PPT支持PowerBI插件，页面中的报告数据支持静态显示，也支持定时自动刷新，多个报告页面放在不同的PPT页面中，能实现滚动播放，特别适合数据大屏。...操作步骤STEP 1 在PPT中新建一个空白页面，点击菜单栏插入下的PowerBI插件。...图片STEP 2 在PowerBI线上版打开报告，点击上方的共享按钮，在跳出的对话框中选择PowerPoint，然后复制链接。...STEP 3 回到PPT中，将链接粘贴到中间的地址栏，点击插入按钮，报告就像显示在网页中一样显示在插件中。...STEP 8 点击菜单栏幻灯片播放下的设置，在跳出的对话框中，循环播放前挑勾。
在游戏开发中，我们经常会回使用到边框检测。我们知道，边框检测是计算机视觉中常用的技术，用于检测图像中的边界和轮廓。在Python中，可以使用OpenCV库来实现边框检测。具体是怎么实现的？...以下是一个简单的示例代码，演示如何在Python中使用OpenCV进行边框检测：1、问题背景：用户试图编写一个程序，该程序要求用户输入一个数字，然后在屏幕上绘制相应数量的矩形。然而，这些矩形不能重叠。...方法 2：限制随机范围这种方法可以对随机值进行编号，以便只在可用的位置生成矩形。这可以以多种方式实现，可能需要一些时间和精力来实现。...边框检测在图像处理、目标检测和计算机视觉领域有着广泛的应用，能够帮助识别物体的形状、边界和结构。通过使用OpenCV库，可以方便地实现边框检测功能。...所以说边框检测在实际应用中是很重要的，如有任何疑问可以评论区留言讨论。
以下是一个在swiper.js中实现分页滚动效果的示例，这个实现会让轮播每次滚动固定数量的幻灯片，而不是一次滚动一个，非常适合需要批量展示内容的场景。 Swiper分页滚动效果...：分页滚动核心配置：slidesPerView：设置每页显示的幻灯片数量slidesPerGroup：设置每次滚动的幻灯片数量（实现分页效果的关键）这两个属性配合使用，实现了"一次滚动固定数量项目"的分页效果交互增强...：顶部提供了配置控制器，可以实时调整每页显示数量和每次滚动数量支持循环播放切换导航按钮和分页指示器都可以控制滚动响应式设计：通过breakpoints配置不同屏幕尺寸下的显示效果在小屏幕上自动调整每页显示的项目数量用户体验优化...例如，当两者设置为相同值时，每次滚动会切换一整页内容；当slidesPerGroup小于slidesPerView时，则会实现部分滚动的效果。
而PHP这种灵活的语言可以有非常多的绕过检测的方式，经过研究测试，opcode可以作为静态分析的辅助手段，快速精确定位PHP脚本中可控函数及参数的调用，从而提高检测的准确性，也可以进一步利用在人工智能的检测方法中...，只不过opcode不会像class文件那种存在磁盘，而是在内存中直到PHP的生命周期结束。...这样的变量在PHP源码中以IS_CV标记； 这段opcode的意思是echo helloworld 然后return 1。...0x03 opcode在webshell检测中的运用 当检测经过混淆加密后的php webshell的时候，最终还是调用敏感函数，比如eval、system等等。...0x04 总结 在Webshell检测中，opcode可以： 1、辅助检测PHP后门/Webshell。作为静态分析的辅助手段，可以快速精确定位PHP脚本中可控函数及参数的调用。
今天在调试代码的时候，需要使用定时任务，我就用宝塔的定时任务运行了。
在View的源码中： /** * Called by a parent to request that a child update its values for mScrollX * and mScrollY...Scroller} * object. */ public void computeScroll() { } 通过注释我们可以看到该方法又父类调用根据滚动的值去更新View，在使用Scroller...来达到子View的滚动效果。 继续往下跟发现在draw()方法中回去调用computeScroll()，而draw()方法会在父布局调用drawChild()的时候使用。...Scroller.startScroll()方法被调用后会储存要滚动的起始位置、结束位置、持续时间。...所以我们可以在computeScroll()方法中去判断一下当前是否已经滚动完成，如果没有滚动完成， 我们就去不断的获取当前Scroller的位置，根据这个位置，来把相应的View移动到这里。
