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《模式识别与智能计算》基于PCA的模板匹配法

算法流程：选取各类全体样本组成矩阵X,待测样品计算协方差矩阵S 根据S的特征值选取适合的矩阵C 使用矩阵C降维采用模板匹配开始多类别分类算法实现 PCA降维算法 def pca(x,k=0,percent...= 0.9): """ :function: 主成分分析法 :param X: 数据X m*n维 n表示特征个数，m表示数据个数 :param K: K表是要保留的维度...np.mean(x,axis=0) mean.shape = (1,n) x_norm = x - mean x_norm = x_norm.T # 将它变成行列分别为特征的矩阵...便于计算！！！...def neartemplet(x_train,y_train,sample): """ :function: 模板匹配法 :param X_train: 训练集 M*N M

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基于OpenCV的直方图匹配

例如，假设正常图像的像素强度在0到255之间变化。为了生成其直方图，我们只需要计算像素值为0的像素数量，然后计算1并继续到255即可。...计算CDF（累积分布函数）是均衡图像直方图的常用方法。在图2中，我们计算了在图1中创建的样本图像的CDF。此外，在图3中，我们显示了先前样本的均衡直方图。 ? 图2：计算CDF。 ? 图3：均方图。...然后，我们需要使用均衡后的直方图将A的每个像素映射到B。然后，我们基于B修改A的每个像素。让我们使用图6中的以下示例来阐明以上段落。 ?...图6：直方图匹配在图6中，我们将图像A作为输入图像，将图像B作为目标图像。我们要基于B的分布来修改A的直方图。第一步，我们计算A和B的直方图和均等直方图。...图7：直方图匹配示例。我们修改了左图像的直方图以匹配中心图像的直方图。图7示出了直方图匹配的示例。如大家所见，尽管最左边的图像是明亮的图像，但就对比度级别而言，可以将中心图像视为更好的图像。

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人岗智能匹配，基于记忆的深度文本匹配技术

基于在线招聘平台 Boss 直聘数据集的实验结果表明，本文提出的模型效果超过 state-of-the-art 的人岗匹配推荐方法，各评价指标均有显著提升。...现有针对人岗匹配推荐问题的研究通常集中在学习简历文档以及岗位描述文档自身的表示后计算双方的匹配度。...采用同样的方式可以得到带有偏好信息的岗位描述文档表示。以上述两个文档表示为输入，模型利用 MLP 网络计算匹配分数。...，此外我们还引入了基于深度匹配模型的方法 PJFNN[1] 和 AAPJF[2] 进行实验比较。...HRNNM：基于层级 GRU 编码的文档匹配模型 7. PJFNN：[1] 中提出的基于卷积神经网络的匹配模型 8.

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基于google protobuf的gRPC实现

1.Protobuf简介 Protobuf(Google Protocol Buffers)提供一种灵活、高效、自动化的机制，用于序列化结构数据。...由于网络协议是基于二进制的，内存中的参数值要序列化成二进制的形式，也就是序列化（Serialize）或编组（marshal），通过寻址和传输将序列化的二进制发送给B服务器。...5.基于google protobuf的gRPC实现我们可以利用protobuf实现序列化和反序列化，但如何实现RPC通信呢。...为简单起见，我们先介绍gRPC，gRPC是google构建的RPC框架，这样我们就不再考虑如何写通信方法。 5.1gRPC安装首先安装gRPC，安装命令如下所示。...6.基于google protobuf的RPC实现因为RPC需要我们实现通信，所以会有一定难度，代码量很大程度上也有增加，不方便在文中展现出来。

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基于随机游走的图匹配算法

SIGAI特约作者 Roger 上海交通大学博士生图匹配是计算机视觉和模式识别领域重要的NP难问题。...本文主要介绍了基于随机游走的图匹配算法RRWM [1]以及它在超图匹配上的扩展RRWHM [2]。...PageRank是在图上运行的：基于链接的指向关系，所有互联网页面构成了一个图结构。因此，通过构建网页之间的链接关系图，搜索引擎就能为所有网页计算权重并排序。 ?...本文介绍的基于随机游走的图匹配算法就将随机游走算法扩展到了图匹配问题中，用于计算图匹配问题中匹配关系的权重。伴随图在开始介绍具体算法之前，我们还需要最后一点预备知识。...总结本文主要介绍了计算机视觉图匹配算法中的一类经典算法：基于随机游走的图匹配算法RRWM，以及它在超图匹配中的扩展RRWHM。

