Scala中文本文件的`X1:Y1|X2:Y2..`转换为`X1 Y1..` - 腾讯云开发者社区

这篇文章将介绍类的基础知识定义 Scala 中以 class 来作为类的声明，在类中可以定义成员和方法，成员和方法可以有不同的可见性（这个会在后文详述）。...中，类有一个主构造器，主构造器必须包含所需的所有参数。...，不然会报错： scala> class T ( x1: Int, y1: String, z1: Double ) { | private val xx1 = x1 | private...中的 m 方法。...String = java.lang.Integer scala> val x2 = new T{ type X = String } x2: T{type X = String} = $anon$1

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YOLOv5实现自定义对象训练与OpenVINO部署全解析

对象类别名称left top标注框左上角坐标right bottom 标注框右下角坐标转换为YOLO标注格式数据，首先看一下标注文本文件与图像的文件夹结构 ?...这里需要注意的是，labels信息中的标签信息YOLO格式标注框需要把原始标注信息的标注框格式从： Left top right bottom 转换为 Center_x, center_y, width...+ (x2 - x1) / 2) / w cy = (y1 + (y2 - y1) / 2) / h sw = (x2 - x1) / w...# cv.rectangle(image, (int(x1), int(y1)), (int(x2), int(y2)),(0, 0, 255), 2, 8).../yolov5l.yaml --weights '' --batch-size 1 推荐的参数中没有这么小的batchi-size，我是用笔记本训练，发现2就爆内存了，人穷！

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【机器学习】感知器【python】

代码方法和步骤 4.1 向量的计算向量内积计算dot(x, y) 将x[x1, x2, x3...]和y[y1, y2, y3...]按元素对应相乘【调用两个向量x和y按元素相乘方法element_multiply..., x2, x3...]和y[y1, y2, y3...]通过zip()打包在一起，变成[(x1,y1),(x2, y2),(x3,y3),...]...x3...]和y[y1, y2, y3...]通过zip()打包在一起, 变成[(x1,y1),(x2, y2),(x3,y3),...]...scala_multiply(v, s) 将向量v中的每个元素和标量s相乘 @staticmethod def scala_multiply(v, s): return map(lambda e...[x1, x2, x3,...]向量中的每个值乘上delta*学习率通过element_add向量相加把权重更新按元素加到原先的weights[w1, w2, w3,...]上 def _update_weights

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PHP将png透明背景图片转换为白色背景

前一篇文章中，刚介绍了如何读取PDF文件并转换为png图片，最终图片能正常生成，但遇到了一个问题，生成的图片背景是透明的，那么如何将透明的图片转换为白色背景呢？...imagecreatetruecolor($imageWidth, $imageHeight); // bool imagefilledrectangle ( resource $image , int $x1..., int $y1 , int $x2 , int $y2 , int $color ) // 在 image 图像中画一个用 color 颜色填充了的矩形，其左上角坐标为 x1，y1，右下角坐标为...x2，y2。...如果能在pdf转png时实现，就更完美了

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PHP将png透明背景图片转换为白色背景

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主成分分析的数学涵义

见图1，x1与x2之间是具有相关性的，将y1与x1之间的夹角为Θ，将y1与x1的相关性转换为y2与x2的相关性，采用数学处理方法进行处理，如： y1=cosΘx1+sinΘx2 y2=-sinΘx1+cosΘx2...) >x2=c(32,57,64,41,38,35,44,41,54,57,49,47,46,63) > cor(x1,x2) #这个表示求x1与x2的是相关系数 [1] 0.9672073 >plot...(x1,x2,xlim=c(145,180),ylim=c(25,75)) #这一步是绘制x1与x2的关联图，非常类似于excel的散点图 ?...图3 主成分分析的直观解释图图3，作为主成分分析的直观解释图，可以看出长且粗的线段，相当于数量处理中的y1，短且细的线段，相当于数量关系中的y2，图中很明了的可以看出，大多数点与聚集在y1附近，少量的点聚集在...x2 x1 77.45604 85.86813 x2 85.86813 101.75824 > R=cor(x) #相关系数阵 > R x1 x2 x1 1.0000000

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干货 | YOLOV5 训练自动驾驶数据集，并转Tensorrt，收藏！

由于没有直接从bdd100k转换成YOLO的工具，因此我们首先得使用将bdd100k的标签转换为coco格式，然后再将coco格式转换为yolo格式。...= label['box2d']['x1'] y1 = label['box2d']['y1'] x2 = label['box2d']...['x2'] y2 = label['box2d']['y2'] annotation['bbox'] = [x1, y1, x2-x1,...y2-y1] annotation['area'] = float((x2 - x1) * (y2 - y1)) annotation[..., y1, x1, y2, x2, y2, x2, y1]] annotations.append(annotation) 在完成bdd100k格式到yolo格式的转换后

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入门机器学习（一）-----------------------感知器

和y[y1, y2, y3...]按元素相乘 2、变成[x1*y1, x2*y2,x3*y3] 3、然后利用reduce求和 :param y:..., x2, x3...]和y[y1, y2, y3...]打包在一起 2、变成[(x1,y1),(x2, y2),(x3,y3),...] 3、然后利用map 函数计算[...x1*y1, x2*y2, x3*y3] :param y: :return: 返回列表集合 """ return list(map(lambda..., x2, x3...]和y[y1, y2, y3...]打包在一起 2、变成[(x1,y1),(x2, y2),(x3,y3),...] 3、然后利用map 函数计算[...2、然后把input_vec[x1, x2, x3,...]向量中的每个值乘上delta 3、最后再把权重更新按元素加到原先的weights[w1, w2, w3,..

