一.WebApi概述： ASP.NET Web API是在.NET Framework之上构建的Web的API的框架，ASP.NET Web API是一个编程接口，用于操作可通过标准HTTP...(3).System.AspNet.WebApi.Core：包含核心WebApi编程模型和运行时组件。 ...(4).System.AspNet.WebApi.Client：包含核心.NET HTTP客户端库的扩展。 ...在ASP.NET Web API中，一个控制器是处理HTTP请求的类。控制器的公共方法被称为动作方法或简单的动作。当Web API框架接收到一个请求，它请求路由到一个动作。...三.WebApi核心对象ApiController： 在我们的asp.net webapi项目中，在顶层目录App_Start下，有一个WebApiConfig类，该类只包含一个方法Register
深度神经网络的办法弥补了手工设计特征的缺陷，整个非线性变换可以做非常多次，换句话说可以很深，所以特征表示能力非常强，并且可以自动地联合训练所有参数。...2001 年有一个叫作 Viola & Jones 的人脸检测的方法，它先是定义一组 Haar 小波基，然后通过机器学习的方法学习 Harr 小波基的组合来表示图像。...这个方法的好处是引入学习来构造图像表示，坏处是它限定在这个小波基上，对有结构的物体做得好，对没有结构的物体就不一定合适了。 ...今天的主流方法是深度神经网络，这两个特性就被改变了，整个非线性变换非常长，可以做非常多次，所以系统的表示能力非常强；第二是所有的参数联合训练。...最直观的解释是说当你的非线性变换层数非常多，相邻两层变换的差别就非常小，与其直接学习这个映射，不如学习映射的变化，这样的方式就让整个学习过程，特别是训练优化过程变得更容易。
3.Spatial-Frequency U-Net for Denoising Diffusion Probabilistic Models 标题：用于去噪扩散概率模型的空间频率 U-Net 作者：Xin...Yang, Kevin Lin, Zicheng Liu, Lijuan Wang 文章链接：https://arxiv.org/abs/2307.14648 摘要： 在本文中，我们研究小波空间而不是像素空间中的去噪扩散概率模型...考虑到小波变换代表空间和频率域中的图像，我们精心设计了一种新颖的架构 SFUNet 来有效捕获两个域的相关性。...具体来说，在像素数据的标准去噪 U-Net 中，我们用空间频率感知卷积和注意力模块来补充 2D 卷积和仅空间注意力层，以联合建模小波数据中空间域和频率域的互补信息。...通过对小波信号进行显式建模，我们发现我们的模型能够在 CIFAR-10、FFHQ、LSUN-Bedroom 和 LSUN-Church 数据集上生成比基于像素的模型更高质量的图像。
由ASP.NET Core WebApi添加Swagger报错引发的探究 缘起# 在使用ASP.NET Core进行WebApi项目开发的时候，相信很多人都会使用Swagger作为接口文档呈现工具...示例# 从项目渊源上说起，笔者所在项目，很多都是从.Net FrameWork的老项目迁移到ASP.NET Core上来的，这其中做了很多兼容的处理，来保证尽量不修改原有的业务代码，这其中就包含了...WebApi相关的部分，这里我们用简单的示例描述现有WebApi的Controller的情况，大致写法如下 [Route("api/[controller]/[action]")] [ApiController...，居然在ASP.NET Core的核心位置，加入了IApiDescriptionGroupCollectionProvider这种操作，在IApiDescriptionGroupCollectionProvider...后续小插曲# 通过上面的方式解决了Swagger报错之后，在后来无意中翻看Swashbuckle.AspNetCore文档的时候发现了IDocumentFilter这个Swagger过滤器，想着如果能通过过滤器的方式去解决这个问题会更优雅
由于基的局部支持，小波变换在处理具有点奇异性的信号时，相比具有全局支持的傅里叶变换系列具有优势。小波变换引导了成功的图像编码标准JPEG-2000。...其次，小波变换通常在整个图像上均匀地执行，即同一组变换核应用于所有地方。然而，自然图像具有局部变化的特征，因此均匀变换和非均匀图像之间存在冲突。...提出的方法 这一小节中提出了用于图像压缩的iWave方法。内容包括三部分：首先介绍iWave作为一种新型的小波类变换的结构；其次介绍获得iWave的训练方法和损失函数。...本质上，用训练好的CNN替代了图1中的预测块。 iWave可以通过在行和列方向分别进行分解，从一维扩展到二维，类似于传统的小波变换。图3展示了iWave用于二维图像的整体变换结构。...重建过程选择渐进式重建，因为希望训练后的iWave能像传统小波变换一样应用于可伸缩的图像压缩。具体而言，在训练时，可以使用一次正向变换和多轮逆向变换，每轮使用部分系数进行重建。
