工服穿戴检测算法 工装穿戴识别算法利用yolo网络模型图像识别技术，工服穿戴检测算法 工装穿戴识别算法可以准确地识别现场人员是否穿戴了正确的工装，包括工作服、安全帽等。一旦检测到未穿戴的情况，将立即发出警报并提示相关人员进行整改。工服穿戴检测算法 工装穿戴识别算法中Yolo框架模型意思是You Only Look Once，它并没有真正的去掉候选区域，而是创造性的将候选区和目标分类合二为一，看一眼图片就能知道有哪些对象以及它们的位置。工服穿戴检测算法 工装穿戴识别算法模型采用预定义预测区域的方法来完成目标检测，具体而言是将原始图像划分为 7x7=49 个网格（grid），每个网格允许预测出2个边框（bounding box，包含某个对象的矩形框），总共 49x2=98 个bounding box。我们将其理解为98个预测区，很粗略的覆盖了图片的整个区域，就在这98个预测区中进行目标检测。
懒加载也叫延迟加载、按需加载，指在长网页中延迟加载图片数据，是一种较好的网页性能优化的方式。在比较长的网页或者应用中，如果图片很多，所有的图片都被加载出来，而用户只能看到可是窗口的哪一部分图片数据，对性能有浪费。
翻译自https://github.com/CyberAgentGameEntertainment/UnityPerformanceTuningBible/ uGUI (Unity标准UI系统)和TextMeshPro(将文本绘制到屏幕的机制)的调优实践
我们都知道，在视频上训练深度网络 3D CNN 比训练 2D CNN 图像模型的计算量更大，可能要大一个数量级。长时间的训练会消耗大量的硬件和资源，在减缓视频理解研究领域发展的同时，也会阻碍该领域在真实场景的应用。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 TTabControl 属性 DisplayRect：只定该控件客户区的一个矩形 HotTrack：设置当鼠标经过页标签时，它的字是否有变化。如果为True，是字会变成蓝色 Images：为每个页标签添加一个图片 MultiLine：如果总页标签的长度大于该控件的宽度时，是否允许多行显示 MultiSelect：是否允许多选页标签。该属性只有当Style为tsFlatButtons或tsButtons时才有效 OwnerDraw：是否允许自己绘画该控件 RaggedRight：指定是否允许标签页伸展到控制宽度 ScrollOpposite：该属性设置将会使MultiLine设为True。当标签页的行数大于1时，当单击其它页时，在它下面的页会自动翻动该控件的底部 Style：设置该控件的样式，大家一试就会知道 TabHeight：设置页标签的高度 TabIndex：反映当前标签页的索引号。该号从0开始 TabPosition：选择页标签的位置，分上，下，左，右 Tabs：对每个页进行增，删，改 TabWidth：设置页标签的宽度
Unity中渲染的物体都是由网格(Mesh)构成的，而网格的绘制单元是图元(点、线、三角面) 绘制信息都存储在Vertexhelper类中，除了顶点外，还包括法线、UV、颜色、切线。
在CSS中，我们可以使用 background-size 和background-position属性为背景图像设置大小和位置。而 object-fit 和 object-position 属性则允许我们对嵌入的图像（以及其他替代元素，如视频）做类似的操作。在本文中，我们将深入探讨如何使用 object-fit 将图像适应到特定的空间中，以及如何使用 object-position 在该空间中进行精确定位。
在这个神经网络编程系列中，我们正在努力构建卷积神经网络（CNN），所以让我们看看在CNN中的张量输入。
3.在选项栏中指定羽化设置。为椭圆选框工具打开或关闭消除锯齿设置。详情请参文末阅柔化选区边缘。
