在撰写本文时，ggplot2涉及在CRAN上的超过2,000个包和其他地方的更多包！在包中使用ggplot2编程增加了几个约束，特别是如果你想将包提交给CRAN。...尤其是在R包中编程改变了从ggplot2引用函数的方式，以及在aes()和vars()中使用ggplot2的非标准求值的方式。...常规任务最佳实践 使用ggplot2可视化一个对象 ggplot2在包中通常用于可视化对象（例如，在一个plot()-风格的函数中）。.../ 234, "r" = 25 / 234 ), class = "discrete_distr" ) R中需要的类都有plot()方法，但想要依赖一个单一的plot()为你的每个用户都提供他们所需要的可视化需求是不现实的...一个很好的例子是ggdendro[3]，它创建系统树图但同时计算出数据以方便用户干自己想要做的事情。
我把这篇帖子留给其他人，作为将来避免使用 gGarch 的告诫。...这对我来说是个新闻，因为书籍经常引用 fGarch，所以这可能是那些寻求在 R 中使用 GARCH 模型的人的资源——为什么不要使用 fGarch。...这种行为并不罕见，这是典型的。下面是使用不同种子生成的类似序列的图。...我在本文中强调的问题让我更加意识到选择在优化方法中的重要性。我最初的目标是编写一个函数，用于根据 GARCH 模型中的结构性变化执行统计检验。...也许我们的检验所要求的连续优化可以使用先前迭代中的参数作为初始值，从而有助于防止优化计算找到离群的、局部最优而全局次优的解。 虽然这使得问题比我最初想找一个我们检验的例子更难。
在Cora数据集中，包含了2708篇论文，每篇论文作为一个vertex，相互引用关系构成图节点的连接关系edge。 一个有向图 图的表示：那么图如何像图像一样用矩阵来表示呢。...就像上面提到的，在CV场景中使用GNN，关键在于graph如何构建：顶点及顶点特征是什么？顶点的连接关系怎么定义？...根据图的构建方式，下面要介绍的工作大致可分为两大类： GNN在图像分类中的应用 GNN在分割/重建中的应用 3.1....本文的任务是使用GNN来进行交互式标注 之前也提到了，在图像中使用graph结构，关键就是graph怎么构建。这篇文章中初始化节点的连接关系就是一个椭圆形状，节点的特征由CNN提供。...这篇文章的思路是通过2D图像直接生成3D Mesh。 关键还是graph，和上一个工作思路类似，将一个椭圆作为初始化的图，CNN提取特征作为节点特征，送入GCN预测每个节点的坐标。
本期作者：徐瑞龙 未经授权，严禁转载 本文承接《在 R 中估计 GARCH 参数存在的问题》 在之前的博客《在 R 中估计 GARCH 参数存在的问题》中，Curtis Miller 讨论了 fGarch...包和 tseries 包估计 GARCH(1, 1) 模型参数的稳定性问题，结果不容乐观。...本文承接之前的博客，继续讨论估计参数的稳定性，这次使用的是前文中提到，但没有详尽测试的 rugarch 包。...rugarch 包的使用 rugarch 包中负责估计 GARCH 模型参数的最主要函数是 ugarchfit，不过在调用该函数值前要用函数 ugarchspec 创建一个特殊对象，用来固定 GARCH...为了解决非大样本情况下估计的稳定性问题，有必要找到一种 bootstrap 方法，人为扩充现实问题中有限的样本量；或者借鉴机器学习的思路，对参数施加正则化约束。
一、在 PhotoShop 中使用 Cutterman 切二倍图 ---- 参考 【CSS】PhotoShop 切图 ③ ( PhotoShop 切图插件 - Cutterman | 下载、安装、启动、...注册、登录 Cutterman - 切图神奇 插件 | 使用插件进行切图 ) 博客 , 下载并安装 Cutterman 插件 , 在 Photoshop 中选择 " 菜单栏 / 窗口 / 扩展功能 /...中 , 选中 iOS 设备 , 该设备下的 @3X 就是三倍图 , @2X 是二倍图 , @1X 是一倍图 ; 然后选中一个图层 , 点击 " 导出选中图层 " 按钮 , 将选中的图层导出 ; 最终得到三个切图...; 一倍图像素大小 : 118 x 64 像素 ; 二倍图像素大小 : 236 x 128 像素 ; 三倍图像素大小 : 354 x 192 像素 ; 该按钮的实际尺寸是 236 x 128 像素..., 大小等于 一倍图大小 ; 二、使用二倍图作为背景图像 ---- 将上面使用 Cutterman 切图的 236 x 128 像素的二倍图 设置到 118 x 64 像素的盒子模型中 作为背景图片 ;
