vscode 在不同设备上共用自己的配置 介绍 code settings sync：是专门用来同步vacode配置到Gitee中的插件，通过这个插件，可以在任何新的设备，新的平台同步自己的配置，快速的构建自己熟悉的...IDE环境（vsdoe也许不能称为IDE，但作为文本编辑器功能又太强大了），目前主流通过Settings Sync将配置同步到Github，但是速度太慢，详细教程可以百度，这里只介绍同步配置到Gitee...的操作 使用 在插件库寻找下载code settings sync 在Gitee中创建Gist（代码片段管理服务） 因为Gitee的限制，不可以新建一个空的Gist，所以按照要求填好相关内容...，在Gitee中生成私人令牌的时候只需要勾选gists 即可，user_info 权限是必选。...在自己的Gitee中查看自己上传的配置 7.
在 Alma Linux 9 上安装 Node.js 可以为开发者提供强大的工具和库来开发服务器端应用程序。图片本文将介绍三种不同的方法来安装 Node.js 在 Alma Linux 9 上。1....使用 NVM 可以轻松切换不同的 Node.js 版本，并为每个项目选择合适的版本。...总结在 Alma Linux 9 上安装 Node.js 可以为开发者提供强大的工具和库来开发服务器端应用程序。...本文介绍了三种不同的安装方法：使用 NodeSource 官方源安装、使用 NVM（Node Version Manager）安装和使用包管理器安装。...如果您需要管理多个 Node.js 版本，可以使用 NVM。而使用包管理器安装是最简单和直接的方法。希望本文详细介绍了在 Alma Linux 9 上安装 Node.js 的三种不同方法。
原文：Azure Tips and Tricks 翻译：汪宇杰 导语 有时需要使用与 Azure Functions 自动生成的路由前缀不同的路由前缀。...例如：https://mynewapimc.azurewebsites.net/api/HttpTriggerCSharp1 在函数名之前使用 api。...如果我希望路由前缀为空，那么就使用以下内容： { "http": { "routePrefix": "" } } 只需重新启动 Azure Function，现在就可以无需 "api" 前缀即可访问我的...{ "http": { "routePrefix": "myroute" } } Azure Functions 是一项按需提供的云服务，可提供运行应用程序所需的各项不断更新的基础结构和资源...你只需专注于对你最重要的代码，Functions 会处理其余部分。Functions 为 Azure 提供无服务器计算。
* hInstance, HINSTANCE__ * hPrevInstance, wchar_t * lpstrCmdLine, int nCmdShow) 行 200 C++ webkit的代码是在...XMLHttpRequest::didReceiveData里收到数据后，存到Blob里，然后在BlobResourceHandle里创建异步回调，模拟网络请求给FileReaderLoader去加载...发出send blob请求后，content层根据request.setDownloadToFile标志，转到文件里，并且在repose里设置一个文件路径 > content.dll!...结束后，在FileLoader发起网络请求后，storage层开始读取之前的本地路径 > storage.dll!...storage::BlobURLRequestJob::*)(void)>::Run(storage::BlobURLRequestJob * object) 行 176 C++ 读到了本地路径下的blob
192.168.2.240 compute1 192.168.2.242 compute2 192.168.2.243 compute3 192.168.2.248 compute4 192.168.2.249 在不同的计算节点使用不同的存储后端...Scheduler 为了使nova的调度程序支持下面的过滤算法，需要修改使之支持 AggregateInstanceExtraSpecsFilter ，编辑控制节点的 /etc/nova/nova.conf...enabled | | 7 | compute3 | up | enabled | +----+---------------------+-------+---------+ 在本例中...aggregate_instance_extra_specs:ephemeralcomputestorage=true 结果验证 使用flavor m1.ceph-compute-storage 启动4台虚拟机，发现虚拟机磁盘文件全部在ceph...，不在同一个主机集合的主机仍然可以选择，但是无法迁移，需要增加只能在所在主机集合内迁移的功能 ---- 参考文章 OpenStack: use ephemeral and persistent root
