首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往
  • 您找到你想要的搜索结果了吗?
    是的
    没有找到

    【Flutter 专题】126 图解自定义两侧对齐 ACETabBar 标签导航栏

    和尚在实践学习过程中,需要把 TabBar 标签栏默认居左,而 TabBar 默认是居中状态;和尚借此机会学习一下 TabBar 源码,稍微调整一下对齐方式; ACETabBar ACETabBarAlignType...对齐方式 和尚添加了一个 alignType 用于设置 ACETabBar 对齐方式;同时设置 isScrollable = true;当 isScrollable = false 时与 TabBar...TabBarState 中 TabBar 绘制过程中,多个子 Tab 通过 SingleChildScrollView 存放,最简单的方式,在 SingleChildScrollView 外添加可以设置对齐方式的...startIcon & endIcon 固定位图标 类似很多新闻类或商城类 app,在 TabBar 所在的左右两侧通常会有固定的图标或文字等小 Widget;而和尚也在设置完对齐方式后增加了...startIcon & endIcon 两个图标位; 源码分析 和尚在设置对齐方式的时了解到 _TabBarState 用于绘制展示是否可滑动的 TabBar,和尚增加两个 startIcon

    2.1K90

    Dedupe去重与实体对齐

    简介 Dedupe是一个python库,使用机器学习对结构化数据快速执行模糊匹配,重复数据删除和实体对齐。...单文件csv表格,同时对相似的记录打上标签 Dedupe操作实例: 从名称和地址的电子表格中删除重复的条目 将具有客户信息的列表链接到具有订单历史记录的列表,即使没有唯一的客户ID 收集竞选捐款的数据库,并找出同一人所做的捐款...相关文章 图神经网络(GNN)TensorFlow实现 Aminer学术社交网络数据知识图谱构建(三元组与嵌入) 基于知识图谱的问答系统Demo 图注意力网络(GAT) TensorFlow实现 知识图谱可视化...Demo ICLR2021图神经网络与知识图谱相关论文 冯诺依曼图熵(VNGE)Python实现及近似计算 神经网络高维互信息计算Python实现(MINE) 基于Embedding的实体对齐前瞻 GCC

    1.3K30

    大模型价值对齐:多维视角与前景

    2)技术与非技术层面:解决AI价值对齐需要采取双重视角,包括技术解决方案,如基于样本的学习,以及非技术框架,如治理和监管措施。...3)安全与治理:在人工智能中需要健全的安全与治理机制,来管理隐私、知识产权以及生成模型的潜在误用问题。...、监管实施、治理、问题挑战等话题深入交换了观点见解,从不同角度出发,剖析并肯定了“AI价值对齐”对人工智能行业发展的重要意义。...历次技术革命(比如蒸汽与电力)本质上是在替代我们的体力,其过程是缓慢的,其影响仅限于我们的身体(比如将我们的四肢从繁重的体力劳动中解放出来),给我们留下了充足的缓冲期,人类社会有足够时间去接受、适应并调整社会结构...第二是技术角度:分配更多研发资金用于人工智能安全和价值对齐研究,建议与发展人工智能能力的投入相当。第三是治理角度:通过模型评测等工作打通AI安全技术与治理,前沿AI的风险,需政府有效监管。

    45011

    跨模态对齐与跨领域学习

    1.2 跨模态对齐的常用方法 基于编码器-解码器的对齐方法:该方法利用两个或多个编码器对不同模态的数据进行编码,并通过对公共空间中的解码输出进行优化,从而实现对齐。...跨模态对齐与跨领域学习的结合 跨模态对齐与跨领域学习的结合在某些应用场景中尤为关键。例如,在多模态情感分析中,我们可能需要从图像和文本中同时提取情感特征,并将其结合到一个公共空间中。...C/C++ 验证思路与代码 为了更好地理解这些概念,下面提供一个简单的 C++ 实现示例,展示如何进行跨模态数据的简单对齐。...我们将使用两个简单的特征矩阵来模拟图像和文本特征,并利用简单的对齐算法将它们映射到公共空间。 4.1 示例描述 我们假设有两个模态的输入: 图像特征:用 3x3 矩阵表示。...跨模态生成模型:诸如 CLIP、DALL-E 等模型已经在跨模态生成和对齐上取得了巨大进展,可以结合这些最新研究进行更深入的探索。 结论 跨模态对齐与跨领域学习是当前深度学习领域中的重要研究方向。

