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【Flutter】插件包选择 ( 查看文档是否全面 | 查看插件包的更新版本次数 | 查看使用示例 | 查看 GitHub 项目的 Star Fork Issues )

文章目录 一、插件包选择 二、查看文档是否全面 三、查看插件的更新版本次数 四、查看使用示例 五、查看 GitHub 项目的 Star Fork Issues 一、插件包选择 ---- 开发 Flutter...肯定要用到插件包 ; 在 https://pub.dev/ 中 , 管理者数量庞大的插件包 , 每个 Flutter 开发者都可以发布 Flutter 包 , 插件包的质量很重要 ; 本篇博客中主要介绍一些选择...Flutter 插件包的技巧 ; 选择一个图像处理相关的插件 ; 二、查看文档是否全面 ---- 点开一个插件 , 首先看该插件的文档是否齐全 ; 如果插件包连文档都没有 , 肯定不能用 ; 三...更新次数越多 , 说明该插件很活跃 ; 如果已经好几年没有维护 , 或者根本就更新了很少的次数 , 说明该插件不活跃 , 用的人少 ; 查看 Version 版本 , 该插件发布了多少个版本 ; 四、查看使用示例...---- 查看 Example 使用用例 , 插件作者是否给出了使用的用例 ; 五、查看 GitHub 项目的 Star Fork Issues ---- 点击右侧的 Repository (GitHub

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    scRNA-seq marker identification(一)

    目标 确定每个群集的基因标记 使用标记识别每个群集的细胞类型 要确定是否需要基于细胞类型标记重新聚类，可能需要合并或拆分聚类 挑战 对结果的过度解读 结合不同类型的标记标识 建议 将结果视为需要验证的假设...与相同细胞类型相对应的群集是否有生物学意义的差异？ 这些细胞类型有亚群吗？我们是否可以通过识别这些群集的其他标记基因来获得对这些细胞类型特性的更准确的识别？...我们可以使用Seurat探索几种不同类型的标记识别，以获得这些问题的答案。每种都有自己的优点和缺点： 识别每个群集的所有标记：该分析将每个群集与所有其他群集进行比较，并输出差异表达/存在的基因。...与多个条件配合使用时，可用于标识跨条件保留的细胞类型标记。 特定聚类之间的标记识别：该项分析探索了特定簇之间差异表达的基因。...各种条件下保守标记的鉴定 因为我们的数据集中有代表不同条件的样本，所以我们最好的选择是找到保守的标记。

    4.1K42

    康耐视VIDI介绍-蓝色定位工具（Locate）

    3.2标签和标记 用鼠标单击要识别的特征，即可使用蓝色定位工具执行标注。 单击特征后，将显示特征标识符，您需要为该特征指定一个标识符，该标识符将成为该特征的标签。...您还可以选择是否启用一致或不一致比例。启用一致后所有特征标签的形状都相同。...节点模型用于基于特征的几何位置来识别特征。 布局模型用于识别图像的特定区域中是否存在一个或多个特征。...如果工具已正确标记特征，请右键单击图像，然后选择接受视图。 如果工具错误地标记了特征，或者无法识别当前特征： 如果您遇到： (a.) 中的情况则工具已可以使用。 (b.)...如果工具错误地标记了特征，或者无法识别当前特征： 1.右键单击图像并选择接受视图。 2.再次右键单击图像，然后选择清除标记和标签。 3.手动标注图像中的特征。 B.如果您遇到 (a.)

