Build 版本： 这些标识符与软件包生成的二进制文件中的差异一一对应，用于区分“我添加过额外调试记录或修复安装 bug 的库”和“还没调试 / 修复过的库”。...据我所知，目前有两种常见方法来分发软件包并创建运行环境。除此之外当然还有其他，而且很多方法难以准确分类。这里我们就先讨论最典型的情况。...有没有更好的方法？ 下面咱们捋一援理想构建系统的基本要求： 可稳定复现的构建：如果远程系统能够成功构建，那我们的本地系统也应该可以。...社会挑战 所以最大的问题可能跟技术无关，而更多来自人们的漠不关心。开发者、发行版贡献者大都觉得“我为什么要改变自己构建软件的方式？目前的方案对我的用例来说已经足够了！”...正如 Brazil 项目下一位评论者的留言： 根据个人经验，Brazil 的打包概念之所以没能普及，就是因为之前的问题还没严重到改变的临界点。
问题如下： 请教：读取设置了密码保护的exlce文件，df = pd.read_excel(file,password='12345678') 报错：got an unexpected keyword...argument "password" 目前的解决方法是通过msoffcrypto模块生成新的文件再进行读取，有没有更简单点的方法呢？...，其实不同，这里【巭孬】指出粉丝的代码是生成新文件再读取，瑜亮老师的是直接从内存里面读取，不用生成新文件。...顺利地解决了粉丝的问题。 三、总结 大家好，我是Python进阶者。...这篇文章主要盘点了一个Python处理Excel加密文件读取的问题，文中针对该问题，给出了具体的解析和代码实现，帮助粉丝顺利解决了问题。
方法1：较为“传统”的实现方法 基本实现思路 从第二次随机抽取的元素开始，需要将抽取的元素与当前新数组的已抽取元素相比较，如果相同，则重新抽取，并再次执行比较的操作。...，但依旧存在“失败抽取”的现象，而且失败抽取的概率没有发生任何变化。...方法3：交换法 第三种方法是自己最喜欢的（“交换法”的名字是自己起的），也是自己在使用的。...方法实现难度与执行效率分析 这种方法不太容易想到，但它的编写复杂度是三者中最低的，而性能也是最好的，由于每次比较之后，都将已抽取的元素删除了，因此并不会出现失败的抽取，更不需要做什么比较了。...并不会有重复的“失败抽取”和比较。 额外要说的 为何要那么重点讲解第三种方法呢？ 一方面是因为第三种和第四种方法性能更好，另一方面是因为第三种方法和下周的活动有关！！！至于啥活动嘛~~~敬请期待吧！
一个重要的问题是您是否可以通过这种方式实际完成一个应用程序。这个问题的答案是肯定的，你当然可以。 你如何开始取决于你的目标是什么。...您的目标是创建一个您所想到的应用程序，无论是否设计得最佳，您只需要完成它？或者，您的目标是学习Swift语言并了解如何编程，然后创建利用您的知识的应用程序？...如果您感到兴奋，并且更关心您的第一个iOS应用程序的开发，而不是关心您使用的技术是否正确和最佳，那么请继续开始使用应用程序。后来你可以重构你的第一个应用程序，在这个过程中你会学到很多东西。...如果您选择这种混合方法，我建议您从书中的每一章开始执行所有编码。设定一个目标，每天做一章。在不到一个月的时间里，你将完成这本书，你将有一个很好的指导基础。 成为iOS开发人员的最佳方式没有一个答案。...最重要的因素是热情和坚定，然后设定目标并跟随他们。这让我想起了中国谚语： “20年前，种植树的最佳时机。而现在是第二好的时候。”
传统的将图片识别文字的方式选择手动书写，随着AI智能技术的应用，以OCR智能识别工具由于使用简单、转写效率高逐渐代替传统的手动书写。下面给大家分享三款超好用的图片转文字工具，看看你喜欢的有没有上榜。...1、微信提取文字 微信基本上是现在手机中必装软件，很多人仅用微信用来日常聊天，实际上很多小功能也是非常好用。今天给大家介绍微信提取文字的方法。 第一步：打开好友对话框，找到需要识别的图片。...第四步：选择需要使用的文本，自定义进行转发、复制、收藏等功能，给用户带来更好的转写体验。...另外软件毫秒级相应上传的文件，快速将图片转转化为文本，在图片文字清晰的情况下，生成文本的准确率超过95%。...当然，还有其他的图片转文字工具，这里就不一一介绍了。以上三款就是今天给大家分享的超好用图片转文本工具，有需要的小伙伴不妨亲自来体验一下，选择一款适合自己的转文本工具。
