我怎么才能让上面标题中的‘`mat card-subtitle`’变成红色呢？ - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

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Android NDK OpenCV稠密光流调用

昨天公众号中收到多学多看多体会多感悟的留言问在Android OpenCV里是否能能调用稠密光流，由于我也没有试过，所以我们就专门来做了一次这个操作，也感谢留言的小伙伴提出的问题，我们也是在不断地解决问题中学习成长的...视频效果点击边框调出视频工具条稠密光流代码实现稠密光流的API及简单的例子在《C++ OpenCV视频操作之稠密光流对象跟踪》中已经提到了，这里我就不再提了，主要是说在Android中怎么实现的...上面两个红框，一个是20的参数是把偏移量大于20的才进行绘制处理，另一个是将当前的灰度图存放到前一帧灰度图中等处理，在《C++ OpenCV视频操作之稠密光流对象跟踪》中我们是只取了第一帧，显示出来的就是从第一帧中不停的进行变化的绘制...cvRound(col + fxy.x), cvRound(row + fxy.y)), Scalar(0, 255, 0)); //用红色画点为当前的点...flowdata, 0.5, 3, 15, 3, 5, 1.2, 0); //将结果绘画出来，这里参数为20就是变化大的才显示出来

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决策树回归：不掉包源码实现

比如，一个数据集有3个特征，对应的目标值不再是整数，0,1,2,3，这种分类值，而是0.1,0.23,1.4等这种小数值。那么，怎么用决策树的模型做回归呢？...]>=bestValue] return mat0,mat1 #选择最佳切分属性及其对应的属性值 #所有的属性遍历后，如果误差减少不大，生成叶子节点 # 得到叶节点的条件有3个，标红色的代码 def..., bestValue 03 — 决策树回归分析写好了以上代码，调用上面 decisionTreeRegressor，看看回归决策树的回归效果，为了展示方便，特意将满足分裂的条件加大，即内含节点个数大些...当 ops[1] = 6时，即节点内含样本数大于6才做分裂，待回归的样本如下， ? 此时调用接口做回归，得到的决策树的示意图如下： ? 回归后的结果如下： ?...当 ops[1] = 5 时，即节点内含样本数大于5才做分裂，得到的决策树示意图和回归图如下， ? ?

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您找到你想要的搜索结果了吗？

是的

没有找到

揭穿机器学习“皇帝的新装”

算法通过选择要使用的机器学习算法，我们可以得到我们想要的输出。在这个问题中，算法的全部工作就是把上图中红色的东西和蓝色的东西分开。机器学习算法的目的是在数据中选择最合理的位置设置边界。...可能你会说一条平直的线就够了。但我们的目标是把Y和N分开，而不是装饰性的地平线。机器学习算法的目的是选择最合理的位置设置边界，这是由据点到达的位置来决定的。但它是怎么做到的呢？...希望您找到的解决方案是这样的：希望你能聪明地意识到，在上面的三个解决方案中，最右边的是最好的。如果你喜欢多样性，你会喜欢算法的。...当我有四瓶新的葡萄酒时，我只需要将输入的数据和菜单上的红蓝区域匹配，并插上标签，看，就是这么简单！那我们怎么知道这个算法到底可行不可行呢？...一旦在十四行诗这个骨架上最优化地添加词语，使其充实丰满，那它就会变成一首诗（模型）。至于诗歌为什么会变成计算机菜谱，饶了我吧-我也不知道，但是我非常欢迎其他的建议。

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神经网络用来解决什么问题的？—ML Note 44

但是，在实际的问题中，我们要面临的输入变量不止一两个，可能有几十上百个。那怎么办呢？再用上图右边那样的方程几乎是不现实的了。...也就是说，特征特别多的时候，我们就很难再使用这样的办法来进行分类了。图像识别问题下面这个图是什么？ ? 我们知道，是一个小汽车，那图中红色框中是什么呢？是车门上的把手。...当我们给这个分类器一个没见过的图像后，比如这样的： ? 分类器告诉我们这个是不是一个小汽车。那在这个问题中，我们为什么要引入非线性假设呢？...这两个像素点就会有两个数（可能是灰度值，也可能是RGB处理后的一个值），这两个数如果我们把像素点1的值标在x轴上，把像素点2的值标在y轴上，那么上面这个图片的两个像素点的值就会对应在x-y平面上的一个点...所以说呢，在我们的特征值个数n比较大的时候，我们再用这种简单的逻辑回归算法是不太现实了。这个时候就要神经网络出马了，那神经网络到底是怎么一回事呢？且听下回。