    27910

    C语言-结构体:内存对齐与变量创建

    在结构体中,成员变量在内存中的排列并不是简单地按照声明的顺序紧密排列的,而是会考虑内存对齐的问题。...内存对齐是编译器为了提高数据访问效率而采取的一种策略。 内存对齐的原则大致如下: 第一个成员变量的偏移量是0。 每个成员变量的偏移量(即该变量在内存中的起始地址)必须是其类型大小的整数倍。...内存对齐的好处在于,它可以使得CPU访问数据时的效率更高,因为CPU访问内存时,通常是以块(例如4字节或8字节)为单位进行的。...如果数据没有对齐,那么CPU可能需要进行多次访问来读取一个完整的数据项,这会影响性能。 然而,内存对齐也可能导致结构体占用更多的内存空间。...了解结构体的内存布局和内存对齐机制,有助于我们编写出更加高效和可维护的代码。

    7810

    C语言结构体字节对齐 | 结构体与联合

    结构体字节对齐 结构体的空间大小: 结构体为了保证CPU的访问效率,默认采用内存对齐机制 对齐标准为结构体中基础数据类型的成员最大值 对齐标准和成员申明顺序有关 #include #...3.结构体的对齐规则 (1)第一个成员在相比于结构体变量存储起始位置偏移量为0的地址处。...(2)从第二个成员开始,在其自身对齐数的整数倍开始存储(对齐数=编译器默认对齐数和成员字节大小的最小值,VS编译器默认对齐数为8)。 (3)结构体变量所用总空间大小是成员中最大对齐数的整数倍。...(4)当遇到嵌套结构体的情况,嵌套结构体对齐到其自身成员最大对齐数的整数倍,结构体的大小为当下成员最大对齐数的整数倍。...共用体与结构体 共用体 #include #include union stu{ char a; short b; int c; };

    2.3K10

    明月机器学习系列017:人脸对齐与仿射变换

    我们所说的人脸识别通常是几个算法的集合,包括人脸检测,人脸对齐,人脸特征提取等。...在人脸检测之后,如果我们需要做人脸比对或者匹配,通常就需要先进行人脸对齐,这样在提取特征会更有效。所谓人脸对齐,其实就是将原来倾斜等的人脸转换成端正的。...原来的人脸对齐算法是从一个开源项目里拿来用的,因为效果还可以,所以就一直用着,最近发现这个算法有点问题,才抽时间这个算法撸了一遍。...人脸对齐 ---- 现在我们有一个人脸的box及其关键点,怎么进行对齐呢?...其在百科上的定义如下: 仿射变换,又称仿射映射,是指在几何中,一个向量空间进行一次线性变换并接上一个平移,变换为另一个向量空间。 更加严谨的定义如下: 简单说:仿射变换 = 线性变换 + 平移。

    3.7K30

    AI创新理念与路线之争:有效加速,还是超级对齐?