该研究使用 2D Haar 小波变换 (WT) [Meyer, 1992]，其常用作分离水平、垂直边缘的可分离变换，将表示分解为低频和高频分量。...输入到特定层的隐藏状态 H 可以表示为小波函数族的加权和， 其中 是具有特定时间参数的母小波函数， 是分辨率级别， 和 K 确定波形的平移，为了测量表示的单个分量所传达的信息量，使用相对小波能量来定义信息量...第 层的小波能量 首先计算为： 当通过一次分解得到低频和高频系数 时，它们的相对小波能量 可以表示为： 较大的相对小波能量表明信息更多地聚集在该分量中。...如图所示，与全精度表示相比，二值化表示的高频分量的相对小波能量显着增加，这意味着二值化表示向高频分量倾斜。 基于上述分析，该研究提出了一种用于二值化感知训练的高频增强蒸馏方法。...具体来说，该研究对原始特征应用小波变换，去除低频分量，然后对高频分量应用小波逆变换（IWT）函数来恢复选定的特征。
此前Scott Hunter在博客信誓旦旦.NET Core3.1平滑迁移.NET5，于是当天就去升级我的宝藏项目，结果是大坑没有，小坑不断，折腾了一天时间才搞定，下面来仔细捋一捋，给搭建提供点参考。...项目是个微信小程序商城，后端是微服务架构支撑的，Ocelot网关+Consul服务注册发现+Core WebApi+gRPC+IdentityServer4都安排上了，整体还是比较复杂的，MongoDB...VS Code升级了，然后就开始了第二波环境坑！...但是，在真实项目迁移过程中，我却遇到了各种小问题： 1 Core WebApi框架模板项目中默认集成了swagger，这个是新增的，但之前项目有一些自定义配置和扩展，也导致了冲突。...当下大家都面临着将项目迁移到.NET5，这些踩坑经验倒也难得。今晚八点，我给大家来一波直播分享，实操.NET5+微服务+小程序，完成第一波.NET5实战，扫码进群，今晚见！
下面给出的12个大的方向，系我认为可以看成是基础性领域的部分，而且它们之间还互有交叉 1、图像的灰度调节 图像的灰度直方图、线性变换、非线性变换（包括对数变换、幂次变换、指数变换等）、灰度拉伸、灰度均衡...10、图像的频域变换（或称正交变换） 傅立叶、离散余弦、沃尔什-哈达玛变换、K-L（卡洛南-洛伊）变换（也称霍特林变换或PCA）、小波变换（小波变换还分很多种，例如Haar小波、Daubechies小波等等...在比如，利用小波融合对由聚焦失败导致的图像模糊进行修复 （本来左图和中图各有部分看不清，融合后变得可以辨识）源代码可见 http://blog.csdn.net/baimafujinji/article...11、图像融合 广义上说融合至少包含三部分内容：像上面的基于小波的Fusion我们也认识是融合的一种，另外一种是以隐藏为目的类似嵌入式的融合，第三种是matting。...12、图像信息安全 主要包括两个内容：1）数字水印（主要用于多媒体的版权保护）；2）图像的加密（主要用于图像信息的保护） 例子是我用MagicHouse（http://blog.csdn.net/baimafujinji
即噪声图中的某个块）进行二维变换，可采用小波变换或DCT变换等，通常采用小波BIOR1.5。...，但其计算时间复杂度极大，或许只能用于离线处理（offline） VBM3D 对中间帧的目标块搜索相似块，搜索对象是前后帧与中间帧 其余步骤与BM3D无异 https://blog.csdn.net.../a362682954/article/details/95202003 FFTW是一个基于C写的实现傅里叶变换和小波变换的基础库 https://blog.csdn.net/weixin_44580210...基于小波变换的图像去噪技术 主要思想是经过小波变换后图像和噪声的统计特性不同，其中图像本身的小波系数具有较大幅值，主要集中在高频，噪声小波系数幅值较小，并且存在于小波变换后的所有系数中。...算法的基本过程为： ①对原始信号进行小波分解 ②对变换后的小波系数进行阈值处理，得到估计小波系数 ③根据估计小波系数进行小波重构 https://blog.csdn.net/qq_39594939
