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如何制作gif图片?如何制作你项目的动态效果图到你的csdn

如何制作gif图?如何上传你项目的动态效果图到你的csdn? 这只是笔者用的方法,有其他方法的欢迎分享。 一张或几张展示了你的项目的功能及效果的动态图放在博客文章开头会为你的文章润色不少。...相信很多写博客的伙伴都会遇到这样一个问题,想把自己项目的动态效果图上传到自己的文章里,但是却不知道怎么制作这些动态图。 废话不多说。...看例子 GIF制作工具下载地址:http://download.csdn.net/download/lxk_1993/9518395 下面的可以不看...  ...原谅我的无知,录屏的话可以看下 制作工具需要:录屏工具和迅雷影音播放器。...制作gif过程录屏:http://download.csdn.net/download/lxk_1993/9394343 制作方法: 1.首先下载录屏工具,下载地址:http://download.csdn.net

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一、博客首页搭建搭建《iVX低代码仿CSDN个人博客制作

制作iVX 低代码项目需要进入在线IDE:https://editor.ivx.cn/ 一、头部导航栏思路参考 首先我们可以查看CSDN的博客首页,从中查看一下布局: 在以上首页中,我们可以得知其顶部为一个整行...接着打开APP 文本也可以去掉,只需要再加上右侧的头像即可,最右侧还有一个展开的菜单,在此咱们不不需要制作过多内容,所以该菜单也取消。 那如何使一部分内容靠左另一部分内容靠右呢?...二、头部导航栏制作 思路搞清楚了咱们开始制作头部导航栏吧,首先创建一个相对应用项目,随后点击前台创建一个页面: 点击页面后添加一个主要的行,该行将会包裹所有当前页面内容。...,此时设置右行的水平对齐为靠右,这样行内的内容就会往右靠齐: 接着往这个行中添加一个图片,设置宽高为 30px: 接着再设置一下圆角就可以了: 但此时还是跟CSDN 的头部有一点区别...,总感觉csdn 的头部内容有一点阴影,那我们只需要设置当前行的阴影即可,找到整个头部行,设置阴影偏Y为3,模糊为1,设置一个阴影颜色即可: 那么此时效果如下:

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四、博客详情页完成《iVX低代码仿CSDN个人博客制作

制作iVX 低代码项目需要进入在线IDE:https://editor.ivx.cn/ 一、博客详情页分析 博客详情页大体分为顶部标题、发布时间、作者信息、博文内容,底部的评论我们在此不必做悬浮内容...,咱们直接放到博文之下进行显示即可;顶部标题需要注意,不是只限于俩行,因为这是博文详情页,顶部标题肯定是需要显示完毕的,接下来就是发布时间和点赞,点赞在此是需要制作的,接着往下是一个作者信息,在此咱们只需要制作一个头像和右边的昵称即可...二、博客详情页标题及发布时间制作 首先咱们先制作博客详情页的标题和发布时间,此时先把顶部的头部栏复制过来,点击前台添加一个页面,命名为详情页: 接着复制整个首页中的主要内容行到详情页之中,因为大体布局一致

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剖析Focal Loss损失函数: 消除类别不平衡+挖掘难分样本 | CSDN博文精选

作者 | 图像所浩南哥 来源 | CSDN博客 论文名称:《 Focal Loss for Dense Object Detection 》 论文下载:https://arxiv.org/pdf/1708.02002...这个函数可以通过减少易分类样本的权重,使得模型在训练时更专注于难分类的样本。...例如:Gamma为2时,对于正类样本而言,预测结果为0.95肯定是简单样本,所以(1-0.95)的gamma次方就会很小,这时损失函数值就变得更小。而预测概率为0.3的样本其损失相对很大。...对于负类样本而言同样,预测0.1的结果应当远比预测0.7的样本损失值要小得多。对于预测概率为0.5时,损失只减少了0.25倍。所以更加关注于这种难以区分的样本。...这样减少了简单样本的影响,大量预测概率很小的样本叠加起来后的效应才可能比较有效。 在此基础上,再引入一个平衡因子 Alpha,用来平衡正负样本本身的数量比例不均(即类别不均衡): ?

