/** * 第一题：顺时针打印二维数组 * 1 2 3 4 * 5 6 7 8 * 9 10 11 12 * 13 14 15 16 * * 1 2 3 4 8 12 16 ~~~ * * 第一行 1~4列，然后第4列 1~4行，然后第四行，4~1列，第一列 4~2行 * 所以打印一圈的实现可以分为4步： * 第一步从左到右打印一行，第二步从上到下打印一列，第三步从右到左打印一行，第四步从下到上打印一列 * * 第一圈左上角（0,0） 第二圈左上角
核心：记住，如果只写一个的话，代表四个角都变化 记住：如果写两个的话。代表左上角与右下角一样，右上角与左下角一样 记住：如果三个值的话，代表左上角 右上角 左下角 如果四个值的话，代表顺时针，从左上角----右上角—右下角—左下角 记住：border-top-left-radius: 80px 40px;这样的，都是上下然后左右的写的时候勒，80px是水平，然后是40px垂直
flutter中有默认的Route组件，叫做MaterialPageRoute，一般情况下我们在flutter中进行跳转的话，只需要向Navigator中传入一个MaterialPageRoute就可以了。
该问题可以分解f(0,0)=0,f(1,0)=1,f(0,1)=1 f(m,n)=f(m-1,n)+f(m,n-1)(此时m,n不为0)。
CornerNet: Detecting Objects as Paired Keypointsarxiv.org
给你一个下标从 0 开始，大小为 m x n 的二进制矩阵 land ，其中 0 表示一单位的森林土地，1 表示一单位的农场土地。
animation 、 transform 和 filter 这三个就不多做介绍了，基本上所有的动画都会用到这两个属性。
每一个UIView内部都默认关联着一个CALayer, UIView有frame、bounds和center三个属性，CALayer也有类似的属性，分别为frame、bounds、position、anchorPoint。
前面我们针对 SVG 的解析和绘制做了介绍，SVG 是图片的一种形式，而另一种很重要的图片是：位图，包括 png、jpeg、bmp 等格式。位图的基本规则是，组成的基本元素是像素点，由宽度 * 高度个像素组成，每个像素存储了一个点的颜色和位置信息，颜色信息可以是 ARGB、RGBA、BGR 或 YUV 等组成。在手绘视频中，位图也是一种很重要的表现形式，因为我们在网上下载的图片，或者自己拍摄的照片，都是位图形式，我们可以用它来做成相册类型的视频等等。下面看一个用户使用来画Pro制作的视频中的截图，用户制作的
论文: CornerNet: Detecting Objects as Paired Keypoints
要实现如下功能 , 下图 粉色 部分是 整体 父容器 , 紫色元素 是 中心的核心位置 , 蓝色是左上角的浮标 , 红色是右下角的浮标 ;
本文记录了我对打印算法题的总结。先说说什么事打印算法题，就是按照一定的规则打印二维矩阵。例如：旋转正方形矩阵：
一个机器人位于一个 m x n 网格的左上角 （起始点在下图中标记为“Start” ）。 机器人每次只能向下或者向右移动一步。机器人试图达到网格的右下角（在下图中标记为“Finish”）。 现在考虑网格中有障碍物。那么从左上角到右下角将会有多少条不同的路径？ 示例：
在一个2k×2k个方格组成的棋盘中,若恰有一个方格与其他方格不同,则称该方格为一特殊方格,且称该棋盘为一个特殊棋盘。显然特殊方格在棋盘上出现的位置有4k 种情形.因而对任何k ≥ 0,有4k种不同的特殊棋盘。如下图中的特殊棋盘是当k = 2时16个特殊棋盘中的一个。
我们提出了一种新的对象检测方法——拐角网络，该方法利用单一的卷积神经网络将对象的左上角和右下角作为一对关键点检测出来。通过检测成对的关键点，我们消除了设计一组锚箱的需要，通常使用单级检测器。除了我们的新公式，我们还引入了角池化，这是一种新的池化层，可以帮助网络更好地定位角。实验表明，在MS COCO上，CornerNet实现了42.2%的AP，优于现有的所有一级检测器。
最开始的版本，只通过一个 bottom 或 top 的参数来封装调用，只能满足上下四个角半圆切角的效果，满足的场景有限：
实现方法有很多种，直接用切图、用 canvas 绘制、用个和背景相同颜色的圆盖在上面...不过，最佳的实现方式其实是利用 css 的径向渐变 radial-gradient 来制作。
过去的目标检测算法，two-stage方法从Faster R-CNN开始，one-stage方法从SSD开始，都无一例外的引入了anchor，anchor先验的引入使网络不需要从0直接预测Bounding box，这有利于目标检测器得到更好的效果。但是随着Anchor box的逐渐增多，它变成了目标检测算法的一个瓶颈，而CornerNet首次弃用了anchor box，就像它的名字一样，它将目标物体转化为检测左上角和右下角的点，CornerNet的论文是《CornerNet: Detecting Objects as Paired Keypoints》。
你准备参加一场远足活动。给你一个二维 rows x columns 的地图 heights ，其中 heights[row][col] 表示格子 (row, col) 的高度。
已知点的集合 $PL$ 求点的外接矩形 $R$ 包括 $R$ 的坐标和 $R$ 的宽度高度
https://leetcode-cn.com/problems/unique-paths-ii/
demo下载地址：https://download.csdn.net/download/u011018979/16092830
本文提出一种使用单个卷积神经网络的新型物体检测方法: CornerNet. 本文通过将目标定义为成对关键点，消除了单阶段检测网络中对anchor box的需要. 除了新颖的网络形式外,本文还介绍了角落池化(corner pooling):一种新的池化方式,它可以帮助网络更好地定位物体的边角。 实验表明，CornerNet在MS COCO上实现了42.1％的AP，优于所有现有的单阶段检测模型。
在 VS Code 中搜索 Arduino 插件并安装。安装完之后，进行重新加载。
链接：63. 不同路径 II - 力扣（LeetCode） (leetcode-cn.com)
