前言 LBP（Local binary pattern）是一个易理解且有效的局部图像特征，应用很广泛。它具有旋转不变性和灰度不变性的显著的有点。...它将各个像素与其附近的像素进行比较，并把结果保存为二进制数。由于其辨别力强大和计算简单，局部二值模式纹理算子已经在不同的场景下得到应用。LBP最重要的属性是对诸如光照变化等造成的灰度变化的鲁棒性。...它的另外一个重要特性是它的计算简单，这使得它可以对图像进行实时分析。...LBP基本特征的提取 1.先奖图片转为灰度图 ? 2.获取图片的宽度和高度 ? 3.创建一个空的输出图像，大小是原来的宽度高度减2，因为3*3的算法最两边是算不到的，所以我们用减2的大小。 ?...4.根据源图的值计算LBP ? 5.输出图像 ? 然后我们看一下输出的结果 ? 上图基本特征全部显示了出来，效果还是不错的。
新闻体博客的写法可以遵循以下步骤： 一、选择主题：选择你希望报道的新闻事件或话题。确保主题具有新闻价值，能够引起读者的兴趣。 二、收集信息：在撰写博客之前，收集有关主题的相关信息。...五、展开叙述：在博客的主体部分，详细叙述新闻事件或话题的经过。确保使用客观、中立的语言，并提供足够的背景信息，以便读者理解事件的来龙去脉。...六、引用和链接：如果可能的话，引用相关人士的观点或评论，并链接到其他可靠的新闻来源或相关资源。这可以增加博客的可信度，并为读者提供更多信息。...七、添加图片和视频：如果适用的话，添加与新闻事件或话题相关的图片和视频。这可以增强博客的视觉吸引力，并帮助读者更好地理解内容。...八、总结：在博客的结尾部分，对新闻事件或话题进行总结，并提供你的观点或看法。确保总结简洁明了，并与标题和导语相呼应。 九、校对和发布：在完成博客后，仔细校对以确保没有语法、拼写或格式错误。
因此,大部分研发人员把更多的精力放在对数据的预处理上。他们期望通过对数据特征的抽取或者筛选来达到提升模型性能的目的。...因为我们计算词频的目的在于找出对所在文本的含义更有贡献的重要词汇。...下面的代码对“20类新闻文本分类”问题进行分析处理,列举上述两种文本特征量化模型的使用方法,并比较他们的性能差异。...使用CountVectorizer并且不去掉停用词的条件下,对文本特征进行量化的朴素贝叶斯分类性能测试 #从sklearn.datasets里导入20类新闻文本数据抓取器。...那么交叉验证得出的准确性有着很大的波动,最好的模型性能表现在选取前7%维度的特征的时候; 如果使用前7%维度的特征,那么最终决策树模型可以在该分类预测任务的测试集上表现出85.71%的准确性,比起最初使用全部特征的模型性能高出接近
8个新闻作品从300多个参赛作品中脱颖而出，获得了最终的“数据新闻奖”。...在全球新闻界，“数据新闻”（也称“数据驱动新闻”）已经不再停留于一个新名词，它代表着新闻业正在进行的一系列如火如荼的实践。...众多媒体专家看好数据新闻的前景。“精确新闻学”的奠基人、美国北卡罗来纳大学教堂山分校荣休教授菲利普·迈耶如此强调推行数据新闻的时代意义：“现在是个信息过剩的时代，对信息进行处理很重要。...数据新闻业务的开展则为记者提供了一种全新的解题思路，即基于更大的样本量，采取数据挖掘与统计的量化研究方法，更全面、完整地报道重大新闻主题。...其次，采用科学的分析方法，数据新闻可以帮助媒体从支离破碎的信息中发现规律和趋势，使新闻报道更多地聚焦一些新鲜的主题。
---- 本次主要修改方案 1.需要把以前的获取用户信息的api接口替换掉 现在我们使用button按钮与关联的交互事件来获取我们的用户信息： 云函数： // 云函数入口文件 const cloud...然后我们获取到我们想要的用户的openid，根据openid我们来查找我们创建的数据库中是否有我们这一条openid下的用户信息。...如果没有，我们这个钩子函数将查找不到我们的用户数据，所以就不执行下方的方法。并且我们用一个wx:if的方法来实现一个button按钮的显示或隐藏的效果。...如果，我们的的钩子函数没有执行成功，也就是说是一个新用户还没有登录过本小程序，所以我们的用户头像还是一个默认的用户头像。...2.增加用户管理系统 当我们点击并进入我们的用户管理的一级页面时，我们先给用户显示该用户登录的账号在小程序上创作的作品！
