点击上方“Python爬虫与数据挖掘”，进行关注 /前言/ 前几天给大家分享了Xpath语法的简易使用教程，没来得及上车的小伙伴可以戳这篇文章：在Scrapy中如何利用Xpath选择器从网页中采集目标数据...——详细教程（上篇）、在Scrapy中如何利用Xpath选择器从网页中采集目标数据——详细教程（下篇）、在Scrapy中如何利用CSS选择器从网页中采集目标数据——详细教程（上篇）。...之前还给大家分享了在Scrapy中如何利用CSS选择器从网页中采集目标数据——详细教程（上篇），没来得及上车的小伙伴可以戳进去看看，今天继续上篇的内容往下进行。...可以看到收藏数是存在一个字符串中，所以当提取到数据之后，还需要利用正则表达式对其进一步的提取。 10、根据网页结构，我们写出CSS表达式，如下图所示。 ?...中如何利用CSS选择器从网页中采集目标数据——详细教程（上篇） 在Scrapy中如何利用Xpath选择器从网页中采集目标数据——详细教程（下篇） 在Scrapy中如何利用Xpath选择器从网页中采集目标数据
点击上方“Python爬虫与数据挖掘”，进行关注 /前言/ 前几天给大家分享了Xpath语法的简易使用教程，没来得及上车的小伙伴可以戳这篇文章：在Scrapy中如何利用Xpath选择器从网页中采集目标数据...——详细教程（上篇）、在Scrapy中如何利用Xpath选择器从网页中采集目标数据——详细教程（下篇）。...需要注意的是在CSS中获取标签文本内容的方式是在CSS表达式后边紧跟“::text”，记住是有两个冒号噢，与Xpath表达式不一样。...表达式要简洁一些，所以当某些情况下，大家如果觉得CSS选择器的表达式比Xpath表达式要简短或者理解起来相对容易的话，可以首选CSS选择器，没有具体的要求，大家根据自己的喜爱来进行选择即可，反之亦成立，当然也可以同时在一个爬虫文件将两个或者多个选择器进行交叉使用.../小结/ 本文基于CSS理论基础，主要介绍了CSS选择器的简单语法和利用CSS选择器做相关数据采集，下一篇文章将继续分享CSS表达式数据采集方法，敬请期待，希望对大家的学习有帮助。
StreamBuild从字面意思来讲是数据流构建，是一种基于数据流的订阅管理。...Stream可以接受任何类型的数据，值、事件、对象、集合、映射、错误、甚至是另一个Stream，通过StreamController中的sink作为入口，往Stream中插入数据，然后通过你的自定义监听...刚才在stream定义那里已经说过了，stream是基于数据流的，从skin管道入口到StreamController提供stream属性作为数据的出口之间，可以对数据做任何操作，包括过滤、重组、修改等等...}, ) 下面是一个模仿官方自带demo“计数器”的一个例子，使用了StreamBuilder，而不需要任何setState： 我在代码里注释了步骤（四步）： import 'dart:async...2.方法二使用状态管理bloc,如果使用了bloc,streamBuild中的stream 就因该传bloc的数据，如果我其它地方使用也使用了这个item,那么这个stream就应该传
利用 StreamBuilder 加载监听 Stream 数据流，通过 snapShot 中的 data 更新控件。...之后我们可以 dispatch 一个 Action ，在经过 middleware 之后，触发对应的 Reducer 返回数据，而事实上这里核心的内容实现，还是 Stream 和 StreamBuilder...的 StreamBuilder 更新数据。...定义 dependencies 用户装配控件，这里最骚气的莫过于重载了 + 操作符，然后利用 Connector 从 State 挑选出数据，然后通过 Component 绘制。...可以看出 flutter_redux 的内部实现复杂度是比较高的，在提供组装、复用、解耦的同时，也对项目进行了一定程度的入侵，这里的篇幅可能不能很全面的分析 flutter_redux 中的整个流程，