如果读过我之前写的目标检测算法之YOLOv2 这篇文章的话应该知道YOLOv2考虑到在ImageNet数据集上预训练模型时输入图像大小是 ，而YOLOv2的输入图像大小是 ，这两者差距比较大，所以就将预训练模型在...上面介绍了在ImageNet上的实验细节，下面来说说在COCO数据集上关于「特定尺度检测器」 和 「多尺度检测器」 的实验，如Table1和Figure5所示。 ?...Table1 Table1是检测器在小目标验证集上的检测效果对比结果，用的验证图像尺寸都是 。...遵循Faster RCNN的设定，将conv4的输出作为RPN网络的输入，然后在此基础上设定了15种Anchor（5种尺度，三种比例），然后作者介绍了一个有趣的发现，那就是在COCO数据集上(图像大小为...SNIP算法和其他算法的对比 第二行的多尺度测试比第一行的单尺度效果好，而第三行是在多尺度测试的基础上加入了多尺度训练的情况，这个时候在大尺寸目标( )上的检测结果要比只有多尺度测试的时候差，原因在第
前言 本篇博文用来研究YOLOv5在Android上部署的例程 主要参考的是Pytorch官方提供的Demo：https://github.com/pytorch/android-demo-app/tree...，可以在相册中选择一张图片，也可以直接进行拍照 实时视频 点击实时视频，可以开启摄像头，直接在摄像预览中显示检测结果 切换模型(我添加的功能) 点击切换模型，可以选择不同的模型进行检测...下面来添加一个切换模型的功能，并使用自己训练的模型。...然后修改ObjectDetectionActivitys,java，这里将mOutputColumn的private修饰符去掉，使其可以在外部访问： 接下来修改xml界面，在activity_main.xml...同时，视频实时检测，帧率很低，基本卡成PPT，可能是受限于手机的算力不足，后续也有待研究优化。
上一篇给大家介绍了深度学习在医学影像上分割的应用，这一篇我将分享深度学习在医学影像上检测应用。...基于卷积神经网络（CNN）分类器和形状统计的结果，我们使用窄带图割进行优化来获得股骨表面三维分割。最后，根据表面网格的几何隐射，解剖标记位于股骨上。...第二层作用是一个高度选择性的过程，在保留高敏感度的同时降低假阳。方法在三组不同数量的患者中进行评估：59例硬化转移检测患者，176例淋巴结检测患者和1186例结肠息肉检测患者。...在CT图像中，首先使用活动轮廓滤波器来检测大量区域，所述活动轮廓滤波器是具有可变形核形状的对比度增强滤波器。随后，PET图像检测到的高吸收区域与由CT图像检测区域合并。...对于（i），在24个不同的荧光检查序列（1650个X射线图像）上进行实验，产生大于 99％的检测率。
AIDE通过扫描一台(未被篡改)的Linux服务器的文件系统来构建文件属性数据库,以后将服务器文件属性与数据库中的进行校对,然后在服务器运行时对被修改的索引了的文件发出警告。...出于这个原因,AIDE必须在系统更新后或其配置文件进行合法修改后重新对受保护的文件做索引。 对于某些客户,他们可能会根据他们的安全策略在他们的服务器上强制安装某种入侵检测系统。...在 CentOS或RHEL 上安装AIDE AIDE的初始安装(同时是首次运行)最好是在系统刚安装完后,并且没有任何服务暴露在互联网甚至局域网时。...在这个早期阶段,我们可以将来自外部的一切闯入和破坏风险降到最低限度。事实上,这也是确保系统在AIDE构建其初始数据库时保持干净的唯一途径。...上配置基于主机的入侵检测系统（IDS）的内容，更多 检测 主机 的内容，请您使用右上方搜索功能获取相关信息。
显然这带来了一定计算量的提升，因此我们在推理阶段，仅选取了第二个网络的面部分支，所以在运行的时候并没有带来额外的开销 这里提一下DSFD算法，下面是其结构图 ?...多任务学习 多任务学习在cv领域中已经被证实能帮助网络学习到更鲁棒的特征 我们充分利用了图像分割和anchor free检测来监督网络的训练 图像分割这一分支与检测的分类分支，回归分支同时进行 分割的groundTruth...10.png 可以看到在Hard级别的数据集上，pyramidBox++表现的是非常好的 7....训练细节 采样ImageNet上预训练的resnet50作为backbone，vgg16这个网络确实有点笨重 新加入的层采用Xavier初始化 优化器采用小批量SGD，动量为0.9，weight decay...训练细节上也没有用很复杂的trick，就得到了SOTA的结果。但是如此大的计算量，模型检测的实时性可能会是个问题。有文题欢迎留言。