通常在自定义的View时使用，在View中定义一个私有成员mScroller = new Scroller(context)。...设置mScroller滚动的位置时，并不会导致View的滚动，通常是用mScroller记录/计算View滚动的位置，再重写View的computeScroll()，完成实际的滚动。...这是一个很重要的方法，通常放在View.computeScroll()中，用来判断是否滚动是否结束。...; import android.util.Log; import android.view.View; import android.widget.LinearLayout; import android.widget.Scroller...UI刷新，但是invalidate只能在UI线程中调用，postInvalidate则在非UI线程中调用 scrollTo scrollTo(x,y)是View的方法，其中x,y参数可以理解为View的左上角坐标从
传统的焊缝检测主要依赖于人工检查，这不仅效率低下，而且容易受到人为因素的影响，导致检测结果不一致。为了解决这些问题，机器视觉技术被引入到焊缝检测中，提供了一种高效、准确且可重复的解决方案。 ...与传统的焊缝检测方法相比，机器视觉检测具有高效率、高精度、自动化程度高等优势2。随着技术的不断进步，机器视觉检测在焊缝检测中的应用将不断扩展和深化，朝着智能化、多维化、柔性化等方向发展。 ...机器视觉焊缝检测的应用场景 机器视觉技术在焊缝检测中的应用广泛，涵盖了汽车制造、航空航天、造船等多个行业。在汽车制造中，焊接质量对车辆的安全性和耐用性至关重要。...在航空航天领域，焊接质量直接关系到飞行器的安全性和可靠性，机器视觉技术能够提供高精度的焊缝检测，确保每一个焊缝都符合严格的质量标准。...机器视觉技术在焊缝检测中的应用，不仅提高了检测效率和准确性，还为智能制造和质量控制提供了强有力的技术支持。随着技术的不断进步，机器视觉焊缝检测将会在更多领域得到应用和推广，助力工业自动化迈向更高水平。
在标准的Fast-RCNN中，RoI池层之后获得每个前景对象的卷积特征；使用这些特征作为对抗网络的输入，ASDN以此生成一个掩码，指示要删除的特征部分（分配0），以使检测网络无法识别该对象。 ?...尽管在大规模检测基准（例如COCO数据集）上对大/中型对象已经取得了令人印象深刻的结果，但对小对象的性能却远远不能令人满意。...此外，为了使生成器恢复更多细节以便于检测，在训练过程中，将判别器中的分类和回归损失反向传播到生成器中。...在具有挑战性的COCO数据集上进行的大量实验证明了该方法从模糊的小图像中恢复清晰的超分辨图像的有效性，并表明检测性能（特别是对于小型物体）比最新技术有所提高。 ?...（B）基线检测器可以是任何类型的检测器（例如Faster RCNN 、FPN或SSD），用于从输入图像中裁剪正（即目标对象）和负（即背景）例，以训练生成器和判别器网络，或生成ROIs进行测试。
时间因素是B2B销售预测的关键因素： 销售过程是漫长的并会划分为多个阶段 财政年度被划分为不同的报告周期（例如，季度） 销售是离散的，而不是连续的 结论就是，在B2B销售中，不准确的结束时间将比不准确的机会金额对销售预测的影响更大...相同百分比的错误如果发生在关闭时间上则意味着你将在2012年7月5号关闭这个业务机会，你在第二季度的Forecast将会被影响100k！...避免时间陷阱 幸运的是，这里有几种方法来取保的结束日期是相对准确的。 1. 将过期的日期剔除 我们多少次惊讶的发现销售管道中的业务机会有很多结束日期是已经过去的时间。...比较，判断和记录 在历史转化率，持续时间以及赢单率（你的动态的销售管理）都会帮助你的销售代表改善业务机会关闭时间的主观性 5....倒推销售流程 衡量结束日期的一个好的方法是从此结束日期倒推整个销售流程。