    3.7K30

    单细胞分析：marker鉴定（11）

    目标 确定每个簇的基因标记 使用标记识别每个簇的细胞类型 根据细胞类型标记确定是否需要重新聚类，可能需要合并或拆分之前聚类的结果 3....对应于相同细胞类型的簇是否具有生物学意义的差异？这些细胞类型是否存在亚群？ 我们能否通过识别这些簇的其他标记基因来验证对这些细胞类型的鉴定结果？...评估标记基因 我们想使用这些基因列表来查看我们可以识别这些簇识别的细胞类型。让我们看看每个簇的Top基因。...识别每个簇的markers 关于分析的最后一组问题涉及对应于相同细胞类型的簇是否具有生物学意义的差异。有时返回的标记列表不能充分分离某些簇。...，我们有以下几个不同的选择： 通过实验验证我们识别的细胞类型的标记。

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    单细胞系列教程：marker鉴定（十一）

    目标确定每个簇的基因标记使用标记识别每个簇的细胞类型根据细胞类型标记确定是否需要重新聚类，可能需要合并或拆分之前聚类的结果3. 挑战存在过度解读结果的情况需要通过结合不同类型的标记进行识别4....对应于相同细胞类型的簇是否具有生物学意义的差异？这些细胞类型是否存在亚群？我们能否通过识别这些簇的其他标记基因来验证对这些细胞类型的鉴定结果？...评估标记基因我们想使用这些基因列表来查看我们可以识别这些簇识别的细胞类型。让我们看看每个簇的Top基因。...识别每个簇的markers关于分析的最后一组问题涉及对应于相同细胞类型的簇是否具有生物学意义的差异。有时返回的标记列表不能充分分离某些簇。...，我们有以下几个不同的选择：通过实验验证我们识别的细胞类型的标记。

    3.4K01

    基于YOLO的王者荣耀精彩时刻自动剪辑

    由于队友或者敌方英雄在击败对手时也会出现击败的特征，所以需要通过击败者的头像和技能区域识别是否为当前英雄的击败。...1.2 标记精彩时刻特征 我们基于之前所做的采用传统图像识别算法识别精彩时刻特征的项目来确定当前画面中是否存在精彩时刻特征。...相关成就特征，比如击败、五连绝世等位置和尺寸都是固定的，所以标记起来很简单。 1.3 标记英雄位置 检测英雄的位置，我们可以通过检测英雄血条的位置实现，这里仍然使用模版匹配的方法标记英雄的位置。...使用模板匹配时，我们发现： 由于不知道画面中具体存在几个英雄，所以不能只取匹配值最大的点；如果将大于某个阈值的点都算为英雄的话，由于大部分匹配值都很接近，所以阈值很难选择；而且，每个图片的阈值选择可能不同...SqueezeNet网络识别英雄，并判断两者是否相等；之后，如果相等则此时刻为精彩时刻的结束点，接下来向前追溯直到连续三秒没有出现敌方英雄，此时即为精彩时刻的起点；最后使用FFMepg命令裁剪、合并视频

    3.3K120

    scRNA-seq Clustering quality control（二）

    群集15对应于常规树突状细胞的标记识别(两个标记一致地显示表达)。...为了给我们选择PC提供信息，我们可以查看与UMAP图重叠的PC基因的表达，并确定我们的细胞群体是否被包括在内的PC分开。...然而，在对细胞类型执行群集的最终分配之前，我们希望使用标记识别来执行更深层次的分析。 ?...与相同细胞类型相对应的群集是否有生物学意义的差异？这些细胞类型有亚群吗？ 我们是否可以通过识别这些群集的其他标记基因来获得对这些细胞类型特性的更准确的识别？...标记识别分析可以帮助我们解决所有这些问题！！ 下一步将是进行标记识别分析，这将输出不同群集之间表达显著差异的基因。使用这些基因，我们可以确定或提高对群集/子群集身份的置信度。

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    NLP项目：使用NLTK和SpaCy进行命名实体识别

    在投诉或审查中是否提及特定产品? 这条推文是否包含某个人的名字？这条推文是否包含此人的位置？...本文介绍如何使用NLTK和SpaCy构建命名实体识别器，以在原始文本中识别事物的名称，例如人员、组织或位置。...现在，我们实现名词短语分块，以使用正则表达式来识别命名实体，正则表达式指示句子的分块规则。...使用函数nltk.ne_chunk（），我们可以使用分类器识别命名实体，分类器添加类别标签（如PERSON，ORGANIZATION和GPE）。...标记 在上面的示例中，我们在”实体”级别上处理，在下面的示例中，我们使用BILUO标记方案演示“标记”级别的实体注释，以描述实体边界。 ?

