定义字体文件的 URL。 2D转换 transform: translate(X,Y)方法，根据左(X轴)和顶部(Y轴)位置给定的参数，从当前元素位置移动。...属性指定了弹性子元素在父容器中的位置。...否则，第1个弹性项的外边距和行的main-start边线对齐，而最后1个弹性项的外边距和行的main-end边线对齐，然后剩余的弹性项分布在该行上，相邻项目的间隔相等。...stretch：如果指定侧轴大小的属性值为'auto'，则其值会使项目的边距盒的尺寸尽可能接近所在行的尺寸，但同时会遵照'min/max-width/height'属性的限制。...stretch：如果指定侧轴大小的属性值为'auto'，则其值会使项目的边距盒的尺寸尽可能接近所在行的尺寸，但同时会遵照'min/max-width/height'属性的限制。
然后，将det（M）-k * trace（M）^ 2存储到目的地图像中。图像中的角可以被找到为目标图像的局部最大值。 CornerSubPix，迭代找到子像素精确位置的角或径向鞍点。...类型转换是通过舍入和饱和来完成的，即如果缩放+转换的结果不能用目标数组元素类型的值精确地表示，那么它将被设置为实轴上最接近的可表示值。在scale = 1的情况下，shift = 0，不进行预分频。...MinEnclosingTriangle，找到一个包围2D点集的最小面积的三角形，并返回其区域。 MinMaxIdx，查找数组中的全局最小值和最大值。...首先，通过注入甚至零行和列来对源图像进行上采样，然后将指定的滤波器的乘积乘以4作为插值。所以目的地图像是源图像的四倍。...RandShuffle，通过在每个迭代上交换随机选择的矩阵元素对（在多通道数组的情况下每个元素可能包含多个组件）来洗牌。
在布局阶段，Compose 会遍历界面树，测量界面的各个部分，并将每个部分放置在屏幕 2D 空间中。也就是说，每个节点决定了其各自的宽度、高度以及 x 和 y 坐标。...以 Jetsnack 应用中的自定义底部导航为例，在该设计中，如果某项目被选中，则显示标签；如果未被选中，则只显示图标。而且，设计还需要让项目的尺寸和位置根据当前选择状态执行动画。...如果您使用 Compose 构建过界面，就会知道 修饰符 在布局、配置尺寸和位置方面发挥着重要作用。通过前文的示例可以看到，Layout 可组合项接受修饰符链作为参数。...在确定固有尺寸后，将使用这些值设置 Column 的尺寸，然后，子节点就可以填充 Column 的宽度了。 如果使用最小值而非最大值，又会发生什么呢？...如下例所示: △ 未设置对齐的嵌套布局 △ 通过父节点设置对齐线 您甚至可以在自定义布局中创建自己的自定义对齐，从而允许其他可组合项对齐到它。
相机校准的目的是找到相机的内在和外在参数。 ? 总览 为了校准相机，我们对3D对象（例如图案立方体）成像，并使用3D对象与其2d图像之间的3D-2D点对应关系来查找相机参数。...其中αx，αy表示以x和y像素尺寸表示的焦距，px和py是主要点，s是偏斜参数。...最简单的这种对应关系是在未知相机映射下的3D点X及其图像x之间。给定足够多的这种对应关系，可以确定相机矩阵。 算法 假设给出了3D点和2D图像点之间的许多点对应关系。...从一组n个点对应关系中，我们通过为每个对应关系堆叠以上形式的方程式来获得2nx12矩阵A 2. 获得A的SVD。对应于最小奇异值的单位奇异向量是解p。...如果数据不精确，则给出n≥6个点对应关系，那么将没有精确的解决方案，我们通过最小化代数或几何误差来解决。 从投影矩阵P获得参数K，R和t 通过RQ分解将P分解为K，R，t。
作者|Dataman 编译|Arno 来源|Analytics Vidhya 这篇文章的目的是介绍关于利用自动编码器实现图像降噪的内容。 在神经网络世界中，对图像数据进行建模需要特殊的方法。...，我们可以在一列中堆叠所有28 x 28 = 784个值。...第一条记录的堆叠列如下所示(使用x_train[1].reshape(1,784))： 然后，我们可以使用标准的神经网络训练模型，如图(B)所示。数值为784的每个值都是输入层中的一个节点。且慢！...3.最大池化层 池化会缩小图像尺寸。在图(H)中，一个2 x 2的窗口(称为池的大小)扫描每个滤波图像，并将该2 x 2窗口的最大值划分给新图像中大小为1 x 1的正方形。...如图(H)所示，第一个2 x 2窗口的最大值分数高(用红色表示)，因此高分划分给1 x 1正方形。
