tableview将标注高度设置为零和正确的值，然后选择保留零以使标注消失 - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

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《公差配合与技术测量》复习题

8、评定表面粗糙度高度特性参数包括、和。 9、选择基准制时，应优先选用，原因是。...( ) 10、当通规和止规都能通过被测零件，该零件即是合格品。 ( ) 三、选择题 1．保证互换性生产的基础是（）。...，测得值为39.95mm D、真值为100mm，测得值为100.03mm有缘学习更多关注桃报：奉献教育（店铺） 14、下列说法不正确的有。...将下列技术要求正确标注到零件图上（10分） 1）Ф40锥轴的圆度公差0.02； 2）Ф20轴的轴线直线度公差Ф0.01; 3）Ф40轴线对Ф20轴轴线的同轴度公差0.01； 4）Ф20轴键槽对称度公差...~Φ40.0392最大实体要求最大实体实效边界，边界尺寸Φ39.97Φ0.03Φ0.069Φ40~Φ40.039 7、将下列技术要求正确标注到零件图上（10分） 1）Ф40锥轴的圆度公差0.02； 2

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《公差配合与技术测量》复习题

8、评定表面粗糙度高度特性参数包括、和。 9、选择基准制时，应优先选用，原因是。... D、被测要素的理想形状、形位公差特征项目和标注形式 9、配合公差带位于配合公差带图的零线下方时为配合。 ...，测得值为39.95mm D、真值为100mm，测得值为100.03mm有缘学习更多关注桃报：奉献教育（店铺） 14、下列说法不正确的有。...将下列技术要求正确标注到零件图上（10分） 1）Ф40锥轴的圆度公差0.02； 2）Ф20轴的轴线直线度公差Ф0.01; 3）Ф40轴线对Ф20轴轴线的同轴度公差0.01； 4）Ф20轴键槽对称度公差...Φ0.03Φ0.03Φ40~Φ40.0392最大实体要求最大实体实效边界，边界尺寸Φ39.97Φ0.03Φ0.069Φ40~Φ40.039 7、将下列技术要求正确标注到零件图上（10分） 1）Ф40锥轴的圆度公差

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改进表情识别方法：基于CBAM和GELU的优化方案

丰富的标注：每张图像都经过专业的情感分析师标注，确保标注的准确性和一致性。图像被标注为不同的情感类别，并且还附有相应的置信度评分。...数据集结构 RAF-DB数据集包含29,672张人脸图像，这些图像被分为训练集和测试集。数据集中的每张图像都被标注为7种基本表情之一。...真实性：图像来自真实世界的场景，反映了现实生活中的复杂情感表达。高质量标注：专业情感分析师对图像进行了准确和一致的标注，为研究提供了可靠的数据基础。...GELU在输入较小时的输出接近于零，而输入较大时的输出接近于输入值本身，使其具有平滑和连续的特点。 2....GELU相对于ReLU的优势 2.1 平滑性和连续性 GELU的输出是平滑和连续的，而ReLU的输出在输入为零时存在不连续性。

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iOS 9 Storyboard 教程(一下)

切换回Main.storyboard,在 table view,里选择原型cell,并且在Attributes inspector中,设置Style属性为自定义(Custom).现在默认标签已经消失了....先使cell在高一点.也可以在Size inspector(之后选择自定义)改变Row Height 的值.或者拖动cell的底部,设置高度60....在Attributes inspector中,设置Name标签的tag值为100,Game标签的tag值为101,以及Image View的tag值为102....顺便说一句,如果你通过拖拽改变了cell的高度,而没有改变它的值,那么table view的行高属性也会自动改变.所以在第一次可能是正确的....,然后你就可以简单地把正确的玩家信息传递到cell上.在PlayerCell里设置玩家变量将会自动地把值传递到标签和图片视图上,并且cell会使用你在storyboard里的连线.难道使用原型cell使

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IOS6学习笔记（三）

这意味着像下面这样的声明使用ARC编译后指向的是空值（nil）：　　NSObject *myObject1,*myObjects2; 　　不过要注意的是，与其他高级编程语言不同，ARC不会自动将标量的值设置为零...这意味着以下几行代码声明的变量其值并不等于零：　　int a; 　　int b; 2.Objective-C命名约定　　如果你在Person对象中写了一个叫做newPersonName的方法，ARC...3.覆盖默认行为　　虽然从技术上说我们无法覆盖LLVM的行为，但还是可以使用Clang源标注NS_RETURNS_RETAINED和NS_RETURNS_NOT_RETAINED来更改方法。...newPersonName方法可以像下面这样标注，以告诉ARC编译器：尽管该方法名称前面是new，返回的却是未保留过的对象指针。　　...__bridge 　　它告诉ARC不要增加它的引用计数的值，也不要更改所有权。　　2.__bridge_retained 　　若想要转换C指针类型并增加引用计数的值，我们可以使用第二个修饰符。

