我不能显示没有副本的随机图像_我的ListView没有显示我的图像_我使用的是RecyclerView，我想随机显示图像 - 腾讯云开发者社区

一、写在前面真的，为什么别人发游戏这么多人看，我发了两次了加起来才一百个。...算了算了，不整游戏了，反正你们也不爱看~ [e4eebd45e8ac41f5b767be86bdad4c23~tplv-k3u1fbpfcp-zoom-1.image] 今天来试试把头条上扭腰上热门的那些妹子爬一爬...，不知道我顶不顶得住~ [f05d817730714c1fbf670327955bca38~tplv-k3u1fbpfcp-zoom-1.image] 二、准备工作 1、使用的环境 python 3.8...pycharm 2021.2 专业版 2、要用的第三方模块 selenium requests parsel 三、大致流程鉴于你们不喜欢我啰嗦，但是流程呢，我还是要给你们写出来，所以我就单独把它列出来了...[图片] 1、网站分析(明确需求) 在视频网页源代码当中找到 embedUrl 对应的链接；在链接当中找到视频播放地址，在元素面板当中；发现规律 embedUrl上面的 groupby_id 其实就是当前视频链接上的

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『论文阅读』Understanding deep learning requires rethinking generalization

通过广泛的系统实验，我们展示了这些传统方法如何不能解释，而为什么大型神经网络能在实践中推广。具体来说，实验建立了用随机梯度方法训练的图像分类的最先进的卷积网络，能容易地拟合训练数据的随机标记。...论文方法论的核心是非参数统计学中众所周知的随机化测试的变体（Edgington＆Onghena，2007）。第一组实验：用数据的副本训练了几个标准体系结构，其中真正的标签被随机标签替代。...非参数随机化测试的方法：采用候选架构，并对真实数据和真实标签替换为随机标签的数据的副本进行训练。对于后者，实例和类标签之间不再有任何关系。因此，学习是不可能的。...随机像素：独立地对每个图像应用不同的随机排列。高斯：高斯分布（与原始图像数据集具有匹配均值和方差）用于为每个图像生成随机像素。在CIFAR10上安装随机标签和随机像素。...（c）显示不同标签损坏下的测试错误（也是训练误差为0的泛化误差）。 ---- 令人惊讶的是，尽管随机标签完全破坏了图像和标签之间的关系，随机梯度下降具有不变的超参数设置可以优化权重以适合随机标签。

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NIPS 2018 | 哪种特征分析法适合你的任务？Ian Goodfellow提出显著性映射的可用性测试

现有的显著性方法通常是以图像数据的视觉吸引作为指导的。本文提出了一种可行的方法来评估一个给定的方法能够/不能提供什么样的解释。研究发现，仅仅依赖于视觉的评估可能会产生一些误导性的结果。...令人吃惊的是，一些被广泛采用的显著性方法是独立于训练数据和模型参数的。因此，这些方法对依赖模型的任务（如调试模型）或依赖数据显示出的输入和输出之间关系的任务没有太大帮助。...数据随机化检验将应用于在带标签的数据集上训练的模型的显著性方法与应用于架构相同但是在我们随机排列所有标签的数据集副本上训练的模型的显著性方法进行了对比。...目前研究人员提出的显著性方法通常是以图像数据的视觉吸引作为指导的。本文提出了一种可行的方法来评估一个给定的方法能够提供/不能提供什么样的解释。我们发现，仅仅依赖于视觉的评估可能会产生一些误导性的结果。...从左到右的过程显示了网络权值（以及其他可训练的变量）全部的随机性，直到包含「块」。我们展示了随机性的 17 个块。

