写的主要内容偏题， 问的是“看什么书帮助提高写作水平”，答的主要是“如何判断写作水平是否提高/如何衡量写作水平” 2）为什么我没有围绕“看什么书”答？...根据写什么，就要看什么 所以我后来翻看其他网友的回答中，有一个“根据不同需求，有的放矢地阅读，来提高写作水平”，这个结论很棒。
前言 对于一套好看舒适的前端设计方案，风格统一是基本要求，其中必然包括字体的统一。...由于国产化进程的不断推进，冒出了不少基于 Linux 的国产操作系统，这就导致我们平时在 windows 上使用的好好的字体，在这些国产操作系统上就失效了，其原因是这些操作系统上没有安装对应的字体。...分析 我们的项目中用到了 ace_editor 脚本编辑器，通过圆度源码得知，它在计算光标位置时，依靠的是字体宽度，这就要求必须使用等宽字体才行，否则，会因计算位置错误而引起光标错位。...CSS 字体知识 熟悉 CSS 的同学应该都知道，我们可以通过 CSS 引入字体文件并定义字体名称，比如： // font.css /* 定义字体名称、引入等宽字体文件 */ @font-face {...font-size: 14px; font-weight: normal; } 结果 刷新页面后，重新测试，发现脚本编辑器中的字体显示为等宽字体，且光标位置也显示正常，问题得到解决。
问题来源：实际项目中，需要给出识别轮廓的长度和宽度。初步分析： ?...获得主方向后，下一步就是如何获得准确的长和宽。...最后存在一个问题，那就是这样一个图像，已经知道p0-03的坐标，和两条轴线的斜率，如何绘制4个角点？ ?...显然这就是结果不准确的原因。...但是走弯路并不可怕，只有不断、持续地思考，尽可能将现有的解决方法优化，才可能在面对新的问题的时候有更多的手段、更容易提出创造出“方便书写、效果显著”的算法。
在最新一期中，苹果介绍了如何让 Siri 根据用户所在地的不同，准确识别出用户提到的所在地周围的地点。 AI 科技评论编译如下。...近年来，由于深度学习技术的广泛应用，自动语音识别（ASR）系统的准确率有了显著的提高。...然而，人们目前主要是在通用语音的识别方面取得了性能的提升，但准确地识别有具体名字的实体（例如，小型本地商户）仍然是一个性能瓶颈。...我们可以找出造成这种困难（准确识别具名实体）的两个因素： 系统通常不知道如何表示用户可能怎么样发出模糊的实体名称 实体名称可能只在语言模型的训练数据中出现一次，或者根本没有出现。...这有助于我们更好地估计用户想要的单词序列。通过将用户的地理位置信息融合到Siri的自动语音识别系统中，我们已经能够显著地提高本地 POI 识别和理解的准确率。
又赶上这个活动图、单页乱飞的季节，对于一个好的页面除了内容、图片重要外，字体也是不容忽视的。这个看看Apple家常用的冬青黑、PingHei就全明白了。还有就是下图卫龙首页的例子。 ?...不过本文想要说的并不是设计，而是如何快速定位页面中某部分所使用字体名称。所推荐的这款利器名叫「WhatFont」，是一款浏览器插件，支持Chrome、Safari。...只要点击激活探测模式，就可以直接探测页面中任意文字部分，不像Inspector那样，会一股脑的把CSS所有属性全都给出来，WhatFont只会返回文字相关的CSS设置，并且借助myfonts提供的图片文字识别接口...，还可以探测图片中的字体。
因为你不可能长期针对某个商品进行监测，回到本文的主题， 如何技术地识别双十一里的“骗子”商品？...很容易想到使用爬虫工具，每天定时定点地爬取商品的销量跟价格；只要长期跟踪，就不怕你商家在双十一这一天耍花招了。 但是，谁去做爬虫呢？爬虫爬取的数据存放在哪里呢？...如果，电商平台是基于区块链的，那商品的交易数据，价格变动将非常客观地记录在区块链上，任何人想要修改造假，都非常困难。还有，某宝一直被诟病的刷单、买好评等弊端，将被区块链技术所解决。