    有效加速与超级对齐分别代表了什么立场?这两种理念对我国AI发展有什么影响和启示?除了有效加速和超级对齐这两条路线,还有没有第三条?...论坛开幕腾讯公司副总裁、腾讯研究院总顾问杨健,大连理工大学人文学院院长、教授、中国伦理学会科技伦理专委会主任李伦出席开幕式并致辞。论坛开幕式由腾讯研究院研究员胡晓萌主持。...李伦(主持人):与西方社会相比,中国语境下对于“有效加速”与“超级对齐”有何不同?对于路线的实践需要考虑到哪些中国社会的独特之处?姚新:与西方社会相比,目标是不一样的。...闫坤如:有效加速对于技术的发展持一种乐观主义态度,超级对齐对技术的发展持悲观主义态度。但对于一个国家来讲,大力发展AI与提前评估预测AI技术带来的风险,并谨慎使用之间并不矛盾。...许多人认为超级对齐需要对齐人类的价值观,这是无法实现的。超级对齐需要处理好伦理共识与不同价值观之间的关系、统一的价值标准与不同应用场景之间的关系、终极的伦理意义与短期价值目标的关系。

    20710

    MTCNN算法与代码理解—人脸检测和人脸对齐联合学习

    and Alignment using Multi-task Cascaded Convolutional Networks》所言,采用级联CNN结构,通过多任务学习,同时完成了两个任务——人脸检测和人脸对齐...CNN架构(carefully designed cascaded CNNs architecture) 在线困难样本挖掘(online hard sample mining strategy) 人脸对齐联合学习...MTCNN效果好的后面2个原因在线困难样本挖掘和人脸对齐联合学习将在下一节介绍。...image.png 训练数据准备 MTCNN准备了4种训练数据: Negatives:与ground-truth faces的IOU < 0.3的图像区域,lable = 0 Positives:与ground-truth...,Negatives、Positives和Part faces通过WIDER FACE数据集crop得到,landmark faces通过CelebA数据集crop得到,先crop区域,然后看这个区域与哪个

    2.3K20

    深度学习之视频人脸识别系列二:人脸检测与对齐

    的网络结构如下图所示: 13-12-calibration-net,24-calibration-net,48-calibration-net的结构如下图所示: 该算法结合了V-J框架构造了级连的CNN网络结构并设计边界矫正网络用来专门矫正人脸框边界...第一个步骤:每个人脸局部特征使用attribute-aware网络检测并生成人脸局部图,其中一共五个特征属性: 头发、眼睛、鼻子、嘴巴、胡子。...兼并了速度与准确率,速度在GPU上可以达到99FPS,在 FDDB数据集上可以达到95.04准确率,具体如下图所示: 二、人脸对齐(部分参考于GraceDD的博客文章) 人脸对齐通过人脸关键点检测得到人脸的关键点坐标...,这样第三个点的坐标为: 代码如下: 经过上一步的处理之后,所有的图像都变成一样大小,并且又三个关键点的位置是保持一致的,但因为除了三个点对齐了之外,其他点并没有对齐。...Image_size为输出图像的大小; 三、 总结 本期文章主要介绍了人脸检测与对齐的相关算法,下一期我给大家介绍一下人脸表征的相关算法,即通过深度学习提取人脸特征,通过比较人脸特征进行人脸识别与验证

    2.1K20

    消灭 star 大作战--Front-end-tutorial

    写在前面 Github star 往往非常简单,点击一个按钮,就 star 了。但是你还去看它么,这就未必了。因此很多库长年累月的堆积在你的 star list 里面无人问津。...cloneDeep(sourceObject) 另外有一个神奇的方法就是借助于 JSON 的 parse 和 stringify 方法,当时我才看到这个方法的时候惊为天人,这个方法还可以用来判断两个对象是否相等...flex-start(默认值):左对齐 flex-end:右对齐 center:居中对齐 space-between:两端对齐,items 之间的间隔相等 space-around:每个 item 两侧的间隔相等...flex-start:与交叉轴的起点对齐 flex-end:与交叉轴的终点对齐 center:与交叉轴的中点对齐 space-between:与交叉轴连段对齐,轴线之间的间隔均匀分布 space-around...:每根轴线两侧的间隔相等 stretch(默认值):轴线占满整个交叉轴 Item 的属性: order flex-grow flex-shrink flex-basis flex align-self

    33660
    领券