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式中 ,M、 N分别为图像的宽和高，以像素为单位。在 a - b色度平面上,等效圆的中心坐标为 ( da , db ) ,半径为 M 。等效

因此引入等效圆的概念 ,采用图像平均色度 D和色度中心距 M的比值 ,即偏色因子 K来衡量图像的偏色程度。其计算方法如下式 ? ?      式中 ,M、 N分别为图像的宽和高，以像素为单位。...在 a - b色度平面上,等效圆的中心坐标为 ( da , db ) ,半径为 M 。等效圆的中心到 a - b色度平面中性轴原点为 ( a = 0, b = 0)的距离 D 。...由等效圆在 a - b色度平面上的具体位置,来判断图像整体的偏色。da > 0,偏红,否则偏绿。db > 0,偏黄,否则偏蓝。引入偏色因子 K, K值越大 ,偏色越严重。      ...cast=1.699       我们在测试一些明显偏色的图像。...cast =1.216 　综合来说，cast值不大于1.5我们可以认为其整体图像偏色的可能性不大，当然这个值取多少可能还是需要和实际情况结合的。

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    ​以边为中心的时变功能脑网络及其在自闭症中的应用

    然后，我们对完整的时变边权值集进行向量化，并通过线性插值重新采样以确保ETS和sw-tvFC估计包含相同数量的时间点，然后我们通过时间矩阵对整个边进行向量化，并计算方法之间的相似性(图2(a))。...相反，更长的窗口提供更准确的连接权重估计，但以时间特异性为代价。为了验证这一点，我们系统地改变了窗口的持续时间，并发现，对于非常短的窗口，所有帧的连接权重直方图都是高度双峰的(图2(b))。...该方法将FC分解为其精确的帧贡献，在每个时间点生成节点对之间的共波动幅度的估计值，从而避免了滑动窗口的需要。...有几项研究表明，事件时间的重要性(在电影的边界上，以响应电影中的上下文变化)，以及它们与认知过程和过去信息的再激活的相关性。...接下来，我们确定了RSS信号中的波谷，并定义了两种峰值振幅(两个波谷之间的最高峰值)和波谷到波谷的持续时间。RSS信号中的波谷(这里指局部极小值)定义为波谷值低于其两个直接相邻波谷值的时间点。

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    【机器学习】在向量的流光中，揽数理星河为衣，以线性代数为钥，轻启机器学习黎明的瑰丽诗章

    线性代数入门：机器学习零基础小白指南 欢迎讨论：如果你在阅读过程中对某些公式或内容有疑问，欢迎在评论区留言，大家一起交流进步！ 点赞、收藏与分享：觉得这篇文章对你有帮助吗？...你不需要担心自己的数学基础薄弱，每一个概念都会配以直观解释、示例和适合初学者的类比。通过本篇的学习，你将在脑海中构建起对数据表示和线性结构的基础认知，为后续的学习奠定牢固根基。...对于一个方阵 (A)，如果存在一个矩阵 A^{-1} ，使得： A \cdot A^{-1} = A^{-1} \cdot A = I 其中 I 是单位矩阵（对角线元素为 1，其他为 0 的矩阵...\mathbf{v} 为对应的特征向量。 3.2.2 几何意义 特征向量是一个方向，在矩阵变换下保持方向不变；特征值是对应的缩放因子。...，以及它们在机器学习中的重要性。

    11110

    Adv Drug Deliver Rev｜AI和ML在药物递送中的应用：以传染病的治疗为例

    通过此法训练的模型，可以泛化到没有见过的样本中，输出其预测值。 依据不同的分类方式，机器学习方法可以进行不同的分类。...在某种距离度量下，对一个测试样本的预测会考虑到其最近的k个训练样本点的类型。例如，其最近的k个训练样本中，A类占多数，B类占少数，则待预测的样本点的类型就有很大概率被预测为A类。...与传统的药代动力学建模不同，AI可以通过处理许多观测数据和发现数据中的模式来估计未知值，从而可以在不知道药物在体内代谢的规则的情况下估计药物的药代动力学参数。...不同AI模型在抗菌药物递送任务上的表现对比 特征提取方法因输入数据类型而异。对基因组而言，将病原体的基因组数据组装并分裂为k-mers，作为机器学习模型训练的输入特征。...参考资料 He S, Leanse L G, Feng Y.