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基于vue 表单验证插件Vaild的开发

false; } } return checkResult; } } export default Liang 使用方法在VUE中的main.js.../utils/Liang" Vue.use(Liang); 页面使用方法给表单必须用form标签包起来，给form增加ref属性，给对应的input增加对应的data-vaild正则验证属性，data-errmsg...增加对应的错误提示信息内容在提交的表单的按钮绑定请求方法，在请求前利用refs获取对应的表单然后利用封装好的this.Vaild进行数据校验

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burp暴力破解基于Token的表单

image.png 我们利用以前破解的方式进行破解，提示如下！...666666&token=679625cb843f4ba37e630426334&submit=Login 我们发现多了一个字段token=679625cb843f4ba37e630426334，抱着试一试的心态...，我们按照原来的方式破解。...我们按F12审查元素 image.png 表单中有一个hidden项，里面存的就是token。开启burpsuite代理，抓取数据包。...点击Refetch response，进行一个请求，即可看到响应报文，直接选取需要提取的字符串，上面的会自动填入数据的起始和结束标识。

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现代流式计算的基石：Google DataFlow

引言今天这篇继续讲流式计算。继上周阿里巴巴收购 Apache Flink 之后，Flink 的热度再度上升。...毫无疑问，Apache Flink 和 Apache Spark 现在是实时流计算领域的两个最火热的话题了。那么为什么要介绍 Google Dataflow 呢？...所以说，称 Google Dataflow 为现代流式计算的基石，一点也不为过。...是 Google 内部的流式系统，可以提供强大的无序数据计算能力。...Scalable implementation，基于 MillWheel 流式引擎和 Flume 批处理引擎实现的 Google Dataflow SDK，用户无需感知底层系统。

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Google的Titan与可信计算

近日，谷歌宣称定制Titan芯片，为谷歌的重计算负载主机，提供硬件验证的启动和端到端认证的信任根。...并声称在Google Cloud Platform中加固了服务器的各个层面，包括Google设计的硬件，受控的固件栈，OS镜像，加固过的hypervisor等。...基于Titan，谷歌宣称对Secure Boot进行了增强并且实现了基于硬件的身份加密系统。...总结陈词：确保服务器的启动过程的完整性这方面，现在比较流行的2种技术：基于UEFI的secure boot 和基于TPM的系统启动的度量。前者需要一个前提是Firmware本身是可信和完整的。...相比TPM，除了提供所谓的首指令完整性之外，Google的Titan更主动地去测量服务器启动过程中的每一个状态，并主动进行修改。这一点对可信计算的厂商来说应该是一个很好的参考。

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Excel公式练习52：获取多个工作表单元格区域的数据组成的数组

导语：继续研究来自于excelxor.com的案例。建议结合本文阅读原文，会了解更多的细节，会有更大的收获。本次的练习是：使用一个公式返回一个数组，该数组包含多个工作表中给定范围内的所有数据。...如果使用上述示例工作表，则公式返回的结果类似于： {18,"",19,63,"","",67;"",46,"","","L","",7;"N","Z","","F",70,19,"";"","","",..."O","","","V";24,"","","","R","","";"",5,"B",69,"C","","";"P","A",19,"","","K","B"} 为了保持一致，在任何公式中，指定的单元格区域...ROW(INDIRECT("A1:A"&ROWS(Rng_2)*COLUMNS(Rng_2)))-1)/ROWS(Rng_2))+1,)),)) 小结这个案例值得好好研究一下，在公式中应用了一些数学计算来获取结果...在原文的评论中，还有不少公式，有时间可以逐个调试，增强对公式的理解。

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基于 Google Colab 的 Milvus 使用教程

Google Colab 是谷歌开放的一款云服务工具，主要用于机器学习的开发和研究。...Google Colab 提供了免费的 Jupyter 云环境及 GPU 资源。它支持许多常用的机器学习库，集成了 PyTorch、TensorFlow、Keras 和 OpenCV。...使用 Google Colab 运行 Milvus Milvus 官方文档中推荐使用 Docker 启动服务。...但 Google Colab 云环境中目前不支持安装 Docker，且考虑到有人不会使用 Docker，因此本文将介绍源码编译的启动服务方式。环境准备我们将根据 Milvus 源码编译来启动服务。...milvus.drop_collection(collection_name=collection_name, timeout=10)   ‍ 写在最后感谢 Google Colab 提供的免费云服务