该类模型首先通过编码器从不完整的点云中提取全局特征，再利用解码器根据提取的特征推断完整的点云。 现有基于表示学习的点云补全任务的相关研究主要分为两类。1）基于先进的深度学习框架。...多视点视频信号是利用相机阵列对在同一场景从不同位置采集得到，而对应深度视频可采用深度相机获取或者利用软件估计得到。与传统的视频信号相比，MVD的数据量随着相机数目的增加而成倍增加。...在TMIV中，多个纹理和几何视图使用传统的2D视频编解码器编码为补丁的图集，同时优化比特率、像素率和质量。 2）多视点+深度视频快速编码。...Quach等人（2019，2020）和Wang等人（2021b）受基于学习的图像压缩方法的启发，使用基于3D卷积的自编码器，在体素上提取潜在表示作为点云的几何编码并在体素上执行二分类任务以重建点云几何信息...与以往基于图像像素级信息的视口预测方法不同，Wu等人（2020a）提出了基于语义内容和偏好的视口预测方法，从嵌入的观看历史中提取用户的语义偏好作为空间注意，以此帮助网络找到未来视频中感兴趣的区域。
本文提出一种新颖的方法，可以对3D lidar和带有标定板的相机进行全自动的外参标定，提出的方法能够从lidar的每一帧点云数据中利用强度信息提取标定板的角点。...相应的3D-2D点计算两个传感器之间的绝对姿态一般使用的方法是UPnP，此外，将计算出来的参数作为初始值，并且使用LM优化方法进行完善，使用了仿真的方法评估了3D 点云中提取角点的性能，在论文 中使用了...HDL-32 HDL-64，论文中使用32线的激光雷达做了数据的测试。 论文图集 ? 总体流程 ? 由激光雷达传感器和全景相机拍摄的同一场景中的数据。...我们可以看到点云在黑白模式之间反射强度的变化；（c）同一场景的全景图像。 ? 用于估计点云的角点的原理。（a） 棋盘模型；（b）棋盘扫描点云。...（a） 棋盘点云俯视图；（b）棋盘点云侧视图。 总结 将从LiDAR获得的点云数据进行棋盘的分割。基于分割的方法从分段内识别棋盘的点云。通过最小化定义的成本函数来估算点云中棋盘的角点。
特征提取 从大量传感器指标中筛选并提取生成和螺栓断裂有关的变量，计算各项传感器数据在断裂前后的分布差异，筛选其中显著项；对各项传感器数据进行断裂前后的频域分析，找出显著差异项； 2. ...利用寄云工业物联网网关打通数据采集链路，打破了系统间的壁垒；建立数字仿真器完成设备及自动化系统的地址映射表及故障代码映射表，对工业数据的价值进行有效筛选和挖掘利用； 2. ...利用寄云时序数据库，对海量的高频率采集的生产数据进行存储和分析； 3....PLC的支持； 工程车辆：支持CANBus、JT808等协议； 数控系统：支持常见PLC的协议，并支持从控制系统的数据库或者OPC Server中 直接提取实时数据或者操作记录； 传感器：提供...寄云NeuSeer工业大数据分析平台不仅提供了丰富的算法库和模型库，支持从历史传感器数据(故障记录)中提取故障模式，还可以进行高性能的实时分析和预测，实现设备的高效运维。
偶尔，在周期结束之前可能会发出一些值。在 Dart 中，您可以创建一个返回 Stream 的容量，该容量可以在异步进程处于活动状态时发射一些值。...在这个博客中，我们将探索 Flutter 中的 StreamBuilder。我们还将实现一个演示程序，并向您展示如何在您的 Flutter 应用程序中使用 StreamBuilder。...initialData: 将利用这些数据制作初始快照 required AsyncWidgetBuilder builder: 生成过程由此生成器使用 如何实现 dart 文件中的代码: 你需要分别在你的代码中实现它...然后，在这一点上，您可以从 AsyncSnapshot 的数据属性获取信息。 由于上面属性的值，您可以计算出应该在屏幕上呈现什么。...在这个上下文中，它暗示流已经完成 设置初始数据: 您可以选择传递一个 worth 作为 initialData 参数，这个参数将被利用，直到 Stream 发出 a。