前言 对于经常做开发的大佬们，肯定会经常使用F12来调试网站 甚至还会用一下chrome的toggle工具，来查看自己网站在不同屏幕分辨率下是否存在bug 今天给大家带来，同时预览6种分辨率下网站的方法...此外，你可以自己修改文中提供的js脚本，达到自定义N种屏幕宽度的效果 正文 代码 javascript:document.write(' <!...书签的网址内容为上面的js代码 如以下所示： 高级用法 上述js代码中，有六段，对应着每个自适应窗口屏幕参数，自行修改即可 width=”1200″代表宽度...1200px，height=”800″代表高度为800px；此外，你可以添加更多屏幕 寄语 如果各位有更多方便快捷的JS书签，可以互相传授下 版权属于：Xcnte' s Blog（除特别注明外） 本文链接
在Linux中，有许多命令行或基于GUI的工具就能来展示你的CPU硬件的相关具体信息。 ? 1....这条命令展示了CPU当前运行的硬件频率，包括CPU所允许的最小/最大频率、CPUfreq策略/统计数据等等。来看下CPU #0上的信息： $ cpufreq-info -c 0 ?...6. i7z i7z是一个专供英特尔酷睿i3、i5和i7 CPU的实时CPU报告工具。它能实时显示每个核心的各类信息，比如睿频加速状态、CPU频率、CPU电源状态、温度检测等等。...i7z运行在基于ncurses的控制台模式或基于QT的GUI的其中之一上。 $ sudo i7z ?...不同于其它工具，lshw需要root特权才能运行，因为它是在BIOS系统里查询DMI（桌面管理接口）信息。它能报告总核心数和可用核心数，但是会遗漏掉一些信息比如L1/L2/L3缓存配置。
一个简单的命令行界面让你启动、停止、暂停或销毁你的“盒子”。 考虑一下这个简单的例子。 假设你想写 Ansible 或 shell 脚本，在一个新的服务器上安装 Nginx。...不会再有“但它在我的机器上运行良好！”这事了。 开始使用 首先，在你的系统上安装 Vagrant，然后创建一个新的文件夹进行实验。...在我们的例子中，Vagrant 从 Hashicorp 的 Vagrant 目录下载 ubuntu/hirsuite64 镜像，并插入 VirtualBox 来创建实际的“盒子”。...vagrant halt：关闭当前的“盒子”。 vagrant destroy：销毁当前的“盒子”。通过运行此命令，你将失去存储在“盒子”上的任何数据。...如果你不开发软件，但你喜欢尝试新版本的操作系统，那么没有比这更简单的方法了。今天就试试 Vagrant 吧！ 这篇文章最初发表在 作者的个人博客 上，经许可后被改编。
通过高效的模型集成和算法改进，作者为用户提供了一个快速响应且准确的目标检测和分割解决方案，使得在边缘设备上处理复杂图像任务成为可能，极大地提升了实时应用的性能和用户体验。 让我们一起来看看吧！...然而，GroundingDINO和SAM的运行速度都太慢，无法在边缘设备（如Jetson Orin）上实现有意义的实时交互。...在本项目中，我通过将GroundingDINO替换为Yolo-world，将SAM替换为EfficientVitSAM，成功实现了语言分割任意目标模型6倍的速度提升。...接下来，将图像和边界框坐标一起输入到SAM模型中，以生成最终的图像，其中包括边界框以及检测到的对象的蒙版。...凭借这一结果，实时语言分割模型可以轻松地在Jetson AGX Orin上使用网络摄像头的输入进行实时处理。 硬件安装 本项目的硬件设置包括鼠标、键盘和显示器，以便与Jetson Orin进行交互。
本文将记录我在多个不同的机器上，在不同的 CPU 型号上，执行相同的我编写的 dotnet 的 Benchmark 的代码，测试不同的 CPU 型号对 C# 系的优化程度。...本文非严谨测试，数值只有相对意义 以下是我的测试结果，对应的测试代码放在 github 上，可以在本文末尾找到下载代码的方法 我十分推荐你自己拉取代码，在你自己的设备上跑一下，测试其性能。...且在开始之前，期望你已经掌握了基础的性能测试知识，避免出现诡异的结论 本文的测试将围绕着尽可能多的覆盖基础 CPU 指令以及基础逻辑行为。...本文的测试重点不在于 C# 系的相同功能的多个不同实现之间的性能对比，重点在于相同的代码在不同的 CPU 型号、内存、系统上的性能差异，正如此需求所述，本文非严谨测试，测试结果的数值只有相对意义 数组创建...如此可以看到其实也不能全怪兆芯，只是因为 Intel 的优化比较强，导致看起来差异比较大 在数组长度比较大的时候，在 兆芯 上也是 memcpy 会比 for 循环拷贝更快。