从比较小的规模成长到现在这么大的规模，遇到很多问题。 移动新闻类服务有几个特点： 1.新闻是基础需求之一，使用频率属于次高级别，比通讯类服务低，比电商类服务高。...这是新闻，不像小说，新闻的特点是短、时效性强，用户进来好友阅读圈，看几天前看过的东西有什么用？另一个例子，就是个人中心，做个性化，比如点击别人的头像可以打开这个人发表过评论。...现在我们是按5秒的监控级别。 下面介绍一个有损服务实例，就是我们突发新闻push的一次经验。 突发新闻的特点是瞬间峰值极高，这点跟其他亿级产品有一些不同。...对于新闻客户端未来的挑战，我觉得有两点： 一个是视频时代的挑战。越来越多的内容带有视频，而视频带来的流量跟图片的数量级完全不同。这是关于突发、大流量支持方面，新闻客户端未来的挑战。...手机随时随地让用户可以跟踪，参与一场多媒体的互动直播。如果这个scale推广到微信新闻，手Q新闻的规模呢？在很快的将来，就会到来。 注：文章转载自infoQ
作者丨黄浴@知乎 来源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/78053406 编辑丨计算机视觉life 计算机视觉需要图像预处理，比如特征提取，包括特征点，边缘和轮廓之类。...---- 特征提取 • Discriminative learning of deep convolutional feature point descriptors【1】 该方法通过卷积神经网络（CNN...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。...训练数据来自合成的变换，也应用于相机姿态估计的问题。 如图所示，一对输入图像被馈入由两个预训练的CNN分支组成的模块，这些分支构成一个特征金字塔。...相关层从金字塔的粗层（顶）获取源图像和目标图像的特征图，并估计它们之间的成对相似性。
概述 语音识别是当前人工智能的比较热门的方向，技术也比较成熟，各大公司也相继推出了各自的语音助手机器人，如百度的小度机器人、阿里的天猫精灵等。...但训练这些模型的第一步就是将音频文件数据化，提取当中的语音特征。...---- MP3文件转化为WAV文件 录制音频文件的软件大多数都是以mp3格式输出的，但mp3格式文件对语音的压缩比例较重，因此首先利用ffmpeg将转化为wav原始文件有利于语音特征的提取。...代码如下： import wave import json def Read_WAV(wav_path): """ 这是读取wav文件的函数，音频数据是单通道的。...API生成的MP3文件进行上述过程的结果。
计算机视觉需要图像预处理，比如特征提取，包括特征点，边缘和轮廓之类。以前做跟踪和3-D重建，首先就得提取特征。...特征提取 • Discriminative learning of deep convolutional feature point descriptors【1】 该方法通过卷积神经网络（CNN）学习鉴别式补丁表示...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。...训练数据来自合成的变换，也应用于相机姿态估计的问题。 如图所示，一对输入图像被馈入由两个预训练的CNN分支组成的模块，这些分支构成一个特征金字塔。...相关层从金字塔的粗层（顶）获取源图像和目标图像的特征图，并估计它们之间的成对相似性。
简介： 图像特征提取和匹配是计算机视觉和图像处理中的重要任务。它们在图像识别、目标检测和图像拼接等各种应用中发挥着至关重要的作用。...一种流行的特征提取算法是尺度不变特征变换 (SIFT)，它被广泛用于检测和描述对尺度、旋转和光照变化不变的稳健特征的能力。...在本文中，我们将探讨如何将 SIFT 与流行的开源计算机视觉库 OpenCV 一起用于图像特征提取和匹配。 输入图像：让我们首先加载要在其上执行特征提取和匹配的输入图像。...OpenCV 提供了一个cv2.xfeatures2d.SIFT_create()函数来创建我们可以用于特征提取的 SIFT 对象。我们可以指定各种参数，例如要检测的关键点数、倍频程数和对比度阈值。...一种流行的方法是蛮力匹配器，它将输入图像中的关键点描述符与另一幅图像中的关键点描述符进行比较，以找到最佳匹配。OpenCV 提供了一个可用于暴力匹配的cv2.BFMatcher类。