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ChAMP分析甲基化数据:样本信息csv的制作和IDAT读取

不要问我为什么install.packages("ChAMP")会失败,如果你有R包安装问题(包括任何R包安装问题),建议先看视频教程: 可能是最好用的R包安装教程 不过在使用ChAMP包的时候需要提供一个样本信息文件...ChAMP") testDir <- system.file("extdata",package="ChAMPdata") 在示例文件夹中的数据是这样的: 其中lung_test_set.csv就是样本信息...如果没有Sample_Name这一列,就会出现下面的提示,所以Sample_Name这一列最好有,过滤样本时使用。Sample_Name这一列是你的样本名。...样本信息文件的制作 使用GSE149282这个数据集演示,一共24个样本,12个癌症,12个正常。...以上就是ChAMP包需要的样本信息csv文件的制作以及IDAT数据读取过程,下次继续!

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labview车牌识别教学视频(车牌识别)

具有相同字符值的字符样本图像构成一个字符类(Character Class),该类可以用其中一个最能代表该类字符的样本图像来代表,称为参考字符(Reference Character)。...下图对OCR应用及OCR的关键技术点进行汇总: 1、字符数据集训练 和目标分类过程类似,要能使OCR过程正确读取或验证文本,就需要先使用字符样本对分类器进行训练。...训练过程一方面从字符样本图像中提取字符特征,另一方面将不同字符特征与字符值(相当于类标识)进行关联映射。...OCR的字符集既可由Nl OCR训练器应用程序离线训练得到,也可由程序代码在运行时训练获得。...程序实现如下所示: 程序运行效果如下所示: https://live.csdn.net/v/embed/174190 项目资源下载:https://download.csdn.net/download

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开源免费图片文字识别 OCR 工具 tesseract v4.1.0 的 Docker 镜像制作与使用

本文链接:https://blog.csdn.net/solaraceboy/article/details/100525225 开源免费图片文字识别 OCR 工具 tesseract v4.1.0...的 Docker 镜像制作与使用 一 背景 在日常的一些工作中,偶尔也需要我们把图片转换为文字。...Document Imaging(MODI)相比,我们可以不断的训练的库,使图像转换文本的能力不断增强;如果团队深度需要,还可以以它为模板,开发出符合自身需求的OCR引擎。...make && make install \ && rm -rf /leptonica-1.78.0 /tesseract-4.1.0 2.4 文章相关资源 本文涉及到的所以资源均已上传至 CSDN...3.3 文章的资源包及镜像在本人CSDN相关账户下可以找到,不想耗费时间只想直接使用的小伙伴欢迎直接下载。 3.4 Tesseract 还有 Python 版本和 windows 版本。

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tesseract-ocr验证码识别

OCR安装工具 下载安装tesseract-ocr-setup-3.02.02 训练工具jTessBoxEditor-2.3.0 下载地址 https://download.csdn.net/download.../u011356878/12639109 OCR文字识别实现 参考 https://www.cnblogs.com/cnlian/articles/5765871.html 环境的安装及卸载 安装ocr...jTessBoxEditor训练 1、我们将要训练的图片(样本)放在一个统一的文件夹 2、打开jTessBoxEditor,Tools->Merge TIFF,将样本文件全部选上,并将合并文件保存为 was.font.exp0...ps: 如果前3个步骤报错,可以下来下面这样处理 样本图像文件格式必须为tif\tiff格式,否则在Merge样本文件的过程中会出现 Couldn’t Seek 的错误。...七、最后文件夹中就可以看到生成的.traineddata训练库 然后将aws.traineddata 拷贝到安装ocr的tessdata目录下 C:\Program Files (x86)\Tesseract-OCR

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宜信OCR技术探索与实践​|直播速记

宜信OCR技术探索与实践|完整视频回放 分享实录 一、OCR概述 1.1 OCR技术演进 [1595918263271005617.png] 传统图像,冈萨雷斯的图像处理。...1.2 OCR技术商业服务 [1595918294889031197.png] 身份证卡证类相对容易些,但是要做到复杂场景的,也不是那么容易。 发票、业务单据相对复杂,除了识别,更重要的是版面分析。...网络输出 probabilitymap,代表像素点是文本的概率 thresholdmap,每个像素点的阈值 binarymap,由1,2计算得到,计算公式为DB公式 label制作 probabilitymap..., 按照pse的方式制作即可,收缩比例设置为0.4 thresholdmap, 将文本框分别向内向外收缩和扩张d(根据第一步收缩时计算得到)个像素,然后计算收缩框和扩张框之间差集部分里每个像素点到原始图像边界的归一化距离...然后和样本里的顺序比 第几个是啥字符?和对应位置的字符比 所以样本中不能存在重复字符。

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OpenCV与MFC实战之图像处理 样本采集小工具制作 c++MFC课程设计

