1 修改内容区域的宽度 编辑主题的 source/css/_variables/custom.styl 文件，新增变量： // 修改成你期望的宽度 $content-desktop = 700px //...当视窗超过 1600px 后的宽度 $content-desktop-large = 1050px
有些时候我们并不需要显示 iframe 标签属性 src 指定的目标网页的所有内容，往往只需要显示某一特定区域。...原理很简单，但是像站长这种野路子出身的可能真不知道，主要用到了 position 的定位 x,y 值 例： <iframe src="http://app.jszg.edu.cn/portal/cert_validate
档案管理：在大型企业或政府机构的档案管理中，有大量的纸质文件被扫描成 JPG 格式保存。这些文件的关键信息（如文件编号、日期、主题等）可能分布在图片的特定区域。...通过区域识别重命名，可以将图片文件按照关键信息命名，同时将这些信息保存到表格中，方便后续的检索和管理。...图片以下是一个基于 QT 和腾讯云 OCR API 实现对 JPG 图片和扫描件进行区域识别重命名，并将区域内容保存为表格的详细方案：1....注意事项上述代码中的腾讯云 API 请求部分需要进行签名验证，实际使用时需要根据腾讯云的签名规则进行修改。确保你的腾讯云账号有足够的权限和额度使用 OCR 服务。...通过以上步骤，你可以实现对 JPG 图片和扫描件的区域识别重命名，并将识别结果保存为表格。
本文详细介绍如何配置数据并创建带有阴影区域的正态曲线图。 打开一个新工作簿，至少包含有三个工作表，其名称分别为：Control，Data和Reports。...PctShade：曲线左侧阴影区域的百分比，从.0001%到99.999%。 PctClear：曲线左侧非阴影区域的百分比，从.0001%到99.999%。...然后，将第1行单元格值命名为相应列数据区域名称，例如列C中数据区域C2:C101的名称为“X”。 Reports工作表 该工作表即为放置图表的工作表。...在工作表Data中，选择单元格区域C2:D101，单击功能区“插入”选项卡“图表”组中的“散点图——带平滑线的散点图”，将绘制的图表剪切并复制到工作表Reports中，如下图3所示。...图6 然后，设置线条为“实线”，并选择颜色（示例中为橙色），将宽度设置为2.75磅，如下图7所示。 图7 设置误差线线宽、系列颜色，并删除图表中的一些元素后，最终结果如下图8所示。
在这篇文章中，我将重点介绍基于边缘和基于区域的分割技术，在进入细节之前，我们需要了解什么是分割以及它是如何工作的。 分割 图像分割是一种将数字图像分割成各种图像对象的技术。...图像分割的必要性 将图像划分为不同的图像对象，从中获取信息，然后使用标签来训练各种 ML 模型以解决业务问题，其中一个例子是一个面部识别系统，该系统通过分割自动标记出勤情况。...分割的另一个应用是在医学领域中，在检测到肿瘤、癌症等严重疾病后进行高效和快速的诊断，以及查看由射线照相、MRI、热成像、内窥镜检查、细胞和组织的超声检查生成的医学图像中的模式。...它将向选定的块添加更多像素，或者将块点进一步缩小为更小的段，并将它们与其他更小的块点合并。因此，基于该方法还有两种更基本的技术：区域生长和区域合并与分割。...Sobel transform 还可以帮助我们找到输入图像中的垂直和水平边缘。 结论 这篇文章用 Python 实现详细解释了分割及其两种重要技术（基于边缘的分割和基于区域的分割）。
OpenCV是一个巨大的开源库，广泛用于计算机视觉，人工智能和图像处理领域。它在现实世界中的典型应用是人脸识别，物体检测，人类活动识别，物体跟踪等。 现在，假设我们只需要从整个输入帧中检测到一个对象。...简而言之，我们感兴趣的对象所在的帧内的子区域称为感兴趣区域（ROI）。 我们如何定义ROI？ 在输入帧中定义ROI的过程称为ROI分割。...在“ ROI细分”中，（此处）我们选择框架中的特定区域，并以矩形方法提供其尺寸，以便它将在框架上绘制矩形的ROI。 ?...（输出）蓝色矩形覆盖的区域是我们的投资回报率 现在，如果您也想绑定感兴趣的对象，那么我们可以通过在ROI中找到轮廓来实现。 什么是轮廓？ 轮廓线是 表示或说是限制对象形状的轮廓。...在大多数情况下，它使您可以在以后根据需要调整和调整遮罩。通常，它是一种有效且更具创意的图像处理方式。 因此，基本上在这里我们将掩盖ROI的背景。为此，首先我们将修复ROI的背景。