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六天完成一个简单iOS App - 第六天

，只不过weakSelf会被置为nil，所以我们需要在一点击返回的时候将请求取消，在-(void)viewWillDisappear:(BOOL)animated当控制器view即将消失的时候隐藏SVP...评论界面xib 需要注意的还是约束的添加，因为这里需要底部工具条随着键盘的弹出上移，所以底部工具条的底部与SuperView的底部间距为零，如图底部工具条最底端约束然后我们拿到这个约束，监控键盘的弹出...如果tableView的style设置为 plain 而不是group，同时设置tableView的头标题 heardView , tableView往上面滑动的时候 heardView就会停留在屏幕最上方...// 如果有最热评论，则设为空 // 当控制器销毁的时候，需要将值重新设置回来，并且将cellheight设置为0 让其在重新计算一次。...将值重新设置回去，并将cellHeight设置为0，让其重新计算高度 self.topic.top_cmt = self.saveTopCom; self.topic.cellHeight

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模具从设计到试模，不能忽视那些环节！

4）外形结构及所有连接件，定位、导向件的位置。 5）标注型腔高度尺寸（不强求，根据需要）及模具总体尺寸。 6）辅助工具（取件卸模工具，校正工具等）。 7）按顺序将全部零件序号编出，并且填写明细表。...绘制全部零件图由模具总装图拆画零件图的顺序应为：先内后外，先复杂后简单，先成型零件，后结构零件。 1）图形要求：一定要按比例画，允许放大或缩小。视图选择合理，投影正确，布置得当。...2）标注尺寸要求统一、集中、有序、完整。标注尺寸的顺序为：先标主要零件尺寸和出模斜度，再标注配合尺寸，然后标注全部尺寸。在非主要零件图上先标注配合尺寸，后标注全部尺寸。 3）表面粗糙度。...4）其它内容，例如零件名称、模具图号、材料牌号、热处理和硬度要求，表面处理、图形比例、自由尺寸的加工精度、技术说明等都要正确填写。...3）零件主要零件、成型零件工作尺寸及配合尺寸。尺寸数字应正确无误，不要使生产者换算。 4）检查全部零件图及总装图的视图位置，投影是否正确，画法是否符合制图国标，有无遗漏尺寸。

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地图制图

查看DEM属性，在显示页面将透明度改成50% 关闭DEM数据，打开DOM.tif数据，设置DLTB图层属性，填充颜色为透明，轮廓颜色设置为红色。...将【缓冲向导】工具拖动到【工具条】中的相应位置，关闭自定义模式窗口，然后单击缓冲向导工具。单击后界面如下，直接下一步。更具需要设置色带条数以及其宽度，点击下一步。...在属性表中修改【字段属性】可设置标注的小数位数，补零，精度等标注压盖处理在此图中，我们可以看到标注压住了线要素，那么如何设置可以使得标注避免压线呢？...在标注设置页面选择【放置属性】，更改【要素权重】为中，【确认】，【确认】即可设置后效果图如下。分式标注分式标注，顾名思义就是用分号的形式进行标注。...使用Maplex标注等高线在数据框属性处选择【Maplex标注引擎】在标注设置页面选择【放置属性】，【标注位置】选择【等值线放置】，【确认】，【确认】更改标注的样式为【晕圈】等值线注记

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【干货笔记】22张精炼图笔记，深度学习专项学习必备

在这个案例中，我们使用的是 sigmoid 激活函数，它是值域为（0, 1）的平滑函数，可以使神经网络的输出得到连续、归一（概率值）的结果，例如当输出节点为（0.2, 0.8）时，判定该图像是非猫（0）...ReLU：可以理解为阈值激活（spiking model 的特例，类似生物神经的工作方式），该函数很常用，基本是默认选择的激活函数，优点是不会导致训练缓慢的问题，并且由于激活值为零的节点不会参与反向传播...右下：如何初始化参数 w、b 的值？当将所有参数初始化为零的时候，会使所有的节点变得相同，在训练过程中只能学到相同的特征，而无法学到多层级、多样化的特征。...一般使用了 Dropout 技术的神经网络会设定一个保留率 p，然后每一个神经元在一个批量的训练中以概率 1-p 随机选择是否去掉。在最后进行推断时所有神经元都需要保留，因而有更高的准确度。...随后再构建模型并训练，在开发集和测试集完成验证后就可以用于推断了。误差分析 ? 在完成训练后，我们可以分析误差的来源而改进性能，包括发现错误的标注、不正确的损失函数等。训练集、开发集与测试集 ?

