更改指示符的大小也会更改特征尺寸参数 Note: 如果缩放 已启用并设置为一致，则可以将各个特征标注的的大小设置为不同，但所有宽高比都是相同。...如果找不到这些特征则会出现X，而不是勾选标记。 Note: 布局模型界面的一个限制是，给定区域可以指定哪些特征类型有效以及该区域有效所需的特征总数（特征计数）。...②在ROI内当鼠标悬停在图像上时，鼠标光标将有一个十字线图标，用于放置蓝色工具的特征标签，单击特征即可标注。...⑤如果要在图像中找到多个特征，请标识并标注每个特征。 ⑥浏览图像数据库中的每个图像，识别并标注每个特征的实例 ⑦在所有图像中标注每个特征后，按大脑图标训练工具 ⑧训练后查看结果。...① 如有必要，调整工具的ROI ② 在ROI内当鼠标悬停在图像上时，鼠标光标将有一个十字线图标，用于放置蓝色工具的特征标签。单击特征即可标注 ③ 特征标签的默认字符为0。
新的面板组按类型覆盖，使您可以轻松地查看和更改符号实例中的颜色、图像、文本和图层样式——一次完成。我们还改进了在实例中显示嵌套符号的方式——现在应该感觉更整洁了。...强大的文本属性覆盖您现在可以在 Symbol 实例中覆盖字体属性，如粗细、对齐、颜色等——这意味着您无需为项目中的每个字体变体创建新的文本样式。颜色覆盖覆盖所有颜色！...您现在可以直接在画布上编辑符号中的文本层。将鼠标悬停在文本层上，按T，单击它并输入。您现在可以像使用任何其他图层一样隐藏和显示嵌套符号 - 点击退格键将隐藏嵌套符号而不是删除它。...层列表现在显示符号中的每个层（而不仅仅是那些应用了样式的层）——继续并更改不是符号或未应用任何样式的层的属性。发生了什么变化：我们改变了双击符号的工作方式。...修复了使用选定的画板将图像拖放到画布上会忽略您放置它的位置的问题。修复了如果叠加层是自动链接目标，则叠加层预览无法正确显示的问题。修复了一个错误，如果交互在文本层上，您将无法在画布周围移动叠加层。
并且，评估须使用标准、公认的方法以保证公平性。 系统的多个方面需要被测试以评估其有效性，包括：执行时间、内存占用、和精确度。...为了便于解释，假设如下：共有k+1个类（从L0到Lk，其中包含一个空类或背景），Pii表示真正的数量，而Pij和Pji则分别被解释为假正和假负，尽管两者都是假正与假负之和。...（2）Mean Pixel Accuracy(MPA，均像素精度)：是PA的一种简单提升，计算每个类内被正确分类像素数的比例，之后求所有类的平均。 ?...（4）Frequency Weighted Intersection over Union(FWIoU，频权交并比):为MIoU的一种提升，这种方法根据每个类出现的频率为其设置权重。 ?...MP计算橙色与（橙色与红色）的比例。 MIoU计算的是计算A与B的交集（橙色部分）与A与B的并集（红色+橙色+黄色）之间的比例，在理想状态下A与B重合，两者比例为1 。 ?
