问： 如何从Bash脚本本身中获得其所在的目录？ 我想使用Bash脚本作为另一个应用程序的启动器。我想把工作目录改为Bash脚本所在的目录，以便我可以对该目录下的文件进行操作，像这样: $ ..../application 答： 咱们容易想到的方法是使用 dirname "$0"。 #!...但是在以相对路径的方式去执行脚本时，获取的目录信息是相对路径，不能满足其他需要获取绝对路径的场景。 如果要获取绝对路径，可以使用如下方法： #!...)]" echo "dirname : [$(dirname $(realpath "$0") )]" 参考： stackoverflow question 59895 相关阅读： 在shell编程中$.../（点-斜杠），以便在bash中运行它 shell脚本对编码和行尾符敏感吗
通过复盘，当类似局面再次出现，你就能快速预测接下来的动态走向，更好应对。 项目复盘会则是 项目团队有意识从过去行为经验中，进行集体学习的过程。...一般在项目或里程碑完结后，由项目经理组织召集项目成员，一起回顾项目整个历程中，团队做对哪些事，做错哪些事，再来一次，如何做更好，沉淀该项目产生的集体智慧。...如何做好项目复盘，如何通过复盘去培养团队的持续改进能力？ 1 复盘会的基调设定 复盘会前，想清楚复盘的目的，设定好复盘基调，更重要。 曾组织过复盘“坑爹功能”大搜罗。...这样每个人都会小心避开自己的问题，转而说别人的问题，复盘失去意义。 如何设定开放的基调 自己要先进入反思区。 在那次复盘会之前，我跟这个部门的负责人，就部门中反复出现的各种问题，进行过多次深度沟通。...会议结束后，部门还发起“整风运动”，从增强用户意识的讲座，到用户调研方法的培训，再到激励与考核制度的挂钩，让复盘会反思的成果，逐渐渗透到每个人的日常工作。
Zebra BI，使用强大的可视化工具创建令人惊叹的报告和仪表板，以在创纪录的时间内从您的数据中提供真正的洞察力。...，且功能本身是安全稳定的； Zebra BI 已经获得强大生命力，不必担心它突然不运转。...，将您的 Power BI 报告提升到一个新的水平，并在创纪录的时间内从您的数据中提供切实可行的洞察力。...原生支持智能批注匹配 Zebra BI 还支持将批注与具体的呈现完美整合。如下（动画）： 用户不但知道生意的好坏，还可以立马聚焦在出问题的地方并获得解释，以便了解更清晰的故事。...（这个表情好符合这里的场景有没有） 从 Zebra BI 的商业案例中，不难发现站在巨人身上，哪怕你多做一点，都感觉你比巨人高了，当然巨人本身还是巨人。
是的，我们今天就来看看另外一种图像模糊——即失焦导致的图像模糊——应该怎么样处理。 我今天将要介绍的技术，不仅能够从单张图像中同时获取到全焦图像（全焦图像的定义请参考33....中的思想，只不过现在要求的是卷积核c，这就要求我们提前获取到失焦的图像x和清晰的图像b ?...此时，聪明的你一定想到如何获取全焦图像了，我猜你是这样想的： 先提前标定好各个失焦距离的PSF 对输入的模糊图像每一个点，用这些不同的PSF分别做去卷积操作，根据输出的图像的清晰程度，判断哪个是这个点对应的正确尺寸的...2.3 完整的过程 有了前面所讲的两点作为基础，作者就进一步解释了如何来获取全焦图像。 提前标定好不同尺度的编码光圈卷积核 ? 对每个像素i，选择一个局部窗口 ? ，对应的图像为 ?...因此，不管是从肉眼上观察，还是通过振铃效应导致的过大的卷积误差，我们都很容易判断哪个是正确尺度的卷积核。
令人惊讶的是，只有37%的银行实施的第一手经验大数据技术为提高运营和消费者利益。他们无法利用这些数据和实施牟利。在这个激烈竞争的主要原因是分析人才的缺乏，因为数据是无用的技能分析。...同样，许多非银行做出了更轻松的生活，引入个性化的钱包，让客户购买直接从他们的登录和获得难以置信的折扣和优惠。...这种ATM钱包的功能就像一个真正的借记账户，带来每年超过一百万用户。 非金融性公司的不断崛起，照顾消费者的金融业务是一个严重的威胁，而且这种差距需要尽早封闭。 银行如何能从客户数据中获得更大的价值？...只是给互联网金融期权是不够的；必须有客户从你的银行利润最大化的一些例外的创新。现有基础和后发优势的银行能带来更好的结果。 银行需要综合业务与新的数字设备和给客户一个清晰的了解，如何在哪里买。...它的目的是将数据从在线和离线路线流入银行的CRM解决方案，为员工提供相关线索。这提高了超过100%转化率，为消费者提供更加个性化的体验。