在Android开发领域，RecyclerView是展示动态数据列表的强大工具，凭借其灵活性和高性能，成为了面试中的热门话题。本文旨在深入探讨与RecyclerView相关的高频面试问题，并提供详尽的解答技巧，帮助求职者在面试中脱颖而出。
> 对于Bootstrap的JS插件，我们只需要将文档实例中的代码粘到我们自己的代码中 > 然后作出相应的样式调整
愈发复杂的应用程序正在依靠微服务来保持可扩展性和提升效率。Kubernetes为微服务提供了完美的环境，并能够让其与Kubernetes的工具组件和功能兼容。当应用程序的每个部分放置在一个容器中，整个系统就会更具可伸缩性。
在Android开发领域，RecyclerView是一项强大的工具，用于处理大量数据的高效显示。熟练掌握RecyclerView的知识对于一名Android开发者来说至关重要。本文将深入研究一些常见的RecyclerView面试问题，并提供更详细的参考答案，以帮助你更好地准备面试。
在网页开发中，我们通常会遇到需要对网页上的元素，尤其是图片进行布局和尺寸调整的情况。在 HTML 中，我们可以利用一些内置的属性来帮助我们完成这项工作，而 sizes 就是其中之一。
最近打算花点精力来研究 RecyclerView 这个控件架构和原理，对我来说，难度很大，我不清楚最后能不能彻底搞清楚，这个系列的博客会不会被太监，但我会尽我最大努力，并将这整个过程分享出来。 第一篇打算从使用方面入手，力求将 RecyclerView 开放给开发人员的所有接口都体验一番。 前言 虽然在日常开发中，大伙或多或少都会接触到 RecyclerView，但通常，也就是写写 adapter，用个系统提供的 LayoutManager，写写点击事件，处理处理复杂的 item 布局。 也就是说，大部分场
对于 Buoyant 决定向拥有 50 个或更多用户以访问其开源服务网格的稳定版本收取费用，有些人对此产生了误解。
NFT将成为元宇宙的关键基础设施，元界悔成为NFT最实出的应用，NFT的独特性和可替代性将为现实世界中的人类沉浸在元宇宙中提供可靠的墓础元宇宙是线上线下世界的融合，物理与电子相结合的方式。元宇宙为虚拟世界深入现实世界铺平了道路，无论是从虛拟到现实，还是从现实到虛拟，都致力于为用户提供更真实的体验。
前面我们简单给大家介绍了如何使用R包patchwork来拼图和排版，今天我们接着来探讨，如何在拼图和排版的时候调节图片的宽度和高度，使最后的图片层次鲜明，重点突出。
焊接是工业制造中伟大的发明，是生产制造不可获取的技术。焊接的过程就是控制热量或者热源作用到两块以上的材料上面，让这些材料形成一个完整的接头。比如，针对电弧焊来讲，焊接作业就是人、机器人或者专用把持焊枪，按照一定速度沿着焊缝运动，同时按照一定的工艺参数施加热源能量。除了正确的工艺参数，焊枪能否精准的跟踪焊缝是保证焊接质量的重要手段。
如果想了解该系列文章(「浏览器底层原理&优化方案」)，可以参考我们已经发布的文章。如下是往期文章。
在 HTML 中，每个元素都可以理解成一个盒子，在浏览器解析过程中，会涉及到回流与重绘：
我们在打开APP或者网站的时候，经常可以看到这样的效果，在内容加载完成之前，会有一个骨架动画的出现，这种加载方式比传统的进度条方式要友好的多，但是很多朋友都不知道这种效果是如何做出来的，下面我们一步步的来看看吧。
根窗体是图像化应用程序的根控制器，是tkinter的底层控件的实例。当导入tkinter模块后，调用 Tk()方法可初始化一个根窗体实例 root ,用 title() 方法可设置其标题文字，用geometry()方法可以设置窗体的大小（以像素为单位）。将其置于主循环中，除非用户关闭，否则程序始终处于运行状态。执行该程序，一个窗体就呈现出来了。在这个主循环的根窗体中，可持续呈现中的其他可视化控件实例，监测事件的发生并执行相应的处理程序
在这篇文章中，我将讨论用于目标检测任务的 Single Shot Multi-box Detector。该算法属于一次性分类器系列，因此它的速度很快，非常适合嵌入到实时应用程序中。SSD的关键特征之一是它能够预测不同大小的目标，并且为现在很多算法提供了基本的思路。 我们从讨论算法的网络架构开始这篇文章，然后我们将深入研究数据增强、锚框和损失函数。