这点和神经网络中的卷积概念有些出入，在不同场合稍加注意就好。...I,T时域卷积的结果C，可以通过频域乘法来做: C=IFFT(FFT(I)*FFT(T)) 其中 FFT 为快速傅里叶变换，IFFT 为快速傅里叶反变换 周期卷积 在神经网络的卷积中会有 Full, Valid..., Same 等 Padding 设置，目的是在卷积过程中定义超出图像边界的计算方式。...在 2D 傅里叶变换处理图像数据时，将图像看成了一个周期信号，将图像复制平铺铺满整个世界，计算卷积时在一张图像范围内依次卷积，也就是说左上角和右下角的值在信号计算的结果上是相邻的 互相关 互相关操作的定义和神经网络中的卷积相同...但是相位相关的问题是最大值的含义并不明确，讲道理最大值应该是 1（理想情况），但实际应用时忽大忽小，不如互相关能给出分值可解释 因此可以采用使用互相关计算出的位置，定位后计算两幅图像的相关度，结合鲁棒性和可解释性给出结果
当设置一个循环时，Python每次从列表中取出一项，并将其存储在一个临时变量中，为该临时变量提供了一个名称。这个名称应该是列表名称的单数版本。 缩进的代码块构成循环体，在循环体中可以处理每个单独的项。...如果你通过一个项的值来移除它，Python只移除第一个具有该值的项。...要向现有字典添加新的键-值对，请在方括号中给出字典的名称和新键，并将其设置为新值。 这还允许您从一个空字典开始，并在它们变得相关时添加键-值对。...为此，给出字典的名称并将键括在方括号中，然后为该键提供新值。...print("\n") 字典内嵌套列表 在字典中存储列表，允许将多个值与同一个键关联。 # 为每个人存储多种语言。 >>> fav_languages = { ...
作者|Dataman 编译|Arno 来源|Analytics Vidhya 这篇文章的目的是介绍关于利用自动编码器实现图像降噪的内容。 在神经网络世界中，对图像数据进行建模需要特殊的方法。...图像数据的堆叠，用于训练 如果要让神经网络框架适用于模型训练，我们可以在一列中堆叠所有28 x 28 = 784个值。...第一条记录的堆叠列如下所示(使用x_train[1].reshape(1,784))： ? 然后，我们可以使用标准的神经网络训练模型，如图(B)所示。数值为784的每个值都是输入层中的一个节点。且慢！...在图(H)中，一个2 x 2的窗口(称为池的大小)扫描每个滤波图像，并将该2 x 2窗口的最大值划分给新图像中大小为1 x 1的正方形。...如图(H)所示，第一个2 x 2窗口的最大值分数高(用红色表示)，因此高分划分给1 x 1正方形。 ?
在Keras中遇到这种困难的其中一个原因是使用了TimeDistributed装饰器层，并且需要一些LSTM层来返回序列而不是单个值。...在这个问题中，序列0.0, 0.2, 0.4, 0.6, 0.8将作为输入一次给出一项，并且必须依次作为输出返回，一次一项。 把它想象成学习一个简单回声的程序。...我们给出0.0作为输入，我们期望看到0.0作为输出，对序列中的每个项目来说都是如此。...也就是说，我们可以将问题重构为一个(由序列中每个项目的输入-输出对组成的)数据集。给定0，网络应输出0，给定0.2，网络必须输出0.2，依此类推。...批大小(或批尺寸，batch size)被设置为迭代次数(epoch)中的样本数量，以避免必须手动配置LSTM处于有状态(模式)和管理状态的重置，尽管(这些操作)在每个样本被显示给网络之后，为了更新权重可以很容易地完成
在Keras中遇到这种困难的其中一个原因是使用了TimeDistributed装饰器层，并且需要一些LSTM层来返回序列而不是单个值。...在这个问题中，序列[0.0, 0.2, 0.4, 0.6, 0.8]将作为输入一次给出一项，并且必须依次作为输出返回，一次一项。 把它想象成学习一个简单回声的程序。...我们给出0.0作为输入，我们期望看到0.0作为输出，对序列中的每个项目来说都是如此。...也就是说，我们可以将问题重构为一个(由序列中每个项目的输入-输出对组成的)数据集。给定0，网络应输出0，给定0.2，网络必须输出0.2，依此类推。...批大小(或批尺寸，batch size)被设置为迭代次数(epoch)中的样本数量，以避免必须手动配置LSTM处于有状态(模式)和管理状态的重置，尽管(这些操作)在每个样本被显示给网络之后，为了更新权重可以很容易地完成
