当你的C盘在不断爆满的时候，当发现DataGrip的默认存储路径就在C盘，你还无可奈何。。 博主搜刮了一遍 DataGrip 的 settings ，终于找到了在哪里设置指定路径！...… B File | Settings | Appearance & Behavior | System Settings 然后把 default project directory 改成自己想自定的目录就...顺便可以把这个设置的上一个设置勾选去掉，这样每次打开都是询问界面，而不是上次项目界面。 简单两步，解决小细节的困扰，nice pass！
有时候对已有组件进行二次封装需要传递属性、监听，一个一个声明传值麻烦可以通过以下方法实现
v-for 指令需要使用 item in items形式的特殊语法，items 是源数据数组并且 item 是数组元素迭代的别名。 ?...vue官网 （2）模板语法 https://cn.vuejs.org/v2/guide/syntax.html 我们获取到的值要用模板语法将值插入到页面中， 数据绑定最常见的形式就是使用Mustache...子组件接收值 ③ 接下来就是用v-for循环把数据渲染到页面上 ? 数据渲染 ok，至此为止，父子组件的基本传值就是这样了。 （3）分类模块 跟轮播图组件渲染数据的模式大同小异，不过多阐述。 ?...分类模块数据渲染 （4）推荐模块 这是除了使用前面提到的列表渲染外，就是使用Mustache语法 (双大括号) 的文本插值了。 ?...推荐模块数据渲染 3、章结 至此，我们就将首页的mock数据从建立—>到访问—>渲染到页面的一个基本的流程走完了，后面我们根据页面的拓展会对mock数据进行修改和添加，所以请实时关注；再者，当请求数据的接口多了
本来想在iOS9模拟器上运行公司的项目看下效果，下了个模拟器老半天终于下载好了，高高兴兴一运行，结果直接crash... 报错内容 ?...实验 如图，心情拔凉拔凉的 Or2，接着下了iOS10.1试着运行一下，一切OK。...后面做了个实验，创建一个纯OC和纯Swift的测试项目，进行了如下测试 类型 模拟器上运行结果 纯OC iOS9以上都运行成功 纯Swift iOS9运行失败，iOS10以上运行成功 OC和Swift混编...解决方案 打开终端，执行一下该命令就可以了，其中 iOS 9.1.simruntime 需要根据自己的情况修改版本号 sudo mkdir '/Library/Developer/CoreSimulator.../Profiles/Runtimes/iOS 9.1.simruntime/Contents/Resources/RuntimeRoot/usr/lib/swift' 命令出处：苹果官网的 xcode_
作者｜蔡壮@知乎（已授权） 来源｜https://zhuanlan.zhihu.com/p/496440910 编辑｜枫桦 算法工程师面经 这篇文章将围绕以下几个问题进行展开...目前从事算法工作的同学也是非常多，每年的秋招可以看的出来，卷也是真的卷。所谓“卷”，完全是从应试者的角度看。从我们面试者的角度看，仍然是求贤若渴的状态。.../ 4.技术面试都聊哪些内容 / # 面试官教你算法面试 # 模板化的面试中，考察算法的方式多数是直接问基本概念、公式推导、以及一些证明之类的（例如BatchNorm 的作用及其公式，SVM 公式推导等...，或则看一下算法涉及到的paper。...图像分割 图像分割，比较常用的算法包括Deeplab系列、FCN、Unet等，这些也都会有用到，他们的loss,中间特征图的转换以及不同卷积的使用等，相关细节问题会剖开来问。