planeUpdate 函数每帧调用一次，处理飞机的状态转换： 如果飞机生命值大于零，交替在正常状态之间切换以模拟飞行动画。 如果飞机生命值为零，按序播放被击落动画直至完全摧毁。...销毁函数中依次调用各个对象的销毁函数即可。 draw方法中 通过vector中记录的结构体指针来调用每个对象的draw方法，完成绘制任务。...update方法中通过vector中记录的结构体指针来调用每个对象的update方法，完成更新任务。 control方法中获取鼠标信息，检测是否移动，然后更新英雄飞机位置。...结构体设计 enemy 结构体继承自 sprite 类，包含以下字段： IMAGE** imgArrEnemy 和 IMAGE** imgArrEnemyMask：数组，存储敌机的图像和掩码，用于不同状态下的绘制...enemyUpdate 函数每帧调用一次，处理敌机的移动和状态转换： 敌机向下移动，速度由 v 控制(随机值控制)。 当生命值为零时，敌机进入爆炸状态，逐渐播放爆炸动画直到完全摧毁。
执行BDD时，拥有正确的动机与选择正确的工具一样重要。 行为驱动开发（BDD）似乎非常容易。测试以易于阅读的格式编写，允许产品所有者，业务赞助商和开发人员提供反馈。...会出现什么问题，为什么不是每个人都这样做？ BDD入门 因此，已经准备就绪，可以迫不及待地为团队选择合适的开源工具。希望它易于使用，自动化所有测试并为每次测试运行提供易于理解的报告。让我们开始吧！...不能简单地选择“尝试一下BDD”。它需要计划，准备和周密考虑希望团队完成的工作。...每个方案都是一个单独的测试。场景被分组为功能，与测试套件相当。必须使用Gherkin语法编写方案，Cucumber才能理解和执行方案的步骤。...Gauge 在专门设计Cucumber和JBehave与BDD一起使用的地方，Gauge不是。如果自动化是主要目标（而不是整个BDD流程），那么值得一看。
拿“悬停”这件看起来是多旋翼飞行器最基本的能力来说，实际上飞行器的控制器在背后做了一系列“串级控制”：在知道自己三维位置的基础上，控制自己的位置始终锁定在悬停位置，这里的控制量是一个目标的悬停速度，当飞行器的位置等于悬停位置时...，这个目标悬停速度为0，当飞行器的位置偏离了悬停位置时，飞行器就需要产生一个让自己趋向悬停位置的速度，也就是一个不为零的目标悬停速度；飞行器要想控制自己产生目标悬停速度，就需要根据自己当前的三维速度，产生一个目标加速度...导弹上价值几百万的惯性测量元件飞几万公里后会积累十几米到几公里的误差，这种水平的导弹已经非常了不起了，毕竟不是每个国家都可以在背后竖着洲际导弹和国际社会讲道理。...因为人可以通过自己的视觉估计视野中物体的位置、距离，而相机的原理模拟了人的双眼，所以研究者们模仿人的特点，利用相机的二维图像反推图像中物体的三维信息。...大疆极其反感这类行为，并不是想打击这些竞争对手以占领市场，而是希望所有厂商能够沉住气，把飞行器的传感器做完善。
这种技术的主要目标是在「像素级别上增加渲染的精度，以获得更清晰和平滑的图像」。子像素渲染特别常见于现代操作系统和Web浏览器中的文本呈现。...「颜色分离」： 子像素渲染允许文本和图像中的颜色分离到每个子像素。这样，一个像素可以显示多种颜色，提供更丰富的颜色表示能力。...并行运行进程 擅长处理 一次处理一个大型任务 一次处理多个较小的任务 CPU是通用处理器，适合处理各种不同类型的任务，而GPU专门设计用于图形和并行计算，适用于需要高吞吐量的任务。...如果一个元素移动，而不是进入或退出视口，通常ease是一个不错的选择。 ❝「时间是恒定的」 关于上面所有的例子需要有一个说明：动画经历的时间是恒定的。...时间函数描述了一个值如何在固定时间间隔内从0到1，而不是动画应该多快完成。一些时间函数可能会感觉更快或更慢，但在这些示例中，它们都需要完全1秒来完成。
