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React Server Component 在 Shopify 中的最佳实践

Shopify 是国外的一个允许客户自由搭建商城的 nocode 产品,工程师 Cathryn Griffiths 分享了他在 Shopify 中实用 React Server Component...优先写共享组件 当你需要在 RSC 应用程序中从头构建组件时,请从共享组件开始。共享组件可以同时在服务器和客户端上下文中执行,而不会出现任何问题。...在少数情况下选择客户端组件 RSC 应用程序中的大多数组件应该是服务器组件,因此在确定是否需要客户端组件时,需要仔细分析用例。...搞定,你可以在最终的 Stackblitz 代码示例 中查看这个时事通讯注册组件。 产品常见问题组件 在下一个示例中,我们将产品常见问题部分添加到产品页面。...当你在构建时,请记住以下几点: 从共享组件开始。 在特定情况下,将功能提取到客户端组件中。 如果代码永远不需要或永远不应该在客户机上执行,则改写为服务端组件。

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    图像处理在工程中的应用

    传感器 图像处理在工程和科研中都具有广泛的应用,例如:图像处理是机器视觉的基础,能够提高人机交互的效率,扩宽机器人的使用范围;在科研方面,相关学者把图像处理与分子动力学相结合,实现了多晶材料、梯度结构等裂纹扩展路径的预测...,具体见深度学习在断裂力学中的应用,以此为契机,偷偷学习一波图像处理相关的技术,近期终于完成了相关程序的调试,还是很不错的,~ 程序主要的功能如下:1、通过程序控制摄像头进行手势图像的采集;2、对卷积网络进行训练...,得到最优模型参数;3、对采集到的手势进行判断,具体如下图所示: 附:后续需要学习的内容主要包括:1、把无线数据传输集成到系统内部;2、提高程序在复杂背景下识别的准确率。...附录:补充材料 1、图像抓取:安装OpenCV、Python PIL等库函数,实现图片的显示、保存、裁剪、合成以及滤波等功能,实验中采集的训练样本主要包含五类,每类200张,共1000张,图像的像素为440...)] cv.imshow("frame",img) cv.imwrite("E:/python/data"+'ges_1'+str(num)+".jpg",img) 其中,VideoCapture()中参数是

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    审计对存储在MySQL 8.0中的分类数据的更改

    在之前的博客中,我讨论了如何审计分类数据查询。本篇将介绍如何审计对机密数据所做的数据更改。...敏感数据可以与带有标签的数据穿插在一起,例如 公开 未分类 其他 当然,您可以在MySQL Audit中打开常规的插入/更新/选择审计。但是在这种情况下,您将审计所有的更改。...如果您只想审计敏感数据是否已更改,下面是您可以执行的一种方法。 一个解决方法 本示例使用MySQL触发器来审计数据更改。...mysqld]中启用启动时的审计并设置选项。...在这种情况下,FOR将具有要更改其级别数据的名称,而ACTION将是在更新(之前和之后),插入或删除时使用的名称。

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    在 React 中缩放、裁剪和缩放图像

    在本文中,我们将了解如何使用 Cropper.js 在 React Web 应用中裁剪图像。尽管我们不会将这些图像上传到远程服务器进行存储,但是很容易就能完成这个任务。...React应用中的Cropper.js 如你所见,有一个带有源图像的交互式 canvas。操作的结果显示在“预览”框中,如果需要,可以将其保存。实际上,我们会将结果发送到远程服务器,但这取决于你。...在 constructor 方法中,我们定义了状态变量,该变量表示最终更改的图像。因为 Cropper.js 需要与 HTML 组件交互,所以需要定义一个引用变量来包含它。...换句话说,我们对图像所做的任何更改都必须是完美的正方形。...如果你打算将更改后的图像发送到服务器,则可能需要在 crop 函数中进行操作。

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    在 Python 中对服装图像进行分类

    图像分类是一种机器学习任务,涉及识别图像中的对象或场景。这是一项具有挑战性的任务,但它在面部识别、物体检测和医学图像分析等现实世界中有许多应用。...在本文中,我们将讨论如何使用 Python 对服装图像进行分类。我们将使用Fashion-MNIST数据集,该数据集是60种不同服装的000,10张灰度图像的集合。...此数据集包含在 TensorFlow 库中。...此层将 28x28 图像展平为 784 维矢量。接下来的两层是密集层。这些层是完全连接的层,这意味着一层中的每个神经元都连接到下一层中的每个神经元。最后一层是softmax层。...经过 10 个时期,该模型已经学会了对服装图像进行分类,准确率约为 92%。 评估模型 现在模型已经训练完毕,我们可以在测试数据上对其进行评估。

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    在图像的傅里叶变换中,什么是基本图像_傅立叶变换