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图像腌膜Mask的常规操作你真的信手拈来吗？

我对图像腌膜的含义一直有些模糊，今天写了几行代码，证明了我这模糊的印象倒是正确的。今天借一个给图片添加水印的小例子，给大家总结一些图像腌膜的常规操作。首先先了解一下图像腌膜的定义：。。。...可以看到白色的底并不是我们想要的，所以就需要用到腌膜的相关抠图，将五个红色的字”抠“出来。...2，对腌膜Mask这个图像矩阵进行取反操作： bitwise_not(mask, mask);//对mask图像取反，白色(255)变成黑色(0) 对于上面操作我们需要多加解释一下。...4，进行图像融合通过上面步骤，我们得到了如上图所示的黑底白字的腌膜了，下面就把腌膜加入到图像融合中去。...是不是变成水印了呢？三：添加非矩形的Mask区域我们选取ROI区域一般都是用矩形，所以圈出来的区域都是矩形的，如何添加非矩形的呢？

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SVM系列（三）：手推SVM

我们可以猜测，能够将所有样本点分成两类的直线（二维平面上）往往不止一条，如下图所示：那么哪一条才是最好的呢？答案就是中间那条红色的直线，它具备更强的“鲁棒性”，泛化能力更强。...与同号，因此我们可以进一步将上面优化问题中最右边的绝对值去掉，然后在前面乘上，这样它还是表达了绝对值的意思：好巧不巧，右边那部分不就是我们上面定义的超平面关于训练集的函数间隔么。...这句话该怎么理解呢？我们知道硬间隔原问题要求间隔尽可能的大，而我们又知道，支持向量满足，间隔外部小于0，间隔内部大于0。...我们引入一个变量，我们假设，那么上述问题就可以转化为：我们称该问题为软间隔的原问题。上述这个转化过程该怎么理解呢？...，因此我们只能选择一个的支持向量才能解出b，而根据上面对KKT条件的讨论，只有当时，才成立。

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30天敏捷结果（10） - 强化你的一周

找到你最重要的几个强项，花更多的时间在上面，能让你更喜欢你所做的事、更有激情、更有价值！今天，我们将会讨论怎么找到自己的强项，怎么发挥自己的优势！ ...那为什么我发现周围很少有人这样做呢？我想，主要有两点原因：一、这需要人有极高的自知能力。只有你自己才知道真正的你自己，知道自己最擅长的是什么，内心深处最渴望的是什么。...我来简单说说为什么我们要发挥我们的强项，下图是现在的自己：如果我们把时间花在弥补弱项上，可能做了很大的努力，花了很多时间，但是并不一定能赶上他人，结果就变成了这个样子：就算我们通过不断的努力，达到甚至超过他人的水准...你能否标识出你最大的三个弱项？你能否找到哪几类事情让你感到较弱？你能否说出谁能让你感到无聊，谁能让你觉得有兴趣、有激情？然后再想想他们做事的模式是什么呢？...第二步 – 把你在强项上花的时间标在图上. 你能否标识出你最大的三个强项？你能否找到哪几类事情让你感到自己有优势？找到能让你觉得有激情的人所做的事情的模式。