在浏览器开始实现它们之前，CSS 新的功能通常需要经过长时间讨论之后，才在W3联盟的规范中定义。 有许多值得一提的 CSS 新功能，但是在本文中，我们重点介绍可以浏览器的稳定版中进行测试的五个功能：
在传统的MVC、MVP、MVVM、Web MVC这些UI模式中，模型是一个公共元素。虽然有很多文章讨论这些架构中的视图和控制器，但几乎无一涉及模型。在本文中，我们将讨论模型本身以及相应的.NET接口。 我想先定义一些术语，这些术语在其他文章中可能有更精确的定义，但对于我们来说这些已经足够了。 数据模型（Data Model） 据模型时包含数据（即属性和集合）和行为的对象或对象图。数据模型是本文的重点。 数据传输对象（Data Transfer Object,DTO） DTO是只包含属性和集合的对象或对象图。
这是流体材质的第二篇，继上一篇纹理变形之后，讲述如何对齐流体而不再是将它们进行扭曲。
Power BI Desktop创建表和矩阵可视化对象时，默认的字体大小虽然已从默认的8修改为10，但很多时候仍然感觉比较小。
关于「在环境中存储配置」，是 The Twelve-Factor App 倡导的方法论之一。通常，应用的配置在不同环境（预发布、生产环境、开发环境等等）间会有很大差异，比如说数据库的用户名密码等等配置，通过把配置和代码分离，我们可以保证部署在不同环境的代码完全一致，如何把配置和代码分离呢？最佳实战是把配置存储到环境变量中，它可以非常方便地在不同的部署间做修改，却不动一行代码；与配置文件不同，不小心把它们签入代码库的概率微乎其微；此外环境变量与语言和系统无关。
在讲正文之前,看到了一篇「九边」大佬写的<笨功夫是普通人最后的依靠>文章. 其中有一些文字很打动我. 然后,秉承着「独乐乐不如众乐乐」的想法,给大家分享出来. 以下是我认为最好的一段文字,如果想看全文,可以搜索文章名字进行查阅.
作为一名程序员，您每天都会使用哈希函数。它们在数据库中用于优化查询，在数据结构中用于使速度更快，在安全性中用于保证数据安全。几乎每次与技术的交互都会以某种方式涉及哈希函数。
随着工业4.0时代的到来，机器视觉在智能制造业领域的作用越来越重要，为了能让更多用户获取机器视觉的相关基础知识，包括机器视觉技术是如何工作的、它为什么是实现流程自动化和质量改进的正确选择等。小编为你准备了这篇机器视觉入门学习资料。
VSR 的训练确实很费时间，本文提出多重网格训练和大型minibatch的办法来加速训练。客观的讲，空间周期变化对PSNR的影响相较时间周期要敏感一些，大型minibatch的方法固然可以加快速度但是使用中还需考虑显存问题。整体看来，时间周期加上对学习率的调整是个不错的加速选择。
在图像分类任务中，主干网络是视觉神经网络中进行图像特征提取的主体，常见的算法包括我们耳熟能详的 ResNet、Vision Transformer 等。
最新版的 Chrome 85 增加了一个能力，给元素加一句 CSS，就可以让整个页面的渲染时长从 232ms 缩短到 30ms，大大提升了网页性能，含复杂模块的页面尤为有效，下面了解下这个特性 content-visibility。
Beamr的闭环内容自适应编码解决方案（CABR）的核心是一项质量衡量的专利。这个衡量方法将每个候选编码帧的感知质量和初始编码帧的进行比较。这种质量衡量方法确保了在比特率降低的情况下，仍然保留目标编码的感知质量。与一般的视频质量衡量方法相反，传统方法旨在衡量由于误码，噪声，模糊，分辨率变化等导致的视频流之间的差异。而Beamr的质量衡量方法是针对特定的任务而设定的。Beamr的方法可以可靠、迅速地量化由于基于块的视频编码的伪像而导致的视频帧中被迫引入的感知质量损失。在这篇博客文章中，我们介绍了这种方法的组成部分，如上图一所示。