当点击左下角的“编码器”开关时，图像将被拆开，并带有小矩形的动画，显露出另一个图像。此时，所有内容都将切换到开发人员（或编码人员）视图。...每个艺术家在画廊里都有一个“房间”，显示展览的时间安排。当点击其中一个导航按钮时，我们离开当前房间，并进行下一个（或之前）的动画。...6.一个实验性的标签式导航概念 其中一个内容区域在点击一个项目后用动画打开。我们希望与您分享一个实验性的标签式导航。主要思想是以一种扩展的方式为导航栏添加动画，以显示更多内容。...这个想法是在与图像具有相同主色彩的悬停缩略图后面显示一个堆栈，然后以快速运动对元素进行动画处理。...这个想法是在加载完成后显示一些带有（微妙）动画的图像网格项目。对于演示，我们有三个略有不同的网格布局，不同的排水沟和列号。
回忆一下那个模糊的图片以及那三个问题。所有人都猜得出第一个问题的答案，大多数人也能回答第二个问题，只有一些人可能会猜出第三个问题。 为你对每一题的自信水平打分（满分为100分），并求出平均分。...Alphaberry只是我们记忆中的语义表征的名称。 当我问你，你尝过Alphaberry吗？这时你的大脑就会寻找Alphaberry的语义表征，并检索关于这种水果的所有经验和信息。...答案很简单，就是学习大量的数据。这种学习的特性更加抽象，而不像上面的演示示例中使用的那样具象。 语义嵌入的应用 正如大脑在所有的认知任务中使用语义一样，人工神经网络使用语义嵌入来完成各种任务。...例如，百度的系统可能只有每个员工的一到两张照片。如果每个类只有几个数据点，我们如何创建模型呢？这就是为什么我们为每个图像创建嵌入并尝试在嵌入之间找到相似之处。...一旦图像或语音嵌入的神经网络结构训练完成，这个概念就更好理解了。 孪生网络 训练图像嵌入的神经网络结构通常被称为孪生网络（Siamese Network）。这里只列出用于创建图像嵌入的其中一个算法。
不用将所有输入缩放为固定大小，例如224。在训练过程中，输入图像会随机调整大小并裁剪为具有随机选择大小的正方形，并随机水平翻转。...这可以通过以下方法完成：在每个基类的中心与新类比之间的距离减小的质心对齐方式，也可以使用对抗性对齐，其中鉴别器迫使特征提取器在嵌入空间中对齐基础图像和新样本。...具体来说，当比较模型的输出和真实标签时，对齐是使用时间而不是输入索引来完成的，因此在处理相应的输入之前，模型需要对时间步t给出正确的预测，即验证模型需要Δt来处理输入并处理，它只能使用t-Δt之前的数据来预测在时间...为此，本文采用了一种基于区块的全卷积分类器来关注局部区块而不是全局结构。然后可以使用路径级分类器来可视化和分类在各种测试数据集中最能指示真实或虚假图像的区块。...这为这种关系提供了直接的视觉基础。它们还描述了“晴朗的蓝天”和“浅蓝色牛仔裤”等属性。由于语音与鼠标指针同步，因此可以确定描述中每个单词的图像位置。这以鼠标轨迹段的形式为每个单词提供了密集视觉基础。
一般来说，规范化的例子是一种更自然的方式来表示神经网络学习的外来抽象，而不是原生的人类语言。 通过为隐藏层带来意义，语义字典为我们现有的可解释性技术设置了可组合的构建块。...将这种技术应用于所有的激活向量，使我们不仅可以看到网络在每个位置检测到的内容，而且还可以了解网络对整个输入图像的理解程度。 ?...当然还有另一种切割激活立方体的方法，那就是对通道的切割，而不是对空间位置的切割。这样做的结果就是，我们可以进行通道归因——每个检测器对最终输出的贡献到底有多大？...我们再一次使用语义词典中的图标来表示对最终输出分类有贡献的通道。将鼠标悬停在单个通道上会显示覆盖在输入图像上的激活热图。 图例还同时更新显示其对输出类的归因（即此通道支持的top类是什么？）。...最后，如果想要优先考虑是什么导致了现在的行为，我们希望因子分解能充分地描述归因。当然，我们可以在这三个目标之间实现平衡，而不是仅仅只优化一个目标。