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线上又 OOM 了，教你快速定位问题~

点击上方“芋道源码”，选择“设为星标” 管她前浪，还是后浪？能浪的浪，才是好浪！每天 10:33 更新文章，每天掉亿点点头发......我更推荐使用 Eclipse 的 Memory Analyzer（也叫做 MAT）做堆转储的分析。你可以点击这个链接：https://www.eclipse.org/mat/，下载 MAT。...比如，我手头有一个 OOM 后得到的转储文件 java_pid29569.hprof ，现在要使用 MAT 的直方图、支配树、线程栈、OQL 等功能来分析此次 OOM 的原因。...首先，用 MAT 打开后先进入的是概览信息界面，可以看到整个堆是 437.6MB：那么，这 437.6MB 都是什么对象呢？...那么，OOM 的时候，FooService 是在执行什么逻辑呢？为解决这个问题，我们可以点击工具栏的第五个按钮（下图红色框所示）。

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Android最佳性能实践(二)——分析内存的使用情况

不同的手机，堆大小也不尽相同，随着现在硬件设备不断提高，堆大小也已经由Nexus One时的32MB，变成了Nexus 5时的192MB。...那么通过上面学习的GC日志以及DDMS工具这两种方式，现在我们已经可以比较轻松地发现应用程序中是否存在内存泄露的现象了。但是如果真的出现了内存泄露，我们应该怎么定位到具体是哪里出的问题呢？...带有红点的对象就表示是可以被GC Roots访问到的，根据上面的讲解，可以被GC Root访问到的对象都是无法被回收的。那么这就说明所有带红色的对象都是泄漏的对象吗？...那么通过Histogram又怎么去分析内存泄漏的原因呢？...但是大家有没有注意到，当前内存中是有11个MainActivity的实例的，这太不正常了，通过情况下一个Activity应该只有一个实例才对。

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OpenCV黑魔法之隐身衣 | 附源码

我计划分享一些有趣的实战项目，或许达不到商用的级别，但是希望能在大家做项目的时候能够提供一些思路！如果对你有所帮助，给我点赞 & 在看，让我知道对你有帮助哈！...我们用一块红色的布做我们的斗篷。为什么是红色呢?为什么不绿色的吗?当然，我们可以用绿色，红色不是魔术师的颜色吗？除了此之外，像绿色或蓝色这样的颜色也可以稍微调整一下。其基本思想如下: 1....使用颜色检测算法检测红色布料。 3. 将红色的布料分割成一个mask。 4. 生成最后的增广输出，创造神奇的效果。上面的GIF简单地解释了算法的所有阶段。现在我们将详细讨论每一步。...亮度值在的较低范围是70，这样我们也可以在布料的褶皱中检测到红色。 mask1 = mask1 + mask2 使用上面的线，我们合并两个红色范围生成的mask。它基本上是在像素上进行OR操作。...最后，我们将检测到的红色区域的像素值替换为静态背景对应的像素值，最后生成一个增强输出，产生神奇的效果，将我们的布料变成了一件隐身斗篷。

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如何在相关矩阵图上添加p-value

这篇文章可以说是《怎么分析和展示RNAseq基因表达数据中基因的相关性》的延续。上次绘制了下图： ? 可以发现只有两个基因的表达表现出了较强的相关(ETV3-ELK4)。...但是我们知道皮尔逊相关系数表示的是两组数据线性相关的程度，但是如果两者在统计学上不存在相关性呢？那这个指标还有什么意义？因此，我们在评判相关的时候需要同时考量p值和r相关系数大小。...一个网络博主是这样认为的：看两者是否算相关要看两方面：显著水平以及相关系数（1）显著水平,就是P值,这是首要的,因为如果不显著,相关系数再高也没用,可能只是因为偶然因素引起的,那么多少才算显著,一般...如果你想用这个函数绘制更多自定义的图，可以参考R包文档进行修改。 ? corrplot_demo.png 这跟上次的图类似。偏蓝色代表正相关，偏红色代表负相关。...corrgram的左下角和右上角是对称的，标有数字的显示的是p值，我这里默认设定0.05为阈值，大于0.05都会显示出来，这些值说明对应的两个基因在统计学上是没有相关性的。