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PNAS | ChatGPT在文本标注任务中表现优于众包工作者

在这四个数据集上，ChatGPT的零样本准确率平均超过众包工作者约25个百分点，同时ChatGPT的标注员间一致性在所有任务上均超过众包工作者和经过培训的标注员。...然后作者使用ChatGPT和在MTurk上招募的众包工作者进行了完全相同的分类，使用了为研究助理开发的相同编码手册。对于ChatGPT，作者进行了四组注释。...为了探索ChatGPT温度参数的影响，该参数控制输出的随机程度，作者使用默认值1和值0.2进行了注释，其中值0.2表示更少的随机性。...准确率是以正确标注的百分比来衡量的，而编码者一致性是根据两个不同标注者对同一推文所分配相同标签的百分比来计算的。关于准确率，图1显示在这四个数据集中，ChatGPT在大多数任务上表现优于MTurk。...以下问题似乎特别有前景：i）在多种语言上的性能；ii）实现少样本学习；iii）构建半自动化数据标注系统，模型从人类标注中学习，然后推荐标注程序；iv）使用思维链提示和其他策略来提高零样本推理的性能；v）

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CVPR 2018：阿里提出新零样本学习方法，有效解决偏置问题

大多数现有的零样本学习（Zero-Shot Learning，ZSL）方法都存在强偏问题：训练阶段看不见（目标）类的实例在测试时往往被归类为所看到的（源）类之一。...零样本学习是一类可以用于解决以上问题的可行方法。零样本学习区分2种不同来源的类，源类(source)和目标类(target)，其中源类是有标注的图像数据，目标类是没有标注的图像数据。...与相应的标签 ? 对应，其中 ? , T表示目标类中类的个数。ZSL的目标就是学习如下所示的预测函数 ? : ? 其中 ? 是一个得分函数，其目标是正确的标注比其他不正确的标注具有更高的得分。 ?...最终的效果为这两个模型的平均。我们比较了我们的方法和若干现有方法，以及一个隐含的baseline：先训练一个二分类器来区分源数据和目标数据，然后再在各自搜索空间中分类。实验结果如表2。 ?...准全监督在SUN数据集上效果结论本文提出了一种用于学习ZSL无偏嵌入的直接但有效的方法。这种方法假设标注的源数据和未标注的目标数据在模型训练的过程中可以使用。

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康耐视VIDI介绍-蓝色定位工具（Locate）

更改指示符的大小也会更改特征尺寸参数 Note: 如果缩放已启用并设置为一致，则可以将各个特征标注的的大小设置为不同，但所有宽高比都是相同。...确保旋转每个特征标签，从而正确标注特征方向。设置标签特征方向 ✅ 启用缩放后可以使用特征的大小标注每个特征。运行时您可以指定要搜索的特征大小范围。...如果启用了不一致比例（也称为宽高比）则将特征尺寸设置为单独指示100%比例的X和Y，并使用唯一的宽高比标注每个特征实例，这有利于训练单个工具来找到一系列不同形状的零件。...浏览所有图像并确定工具正确标记了图像中的特征右键单击图像并选择接受视图。再次右键单击图像，然后选择清除标记和标签。手动标注图像中的特征。...然后您可以使用拖动点调整特征尺寸，使其大致覆盖特征。 ⑤如果要在图像中找到多个特征，请标识并标注每个特征 ⑥使用标注特征创建模型 A 选择将包含模型节点的特征。按住 Shift 键即可选择多个功能。

