由于上面展示的操作还是有点多的，所以我们还是按之前的套路，先把它分解成多个小问题，一一解决： 图1中，转帐界面是如何把转帐数据提交到后台的? 图1中，后台是如何接收到转帐数据并执行转帐操作的？...图2中，前台是如何拿到后台的数据并展示出来的？ 图3中，前台是如何拿到后台的数据并展示出来的？ 今天的文章，我们主要是研究前两个问题，即跟图1相关的逻辑。...通过这些数据，比原的后台就知道该怎么做了。...在actionDecoder(typ)里通过手动比较type的值返回相应的Decoder 第5处的ttl是指Time To Live，指的这个请求的存活时间，如果没指明的话（本例就没有），则设为默认值5...我想这些东西还是留着我们研究到比原的核心的时候，再一起学习吧。
csdn-如何让你的标题比其他人的都要大 一、前言 今天是8月3号，为什么要说明这个时间呢，因为，可能在我发出这篇文章之后不久，csdn就会把这个bug修复。...来看截图： 从图中，我们是不是可以看见，我们的标题比其他人的都要大， 二、验证 如何看到这个效果呢？我们需要打开电脑，或者在手机浏览器中，将浏览标记为电脑。 然后点击我的头像，进入主页进行查看。...查看我该篇文章，是否有显示大标题。 三、实现 如何来实现这一个操作呢？ 第一步，编辑文章时，在文章第一行，插入代码段，并填写html代码。不要选择语言。 比如，我文章开头的代码片段一样。...可使用的标签，h标签等单个标签，不支持属性。 谨慎使用,只使用这个标签，可能会使你的主页数据不显示。解决方式，删除该文章。...第二步、发布该文章，审核通过之后，你就可以看见比其他人更大的标题。
打开本地的画图工具，把图片复制或截图粘进去，用颜色提取器点对应的位置就可以提取了。 获取到的 RGB 值为 (66,133,244) 转化后的值为 #4285F4。...【内容拓展一】：RGB 十进制值与十六进制的转换 当我们从 RGB 十进制值转换为十六进制值时，我们需要将每个颜色通道的十进制值转换为两位十六进制值。每个颜色通道的范围是 0 到 255 。...RGB 十进制值 假设我们有一个 RGB 颜色，红色通道的值为 125 ，绿色通道的值为 200 ，蓝色通道的值为 50 。 2....拼接十六进制值 现在，我们将每个颜色通道的十六进制值连接起来，得到完整的 RGB 十六进制值。 完整的 RGB 十六进制值为 7DC832 。...颜色混合 通过调节 RGB 通道的值的组合，可以创建出各种颜色。颜色混合是一种常见的技术，通过将两种或多种颜色的 RGB 值进行加权平均来创建新的颜色。
福哥答案2020-12-20： 两条规则： 规则1：最高位为1的数，必须取反加1后，才能按权展开计算出值，最后取相反数。 规则2：最高位为1的数是负数，最高位为0的数是非负数。...所以最小负数的绝对值比最大正数大1。 有人说是为了避免+0和-0，其实并不是。0000 0000取反加1后还是0000 0000，也就是说0的补码就是0。 [在这里插入图片描述]
简介 要实现Sentinel-1数据VV和VH波段指定样本点的提取，可以按照以下步骤进行： 1. 首先，获取Sentinel-1数据。...你可以根据自己的喜好和软件的可用性选择适合的软件。 3. 在GIS或遥感软件中，打开Sentinel-1数据，获取数据的图像和元数据。 4. 确定你要提取样本点的位置。...你可以使用地理坐标（经度和纬度）或像素坐标（行号和列号）来指定样本点的位置。 5. 根据样本点的位置，在VV和VH波段上提取相应位置的像素值。...这可以通过遥感软件中的像素值提取工具或编程语言（如Python）中的相应函数来实现。 6. 将提取到的像素值保存到一个文件或数据表中，以便后续的分析和使用。...需要注意的是，不同的遥感软件和编程语言可能具有不同的函数和工具来实现数据提取操作。你可以根据所选软件或编程环境的文档和教程来找到适合你的具体工具和函数。