安全点（safepoint）： JVM并不是为每条指令都生成OopMap，当JVM进入特定的位置,记录的信息才能进能暂停用户线程进入GC流程，这个点称为安全点。...个人理解：好比战争年代的防空洞，当在外面打战的时候随时可能会干掉，而到防空洞可以修整。 怎么选安全点呢？...安全点的选择不能太少，太少会导致GC时间过长，如果太多会导致频繁GC，所以选择了：循环的末尾、方法返回前、调用方法之后、抛异常的位置 作为安全点。 实现中断的策略？...通过一条汇编指令来完成安全点轮询和触发线程中断。 安全区域：能够确保某一段代码片段之中，引用关系不会发生变化！...，这种称为“安全区域”。
谈谈面试必问的Java内存区域（运行时数据区域）和内存模型（JMM） Java 内存区域和内存模型是不一样的东西，内存区域是指 Jvm 运行时将数据分区域存储，强调对内存空间的划分。...Java运行时数据区域 众所周知，Java 虚拟机有自动内存管理机制，如果出现内存泄漏和溢出方面的问题，排查错误就必须要了解虚拟机是怎样使用内存的。 下图是 JDK8 之后的 JVM 内存布局。...JDK8 之前的内存区域图如下: 在 HotSpot JVM 中，永久代中用于存放类和方法的元数据以及常量池，比如Class和Method。每当一个类初次被加载的时候，它的元数据都会放到永久代中。...Sun HotSpot 虚拟机直接就把本地方法栈和虚拟机栈合二为一。与虚拟机栈一样，本地方法栈区域也会抛出 StackOverflowError 和 OutOfMemoryError 异常。...垃圾收集行为在这个区域是比较少出现的，其内存回收目标主要是针对常量池的回收和对类型的卸载。当方法区无法满足内存分配需求时，将抛出 OutOfMemoryError 异常。
来自：www.cnblogs.com/czwbig/p/11127124.html Java 内存区域和内存模型是不一样的东西，内存区域是指 Jvm 运行时将数据分区域存储，强调对内存空间的划分。...Java运行时数据区域 众所周知，Java 虚拟机有自动内存管理机制，如果出现内存泄漏和溢出方面的问题，排查错误就必须要了解虚拟机是怎样使用内存的。 下图是 JDK8 之后的 JVM 内存布局。 ?...JDK8 之前的内存区域图如下: ? 在 HotSpot JVM 中，永久代中用于存放类和方法的元数据以及常量池，比如Class和Method。...Sun HotSpot 虚拟机直接就把本地方法栈和虚拟机栈合二为一。与虚拟机栈一样，本地方法栈区域也会抛出 StackOverflowError 和 OutOfMemoryError 异常。...垃圾收集行为在这个区域是比较少出现的，其内存回收目标主要是针对常量池的回收和对类型的卸载。当方法区无法满足内存分配需求时，将抛出 OutOfMemoryError 异常。
与之前关于GBM的多区域取样分析（解决两个问题:（1）初始肿瘤的突变与随后复发的肿瘤的差异有多大?（2）化疗与一种常用于治疗胶质瘤的药物替莫唑胺(TMZ)，会如何影响肿瘤复发的突变?...（A）利用多区域测序验证克隆和亚克隆分类，分为四类（泛在/克隆、泛在/亚克隆、私有/克隆和私有/亚克隆）。 （B）克隆突变频率与年龄相关，而亚克隆突变频率与年龄不相关。...02 亚克隆突变与p53通路改变有关 p53通路的异常调控，尤其是TP53体细胞突变（n = 78）和MDM2扩增（n = 21），与亚克隆突变的比例增加密切相关（P = 6X10-5 ，Wilcoxon...G-CIMP阳性肿瘤是GBM的一个亚型，其特征是高甲基化、IDH1突变和TP53突变，因此亚克隆突变比例较高。...类似地，在TCGA-06-0211中，该结构表明导致疾病复发的肿瘤细胞主要出现在sector 1。 Figure 6：基于原发和复发性GBM的多区域测序的系统发育树。