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用 Mathematica 玩转环面

环面及其变体要玩转环面，先要构造出环面，然后才可以谈其它。本节将介绍如何从环面出发，用数学公式让它发生各种形变，以及如何变化参数，生成动画。...如下图所示，红色的就是圆 A，黑色的就是圆 B。 ? 为不失一般性，不妨假设红圆的半径是 r，其圆心在黑圆上的点 (R Cos[u], R Sin[u], 0) 处。该怎么才能画出红圆呢？...横向弹簧 ---- 之前的计算里，我们都用了 u、v 两个互相独立的参数来生成曲面。如果它们不是互相独立的会怎么样呢？...上面把 v 固定成 9u 得到的是很均匀的"弹簧"形状，未免有点无趣，我们可以把 v 变成更加复杂的关于 u 的函数，再加上和之前类似的添加额外参数 t 的技术，就可以得到比较有意思的动画了： ?...上述的计算过程非常繁琐，运行速度比较慢，我用这种方法只是为了展示"管状化"的数学原理。

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几个简单的小例子手把手带你入门webgl

这个就是「视椎体」，在范围内能看到的东西，才进行绘制。...是红色， gl_FragColor 其实对应的是「rgba」也就是颜色的表示。...这里又有人问，我怎么知道我创建的着色器是对的还是错的呢？我就是很粗心的人呢？？？...我们看下这时候的三角形变成啥样子了。...彩色三角形是不是变成彩色三角形了，这里很多人就会问，这到底是怎么形成呢，本质是在三角形的三个顶点，做线性插值的过程：总结本篇文章大概是对webgl 做了一个基本的介绍，和带你用几个简单的小例子

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基于奇怪的羊返航，聊plot图像镜像

过冷水首先想到的是推文大神带你玩转matlab图像处理 (一)中提到的图像水平镜像命令：B=fliplr(A)，不幸的是该命令的各种形式都尝试一遍，也没能让羊回头。 ?...我就查阅了一下fliplr命令的工作原理。在此简单讲一下fliplr命令的的作用是对矩阵内的横列元素位置进行反转，列元素的位置保持不变。 ?...渡河问题中的所有对象都是一维绘图矩阵，使用该命令无法实现我们想要的羊回头。可以看出fliplr命令是受限的。不能因为我们称之为图像镜像命令，就觉得其能实现镜像功能，要灵活理解。...有没有更好的方法呢？只要肯专研，总能找出完美的解决方案，让过冷水给你娓娓道来。过冷水想到的方法是只需使用一点点高中的数学图像知识即可。...之后一直思索，在某个暖阳的午后突然灵光一闪就在知道了how do。在matlab学习过程中有好多细节需要我们注意，学习不可囫囵吞枣，书上怎么说，我们就这么做，这样是无法解决实际问题的。

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IntelliJ IDEA 复杂的重构技巧

但是 IDE 永远不是我们肚子里的蛔虫，有时我们会有复杂到 IDE 不可能直接提供的重构需求。下面我来告诉大家怎么利用有限的 IDE 重构功能， ~~创造无限的价值~~ 处理复杂的情况。...删除一个被多次引用的空函数场景我们知道， IntelliJ 会把 “没有被用到的函数” 标灰（这个 “没有被用到” 的定义其实蛮复杂的，比如你实现了一个接口，那么这个接口的方法即使没被调用也不会被标灰...fun SymbolList.addGetSetFunction() { } 比如这个，我在重构 Lice 的时候，就产生了很多上面这种东西。...这时候我们的业务代码已经是一坨红色了。 ? 我们想批量去掉这个 .getO() 的结构，应该怎么办呢？...另一种情况上面说的，是针对 “批量删除对于一个方法的调用” 的解决方案。但我们有时不是想删除，而是增加。这怎么办嘞？比如，我们现在有上面那段重构完了的代码（which 没有 getO() ）。

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深入理解 CSS（Cascading Style Sheets）中的层叠（Cascading）

标题中的 Cascading 亦可以理解为级联。进入正文，这是一个很有意思的现象。可以直接跳到总结一下部分，看完再回过头来阅读本文。...的颜色肯定就是红色的。...内联样式的 !important 与样式表中的 !important 问题来了。如果在内联样式中，我们也给加上 !important 会怎么样呢？...神奇的事情发生了，文本的颜色变成了绿色，成功的覆盖了内联的的红色样式。 ?...最后上面的第四点是我自己实测所得，可能是我搞错了，或者是我理解错了，如果是我的错误希望大家帮忙指出，共同进步学习。