在xml中使用.9图作为背景，内容不能居中，试了好多方法最后，加一个属性就ok了。...android:padding:0dip; 解析：.9图作为背景时，不可拉伸的部分就相当于该空间的padding距离 我的这个.9图只是左边可以拉伸的，右边大概80px是固定的，不可拉伸的。...我们也不能设置一个反向的padding，因为app需要安装在不同分别率的设备上，所以这个值又是不固定的。
lpSolve 包和运输问题 运输问题(transportation problem) 属于线性规划问题，可以根据模型按照线性规划的方式求解，但由于其特殊性，用常规的线性规划来求解并不是最有效的方法。...造纸厂到客户之间的单位运价如表所示，确定总运费最少的调运方案。 解：总产量等于总销量，都为48 个单位，这是一个产销平衡的运输问题。R代码及运行结果如下: ?...R中，lpSolve包提供了函数lp.assign() 来求解标准指派问题，其用法如下： lp.assign(cost.mat,direction = "min", presolve = 0, compute.sens...在实际应用中，常会遇到各种非标准形式的指派问题，有时不能直接调用函数，处理方法是将它们化为标准形式(胡运权, 2007)，然后再通过标准方法求解。...同运输问题一样，LINGO 在解决指派问题时，也必须通过各种命令建立数据集、模型、目标函数、约束函数等，比较繁琐，相比之下，R两三句代码就可以快速解决问题，较之LINGO 软件，的确方便快捷了许多。
作者：小郭学数据 源自：快学python 学习视频可参见python+opencv3.3视频教学 基础入门 今天写的是numpy在图像处理中的基本使用 1.获取图片高宽通道及图像反转 # 获取图片高宽通道及图像反转...cv.imshow('pixels_demo', image) 输出结果如下： (512, 512, 3) width: 512, height: 512, channels: 3 原图和反转图对比图如下...函数执行前后滴答数之差与滴答频率之比为前后时间差 print("time: %s ms" % (time * 1000)) 默认输出时间为秒(s) 输出： time: 2870.7665066666664 ms 笔者使用的是...i5处理器 调用opencv的API实现图像反转 #调用opencv的API实现图像反转 def inverse(image): dst = cv.bitwise_not(image) # 按位取反...，白变黑，黑变白 cv.imshow("inverse_demo", dst) 所用时间 time: 100.06570666666667 ms 能调用API的尽量使用API接口，提升效率
igraph 包在图与网络分析中的应用 igraph 包是一个非常强大的包，它可以快速轻松地创建、绘制和分析无向图及有向图(图的顶点和边允许百万以上），并解决了经典图论问题，如最小生成树、最大网络流量、...,"in"),weights=NULL) 其中，graph、weight 意义同上，v为该图的顶点(V(graph) 即为求图的顶点)，mode 为字符变量，当其为"all" 时，忽略图形边的方向，即将图作为无向图...例 图3 是个有向图10，方向如图中箭头所示，边上的数字为其权重，试求下列问题： 1. 从顶点0 到顶点7 的最大流量(此时图中各条边上的数字代表容量限制)； 2. 该连通图的最小生成树； 3....该图中任意两顶点之间的最短路程(考虑方向)。 ? 解：这三个问题是图论中的典型问题。首先，应该在R中构造该图，然后分别调用相关命令即可。...由15 – 23 行(最短路矩阵) 可以知道该网络上每两个定点的最短路。如顶点0 到顶点7 的最短路为10(矩阵中第1 行第8 列对应的元素)。
图4：在图像分割中，其任务目标是对图像中的不同对象进行分类，并确定对象边界。 卷积神经网络可以帮助我们处理这个复杂的任务吗？对于更复杂的图像，我们可以使用卷积神经网络来区分图像中的不同对象及其边界吗？...在R-CNN中，我们使用了卷积神经网络来提取图像特征，用支持向量机来分类对象和用了回归模型来缩小边界框，但是Fast R-CNN使用单个网络模型来实现以上三个功能。...图12：在Faster R-CNN中，单个CNN网络用来实现区域建议和对象分类。 这正是Faster R-CNN团队所取得的成果。图12中解释了该如何使用单个CNN网络来实现区域建议和对象分类。...该边界框中的图像作为对象的可能性用输出分值表示。 然后，我们只将每个可能是目标对象的边界框传递到Fast R-CNN中，以实现对象分类和缩紧边界框。...这个问题就是经典的图像分割问题。何恺明和Girshick等研究人员，在Facebook人工智能研究部门里使用了一种被称为Mask R-CNN的网络结构来探索这个问题。 ?