在日常的工作中，我们经常会遇到这样的问题：发现一款很好看的字体，想要使用却发现不知道这款字体叫什么，或者，你很知道这款字体，很想用这款字体，但是又不确定这款字体是否可以商用.........这时，一款强大的字体识别工具可以很高效地救你于水火，今天小刀就来给我详细介绍下这款字体。...打开百度，搜索维权骑士—— 111.png 进入官网之后，点击顶部导航栏的原创检测，下拉至字体检测，点击进入； 微信截图_20200714120022.png 在字体检测页面，上传或拖拽文字到检测框...—— 微信截图_20200706162155.png 这里如果是出现结构较散，可以点击左键按钮，拖到同一个框里，组成需要检测的字体； 微信截图_20200706162155.png 点击开始检测即可获得检测结果...省心好用，检测速度快，准确率高，值得使用
看样子可以在R中识别图片的不同区域。刚好最近在做叶部病害，让我们来看看该如何操作以及效果如何。...通常衡量一种病害的发病情况，有两种衡量标准，即 定量 定性 定量（From R4PDE） 定性 (Scott and Hollins 1974) 为了评估植物病害严重程度的视觉估计是否足够准确，需要实际的严重程度值...在准备标准面积图(standard area diagrams, SAD)时也需要这些，SAD是在视觉评估之前或期间用作辅助的严重程度值的图解表示，以标准化并在不同评估者之间产生更准确的结果(Del Ponte...同时，将该软件包与其他软件进行了比较，以确定五种不同的植物病害的严重程度，结果显示在大多数情况下都能产生较为准确的结果。 pliman包 pliman包的使用，其帮助文档[4]解释的很清楚。...交互式识别 前面提到的都是自动识别，pliman也提供了「measure_disease_iter()」 函数用于交互识别，通过鼠标点点点去选中背景、健康和发病部位，进而识别出更准确的特征。
前言 本文将介绍一个准确率非常高的语音识别框架，那就是FunASR，这个框架的模型训练数据超过几万个小时，经过测试，准确率非常高。...本文将介绍如何启动WebSocket服务和Android调用这个服务来实时识别，一边说话一边出结果。 安装环境 安装Pytorch。...install -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 启动服务 执行server.py程序，启动上传音频文件识别服务
我们依旧以MNIST手写字体数据集，来看看我们如何使用tensorflow来实现MLP。 数据 数据下载 这里我们通过tensorflow的模块，来下载数据集。...optimizer = tf.train.AdamOptimizer(learning_rate=0.001) \ .minimize(loss_function) 准确性评价
更直观的感受、更精细的判断、更准确的预测...这些都是某种中间目标/中间价值，而非终极目标/终极价值。...一方面，一些大数据技术公司正在千方百计地鼓动农民和织布厂购买大数据（大数据时代的电子政务、大数据时代的品牌战略）。...不是说更准确的数据对电子政务完全没价值，但是投入产出比肯定不高，因为这些数据用抽样一样可以保证精度，数据再多，热机功率也无法突破极限。...）； 将市场交易信息汇总成实时数据供宏观政策决策不是大数据的价值（抽样也可实现），根据个人交易记录和行为特征降低在线交易的撮合成本是大数据的价值（更高效率的微观干预）； 目前排名第一答案中的『在知乎上如何能获得更多赞同...这项名为“CAPTCHA”的技术在2000年被发明时是为了防止垃圾邮件和不必要的骚扰，后来发明者又寻找到了使人的计算能力得到更有效利用的方法，发送两个单词，其中一个单词用来确认输入结果，另外一个机器无法识别的字符则随机发送给五个人