    7.3K40

    Tutorial | 单细胞转录组数据【细胞注释指南】

    基于标记的自动注释方法 > 为了标记单个细胞，最可靠的基于标记的注释工具之一是半监督类别识别和分配（SCINA）。 > AUCell是另一种很好的基于标记的标记方法，可以对单个细胞或簇进行分类。...如果存在冲突，大多数工具提供的标签置信度分数可以用来识别一个单一的高分标签。然而，不同工具之间的置信度分数并不统一，所以它们通常不具有可比性。冲突也可以通过多数规则的方法来解决，即选择最频繁的标签等。...这就需要doublet检测工具帮助确定集群是否由doublet组成。 一旦来自已知标记物的细胞类型信息被用尽，必须逐簇手动检查未被可靠注释的细胞。...然后手动研究所有标记基因，以找到可能有助于识别与其相关的簇的细胞类型的功能信息。...为了识别稀有细胞类型，在对细胞进行聚类之前，可能需要使用特征选择工具专门识别稀有细胞类型的标记（例如GiniClust85）。

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    谷歌推出“流体标注”AI辅助工具，图像标注速度提升3倍！（附论文）

    基于深度学习的现代计算机视觉模型（比如由TensorFlow对象检测API实现的模型）的性能取决于是否可以使用规模越来越大的标记训练数据集（如公开的图像）进行训练。...谷歌此次开发的界面可以让标记者选择要修改的内容和顺序，使他们能够高效地将精力集中在机器尚不了解的内容上。 对COCO数据集中图像使用流体标注界面的可视化。...置信度分数最高的片段用于对标签的初始化，呈现给标记者。 然后，标记者就可以：（1）从机器生成的候选标签中为当前片段选择标签。（2）对机器未覆盖到的对象添加分割段。...机器会识别出最可能的预生成段，标记者可以从中选择质量最高的一个。（3）删除现有段。（4）改变重叠段的深度顺序。...未来的目标是改进对目标边界的标记，进一步利用机器智能提升界面的速度，最终实现对界面的扩展，能够处理以前无法识别的分类，实现最高效、需求最大的数据收集。

    1.3K30

    独家 | 如何利用大规模无监督数据建立高水平特征？

    这篇文章的作者们喜欢利用未标记数据制作特定的分类特征识别器。（例如，使用未标记的人脸图像制作人脸识别器。）为实现这一目标，作者在大型数据集上制作了一个9层的自动稀疏编码器。...这篇文章的目的是只依靠未标记图像构建一个特定的分类特征识别器，同时这也是神经科学的构想：“人类大脑中存在高度特定类的神经元”，通常被非正式地称为“母神经元”。...在传统的计算机视觉中，大多数研究人员使用标记数据来获得这些识别器，然而大量数据时就比较困难。这个实验的成功说明，可以从未标记数据中学习高级特征和母神经元。...如上所述，来自1000万个Youtube视频随机选择的片段，他们通过使用OpenCV脸部识别得出结论，在1000万个采样片段中，面部出现的概率不到3％。...总结来看，使用大量数据和计算机力量，有可能实现仅使用未标签数据识别脸部和身体高级性能。另外，这种方法会比2012年ImageNet数据集的基准线表现要优越。

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    吓人！AI模型性能上不去真的不怪我，ImageNet等数据集每100个标签就错3个！

