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用A标签实现页面内容定位 点击链接跳到具体位置

经常在维基百科等网站看到目录列表,点击链接会跳到具体的位置,小美眉一直在问是怎么做到的,其实挺简单的,用A标签实现页面内容定位就行了。实例参考微信营销理论手册的目录。   首先用A标签定义目录的链接。 互动    然后在具体位置调用A标签,本例位置在“※ 微信营销之互动 ※”    保存,刷新,测试一下,点击目录链接是不是可以跳到那个位置了?用A标签实现页面内容定位,点击链接就能跳到具体位置,简单吧?   w3sch

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    HTML 基础

    本文介绍了HTML的基础知识和常见标签,包括<html>、<head>、<body>、

      1. 、、、
        以及

        Dynamic Anchor Learning for Arbitrary-Oriented Object Detection

        任意方向的目标广泛出现在自然场景、航拍照片、遥感图像等,任意方向的目标检测受到了广泛的关注。目前许多旋转检测器使用大量不同方向的锚点来实现与ground truth框的空间对齐。然后应用交叉-联合(IoU)方法对正面和负面的候选样本进行训练。但是我们观察到,选择的正锚点回归后并不能总是保证准确的检测,而一些阴性样本可以实现准确的定位。这说明通过IoU对锚的质量进行评估是不恰当的,进而导致分类置信度与定位精度不一致。本文提出了一种动态锚学习(DAL)方法,利用新定义的匹配度综合评价锚的定位潜力,进行更有效的标签分配过程。这样,检测器可以动态选择高质量的锚点,实现对目标的准确检测,缓解分类与回归的分歧。在新引入的DAL中,我们只需要少量的水平锚点就可以实现对任意方向目标的优越检测性能。在三个遥感数据集HRSC2016、DOTA、UCAS-AOD以及一个场景文本数据集ICDAR 2015上的实验结果表明,与基线模型相比,我们的方法取得了实质性的改进。此外,我们的方法对于使用水平边界盒的目标检测也是通用的。

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        Unbiased Teacher v2: Semi-supervised Object Detection for Anchor-free and Anchor-based Detectors

        随着最近半监督目标检测(SS-OD)技术的发展,目标检测器可以通过使用有限的标记数据和丰富的未标记数据来改进。然而,仍有两个挑战没有解决:(1)在无锚检测器上没有先期的SS-OD工作,(2)在伪标签边界框回归时,先期工作是无效的。在本文中,我们提出了Unbiased Teacher v2,它显示了SS-OD方法在无锚检测器上的通用性,同时也为无监督回归损失引入了Listen2Student机制。特别是,我们首先提出了一项研究,检查现有的SS-OD方法在无锚检测器上的有效性,发现它们在半监督环境下取得的性能改进要低得多。我们还观察到,在半监督环境下,无锚检测器中使用的带 centerness 的框选择和基于定位的标签不能很好地工作。另一方面,我们的Listen2Student机制明确地防止在训练边界框回归时出现误导性的伪标签。边界框回归的训练中明确防止误导性的伪标签;我们特别开发了一种新的伪标签选择机制,该机制基于教师和学生的相对不确定性。和学生的相对不确定性为基础的新型伪标签选择机制。这一想法有助于在半监督环境下对回归分支进行了有利的改进。我们的方法,既适用于我们的方法适用于无锚和基于锚的方法,在VOC、 COCO-standard和COCO-additional中一直优于最先进的方法。

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        室内定位中非视距的识别和抑制算法研究综述(部分)

        针对存在非视距(non-line-of-sight, NLOS)的室内定位算法进行研究. 首先描述室内定位中的常用技术和算法(航迹推算、指纹识别定位、邻近探测、极点定位、三角定位、多边定位、质心定位), 概括其原理、优缺点和适用场景; 其次, 通过仿真测试说明研究NLOS识别和抑制的必要性; 再次, 分别介绍NLOS识别和NLOS抑制的几类算法, NLOS识别算法包括统计学方法、几何关系法、机器学习法、信道特征提取法和虚点密度识别法, NLOS抑制算法包括模糊理论法、引入平衡参数法、几何关系法、小波去噪法、机器学习类算法、凸优化类算法、残差类算法、最小二乘类算法和多维缩放类算法; 最后, 对全文进行总结并指出NLOS室内定位亟待解决的问题.

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        领券