该库使用 dlib 顶尖的深度学习人脸识别技术构建，在户外脸部检测数据库基准（Labeled Faces in the Wild benchmark）上的准确率高达 99.38%。...识别图片中的人脸：识别每张图片中的人物。 ?...然后，你需要再建一个文件夹，包含你想要识别的图像文件： ?...注意事项 该人脸识别模型基于成年人照片训练，因此对儿童照片的识别效果不好。该模型默认比较阈值是 0.6，容易混淆儿童的面部。...在该 repo 中有一个 Dockerfile 示例，展示如何在 Docker 容器中运行内置 face_recognition 模型的 app（详见该网址：https://www.docker.com
自动驾驶车在行驶时，需要正确识别路上的交通标志。在这篇文章中，我们将教你如何使用深度学习，来训练汽车对交通信号进行分类，准确度高达 93% 。...LeNet 架构在这个问题上出人意料地出色，在 30 个时间点中，对于验证样本准确性为 98％ 。下图为精确性和错误性： ? 对模型从未接触过的测试样本时，准确度约为 93％ ，这是非常可靠的。...如果我们对图像进行增强，改变亮度，旋转，平移等增加样本大小，则可以进一步提高准确率。 可视化神经网络 虽然神经网络可以是一个很好的学习设备，但它们通常被称为黑盒子。...大多数的过滤器是黑色的，这意味着神经网络在该图像中没有识别出值得注意的标志。 ? ? 这不是超级有趣！ 附录： 德国交通标志数据集： http : //benchmark.ini.rub.de/?
/images/msyh.eot);} 利用这种方式，就可以在网页上显示用户的系统中不存在的字体。对于保证我们设计的一致性，减少图片的使用是非常有帮助的。 那么如何才能生成对应字体的EOT文件呢？...查阅资料后，找到了三个方法： 1、在线字体转换：Font Squirrel ? 这个网站为我们提供了一个在线的字体转换服务，缺点是对于字体文件的大小有限制，更适合用来转换英文类的字体。...这款软件能够分析你的网页中调用了哪些字体（应当是通过css判断出来）然后会从系统中选择对应的字体进行转换，生成的EOT文件，也会根据页面中用到的字体情况进行缩减，所以生成的文件比较小。...接着，WEFT会分析你的网页中用到了哪些字体。一般通用的字体，我们可以不选择嵌入，只对特定的字体进行转换。 之后，在选择生成文件保存的位置，就可以生成文件了。...嵌入任意字体
微信图片_20200706153157.png 这些情况在设计师或者运营同学中最为常见，那么到底怎么快速识别字体到底是什么字体呢？...今天我给大家推荐一款小工具，可以快速的识别图片中的字体到底是什么字体，有没有侵权！...1.61_1.jpg 第一步：截取图片 截取你希望检测的字体图片，最好是背景纯色，这样更便于快速识别图片中的字体； 微信截图_20200706162039.png 第二步：打开工具（重点步骤）...20200706162155.png 第三步：检测结果 强大的数据处理技术和高智能化识别内核，智能简化软件操作步骤，极速识别图片上的字体。...你以为这样就结束了，检测出的字体，还有侵权风险识别，比如本次检测的字体是站酷小薇LOGO体，它本身是一个可商用版权字体，检测结果就会提示【侵权风险低】，这样基本上就可以放心使用了。
现在，宾夕法尼亚州立大学，AccuWeather公司和西班牙阿尔梅里亚大学的一组研究人员，开发了一种计算机模型，可以帮助预报员更快，更准确地识别潜在的严重的风暴。...然后利用计算机视觉和机器学习技术，研究人员教计算机自动识别和检测卫星图像中的逗点状的云。这些可以帮助专家实时指出，在海量数据中可以把注意力集中在哪里，以便检测恶劣天气的出现。 ?...研究人员发现，他们的方法可以有效地检测出逗点状的云，准确率达到99％，每次预测平均为40秒。它还能够以64％的准确率预测恶劣天气事件，优于其他现有的恶劣天气检测方法。...“该方法可以捕获大多数人类标记的逗点状云，此外，还可以在它们完全形成之前检测到一些逗点状的云，并且我们的检测有时比人眼识别更早。”...气象学家和气候学家面临的一项重大挑战是了解地球观测卫星，雷达和传感器网络产生的大量且不断增加的数据，计算机化系统必须对数据进行分析和学习，以便能够及时正确地解释时间敏感应用中的数据，例如恶劣天气预报。