源自：Python学习与数据挖掘 在日常生活中，我们经常会存取一些朋友们的丑照，在这个项目中，我们以萌萌哒的熊猫头作为背景，然后试着在背景图上加入朋友们的照片。效果如下图所示。 ? ? ?...实现步骤 导入朋友的照片（前景照片）； 处理前景照片（缩放、旋转，填充）； 导入熊猫头照片（背景照片）； 将前景和背景拼接起来形成表情包； 在表情包下面添加文字。...4、等比例缩放前景照片 因为我们发现前景照片的尺寸比背景尺寸还要大，这显然是不合适的，所以要先对其进行等比例（0.3）缩放。...5、对前景照片进行二值化处理 在这里，我们将像素值大于 80 的区域设置为 255；小于 80 的区域设置成 0。...7、旋转图片 因为我们的背景图片（熊猫头）是正的，而前景图片有些向右倾斜，所以要先对其进行旋转操作（大概逆时针旋转 15 度即可）。
源自：Python学习与数据挖掘 在日常生活中，我们经常会存取一些朋友们的丑照，在这个项目中，我们以萌萌哒的熊猫头作为背景，然后试着在背景图上加入朋友们的照片。效果如下图所示。...实现步骤 导入朋友的照片（前景照片）； 处理前景照片（缩放、旋转，填充）； 导入熊猫头照片（背景照片）； 将前景和背景拼接起来形成表情包； 在表情包下面添加文字。...plt.show() 3、导入前景照片 image = cv2.imread('SXC.jpg', 0) # 导入灰度图即可 plt_show(image) 4、等比例缩放前景照片 因为我们发现前景照片的尺寸比背景尺寸还要大...在这里，我们将像素值大于 80 的区域设置为 255；小于 80 的区域设置成 0。...（大概逆时针旋转 15 度即可）。
prompt工程课程就是教大家如何对指令微调后模型的进行应用，最大化挖掘LLM的能力。...但是相比于价钱来说，它有点小，我感觉在别的地方用同样的价钱能买到更大的。快递比预期提前了一天到货，所以在送给女儿之前，我自己玩了会。回答：熊猫公仔很可爱，面部表情和善，尺寸略小。...回答：熊猫公仔很可爱，面部表情和善，尺寸略小。价格适中，但可寻找更大尺寸。快递速度提前一天到达。有时候我们的需求不是进行摘要获取所有信息，而是抽取感兴趣的信息（关键信息提取）。...用户：你的任务是从电子商务网站上提取产品评论的物流信息。最多15个字回答：提取的物流信息如下：配送公司：未知配送速度：较快配送情况：顺利产品评价：喜欢意见：较小，感觉可以买到更大的。...，把他当朋友，把他当助手，使用上面介绍的prompt技巧以及大模型具备的能力，大家自行挖掘吧~8 总结本文使用prompt教程中的思路和案例，体验了混元大模型，腾讯的混元在信息提取，逻辑推理和问答，转换能力
尽管它们在功能上几乎是等效的，但我认为这两种工具对于数据科学家有效地工作都是必不可少的。从我在熊猫的经历中，我注意到了以下几点： 当探索不同的功能时，我最终得到许多CSV文件。...当我聚合一个大DataFrame时，Jupyter内核就会死掉。 我的内核中有多个数据框，名称混乱（且太长）。 我的特征工程代码看起来很丑陋，散布在许多单元中。...注意功能表是如何连续连接的。这实际上是有效的，因为我们总是在一对一映射上连接索引。 最后，让我们看一下5个训练示例及其特征。 现在，您已经有了定义明确的数据集和特征集。...我们的努力得到了回报！同样，事件2的最具预测性的特征是在事件2中观察到了多少个空值。这是一个说明性案例 ，其中我们无法用中值或平均值替换空值，因为缺少空值的事实与响应变量相关！...如果您有能力实时提取数据，则可以创建SQL 视图 而不是表。这样，每次在Python中提取数据时，您的数据将始终是最新的。
