从这个矩，你可以提取有用的数据，如面积、中心点等。中心点是由Cx=M10/M00和Cy=M01/M00的关系给出的。这可以按以下方式进行。
各位同学好！本周的刷题结果又来了！本周刷的一些题目里面，觉得下面这道题目比较有点意思吧！有时候我们容易陷入一个思想的误区里面，稍微使用一下逆向思维，可能会带来不一样的感受！
2）快速，过往的psenet需要至少0.6s，pan和db在一些场景中效果差一点但快，是否有更好平衡速度和效果的方法；
对于block元素 1.没宽度设置的情况：垂直向外扩张，水平向内挤压 上下padding会增加元素占据的尺寸（即看上去高度在增加），左右因为元素宽度已经auto，不会变化。但是内容区域会在水平元素上被挤压。 2.不管有没有高度设置：垂直方向的向外扩张 也不会挤压垂直方向的内容区域。只会增加垂直方向的占据尺寸。 3.有宽度的情况：四个方向均向外扩张 上下padding会增加元素占据的宽、高尺寸，因为宽度固定，不会挤压内容区域的尺寸，增加的padding只会扩张元素的疆土。就像一个人吃胖了。 介于没有宽度设置就不会影响宽度，只会向内挤压，所以在设置宽度的基础上实验： 4.有宽度、有box-sizing的情况：垂直方向向外扩张，水平方向向内挤压。 现象同第一点，但仔细想想，原理和第1点一样，固定了宽度就像第一点中，block元素没有宽度，那就是屏幕的宽度。也是一种有宽度的情况。外部尺寸盒子宽度不变，内部容器盒子加padding组成整个外部尺寸盒子的宽度。padding增加，内部容器盒子响应的就得减少。可以理解为有宽度不设置box-sizing的时候，外部尺寸盒子与内部容器盒子是一体的，用了box-sizing后让二者成了包裹关系，加上固宽，才会有这个现象。 但是第4点同第1点一样的现象是，padding值过大，单方向的padding值（比如padding-left）大于元素的宽度的50%，宽度的值会被增加，内收过头就成了外扩的现象。 5.有宽度、没box-sizing的情况： 四个方向均向外扩张，同第3点。 扩张表现：上边向下，左边向右，右边向左，下边向上。向内挤压式的扩张。
大家好，我是程序员吴师兄，今天跟大家分享一道和 栈 有关的题目，超级简单也超级容易理解，这道题目曾经出现在 bilibili 的面试中。
读到这篇小文的朋友：新年好！今天我们将在本文中简单探索一个结合Wolfram语言的神经网络与B样条功能的有趣问题。
最近回顾了一下经历过的项目，觉得要管理好项目，光有各种方法论以及协助这些方法论落地的工具是远远不够的，很多时候还需要一些“哲学”层面的思考。
Speed Class Specification通过Speed Class编号对卡的性能进行分类，并提供各种计算性能的方法。该规范使主机能够支持AV应用程序，并执行实时录制到SD存储卡。以下部分描述了该卡的Speed class规范。有关主机实现的示例，请参阅应用程序说明。下图显示了速度等级规格的概述。Calss2 class4级和class6级定义并在默认速度模式下实现，而10级需要高速模式。
论文：AHPPEBot: Autonomous Robot for Tomato Harvesting based on Phenotyping and Pose Estimation
作者：赵屹华，计算广告工程师@搜狗， http://www.csdn.net/article/2015-11-26/2826332 这篇文章，我们将讨论如何在逻辑回归、决策树和SVM之间做出最佳选择。分类问题是我们在各个行业的商业业务中遇到的主要问题之一。在本文中，我们将从众多技术中挑选出三种主要技术展开讨论，逻辑回归（Logistic Regression）、决策树（Decision Trees）和支持向量机（Support Vector Machine，SVM）。 上面列出的算法都是用来解决分类问题（S
今天跟大家分享一篇近几天公布的关于实时场景文本检测的论文Real-time Scene Text Detection with Differentiable Binarization，出自华科白翔老师组，已中AAAI 2020 Oral，其在多个数据集上都取得了目前最好的精度，而且非常快，在输入图像size为512的设置下，可以实现高达82 fps的检测！