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深度学习训练数据不平衡问题，怎么解决？

举例 1.欺诈预测（欺诈的数量远远小于真实交易的数量） 2.自然灾害预测（不好的事情远远小于好的事情） 3.在图像分类中识别恶性肿瘤（训练样本中含有肿瘤的图像远比没有肿瘤的图像少）为什么这是个问题呢？...不平衡类别会造成问题有两个主要原因： 1.对于不平衡类别，我们不能得到实时的最优结果，因为模型/算法从来没有充分地考察隐含类。...现在有三种主要建议的方法，它们各有利弊： 1.欠采样 - 随机删除观测数量足够多的类，使得两个类别间的相对比例是显著的。...选项2 - 类似于我上面提到的过采样选项。我仅仅使用不同的图像增强技术将不平衡类的图像在训练数据中复制了15次。...以上代码块对不平衡类（数量小于10）中的每个图像都进行如下处理： 1.将每张图片的 R、G、B 通道分别保存为增强副本 2.保存每张图片非锐化的增强副本 3.保存每张图片非锐化的增强副本在上面的代码中可以看到

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Numpy和MatplotlibPython科学计算——Numpy线性代数模块（linalg）随机模块（random）Python的可视化包 – Matplotlib2D图表3D图表图像显示

比如来考虑一个非常违反直觉的概率题例子：一个选手去参加一个TV秀，有三扇门，其中一扇门后有奖品，这扇门只有主持人知道。选手先随机选一扇门，但并不打开，主持人看到后，会打开其余两扇门中没有奖品的一扇门。...plt.savefig('result.png') # 一定要加上这句才能让画好的图显示在屏幕上 plt.show() matplotlib和pyplot的惯用别名分别是mpl和plt，上面代码生成的图像如下...这相当于只有低频成分的一个随机频谱。最后进行反傅里叶变换就得到一个随机波动的曲面，图像如下： ?...图像显示 Matplotlib也支持图像的存取和显示，并且和OpenCV一类的接口比起来，对于一般的二维矩阵的可视化要方便很多，来看例子： import matplotlib.pyplot as plt...显示的时候imshow会自动进行归一化，把最亮的值显示为纯白，最暗的值显示为纯黑。这是一种非常方便的设定，尤其是查看深度学习中某个卷积层的响应图时。得到图像如下： ? ?

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向文本到图像扩散模型添加条件控制

要在许多任务中实现学习解决方案，端到端学习是必不可少的图 1：使用 Canny 边缘图控制稳定扩散。 canny edge map 是输入，当我们生成右边的图像时没有使用源图像。...ControlNet 将大型扩散模型的权重克隆为“可训练副本”和“锁定副本”：锁定副本保留了从数十亿图像中学习的网络能力，而可训练副本在特定任务的数据集上进行训练以学习条件控制。...我们锁定 Θ 中的所有参数，然后将其克隆到可训练的副本 Θc 中。复制的 Θc 使用外部条件向量 c 进行训练。在本文中，我们将原始参数和新参数称为“锁定副本”和“可训练副本”。...用户素描我们结合使用 HED 边界检测 [62] 和一组强大的数据增强（随机阈值、随机屏蔽随机比例的涂鸦、随机形态变换和随机非最大抑制）从图像中合成人类涂鸦。...(2) 默认提示：由于 Stable diffusion 本质上是通过提示进行训练的，空字符串可能是模型的意外输入，如果没有提供提示，SD 往往会生成随机纹理贴图。

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深度学习任务面临非平衡数据问题？试试这个简单方法

解决这个问题的方法主要有三种，三种各有各自的优缺点：下采样（Undersampling）：随机删除具有足够观察多样本的类，以便数据中类的数量比较平衡。...过采样（Oversampling）：对于不平衡类（样本数少的类），随机地增加观测样本的数量，这些观测样本只是现有样本的副本，虽然增加了样本的数量，但过采样可能导致训练数据过拟合。...尽管每种方法都有各自的优点，但没有什么固定的使用方式，需要根据实际问题不断自己尝试。现在将使用深度学习特定的图像分类问题来详细研究这个问题。...上图表明，在4251张训练图像中，每个类只有一张图像的超过了2000张。还有一些类只有2~5张图像。可见这是一个严重的不平衡类问题。我们不能期望深度学习模型每个类别仅使用一张图像进行训练。...（频率小于10）都进行如下处理：将每张图像的增强副本保存为R / B＆G ；保存每张图像的增强副本；保存每张图像未锐化的增强副本；在上面的代码中可以看到，使用pillow库来严格执行此练习

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Hybrid-PSC：基于对比学习的混合网络，解决长尾图片分类 | CVPR 2021