最后，又带他去看了熊猫，对他说：“你看这熊猫是黑白色的。”...（1）领域漂移 由于样本的特征维度往往比语义的维度大，所以建立从 X 到 的映射往往会丢失信息，为了保留更多的信息，保持更多的丰富性，最流行的做法是将映射到语义空间中的样本，再重建回去，这样学习到的映射就能够得到保留更多的信息...，比简单的岭回归(1)提高了24.1%。...的正确率，比原本提高了17.4%。...，而且可以顺便看看别人是如何阐述一个新问题（挖坑）的。
2023年3月，团队开源全球首个基于U-ViT架构的多模态扩散大模型UniDiffuser，在架构上，UniDiffuser比同样DiT架构的Stable Diffusion 3领先了一年。...通常的视频大模型，会先生成关键帧，再通过插帧的方式将多个关键帧连成视频的做法实现，本质上是在大模型图片生成基础上做的优化；更进一步的视频大模型，会提取画面中的关键信息，按照关键信息的联系，逐帧生成连续的画面内容...在插帧的步骤中，模型不知道两帧之间的内容如何连接，只是采用了类似于PPT中“平滑”的效果将线条和内容进行移动。...其他国产视频大模型生成的画面“动画感”较强，以动物类模型，用“一个培养皿，里面长着一片竹林，里面有小熊猫在跑来跑去”作为关键词生成视频[4]，可以看到字节和腾讯的大模型生成的视频中，小熊猫和环境的动画风格强烈...在架构上，UniDiffuser比同样DiT架构的Stable Diffusion 3领先了一年[8]。
一、机器如何识图 先给大家出个脑筋急转弯：在白纸上画出一个大熊猫，一共需要几种颜色的画笔？——大家应该都知道，只需要一种黑色的画笔，只需要将大熊猫黑色的地方涂上黑色，一个大熊猫的图像就可以展现出来。...我们画大熊猫的方式，其实和妈妈们的十字绣很接近——在给定的格子里，绣上不同的颜色，最后就可以展现出一幅特定的“图片”。...，以步长 2 ∗ 2 2*2 2∗2选取区域，比如上左将区域[1,2,3,4]中最大的值4池化输出；上右将区域[1,2,3,4]中平均值5/2池化输出 3、全连接层工作原理 卷积层和池化层的工作就是提取特征...为了使得到的图像的规格和原图像保持一样的大，在输入图像四周填充足够多的 0 边界就可以解决这个问题，这时padding的参数就为“SAME”（利用边界保留了更多信息，并且也保留了图像的原大小）下图：...为了计算我们分类的准确率，我们将布尔值转换为浮点数来代表对与错，然后取平均值。
R = TP / (TP + FN) 精确率 = 提取出的正确信息条数 / 提取出的信息条数 召回率 = 提取出的正确信息条数 / 样本中的信息条数 举这样一个例子：某池塘有1400条鲤鱼，300...撒一大网，逮着了700条鲤鱼，200只虾，100只鳖。...50%) = 58.3% F值 = 精确率 * 召回率 * 2 / (精确率 + 召回率) 对于多分类或者n个二分类混淆矩阵上综合考察查准率(precision)和查全率(recall) 1.一种直接的做法是现在各混淆矩阵上分别计算出查准率和查全率...提高准确率的手段可以分为三种:1)Bagging 2)Boosting 3)随即森林 在一般经验中,如果把好坏不等的东西掺到一起,那么通常结果会是比最坏的要好一些,比最好的要坏一些.集成学习把多个学习器结合起来...,如何能够获得比最好的单一学习器更好的性能呢?