SR网络作为卫星图像中目标检测的预处理步骤，具有良好的应用前景，但由于其深度网络包含数百万个必须正确训练的参数，因此增加了大量的计算成本。...为了获得平均精度指标，使用IOU阈值0.5，并扫描边界框的置信阈值，以获得从0.01到0.9的所有置信评分的精度和召回率。为了获得较好的卫星图像处理性能，提出了一种结合图像平铺和缩放的多级预处理流程。...在第二个平铺阶段，这种显著的重叠成为性能的一个额外优势，因为它允许YOLOv2有第二次机会检测场景中的对象，通常可以正确地检测在一个重叠平铺中丢失的对象。...设置阈值，这样，如果一个框与另一个框重叠，其截面积大于边界框面积的75%，则删除置信度较低的框。...因此，使用了向上缩放来辅助从训练前学习的特征提取过程。
该网络在第一阶段使用来自教师的高置信度边界框预测，并将其附加到学生的区域建议中，供教师在第二阶段重新评估，从而产生高置信度和低置信度伪标签的组合。...在2PCNet的第一阶段的每次迭代中，教师从夜间图像中产生伪标签。通过置信阈值对这些伪标签进行过滤。这是为了确保只给学生高置信度的伪标签。然后将来自伪标签的边界框与学生的RPN生成的区域建议相结合。...合并后的区域建议然后用于从学生的RoI网络生成预测。在第二阶段，教师使用相同的合并区域建议来生成一组匹配的伪标签，其中每个伪标签都有从学生那里获得的相应预测。...（从左到右，从上到下）GT边界框，教师预测的具有非极大抑制（NMS）和阈值（Bp）的边界框，由Bp指导的学生预测的边界框（Bstudent），以及教师预测的一致性损失的边界框。...Student-Scaling 为了确保不会忘记先前标度的知识，应用了标度因子的高斯函数。高斯函数的范数是从调度值中获得的。为了防止由于伪标签太小而产生额外的噪声，将去除面积低于阈值的标签。
中文本和图像的混合模式，若选项设置为 CENTER，则文本显示在图像上，如果将选项设置为 BOTTOM、LEFT、RIGHT、TOP，则图像显示在文本旁边。...Label 没有获得焦点的时候高亮边框的颜色，系统的默认是标准背景色 highlightcolor 指定当 Lable 获得焦点的话时候高亮边框的颜色，系统默认为0，不带高亮边框 image 指定 Label...Scrollbar 相关联，表示沿水平方向上下滑动 yscrollcommand 该参数与 Scrollbar 相关联，表示沿垂直方向左右滑动 基本方法 方法 说明 bbox(index) 返回指定索引的字符的边界框...，比如当鼠标离开输入框的时候 控件的发生改变的时候触发事件，比如调整了控件的大小等 当控件的状态从“激活”变为“未激活”时触发事件 当控件被销毁的时候触发执行事件的函数 当窗口或组件的某部分不再被覆盖的时候触发事件...，参数值N/NE/E/SE/S/SW/W/NW 或 CENTER，默认值是 NW bordermode 定义控件的坐标是否要考虑边界的宽度，参数值为 OUTSIDE（排除边界） 或 INSIDE（包含边界
Yolov5的三个损失项： 分类损失(cls_loss)：判断模型是否能够准确地识别出图像中的对象，并将其分类到正确的类别中。...Objectness loss 项教会了网络如何预测正确的IoU，而坐标损失则教会了网络如何预测更好的边界框（最终将IoU推向1.0） ```类别置信度 = 类别分数 * objectness loss...我们希望后处理算法选择以最精确方式覆盖对象的边界框。我们还希望选择能够为对象提供正确类别预测的边界框。算法如何知道选择哪个边界框？...其次，对于每个类别NMS是单独进行的，因此类别分数会根据边界框的objectness进行缩放，以进行有意义的比较。...为什么在训练过程中要区别对待“最佳边界框”？ 想象一位教授有以下教学策略：在第一次作业中，她寻找表现良好的学生，并努力检查和评分他们的作业，以便他们在该科目中取得优异的成绩。
8.4.2 如何检测图片中不同大小的人脸 传统人脸检测算法中针对不同大小人脸主要有两个策略： （1）缩放图片的大小（图像金字塔如图8.4.1所示）； （2）缩放滑动窗口的大小（如图8.4.2所示）。...图 8.4.1 图像金字塔 图8.4.2 缩放滑动窗口 基于深度学习的人脸检测算法中针对不同大小人脸主要也有两个策略，但和传统人脸检测算法有点区别，主要包括： （1）缩放图片大小。...给定一幅图像。12-net密集扫描整幅图片，拒绝90%以上的窗口。剩余的窗口输入到12-calibration-net中调整大小和位置，以接近真实目标。接着输入到NMS中，消除高度重叠窗口。...8.4.7 基于多任务卷积神经网络的人脸检测（MTCNN） 为了检测不同大小的人脸，开始需要构建图像金字塔，先经过pNet模型，输出人脸类别和边界框（边界框的预测为了对特征图映射到原图的框平移和缩放得到更准确的框...还要注意一点构建图像金字塔的的缩放比例要保留，为了将边界框映射到最开始原图上的 还要注意一点：如何从featureMap映射回原图。