@ConfigurationProperties 是一个spring boot注解，用于将配置文件中的属性值绑定到一个 Java 类中。...功能介绍：属性绑定：@ConfigurationProperties 可以将配置文件中的属性值绑定到一个 Java 类中的属性上。...通过在类上添加该注解，可以指定要绑定的属性的前缀或名称，并自动将配置文件中对应的属性值赋值给类中的属性。...类型安全：通过属性绑定，@ConfigurationProperties 提供了类型安全的方式来读取配置文件中的属性值。它允许将属性值直接绑定到正确的数据类型，而不需要手动进行类型转换。...当配置文件中的属性值被绑定到类的属性上后，可以通过依赖注入等方式在应用程序的其他组件中直接使用这些属性值。属性验证：@ConfigurationProperties 支持属性值的验证。
在人工智能的浪潮中，AI 绘画平台如雨后春笋般涌现，但很少有平台能像 Ideogram 那样，将文字描述精准地转化为图像。...Ideogram 是一个革命性的 AI 工具，它利用先进的文本到图像的模型，允许用户通过简单的文字描述来生成高质量的图像，这一能力在当前市场上是独一无二的。...Ideogram 最强大的一点就是它可以精准地在页面上绘制出你给的文字，比如你可以定制一些文案，然后就可以通过 Ideogram 生成到页面中，这是现在其它的 AI 绘画平台无法做到的，它们都无法精准地对文字进行绘制...对于订阅了 Ideogram Plus 的用户，还可以将图像设置为私有，享受更多高级功能，如编辑图像、下载未压缩的 PNG 文件等。...这一功能为图像生成提供了更多的控制，使得用户能够更精确地定制他们的创作。 总结 Ideogram 以其精准的文本到图像的转换能力，为 AI 绘画领域树立了新的标杆。
； 按钮【重来一次】：将重置贴纸移动、选中、缩放的数据到初始值； 成品图： 关于页面设计： 提供小程序及作者的相关信息展示 成品图： 注册微信小程序： 微信小程序注册流程包括账号信息填写、邮箱激活...，并在容器中显示当前选中的贴纸素材，将容器设置固定定位后通过实时改变 css 的选中角度、宽高及边距的数据来完成。 ...导出图像工具类实现贴纸素材和用户头像的融合； 问题集锦： 样式覆盖问题 Q: 在使用 van-button 的时候发现通过在 app.wxss 中使用重新编写 css 类无法正常覆盖样式； A：在 ....用户头像清晰度 Q：在获取到用户的头像信息后发现头像特别模糊，完全无法进行新头像的成？...A：我们在画布中操作的图片都是图像本身，授权得到的用户头像仅是图像的地址，所以我们需要使用 wx.downloadFile(Object object) 函数将头像资源下载后使用。
Adaptation from Synthetic to Real Images for Anchorless Object Detection 原文作者：Tobias Scheck 内容提要 合成图像可以避免生成注释数据集来训练有监督的卷积神经网络...(CNN)的高成本,是最有前途的解决方案之一。...然而，为了使网络能够从合成图像到真实图像的知识泛化，领域自适应方法是必要的。本文在无锚目标检测器上实现了无监督域自适应(UDA)方法。由于其良好的性能，无锚探测器在目标检测领域越来越受到关注。...它们的结果与成熟的基于锚的方法相差无几，但无锚的检测器要快得多。在我们的工作中，我们使用CenterNet，一种最新的无锚定架构，来解决涉及合成图像的域自适应问题。...利用无锚定检测器的体系结构，我们提出将原本用于分割的熵最小化和最大平方损失两种UDA方法调整为目标检测。实验结果表明，本文提出的UDA方法将mAP从61%增加到69%。 主要框架及实验结果 ? ?