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    PageObject（PO）设计模式在 UI 自动化中的实践总结（以 QQ 邮箱登陆为例）

    我们可以得到如下的信息： 1.2.1 方法意义 用公共方法代表UI所提供的功能 如企业微信的通讯录页面，其中有“添加成员”、“批量导入，导出”、“设置所在部门”、“删除”等功能，这些功能都可以封装成通讯录这个...[tb9ee6x295.png] 方法应该返回其他的PageObject或者返回用于断言的数据 我们既然以页面为对象进行业务操作，那么一个方法结束后必然要有返回值： 要么返回一个页面，这个页面可以是当前页...建模为不同的方法：对于登录页来说，就可以根据登录信息正确与否建模出正确登录、账号错误登录、密码错误登录等方法了 不要在方法内加断言 对一个测试用例的执行结果进行判断一定是在测试用例里的，方法只是提供给我们业务上需要的操作...1.3 PO的做法和优点 1.3.1 PO的做法总结 以页面为单位独立建模 隐藏实现细节 本质是面向接口编程 1.3.2 基于POM的用例组织结构 page ：完成对页面的封装 driver ：完成对...不如动手，下面以QQ邮箱登录为例，演示PO模式在UI自动化中的应用 2.1 登录场景预设 登录页面提供login功能——LoginPage类+login方法 登录页面内有多少元素并不关心，隐藏内部细节

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    PageObject（PO）设计模式在 UI 自动化中的实践总结（以 QQ 邮箱登陆为例）

    在 UI 自动化测试过程中，面对复杂的业务场景，经常会遇到这样的挑战： 简单的录制/回放速度快，但无法适应复杂场景； 编写自动化测试脚本比较灵活，但工作量大且可维护性差； 以往的封装技术（PageObject...）可以适应各种 UI 场景，但结构松散，无法在多项目中迁移； 因此，测试团队通常还需要一种定制测试框架，用以弥补现有框架的缺点。...由于测试框架基于 PageObject 设计模式，主要方向为 PO 改进，数据驱动，异常处理等，比如： 测试数据的数据驱动：将数据存储到外部 yaml 文件中，利用 yaml 工具进行数据读取； 数据步骤的数据驱动...，比如下面代码中的 goto_search_page 封装了点击搜索并跳转到 Search 页： Search 模块可以搜索一支股票，还可以获取股票的价格，比如下图： 封装代码如下： 最后对上述代码建立测试...PageObject（PO）设计模式在 UI 自动化中的实践总结（以 QQ 邮箱登陆为例）

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    机器学习在自动驾驶中的应用-以百度阿波罗平台为例【上】

    机器学习在自动驾驶中有举足轻重的地位，从环境感知到策略控制，都有它的身影。在本文中，SIGAI将以百度阿波罗平台为例，介绍机器学习在自动驾驶系统中的应用，揭开自动驾驶算法的神秘面纱。...关注过AlphaGo的同学都知道，在一次对战中，它下出了一个完全无法理解的棋，对于自动驾驶来说，这可能是一个灾难。...在列出了自动驾驶中所需要用机器学习解决的问题之后，接下来我们将以百度阿波罗平台为例，看看这些问题是怎么解决的。...从这里可以看到，他们采用了摄像机，激光雷达，毫米波雷达等多种传感器，用深度学习技术对这些传感器采集的数据进行分析，以确定车辆当前所处环境中的交通参与者，这里的参与者是指人，车等重要目标。...在这里，我们要建立目标与观测之间的对应关系。下面是一个数据关联示意图： ? 在上图中，第一列圆形为跟踪的目标，即之前已经存在的目标；第二列圆为观测值，即当前帧检测出来的目标。

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    在以 CentOS7.6 为基础镜像的 Docker 容器中通过 NFS 将内存挂载成高速硬盘使用