如下图所示： 但是，在这些目标表示方法中，边界框（the bounding box）是迄今为止最常见的。之所以如此，是边界框形式可以轻松定义各种物体。...图像直方图 例如，在下图中，我们可以注意到一名穿着蓝色制服的足球运动员沿着球场奔跑。用边界框表示的球员。 此边界框将定义直方图。通常，我们在灰度图像上使用直方图，但也可以使用彩色直方图。...03 基于区域的跟踪方法 基于区域的跟踪来自跟踪区域或图像的一部分的想法。因此，按照约定，我们将用边界框表示目标对象。为了跟踪边界框中包含的目标，我们需要定义一个合适的外观模型。...在下面的示例中，我们将沿x轴从-20像素移动到+20像素，从目标对象在前一帧中的位置沿y轴从-20像素移动到+20像素（假设我们只有平移）。...因此，梯度下降的主要优点是，当我们检索的对象旋转、缩放和扭曲时，我们不需要检索数以千计的组合来找到最佳Transformer参数。使用梯度下降，我们可以在几次迭代中以非常高的精度获得这些参数。
四、技术路线 一、数据预处理 1.1、由于标注数据里有studyUid,seriesUid,instanceUid这三个tag信息，所以解析标注数据并根据这三个tag信息从图像数据中找到相匹配的序列图像...，此外标注的关键点坐标是再序列图像中的中间位置进行标注的，而中间帧相邻图像的关键点的位置和特性是非常相似的，选取中间帧相邻的图像，通过通道叠加的方式来增加多样性。...1.3、生成yolo目标检测标注数据 标注数据只有每个位置的中心点坐标，缺少boundingbox的宽和高，所以这里通过不同关键点坐标来生成边界框的宽和高，其中椎体根据与其相邻的两个椎间盘的坐标的距离作为边界框的宽和高...，椎间盘根据与其相邻最近的椎体的坐标的距离作为边界框的宽和高，然后将中心点坐标，宽和高按照图像大小比例缩放到0-1范围。...1.4、生成分类ROI图像 为了截图椎体和椎间盘ROI区域图像，其中椎体根据与其相邻的两个椎间盘的坐标的距离作为边界框的宽和高和此椎体的中心点从图像上截取ROI图像，椎间盘根据与其相邻最近的椎体的坐标的距离作为边界框的宽和高和此椎间盘中心点从图像上截取
闲话少叙，下面进入教程的主要内容。 在本教程中，将学习如何使用YOLO、OpenCV和Python检测图像和视频流中的对象。...加载输入 图像并获得其尺寸； 确定YOLO模型中的输出图层名称； 从图像构造一个 blob结构； 如果你对blob和cv2.dnn.blobFromImage有疑问，可以看这篇博客进一步的了解。...，我们将： 缩放边界框坐标，以便我们可以在原始图像上正确显示它们； 提取边界框的坐标和尺寸，YOLO返回边界框坐标形式： （centerX ，centerY ，width，height）； 使用此信息导出边界框的左上角...应用非最大值抑制可以抑制明显重叠的边界框，只保留最自信的边界框，NMS还确保我们没有任何冗余或无关的边界框。...然后，我们使用随机类颜色在图像上绘制边界框和文本 。最后，显示结果图像，直到用户按下键盘上的任意键。
了解如何使用“内容识别填充”工作区，通过从图像其他部分取样的内容来无缝填充图像中的选定部分 “内容识别填充”工作区可提供交互式编辑体验，以实现终极图像控制。...在您调整采样区域时使用实时全分辨率预览，内容识别填充会使用和调整相关设置并以获得令人惊叹的效果。...在选区内单击鼠标右键，然后选择“内容识别填充…” 选择“编辑”>“内容识别填充...” 3.调整选区 轻松扩展对象周围的选区边缘，方法是从左侧工具栏中选择“套索”，然后在顶部的“选项”栏中单击“展开...缩放工具：在文档窗口或“预览”面板中放大或缩小图像视图。 要在“预览”面板中更改放大率，请拖动面板底部的缩放滑块，或在文本框中手动键入缩放百分比值。...2.要添加到现有选区、从现有选区减去或与现有选区交叉，请单击选项栏中对应的按钮。 3.执行以下任一操作： 拖动以绘制手绘的选区边界。
