO-V3 在前面第（八）讲的目标检测基础概念篇章中，我们曾介绍过R-CNN系列算法：需要先产生候选区域，再对RoI做分类和位置坐标的预测，这类算法被称为两阶段目标检测算法。...与R-CNN系列算法不同，YOLO-V3使用单个网络结构，在产生候选区域的同时即可预测出物体类别和位置，不需要分成两阶段来完成检测任务。...另外，YOLO-V3算法产生的预测框数目比Faster-RCNN少很多。Faster-RCNN中每个真实框可能对应多个标签为正的候选区域，而YOLO-V3里面每个真实框只对应一个正的候选区域。...将上方支路中输出的特征图与下方支路中产生的预测框标签建立关联，创建损失函数，开启端到端的训练过程。接下来具体介绍流程中各节点的原理和代码实现。...如果锚框包含了物体，那么它对应的预测框的中心位置和大小应该是多少，或者说上面计算式中的应该是多少。如果锚框包含了物体，那么具体的具体类别是什么，这里使用变量label来表示其所属类别的标签。

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jQuery 事件注册、事件处理

比如mouseover、mouseout、blur、focus、change、keydown、keyup、resize、scroll 等演示代码 ...案例：发布微博案例 1.点击发布按钮，动态创建一个小li，放入文本框的内容和删除按钮，并且添加到ul 中。2.点击的删除按钮，可以删除当前的微博留言。 ...代码实现 $(function () { // 1.点击发布按钮，动态创建一个小li，放入文本框的内容和删除按钮，并且添加到ul 中 $...}); // 2.点击的删除按钮，可以删除当前的微博留言li // 原来的方法此时的click不能给动态创建的a标签添加事件因为上面添加的a还没有触发...ul> 我们都是好孩子我们都是好孩子我们都是好孩子我是一个P标签

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【Java 进阶篇】JavaScript DOM 编程：理解文档对象模型

在 web 开发中，DOM（文档对象模型）是一个重要的概念。DOM 是一种将网页文档表示为树状结构的方式，允许开发者使用 JavaScript 来访问和操作网页的内容。...DOM 的树状结构如下所示：文档（Document）是整个网页的根节点。元素（Element）是文档中的标签，如、、。...，然后从该元素中获取具有 class 属性为 “child” 的子元素。...，然后创建一个新的元素，并将其作为子元素添加到 “parent” 元素中。...; }); 2. mouseover 和 mouseout 事件 mouseover 事件在鼠标指针移入元素时触发，而 mouseout 事件在鼠标指针移出元素时触发。这些事件可用于创建悬停效果。

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134个预训练模型、精度高达85.1%，百度视觉算法最强基石PaddleClas全新升级

更多高精度的知识蒸馏模型 PaddleClas 中提供了 SSLD 知识蒸馏方案，在无需更多有标签图像的条件下，可以在不换模型的基础上将分类模型的精度提升 3% 以上。...在文字检测任务中（OCR），基于 DBNet 的精度收益如下： ? 在绝大多数场景中，不需要任何额外的训练或者预测成本，仅使用 SSLD 知识蒸馏预训练模型，便可以轻松提升模型精度。...在此次升级中，PaddleClas 在训练过程中为动态图模式，在预测部署时为静态图模式，从而保证了训练过程中的易用性以及模型预测过程中的效率。...更丰富的教程文档及调优Trick 《PaddleClas 的图像分类训练、评估、预测开始教程》：https://github.com/PaddlePaddle/PaddleClas/blob/dygraph...《PaddleClas 端侧部署教程》：https://github.com/PaddlePaddle/PaddleClas/blob/dygraph/deploy/lite/readme.md 针对开发者在开发过程中遇到的实际难题总结出的

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Python-drf前戏38.1-前端Vue01

$data.info // 4) 在外部也可以通过实例变量app直接访问数据 // app.info // 5) 在vue实例内部的方法methods中，使用变量，this.info (this...$data.info); console.log(app.info); 实例成员 - 过滤器 // 1) 过滤器本身就是数据处理函数，可以将插值表达式中的数据作为参数进行处理..." // 2) :value="变量" 直接绑定数据不会时时更新(修改表单标签值，值不会时时映射给绑定的变量) // 3) v-model="变量" 绑定数据会时时更新(修改表单标签值，值会时时映射给绑定的变量...--1) 对表单标签value进行绑定操作变量，不能时时检测绑定的变量--> ...--2) 表单标签的值有 v-model="变量" 来绑定控制，操作的还是value，但是拥有时时变量值的检测 --> <input class="inp1" type="text

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