注意： 在“ 真肯定”，“真否定”，“假肯定”和“假否定”表示法中，请注意，第二项（“正”或“负”）表示您的预测，而第一项则表示您预测的是对还是错。...有某些模型可以像Logistic回归那样给出每个数据点属于特定类的概率。让我们来考虑这种情况： ? 如您所见， 如果P（Y = 1）> 0.5，则预测为类1。...ROC和AUC 接收器工作特性曲线（ROC）： 它是 通过从模型给出的概率得分的反向排序列表中获取多个阈值而计算出的TPR（真正率）和FPR（假正率）之间的关系图。 ?...为了回答这个问题，让我带您回到上面的表1。仅考虑M1模型。您会看到，对于所有x值，我们都有一个概率得分。在该表中，我们将得分大于0.5的数据点分配为类别1。...在预测测试集的目标值时，我们会遇到一些误差（e_i），这是预测值与实际值之间的差。 假设我们有一个包含n个条目的测试集。众所周知，所有数据点都有一个目标值，例如[y1，y2，y3…….yn]。
要求填写的输入域不能为空 pattern 属性，描述了一个正则表达式用于验证 元素的值。 min 和 max 属性，设置元素最小值与最大值。...同时 video 元素也提供了 width 和 height 属性控制视频的尺寸.如果设置的高度和宽度，所需的视频空间会在页面加载时保留。...以下有两种不同的方式来设置Canvas渐变： createLinearGradient(x,y,x1,y1) – 创建线条渐变 createRadialGradient(x,y,r,x1,y1,...Canvas 通过 JavaScript 来绘制 2D 图形。 SVG 基于 XML，这意味着 SVG DOM 中的每个元素都是可用的。...在 SVG 中，每个被绘制的图形均被视为对象。如果 SVG 对象的属性发生变化，那么浏览器能够自动重现图形。 Canvas 是逐像素进行渲染的。
答案: 使用二分查找的一个版本，如 BitonicMax.java 中所示，找到最大值（在~ 1 lg n次比较中）；然后使用二分查找在每个片段中搜索（每个片段在~ 1 lg n次比较中）。...答案：通过构建一个锦标赛树，在 ceil(N + lg(N) - 2) 次比较中完成。每个父节点都是其两个子节点中的最小值。最小值最终在根节点处；第二小值在根节点到最小值的路径上。 查找重复项。...查找重复项。 给定一个包含 N+1 个元素的数组，其中每个元素是介于 1 和 N 之间的整数，请编写一个算法来查找重复项。你的算法应在线性时间内运行，使用 O(1) 额外空间，并且不得修改原始数组。...给出一个在 N log M 时间内运行的算法。提示：排序和二分查找。 变位词。 设计一个 O(N log N) 算法来读取一个单词列表，并打印出所有的变位词。...在选择排序中涉及任何特定项目的最大交换次数是多少？涉及特定项目 x 的平均交换次数是多少？ 解决方案。 平均交换次数恰好为 2，因为总共有 n 次交换和 n 个项目（每次交换涉及两个项目）。
二叉搜索树是一棵二叉树，其中节点的值属于一个完全有序的集合——任何任意选择的节点的值都大于左子树中的所有值，而小于右子树中的所有值。 它们是做什么用的？ BT 的一项重要应用是逻辑表达式的表示和评估。...通过在字典中查找单词或在同一文本中查找该单词的其他实例，也可以使用 trie 来完成键入单词的正字法自动更正。...它基本上是使用每个元素的频率（一种散列），确定最小值和最大值，然后在它们之间迭代以根据其频率放置每个元素。它在 O(n) 中完成，空间与数据范围成正比。如果输入范围不明显大于元素数量，则它是有效的。...0-1 属性是由我们应该选择整个项目或根本不选择它的事实给出的。 我们构建了一个 DP 结构作为矩阵dp[i][cw]存储我们通过选择总权重为 cw 的 i 个对象可以获得的最大利润。...话虽如此，dp[i-1][cw-w[i]]是采用 i-1 个元素的最大利润：所以它们的重量是当前重量，没有我们的物品重量。最后，我们将项目的值添加到它。 答案存入dp[n][W].
在微服务架构中，一个服务通常都会有多个实例，而这些服务实例可能会被部署到不同的机器或虚拟容器上。此时对于日志数据的查看和分析就会变得困难起来，因为这些服务的日志数据都散落在各自实例所在的机器或容器上。...我这里选择了一个近期有更新过的组件，该组件的github地址如下： https://github.com/osiegmar/logback-gelf 2.然后在项目的pom.xml加入该组件的依赖...4.配置完成后启动项目，启动完成后正常情况下可以在Graylog的Search界面中查看日志信息： ? 点击一条日志信息会展开详细的字段： ?...以上是最简单的日志配置，如果希望对更多配置项进行自定义的话，可以参考该组件的GitHub文档，上面有具体的配置项说明，下面给出一个我自己常用的appender配置示例： 508 <!