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模型剪枝，“剪” 掉了什么？

在深度神经网络中，研究者可以通过将权重值设置为零，来修剪（在神经网络中的描述为「剪枝」）或从网络中删除的权重。如今我们有很多合适的剪枝方法可以选择，并且剪枝模型可能已经应用在你手机中的许多算法上。...我们发现引入稀疏性对剪枝已识别的示例（Pruning Identified Exemplars，PIE）和类别的系统影响更大。这篇文章工作的主要发现概括如下： 1、剪枝最好被描述为「选择性脑损伤」。...将测试集限制为随机的 PIE 图像样本会严重降低 top-1 的准确度，从测试集中删除 PIE 可以提高剪枝模型和未剪枝模型的 top-1 准确度。...参与人将一半以上的 PIE 图像归类为具有错误的参考正确标注或描绘了多个物体。...我们的结果表明，某些类别对于模型的整体性能降低是相对稳健的，而其他类别的性能降低要远远超过模型本身。这相当于在某些类别上性能的「选择性脑损伤」，表明对某些类别对模型能力消失的敏感性更高。

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自动化数据引擎 AIDE | 自动识别问题、自动标注改进模型，不在依赖大量人工数据标注！

在问题查找器中，作者使用密集字幕模型详细描述图像，然后匹配描述中的物体是否包含在标签空间或预测中。这是基于一个合理但之前未被利用的假设，即大型图像字幕模型在零样本设置中比OVOD（表3）更鲁棒。...然后，作者使用现有的标签空间加上新类别提示OVOD方法，即OWL-v2 [11]，对 Query 的图像生成预测。为了过滤这些伪预测，作者使用CLIP对伪框进行零样本分类，为新颖类别生成伪标签。...有监督训练和AIDE均进行了3000次迭代训练，使用SGD优化，批量大小为4，学习率为5e-4，权重衰减设置为1e-4，这一设置在所有实验中保持一致。...随后，所有图像都根据它们的余弦相似度分数（表示为BLIP-2分数）进行排名，并通过设置BLIP-2分数的阈值来选择排名靠前的图像。作者已经为所有新类别将BLIP-2分数的阈值设为0.6。...为了有效利用AIDE进行连续微调，作者将初始学习率设置为1e-7。这个设置是为了防止OWL-v2的权重发生剧烈变化，从而避免灾难性遗忘，同时仍然允许模型有效地使用AIDE学习新类别。

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打破视频标注成本壁垒,图像字幕引领文本到视频检索训练新趋势,超越零样本CLIP Baseline !

使用图像专家模型是一个现实情况，因为相对于昂贵的视频标注方案，标注图像更便宜且具有可扩展性。最近，像CLIP这样的零样本图像专家为视频理解任务建立了一个新的强大 Baseline 。...作者提供了广泛的消融研究，关于如何选择高质量标题的设计选择，包括多个图像标题生成器，使用多标题 Query 评分的时间池化，以及结合多个数据集。代码和模型将公开可用。...3 Training with automatic captions 在本节中，作者首先描述了如何为视频标注自动生成字幕，然后介绍作者的多字幕视频检索训练，最后给出作者实验设置的实现细节。...Appendix A Fully-supervised setting 虽然作者的重点是零样本设置，在这种设置中无法获得标注的视频数据，但值得注意的是，对于小规模数据集，标注成本可能并不高得令人望而却步...Multi-caption training on MSR-VTT MSR-VTT视频配有每个视频的20个真实标注字幕。因此在完全监督的设置下，作者可以使用作者的MCQS方法进行训练。

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3D打印机固件 marlin_2.0.X 中文翻译配置详解

MANUAL_PROBE_START_Z设置手动探测期间打印机最初移动到每个点后开始的高度。禁用此功能后，打印机将移动到第一个探测点的 Z0，然后每个连续的探测点将使用其前面的探测点的高度。...第一次设置这些时要小心。轴移动方向错误会导致损坏。如果可能的话，不带皮带的情况下正确安装它们。测试之前，将笔架和床移动到中间。使用终端或 LCD “Move Axis” 菜单测试每个轴是否正确移动。...G29自动或手动探测床的各个点，测量床的高度，计算校正网格或矩阵，然后打开水准补偿。具体行为取决于床整平的配置和类型。 M500将床调平数据保存到 EEPROM。...这些值可能设置为机器可以达到的最快速度。归零和探测速度受当前最大进给速度和最大加速度设置的限制。将这些值设置得太高可能会导致精度降低和/或跳过步骤。降低加速度可能有助于实现更高的最高速度。...如果引脚具有 PWM 功能（例如4、5、6、11），则可以将亮度值的范围设置为 0 至 255。