1 前言 在如今信息发达的时代，二维码已经是人们生活中不可或缺的东西。比如几乎每天都要用的微信或支付宝支付。那么如何可以制作一个二维码呢？小编将在本文中给大家分享一个自制的二维码生成器。...Label()为显示文字组件，例如图3.1中的“输入链接”。 Entry()为输入框组件，这里用于接收链接。使用entry.get()获取其中的内容。...version参数是从1到40，其控制QR码的大小的整数（最小的，版本1，是一个21×21矩阵）。设置为None并在使代码自动确定时使用fit参数。...可以纠正大约30％或更少的错误。 box_size参数控制每个二维码格子中有多少个像素。 border参数控制边界应多少盒厚是（默认为4，这是最低根据规范）。...add_data()为二维码的链接，这里直接获取输入框中的内容。 然后后面的内容都为控制图标与二维码的相对大小和位置。以上这部分的参数均来自qrcode的官方文档。
传统人脸检测算法中针对不同大小人脸主要有两个策略： 缩放图片的大小（图像金字塔如图 1 所示）； ? 图 1 图像金字塔 缩放滑动窗的大小（如图 2 所示）。 ?...如何定位人脸的位置 滑动窗的方式： 滑动窗的方式是基于分类器识别为人脸的框的位置确定最终的人脸。 ?...，因此可以保证足够的效率； 级联的思想可以帮助我们去组合利用性能较差的分类器，同时又可以获得一定的效率保证。...为了检测不同大小的人脸，开始需要构建图像金字塔，先经过 PNet 模型，输出人脸类别和边界框（边界框的预测为了对特征图映射到原图的框平移和缩放得到更准确的框），将识别为人脸的框映射到原图框位置可以获取...还要注意一点：构建图像金字塔的的缩放比例要保留，为了将边界框映射到最开始原图上。 Facebox ?
因此，存在两种可能的姿势估计方法： 自上而下和自下而上的姿势估计 自下而上的方法首先找到关键点，然后将其映射到图像中的其他人，而自上而下的方法首先使用一种机制来检测图像中的人，在每个人实例周围放置一个边界框区域...尽管自下而上的方法被认为更快，因为HRNet使用自上而下的方法，该网络用于根据人员边界框来估计关键点，该人员边界框是在推理/测试过程中由另一个网络（FasterRCNN）检测到的。...跟踪帧中所有边界框的平均时间：1.14秒 一帧中所有姿势估计的平均时间：0.43秒 一帧解析的平均总时间：1.62秒 代码在整个视频上进行推理的总时间：2586.09秒 演示中的问题 在评估图像处理算法的结果时...在运行结束时，他们使用coco api计算正确的精度度量 8.推理配置为384X288（但自述文件说使用256X192） 图像和关节变形 演示/推论– box_to_center_scale（）根据方框缩放图像...得到一个转换，该转换根据原始图像的缩放比例大于bbox，然后将图像居中于bbox的中心。
），获得2000×20维矩阵表示每个建议框是某个物体类别的得分 分别对上述2000×20维矩阵中每列即每一类进行非极大值抑制剔除重叠建议框，得到该列即该类中得分最高的一些候选框； ?...那么如何去计算F 呢？这里我们可以通过平移和缩放实现 ? 平移： ? 缩放： ? 上面公式中，我们需要学习四个参数，分别是 ? 其中 ?...那么如何去计算F 呢？这里我们可以通过平移和缩放实现 ? 平移： ? 缩放： ? 上面公式中，我们需要学习四个参数，分别是 ? 其中 ?...那么如何去计算F 呢？这里我们可以通过平移和缩放实现 ? 平移： ? 缩放： ? 上面公式中，我们需要学习四个参数，分别是 ? 其中 ?...在预测过程中，置信度最高的那个类别就是边界框所属的类别，特别地，当第一个置信度值最高时，表示边界框中并不包含目标。第二部分就是边界框的location，包含4个值 ?
Cascaded Convolutional Neural Networks）是一种由3个阶段组成的算法，它可以检测图像中人脸的边界框以及它们的5个点的面部地标。...论文：https://kpzhang93.github.io/MTCNN_face_detection_alignment/paper/spl.pdf 在阶段1中，输入图像被缩放多次以构建影像金字塔，并且图像的每个缩放版本都通过其...在第2阶段和第3阶段，我们为每个边界框提取图像块并调整它们的大小（第2阶段为24×24，第3 阶段为48×48），然后通过该阶段的CNN传递它们。...除了边界框和分数之外，阶段3还为每个边界框计算5个面部地标点。...计算人脸描述符 从我之前的教程中你应该已经知道，在计算任何面部描述符之前，我们需要将人脸地标的位置与人脸边界框的位置对其。
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