数组通常是相同类型和大小的项目的固定大小容器。数组的维度和项目的数量由其形状定义。数组的形状是一组非负整数的元组，指定了每个维度的大小。 在 NumPy 中，维度被称为轴。...您可以以这种方式可视化它: 在此示例中，预测和标签向量都包含三个值，这意味着 n 的值为三。在我们进行减法操作后，向量中的值被平方。...数组可以通过非负整数元组、布尔值、另一个数组或整数进行索引。 数组的rank是维数。 数组的shape是一组整数，给出沿每个维度的数组大小。...数组通常是相同类型和大小的项目的固定大小容器。 数组中的维数和项目数由其形状定义。数组的形状是一组非负整数元组，用于指定每个维度的大小。 在 NumPy 中，维度被称为轴。...就像其他 Python 容器对象一样，数组的内容可以通过对数组进行索引或切片来访问和修改。与典型的容器对象不同，不同的数组可以共享相同的数据，因此在一个数组上进行的更改可能会在另一个数组中可见。
在那种情况下，我们将遵循优秀论文[3]中第一个例子中提到的程序。 大概的概念 粗略地说，我们想从 (x_1,...,x_n) 输入序列预测输出序列 (y_1,......在元层次上，这是通过组合两个RNN来克服的，其中第一个RNN将可变尺寸输入映射到固定长度输出，另一个接收固定长度输入并返回可变长度输出。...我们采取的另一个自由是我们假设我们知道每个字母表都是由长度最长为4的字符串编码的（我们不需要做这个具体的假设，我们可以选择训练数据中最长莫尔斯码的长度作为接下来的max_length_x值）。...所以如果这个词如果长度为n那么对应于它的莫尔斯电码的长度至多为4n +（n-1），其中n-1项对应于* s的数量。我们用左边的空格填充代码以使它们长度相同，这意味着我们的输入字符词汇表是{'。'...批量大小是在梯度下降算法中通过网络传递的训练集的部分的大小，之后对网络中的权重进行更新。通常批量大小设置为您的计算机内存可以处理的最大值。一个时代是通过使用这些批次的训练数据全面运行。
在我们的案例中，我们对角点检测感兴趣。 角点检测基于图像边缘的分析。 基于角点的边缘检测算法可搜索图像梯度的快速变化。 通常，它是通过在 X 和 Y 方向上寻找图像梯度的一阶导数的极值来完成的。...但是在某些情况下，假正面匹配项可以通过此测试。 在下一部分中，我们将向您展示如何删除其余的异常值，并仅保留正确的匹配项。...在本章中，我们将使用西班牙的车牌。 在西班牙，有三种不同尺寸和形状的车牌； 我们将仅使用最常见的（大型）车牌520 x 110毫米。 两组字符之间相隔 41 毫米，然后 14 毫米宽将每个字符分开。...这些类别存储在N x 1大小的另一个矩阵中，其中每个类别均由浮点数标识。...我们通过使用minMaxLoc函数在数据矩阵中查找最大值来对其进行归一化，然后通过convertTo函数将mhist的所有元素除以最大值。
这些填充的数据出现在 Panes 中，您可以这些Panes进行 拖放，删除，调整大小和销毁操作。Panes是保存在 envs 中的， envs的状态 存储在会话之间。...（这里的window的意思就是之前说的Pane）。 plot.scatter 这个函数是用来画2D或3D数据的散点图。它需要输入 N*2或N*3的 tensor X来指定N个点的位置。...和一个可供选择的 tensor X 用来指定对应的 x轴的值; X可以是一个长度为N的tensor（这种情况下，M条线共享同一个 x轴），也可以是形状和Y一样的tensor。...它需要一个 形状为N或者N*M的 tensor X 来指定M时间序列中N个点的值。一个可选择的Y，形状为N或者N×M，用Y来指定时间戳，如果Y的形状是N，那么默认M时间序列共享同一个时间戳。...总结 明确几个名词： env：看作一个大容器 pane： 就是用于绘图的小窗口，在代码中叫 window 使用Visdom就是在env中的pane上画图。
这意味着3D关键点坐标是由簇的顺序隐式给出的，不需要明确指定为网络输入。因此，本文对每个输入对应项使用4D表示，其中不包括3D坐标。...相反，由于的网络在图像网格上运行，因此当本文使用它查找对应关系时，本文将输入作为2D投影所在的网格单元中心的x和y坐标以及dx和dy从该中心偏移。...尺寸H和W与输入分辨率成正比，C =（S + 1）+ 2 * n，其中（S + 1）个通道用于分割，其中一个用于背景类，一个用于2D位置（或 对应于n个3D点pi的2D方向向量）。...本文将高斯噪声添加到其dx，dy值，并通过将dx，dy的某些百分比设置为图像中均匀采样的值来创建离群值。图5演示了此过程。 ? 图5：生成对应关系。...本文在图像中投影球体3D边界框的每个角，然后针对对象蒙版中的每个网格单元，通过记录中心x，网格单元的y和偏移dx，dy到投影角来创建对应关系。
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