腾讯云大数据 TBDS+WeData 解决方案，能够为企业提供从数据采集、存储、治理、分析到应用的全链路数据要素服务，帮助企业高效挖掘数据价值，助力产业数字化升级。...数据要素市场的发展，尤其是生成式AI技术提供了前所未有的从非结构化数据中提取价值的能力，将驱动数据基础设施、数据治理、数据安全、数据应用等相关产业的快速增长。...//腾讯云大数据 TBDS+WeData 在数据要素市场中的优势 腾讯云大数据 TBDS+WeData 方案在数据要素市场可作为承载可信空间建设的数据底座，同时提供了数据资产管理、数据开发治理和湖仓一体的支撑能力...架构图 腾讯云大数据 TBDS+WeData 方案的具体优势体现在： 技术创新性: ● 湖仓融合架构，在统一资源、数据和安全管理方面具有较高的技术创新性和架构先进性，同时支持新老架构的平滑演进。...该项目中，腾讯云大数据 TBDS+WeData 方案提供了高效的数据存储、计算、安全和服务能力。项目创新性地采用“一场景、一清单、一授权”模式，严格遵守数据合规要求，确保数据使用的合法性和合规性。
I.研究背景介绍 今天激光雷达已经成为了机器人、测绘和自动驾驶系统中主流的传感器。从真实环境中捕获的三维雷达数据通常以三维点云或者二维栅格来表示。...3.合成数据集，通过模拟上述任何一种数据采集系统在虚拟世界中采集的数据。...PointNet是基于深度网络处理非结构化点云的先驱。它使用共享的全连接层来提取点的特征，并且利用最大池化层拼接成全局的特征。...采样方法是共享的全连接层体系结构的另一个改进因素，PointNet++使用最远点采样法，在每次迭代中选择距离当前点最远的点。SO-Net依赖于自组织映射进行采样，利用无监督学习对点云空间建模进行训练。...一些方法有助于减少稀疏数据三维卷积的计算成本，同时保持较高的精度。Zhang等人将重力轴作为特征通道，利用二维卷积处理体素化后的点云，降低了三维卷积的计算成本。
挑战赛提供了在真实临床环境中从患有心房颤动 (AF) 的患者身上采集的 194 (+) 个 LGE MRI。它旨在为各种研究创造一个公开和公平的竞争。...LGE MRI的详细信息如下： 中心 1（犹他大学）：临床图像是使用 Siemens Avanto 1.5T 或 Vario 3T 使用带有导航门控的自由呼吸 (FB) 采集的。...患者在消融前或消融后 3-6 个月接受了 MR 检查。 中心 2（贝丝以色列女执事医疗中心）：临床图像是使用飞利浦 Acheiva 1.5T 使用 FB 和带有脂肪抑制的导航门控获得的。...患者在消融前或消融后 1 个月接受了 MR 检查。 中心 3（伦敦国王学院）：临床图像也是使用飞利浦 Acheiva 1.5T 使用 FB 和带脂肪抑制的导航门控获得的。...患者在消融前或消融后 3-6 个月接受了 MR 检查。 四、技术路线 任务一、左心房分割和疤痕分割 1、训练数据有60例，测试数据有10例。