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动态表单的设计与实现（基于Vue ElementUI）

在xxx信息管理这种业务场景中我认为最常见的操作就是对字段的处理(例如查询、编辑等区域的表单、图表的列名、表格的列名)，而字段恰恰是最为 '规范的'，它有自己的名称、类型 name 它代表名称，类型为字符串...-- 动态表单的使用 --> 动态表单的简易实现的威力响应表单的事件可以在动态表单内部监听表单的事件(可查阅相关UI库文档)、当表单事件触发时对外传递事件(携带当前操作的字段信息、$event信息或arguments...) 自定义UI到表单的任意位置有时我们想在任意两个字段之间插入一个非通用的ui组件，我们可以通过具名插槽来实现 let fieldMap = { name: { name: 'name',...，需要大家结合自身的业务场景去填充各种各样的表单和相关的参数、事件

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工作表单元格超链接出错，可能是浏览器搞的

标签：Excel应用问题我们可以在工作表单元格中设置超链接，这样，当单击该单元格中的文本时，就会跳转到链接所指向的位置，例如工作簿中的其他工作表。...然而，今天在我制作工作表目录时，设置好链接后，竟然跳出如下图1所示的错误消息框。图1 在Excel中捣鼓了半天，才发觉不是Excel的问题，而是与浏览器有关。也就是说，没有将IE作为默认浏览器。...图2 3.在弹出的“注册表编辑器”的左侧窗口中，导航到Classes目录下的.html，路径如下： HKEY_CURRENT_USER\SOFTWARE\Classes。 4....如下图3所示，在右侧窗口中，右键单击“（默认）”，选取“修改”命令，将“数值数据”的值修改为“Htmlfile”。图3 5.关闭注册表编辑器。然后，重新打开工作簿，超链接可用了。

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文档驱动 —— 表单组件（六）：基于AntDV的Form表单的封装，目标还是不写代码

可以看下面的这个对比图，最右面的是官网的实例代码，非常长，一屏都没放下，中间的是一级封装，把a-input、a-select这类的组件封装起来，最左面是用for循环，遍历字段。 ?...= reactive(json.companyForm.formItem) // 表单需要的meta信息 // 根据meta 设置model for (var key in this.metaInfo...一个实现增删改查的页面里，往往需要数据列表、分页、查询、和表单，如果直接放在一个页面里，还是有点太乱，所以需要进一步封装，就是把添加和修改的表单单独封装在一个组件里面，这样外面的页面就是和表单组件、查询组件...多行多列的表单咋弄？ AntDV的Form表单似乎只能是单列或者单行的，没发现多行多列的方法。单列就是下面这样 ? 多行多列是这样 ? 难道现在都不需要这种多行多列的表单了吗？...这个还真写了，查询表单就是自己写的table，只是我发现表单验证的功能似乎被AntDV给封装到了Form表单里面，目前还没发现单独使用的方法。所以目前只好直接封装Form表单来实现表单验证功能了。

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Spread for Windows Forms高级主题(6)---数据绑定管理

下面的图表中展示了某个Spread控件中的一个表单，它的数据来自一个数据集；表单的底端有一行未绑定的行，计算表单中数据的平均值。 ?...下面的图表中展示了某个Spread控件中的一个表单，它的数据来自一个数据集；表单的底端有一行未绑定的行，计算了表单中数据的平均值。 ?...下面的表格展示了我们所使用的基于数据类型的单元格类型：数据类型单元格类型布尔值复选单元格日期时间日期时间单元格双精度浮点值，单精度浮点值，十进制值数值单元格 16位整型，32位整型，等等...下面的表格展示了我们所使用的基于数据类型的单元格类型：数据类型单元格类型布尔值复选单元格日期时间日期时间单元格双精度浮点值，单精度浮点值，十进制值数值单元格 16位整型，32位整型，等等...ChildViewCreated事件是在子表单创建后被触发的，但子表单直到最后才被创建好，并且只有子表单在控件中可见时它会被创建（这样布局的计算才会更快）。