Geotrellis系列文章链接地址http://www.cnblogs.com/shoufengwei/p/5619419.html 目录 前言 问题探索 采样说明 实现方案 总结 一、前言 上一篇文章讲了通过Geotrellis导出自定义的Tiff文件（见geotrellis使用（十四）导出定制的GeoTiff），但是实际中有时会有BUG，就是数据值发生非常明显的变化，理论上只进行了切割、重投影操作，数据值不应该会发生特别大的变化。今天认认真真查找了下问题，发现是因为采样方式造成的。 二
大佬级前端，用HTML+CSS绘画，全程不用PS、AI这种图形化的图片编辑器，单纯敲一行行代码纯手工绘制。
ABCNet（Adaptive Bezier Curve Network）是一个端到端的可训练框架，用于识别任意形状的场景文本。直观的pipeline如图所示。采用了单点无锚卷积神经网络作为检测框架。移除锚定箱可以简化我们任务的检测。该算法在检测头输出特征图上进行密集预测，检测头由4个步长为1、填充为1、3×3核的叠层卷积层构成。
有位 VIP 读者问：我最近刚开始尝试学习写 shader , 这篇文章其实没太看明白，我想请教下 OpenGL 发光的原理能不能通俗地讲一下。
这一篇研究Blender中非常重要的插件LOOPTOOLS的一些功能。LOOPTOOLS插件在过去的版本是需要手工加载的。
我要告诉你如何避免陷入重复设计的陷阱，但仍然保留你的个人风格。这里有一些有创意的想法可供你尝试：
算法的重要性，我就不多说了吧，想去大厂，就必须要经过基础知识和业务逻辑面试+算法面试。所以，为了提高大家的算法能力，这个公众号后续每天带大家做一道算法题，题目就从LeetCode上面选 ！
HHF 注：相信大家对于 Go slice 的底层数组扩容的原理比较了解了，也比较敏感。但是下面这道题的原理你是否能想明白呢？
最近，我们参加了Capgemini的全球数据科学挑战赛。我与Acores鲸鱼研究中心合作，挑战抹香鲸的识别任务，用人工智能帮助拯救抹香鲸的生命。
分类是我们在工业界经常遇到的场景，本文探讨了3种常用的分类器，逻辑回归LR，决策树DT和支持向量机SVM。
计算机视觉是最令人兴奋的领域之一，其应用范围非常广泛。从医学成像到创建最有趣的面部滤镜等各个领域都充分见证了计算机视觉技术的强大。在本文中，我们将尝试创建一个人造眼线笔来模仿Snapchat或Instagram滤波器，为视频中的美女添加上美丽的眼线。最终的结果可以通过下面的动图观察到。
教程地址：http://www.showmeai.tech/tutorials/34
给定一个字符串，你需要反转字符串中每个单词的字符顺序，同时仍保留空格和单词的初始顺序。
给你 n 个非负整数 a1，a2，…，an， 每个数代表坐标中的一个点 (i, ai) 。 在坐标内画 n 条垂直线，垂直线 i 的两个端点分别为 (i, ai) 和 (i, 0)。 找出其中的两条线，使得它们与 x 轴共同构成的容器可以容纳最多的水。 说明：你不能倾斜容器，且 n 的值至少为 2。
Robert Martin 就是我们常说的Bob大叔，是码界的骨灰级人物了，在4年前提出了所谓的简洁架构，值得回顾反思一下，看看是否可以借鉴到微服务中呢？
我们要求自己和团队保持一个很敏捷的工作节奏，以周为单位制定计划和阶段性目标，并以周为单位对一些行动计划进行调整和迭代
最近一个做视频滤镜的朋友，让我给他做一个动态水波纹效果，具体就是：点击屏幕上的某一位置，然后波纹以该位置为中心向周围扩散。
通过自动化细胞核检测，有利于检测细胞对各种治疗方法的反应，了解潜在生物学过程。队伍需要分析数据观察模式，抽象出问题并通过建立计算机模型识别各种条件下的一系列细胞核。
曲面：通过选取的两个或多个截面外形，利用参数化最小光滑熔接方式形成的一个平滑曲面。（各曲线串联起始点都应对齐，方向应相同，否则生成曲面扭曲。TYPE用了设置曲面类型C—曲线定义型曲面，P—参数型曲面，N—NURBS曲线，为C时没有举升曲面与选取截面外形间误差设置）
Li, Ziniu, and Xiong-Hui Chen. “Efficient Exploration by Novelty-Pursuit.” International Conference on Distributed Artificial Intelligence, 2020, pp. 85–102.
