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可连接冰箱IoT家庭?

凭借新能力和功能,像冰箱这样标准家用电器可以改变现代厨房和家庭运作方式。...正如李先生所看到那样,厨房作用多年来一直从工作范围向社会化发展。 他说:「厨房目的是从准备食物空间发展成为准备和服务食物空间,以及为家人和客人娱乐。」...将厨房作为家庭中心枢纽 - 李先生称之为“新厨房生活方式” - 他说,在这个空间引入更多连接是有道理。三星将冰箱视为提供此连接最佳平台。 冰箱尺寸对此有很大影响。...因为冰箱通常比其他设备占用更多空间,所以它们自然成为厨房中心焦点一部分。他们还与其他设备分离,因为它们始终运行,保持食物新鲜。而且,当然,家庭成员每天在准备饭菜或者小吃时候使用它们。...反思杂货之旅 三星家庭中心提供了一个潜在杂乱无章触摸屏显示屏,允许家庭同步日历,共享和显示照片,写个人笔记,并通过像潘多拉这样服务播放音乐。

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react-router 环境使用方法

是通过在界面中增加一些特征(比如 id),然后在 URL 地址后面加上 #id 就可以访问到指定页面的指定位置,这样可以让我们快速跳转到页面的某个位置,但是在 react-router 中这种方法遇到了问题...导致即使跳转到指定页面后,# 后面的也不生效。针对这个问题,在 react-router 一个 issue 中大家也展开了激烈讨论。以下是我看过以后整理几种解决办法。...只有某些页面需要 当只有某些页面需要使用时候,可以在访问到该页面后使用 react 生命周期中 componentDidMount 阶段来判断 # 后面的字符串,然后使用 dom 操作取到这个字符串所属...这就产生另外一个方案,就是在 Router onUpdate 函数中实现该功能。...拿到 # 后面的 id 并找到指定 dom,然后滚动到该 dom 位置。

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车品觉:数据,传统企业

原标题《大数据时代,传统企业该如何找到自己?》 作者:车品觉 在中国香港,有家日料店。这家店在很短时间内风靡全港,开了多个连锁店。...那就是我们秘密武器。” 原来,这家海鲜店每天都会通过摄像头,查看食客餐、到餐顺序,以及剩菜种类分量。...生产企业最痛,是我知道谁帮我卖,但不知道谁在买。对零售业这个问题变为:我知道谁在买,但不知道客人如何做决定,更不知道他们用得如何,出了什么问题也不知道。...在我看来,所有的数据产品都是与决策相关。也因此,数据优化应该溯源于人或者机器中分析决策每个环节,不断更新你。 打破一个决策,首先要知道人们如何决策,以及有了新数据又如何改变决策。...这其中最关键是如何衡量数据回流效用,在动态中,找到新。 如今传统企业已经到了必将需要融入互联网之中时刻,这个时候实时数据就是你新数据资料。

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react-router 环境使用方法

是通过在界面中增加一些特征(比如 id),然后在 URL 地址后面加上 #id 就可以访问到指定页面的指定位置,这样可以让我们快速跳转到页面的某个位置,但是在 react-router 中这种方法遇到了问题...导致即使跳转到指定页面后,# 后面的也不生效。针对这个问题,在 react-router 一个 issue 中大家也展开了激烈讨论。以下是我看过以后整理几种解决办法。...只有某些页面需要 当只有某些页面需要使用时候,可以在访问到该页面后使用 react 生命周期中 componentDidMount 阶段来判断 # 后面的字符串,然后使用 dom 操作取到这个字符串所属...这就产生另外一个方案,就是在 Router onUpdate 函数中实现该功能。...拿到 # 后面的 id 并找到指定 dom,然后滚动到该 dom 位置。

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GA-RPN:引导建议区域网络

RPN详细介绍:https://mp.weixin.qq.com/s/VXgbJPVoZKjcaZjuNwgh-A 2.Guided Anchoring 通常用(x,y,w,h)来描述一个anchor,即中心坐标和宽高...文章将anchor分布用条件概率来表示,公式为: 两个条件概率分布,代表给定图像特征之后anchor中心概率分布,和给定图像特征和中心之后形状概率分布。...(1)位置预测 位置预测分支目标是预测哪些区域应该作为中心点来生成anchor,也是一个二分类问题,但是不同于RPN分类,我们并不是预测每个是前景还是背景,而是预测是不是物体中心。...通过位置预测,我们可以筛选出一小部分区域作为anchor候选中心位置,使得anchor数量大大降低。这样在最后我们就可以只针对有anchor地方进行计算。...(2)形状预测 形状预测分支是目标是给定anchor中心,预测最佳长和宽,这是一个回归问题。