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HDU 1728 逃离迷宫(DFS经典题，比赛手残写废题)

，迷宫中有两个位置，gloria想从迷宫的一个位置走到另外一个位置，当然迷宫中有些地方是空地，gloria可以穿越，有些地方是障碍，她必须绕行，从迷宫的一个位置，只能走到与它相邻的4个位置中,当然在行走过程中...令人头痛的是，gloria是个没什么方向感的人，因此，她在行走过程中，不能转太多弯了，否则她会晕倒的。...表示该位置为空地，字符'*'表示该位置为障碍，输入数据中只有这两种字符，每组测试数据的最后一行为5个整数k, x1, y1, x2, y2 (1 ≤ k ≤ 10, 1 ≤ x1, x2 ≤ n, 1...≤ y1, y2 ≤ m),其中k表示gloria最多能转的弯数，(x1, y1), (x2, y2)表示两个位置，其中x1，x2对应列，y1, y2对应行。...78 q=0; 79 turn[x1][y1]=0; 80 dfs(x1,y1,-1); 81 if(q)

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本文说如何显示SVG

="10" x1="11" y1="11" x2="16" y2="16"/> 我们开始使用Image，但是没有显示于是网上有一个库Mntone.SvgForXaml，https...=""10"" x1=""32"" y1=""64"" x2=""32"" y2=""54""/> <line fill=""none"" stroke...fill=""none"" stroke=""#000000"" stroke-width=""2"" stroke-miterlimit=""10"" x1=""48"" y1=""16"" x2=...protected override void OnNavigatingFrom(NavigatingCancelEventArgs e) { Svg.SafeUnload(); } 我们可以简单把svg转换为我们之前的图片

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大数据之脚踏实地学12--Scala数据类型与运算符

age = 28 // var定义的变量，可以重新赋值 age: Int = 28 // 多个变量赋予同一个数值 val x1,x2 : Int = 10 数据类型一览表 ?...（前提是一定可以转）。...举例 scala> val x4 : Short = (x1 + 100).toShort // toShort方法强制转换为Short类型 x4: Short = 223 scala> (x3 +...1).toChar // 将Int型的66强制转换为Char类型 res3: Char = B scala> (23.5/5).toInt // 将Double类型强制转换为Int类型 res5...: Int = 4 Scala中的运算符比较运算符通过比较运算符，可以得到Boolean类型的值。

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python实现IOU计算案例

使用时，请注意bbox四个数字的顺序(y0,x0,y1,x1)，顺序不太一样。 #!...python # encoding: utf-8 def compute_iou(rec1, rec2): """ computing IoU :param rec1: (y0, x0, y1..., x1), which reflects (top, left, bottom, right) :param rec2: (y0, x0, y1, x1) :return: scala...交集形状的宽度计算为： IOU_W = min(x1,x2,x3,x4)+w1+w2-max(x1,x2,x3,x4) 2....交集形状的高度计算为： IOU_H = min(y1,y2,y3,y4)+h1+h2-max(y1,y2,y3,y4) 其实是很简单的几何关系变换，上面的图可以帮助你很好的理解这个意思。

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OpenCV图像处理之基于积分图实现NCC快速相似度匹配

算法步骤为了减小计算量，我们首先要把输入的图像转换为灰度图像，在灰度图像的基础上完成整个NCC计算检测。...把彩色图像转换为灰度图像预计算模板图像和目标图像的积分图根据输入的窗口半径大小使用积分图完成NCC计算根据阈值得到匹配或者不匹配区域。输出结果检测结果：标准合格电路板作为参照模板： ?...由于是项目代码不好公开，所以给大家演示一下OpenCV中利用积分图实现图像模糊的简单代码： import cv2 as cv import numpy as np def get_block_sum...(ii, x1, y1, x2, y2, index): tl = ii[y1, x1][index] tr = ii[y2, x1][index] bl = ii[y1, x2...- x1)*(y2 - y1) for i in range(0, 3, 1): s = get_block_sum(ii, x1, y1, x2

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使用OpenVINO加速Pytorch表情识别模型

微信公众号：OpenCV学堂关注获取更多计算机视觉与深度学习知识关于模型 OpenVINO自带的表情识别模型是Caffe版本的，这里使用的模型是前面一篇文章中训练生成的pytorch全卷积网络，模型基于残差网络结构全卷积分类网络...训练好的Pytorch模型可以保存为pt文件，通过pytorch自带的脚本可以转换为ONNX模型，这一步的转换脚本如下： dummy_input = torch.randn(1, 3, 64, 64,...= x * w 13 y1 = y * h 14 cv.circle(image, (np.int32(x1), np.int32(y1)), 2, (0, 0, 255), 2, 8,...ONNX转IR 如何把ONNX文件转换OpenVINO的IR文件？...执行推理与输出解析，得到表情分类的结果，代码如下： 1Rect box(x1, y1, x2 - x1, y2 - y1); 2Mat roi = frame(box); 3Mat face_blob