视觉/图像重磅干货，第一时间送达! 导读 本文将介绍使用OpenCV实现多角度模板匹配的详细步骤 + 代码。...另一个方法是matchShape(形状匹配)，匹配时需要轮廓分明才容易匹配成功，但无法的到匹配角度，也不方便使用。...我们可以将模板旋转，从0~360°依次匹配找到最佳的匹配位置； 【2】如何提高匹配速度？...使用金字塔下采样，将模板和待匹配图均缩小后匹配；加大匹配搜寻角度的步长，比如从每1°匹配一次改为每5°匹配一次等。 实现步骤： 【1】旋转模板图像。...旋转模板图像，依次调用matchTemplate在目标图中匹配，记录最佳匹配分数，以及对应的角度。
2、超快速实时卡通动画制作使用自由骨骼工具和角色模板将任何图像转换为动画角色。通过输入/输出psD分层模板与Photoshop无缝连接。为数百万用户YouTuber生产提供经过验证的日常工具。...2D Bone Editor具有成功构建复杂骨骼装备的所有工具。用户可以使用引脚将区域约束到选定的骨骼，并优化细分拓扑以获得更平滑的弯曲效果。...通过提供完整的面部和身体装配角色模板，允许用户在享受巨大的卡通动作库的同时利用共享的骨骼结构，从而节省自定义骨骼绑定和关键帧动画的工作量。...2、psD字符模板和自动IK钻机为了节省自定义骨骼绑定和关键帧动画的工作量，我们提供了一整套面部和身体装配的角色模板，使您的设计能够立即与数千个专业的2D动画库兼容。...模板包括人类，四足动物，翅膀和脊椎。3、自定义面部创建 -自由角度头不仅仅是创造一个转头，你可以给一个简单形状的生物 - 即使是一只喜怒无常的小鸟 - 完全旋转。
vue : 无法将“vue”项识别为 cmdlet、函数、脚本文件或可运行程序的名称。请检查名称的拼写，如果包括路径，请确保路径正确， 然后再试一次。
php : 无法将“php”项识别为 cmdlet、函数、脚本文件或可运行程序的名称。请检查名称的拼写，如果包括路径，请确保路径正确，然后再试一次。...composer : 无法将“composer”项识别为 cmdlet、函数、脚本文件或可运行程序的名称。...请检查名称的拼写，如果包括路径，请确保路径正确，然后再 是因为php环境变量的问题，设置完后 重启电脑 Buy me a cup of coffee :)
Tech 导读 UI自动化经常被登录节点堵塞，http接口自动化测试前置如果依赖cookie也无法实现自动化执行，因此本文主要阐述在面对复杂的登录验证及有cookie时效的模式下，可以将短暂时效的cookie...怎么样才能绕过登录，实现从前端到后端的自动化执行； 面对复杂的登录验证无法直接自动获取到cookie，需要人工操作登录，而cookie又有时效，不能长久使用。...，通过事件解析引擎解析用户自定义事件并完成事件的绑定，完成解析赋值以及事件绑定后进行视图的渲染，最终将目标页面展示到屏幕。...，通过事件解析引擎解析用户自定义事件并完成事件的绑定，完成解析赋值以及事件绑定后进行视图的渲染，最终将目标页面展示到屏幕。...，当获取到模板后进行模板加载，加载阶段会将产物转换为视图树的结构，转换完成后将通过表达式引擎解析表达式并取得正确的值，通过事件解析引擎解析用户自定义事件并完成事件的绑定，完成解析赋值以及事件绑定后进行视图的渲染
，加载阶段会将产物转换为视图树的结构，转换完成后将通过表达式引擎解析表达式并取得正确的值，通过事件解析引擎解析用户自定义事件并完成事件的绑定，完成解析赋值以及事件绑定后进行视图的渲染，最终将目标页面展示到屏幕...，首先 MCube 会依据模板缓存状态判断是否需要网络获取最新模板，当获取到模板后进行模板加载，加载阶段会将产物转换为视图树的结构，转换完成后将通过表达式引擎解析表达式并取得正确的值，通过事件解析引擎解析用户自定义事件并完成事件的绑定...，当获取到模板后进行模板加载，加载阶段会将产物转换为视图树的结构，转换完成后将通过表达式引擎解析表达式并取得正确的值，通过事件解析引擎解析用户自定义事件并完成事件的绑定，完成解析赋值以及事件绑定后进行视图的渲染...，当获取到模板后进行模板加载，加载阶段会将产物转换为视图树的结构，转换完成后将通过表达式引擎解析表达式并取得正确的值，通过事件解析引擎解析用户自定义事件并完成事件的绑定，完成解析赋值以及事件绑定后进行视图的渲染...，当获取到模板后进行模板加载，加载阶段会将产物转换为视图树的结构，转换完成后将通过表达式引擎解析表达式并取得正确的值，通过事件解析引擎解析用户自定义事件并完成事件的绑定，完成解析赋值以及事件绑定后进行视图的渲染