    CentOS7.6 为基础镜像的 Docker 容器中通过 NFS 将内存挂载成高速硬盘使用 文章目录 在以 CentOS7.6 为基础镜像的 Docker 容器中通过 NFS 将内存挂载成高速硬盘使用...4.1 本案例的缺点 4.2 拓展知识 4.2.1 把内存挂载成高速硬盘有 tmpfs 和 ramdisk 两种方案 4.2.2 Docker 容器的互联 4.2.3 在容器中的其他 NFS 解决方案...在已知的部署在 docker 容器云上某个应用中，读写非常频繁，对磁盘的性能要求极高，但是又不能在同一个容器内进行高强度读写。...在本文中已经对涉及到公司利益部分内容进行处理，例如：文中涉及到的镜像已经移除相关应用，直接以centos7.6.1810为基础镜像。...4.2.3 在容器中的其他 NFS 解决方案 nfs-ganesha 也是 NFS 在容器中的一个比较流行的解决方案。

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    CImage 类

    CImage::GetTransparentColor 检索透明颜色在颜色表中的位置。 CImage::GetWidth 检索当前图像的宽度（以像素为单位）。...xDest 目标矩形左上角的 x 坐标（以逻辑单位为单位）。 yDest 目标矩形左上角的 y 坐标（以逻辑单位为单位）。 bSrcAlpha 要用于整个源位图的 alpha 透明度值。...当 设置为 的默认值时，源位图将基于源像素的 alpha 值放置在目标 bBlendOpAC_SRC_OVER 位图上。 CImage::Attach 附加到 hBitmapCImage 对象。...CImage::GetWidth 检索图像的宽度（以像素为单位）。 int GetWidth() const throw(); 返回值 位图的宽度（以像素为单位）。...iIndex 调色板中颜色的索引。 CImage::SetPixelRGB 将 和 指定位置的像素设置为 、 和 指示的颜色（在图像中为红色、绿色、蓝色 (xyrgb RGB) 颜色。

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    【Kotlin 协程】Flow 异步流 ① ( 以异步返回返回多个返回值 | 同步调用返回多个值的弊端 | 尝试在 sequence 中调用挂起函数返回多个返回值 | 协程中调用挂起函数返回集合 )

    文章目录 一、以异步返回返回多个返回值 二、同步调用返回多个值的弊端 三、尝试在 sequence 中调用挂起函数返回多个返回值 四、协程中调用挂起函数返回集合 一、以异步返回返回多个返回值 ----...在 Kotlin 协程 Coroutine 中 , 使用 suspend 挂起函数 以异步的方式 返回单个返回值肯定可以实现 , 参考 【Kotlin 协程】协程的挂起和恢复 ① ( 协程的挂起和恢复概念...| 协程的 suspend 挂起函数 ) 博客 ; 如果要 以异步的方式 返回多个元素的返回值 , 可以使用如下方案 : 集合 序列 Suspend 挂起函数 Flow 异步流 二、同步调用返回多个值的弊端..., 该函数 () -> Unit 是 SequenceScope 类型的扩展函数 ; 任意传入一个匿名函数 , 该函数被自动设置为 SequenceScope 类的扩展函数 , 在其中的任何调用都默认调用的是...---- 如果要 以异步方式 返回多个返回值 , 可以在协程中调用挂起函数返回集合 , 但是该方案只能一次性返回多个返回值 , 不能持续不断的 先后 返回 多个 返回值 ; 代码示例 : package

    8.3K30

    鸿蒙元服务实战-笑笑五子棋（3）

    x number 是 路径结束时的 x 坐标值。默认单位：vp。 y number 是 路径结束时的 y 坐标值。默认单位：vp。...cp2x number 是 第二个贝塞尔参数的 x 坐标值。默认单位：vp。 cp2y number 是 第二个贝塞尔参数的 y 坐标值。默认单位：vp。...x number 是 路径结束时的 x 坐标值。默认单位：vp。 y number 是 路径结束时的 y 坐标值。默认单位：vp。...马赛克效果： 原理：将图像分割为小块，每个小块的像素值设置为该小块内像素的平均值，从而实现马赛克效果。...实现方式：使用getImageData获取图像数据，然后将图像分割为小块，计算每个小块内像素的平均值，再将该小块内所有像素的值设置为该平均值，最后使用putImageData将修改后的数据绘制回 Canvas