熊猫TV直播H5播放器架构探索 本文来自熊猫TV音视频技术专家姜雨晴在LiveVideoStackCon 2017上的分享，并有LiveVideoStack整理成文。...），这时就需要把16k Hz采样的PCM值转换成8k Hz采样的PCM值（这叫降采样或者下采样），然后再去做AMR-NB编码。...iOS中获取音频流并提取pcm CNon 本文简要介绍了两种不同的原始音频流获取方式 AVCaptureSession、AudioUnit，以及如何从AudioUnit获取的原始数据中提取pcm。...这对WebRTC应用程序有相当大的影响，因为Chrome中的屏幕共享目前还需要扩展程序。getDisplayMedia能来解决这个问题吗？...编解码 基于镜头的编码 基于镜头的编码比基于主题的编码带来更高的编码效率，由于对内容感知的粒度更加细，这种改变的结果显而易见。
每年逐日、逐月温度折线图 （3）当日温差 问题5：哪个地区温差大？长春，及时增减衣物，地区、当日温差、日期 问题6：当日温差前10%多少度？ （4）第二日温差 问题7：各地第二日温差分布如何？...平均值，最低值，南宁三亚好？折线图、分类比例图 问题24：这几年空气质量有没有变好还是变差？折线图、标准差 6、缺少的部分 （1）关键字，湿度对人体感温度影响大，南宁湿热、湿冷？...月日、最高温平均值、地区-折线图。 筛选掉，长春、三亚等。重庆比罗城、桂林低，比成都、武汉高。 月份、地区、最高温最大值，折线图。 但是，三亚7、8、9月份最高温比很多地方要低。...平均值-折线图 中位数-折线图 最高温最大值、最低温最小值-极值-折线图。最高温最大值，重庆比桂林、罗城要低不少。最低温最小值重庆比桂林、罗城要高点。...三亚6、7、8月份有个性的反弯，气候宜居啊。 月份、当日温差最大值。 年、月份、当日温差平均值，6、7月当日高低温温差变化稳定。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 一、机器如何识图 先给大家出个脑筋急转弯：在白纸上画出一个大熊猫，一共需要几种颜色的画笔？...——大家应该都知道，只需要一种黑色的画笔，只需要将大熊猫黑色的地方涂上黑色，一个大熊猫的图像就可以展现出来。...我们画大熊猫的方式，其实和妈妈们的十字绣很接近——在给定的格子里，绣上不同的颜色，最后就可以展现出一幅特定的“图片”。...） 在4*4的数字矩阵里，以步长2*2选取区域，比如上左将区域[1,2,3,4]中最大的值4池化输出；上右将区域[1,2,3,4]中平均值5/2池化输出 3、全连接层工作原理 卷积层和池化层的工作就是提取特征...为了计算我们分类的准确率，我们将布尔值转换为浮点数来代表对与错，然后取平均值。
但无论如何我们需要支持主播的高码率直播需求，那么如何解决？ 2) 解决方案 如果你打开熊猫HTML5播放器并右键点击打开监控，会看到显示“正在清洗能量槽”，很多人问我什么是正在清洗能量槽？...在同样的测试环境下，上面的标签页是我们使用老版内核得出的占用内存值为285736k，下面的标签页是我们使用新版内核得出的占用内存值为75632k，大概是老板内核内存占用的1/4。...若大于一定阈值便会触发重新拉流的操作，当然这个阀值可根据应用环境进行修改，这里我设定的是15秒。 3) 改进效果 以上是在弱网环境下的测试结果。...大家可以看到如果在放置比较久的情况下会产生一定的累计延迟，大概为3秒。但这种体验已经比之前好很多了，可以基本保证同步。 3....Q&A Q1.1：播放器刚启动时默认使用大码率还是小码率？ A：大码率 Q1.2：如果用户的网络环境比较差怎么办？ A：关于这一点我们有一个降级的解决方案。
给定一段原始音频序列，作者首先对其进行了预处理：裁剪出大熊猫的叫声，然后根据一个预先设定的最大值对其进行了归一化处理，并将每一段序列的长度设定为 2 秒，并且每秒提取出 43 个声学特征。...对于输入的音频序列，最终的预测结果是通过求和所有帧上的概率而得到的，如果整体的成功概率更大，那么就将这个交配结果分类为成功。 预处理 首先，基于人工标注的起止点从输入音频序列中提取出大熊猫的叫声。...然后，基于一个预先设定的最大值，对音频幅度进行归一化，并将每一段音频的长度规范为 2 秒——裁切长音频序列或通过复制部分短音频来填充短音频序列。...学习叫声特征 基于所提取的声学特征，研究者使用了一个深度网络来进一步学习判别式的叫声特征。...然后按如下方式对帧上的这些概率值求和： ? 如果 P_s > P_f，则预测发出输入音频段的叫声的大熊猫能成功交配，反之则预测结果为交配失败。 实验 ?
训练的过程，就是将所有的线设置成合适的值的过程。 为了直观展示，今天就通过可视化带大家看看AI训练时都长啥样。（前方多图预警！...“均匀规整”，是因为被赋予了权值不一的特征。...这里，举个小熊猫图片被加入噪声的例子： 11 首先看看原始的小熊猫图片在神经网络中的一个特征分布情况： 12 再看看小熊猫图片被加入对抗样本后的特征分布情况： 13 可以清楚看到，两者的预测结果截然不同...（小熊猫vs车子），但两者在训练过程中的不同之处大家有发现吗？...乍看之下，两者的特征权值分布非常相似，但仔细观察就会发现一些略微不同。
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