通过这些自适应调整，VICC 算法能够提升各种复杂弱网下的带宽利用率，同时在满足不同延时的条件下，尽量提升带宽的稳定性，为用户提供更好的音视频体验。...帧率优化 帧率优化的实现依赖的是云 VR 引擎中的架构设计和代码实现。...同时为了提升清晰度，客户端渲染上屏前，使用自研的图像超分算法在将 3K 超分至 4K，提升画质色彩深度，且算法是利用 OpenCL 在 GPU 侧实现，对单帧耗时影响较小。...，为解决此问题，采集后若做 EAC 处理，使像素密度更加平均，可以增加图像中部细节的完整性，在云 VR 引擎初始化时，首先提高渲染分辨率，在采集完成后再对渲染后的图像做投影变换，具体原理可参考 https...设备开机后会对空间内提取特征，算法会将新提取的特征与地图内的进行匹配，当匹配成功后，利用 pnp 算法（该算法利用地图内特征的像素坐标、该特征的 3 维坐标、特征在当前设备上的像素坐标）可以计算出设备在地图坐标系下的位姿
一、Left Atrial Segmentation Challenge 2013介绍 心房颤动(AF)是最常见的心脏电障碍。消融疗法试图破坏导致心律失常的电折返通路。...这种解剖变化限制了具有完全统计约束的方法的使用。最后，二尖瓣（MV）小叶可能处于不同的开口位置，或者在图像中几乎不可见。这妨碍了LA和左心室之间边界的定义。...完整CT体积的采集时间从现代 iCT 扫描仪的4秒到较旧的 16 层扫描仪的20秒不等。每个数据集代表单个心脏相位的3D体积图像。...MRI数据集：MRI采集是在1.5T Achieva 扫描仪（Philips Healthcare，Best，荷兰）上进行的。使用3D平衡稳态采集来获取 3D 全心脏图像。...通过呼吸门控在自由呼吸期间和通过心电图门控在舒张末期获取图像。完整体积的典型采集时间为10分钟。每个数据集代表单个心脏相位3D体积图像。
在该版本中，英伟达可以说整合了各种建模、编辑、驱动以及渲染技术，更是借助工业级高规格采集设备来保证重建的三维人体的几何材质精度，在耗时良久的情况下才达到如下所示的难辨真假的视觉效果。...具体地，SelfRecon 一方面使用基于 MLP 的隐式函数来表示基准空间的符号距离场。...同时，在优化该 MLP 网络参数的过程中，SelfRecon 会周期性地从隐式表示的符号距离场中提取显式网格，接着 SelfRecon 会利用该显式表示相关的可微遮罩 Loss 来保证显式网格能够维持和真值相近的几何形状...接着，SelfRecon 会使用预生成的蒙皮变形场和当前帧的人体 Pose 信息对目标人体进行铰链变形。...SelfRecon: 前向变形图 在计算射线和隐式基准曲面交点的过程中，SelfRecon 首先计算射线与当前帧显式网格的交点，接着 SelfRecon 利用当前帧显式网格和基准显式网格的拓扑一致性来获得该交点在基准显式网格上的对应点
如图，是StreamBuilder使用基本结构，StreamBuidler基于dart中的异步核心之一Stream，采取观察者模式，发送方通过StreamControll发送数据，观察对象接收到数据后构建自己的内容...从代码可知StreamBuilder接受两个参数，一个stream，表示我们监听的Stream（一个StreamBuilder监听一个Stream，但是一个Stream能被多个Widget监听），builder...在key1的点击事件中往Stream中add数据，这样在key1的流上产生了一条数据，对应的监听者收到数据后，只更新自己的内容，不会重建其他区域。 ? ? ?...而且由于MultDataLine是mixin定义，所以我们可以在任意的类中混入使用方法。例如直接在Widget中混入改类，调用getLine方法获取到StreamBuilder。...StreamBuilder作为构建方式，其实系统中还有一些轻量的观察模式组件可供选择，例如ChangNotify等，但如果单独使用这些组件不可避免观察对象散落在页面中的各个位置，不易于管理。