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【附录B：SDF 上】静态时序分析圣经翻译计划

在时序检查中允许使用负值，不支持负值的工具可以选择将其替换为零。 SDF描述中支持三种类型的互连走线建模。...输入A上的值发生更改后，Y将保留其先前值50ps（低电平为40ps）。50ps是保持高电平的值，40ps是保持低电平的值，101ps是传播上升沿延迟，90ps是传播下降沿延迟，如图B-4所示。 ?...一个SDF文件中的延迟值可以使用有符号的实数或以下形式的三元数组来编写：（ 8.0：3.6：9.8 ）为了表示出设计在三个工艺工作条件下的最小、典型以及最大延迟，注释器通常会根据用户提供的选项来决定去选择哪个值...此外，SDF标注器还需要负责正确解释SDF中的时序值。 SDF标注器标注了反标时序的泛型和参数。如果在语法或映射（mapping）过程中不符合该标准，它将给出错误报告。...通过将SDF结构与相应的Verilog HDL声明进行匹配，然后将现有的时序值替换为SDF文件中的时序值，即可完成反标。下表显示了SDF延迟值如何映射到Verilog HDL延迟值： ?

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CAD 初级教程

上对正：该选项表示当从左向右绘制多线时，多线上位于最顶端的线将随着光标进行移动零对正：零对正，该选项表示绘制多线时，多线的中心线将随着光标移动下对正：下对正，该选项表示当从左向右绘制多线时，多线最底端的线将随着光标进行移动...根据提示，指定新的最大和最小弧长，或者指定修订云线的起点。 3. 默认的弧长最小值和最大值设置为 0.5000 个单位。弧长的最大值不能超过最小值的三倍。 4. 沿着云线路径移动十字光标。...文字选项卡 1、文字外观：可以设置文字的形式、颜色、高度、分数高度比例以及控制是否绘制文字的边框。该选项区中各选项含义如下： “文字样式”下拉列表框：用于选择标注文字的样式。...“文字颜色”下拉列表框：用于设置标注文字的颜色。 “文字高度”文本框：用于设置标注文字的高度。 “绘制文本边框”复选框：用于设置是否给标注文字加边框。...M和N的最小值为2，表明定义多边形网格至少要4个点，其最大值为256。选择“绘图”----“曲面”---“旋转曲面”命令(REVSURF)，可以将曲线绕旋转轴旋转一定的角度，形成旋转曲面。

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农作物地块范围识别（图像分割）

本次任务，我们选择了具有独特的地理环境、气候条件以及人文特色的贵州省兴仁市作为研究区域，聚焦当地的特色优势产业和支柱产业——薏仁米产业，以薏仁米作物识别以及产量预测为比赛命题，要求选手开发算法模型，通过无人机航拍的地面影像...然后将两个分支的预测结果求和得到最终的预测结果。 2....由于数据采集场景是无人机在固定高度采集，所以目标尺度较为统一，没有尝试scale的数据增强。 2. 模型选择模型上我们队伍没有做很多的尝试，下表整理了天池、Kaggle一些分割任务中大家常用的方案。...本次比赛中我们主要考虑了以下两类数据：图像边缘：卷积时零填充太多，信息缺少，难以正确分类（参考3.1的方格效应）不同类间交界处：标注错误，类间交界难以界定，训练时可能梯度不稳定类间交界的点，往往只相差几个像素偏移...图3-7 上图从上到下分别为测试数据，不加膨胀预测的模型预测结果，模型对每个像素点的预测置信度可视化图（将置信度p小于0.8可视化为黑色，p大于等于0.8可视化为白色）我们采取的方式是在图像边缘和类间交界设置过渡带

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基于AIGC的写作尝试：A Survey of Large Language Models（论文翻译）（下）

此外，为了丰富任务多样性，还要求人类标注者为现实生活中的任务编写指令，包括开放式生成、开放式问答、头脑风暴和聊天。然后，他们让另一组标注者直接回答这些指令作为输出。...作为一个典型的案例，Sparrow [100] 不仅选择标注员认为最好的响应，而且还使用一系列规则来测试模型生成的响应是否符合有益、正确和无害的对齐标准。...然后，我们邀请人类标注员为这些对进行偏好注释。注释过程可以采用多种形式，常见的方法是通过对生成的候选文本进行排名来进行注释，这可以减少注释者之间的不一致性。然后，RM被训练以预测人类首选的输出。...CoT的上下文学习通常，CoT可以与ICL一起在两种主要设置中使用，即少样本和零样本设置，如下所介绍。少样本CoT。...为了评估LLM在解决通用任务方面的掌握水平，现有的研究[423]通常收集一组涵盖各种任务和领域的数据集，然后在少/零样本设置下测试LLM。

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