要求二: 上下左右各留有 1px 的标识线区，此区内不能有半透明像素（特别注意：切图若有投影，不要泄漏到标识线区）。
用Mastercam和UG多年了，在此谈一谈我用Mastercam和UG之心得体会。
静电说：就在昨晚，Figma的Config2022直播活动中，团队公布了多项新功能，这也是本次Figma的最大更新了。Config大会是Figma主办的一场线上交流活动，大会邀请了多个设计师来进行演讲和交流。当然，另一个重头戏就是Figma新功能的发布了。
2018 年 12 月 21 日，ICLR 2019 论文接收结果揭晓。据统计，ICLR 2019 共收到 1591 篇论文投稿，相比去年的 996 篇增长了 60%。ICLR 2019 共接收论文 500 篇，其中 oral 论文 24 篇、poster 论文 476 篇。
本文和大家聊聊搜索算法，计算机解决问题的抽象流程是，先搜索，或完全搜索后得到答案，或边搜索边找答案。所以，对给定的数据集进行搜索是解决问题的前置条件。不搜索，无问题。
本文，我们介绍一种新的集成算法，算法的基本思想是希望让噪音样本的权重减小，让难以分类的样本权重增大从而提升模型的效果，从论文的思路和实验结果来看都是非常不错的，和大家一起分享一下。
这道题目初接触时，我能想到的只是穷举，但提交时超出时间限制。直到看到题解中的双指针法，不自觉感叹牛比。这是官方题解中给的说明：
平均精度（Average Precision，mAP）是一种常用的用于评估目标检测模型性能的指标。在目标检测任务中，模型需要识别图像中的不同目标，并返回它们的边界框（bounding box）和类别。mAP用于综合考虑模型在不同类别上的准确度和召回率。
参考链接：https://leetcode-cn.com/problems/shun-shi-zhen-da-yin-ju-zhen-lcof/solution/mian-shi-ti-29-shun-shi-zhen-da-yin-ju-zhen-she-di
本系列是《玩转机器学习教程》一个整理的视频笔记。本小节介绍对于分类问题非常重要的决策边界，先对逻辑回归求出决策边界的函数表达式并绘制，但是对于像kNN这种不能求出决策边界表达式的可以通过预测样本特征平面中区间范围内的所有样本点来绘制决策边界。最后通过调整kNN算法的k值，了解模型的复杂与简单对应的决策边界不同。
其创建函数是CCCardinalSplineBy::create(float duration, cocos2d::CCPointArray *points, float tension)；
如今，随着年轻人的“口味”愈发刁钻，能够真正“满足”年轻人的产品也愈发稀少，想要其“忠诚”就变得极其困难。年轻人偏好“兴趣消费”的消费习惯，也让兴趣社区逐渐变成了众多互联网玩家不约而同地发力方向。
人类海马由折叠的旧皮质层组成，其亚区包含独特的细胞成分。但由于广泛存在的个体差异，如何将MRI采集的海马图像进行亚区分割，并与根据组织学定义的亚区图谱保持一致是一项具有挑战性的工作。基于表面的海马亚区分割方法允许不同个体之间进行对齐，或从个体“映射”到根据组织学定义的拓扑同源组织参照物上进行对齐。与手动分割或基于配准的方法相比，基于表面的方法为海马亚区分割提供了新的生物学有效约束，并且不受手动分割方法的一些技术限制，例如平面外采样（也就是分割超出了亚区的真实范围）。这种方法还特别适合应用于高分辨率MRI成像中，能够评估海马的个体间变异。
原文：https://salls.github.io/Linux-Kernel-CVE-2017-5123/ 译者：hello1900@知道创宇404实验室 本文介绍如何利用Linux内核漏洞CVE-2017-5123提升权限，突破SEMP、SMAP、Chrome沙箱全方位保护。 背 景 在系统调用处理阶段，内核需要具备读取和写入触发系统调用进程内存的能力。为此，内核设有copy_from_user与put_user等特殊函数，用于将数据复制进出用户区。在较高级别，put_user的功能大致如下：
本系列是《玩转机器学习教程》一个整理的视频笔记。本小节将通过实践应用sklearn为我们封装的高斯核的SVM算法来进行具体的分类并解释分类决策边界的几何意义，着重实验不同的gamma取值对最终分类决策边界的影响。
可能也和平台有关系吧，微信小游戏即开既玩的优点导致玩家的跳出率会比app，pc等平台高很多。
原文：https://salls.github.io/Linux-Kernel-CVE-2017-5123/
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