在公司做项目一直使用Storyboard，虽然有时会遇到团队合作的Storyboard冲突问题，但是对于Storyboard开发效率之高还是比较划算的。...言归正传，接下来就介绍一下如何使用Storyboard来预览UI在不同那个分辨率屏幕上的运行效果，这就很好的避免了每次调整约束都要Run一下才能看到不同平面上运行的效果，今天的博客就来详述一下如何使用Storyboard...一、创建工程添加测试使用的UIImageView 创建一个测试工程，在ViewController上添加4个不同尺寸的UIImageView, 并且添加上不同的约束，最后添加上不同的文艺小清新的图片...，最终Storyboard上的控件和约束如下所示。...三、添加预览设备 1.双击上面加号的按钮回出现预览窗口，在预览窗口左下方有一个加号按钮，通过加号按钮你可以添加不同尺寸的屏幕进行预览，从3.5到iPad应有尽有，添加是的截图如下所示。
在做文章评论的功能时，会遇到很多兼容性的问题，在不同机型上的表现也很不一致，总结了以下这些问题。 1. 日期问题 对于yyyy-mm-dd hh:mm:ss 这种格式在ios系统不识别。...时间格式化的时候，在浏览器端处理好好的，到了手机端，就变成NAN，或者null，这种情况，是ios系统不能转化这种类型的时间。...键盘收起，页面卡住，不回落 ios12上，发现键盘收起的时候，页面会卡主，留下底部一片空白，稍微动一下页面，就会恢复。...3. ios12在微信小程序的webview，键盘收回，页面底部会留白 这个问题怀疑是页面的scroll设置了auto导致的。 解决方案：滚动一下页面，请参考链接，代码有效。...键盘遮挡输入框 输入框如果使用了fixed固定在底部，键盘顶起的时候，iphone上fixed会失效，导致页面滚动输入框会随着页面滚动，并且在部分机型上，输入框偶尔会被键盘遮挡，这种偶现的问题，很不友好
例如，如上图（Fig.1）所示，不同的组织病理染色会导致图像所处的域不同，假设模型能够很好的拟合H&E染色的图像，但在DAB-H染色的图像上的性能会大大降低。...Dual体现在域适应模块应用在了两个方面： 图像级适应：考虑了图像间不同的颜色和风格 特征级适应：考虑了两个域之间的空间不一致 这篇文章的贡献有： 针对病理图像分割，提出了一个深度无监督域适应算法 在金字塔特征的基础上...，提出了两种域适应模块来缓解图像和特征层次上的域间差异 做了充足的实验来验证DAPNet的性能 2 方法 这篇文章的目标是在某种染色类型的图片中训练一个分割模型，而后可以用于其他不同染色类型的数据上。...PPM将特征图分成不同的金字塔级别的表示，然后将不同层次的特征上采样并连接成金字塔特征。在上下采样之间，采用U-Net中的跳层连接和金字塔特征融合结构来实现这个过程。...分割任务的优化目标是在源域上同时最小化交叉熵损失和Dice系数损失，有： 其中 表示标签数据， 表示预测结果， 是trade-off参数。
前言 人脸检测领域目前主要的难点集中在小尺寸，模糊人脸，以及遮挡人脸的检测，这篇ICCV2017的S3FD（全称：Single Shot Scale-invariant Face Detector）即是在小尺寸人脸检测上发力...这一算整体上可以看做是基于SSD的改进，它的主要贡献可以概括为： 改进检测网络并设置更加合理的Anchor，改进检测网络主要是增加Stride=4的预测层，Anchor尺寸的设置参考有效感受野，另外不同预测层的...这部分主要分两步，第一步和常规确定Anchor的正负标签类似，只不过将IOU阈值从降到，这样可以保证每个目标有足够的Anchor来检测，这样相当于间接解决了原本处于不同Anchor尺寸之间的人脸的可用Anchor...S3FD和其它人脸检测算法在WIDER FACE数据集上的对比 下面的Table4展示了关于选择不同预测层对最终模型效果(mAP值)的影响。 ?...结论 这篇论文在小尺寸人脸检测上发力，提出了一些非常有用的Trick大大提升了在小尺寸人脸上的召回率以及效果，这篇论文在小目标检测问题上提供了一个切实可行的方法，值得我们思考或者应用它。 9.
/图像轻松地进行预测检测。...首先，YOLOv2 只在功能强大的桌面级设备上以 40 帧每秒的速度运行，而这个条件大多数用户都达不到。同时，YOLOv2 的模型文件是 Tiny YOLO 的五倍大，这将会导致网络卡死。...所以我们的第一步就是将 YOLO 模型转换为更加 Tensorflow 式的东西，在我们的例子中，这个东西是 Keras。Keras 是一个更高级的深度学习框架。...相反，我会专注于我在将 Python 版本转换到 Javascript 时遇到的难题。 1. 一部分张量操作不可行。...不幸的是，在 Tensorflow.js 中，如果你在 tf.slice 上尝试这样操作，它只会默默地失败。 3.
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