但有一点需要注意的是，上述两类研究都没有考虑到，在数据不平衡场景下，交叉熵损失是否仍为特征学习的理想损失函数。...比如先随机选取n张原图片，经过数据增强后变成2n张图片组成batch，将同源副本相互认为正样本、非同源副本认为负样本进行距离学习。...有监督对比学习也是需要进行数据增强生成同源副本的，所以正样本包含同源副本和同类别副本。...这里的n张图片选取不能随机选，为达到有监督的目的，同类别图片要大于1张。...使用原型有两个好处：1）允许更灵活的数据采样方式，不再需要显示地控制正负样本，可使用随机采样或类别平衡采样。

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卷积神经网络

图像的处理如下：它们被裁剪成24 x 24像素，集中评估或随机进行培训。它们几乎变白，使模型对动态范围不敏感。...对于训练，我们还应用一系列随机变形来人为增加数据集大小：随意将图像从左向右翻转。随机地使图像的亮度变形。随机地扭曲图像对比度。请参阅图像页面了解可用失真的列表。...练习：模型架构inference()与cuda-convnet中指定的CIFAR-10模型略有不同。特别地，亚历克斯原始模型的顶层是本地连接的，并没有完全连接。...脚本只会定期返回精度@ 1 - 在这种情况下，它返回了86％的精度。cifar10_eval.py还可以在TensorBoard中显示可以显示的摘要。这些摘要在评估过程中提供了对模型的更多洞察。...对于接下来我们将模型副本命名为数据子集上的模型训练的一个副本。通过模拟参数的异步更新，导致了次优训练性能，因为可以对模型参数的陈旧副本进行单个模型副本的训练。

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为啥你的UI界面感觉乱？这7个常见问题一定要避免

但是，如果您有多于五行的文本，并且需要全部显示而没有省略号，则必须用另一种视觉解决方案。为什么呢？因为手机阅读者没有阅读较长的文本的习惯。此时，可以使用水平滚动或者两列布局的图片列表。 ?...这意味着开发人员会进行相应的检查，“所有必填字段都不能为空。” 假设用户尝试以随机顺序填写表格。当第一个必填字段失去焦点状态时，它将返回错误：“请填写此字段。这是必需的！” ‍...元素没有对齐许多设计师认为使用网格会限制您的创造力，从某种意义上说，这是事实。但是，如果您是UI设计的初学者，我认为有必要在打破规则之前首先学习这些规则。 ‍...b.确保文本和图像有足够的对比度避免将低对比度的文本复制放置在图像上。文字和背景之间应有足够的对比。要突出显示副本，请在图像上放置一个对比滤镜。...黑色是一种流行的颜色，但是您也可以使用明亮的颜色，将它们混合和匹配。 ‍ 另一种选择是从一开始就使用对比图像。在这种情况下，您可以将副本放置在照片或图像的深色部分的顶部。 06.

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Sublime text || 系统找不到指定的文件 || 编译Python代码

本文主要解决使用Sublime编译Python代码，状态栏显示 “[WinError 2] 系统找不到指定的文件” 这一问题。...python后进行复制，并粘贴到现在的文件夹anaconda3里面，得到python-副本；将python-副本重命名为py，重启sublime即可成功编译代码。...首先，不管是直接关闭，还是选择菜单栏中的文件进行保存、另存为，都不能将修改后的内容保存到名为Python的SUBLIME-PACKAGE文件（使用解压软件打开）中；我是将修改后的SUBLIME-BUILD...本来经过上面的操作之后，我是高高兴兴的，因为代码确实可以成功运行，但是如果要绘图，加了plt..show图像窗口也还是弹出不出来。...所以这一行命令的作用就是，编译绘图代码后，能显示图像，即图像窗口可以弹出。当然，解决问题的方法不止一种，甚至你的问题仍没有得到解决。但这也并不妨碍我们继续去寻找答案，不是吗？

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1.2计算机系统的组成专业理论是基础，计算机基础知识整理