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【视频】Power BI 四象限划分

=20//高达成低增长店铺数量，可替换为你的度量值 VAR data3=30//低达成高增长店铺数量，可替换为你的度量值 VAR data4=50//低达成低增长店铺数量，可替换为你的度量值 VAR W...='0' y1='120' x2='240' y2='120' style='stroke:black;stroke-width:0.5' /> <line x1='120

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C#(.NET)面试题：做一个能自定义输入命令的表格程序

简而言之，程序的工作方式如下能够创建新的电子表格在不同的单元格中添加数字，并在特定的行或列的顶部执行一些计算能够退出 Commamd 命令 Description 描述 C w h should...（即电子表格可以容纳w*h的单元格数量） N x1 y1 v1 should insert a number in specificed cell(x1,y1) 应在特定单元格中插入数字（x1，y1）...S x1 y1 x2 y2 x3 y3 should perform sum on top of all cells from x1 y1 to x2 y2 and store the result in...x3 y3 应该在x1 y1到x2 y2的所有单元格上执行求和，并将结果存储在x3 y3中 Q Should quit the program 退出程序 you can write a console...请提供一份自述文件或文本文件，连同提交的代码、运行应用程序和测试的详细说明、设计注意事项等。代码需要托管在BitBucket中的Apeivate存储库中。

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win10 uwp 显示SVG win2d 使用 svg

="10" x1="11" y1="11" x2="16" y2="16"/> 我们开始使用Image，但是没有显示于是网上有一个库Mntone.SvgForXaml，https...=""2"" stroke-miterlimit=""10"" x1=""54"" y1=""32"" x2=""64"" y2=""32""/> ";...override void OnNavigatingFrom(NavigatingCancelEventArgs e) { Svg.SafeUnload(); } 我们可以简单把svg转换为我们之前的图片

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图像的几何变换——平移、镜像、缩放、旋转、仿射变换 OpenCV2:图像的几何变换,平移、镜像、缩放、旋转(1)OpenCV2:图像的几何变换,平移、镜像、缩放、旋转(2)数字图像处理笔

本文转：https://www.cnblogs.com/noticeable/p/10411640.html 1.几何变换的基本概念　　图像几何变换又称为图像空间变换，它将一副图像中的坐标位置映射到另一幅图像中的新坐标位置...int x2 = x1 + 1; int y1 = static_cast(y);//row对应y if (y1 >= (src.rows -...{ return (x1 - x2)*(x1 - x2) + (y1 - y2)*(y1 - y2);//只需比较大小，返回距离平方即可 } 最邻近插值只需要对浮点坐标“四舍五入”运算。..., const double y1, const double x2, const double y2)//两点之间距离，这里用欧式距离 { return (x1 - x2)*(x1 - x2)...)，变换为另一个向量空间的过程。

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三角形光栅化时遇到的坑

【（x0,y0), (x1, y1), (x2, y2)】并且(x0 < x1 && y0 == y1 && y0 < y2)。...改良后第二版如下： //这里仅假设光栅化一个平顶三角形【（x0,y0), (x1, y1), (x2, y2)】并且(x0 < x1 && y0 == y1 && y0 < y2)。...修正版的代码如下： //这里仅假设光栅化一个平顶三角形【（x0,y0), (x1, y1), (x2, y2)】并且(x0 < x1 && y0 == y1 && y0 < y2)。...修正版代码如下： //这里仅假设光栅化一个平顶三角形【（x0,y0), (x1, y1), (x2, y2)】并且(x0 < x1 && y0 == y1 && y0 < y2)。...当y坐标向上取整时，相应的uv坐标需要采用与xleft和lright一样的算法进行修正。所有的纹理坐标范围是(0.0~1.0），在向位图坐标转换时（假设位图宽度为64×64）需要转换为(0, 63)

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OpenCV 直线检测

OpenCV 中的 HoughLines() 和 HoughLinesP() 函数用来检测直线。...比如上述公路照片，为了做直线检测，我们可以先转灰度图并进行模糊降噪： import cv2 import numpy as np img0 = cv2.imread('freeway.jpg') #print...(img0.shape) #cv2.imshow("Original image", img0) gray = cv2.cvtColor(img0, cv2.COLOR_BGR2GRAY)#转灰度图 gray...HoughLinesP(edges, 1, 1.0*np.pi/180, 120, minLineLength=10, maxLineGap =5) if lines is not None: for (x1...,y1 ,x2 ,y2) in lines[:, 0]: print(x1,y1, ";", x2,y2) cv2.line(img0, (x1,y1), (x2,y2

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- 类和对象之基础

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