非常适合想要尽快启动和运行简单图表的人 它抽象了一些简单的逻辑, 但是也暴露了 Chart.js 对象, 提供了极大的灵活性. 安装 NPM 你可以在 npm 下安装 vue-chartjs....要实现这一点, 你需要创建你自己的 Chart Component 并通过 vue-chartjs 提供的组件来扩展它. 这样，Chart组件中的方法和逻辑就可以合并到您自己的图表组件中....这种方式你可以动态改变外层容器的高度和宽度, 这并不是chart.js 的默认行为....这里有许多例子, 来教你如何扩展和修改默认的图表, 或者创建自己的图表类型. 在 vue-chartjs, 你可以使用同样的方式来做到这一点 // 1....因为你是 extend 他们的, 所以他们是不可见的, 但是你可以覆盖他们: 参数名 描述 width 图表宽度 height 图表高度 chart-id canvas的id css-classes css
同时JVM是一个虚拟化的操作系统，所以除了要虚拟化指令之外，最重要的一个事情就是需要虚拟化内存，这个虚拟化内存就是JVM的内存区域。...JVM的内存区域 运行时数据区域 在JVM中，JVM内存主要分为堆、程序计数器、方法区、虚拟机栈和本地方法栈等 按照与现场的关系划分为： 线程私有区域、线程共享区域 直接内存：没有被虚拟化的操作系统上的其它内存...虚拟机栈是基于线程的：在线程的生命周期这，参与计算的数据会频繁的入栈和出栈，栈的生命周期和线程是一样的。...程序计数器是一块很小的内存空间，记录各个线程执行的字节码的地址，例如，分支、循环、跳转、线程恢复等都依赖于计数器。 栈帧的执行对内存区域的影响 ?...常量池：存放编译期间生成的各种字面量和符号引用，字面量（字符串、基本类型常量（final修饰的变量）），符号引用则包括类和方法的权限的名（XX/XX/XX） 符号引用 编译时不知道引用类的实际内存地址
众多周知，图形和图表要比文本更具表现力和说服力。图表是数据图形化的表示，通过形象的图表来展示数据，比如条形图，折线图，饼图等等。...你可以使用它用一个数组创建基本的 HMTL 表格，或是利用它的流体过度和交互，用相似的数据创建惊人的 SVG 条形图。 ChartJS ?...Chart.js 是一个令人印象深刻的 JavaScript 图表库，建立在 HTML5 Canvas 基础上。目前，它支持6种图表类型（折线图，条形图，雷达图，饼图，柱状图和极地区域区）。...FusionCharts Suite XT 是个专业的 JavaScript 图表库，能创建任何类型的图表。它创建的图表都是可以进行完全自定义的，标签，字体，边界等等，都可以进行修改。...Chartist.js 提供了优美的响应图表。就像 ChartJS。它使用 SVG 渲染图，可以被控制，并通过对 CSS3 媒体查询和 SASS 定制。另外 Chartist.js 提供很酷的动画。
安全光栅通常用于机器操作区域内的安全监控，例如防止人员进入危险区域或避免机器的意外接触。...区域传感器和安全光幕选型是类似的，光轴间距，光轴数量来进行选型，光轴间距决定了最小检测物体的直径，而光轴数量决定了检测范围。...设计结构上来看，光幕传感器和区域光电传感器也是有区别的，安全光幕需要多个平行光束和相应的接收器来形成一定宽度和高度的光幕，因此其体积相对较大。...而区域传感器通常只需要一个或多个传感头，因此其体积相对较小，更便于在有限的空间内安装和使用。...虽然安全光幕和区域光电传感器的工作原理类似，但是区域光电是严禁在安全系统中使用的，如果将区域光电用于安全系统，可能会发生严重的安全事故，威胁到人身安全。
一、JVM主要分为5个核心区域（6个子区域），分别是： 程序计数器 Java虚拟机栈 本地方法栈 Java堆 方法区 *运行时常量池(属于“方法区”的一部分) 二、各个区域作用和描述 序号 区域名称...局部变量区域：存储方法的局部变量和参数，存储单位以slot（4 byte）为最小单位。局部变量存放的数据类型有：基本数据类型、对象引用和return address（指向一条字节码指令的地址）。...Java虚拟机规范规定该区域也可抛出StackOverFlowError和OutOfMemoryError。...Java虚拟机规范对这个区域的限制非常宽松，除了和Java堆一样不需要连续的内存和可以选择固定大小或者可扩展外，还可以选择不实现垃圾收集。...这个区域的内存回收目标主要是针对常量池的回收和对类型的卸载，一般来说这个区域的回收“成绩”比较难以令人满意，尤其是类型的卸载，条件相当苛刻，但是这部分区域的回收确实是有必要的。