然后，提出了一种实时物体检测系统，它将PeleeNet与Single Shot MultiBox Detector（SSD）方法相结合，并优化架构以实现快速速度。...提出的检测系统名为Pelee，在PASCAL VOC2007上达到76.4％mAP（平均精度），在MSCOCO数据集上达到22.4% mAP，iPhone 6s上的速度为17.1 FPS，iPhone...主要措施如下： Feature Map Selection 以不同于原始SSD的方式构建目标检测网络，为了减少计算成本，没使用38×38 的特征图。...对于每一个用于检测的特征图，在实施预测之前构建了一个残差(He et al. 2016)块,ResBlock 的结构如下图所示： PeleeNet 架构 整个网络由一个stem block和四个特征提取器组成...表5 不同设计选择对性能的影响 表6 在VOC 2007数据集上的结果 表7 在不同硬件上的结果 PeleeNet 在手机上实验效果图 视频正在审核，等通过了，分享给大家！
然后，提出了一种实时物体检测系统，它将PeleeNet与Single Shot MultiBox Detector（SSD）方法相结合，并优化架构以实现快速速度。...提出的检测系统名为Pelee，在PASCAL VOC2007上达到76.4％mAP（平均精度），在MSCOCO数据集上达到22.4% mAP，iPhone 6s上的速度为17.1 FPS，iPhone...主要措施如下： Feature Map Selection 以不同于原始SSD的方式构建目标检测网络，为了减少计算成本，没使用38×38 的特征图。...对于每一个用于检测的特征图，在实施预测之前构建了一个残差(He et al. 2016)块,ResBlock 的结构如下图所示： 2 PeleeNet架构 整个网络由一个stem block和四个特征提取器组成...表5 不同设计选择对性能的影响 表6 在VOC 2007数据集上的结果 表7 在不同硬件上的结果 PeleeNet 在手机上实验效果图 PeleeNet 出处 文章：Pelee: A
php中定义数组的方法： 1、PHP定义数组的格式： 数组名=array(); 如：$aa=array();//这样就定义了一个数组， 之后给元素赋值： $aa[0]="9016"; $aa[1...]="9017"; $aa[2]="9018"; 2、PHP输出数组的方法： foreach($aa as $val) { echo$val; } 也可以在定义数组时直接赋值 $aa=array(0...= "9016",1= "9017";2= "9018"); 3、PHP的数组还可以用字符做下标,不一定要数字： $aa["name"]="Joan"; $aa["num"]="9018"; $aa[...email"]=abc@abc.com; 也可以这样 $aa=array(“name”= “joan”,”num”= “9018”,”email”= “abc@abc.com”); 将一个一维数组的元素也定义为数组...内容扩展 本教程将介绍如何检测一个数组有没有定义 新建一个334.php，如图所示： ? 添加php的界定符(<?php? )，如图所示： ? 声明PHP与浏览器交互的文件类型和编码，如图所示： ?
更好 相比Fast R-CNN对YOLO误差分析，显示YOLO有显著的定位误差。YOLO与其它基于区域建议的方法召回率相对较低。因此，保持分类准确率的同时，着重改善召回率和定位。...计算机视觉一般倾向更大更深的模型。训练更大网络或集成多个模型通常会有更好的效果。然而，我们希望YOLOv2检测器保留速度的同时更加精确，因此，简化网络来易于学习表示。结果见表2。 ?...第1个问题：锚箱的维度为手动挑选，网络可学习合适地调整锚箱，但为网络挑选更好的先验能更容易学到更好的检测器。...9个先验中心的平均IOU高得多（67.2%）。 K-means生成的边界框有更好的表示，任务更易学。 ? 2.5 直接预测位置 YOLO中用锚箱时遇到的第2个问题：模型不稳定，尤其是早期迭代时。...省去标定巨大的检测数据集的高昂成本，利用有限的检测数据集和巨大的分类数据集来完成巨大的检测数据集上的检测任务。 5. 小结 “更好”和“更快”部分可能并不会有多大影响，毕竟那些小技巧改善的效果有限。
一、项目内容 本方案将搭建一个基于机器视觉的流水线检测手机条码平台，把产品放置于流水线上，高速工业相机对其逐一采集后传送到计算机进行一系列的处理，最终检测出条码是否合格并把不合格的条码分拣出来， 完成自动检测手机条码质量的功能...检测对象：手机产品条码（包括产品码、 SN码、 IMEI 码） 适用范围：流水线的自动生产线 检测速度：1 件/两秒（ 20 厘米 / 秒） ?...（分割的条码图像的纸面部分） 2.4.2 条码分割 上文已说明， 同一款手机产品其条码的贴纸上的条码字符等信息的位置都是固定的，因此对应同一款手机计算好其条码在贴纸上的位置，再次调用 imcrop()...而第三种方法正是有效的解决了这一问题 , 因此本方案采用相似边距离测量的方法来实现译码功能。...； 3）本方案只对条码的编码质量进行了检测，即只对条码所包含的字符是否与该手机产品相关信息的编号字符相对应进行了检测，而没有对出错的进行纠正。