JavaScript的原型很多人都知道也很好用，但是很多人在使用原型继承中导致的安全问题却很少人知道，接下来我们就来好好了解一下。...在真实开发中，我们经常会在代码中使用Property accessors 属性访问器，并且使用用户输入的参数去访问某个对象的属性。...这看起来可能是一个很稀疏平常的操作，但是往往在这个过程中我们的代码就已经产生了一个很大的安全漏洞！！！为什么这样写代码会产生安全问题？...如果在客户端上，这可能问题不大，如果这是在服务器上，那就可能会为黑客攻击提供漏洞。...在代码中减少属性访问器的使用尽可能使用.的方式去访问对象的属性或者使用 Map或Set，来代替我们的对象检查对象的原型链，查看新创建对象的原型是否被恶意添加了原本不该有的属性，或者属性被修改检查用户的输入
1.1 点九图出现的原因 首先简单介绍下点九图出现的原因吧，Android为了使用同一张图作为不同数量文字的背景，设计了一种可以指定区域拉伸的图片格式“.9.png”，这种图片格式就是点九图。...注意：这种图片格式只能被使用于Android开发。在ios开发中，可以在代码中指定某个点进行拉伸，而在Android中不行，所以在Android中想要达到这个效果，只能使用点九图。...使用assets文件夹中的点九图稍微复杂一些，这里不能直接放入带黑线的点九图，而是放入一种转换后的点九图，然后在使用时，再由开发主动构造成NinePatchDrawable然后使用。...再看看上面1.5的解析原理，它会带来一个坑，由于聊天气泡需求需要使用url从网络上拉取点九图，如果这个点九图没有经过编译的过程，将其周围的黑线标记放入到png中的一个辅助chunk中，那么在使用这个图作为背景时...步骤9中，一定要使用缓存，不然异步加载的过程中，在list中显示会有问题，跳变很严重。有的图片加载组件不支持NinePatchDrawable缓存的记得要补上。
今天在类中使用 uasort() 函数时发现报了错误:Warning: uasort() expects parameter 2 to be a valid callback ..., 然而直接在纯 php...页面测试的时候发现又没问题....要是改成PHP页面的话,则无问题: 的回调函数'compareByMargin'调用不明确, 编译器不知道是调用的哪里的这个函数....之后搜索了一下, 解决方案如下: 在类里这样调用:uasort($ary, array($this,"compareByMargin")) 就可以了.
书接上回提出的Git在Xcode中的配置与使用常见问题4个问题 问题1，如何在Xcode中创建代码库，并添加和提交代码到代码库？ 问题2，如何在Xcode中提交推送给远程服务器代码库？...问题3，如何在Xcode中克隆远程服务器代码库到本地？ 问题4，如何使用Xcode获取远程代码库数据，并解决冲突问题？...2、问题2 本地有代码库提交推送给远程服务器代码库，在Xcode中可以通过菜单File→Source Control→Push…进行推送，但是如果是第一次访问，会出现对话框，没有可以推送的远程服务器代码库名...在Xcode中可以通过菜单Window → Organizer，选中Repositories→myrepo→Remotes，点击左下角的“Add Remote”按钮，弹出对话框，在Remote Name...3、问题3 这 个问题是从服务器代码库克隆到本地，首先需要在Xcode中添加一个远程代码库，需要通过菜单Window → Organizer进入到Repositories画面，点选左下角的“+”按钮，选择
随着人工智能（AI）技术的快速发展，Python作为一种强大且易用的编程语言，为实现医疗图像处理提供了丰富的库和工具。...图像预处理 图像预处理是医疗图像处理的基础。我们可以使用OpenCV库对医学影像进行读取、灰度化、降噪等预处理操作。...图像分割 图像分割是医疗图像处理中重要的一步，通过将图像中的感兴趣区域分割出来，便于后续的特征提取和分析。我们可以使用阈值分割、边缘检测等方法进行图像分割。...特征提取与分类 特征提取是医疗图像处理中的关键步骤，通过提取图像中的特征，可以用于疾病的分类和诊断。我们可以使用深度学习模型进行特征提取和分类。...实际应用案例 为了展示医疗图像处理系统的实际应用，我们以肺部CT影像中的肺结节检测为例，进行详细介绍。假设我们需要对肺部CT影像进行分割和特征提取，判断是否存在肺结节。