代码已放到Github：Gaussic Github 1、关键词来源 百度新闻的首页显示了当前的热搜新闻词： 点击红框中的更多就会进入全部的热搜词的页面，其页面链接是：http://news.baidu.com...cmd=1&class=reci： 检查后面的代码，发现这些关键词都是后台JS获取的，直接爬取是不可行的： <div class="content...国足复制冰岛奇迹 周杰伦胖13公斤 3、按关键词抓取新闻 每一个关键词的方块，点进去就是该关键词的新闻页面： 在之前的JS文件中，各方块对应的代码如下所示： a.setContentStageInfo...按关键词抓取新闻标题、链接、数据源与发布时间： query_word = '43人中国旅行团护照在瑞典被抢' news_base_url = 'http://news.baidu.com/ns...new.qi-che.com/shehuiredia/xinwen-20160706270778.html', '来源': '汽车中国', '发布日期': '2016年07月06日', '标题': '今日头条新闻
上面的图片就是我的博客未来的布局简图了，现在来好好讲一讲这个布局 这个布局借鉴了我关注的许多博客，不过也加了一些自己想法进去 首先就是第一行的导航栏了，但我这个并不是导航栏 因为我的博客里计划只放文章，...不需要太多的功能，所以我把导航栏改成了标题栏 黄色的方框里是我博客的名字，也相当于是一个 logo吧，绿色的部分我计划每小时随机显示一条名言（或者鸡汤？）...下面分为两列，左边的一列用来显示文章列表 右边的一列作为侧边栏，用来显示我的头像、简介、文章分类、外链之类的内容 文章列表计划做个响应式的布局，在 PC端就像上面的图片显示的那样 每篇文章作为一卡片，封面图交叉显示...卡片的第一行显示文章的标题，第二行显示文章的一些相关信息，第三行新显示文章的摘要，所有内容全部左对齐。...去掉标题栏之后瞬间清爽简洁了很多有么有 这里对原来的页面做了一些小改动，原来在移动端里靠边显示的封面图居上显示，并且标题也移动到封面图的最下沿，然后再是文章信息和摘要。
另外，Google进军浏览器市场的野心从上个月的Mozilla开发人员大会上似乎可略窥一斑。众所周知，上个月的Mozilla开发人员大会是由Google承办并在其场地里召开的。 ...自从Google16.6亿美元的公开上市成功后，投资者与业内人士纷纷猜测说，Google可能推出新的产品来谋求新的利润增长点。 ...其中有曾经参与IE浏览器开发的前BEA和微软公司的雇员AdamBosworth，参与过微软下一代图像引擎开发的JoeBeda，Sun公司的Java与应用程序接口方面的专家Joshua Bloch。...一位知名的博客JasonKottke最近表示：“Google正在投重金进行JavaScript桌面程序的开发。...Kottke在谈及Google的网页浏览器时说：“这种浏览器可能具有搜索功能，它能够观察你正在浏览什么，并把相关的页面建议以及搜索结果告诉你，或者在你书写网络日志的时候告诉你相关的新闻页面，在你进行电子邮件操作的时候
Kafka：新闻发布站的比喻 Kafka就像一个忙碌的新闻发布站，它能够处理和分发大量的实时信息。通过新闻发布站的比喻来详细解释Kafka中的各个知识点、设计思想，结合具体的代码和面试常问的问题。...在Kafka中，Broker是Kafka的服务器，负责接收和存储Producer发送的数据。 Topic：这就像新闻的分类，比如国际新闻、体育新闻等。...就像一个新闻发布站，它可以接收来自各种来源（比如各种系统和服务）的新闻（即数据），然后将这些新闻实时地发布给订阅了相应新闻主题的读者（即消费者）。...就像一个新闻发布站，如果编辑（即Broker）处理新闻（即数据）的速度跟不上记者（即Producer）产生新闻的速度，或者读者（即Consumer）阅读新闻的速度，那么就会形成瓶颈。...就像新闻发布站和图书馆，新闻发布站（即Kafka）更适合处理实时的、大量的数据流，而图书馆（即RabbitMQ）更适合处理复杂的、需要保证顺序和可靠性的消息。
厌倦了网易新闻无处不在的喷子，尝试了一下腾讯新闻，果然顿时清净了很多，当然这不是重点。个人感觉腾讯新闻客户端的Toast比较不错，相对于系统默认的Toast，更加能起到提醒的作用。...Occurs"); toast.setView(toastView); toast.setGravity(Gravity.NO_GRAVITY, 0, 0); toast.show(); Toast默认的位置为底部水平居中...该方法接受三个参数，一个Gravity常量，一个x（水平）方向上的偏移量，一个y（竖直）方向上的偏移量。 如果我们想让位置向右我们需要增加x方向上的偏移量，如果想让位置向下，增大y方向上的偏移量。...多说 我们可以根据自己的需求去设置图片，文字，背景色等样式来定制想要的Toast。 注意，涉及到长度宽度字体大小相关的建议放到dimens文件，便于我们进行设备适配。 示例下载 百度网盘