场景背景在前端开发中，我们经常遇到需要渲染大量数据列表的场景。最近在开发CodeBuddy的代码文件浏览功能时，我需要展示一个包含上千个代码文件的列表。...初始实现中，直接渲染所有元素导致了严重的性能问题：页面加载缓慢、滚动卡顿，甚至造成浏览器崩溃。...ticking.current = false; }); ticking.current = true; } }; return handleScroll;};// 在组件中使用...，性能得到显著提升：指标传统渲染虚拟滚动提升初始加载时间1200ms150ms8倍内存占用85MB12MB7倍滚动FPS10-1555-604-6倍实践中的挑战与解决方案1....，但需要注意：适用场景：最适合相同或相似高度的项目，动态高度会增加复杂性权衡考虑：虚拟滚动增加了代码复杂度，应在真正需要时使用渐进增强：可以先实现固定高度版本，再扩展支持动态高度在CodeBuddy项目中
选自towardsdatascience 本教程将介绍如何使用 OpenCV 和 Dlib 在 Python 中创建和运行人脸检测算法。同时还将添加一些功能，以同时检测多个面部的眼睛和嘴巴。...级联分类器在包含检测目标的几百个样本图像以及不包含检测目标的其他图像上进行训练。 我们如何检测图上是否有人脸呢？...因此，区域 D 中的像素之和可以简单地计算为： 4+1−(2+3)。 这样我们仅使用 4 个数组值就计算出了矩形 D 的值。 ? 人们应该知道矩形在实际中是非常简单的特征，但对于人脸检测已经足够了。...在训练该模型时，变量如下： 每个阶段分类器数量 每个阶段的特征数量 每个阶段的阈值 幸运的是，在 OpenCV 中，整个模型已经经过预训练，可直接用于人脸检测。...在实现实时人脸检测算法之前，让我们先尝试在图像上简单检测一下。
1）在 DLL_PROCESS_ATTACH 事件中 创建线程 出现卡死的问题 通常情况下在这事件中仅仅是创建并唤醒线程，是不会卡死的，但如果同时有等待线程正式执行的代码，则会卡死，因为在该事件中...，任何启动的线程都会由于LdrLoadDll中的LdrpLoaderLock 进入锁定状态而处于等待，无法进入线程函数，所以也就永远无法检测到正式执行的机会。...所以解决办法就是 在 DLL_PROCESS_ATTACH 事件中，仅创建并唤醒线程即可（此时即使是唤醒了，线程也是处理等待状态），线程函数会在DLL_PROCESS_ATTACH事件结束后才正式执行（...2）在DLL_PROCESS_DETACH中结束线程出现卡死的问题 同样的原因，该事件是调用LdrUnloadDll中执行的，LdrpLoaderLock仍然是锁定状态的，而结束线程最终会调用LdrShutdownThread...解决办法同样是避免在 DLL_PROCESS_DETACH事件中结束线程，那么我们可以在该事件中，创建并唤醒另外一个线程，在该新的线程里，结束需要结束的线程，并在完成后结束自身即可。
选自towardsdatascience 作者：Maël Fabien 机器之心编译 参与：高璇、张倩、淑婷 本教程将介绍如何使用 OpenCV 和 Dlib 在 Python 中创建和运行人脸检测算法...级联分类器在包含检测目标的几百个样本图像以及不包含检测目标的其他图像上进行训练。 我们如何检测图上是否有人脸呢？...因此，区域 D 中的像素之和可以简单地计算为： 4+1−(2+3)。 这样我们仅使用 4 个数组值就计算出了矩形 D 的值。 ? 人们应该知道矩形在实际中是非常简单的特征，但对于人脸检测已经足够了。...在训练该模型时，变量如下： 每个阶段分类器数量 每个阶段的特征数量 每个阶段的阈值 幸运的是，在 OpenCV 中，整个模型已经经过预训练，可直接用于人脸检测。...在实现实时人脸检测算法之前，让我们先尝试在图像上简单检测一下。
转载自丨3d tof原文地址：在OpenCV中基于深度学习的边缘检测推荐阅读：普通段位玩家的CV算法岗上岸之路（2023届秋招）在这篇文章中，我们将学习如何在OpenCV中使用基于深度学习的边缘检测，它比目前流行的...边缘检测在许多用例中是有用的，如视觉显著性检测，目标检测，跟踪和运动分析，结构从运动，3D重建，自动驾驶，图像到文本分析等等。01 什么是边缘检测？...然而，在真实的图像中，梯度不是简单地在只一个像素处达到峰值，而是在临近边缘的像素处都非常高。因此我们在梯度方向上取3×3附近的局部最大值。...以下是这篇论文的结果：05 在OpenCV中训练深度学习边缘检测的代码OpenCV使用的预训练模型已经在Caffe框架中训练过了，可以这样加载：sh download_pretrained.sh网络中有一个...mean：为了进行归一化，有时我们计算训练数据集上的平均像素值，并在训练过程中从每幅图像中减去它。如果我们在训练中做均值减法，那么我们必须在推理中应用它。