    在不同的研究领域,傅里叶变换具有多种不同的变体形式,如连续傅里叶变换和离散傅里叶变换。 傅立叶变换属于调和分析的内容。”分析”二字,可以解释为深入的研究。...因为不仅傅立叶分析涉及图像处理的很多方面,傅立叶的改进算法, 比如离散余弦变换,gabor与小波在图像处理中也有重要的分量。...在图像处理中,频域反应了图像在空域灰度变化剧烈程度,也就是图像灰度的变化速度,也就是图像的梯度大小。...图像傅立叶变换的物理意义 图像的频率是表征图像中灰度变化剧烈程度的指标,是灰度在平面空间上的梯度。...如:大面积的沙漠在图像中是一片灰度变化缓慢的区域,对应的频率值很低;而对于地表属性变换剧烈的边缘区域在图像中是一片灰度变化剧烈的区域,对应的频率值较高。

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    在Jupyter Notebook中显示AI生成的图像

    该API提供从头开始生成原始图像、根据文本提示编辑现有图像以及创建图像变体的方法。该模型DALL-E是一个经过训练可以根据文本描述创建图像的神经网络。...在本指南中,我将详细介绍如何构建一个基于用户输入的动态高效图像生成应用程序,并在Jupyter Notebook中显示图像输出。 什么是Jupyter Notebook?...创建应用程序 在您的项目目录终端中,运行此命令:jupyter notebook,以在http://localhost:8888上启动开发环境。...在generate_image函数代码块中,它接受一个条件性地接受用户输入的提示。它使用图像生成端点根据变量response中的文本提示创建原始图像。 属性n = 1指示模型一次只生成一张图像。...在Andela的白皮书“如何在云中部署Kubernetes的DevOps技能正在发展”中,了解如何寻找云和Kubernetes专家来加快项目交付。

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    AI技术在图像水印处理中的应用

    在这里我们和大家分享一下业余期间在水印智能化处理上的一些实践和探索,希望可以帮助大家在更好地做到对他人图像版权保护的同时,也能更好地防止自己的图像被他人滥用。...我们大家在日常生活中如果下载和使用了带有水印的互联网图像,往往既不美观也可能会构成侵权。...能够一眼看穿各类水印的检测器 水印在图像中的视觉显著性很低,具有面积小,颜色浅,透明度高等特点,带水印图像与未带水印图像之间的差异往往很小,区分度较低。...有了这样一款水印检测器,我们就可以在海量图像中快速又准确地检测出带水印的图像。 ? 往前走一步:从检测到去除 如果只是利用AI来自动检测水印,是不是总感觉少了点什么?...接下来我们在水印检测的基础上往前再走一步,利用AI实现水印的自动去除。因为水印在图像上的面积较小,所以直接对整幅图像进行水印去除显得过于粗暴,也会严重拖慢去除速度。

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    在Swift中创建可缩放的图像视图

    也许他们想放大、平移、掌握这些图像? 在本教程中,我们将建立一个可缩放、可平移的图像视图来实现这一功能。 计划 他们说,一张图片胜过千言万语--但它不一定要花上一千行代码!...medium.com/media/afad3… 在commonInit()中,我们将图像视图居中,并设置它的高度和宽度,而不是把它固定在父视图上。这样一来,滚动视图就会从图像视图中获得其内容大小。...这包括设置最小和最大的缩放级别,以及指定用户放大时使用的UIView(在我们的例子中,它将是图像视图)。让我们来设置滚动视图(为清晰起见,添加一些注释)。...我们将通过在我们的类中添加imageName字符串,并在字符串改变时更新UIImageView来实现。...让我们给我们的类添加另一个初始化器,这样我们就可以在代码中设置图像名称。 medium.com/media/074d4… 就这样了!现在我们可以像这样通过图片名称以编程方式初始化我们的视图了。

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    在注意力中重新思考Softmax:分解非线性,这个线性transformer变体实现多项SOTA

    研究者提出了 softmax 的一种新替换,不仅可以在一系列任务中实现与 softmax 相当甚至更好的性能,而且具有线性空间和时间复杂度。...同时,COSFORMER 还可以看作一种将相对位置偏差引入到高效 transformer 中的新方法。 实验 实验验证了 COSFORMER 在多种设置中的有效性。...首先,该研究使用 WikiText-103,通过自回归和双向语言模型(bidirectional)设置验证了 COSFORMER 在语言建模中的能力。...该研究进一步在 long-range-arena 基准上将 COSFORMER 与其他 transformer 变体进行比较,以了解其建模远程依赖关系的能力并展示对模型效率的比较分析 。...COSFORMER 在保持卓越建模和泛化能力的同时,总体上比其他线性变体实现了更好的效率。

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    【官方教程】TensorFlow在图像识别中的应用