,百度云链接: 链接:https://pan.baidu.com/s/1jGOD97Zx96ZDAvlkQtaPYQ 提取码:afip 运行环境VS2017,需要配置库为:opencv 题目:样本采集小工具...需求: 用MFC和opencv完成样本采集小工具。 界面功能 1、选中原图片集的目录。 2、选择当前是正样本还是负样本?并选中其目录。 3、通过上一张下一张更换原图片集的图片显示。...4、右击保存选中区域的图片在正样本或负样本的目录下,取决于当前选中正样本还是负样本。 完成界面如图: ?...// 开始不显示图片控件 setMouseCallback("ImageShow", onMouse, 0); pcom.InsertString(0, "正样本..."); pcom.InsertString(1, "负样本"); pcom.SetCurSel(0); return TRUE; // 除非将焦点设置到控件,否则返回

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前端开发常用网站_软件开发领域知识

颜色布料:Material Design Colors, Material Colors, Color Palette | Material UI UI必备颜色表(色块+色码):https://blog.csdn.net.../weixin_43606158/article/details/97569176 logo在线制作,有很多:logo在线制作_logo设计在线生成 – 【LogoFree】免费LOGO在线制作网 免费设计图...,有很多:创客贴_广告设计印刷_图片一键生成_设计图片素材大全 图片试别转换各种格式,有很多,只列举了一个:诚华OCR – 图片转文字 – 免费在线OCR 在线开发工具:开发类 在线做图【ProcessOn...验证正则表达式的可视化工具:Regexper 开源、免费、企业级CMS系统:SiteServer CMS – 开源、免费、企业级CMS系统 前端开发必备JS功能函数总结(上):https://blog.csdn.net.../weixin_43606158/article/details/94590474 前端开发必备JS功能函数总结(下):https://blog.csdn.net/weixin_43606158/article

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华南理工2020《场景文本识别综述》简记

在自然场景中识别文本,也称为场景文本识别(scene text recognition,STR),通常被认为是一种特殊的光学字符识别(OCR)。...尽管扫描文档的OCR已经发展得很好,但由于复杂的背景、各种字体、 成像条件差等等因素,STR仍然极具挑战。图1对STR和OCR进行比较。...以及一些代表性的应用 方法 基于深度学习的方法有以下几种优点:自动(自动的特征表示 学习可以使研究人员摆脱凭经验设计、 手工制作)、效率(性能通常比传统算法更好)、泛化(更容易推及到类似问题) Segmentation-based...公平全面的评估标准 数据集的合理使用(合成、真实) (复杂的)场景 更好的图像预处理 端到端系统 语种问题 安全性(一些隐私场景例如银行卡、身份证和驾驶执照等,识别方法的安全性非常重要,注意可能易受到对抗样本攻击

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OpenCV手写数字字符识别(基于k近邻算法)

这个算法首先贮藏所有的训练样本,然后通过分析(包括选举,计算加权和等方式)一个新样本周围K个最近邻以给出该样本的相应值。...该方法在定类决策上只依据最邻近的一个或者几个样本的类别来决定待分样本所属的类别。 KNN方法虽然从原理上也依赖于极限定理,但在类别决策时,只与极少量的相邻样本有关。...6.主要参考文献: http://blog.csdn.net/jackmacro/article/details/7026211 http://blog.damiles.com/2008/11/basic-ocr-in-opencv.../ http://blog.csdn.net/zhubenfulovepoem/article/details/6803150 http://blog.csdn.net/firehood_/article.../details/8433077 http://blog.csdn.net/viewcode/article/details/7943341 7.项目打包下载 http://download.csdn.net

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大厂技术实现 | 图像检索及其在高德的应用 @计算机视觉系列

本文研究的是高德地图POI信息更新,即根据自有图像源,将每个新增或调整的POI及时制作成数据。这是非常典型的图像检索垂直应用,整套方便背后也包含大量CV技术。...图片高德地图的业务场景,需要根据自有图像源,将每个新增或调整的 POI及时制作成数据。...2)比对检索核心技术是度量学习,其目标是在固定维度的特征空间中,约束模型将同类别样本拉近,不同类别样本推远。...MDR Loss 距离正则约束,希望正样本(Positive)和 基准样本(Anchor)之间的距离不被拉到无限近,同时负样本(Negative)也不希望被推到无限远。...图片解决方案中的一个细节点:在对牌匾提取 OCR 结果时,为了减少单帧内识别结果不准的影响,利用了一趟资料内同一牌匾的多帧 OCR 结果,并且将所得到的 OCR 结果进行拼接,使用 BERT 对 OCR

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