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基于图像分割的立体匹配方法

2.图割算法计算机视觉领域的大部分问题可以转换为标号问题，在立体匹配中视差的求解就是对图像的像素在视察范围内的离散标号问题。...在实际应用场景中为了获取感兴趣区域的精细视差图，针对于以往基于图像分割的立体匹配算法复杂、计算量大，没有充分利用分割结果的信息等缺点，本文提出了一种基于图像分割的立体匹配方法。...4.基于图割算法的图像分割本文以图割算法为基本框架，采用基于图像分割的办法来实现对于感兴趣物体的立体匹配。由于彩色图像分割算法会影响到后期立体匹配的结果，所以选取合适的分割算法非常重要。...传统基于图割算法的图像分割将上式映射为求解对应加权图的最大流/最小割问题，对于低分辨率的简单图像交互分割效果良好但是计算复杂度较高，内存开销大。.../9591255 基于置信传播的立体匹配论文合集 : http://download.csdn.net/detail/wangyaninglm/9591256 基于稠密匹配的论文合集： http

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Google用基于Debian的gLinux取代了基于Ubuntu的Goobuntu

经过五年多的时间在内部使用其内部构建的基于Ubuntu的Goobuntu Linux发行版之后，Google决定用基于Debian Testing的gLinux代替它。 ?...然而，根据国外媒体的报道，谷歌决定放弃其基于Ubuntu的Goobuntu发行版，并替换为另一个名为gLinux的版本，显然，它基于Debian测试版本库。...那么Google为什么要搬到Debian呢？那么，他们似乎打算推动他们到上游。...换句话说，如果他们修补任何安全缺陷或修复一些错误，这些将立即在Debian软件库中供所有Debian GNU/Linux用户在他们的计算机上安装。...当然，这对于Debian社区来说是个好消息，对于Linux社区的其他人来说，这也是一个更好的消息，因为Google是Linux操作系统发展和采用的主要贡献者。

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基于深度学习的特征提取和匹配

特征匹配 MatchNet【3】 MatchNet由一个深度卷积网络组成，该网络从补丁中提取特征，并由三个全连接层组成网络计算所提取特征之间的相似性。...如图是UCN和传统方法的比较：各种类型的视觉对应问题需要不同的方法，例如用于稀疏结构的SIFT或SURF，用于密集匹配的DAISY或DSP，用于语义匹配的SIFT flow或FlowWeb。...DGC-Net【5】 DGC-Net（Dense Geometric Correspondence Network）【5】是一种基于CNN实现从粗到细致密像素对应图（pixel correspondence...为估计两个图像之间的相似性，计算源图像和目标图像的标准化特征图之间的相关体积。不同于光流法，直接计算全局相关性并在相关层前后做L2标准化以强烈减少模糊匹配（见图所示）。....||1是估计的对应图和GT对应图之间的L1距离，M(l)gt 是GT二值掩码（匹配掩码），表示源图像的每个像素在目标是否具有对应关系。

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基于深度学习的特征提取和匹配

---- 特征匹配 MatchNet【3】 MatchNet由一个深度卷积网络组成，该网络从补丁中提取特征，并由三个全连接层组成网络计算所提取特征之间的相似性。...如图是UCN和传统方法的比较：各种类型的视觉对应问题需要不同的方法，例如用于稀疏结构的SIFT或SURF，用于密集匹配的DAISY或DSP，用于语义匹配的SIFT flow或FlowWeb。...DGC-Net【5】 DGC-Net（Dense Geometric Correspondence Network）【5】是一种基于CNN实现从粗到细致密像素对应图（pixel correspondence...为估计两个图像之间的相似性，计算源图像和目标图像的标准化特征图之间的相关体积。不同于光流法，直接计算全局相关性并在相关层前后做L2标准化以强烈减少模糊匹配（见图所示）。....||1是估计的对应图和GT对应图之间的L1距离，M(l)gt 是GT二值掩码（匹配掩码），表示源图像的每个像素在目标是否具有对应关系。

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Google 提供基于AI的模糊测试框架

根据谷歌的说法，通过使用该框架在大型语言模型（LLM）的帮助下自动执行模糊测试方面，可以获得切实的安全提升。...他们指出，到目前为止，OSS-Fuzz 及其由 LLM 生成的改进模糊测试策略已经让 Google 在 cJSON 和 libplist 中发现了两个新漏洞，尽管这两个广泛使用的项目已经被模糊测试了多年...“这种人工智能驱动的补丁方法解决了15%的目标错误，为工程师节省了大量时间，”谷歌安全团队成员在他们的博客中写道。...“总的来说，打补丁最重要的部分不是自动化，而是安全，”普渡大学计算机科学助理教授Dave （Jing） Tian补充道。“事实证明，证明一个补丁完全符合其应有的作用并非易事，”他说。...oss-fuzz-gen项目地址：https://github.com/google/oss-fuzz-gen 文章来源：csoonline

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