后来国产软件向日葵进入人们的视野，几乎成为远程办公必备的软件，但是慢慢发现向日葵开始限速，随之带来的是色彩断层严重影响了体验，但是一直没有找到合适的软件，所以只能忍受卡一点慢一点的极差用户体验。...2.软件的诞生 这款软件的诞生过程也是非常有意思的，ToDesk 产品立项于2020年 疫情爆发期间，受疫情影响 导致日常工作及客户维护无法有效进行，和大多企业一样急于寻找流畅、稳定的远程控制软件来进行正常的工作开展...在本文书写的时候暂时还不支持Linux的终端功能，官方群说正在适配，现在Linux的设备系统太多，适配起来是需要一定的时间，希望早日看到Linux的功能实现，这样以后远程的时候是不是可以有第二个选择了？...开启之后我们的屏幕就是如下的显示： 4.所有功能免费使用 记得之前使用向日葵的时候，想要尝试终端功能的时候就会跳出一个需要付费的小框框提醒。然后感受到满满的恶意。...---- 四、总结与建议 这次整体的体验可以感觉到ToDesk确实是站在使用者的角度制作的软件，很多功能还是非常实用的，最关键的是不收费，几乎所有功能都是对个人用户免费开放的。
本文实例讲述了Android编程检测手机录音权限是否打开的方法。...分享给大家供大家参考，具体如下： 6.0之前的权限检测只是检测到是否在清单文件中注册 Boolean flag = (PackageManager.PERMISSION_GRANTED == pm.checkPermission...，6.0以上则正常，后来发现是6.0以后google加强了权限管理 public class CheckPermissionUtils { /** *获取app的录音权限是否打开 *android...，但是某些设备仍然支持22050，16000，11025 int sampleRateInHz = 44100; // 设置音频的录制的声道CHANNEL_IN_STEREO为双声道，CHANNEL_CONFIGURATION_MONO...sampleRateInHz, channelConfig, audioFormat, bufferSizeInBytes); //开始录制音频 try{ // 防止某些手机崩溃
吐槽一句，17年入坑检测的时候，那时候很多人默认one-stage的优势之一是速度，特别是YOLO和SSD为首的实时检测器（>30 FPS）。...先定性： PP-YOLO的目的是实现一种可以在实际应用场景中直接应用的具有相对平衡的有效性和效率的目标检测器，而不是提出一种新颖的检测模型。 PP-YOLO：一种基于YOLOv3的新型目标检测器。...PP-YOLO：尝试结合各种几乎不增加模型参数和FLOPs数量的技巧，以实现在确保速度几乎不变的情况下尽可能提高检测器精度的目标。...请你反复阅读上面几句话，你应该就知道不要带着"硬啃创新点"的眼光看待这篇检测论文。这篇论文是一篇经验+实战技巧的检测论文，对落地、实际上手应用或者打比赛友好度较高。...但PP-YOLO的出发点是相当好的，特别对于目标检测入坑小白，所以我推荐大家阅读YOLOv4和PP-YOLO，里面的实验做的都相当棒！
AI系统可以为我们的生活带来便利，但是，我们的智能助手是否也可以开始学习我们的情感，并利用这些知识更好地为我们服务？ 换句话说，Alexa知道你什么时候生气吗？还是伤心？...但是我们的手机呢？ 我们大多数人每天使用触摸屏数百次。...显然，它的表现比人类更好。 Heraz在电子健康杂志JMIR 上发表的一篇论文中写道：“人类通过观看预先录制的视频表达能够识别其他人的情感。...如果允许机器继续学习新数据，机器可以学习相同的情感识别能力并且比人类做得更好。” 这可能是一个至关重要的工作领域。...当然，如果在未经同意或合法授权的情况下进行，其中许多将是隐私的重大侵犯。 在一项由117名志愿者进行数十万次触摸的小型实验中，赫拉兹能够利用机器学习训练系统，以便在检测情绪方面达到91％的准确率。