，例如AI质检系统检测了上万甚至百万样品为完好样品，在人工复查时发现个别样品是缺陷样品，这样情况如何解决问题，样品没有编号就无法还原到漏检现场，不能复现漏检现场就无法真正解决问题，为了回溯漏检历史现场，...目标图像筛选：工业产品90%都是多角度成像，利用多角度成像实现产品2维化平面检测，多角度通常称多点位设计，成像严格按照点位设计固定拍摄，无论机台复制多少实例，成像都使用一套点位黄金模板，以图搜图目的是回溯漏检历史现场...它的工作原理与2D卷积函数一样， 将模板图像在输入图像(大图)上滑动，并且在每一个位置对 模板图像和与其对应的输入图像的子区域进行比较。...返回 的结果是一个灰度图像，每一个像素值表示了此区域与模板 的匹配程度。 匹配步骤 1.输入原图像(I)和模板图像(T)。在原图像中我们希望找到一块和模板匹配的区域。...2.通过将模板在原图像上滑动来寻找最匹配的区域。这里所谓的滑动是指模板图像块一次移动一个像素(从左往右，从上往下)。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...socket.INADDR_ANY 等于 socket.bind(‘0.0.0.0’) 如果绑定到“0.0.0.0”可以监听所有接口(可用) Moxa TCP示例： import socket,time...如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。
由于图像可能带有一定角度，有的甚至有可能是90°以上倾斜或者倒立图像，需要检测出图像的主方向角度；处理的图像可能存在表格线，图章等，都需要检测出来；对于图像中的文字行区域，需按照文本行检测出每一块的外接四边形...为解决此问题，可采用基于多任务（MultiTask）的FCN检测网络，将角度检测、直线检测、图章检测、文字检测融合在一个检测网络中，从输出的特征图中预测出需要检测结果。...在版式分类模块中，通过工具配置模板，然后利用模板信息对输入图像进行匹配打分，提取最大的匹配分数；当分数大于预定值时，则匹配成功，否则匹配不成功。整个版式匹配的算法流程图如图4所示。...该方案试图将字符切分和单字符识别融合在同一个框架下解决，但由于过分割是独立的步骤，因此没有从本质上实现端到端学习。...可以看出，全卷积网络可以较好地应对复杂版面或多角度文字定位。 图14 基于FCN的文字定位结果 基于序列学习的文字识别 我们将整行文字识别问题归结为一个序列学习问题。
，例如AI质检系统检测了上万甚至百万样品为完好样品，在人工复查时发现个别样品是缺陷样品，这样情况如何解决问题，样品没有编号就无法还原到漏检现场，不能复现漏检现场就无法真正解决问题，为了回溯漏检历史现场，...引擎设计流程结构图上述 目标图像筛选：工业产品90%都是多角度成像，利用多角度成像实现产品2维化平面检测，多角度通常称多点位设计，成像严格按照点位设计固定拍摄，无论机台复制多少实例，成像都使用一套点位黄金模板...它的工作原理与2D卷积函数一样， 将模板图像在输入图像(大图)上滑动，并且在每一个位置对 模板图像和与其对应的输入图像的子区域进行比较。...返回 的结果是一个灰度图像，每一个像素值表示了此区域与模板 的匹配程度。 匹配步骤 1.输入原图像(I)和模板图像(T)。在原图像中我们希望找到一块和模板匹配的区域。...2.通过将模板在原图像上滑动来寻找最匹配的区域。这里所谓的滑动是指模板图像块一次移动一个像素(从左往右，从上往下)。
路径一：形体建模+色彩渲染 这一套方案采用分阶段的方式，希望能够将三维重建分拆两个子任务，也就是形体建模+色彩渲染。...具体来说，使用预计算色彩图作为query，图上每个像素对应于三维空间下的一个顶点；使用输入图像作为value；使用二维组件分割图（2D part segmentation map）作为映射图像到UV空间的载体...作者发现现有方法（比如pi-gan）通过编辑浅层向量来隐性控制角度，然而并不能实现基于高分辨率下任意渲染角度的重建；同时在训练不完全的情况下会出现镜像对称的次优解。...优势 用gan去解决数据稀缺的问题，同时sota版本下只需要单一图像输入，便可以进行多角度重现。相比较上述两种方式，整体方案成本较低。...具有可解释性，生成的浅层特征经过加工后可以用来可视化学到的三维重建模板。 缺点 只能拟合单轴下的单图像重建。 无法基于给定图像重建。
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