法官的目标是猜测图像的内容，但它只能看到由辩手挑选出的像素。辩手们看到完整的图像，并进行比赛，他们轮流向法官展示单个像素。在这里完整的图像是超越人类尺度信息的替代品。...我们在最简单的视觉任务MNIST上尝试了这个方法。法官不是人类，而是经过预训练的分类器，用于预测来自6个非黑色像素的MNIST数字，在预训练法官时随机采样每个图像表示。...换句话说，图像更可能包含更能证明真相的像素，而不是包含更能证明谎言的像素，而6个像素选择一半是真诚的、一半是恶意比6个随机像素要好。...如果法官是一个能够一次推理几个论证的人，但无法筛选所有可能的论点，那么辩论中的最佳发挥可以（我们希望）奖励辩论智能体为我们做筛选，即使我们缺乏一个区分好的论点和坏的先验机制。...比如，辩论不会试图解决对抗性样本或分布转换等问题，它是一种获得复杂目标训练表示的方法，而不是一种保证这些目标的鲁棒性的方法（需要通过附加技术来实现）。
对于前端开发来说，想要让用户能在更明亮的状态下查看各种图片，那就必须为页面增加上一个“镁光灯”。 本文主要内容 1. 效果展示 2. 实现的原理分析 3. 案例实现 1. 效果展示 ?...之后借助样式设置方法.css()，为列表项的每个列表设置当前图片的大小，使用对象.属性的方式取得前面对象中存储的值。...具体如下所示： // 当鼠标悬停在列表项上时... $('.spotlight ul li').hover(function(){ //...找到它里面的图像，并添加活动类，并更改不透明度为1（...$(this).find('img').addClass('active').css({ 'opacity' : 1 }); // 获取其他列表项，并更改其中的图像的不透明度为我们在...active'); }); 3.3 还原初始状态 还原初始状态主要是发生在鼠标彻底的移开图片区域的时候，这时只需要为最外层的无序列表绑定鼠标移开事件—mouseleave，然后在里面设置所有的图片都不透明度即可
然后，利用每个掩码头生成的参数完成掩模预测。...具体来说，就是：1）如果在梯度计算过程中不考虑归一化，一大部分梯度便会损失；2）如果两个不同类的图像在嵌入空间中靠近，则损失的梯度可能会将两张图像拉得更近，而不是更远。...以使用有限的图像-字幕对来学习视觉表征为目标，如何设计一个训练目标来推动图像与其字幕之间的有效交互？...为了解决之前工作中存在的问题，本文提出了SCAN(基于最近邻的语义聚类)，包含两步操作，第一步，通过前文任务学习特征表征，然后，为了生成初始聚类中心，SCAN根据特征相似度挖掘每个图像的最近邻，而不是使用...或者用于更细化的任务控制，比如对图像的特定部分进行字幕调理，视力不佳的人可以将其悬停在图像上，以获取特定部分的描述。
所选特征在图形周围以更粗的边框显示： Note:您无法移动特征，因为特征是工具找到字符的位置，而不是您认为字符应该处于的位置。...如果只标注了一些字符，这将使统计测量无效（因为该工具将发现“虚假”或“意外”字符），并且它还将导致任何渐进式训练降低而不是提高工具的准确性（因为工具会假定图像中的未标注字符不是字符）。...4.8.3训练工具 一旦完成了每个字符的实例标注，就可以训练工具了。...如果您已标注所有内容，并且标注特征代表预期的外观（并且最好涉及每个字符的实例），则训练将提高工具的性能。...字符模型： 训练完成后，您可以根据预期字符的数量、它们的间距和位置以及它们的字符安排生成字符模型 4.8.4验证训练 训练完成后，您将需要重新查看图像确保工具正确识别图像中的字符。