计算：6FFFH-1000H+1=6000H=6*163=6*212=6*22*210=24(KB) 12.显示器的主要性能指标：像素：就是屏幕上图像的一个个发光的荧光点。...按存储器的工作方式分有随机读写存储器、顺序读写存储器、只读存储器等。随机读写存储器：主机中的RAM、cache、软盘存储器、硬盘存储器、优盘等。...Cache中存储的是部分RAM中存储单元的副本。 CPU读写程序或数据，先访问高速缓存，若cache中没有需要的信息，则再去访问RAM。...当读写RAM同时把所需信息的副本送至cache，从而提高cpu的利用率。 15.投影机主要有CRT、LCD、DLP、DLV四种类型。...CRT（阴极射线管）投影机显示的图像色彩丰富，还原性好，但缺点是亮度低，操作复杂，体积庞大，对安装环境要求高。CRT投影主要用于相对高端的专业领域，如航空航天、遥控监控行业等。

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Google Earth Engine ——带缓冲的随机样本选择

下一步是在每个网格单元中随机选取一个点。这可以通过使用reduceConnectedComponents()单元格结果加上第二个随机图像来完成（仍然在图像空间中），选择每个网格单元格中的最大随机值。...50 公里的网格单元（随机着色），每个单元中有 1 个随机选择的点（白色）。平均而言，点间隔50km开，但还不能保证最小间距。...下图显示了提取的点，并带有半径缓冲区，distance/2用于可视化目的。请注意，在 50km 版本（左，橙色）中，图像的左下角和右上角有一些点几乎接触，但没有重叠。...使用 50 公里“严格”间距（左）和 5 公里“严格”间距（右）显示的带有用于可视化的缓冲区的最终随机点。...如果您使用小尺寸cellSize然后缩小非常远，这将是本示例中的唯一问题。显示（或使用）最终的 FeatureCollection 应该没有问题，因为那时所有的重新投影都是与地图无关的。

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再读 ICCV 2023 最佳论文ControlNet，AI降维打击人类画家

ControlNet将大型扩散模型的权重克隆为一个“可训练副本”和一个“锁定副本”:锁定副本保留了从数十亿张图像中学习到的网络能力，而可训练副本则在特定任务的数据集上进行训练，以学习条件控制。...当模型显示出结果与条件之间的合理关联时，可以在继续训练中将断开的环节重新连接起来，以便进行准确的控制。大规模训练。...(2)Default prompt:由于Stable diffusion本质上是用prompt训练的，空字符串可能是模型的一个意外输入，如果没有提供prompt，SD倾向于生成随机纹理。...实现提出几种基于不同图像条件输入的方式，以控制生成。 Canny边缘图。使用Canny边缘检测，用随机阈值从互联网上获得3M的边缘-图像-caption数据对。...结合HED边界检测和一组强数据增强(随机阈值、随机屏蔽涂鸦、随机形态变换、随机非极大抑制)，从图像中合成人类涂鸦。从互联网上获得了50万对的涂鸦图像-caption数据对。

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Hinton：我对「青蛙」创造出「人」这件事的后果很紧张｜全文整理+视频

我们现在高度依赖反向传播，如果不能使用反向传播，还能怎么学习？为网络中的每个权重生成一个由小的临时扰动组成的随机向量。接着，度量少量样本上示例的全局目标函数的变化，作为该扰动的结果。...我们也试图使其与其它图像的平均表征不一致。此外，我们可以为每个层次的网络添加几个隐藏层，实现非线性。这些层次使用活动扰动的贪婪算法学习，并且没有反向传播到较低层次。...这是来自 MNIST 训练集的各种数字「2」的图像。显示在教师网络上使用高温时，分配给各个类别的概率。对于第一行，教师网络很有信心将图片判别为「2」。...但是模型的每个副本智能体代理，都以非常低效的方式从文档中蒸馏知识。例如，LLM 试图预测下一个词时，并没有显示教师对下一个单词的概率分布。它只是随机选择文档的作者选择放在下一个词中的内容。...我们有一个相当小的优势：超级智能是人类创造的，并不是进化而来。所以它们没有原始人所具有的竞争性、攻击性目标。也许我们可以为智能体设定道德原则。但目前，我也感到紧张。