最近在学习Python下的OpenCV，在图像的凸性检测中，发现opencv3.0下的convexityDefects函数对图像的凸性缺陷处理有错误。...不知道是opencv3.0的版本问题还是我个人的错误代码。...例如使用的Python版本是2.7.6，使用的OpenCV版本是3.0，以下是图像凸性检测代码： import cv2 import numpy as np img = cv2.imread(...而如果使用OpenCV2.4.13版本，以下是图像凸性检测代码： import cv2 import numpy as np img = cv2.imread('star2.png') img_gray...总结： 出现这样的问题是因为OpenCV3.0版本还不够稳定还是我的编程错误呢？不知道各位有没有遇到类似的问题，特此提出来，希望大家讨论一下！
更重要的是，当人体在图像中不完全可见时，基于回归的方法往往会失败，例如，被遮挡或在框架外。在这项工作中，作者的目标是学习与输入图像并且对部分身体情况具有鲁棒性的人体估计。...它被证明可以有效地定位可见关节/顶点，并且可以灵活拟合输入图像。尽管如此，x 轴和 y 轴热图是在图像坐标中定义的，它不能表示图像边界外的身体部位。...然而遮挡不能仅从输入图像或拟合网格中轻易推断出。为了解决这个问题，作者提出利用输入图像和 SMPL 网格之间的密集 UV 对应关系。...用 N_J=30 个关节和 N_V=6890 个顶点表示人体，热图分辨率 D = 64 。此外，我们使用真实检测框从输入图像中裁剪人类区域并将其调整为 256×256。...3DOH和3DPW-OCC上的结果 3DPW数据集上的结果可视化与对比 总结 这项工作中，作者解决了从单目图像进行密集人体估计的问题。作者确定了现有基于模型和基于热图的表示对截断或遮挡物体的局限性。
这么好的知识，当然希望和大家分享，故约稿陈博士在“宏基因组”发布一下他的经验，感谢陈博士的整理和分享。...)来展示实体之间的关系，通过量化以节点和连接为组件的网络结构指数(Index)，从而能够在统一的框架下寻找复杂系统的共性。...目前生态学领域大家用到的网络图多为基于群落数据相关性构建的Co-occurrence网络图。此类网络可以采用R中igraph包构建并实现出图。...当然，除此之外，还有一些非命令行的软件，例如cytoscape，gephi，pajek等。但我认为，对于R使用者来说，通过R做图还是最方便的。大致的流程如下图所示： ?...想要提高，还得多读，多练，多思考，解决科学问题是关键！ 编辑： 刘永鑫
单目视觉只使用单一摄像机作为采集设备，具有低成本、易部署等优点，但其存在固有的问题：单张图像可能对应无数真实物理世界场景（病态），故使用单目视觉方法从图像中估计深度进而实现三维重建的难度较大。...实验数值结果 本文总结 该文章的贡献可归纳如下： （1）开创了点云生成的先例（单图像3D重建）。 （2）系统地探讨了体系结构中的问题点生成网络的损失函数设计。...根据获取的RoIAlign，在每个投影的顶点位置上计算一个双线性插值图像特征来作为对应顶点的图像特征。 2、图卷积：图卷积用于沿着网格边缘传播顶点信息，公式定义如下： ?...其中N(i)表示顶点i的邻点集合，使用多个图卷积层在局部网格区域上聚合信息。 3、顶点精化：使用2中更新后的顶点特征使用下面公式来更新顶点位置： ? 只更改顶点位置，不更改三角形平面。...网格细化损失 论文实验 论文在两个数据集上验证模型：在ShapeNet数据集上对网格预测器进行了基准测试与最先进的方法进行比较并且对模型中的各个模块进行单独分析；在Pix3D数据集上测试完整Mesh R-Cnn
id=rkeIIkHKvS 近年来，图神经网络（GNN）在社交网络、知识图谱、推荐系统甚至生命科学等领域得到了越来越广泛的应用。但在复杂的图数据中，我们很难高效利用实体之间的相互依赖关系。...在由清华计算机系主办的 AI Time PhD直播间，香港中文大学计算机系的硕士二年级研究生侯逸帆，分享了自己的团队在被誉为“深度学习中的顶会”——ICLR (2020)中发表的研究成果。...关系可以是社交网络中用户之间的朋友关系、相似性关系等，或者分子结构图中原子之间的相互关系。 一般在图数据中，节点（实体）的选择是固定的，但是边的构建方法却多种多样。...Step 2: 使用组合器（Combine）把聚合完的特征向量和节点自身的特征向量组合为一个新的特征向量。...比如图中，拉近不同类点之间的距离，反而会让分类问题更加复杂。如此利用额外信息，会起到相反效果！ 问题来了：什么样的图数据（关系），是适合目前的图神经网络的？
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