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    StretchDIBits函数

    XDest [入参] 角点的 x 坐标，以逻辑单位的目标矩形的左上角。 YDest [入参] Y 坐标，逻辑单位上的目标矩形的左上角。...XSrc [入参] 角的 x 坐标，以像素为单位，源矩形图像中。 YSrc [入参] Y 坐标，以像素为单位，源矩形图像中。...nSrcWidth [入参] 宽度，以像素为单位，源矩形图像中。 nSrcHeight [入参] 高度以像素为单位，源矩形图像中。...为确保打印时有适当的图元文件缓存池，在调用 StretchDIBits 之前，应用程序必须调用 CHECKJPEGFORMAT 或 CHECKPNGFORMAT 转义以验证打印机可分别识别 JPEG 或...然后该位图的所有像素将被视为表达在由这些成员所述的色彩空间种而不是设备上下文的源颜色空间中。

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    转换程序的一些问题：设置为 OFF 时，不能为表 Test 中的标识列插入显式值。8cad0260

    可这次我是想在此基础上，能变成能转换任何论坛的，因此不想借助他自带的存储过程。...先前有一点很难做，因为一般的主键都是自动递增的，在自动递增的时候是不允许插入值的，这点让我一只很烦，今天有时间，特地建立了一个表来进行测试 字段名 备注 ID 设为主键 自动递增 Name 字符型...'); 很明显，抛出一个Sql错误： 消息 544，级别 16，状态 1，第 1 行 当  设置为 OFF 时，不能为表 'Test' 中的标识列插入显式值。    ...PS1:今天公司上午网站出现问题，造成了很严重的后果，我很坚信我的同事不会犯connection.close()的错误，错误原因还没有查到，星期一准备接受全体惩罚 PS2：年会要到了，要我表演节目，晕死...，还演很抽象的人物，诶，看来以后在公司是没法见人了

    2.3K50

    Python OpenCV 霍夫（Hough Transform）直线变换检测应用

    该函数的返回值就是上篇博客提及的 （ θ,ρ ），其中 ρ 的单位是像素， θ 的单位是弧度。 既然是直线检测，那我们先把图像的边缘检测出来，通过之前学习的知识即可，加入滑动条，方便调参。...，也可以把它看成能检测到的直线的最短长度（以像素点为单位） # 在霍夫空间理解为：至少有多少条正弦曲线交于一点才被认为是直线 lines = cv.HoughLines(edges, 1.0, np.pi...cv.destroyAllWindows() 上述代码中，相关说明如下： 第二个参数为半径的步长，第三个参数为每次偏转的角度，即我们提及的 ρ 和 θ； rho 参数为极径 r， 以像素值为单位， 本案例使用...1 像素； theta参数极角 θ 以弧度为单位，本案例使用 1 度 (即 np.pi/180)； threshold 参数随便给的。...； rho：像素为单位的距离精度，double 类型的，推荐用 1.0； theta：以弧度为单位的角度精度，推荐用 numpy.pi/180； threshold：阈值； lines：输出的极坐标来表示直线

    1.9K12

    opencv-python图像处理常用方法整理（一）

    sigmaX实际上是σX，指的是在图像X向的标准差，为必要参数，如果未指定σY，则根据X的来设定 图像二值化函数threshold() 常用函数格式：dst = cv.threshold(src, thresh...cv.THRESH_BINARY_INV：当前点值大于阈值时，设置为0，否则设置为Maxval THRESH_TRUNC：当前点值大于阈值时，设置为阈值，否则不改变 THRESH_TOZERO：当前点值大于阈值时..., thresh2) 其中，像素值低于thresh1的会认为不是边缘，像素值高于thresh2的会认为是边缘，像素值为两个阈值之间的像素点若与被认为是边缘的像素点相邻，则也被认为是边缘。...霍夫变换HoughLines() 常用函数格式：lines = cv.HoughLines(src, rho, theta,thresh) 输出为一组检测到的直线，rho为以像素为单位的距离精度，theta...为以弧度为单位的角度精度，这里使用了极坐标来表示直线，thresh为阈值。

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