很多公司网站的被攻击，被篡改，都是存在着网站漏洞隐患的，也有很多客户找到我们SINE安全公司，对自己公司网站进行渗透测试服务，以及网站的安全检测，漏洞检测整体的安全服务，我们SINE安全在日常对客户网站进行安全渗透的同时...当网站出现短信轰炸漏洞的时候用户会觉得这个网站给他带来了骚扰，不停的发送短信，让用户反感至极。那么如何检测网站存在这个业务逻辑漏洞呢？...首先我们要从网站的各项功能上去渗透测试，安全测试，一般网站存在的功能是：会员账号注册功能，忘记密码找回功能上，会员绑定手机邮箱功能，设置取款密码使用手机验证，或者是某项重要的操作，提现，充值等功能上需要手机短信验证码...我们在用户注册功能里进行渗透测试，填好手机号点击注册，然后抓包数据，将截获到的POST数据包进行修改，不停的发送同样的POST数据到网站后端，如果手机号不停的收到短信，那么就可以证明网站存在短信轰炸漏洞...以上就是关于网站漏洞修复的方案与办法，如果您对网站漏洞修复不是太懂的话，也可以找专业的网站安全公司处理，国内SINESAFE，启明星辰，绿盟都是比较不错的安全公司，对网站的漏洞检测与渗透测试一定要人工的去检测
public void onReceive(Context context, Intent intent) { System.out.println("网络状态发生变化"); //检测...对象 //获取WIFI连接的信息 NetworkInfo wifiNetworkInfo = connMgr.getNetworkInfo(ConnectivityManager.TYPE_WIFI...connMgr = (ConnectivityManager) context.getSystemService(Context.CONNECTIVITY_SERVICE); //获取所有网络连接的信息...<receiver android:name=".NetWorkStateReceiver" <intent-filter //检测网络变化的acton <action android...以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助。
但是做爬虫的可就苦恼了，如果采用自动化的方法来绕过这种滑动验证码，关键部分在于以下两点： •找出目标缺口的位置。• 模拟人的滑动轨迹将滑块滑动到缺口处。 那么问题来了，第一步怎么做呢？...我们怎么识别目标缺口到底在图片的哪个地方？大家可能想到的答案有： •直接手工一把梭。• 利用图像处理算法检测缺口处特征。• 对接打码平台，获取缺口位置。...另外对于极验来说，之前还有一种方法来识别缺口，那就是对比原图和缺口图的不同之处，通过遍历像素点来找出缺口的位置，但这种方法就比较投机了。如果换家验证码服务商，不给我们原图，我们就无从比较计算了。...总之，我们的目标就是输入一张图，输出缺口的的位置。 上面的方法呢，要么费时费钱、要么准确率不高。那还有没有其他的解决方案呢？ 当然有。...现在深度学习这么火，基于深度学习的图像识别技术已经发展得比较成熟了。那么我们能不能利用它来识别缺口位置呢？ 答案是，没问题，我们只需要将这个问题归结成一个深度学习的「目标检测」问题就好了。
智能手机生产共有80多道工序，每一个工序都需要进行检测，检测的标准各不相同。...为提升产品品质，降低不良率，达到用户满意度，检测作为手机生产的最后一道工序，是产品品质的“守门员”，也是手机厂商们关注的焦点。...AI深度学习在手机“智”造应用 场景一 手机镜片外观瑕疵缺陷检测 检测背景 手机镜片制造商，需要对出货前的产品进行外观检测，包括披风、蚀刻不良、异色、字体不良、崩边、边透沙眼、划伤、晶点、亮点等不良。...，需对手机的玻璃面、后盖、侧面、圆弧面进行全方位的检查，检测内容包括划伤、缺口、点状异物（如颗粒、玻璃珠、气泡等）、压痕、凹凸痕、锯齿状、脏污、电镀掉漆、异色等。...检测效果 ① 牙孔检测效果 ② 断柱检测效果 ③ 崩边缺失检测效果 场景四 手机外壳Logo缺陷检测 场景缺陷 碰压伤 、刮伤、料线、针孔、麻点、白点、缺口、凸包、研磨痕、拱起、变形 检测难点 · 手机
随后，研究者采用了一个空洞空间金字塔池化模块（由串联的空洞卷积组成，具有渐进的扩张率）来整合空间上下文信息。 这有助于更好地区分坑洼和未损坏的道路区域。...二、前言 在最先进的（SoTA）语义分割CNN中，全卷积网络(FCN)用卷积层替换了传统分类网络中使用的全连接层，以获得更好的分割结果。上下文信息融合已被证明是一种有效的工具，可用于提高分割精度。...不幸的是，直接结合低级特征图只能带来非常有限的改进。为了克服这个缺点，研究者设计了一个有效的特征融合模块。 研究者提出的道路坑洼检测网络的架构如上图所示。...它可以突出一些特征，从而产生更好的语义预测。最后，将不同级别的特征图输入到MSFFM中，以提高坑洼轮廓附近的分割性能。...由于提出了CAM和MSFFM，新方法在RGB和转换后的视差图像上实现了更好的坑洼检测性能。 © The Ending
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