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CVPR 2019 | CSP行人检测:无检测新思路

受启发于传统特征点检测任务和最近全卷积式关键点检测和配对工作,本文作者提出了一种无需密集滑窗或铺设框、全卷积式预测目标中心和尺度大小行人检测方法,为目标检测提供了一个新视角。...损失函数:目标中心预测是一个二分类问题,也即判断热图每个位置是否存在目标中心,是中心则为正样本,否则为负样本。然而通常情况下一个「完美」目标中心是很难定义。...值得注意是,DSFD 是基于框的人脸检测器优秀代表,亦收录于 CVPR2019,并且其一大贡献就是改进了匹配策略。...但对比跨库测试结果可以看出,在一个库上采用框配置,离开这个库可能会存在已配置好适用性问题。...而 CSP 是简单地预测目标中心和尺度,无预设框配置,因此相对而言能更好地适应不同场景或数据集。

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Unity ugui Anchor自动适配画布中相对位置

当然了,你可以简单将它设置为对齐屏幕右侧中点或者右上,那么此时无论屏幕分辨率如何改变,它Pivot距离屏幕右边缘距离都不变。...ugui除了通过自带预设,也可以手动输入Anchor最大值和最小值来调整,当最大值和最小值相同时,它对齐是相对百分比一个: ?...但很遗憾是,Unity编辑器暂时还没有办法自动对齐Anchor到物体Pivot或边框,当然了你可以每次尝试手动拖动,但保证你马上就会有口区感觉,而且总会差那么一对不齐。...下面是自动对齐编辑器脚本,在网上参考了之前网友写过对齐边框写法,但发现只要Pivot不在物件中心就会自动移动物体位置,在这里进行了一些优化修正,并增加了另一种对齐模式: 1 using UnityEngine...partentWidth) * 0.5f; 79 float rateY = (localHeight / partentHeight) * 0.5f; 80 81 //偏移值

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基于知识进化AutoML,深度赋智IEEE TPAMI论文解读

近日,深度赋智与厦门大学纪荣嵘教授联合团队发表论文「基于知识进化全自动机器学习」被人工智能顶刊 IEEE TPAMI 录用。本文对此论文核心内容进行了详细解读。...而且搜索空间往往“精心设计”,与自动学习初衷相违背,实际落地时也易出现过拟合情况。很显然,自动机器学习需要对网络结构有更高一级理解能力。 破局 首先,论文作者提出了基于终身知识进化算法。...而其中极富创新性全自动机器学习框架,首次打破了现有自动机器学习中各搜索空间独立设计,并使用数据集知识加进化算法来加速搜索,解决了在超大空间搜索最优方案设计难题。 ?...承袭现有的终身学习与元学习思想,该框架中知识使用了全新元特征和概率抽样方法,缓解了搜索过程中过拟合。不仅如此,框架还实现了全流程自动化,极大降低了机器学习应用门槛。...提出框架(左)和 AutoCV2 实验结果(右)对比。 消融实验也证明了知识方法有效性: ? “各搜索方法 + 知识”与原搜索方法效果对比。

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React项目中如何实现一个简单目录定位

前言 目录定位功能在长页面和文档类网站中非常常见,它可以让用户快速定位到页面中某个章节 如何在React中实现点定位和平滑滚动 目录自动高亮实现思路 处理顶部导航遮挡解决方案 服务端渲染下实现方案...对于点定位来说,主要涉及这两个部分: 设置,为页面中某个组件添加id属性 点击链接,跳转到指定处 例如: // 组件 function AnchorComponent() {...问题解析 遮挡问题 有时会被固定Header遮挡,此时滚动会定位到元素上方,用户看不到对应内容。...常见解决方案是: 设置元素margin-top #anchor { margin-top: 80px; /* header高度 */ } 直接设置一个和Header高度相同margin,来防止遮挡...但是在Next.jsSSR环境下就会有问题: 点击目录链接时,页面不会滚动。 这是因为在服务端,我们无法获取组件ref,所以元素不存在,自然无法定位。 滚动页面时,目录高亮也失效。

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点到关键,最新目标检测方法发展到哪了

这些虽然是这篇综述论文写作思路,但是对于希望系统了解该领域读者而言,也是非常好学习路径:先了解整体类别与研究现状,再了解具体组件与策略。...以前方法在训练检测器时需要手动设计框,后来一批 anchor-free 目标检测器出现,其目标是预测边界框关键,而不是将对象与框做匹配。...基于方法 监督式候选框生成器一个大类是基于方法。它们基于预定义生成候选框。...基于关键方法 另一种候选框生成方法基于关键点检测,它分为两类:基于角(corner)方法和基于中心(center)方法。 基于角方法通过合并从特征图中学得对,来预测边界框。...基于中心方法在特征图每个位置上预测它成为对象中心概率,且在没有先验情况下直接恢复宽度和高度。 Duan 等人 提出了 CenterNet,它结合了基于中心方法和基于角方法。