： 信息保留: 通过使用 Haar 小波变换，HWD 能够在下采样过程中最大限度地保留信息，避免传统下采样方法中常见的信息损失。...特征熵指数: 论文中提出了一种新的度量标准，称为特征熵指数（Feature Entropy Index, FEI），用于评估下采样特征图与预测结果之间的信息不确定性。...方法 HWD 模块的实现方法包括以下几个步骤： Haar 小波变换: 该模块利用 Haar 小波变换对特征图进行下采样，降低空间分辨率的同时保留重要信息。...Haar Wavelet Downsampling (HWD) 模块相较于传统下采样方法（如最大池化和步幅卷积）具有多项显著优势： 优势 信息保留能力: HWD 模块通过 Haar 小波变换进行下采样，...通过引入 Haar 小波变换，该模块不仅提高了信息保留能力，还通过特征熵指数的引入，为特征重要性评估提供了新的视角。综合实验结果表明，HWD 模块在多种语义分割任务中均表现出色，具有广泛的应用潜力。
Dapr 的核心构建模块 （或者说核心功能）如下： 服务调用： 弹性服务与服务之间（service-to-service）调用可以在远程服务上启用方法调用，包括重试，无论远程服务在受支持的托管环境中运行在何处...，包括但不限于 拉取一波docker镜像 & 运行一波docker容器，如下图所示： ?...3 .NET 5 应用集成Dapr SDK 准备三个.NET WebAPI 这里我们准备了三个WebAPI项目，分别是订单服务、购物车服务 以及 商品服务。 ?...6 小结 本文总结了我试玩Dapr的一些经过，包括Dapr的Local环境搭建、.NET 5 Application与Dapr的集成 和 两个具体场景的小DEMO（服务调用 和 Pub/Sub）。...Sidecar 模式的意义在于， 解耦了基础设施和核心业务。
标题&作者团队 本文是浙江大学于2019提出的一种基于小波的图像超分方案，算是比较“老”的一种方案了。不过考虑到它的创新：将小波变换与深度学习相结合，本文还是值得略读一番。...不同于其他深度学习图像超分方案，本文采用小波变换提取图像的四组系数并作为网络的输入，预测残差图像的小波系数。...本文提出一种基于小波的残差注意力网络(wavelet-based residual attention network, WRAN)用于图像超分。...wavelet 上图给出了小波变换的示意图，小波变换会将输入图像变换为四组系数 。本文采用Haar小波进行变换。 ?...此外需要注意的是：小波变换及其逆变换均可逆，不会造成信息损失。 Network Structure ?
此前Scott Hunter在博客信誓旦旦：.NET Core3.1平滑迁移.NET5，于是当天就去升级了本人的宝藏项目，结果是大坑没有，小坑不断，折腾了一天时间才搞定，下面来仔细捋一捋，给搭建提供点参考...项目是个微信小程序商城，后端是微服务架构支撑的，Ocelot网关+Consul服务注册发现+Core WebApi+gRPC+IdentityServer4都安排上了，整体还是比较复杂的，MongoDB...Code升级了，于是就有了下面的第二波环境坑！...比如CentOS8中网卡名字从ens33变成了eth0，用nftables替代iptables，各种小变化让人防不胜防，然后docker最新版本的命令也跟之前有些小变化，导致之前整理的Linux+Docker...但是，在真实项目迁移过程中，我却遇到了各种小问题： 1 Core WebApi框架模板项目中默认集成了swagger，这个是新增的，但之前项目有一些自定义配置和扩展，也导致了冲突。
NET框架，用于在Windows、Mac或Linux上构建基于云的现代web应用程序。...，由常用公共操作类(工具类)、分层架构基类、Ui组件，第三方组件封装，第三方业务接口封装，配套代码生成模板，权限等组成。...日志、缓存、实体框架、Mvc(WebApi)、身份认证、功能权限、数据权限等模块进行更高一级的自动化封装，并规范了一套业务实现的代码结构与操作流程，使 .Net Core 框架更易于应用到实际项目开发中...核心模块包括：组织机构、角色用户、权限授权、表单设计、工作流等。它的架构精良易于扩展，是中小企业的首选。...该项目面向使用 .NET 运行微服务/面向服务架构的人，他们需要一个统一的入口点进入他们的系统。但是，它适用于任何使用 HTTP 的内容并在 ASP.NET Core 支持的任何平台上运行。
]，其中cDx代表第x层的细节系数，cAN代表第N层的近似系数 二、函数原型 1、 小波变换函数DWT_Dwt 函数原型： /********************************...DWT_Idwt /**************************************** **小波逆变换，即1层小波重构 //V1.00 实现基本功能 2016-9-18 14:48:24...和DWT_temp1用于存储各层变换中临时产生的近似变量 3、将cD1~cDN和cAN依次存入DWT_C中 4、DWT_L已经在变量定义时初始化 * @return 正常则返回1，错误则返回0 ****...DWT_temp1用于存储各层逆变换中临时产生的近似变量 * @return 正常则返回1，错误则返回0 *****************************************/ uint16...，缓存或预定义一段原始数据OrgSig，并定义另一个与之长度的相同的数组，用于存储重构后的数据。