为了充分利用食品信息，本文主要考虑以下三个因素：1） 一道菜中包含各种食材，这些食材常以不同的比例出现在图像的不同位置。...根据对食材的统计数据构建 并对其随机初始化，将最后一个卷积层的特征图 联合食材字典 一起学习具体的食材区域特征，其中分别是特征图的通道数、高度和宽度。...基于食材分配图 和食材字典 对食材特征图进行池化以进一步获得食材区域特征，并利用 来反向更新食材字典 中的向量值。最后，通过区域注意力对食材区域特征重新加权，得到最终的食材区域特征 。...对于实验性能评估，使用Top-1准确率（Top-1）和Top-5准确率（Top-5）对单标签食品类别识别进行评估。...真阳性、假阳性和假阴性预测食材分别被赋予绿色、红色和橙色， GT 表示对应的真实标签。结果显示图中的食材预测结果并不总是正确的，其可能的原因是混合食材区域没有明确划分以及食材空间结构的变化等。
导读本文探讨了金融企业区域集中库的设计构想和测试验证，包括架构设想、数据库整合场景测试及优势和使用设想。...作者提出利用 TiDB 数据库产品集中建设区域集中库，解决 MySQL 存量节点的整合问题，实现部署的标准化、按需扩展和统一运维管理。...文章详细介绍了测试内容和结果，强调了区域集中库在建设和运行成本、服务质量等方面的优势，并提出了相应的管理措施，为金融企业数据库架构提供了有价值的参考 。...区域集中库的优势和使用设想区域集中库是将数据库整合落地在数据库层，通过标准化部署和细粒度资源配置，得到更高的服务可用性、规格弹性和资源利用率。两种整合方式的适用情况对比如表五。...表五 区域集中库特性对比综合各个能力项对比结果，评估区域集中库在建设和运行成本、服务质量上均具有较大的优势。
RARL，即基于强化学习循环发现关注区域，用于解决多标签图像的识别任务。...相比于目前存在的其他方法，该方法在识别精度和效率上都取得极大的提升。本文将详细介绍论文中提出的方法。 多标签图像识别 多标签图像识别是计算机视觉领域一个非常重要且比较难的任务。...相比于目前多标签图片识别的方法，本文提出的方法具有以下两个优点： 1）本文引入视觉注意机制自动的搜索语义关联的局部区域，不需要依赖于物体候选框提取技术，在多标签识别精度和效率上都有极大的提升。...最后，RARL 聚合所有区域的预测的标签分布，得到最后的分类结果。...Microsoft COCO 是一个更大更难的数据集，目前也被广泛用于多标签识别任务的评测，在该上数据上，我们的方法在 C-F1 和 O-F1 评价指标上比目前最好的方法（表 3 的 RLSD 和 CNN-RNN
简介 AI技术可以应用于风机检测和识别的任务中，以实现自动化和智能化的风机监控。...以下是AI采样区域的风机检测和识别的一般步骤： 数据采集：收集风机的各种图像或视频数据，可以包括正常运行状态下的风机图像、故障状态下的风机图像等。...检测算法可以根据风机的特征，在图像中找到风机的位置和边界框。 风机识别：对检测到的风机进行识别，判断其状态是否正常。...结果输出：将检测到的风机位置和识别结果输出，可以在监控界面上显示，也可以通过报警系统通知相关人员。 需要注意的是，对于风机检测和识别任务，模型的准确性和鲁棒性是非常重要的。...因此，在进行训练和优化模型之前，需要充分准备和标注大量的数据，并进行验证和测试。同时，还需要对模型进行定期的更新和维护，以适应风机状态的变化。
开发前我其实仅仅计划做出两种样式（即small和medium）。做normal样式的主要原因，是开发过程中我发现：当medium样式被置于一个宽度过大的元素上方时，会显得内容空洞，不够美观。...我一度想要固定卡片宽度，事实上直到我将DW的布局和逻辑基本全部写完后，我依然没有找到很好的解决方案。...给我灵感的，是windows的资源管理器： 天气卡片的主体元素固定在左侧不动，右侧的数据展示根据卡片宽度显示滚动条，实现也非常简单，因为我使用的弹性布局，只要在原来的数据展示区域外边包装一层带有 flex-grow...图表部分是使用svg实现的，为了让暗黑模式的样式操作能够便利，所以使用了svg而不是canvas。绘图直接用的浏览器原生js实现，只需要绘制一个折线图，chartjs显然有些大材小用，比较臃肿。...总结 这次写DW，让我学到了许多，之前写前端很少会自己去做图表生成，经常是引用个chartjs或是echarts了事。
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