    作者 | 贝爽、陈彩娴 标签错误会破坏基准的稳定性，然而，令人没想到的是，大多数机器学习中使用的10个主流基准测试集普遍存在标签错误。比如，把“狮子”标记成“猴子”，把“青蛙”标记成“猫”。...图像数据集的标签错误示例 所有10个ML数据集上的所有标签错误演示如下： 在这个网站里，可以通过选择数据集和特定类别来查看被错误标记的数据。...在含有更正标签的CIFAR-10上：如果错误标记的示例的占比为5%，那么VGG-11的性能表现优于VGG-19。 传统意义上，ML从业者需要根据测试的准确性来选择部署模型。...因此，研究者提出了几个建议： 更正测试集标签 测试数据集是否受到不稳定基准的影响 考虑对带有噪声标签的数据集使用更简单/更小的模型 2 研究方法 那么，这些错误是怎么被发现的呢？...（注意，由于ImageNet测试集不公开，所以这里使用的是ILSVRC 2012 ImageNet验证集） 研究者向验证人员展示了这些错误标记的数据，并询问他们，这些数据的标记应该是：（1）给定标签，（

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    有效遮挡检测的鲁棒人脸识别

    所以，有提出一个有效的识别方法，由以下三个部分组成。 遮挡检测部分。...首先将给定图像分割为上下两个相等块，进行不同尺度和方向的Gabor小波变换产生特征，使用PCA降维后并用SVM对图像进行分类，判断图像的是否遮挡以及遮挡类型。 遮挡分割。...本次选取μ∈[0，7]，γ∈[0,4]，八个方向四个尺度的Gabor小波变换，其余参数根据经验选择。 因为相位是随时间变化的，所以选择幅度值作为特征矢量。...P(F/w)是观察场F对于标记值w的条件概率，也就是说，表示的是特定标记像素包含的灰度概率分布，明显是属于高斯分布的。 ?...总结 这种在遮挡情况下精确检测的人脸识别框架，使用马尔科夫随机场模型精确定位遮挡位置，然后从非遮挡位置提取特征用于人脸识别。实验结果表明该框架的方法要优于其他传统方法。

    1.7K20

    哈佛大学单细胞课程|笔记汇总 （九）

    （九）Single-cell RNA-seq marker identification 对于上面提到的3个问题，我们可以使用Seurat探索3种不同类型的标记识别来解答。...在不同条件下识别保守marker 由于使用的数据集中有不同条件的样本，因此最好的选择是找到保守标记。对应的函数需要在内部按样本组/条件分离出细胞，然后针对单个指定聚类执行差异基因表达测试。...针对每种条件计算基因水平的p值，然后使用MetaDE R软件包中的meta-analysis方法跨组进行组合。 在开始标记识别之前，我们将明确设置使用原始计数而不是整合数据。...评估marker genes 我们希望使用这些基因列表来识别这些clusters的细胞类型。我们可以看一下每个cluster的top基因看是否有任何提示。...，我们有一些不同的选择： 通过实验验证识别出细胞类型的有趣marker。

    4.3K12

    有效遮挡检测的鲁棒人脸识别

    这次主要分享一个比较热门的话，但是使用的传统方法的人脸检测，并且是在遮挡情况下的人脸检测，希望可以给大家带来一些帮助，谢谢！...首先将给定图像分割为上下两个相等块，进行不同尺度和方向的Gabor小波变换产生特征，使用PCA降维后并用SVM对图像进行分类，判断图像的是否遮挡以及遮挡类型。 遮挡分割。...本次选取μ∈[0，7]，γ∈[0,4]，八个方向四个尺度的Gabor小波变换，其余参数根据经验选择。 因为相位是随时间变化的，所以选择幅度值作为特征矢量。...P(F/w)是观察场F对于标记值w的条件概率，也就是说，表示的是特定标记像素包含的灰度概率分布，明显是属于高斯分布的。 ?...总结 这种在遮挡情况下精确检测的人脸识别框架，使用马尔科夫随机场模型精确定位遮挡位置，然后从非遮挡位置提取特征用于人脸识别。实验结果表明该框架的方法要优于其他传统方法。