目标检测系列： 目标检测(object detection)系列（一） R-CNN：CNN目标检测的开山之作 目标检测(object detection)系列（二） SPP-Net：让卷积计算可以共享 目标检测(object detection)系列（三） Fast R-CNN：end-to-end的愉快训练 目标检测(object detection)系列（四） Faster R-CNN：有RPN的Fast R-CNN 目标检测(object detection)系列（五） YOLO：目标检测的另一种打开方式 目标检测(object detection)系列（六） SSD：兼顾效率和准确性 目标检测(object detection)系列（七） R-FCN：位置敏感的Faster R-CNN 目标检测(object detection)系列（八） YOLOv2：更好，更快，更强 目标检测(object detection)系列（九） YOLOv3：取百家所长成一家之言 目标检测(object detection)系列（十） FPN：用特征金字塔引入多尺度 目标检测(object detection)系列（十一） RetinaNet：one-stage检测器巅峰之作 目标检测(object detection)系列（十二） CornerNet：anchor free的开端 目标检测(object detection)系列（十三） CenterNet：no Anchor，no NMS 目标检测(object detection)系列（十四）FCOS：用图像分割处理目标检测
Given a 2D binary matrix filled with 0's and 1's, find the largest square containing only 1's and return its area. For example, given the following matrix: 1 0 1 0 0 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 1 0 Return 4. 解题思路： 思路1： 对于一个 [2,2] 的区域，如果左上角为 1，且它的右边、下边和斜对角线
给定一个包含非负整数的 m x n 网格，请找出一条从左上角到右下角的路径，使得路径上的数字总和为最小。
它表示一个迷宫，其中的1表示墙壁，0表示可以走的路，只能横着走或竖着走，不能斜着走，要求编程序找出从左上角到右下角的最短路线。
在一个由 0 和 1 组成的二维矩阵内，找到只包含 1 的最大正方形，并返回其面积。
Windows下的开发环境搭建参考博文：GDAL开发环境搭建（VS2010 C++版）
一个机器人位于一个 m x n 网格的左上角 （起始点在下图中标记为“Start” ）。
本文来自光头哥哥的博客【Ordering coordinates clockwise with Python and OpenCV】，仅做学习分享。
链接：https://leetcode-cn.com/problems/unique-paths-ii
【导读】今天分享的技术提出了一种新目标检测方法，用单个卷积网络将目标边界框检测为一对关键点（即边界框的左上角和右下角）。通过将目标检测为成对关键点，消除现有的one stage检测器设计中对一组anchors的需要。除此之外，还引入了corner pooling，一种新型的池化层，可以帮助网络更好的定位边界框的角点。最终CornerNet在MS COCO上实现了42.1％的AP，优于所有现有的one stage检测器。
矩形以列表 [x1, y1, x2, y2] 的形式表示，其中 (x1, y1) 为左下角的坐标，(x2, y2) 是右上角的坐标。如果相交的面积为正，则称两矩形重叠。需要明确的是，只在角或边接触的两个矩形不构成重叠。给出两个矩形，判断它们是否重叠并返回结果。
在上一篇中，我们通过分析，顺利完成了“三角形最小路径和”的动态规划题解。在本节中，我们继续看一道相似题型，以求能完全掌握这种“路径和”的问题。话不多说，先看题目：
定义动画时 , 需要设置动画序列 , 下面的 0% 和 100% 设置的是 动画 在 运行到某个 百分比节点时 的 标签元素样式状态 ;
HTML5学堂：圆角是用一段与角的两边相切的圆弧替换原来的直角。在原有网页当中，如果需要实现圆角效果，可以使用背景图的实现，但是这样会造成背景图大小和数量的增加，从而使得服务器请求次数和需要加载的代码量增加，降低加载速度。 CSS3圆角的优势： CSS3提供了更简便快捷的属性border-radius之后，实现边框圆角就非常的简单了，而且多了很多个优点，一方面减少了图片的HTTP的请求，一方面提高了网站的性能。还有一方面就是减少代码，提高了维护性。既然CSS3圆角提供了那么多的好处，我们看看CSS3的bor
SVG 动画有很多种实现方法，也有很大SVG动画库，现在我们就来介绍 svg动画实现方法都有哪些？
不同的单据打印样式，需要到不同的单据里面导入或导出，多个【打印样式】需要多次导入导出。
本文介绍三种Mac Book Pro（Touch Bar）锁屏方法，依次是 触发角、Finder 钥匙锁、Automator 快捷键。
「魔塔」是一款经典的地牢类游戏，碰怪物要掉血，吃血瓶能加血，你要收集钥匙，一层一层上楼，最后救出美丽的公主。
css+div是页面设计的法宝，通过css+div能够设计出各种效果！本文给大家简单介绍下css圆角边框怎么设置，大家可以参考，也可以直接拿过去使用，当然要修改下具体的参数。
继续来探索Anchor-Free目标检测算法，前面讲了Anchor-Free的起源 目标检测算法之Anchor Free的起源：CVPR 2015 DenseBox ，其实同期另外一个有名的目标检测算法YOLOV1也是Anchor-Free系列的了。Anchor-Free系列相比于Anchor-Based的发展是较慢的，在2018-2019年才开始火起来。今天为大家介绍一下ECCV 2018的CornerNet，全称为：Detecting Objects as Paired Keypoints 。论文原文和代码见附录链接。
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