然而，我觉得有些用例并不是所有开发人员都完全了解的。我写下这篇文章是为了阐明它们，以便它们能被更多地使用。 父子元素悬停特效 由于伪元素属于其父元素，因此存在一些不寻常的用例。...项目/博客组 在我的网站上，有一个部分需要列出了所有的项目名称。 我想为每个项目添加一个缩略图，但这对我来说并不是最重要的事情。 对我来说，更重要的是链接本身。...叠加层 假设有一个带有背景图像的元素，并且设计中有一个渐变叠加层，并且混合模式设置为color，伪元素可以帮到你。 ?...添加伪元素 然后，我为每个元素添加了:before和:after伪元素，其宽度为50％（为了更好的演示，我为每个元素添加了不同的背景） .elem:before, .elem:after { content...:after VS :before 在最近的Twitter讨论中，我了解到最好使用:before而不是:after。 为什么？
这表明算法学到的大部分内容必须包括对数据本身的理解，而不是将这种理解应用于特定任务。...然而，这些目标很难获取，特别是在规模上，可能不足以捕获完成任务所需的所有信息。无监督学习的基本前提是，学习内容丰富、广泛可迁移性的表示的最佳途径就是尝试学习能被学到数据的所有信息。...她可以通过为每个火柴人增加具体细节，为她所有的同学绘制肖像画：例如为她最好的朋友画一幅眼镜，给她同桌「穿」上他最喜欢的红色 T 恤。...而且她学习这项技能不是为了完成一项特定任务或获得奖励，而是对反映了她周围世界的基本需求的回应。 从创造中学习：生成式模型 也许无监督学习的简单的目标是训练算法以生成其本身的数据实例。...生成式模型的目的是建立一个基础类，并能够从中抽取数据的模型：不是特定的马或彩虹的照片，而是马和彩虹的所有照片集；不是来自特定发言者的特定表达，而是说话表达方式的通用性分布。
怎么实现的呢？ 把注意力问题当做一系列 agent 决策过程，agent 可以理解为智能体，这里用的是一个 RNN 网络，而这个决策过程是目标导向的。...图 B 是 glimpse network，这个网络是以 theta 为参数，两个全连接层构成的网络，将传感器输出的图像块组和对应的位置信息以线性网络的方式结合到一起，输出 gt。...在配置传感器资源的时候，agent 也会受到一个奖励信号 r，比如在识别中，正确分类 r 是 1，错误分类 r 是 0，agent 的目标是最大化奖励信号 r 的和： ? 梯度的近似可以表示为： ?...因为数据的状态不是非常明确的，不是可以直接监督或者非监督来训练的，比如机器人的控制很难完全精确。 那么什么是增强学习呢？ ?...通过增强学习，一个智能体（agent）应该知道在什么状态下应该采取什么行为。 假设一个智能体处于下图（a）中所示的 4x3 的环境中。从初始状态开始，它需要每个时间选择一个行为（上、下、左、右）。
批量编辑组件 坦率地说，您几乎不需要在第一次定义按钮后对其进行编辑。如果您确实需要在某些时候更改它们，您可以轻松选择主要组件，然后按 Enter 访问其所有变体以进行批量编辑。...所以，所有这些额外嵌套操作，可能最终只是为了“艺术”而“艺术”； 03.包含多种变体的大型组件 复杂大型组件 很多按钮也往往是相当复杂的组件。它们有多种状态、类型和大小。...但是，如果您希望您的文件顺利运行，您可能会考虑将此组件拆分为较小的组件并使用覆盖而不是变体。对你来说，可能需要额外点击一下来更改按钮，但对于 Figma 来说，它可能会对性能产生巨大影响。...而且您不必为您可能需要的每个模态制作单独的变体。只需创建一个带有空组件的模态模板，然后使用覆盖将其替换为您喜欢的任何内容。...占位符允许您创建实例的版本而无需制作其他组件变体 原子设计 组合基本构建块以创建复合结构的想法也有助于减少变体数量和组件大小。 在这里有一个简单的图像示例，当您将鼠标悬停在信息图标上时会显示工具提示。
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