模型评估与优化在模型训练完成后，需要进行评估和优化。使用测试集验证模型的性能，调整超参数，通过交叉验证等手段提高模型的泛化能力。重点是确保模型在未来的真实场景中能够准确预测财务欺诈。...欺诈交易检测通过构建机器学习模型，可以检测信用卡交易中的欺诈行为。模型可以考虑交易金额、频率、地点等特征，识别异常交易模式。例如，如果一张信用卡在短时间内在不同国家进行多次交易，可能存在欺诈风险。...内部欺诈检测在企业内部，员工可能通过虚构交易或滥用权力进行欺诈。通过机器学习，可以分析员工的行为模式，识别异常活动。例如，如果某员工在短时间内频繁修改财务记录，可能存在内部欺诈风险。...强化学习在欺诈检测中的应用发展方向之一是引入强化学习算法，使欺诈检测系统能够不断学习新的欺诈模式，以适应欺诈者不断变化的手法。...传统的监督学习在面对新型欺诈行为时可能会表现不佳，而强化学习通过与环境的不断交互学习，可以更好地应对未知的欺诈模式。在强化学习中，系统将被赋予探索新策略的能力，从而更好地适应变化中的欺诈手法。
这里简单介绍一个自己写的检测某个进程是否存在的bash小脚本。直接上代码。 1 2 3 4 5 6 7 8 #!...echo "Running" else echo "Not Running" fi 举例使用 比如我们启动了一个这样的进程python -m SimpleHTTPServer 8000,我们想检测这个进程是否存在
数据统计在性能检测中的应用 https://www.zoo.team/article/data-statistics 前情提要 本文根据 2022.05.28 日，《前端早早聊大会》 的“性能”...在之前的分享中我们已经有同学对《 如何从 0 到 1 搭建性能检测系统》 做了分享，这里就不再赘述，后面主要分享下数据分析以及修复优化工具两个模块。...CDN 指标变化： 同时我们还注意到请求中 CDN 的使用率近三年来，每年有近 10 % 的增长，在性能优化的过程中的重视程度也在逐渐提高。...流程控制 首先就是刚才提到的在公司业务中接入流程控制，首先会对上线的版本进行性能预检测，如果不符合对应页面类型的指标阈值限制，则限制发版流程。 2....fr=aladdin) 中重要的应用之一，采用了非监督学习的方式，检测要测试的样本是否为模型中的离群点。
在互联网系统中，当下游服务因访问压力过大而响应变慢或失败，上游服务为了保护系统整体的可用性，可以暂时切断对下游服务的调用。这种牺牲局部，保全整体的措施就叫做熔断。...该配置仅适用于 HTTP/1.1 协议，因为 HTTP/2 协议可以在同一个 TCP 连接中发送多个请求，而 HTTP/1.1 协议在同一个连接中只能处理一个请求。...为了专门应对这种情况，Envoy 中引入了异常检测的功能，通过周期性的异常检测来动态确定上游集群中的某些主机是否异常，如果发现异常，就将该主机从连接池中隔离出去。...在分布式系统中，必须了解到的一点是，有时候“理论上”的东西可能不是正常情况，最好能降低一点要求来防止扩大故障影响。...Envoy 中还有一些其他参数在 Istio 中暂时是不支持的，具体参考 Envoy 官方文档 Outlier detection。
边缘检测在许多用例中是有用的，如视觉显著性检测，目标检测，跟踪和运动分析，结构从运动，3D重建，自动驾驶，图像到文本分析等等。 什么是边缘检测？...Canny边缘检测算法 1983年，John Canny在麻省理工学院发明了Canny边缘检测。它将边缘检测视为一个信号处理问题。...然而，在真实的图像中，梯度不是简单地在只一个像素处达到峰值，而是在临近边缘的像素处都非常高。因此我们在梯度方向上取3×3附近的局部最大值。 ?...在OpenCV中训练深度学习边缘检测的代码 OpenCV使用的预训练模型已经在Caffe框架中训练过了，可以这样加载： sh download_pretrained.sh 网络中有一个crop层，默认是没有实现的...mean：为了进行归一化，有时我们计算训练数据集上的平均像素值，并在训练过程中从每幅图像中减去它。如果我们在训练中做均值减法，那么我们必须在推理中应用它。
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