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Excel中如何批量实现凡是大于2.5的数字变成红色？

Excel技巧：Excel中如何批量实现凡是大于2.5的数字变成红色？小伙伴提出的Excel问题，怎么把下列数据中大于2.5的数字颜色变成红色？ ?...明显这个问题不是手动来做，批量如何实现自动标红呢？问题：如何批量实现凡是大于2.5的数字变成红色？解答：利用条件格式的快捷设置功能快速实现？...具体操作如下：打开Excel工作簿，选中需要设置的数据区，在“开始—条件格式”中选中“突出显示单元格规格”，在选中“大于”。（下图1处） ?...总结：条件格式是跟踪数据变化非常好的一个功能，本例是实现的最简单的例子，应付单条件的数据变化还是足够的。不过有时候工作的条件格式比这个要复杂得多。

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从CTF比赛真题中学习压缩包伪加密与图片隐写术【文中工具已打包】

好了下面通过其中的一道misc题，一起学习一下伪加密与图片隐写的破解本文知识点：遇到加密压缩文件怎么办？...image.png 就是这个压缩文件，后面带*说明需要密码，但是题中没有任何密码提示，ctf中不可能让你无脑爆破，因为时间是有限的，但也有可能是弱口令，反正无从下手先爆破一下试试呗 image.png...当时我也想到了伪加密，用WinHex打开压缩包，将全局方位标记中的09改为00保存即可解除密码限制，这里有两个文件所以要改两处，但提示我试用版超过200kb不能保存，怎么回事，我记得是破解的啊...image.png 比赛结束后我才找到破解伪加密的工具——ZipCenOp 命令java -jar ZipCenOp伪加密破解.jar r 简单的png隐写的附件.zip image.png...image.png 十六进制再转字符串发现有个flag.txt字样，有经验的已经想到了，这可能是个压缩文件，那怎样将十六进制数据变成文件呢？

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NER | 商品标题属性识别探索与实践

2.1 轻量化构建标注数据集上面讲到构建 NER 标注数据的常见 3 种方法，先把第一种就排除，因为没钱打标；对于第三种，我尝试了福报厂的 NER api，分基础版和高级版，但评估下来发现不是那么准确...刚开始没有使用上面那种方式，用的是 tokenizer（title）进行 id 化再计算偏移量，重新对齐 label，踩了 2 个坑 tokenizer 拆分英文变成词缀，start index 和 end...convert_ids_to_tokens；上面说过，预测出来的 index 和原始标题的文字存在 offset，这样流程就变成 ▲ 使用tokenizer id化label对应关系所以，还是强烈建议使用...验证模型效果时，先定义怎么算正确：假设一个标题包含 3 个标签，预测时要把这 3 个标签都识别出来，并且标签值也要对的上，才算正确；怎么算错误：识别的标签个数少于真实的标签个数，识别的标签值和真实的对不上都算错误...但多标签样本本身收集起来会遇到困难，于是我又发现了一个新的骚操作没法获得更多的多标签样本提升模型的召回能力咋办呢？

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一文弄明白 OpenCV Mat 中通道channels的作用

介绍 openCV 是使用 Mat 进行存储图片，记录各种像素信息。那么 Mat 中的像素是如何记录和获取的呢？在网上找到有很多是C语言写的。在这里我想使用java的语法给大家介绍一下。...new Scalar(10,255,255); //颜色顺序是 B，G，R 我们如果是一个 BGR 格式的 Mat 对象那么颜色值会怎么显示呢？...不知道注意到了没有，我上面是将rbga直接转成了BGR。在高位转换的情况下，A通道会被直接丢弃。体现在图像上就会没有透明效果了。...上面两个分解和合成是该函数的一种特例场景。...如果直接转Bitmap显示将只会看到灰度图 } 我们如果想只想看到Mat中的红色通道的效果，而不是看灰度图。该怎么处理？

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