通过使用最近的一些方法，比如贝叶斯优化，该库被用来导航模型的可能空间，并学习推理特定配置是否能很好地完成给定任务。...该库专为大规模优化具有数百个参数的模型而设计，显式地用于优化机器学习 pipeline，并可选择在多个核心和机器上扩展优化过程。...另外：该库与 sklearn 自然集成，可以使用常用的模型和方法，能很好地控制时间； 如果你的首要任务是实现高准确率，并且不需要考虑长时间的训练，则使用 TPOT。...额外收获：为最佳模型输出 Python 代码； 如果你的首要任务是实现高准确率，依然不需要考虑长时间的训练，也可选择使用 HyperOpt-sklearn。...点击阅读原文或识别二维码，申请免费获取白皮书。 © THE END 转载请联系本公众号获得授权 投稿或寻求报道：content@jiqizhixin.com
加利福尼亚Riverside大学研究人员宣布发现了一种昆虫分类的新方法，较之以往的方法更加准确、快速和实用，其成功关键在于：现成的激光指针结合和大数据应用。...小的数据集结合非自然条件下数据，以最大限度提高数据收集，这有可能导致预测模型不准确(过度拟合)。 大数据出现，有助于缓解过度拟合。...利用这种方法，研究人员声称抓获了数千万的昆虫声音，在试验中为六大种类昆虫提供了一个准确的标签。...最终他们的模型可以准确区分79.44%的昆虫，期间包括10个不种类的昆虫(这包括来4～6项，关于雌雄性别的研究)。但研究两类昆虫时，模型准确率可以达到98.99%。...其相同种类雌雄分辨的准确率可以到到99%。 如果结合分析哪些昆虫是有害的，哪些是无害的，并达到一定的准确率，那么这种新的激光结合大数据的分析方法，无疑也就具有了一定的实用性。 摘自：比特网
这些指标对任何管理工程团队的人都很重要，从团队负责人到CTO，因为它们可以数据化地了解团队交付软件的效率。我想解释这些指标是如何计算的，以及它们真正反映出我们的团队表现。...如果我们定期向一组 URL 发送请求，可以准确定义事件时间跨度。明显缺点是假阴性，合成监控没发现服务宕机，因为尽管行为异常但返回了 200。近年来合成监控已日益复杂，可以进行更像端到端测试的监控。...我们如何获得更可靠的变更失败率？有三种可能的方法: 定义标准回滚流程。如果事件响应团队总是为失败的PR打标签或始终使用git rewind，您可以直接测量何时变更失败。...这些高层次指标可以帮助识别帕累托法则的益处，即小的变化带来大幅提升速度。 这些指标真正在告诉我们什么 需要认识到，DORA指标旨在反映开发团队的整体效率。...这些指标测量开发者平台实现开发速度的能力，也就是开发环境、部署系统和测试对轻松可靠地发布代码的效率。
论文地址https://arxiv.org/abs/1701.07717内容简介 这篇文章的主要贡献是只使用原始数据集进行半监督学习，提高行人重识别的Baseline。...说明一下公式是如何推导出来的： 如上图，公式(1)(3)(3)是交叉熵损失函数，LSR为了使标签更平滑，修改了q(k)函数，使得那些非ground truth类别也会分配到一个较低的分值.如公式(4)，...rank-1 accuracy=83.97%, mAP=66.07% 在在CUHK03上rank-1 accuracy = 84.6%, mAP = 87.4% 如下图： 思考： 一开始并没有弄清行人重识别的概念...，一直按照分类的思想去理解，论文有很多不能理解的地方，后来查阅资料，还有数据集了解到行人重识别一般指图像检索而不是图像分类。
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