由于电子文档更容易存档、编辑、签名和共享的特点，文档电子化的趋势逐年显著，而随着高质量摄像头在手机等移动设备上的普及，利用移动设备对文档进行数字化采集已经非常普遍。...在本篇中，我们将从图像弯曲矫正这一图像处理技术重点出发，讨论其发展过程与前沿技术。首先，让我们先来看看图像形变矫正技术对OCR、信息提取等智能处理下游任务的重要性。...基于数据驱动的位移场学习方法是一种利用深度学习技术从数据中直接学习位移场的方法，它的核心在于使用神经网络来模拟和预测位移场，从而实现对物体变形的高精度测量。...Das等人[1]认为当合成训练数据集仅使用 2D 变形进行训练时，弯曲矫正模型并不总是表现良好，因此他们创建了一个 Doc3D 数据集，该数据集具有多种类型的像素级文档图像偏移场，同时使用真实世界文档和渲染软件...Feng等人[3]使用Transformer[5]作为网络架构，取得了进一步优化的性能。然而，在实际应用中，这些方法的去畸变性能仍有不足之处。
机器人和人机交互中的许多应用都可以从理解动态环境中点的三维运动中获益，这种运动被广泛称为场景流。相较于静态的点云，点云场景流估计更侧重于计算两个连续帧之间的3D运动场，这为场景提供了重要的动态信息。...由于点云是不规则且无序的，因此从3D空间中的所有对（all-pairs）场中有效提取特征十分具有挑战性，其中所有对相关性在场景流估计中起着重要作用。...作者的出发点是认为与从粗到细的策略相比，all-pairs场同时保留了局部相关性和远距离的全局关系。...同时，为了节省内存，作者还提出了一种截断机制来选择性的放弃计算分数较低的相关场。 图1 点体素相关场的图示。对于源点云中的一个点，作者通过在目标点云中找到它的k近邻点来提取基于点的相关性。...： （1）特征提取：分层点云特征学习。 （2）相关场构建：我们基于主特征E (P1)、E (P2) 构建全对相关场C。用于后续迭代更新。 （3）迭代场景流估计：迭代流估计从初始化状态f0 = 0开始。
一、MBAS2024介绍 心房颤动 (AF) 是最常见的心律失常形式，与大量的发病率和死亡率相关。由于缺乏对直接维持人类心房中房颤的潜在心房解剖结构的基本了解，目前房颤的临床治疗效果不佳。...近年来，晚期钆增强磁共振成像（LGE-MRI）被广泛用于研究纤维化/疤痕，利用LGE-MRI对房颤患者进行的临床研究表明，心房纤维化的程度和分布可用于可靠地预测消融成功率。...在2018 年左心房挑战的基础上，这一新挑战扩大到包括左心房和右心房及其壁，重点关注 LGE-MRI 的多类机器学习，以增强房颤患者的消融。...它使用200个多中心3D LGE-MRI（该领域最大的数据集）测试分割和生物标志物识别（如心房体积和纤维化）的方法，每例扫描都由三位专家精心标记。...四、技术路线 1、人体ROI区域提取，采用固定阈值和最大连通域法得到人体ROI，从原图和Mask中提取ROI区域。
首先是传感器得到图像，然后从图像上面提取一些显著的特征，这些特征比较适合做识别任务，最后对指纹进行匹配工作。 在最后的匹配过程中，根据不同的应用大致有三种匹配方式。...最后用胶带等方式把提取物证，然后拿到法庭用。 现在普遍使用的则是在线采集（on-line method）。在线采集的原理比较多。...字典的学习和使用流程图 首先是离线的学习阶段，从很多高质量的指纹方向场里面学习得到字典。...第二种是使用压力传感器、视频跟踪检测扭曲。目前这种方法还只是出现在文章中，实际应用中还没有发现。它的缺点是采集复杂，采集仪成本比较高，无法检测现有指纹数据库中的扭曲指纹，也不能校正扭曲指纹。...扭曲场的校正 我们的方案是，构造一个参考数据库，这个数据库里面记录了各种类型的扭曲场，以及对应的方向场和周期图；新来的图像，我们提取出它的方向场和周期图后，与数据库中的数据进行比较，如果有匹配的参考扭曲指纹
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