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ControlNet-图像控制文生图模型

，其中一个是 “锁定” 的，不能被修改，而另一个是 “可训练” 的，可以在特定任务上进行微调。...这样，在微调可训练副本时，锁定副本仍然保留着从预训练中学到的通用知识，并且可以提供更好的初始状态。...训练可训练副本：ControlNet 然后使用反向传播和其他标准训练技术，在特定数据集上对可训练副本进行训练。很自然的就是一个标准的神经网络训练流程。...训练可训练副本之前，需要先选择一个适合特定任务的预训练模型，并将其克隆为可训练副本。同时还需要确定哪些输入条件对于特定任务是最重要的，并将其与预训练模型进行连接。...c.图像的Map经过HintBlock，与随机噪声相加，送入ControlNet; d.Prompt的Embedding送入Stable Diffusion和ControlNet； e.Stable

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特征类型和图像分割

这两张图看起来和之前的卷积核有点不一样，因为它们还没有转为二进制阀值图像，这里不需要转化。...Extract and display strong corners 要选出最明亮的角点我得定义一个阀值以便角点通过,但这里我要设一个较低的阀值,也就是至少为最大角点检测值的十分之一创建图像副本以便绘制角点...首先将图像转为灰度图像,然后用逆二进制阀值把手显示成白色,而不是像之前一样让背景显示成白色生成二值图像 # Convert to grayscale gray = cv2.cvtColor(image...如果我让 k 均值将这些图像数据分成三簇，那么 k 均值就会观察这些像素值随机猜测三个 RGB 点将数据分成三簇。 ?...要显示分割情况，需要将数据重新转成一张 8 bit 的图像，还要重塑分割好的数据使其变回图像副本原本的形状 # define stopping criteria # you can change the

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【kafka思考】最小成本的扩缩容副本设计方案

, 如果按照之前 --generate的重新计算分配方式来做的话, 那么这个数据迁移量是非常大的; 很有可能大部分的副本都有变动(牵一发而动全身) 那么我们有没有什么方式能够尽量减少这种变动吗, 根据这个目标...,就可以得到我们想要的分配情况了影响分配情况的几个因素有 BrokerList 分区数副本数起始随机数startIndex 起始随机nextReplicaShift 我们扩缩副本, 要变动副本数,...; 当然: AdminUtils.assignReplicasToBrokersRackUnaware 并不能完全满足我们需求,因为nextReplicaShift=3不是参入传入的,是在里面随机产生的...这种不是按照固定的规则来分配的,也不能按照上面的处理, 这种就需要重新完全分配了所以总结起来,这种思路可行, 但没有必要; 我也是写到了这里,才觉得没有必要扩缩副本想法2 相比第一种想法, 需要考虑过多的情况...: 下面是从现有zk中获取的副本分配情况; 再做扩容副本的时候,传入的Broker列表的集合有{0,1,2,3,4,5}；我想副本扩容到3个 "0":[2] "1":[4] "2":[0] 根据上面从

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18个您想了解的微小但有用的macOS功能

macOS具有许多如此小巧而有用的功能，在您偶然发现它们或有人将它们指出给您之前，很容易错过它们。我用了两年的时间没有注意到Safari的地址栏在私人浏览模式下从白色变为灰色。我知道我不是很敏锐。...2.设置Safari书签的键盘快捷键您可以为任何菜单项创建键盘快捷键。是的，其中包括Safari书签；这是我很长一段时间都没有想到的事情。 macOS确实为书签1-9分配了默认快捷方式。...3.切换特殊的Safari页面我熟悉显示特殊Safari页面的快捷方式，例如历史记录（Command + Y）和显示所有选项卡（Command + Shift + \）。...13.快速查看随机在图像之间跳转使用“快速查看”预览多张图像时，可以使用左右箭头键逐一浏览。您也可以单击“播放”按钮以幻灯片形式查看它们。众所周知，您可以使用“索引表”功能随意跳转到图像。...如果在将图标放到Finder中之前按住Option键，将获得文件的副本而不是别名。 15.强制退出应用是否正在寻找一种关闭不响应或故障应用程序的快速方法？

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【kafka思考】最小成本的扩缩容副本设计方案

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