Reuters数据集下载速度慢，可以在我的repo库中找到下载，下载后放到~/.keras/datasets/目录下，即可正常运行。 构建神经网络将路透社新闻分类，一共有46个类别。...完整代码 欢迎Fork、Star 路透社数据集 Reuters数据集发布在1986年，一系列短新闻及对应话题的数据集；是文本分类问题最常用的小数据集。...输出向量的每个数表示不同的类别； 最后一层网络使用softmax激活函数--网络会输出一个46类的概率分布。每个输入最终都会产生一个46维的向量，每个数表示属于该类别的概率，46个数加起来等于1....最好的损失函数为categorical_crossentropy---衡量两个概率分布之间的距离：网络的输出向量和标签的真实分布向量。...在测试数据上进行预测： predictions = model.predict(x_test) 在预测结果中概率最大的类别就是预测类： np.argmax(predictions[0])#第一条新闻的预测类
概述 自动化新闻生成是一种利用自然语言处理和机器学习技术，从结构化数据中提取信息并生成新闻文章的方法。它可以实现大规模、高效、多样的新闻内容生产。然而，要实现自动化新闻生成，首先需要获取可靠的数据源。...它可以根据不同的数据类型、主题、风格和语言，构建完整的新闻报道，并实现大规模的新闻内容生产。...自动化新闻生成有许多优势，例如： 可以快速地响应事件，提高新闻时效性 可以覆盖更多的领域和角度，提高新闻多样性 可以减少人工成本和错误，提高新闻质量 可以根据用户的偏好和反馈，提高新闻个性化 2....在新闻报道中，爬虫技术用于从新闻网站中提取有关事件、事实和数据的信息。...这些数据可以为自动化新闻生成提供有力的支持，使新闻报道更加高效和多样化。自动化新闻生成和爬虫技术的结合代表着新闻报道的未来，值得我们进一步探索和应用。
动机 特征工程通常被称为创建性能更好的机器学习模型的秘密武器。只要有一个出色的特征就可能是你赢得Kaggle挑战的门票！...在接下来的几点中，我们将重点介绍在自然语言处理(NLP)中大量使用的一些最重要的方法。 删除标签：我们的文本经常包含不必要的内容，如HTML标签，分析文本的时候这不会增加多少价值。...idf (w, D)是w这个单词的逆文档频率，可以通过计算语料库中的文档的总数C除以w这个词的文档频率的对数变换得到， 这基本上是文档的语料库词w的频率。...链接准则的选择控制了合并的策略。链接准则的例子有Ward、Complete、Average等。该准则对于选择每一步合并的簇对(最低级的单个文档和较高级的簇)非常有用，它基于目标函数的最优值。...因此，随着时间的推移，这些经过尝试和测试的方法在各种数据集和问题中都证明是成功的。下一步将是利用文本数据上的特性工程的深度学习模型的详细策略！ ?
从节点下面还可以有从节点，形成一个图的结构 主从复制的优点 数据冗余：主从复制实现了数据的热备份，是持久化之外的一种数据冗余方式。...下面我们就来看看他是如何实现的？首先要了解几个概念 主节点和从节点的复制偏移量 主节点和从节点会各自维护一个复制偏移量 ( offset )，代表的是主节点向从节点传递的字节数。...通过比较主节点和从节点的 offset 可以判断数据库状态是否一致，如果两者的 offset 相同，则一致，否则不一致；也可以根据两者的 offset 找出从节点缺少的数据。...保存的数据有两方面： 最近传播的写命令。为什么最近呢？...因为队列长度固定，老的命令会被新的取代 队列中每个字节对应的复制偏移量 当从服务器重新连接上主机时，会通过 psync 命令把自己的offset发给主节点 如果offset之后的数据全部在队列中，执行部分重同步
Grace是一款友好更好用且功能丰富的WordPress博客主题。 它天生属于自媒体、极客用户。它提供多样化的文章分类样式，大图、小图、多图、推广文章样式，更好的展示网站逼格好看文章配图。...内置了许多个性化的功能，能够满足您的各种需求。...易用的后台操作 Grace 内置强大的后台自定义设置中心，满足您在后台自定义功能，调整布局，管理小工具，优化搜索引擎，优化用户浏览体验的更多可能。...小工具支持滚动悬停，用户浏览信息量暴涨，更利于广告及重要信息的展示 良好浏览器兼容 主题能够良好的兼容各大主流浏览器。为了更好的体验，ie11以下的版本或者360之流，我们已经拒之门外。...多样的短代码 主题提供多种短代码样式，让您的文章排版更多样，告别千篇一律、单调。 更多的主题特色及体验，还需您细致品味。 主题下载 本地下载
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
云直播
对象存储
腾讯会议