从2000年微软启动.NET战略时，我还是一位大学生，当年著名的黑客Miguel de Icaza , Miguel 为了寻找GNOME项目开发框架经过充分的调研启动了一个志存高远的项目：Mono，一个Microsoft .NET Framework的自由GNU/Linux实现，我在国外的Linux论坛上 循着Miguel的指引踏上了.net开发之路， 我开始接触.NET Framework的时候还是beta阶段，2002年2月13日微软发布了.NET 1.0 , 我也毕业工作半年时间，开始使用ASP.NET 1.0开发项目, 今天我已经伴随.NET 发展20年，在此.NET 20年之际有感而发写下这些感想。
1、背景 考虑这样一种情况，产品同学希望达到以下功能： 在我们的网页中有一个固定区域，这个区域会用于渲染从后端拉取的含有图片等资源的富文本字符串。 他需要在内容不超过一个最大高度的时候完全显示所有内容，超过最大内容后仅展示最大高度范围内的内容，超出部分隐藏，并通过一个按钮 “展示更多” 来给用户展示更多的选择。 在这看似简单的需求当中，其实涉及到了一个难点，那就是怎样动态的监听到内容区域的高度变化？ 因为在这里面会含有图片资源，他们在渲染的时候会发起网络请求，等待图片加载完成后触发浏览器重排，该区域的高度
Spring Boot 中的热部署相信大家都用过吧，只需要添加 spring-boot-devtools 依赖就可以轻松实现热部署。Spring Boot 中热部署最最关键的原理就是两个不同的 classloader：
在用Vue开发的过程中总会遇到这样或者那样的坑。vue的路由发生变化分两种情况，一种是pathname变化（或是hash变化），第二种是参数变化，第一种发生变化时，组件会重新加载，各个生命周期都会执行。
强制缓存：根据Expires（response header里的过期时间）判断，浏览器再次加载资源时，如果在这个过期时间内，则命中强缓存，并不会向服务端发起请求，展示为200状态。
图像是每个网站的关键组成部分。 根据 HTTP Archive ，图像占网页上需要加载总数据的比例达60％以上。 几乎成为所有网站上重要的组成部分，无论是电子商务，新闻，时尚网站，博客还是旅游门户网站，图像优化都很重要，如果你想加快你的 图像重量级网站 访问速度 ， 这 也许是很容易做到的事情 。
训练深度视频模型比训练其对应图像模型慢一个数量级。训练慢导致研究周期长，阻碍了视频理解研究的进展。按照训练图像模型的标准做法，视频模型训练使用了固定的mini-batch形状，即固定数量的片段，帧和空间大小。
云系统拓展出了各项的服务业务及平台的类型，在其中也引发了不少关于服务网格方面的疑惑，比如服务网格与云平台的关系，服务网格是什么等。云平台可以看做是服务器的载体，所有的系统运作程序的开展都是基于平台上进行操控、管理、存储等。而服务网格则是属于管理形式的一类，可以将所有的数据综合起来进行监测、日志记录、告警等观测功能的实现。
现代着色器程序使用统一的着色器设计。这意味着顶点、像素、几何和曲面细分相关的着色器共享一个通用的编程模型。在内部，它们具有相同的指令集架构(ISA)。实现此模型的处理器在DirectX中称为通用着色器内核，具有此类内核的 GPU被称为具有统一着色器架构。这种架构背后的想法是着色器处理器可用于各种角色，GPU可以根据需要分配这些角色。例如，与由两个三角形组成的大正方形相比，具有小三角形的一组网格需要更多的顶点着色器处理。具有单独的顶点和像素着色器核心池的GPU意味着保持所有核心忙碌的理想工作分配是严格预先确定的。使用统一的着色器核心，GPU可以决定如何平衡此负载。
版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/gdutxiaoxu/article/details/62235974
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