这段时间就有一个这样的需求，之前有个客户做了一个微信小程序商城（店主端的），然后现在又要做一个会员购物端的小程序商场。...（包括小程序），用户的 UnionID 是唯一的。...//请求.net webapi解密接口 wx.request({ url: 'https://www.xxxtest.com/api/User_oAuth/DecryptSensitiveData',...console.log(res.data) } }) } }) }) .Net WebApi 解密数据接口： /// /// 解密微信对称加密数据，...webapi后端请求code2Session接口： 原因：因为我们需要对获取的用户信息做相关业务逻辑处理。
eShop采用的是微服务架构，分为核心、身份授权、订单、目录、购物车等各种体系完善的微服务。数据库采用PostgreSQL、缓存采用Redis，还引入了最新发布的Aspire框架。...适合小中大型项目上线、.NET8学习、Abp.vNext学习、Sqlsugar学习 、项目二次开发！ 微服务是当下的热门话题！CoreShop总共102312行代码。...基于.NET8+ WebAPI+Autofac+MediatR+jwt+EfCore+MySQL8.0+SqlServer实现的使用简单、高性能，稳定、安全的文档管理系统。...基于.NET8+WPF+Prism.DryIoc+MVVM+Blazor+MySQL实现的适用于企业，使用简单的工作流系统。...基 于.NET8+MVC+WebAPI+MVVM+MySQL8.0+SqlServer+Pgsql+sqlite+Oracle+Mqtt +IoTClient实现的高性能 ，高扩展的物联网网关系统。
VB 小源码 读完需要 21 分钟 速读仅需 7 分钟 ?...UI 效果图(辣鸡图见谅) 本篇文章是接着上期的《VB.NET 结合 B4A 开发进行远程查图报共上传数据功能》的一个延展性，本期主要介绍 WebApi 自托管于 WinForm 程序上的对外作为数据服务接口的一个简单示例...想跟深入研究的大佬们自行度娘咯；本文只做个抛砖引玉； 一、首先添加.NET WebApi 的相关 DLL Microsoft.AspNet.WebApi.Client Microsoft.AspNet.WebApi.Core...Microsoft.AspNet.WebApi.SelfHost 下面图列是介绍在 NuGET 上安装相关 DLL 的图例 1.1、打开 nuget ?...三、开始敲代码了哦 3.1、首先编写我们的 WebApi 服务托管对象，见下面代码 ''' ''' WebApi服务类 ''' Public Class
沉静岁月，淡忘流年 1项目简介 Adnc Adnc是一个轻量级的.NetCore微服务快速开发框架，同时也可以应用于单体架构系统的开发。...webapi遵循RESTful风格，框架包含用户、角色、权限、部门管理；字典、配置管理；登录、审计、异常日志管理等基础的后台管理模块。 ...01.Adnc.WebApi.Shared 该层实现了认证、鉴权、异常捕获等公共类和中间件。...webapi层的AddHealthChecks()方法。...封装了发布者与订阅者等公共类，方便更加便捷的调用rabbitmq。 Adnc.Portal 微服务相关工程 该层都是具体微服务业务的实现。
blocks using wavelet transform and successive multi-scale spatial attention for cloud detection 基于上下块的深度网络使用小波变换和连续多尺度云检测...此外，为了充分利用图像的结构信息，特别是云的纹理信息，可以有针对性地学习，使用 Haar 小波变换设计 Up 和 Down 块。我们注意图像的原始信息，以帮助网络学习。...亮点: 使用 Haar 小波可以提取更多云的纹理特征。 从原始图像中收集足够的位置信息。 我们先使用暗通道来辅助网络学习云特征。 我们设计了连续多尺度空间模块来加强有用的信息。...方法: （a） 为了建立一个编码器-解码器网络，我们基于Haar小波设计了Up块和Down块，本文将其称为UD-Net。我们将小波变换与深度学习神经网络相结合。...（C） 我们设计了连续多尺度空间模块，用于增强多尺度特征图的有用空间信息，抑制无效信息。它可以显着提高网络的效率和针对性。同时，我们使用He提出的暗通道先验学习网络。
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