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找出星型图中心节点

题目 有一个无向 星型 图,由 n 个编号从 1 到 n 节点组成。星型图有一个 中心 节点,并且恰有 n - 1 条边将中心节点与其他每个节点连接起来。...给你一个二维整数数组 edges ,其中 edges[i] = [ui, vi] 表示在节点 ui 和 vi 之间存在一条边。请你找出并返回 edges 所表示星型图中心节点。...示例 1: 输入:edges = [[1,2],[2,3],[4,2]] 输出:2 解释:如上图所示,节点 2 与其他每个节点都相连,所以节点 2 是中心节点。...= vi 题目数据给出 edges 表示一个有效星型图 解题思路 class Solution: def findCenter(self, edges: List[List[int]])...-> int: resList = [] #把全部数组拆解出来形成一个List,然后用Counter归纳,找出数量为n for i in edges:

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找出星型图中心节点

题目 有一个无向 星型 图,由 n 个编号从 1 到 n 节点组成。星型图有一个 中心 节点,并且恰有 n - 1 条边将中心节点与其他每个节点连接起来。...给你一个二维整数数组 edges ,其中 edgesi = ui, vi 表示在节点 ui 和 vi 之间存在一条边。请你找出并返回 edges 所表示星型图中心节点。...[image.png] 示例 1: 输入:edges = [[1,2],[2,3],[4,2]] 输出:2 解释:如上图所示,节点 2 与其他每个节点都相连,所以节点 2 是中心节点。...= vi 题目数据给出 edges 表示一个有效星型图 解题思路 class Solution: def findCenter(self, edges: List[List[int]]) -...> int: resList = [] #把全部数组拆解出来形成一个List,然后用Counter归纳,找出数量为n for i in edges:

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点到关键,最新目标检测方法发展到哪了

这些虽然是这篇综述论文写作思路,但是对于希望系统了解该领域读者而言,也是非常好学习路径:先了解整体类别与研究现状,再了解具体组件与策略。...以前方法在训练检测器时需要手动设计框,后来一批 anchor-free 目标检测器出现,其目标是预测边界框关键,而不是将对象与框做匹配。...基于方法 监督式候选框生成器一个大类是基于方法。它们基于预定义生成候选框。...基于关键方法 另一种候选框生成方法基于关键点检测,它分为两类:基于角(corner)方法和基于中心(center)方法。 基于角方法通过合并从特征图中学得对,来预测边界框。...基于中心方法在特征图每个位置上预测它成为对象中心概率,且在没有先验情况下直接恢复宽度和高度。 Duan 等人 提出了 CenterNet,它结合了基于中心方法和基于角方法。

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点到关键,最新目标检测方法发展到哪了

这些虽然是这篇综述论文写作思路,但是对于希望系统了解该领域读者而言,也是非常好学习路径:先了解整体类别与研究现状,再了解具体组件与策略。...以前方法在训练检测器时需要手动设计框,后来一批 anchor-free 目标检测器出现,其目标是预测边界框关键,而不是将对象与框做匹配。...基于方法 监督式候选框生成器一个大类是基于方法。它们基于预定义生成候选框。...基于关键方法 另一种候选框生成方法基于关键点检测,它分为两类:基于角(corner)方法和基于中心(center)方法。 基于角方法通过合并从特征图中学得对,来预测边界框。...基于中心方法在特征图每个位置上预测它成为对象中心概率,且在没有先验情况下直接恢复宽度和高度。 Duan 等人 提出了 CenterNet,它结合了基于中心方法和基于角方法。

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生成面要素中心-GDAL

某天,我们白总在我QQ群里问了个这样问题: ? 并且还不想用商业软件来实现,还要求要用代码! 怎么整! 唉! 谁让他是白总呢! 白总有需求,咱当然要响应了! 于是,就想到了GDAL。...做法 搜索引擎坑 也许是我打开方式有问题吧,我搜索了接近两个小时,百度、必应、谷歌,都试了一遍,但没啥收获! 所以不要过于依赖搜索引擎! 还是官方文档靠谱 搜索无果,我就放弃了搜索引擎。...经过测试,这俩函数都是可以。...import ogr p = ogr.CreateGeometryFromWkt('POLYGON((1 1,5 1,5 5,1 5,1 1),(2 2,2 4,4 4,4 2,2 2)) ') #生成内部...只知道PointOnSurface生成,在面的内部,而Centorid生成,不一定在内部!具体使用,还需日后细细品。

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