    其中,我们发现一种称为深度卷积神经网络的模型在困难的视觉识别任务中取得了理想的效果 —— 达到人类水平,在某些领域甚至超过。...我们正在准备发布代码,在最新的模型Inception-v3 上运行图像识别任务。...你将学会如何用Python或者C++把图像分为1000个类别。我们也会讨论如何从模型中提取高层次的特征,在今后其它视觉任务中可能会用到。...如果你现有的产品中已经有了自己的图像处理框架,可以继续使用它,只需要保证在输入图像之前进行同样的预处理步骤。...实现迁移学习的方法之一就是移除网络的最后一层分类层,并且提取CNN的倒数第二层,在本例中是一个2048维的向量。

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    图像分类在乳腺癌检测中的应用

    这可能是医学成像中的一个问题,在这些医学成像中,诸如相机设置或化学药品染色的年龄之类的元素在设施和医院之间会有所不同,并且会影响图像的颜色。...示例图像可以在图2中看到。 ? 图2. BreakHist数据库的示例图像。 BACH数据集提供了400张图像,分为四类:正常,良性,原位和有创。良性肿瘤是异常的细胞团,对患者构成最小的风险。...BreakHist数据集提供了在多个缩放级别(40x,100x,200x和400x)下拍摄的约8000张良性和恶性肿瘤图像。这些组中包括的不同类型的肿瘤在下面列出。...多个缩放级别是模型鲁棒性的一个很好的起点,因为幻灯片图像的大小/放大倍数在整个行业中通常没有标准化。 为了减少计算时间,将所有图像缩放到224x224像素。...对测试集中的每个图像进行色彩增强,以产生原始图像的九种变体。这9个变体通过了CNN模型,并对其输出进行了多数表决,以确定原始图像的预测标签。

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    RetinaNet在航空图像行人检测中的应用

    一次RetinaNet实践 作者 | Camel 编辑 | Pita  航空图像中的目标检测是一个具有挑战性且有趣的问题。...RetinaNet是最著名的单级目标检测器,在本文中,我将在斯坦福无人机数据集的行人和骑自行车者的航空图像上测试RetinaNet。 我们来看下面的示例图像。...这样做的结果是,它在网络中的多个层级上生成不同尺度的特征图,这有助于分类和回归网络。 焦点损失旨在解决单阶段目标检测问题,因为图像中可能存在大量的背景类和几个前景类,这会导致训练效率低下。...训练后的模型在航空目标检测方面的效果可以参考如下动图: Stanford Drone 数据集 斯坦福无人机(Stanford Drone)数据是在斯坦福校园上空通过无人机收集的航拍图像数据集。...接下来我准备探索如何进一步调整RetinaNet 架构,在航拍物体检测中能够获得足够高的精度。

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    在 ArcGIS 中由激光雷达创建强度图像

    反射率是所用波长(通常是在近红外波段)的函数。 强度可用于帮助要素检测和提取以及激光雷达点分类,还可以在无可用航空影像时用于替代航空影像。...如果激光雷达数据中包含强度值,则可使用这些强度值绘制出类似黑白航空照片的图像。 创建 LAS 数据集图层 勾选扩展模块并在ArcCatalog 或“目录”窗口中创建 LAS 数据集 ?...(添加文件夹是递归选项;因此添加某个文件夹可以同时将所选文件夹中多个文件夹的 LAS 文件添加到 LAS 数据集中。) ?...保存后在ArcSence中加载LAS 数据集,可以看出这是一片村庄 ? 下一步是在仅使用首次回波的 LAS 数据集上定义点过滤器。打开图层属性 对话框,单击过滤器选项卡,然后单击第一个回波按钮。 ?...根据 LAS 数据集图层生成强度图像使用转换工具箱中的LAS 数据集转栅格。来将点强度值生成图像 ? 参数设置一般默认即可,采样值应根据数据的点间距进行设置。比较合理的值是平均点间距的两倍到四倍。

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    在Flutter中更快地加载您的图像资源

    本文主要介绍在Flutter中更快地加载您的图像资源 我们可以将图像放在我们的资产文件夹中,但如何更快地加载它们?...这是 Flutter 中的一个秘密函数,可以帮助我们做到这一点 — precacheImage() 很多时候(尤其是在 Flutter Web 中),您的本地资源图像需要花费大量时间在屏幕上加载和渲染...我们在 Flutter 中有一个简单而有用的方法,我们可以用它来更快地加载我们的资产图像——precacheImage()!...onError} ) 此方法将图像预取到图像缓存中,然后无论何时使用该图像,它的加载速度都会快得多。但是,ImageCache 不允许保存非常大的图像。...由于在此需要上下文,因此我们可以在可访问上下文的任何函数中添加 precacheImage()。我们可以将相同的内容放在第一个屏幕的didChangeDependencies()方法中!

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