    1.7K60

    SSD目标检测系统系统结构网络训练

    该系统分为以下几个部分： 神经网络部分：用作特征提取器，提取图像特征 识别器：根据神经网络提取的特征，生成包含物品位置和类别信息的候选框（使用卷积实现） 后处理：对识别器提取出的候选框进行解码和筛选（NMS...Y的均将其输出送到识别器，即最终识别器接受不同大小的feature map共(5+1)=6个（5个额外的输出层和1个基础网络输出），分别为10x10，5x5，3x3，1x1和两个19x19， 识别器 识别器使用卷积层构成...其中x为标记信息， ? ，当第i个default box被标记为属于类别p的第j个物体时， ? ，否则该标记为0。代价函数分为两个部分，第一个部分是分类精度，使用softmax损失函数，如下所示。...其他训练细节 正反例 保证正例：反例=1:3，由于一般正例远远少于反例，所以保留所有正例，并根据正例三倍的数量选择反例，选择的标准为置信度：即选择 高的反例。...图像预处理 输入图片随机选择进行以下处理： 输入原始图像 截取与物品IOU大于0.3,0.5,0.7或0.9的部分 随机截取图片部分 进行完以上随机选择后，随机对处理后的图片做翻转处理

    1.2K40

    第三章 2.1-2.3 误差分析

    我们思考现在是否为了避免在猫图中混入狗而开始做一个项目专门处理狗.而做一个这样的项目会花费宝贵的时间并且不知道是否会取得很好的效果,此时我们利用误差分析流程权衡利弊,是否需要针对这个问题进行改进....误差分析 首先,收集 100 个错误标记的开发集例子,手动检查,查看开发集中有多少错误标记的例子是狗....计算修改这些误差所能带来的识别率的提升 .如果这些错误标记的例子对于开发集评价系统不会产生很大的影响,不进行修改也是可行的.牢牢把握训练集的目的是:选择和评价 A 和 B 两种分类器 ?...Tips 无论使用何种修正方法,都要同时作用到开发集和测试集上.因为要保证它们来自相同的分布. 2.3 快速搭建你的第一个系统并开始迭代 如果你正在开发全新的机器学习应用,你应该尽快建立你的第一个系统原型...举语音识别的例子来说,如果你正在考虑一个新的语音识别系统,你有很多需要考虑的方面.你有很多需要做的事来改进语音识别系统. ?

    30120

    定制你的多模态模型：Yo’LLaVA 模型在视觉问题解答中的贡献 !

    个性化LMM最基本也是最重要的能力是识别个性化主体（例如）。实现这一目标的一个直接方法是创建用于训练图像的视觉识别问答模板。这些问题可以简单到问是否在照片中。...为了使模型能够识别图像中的主体，作者将训练图像与识别问答模板配对。这个过程涉及到询问一个特定的主体（例如）是否出现在照片中。...然而，仅使用识别数据进行学习并不能让模型与用户就识别之外的内容进行交流。例如，模型可能正确回答是否出现在图像中，但对于其他问题（例如，“详细描述”，见表7）可能会遇到困难。...为了平衡准确度（越高越好）和标记长度（越低越高效），作者选择作为作者最终模型的参数，这在此次消融研究中达到了91%的准确度。 图像数量。...仅在识别任务上进行训练（即确定是否在给定照片中）后，LLaVA可以在一定程度上识别主体（即70%），然而，它仍然无法执行文本对话任务。

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    实时车辆行人多目标检测与跟踪系统-上篇（UI界面清新版，Python代码）

    （3）目标检测、跟踪、计数功能的切换：选择左侧选项，可切换检测、跟踪、计数功能，选择“跟踪计数”可在目标上标记运动轨迹并计数。...读取当前视频帧可以使用OpenCV中VideoCapture的read()，该方法返回当前画面和读取标记，可通过标记判断是否到达视频最后一帧： # 遍历视频帧进行检测 for fr in tqdm(range...，我们可以使用NMS（非极大值抑制）技术去除： # 使用NMS去除重复的标记框 idxs = cv2.dnn.NMSBoxes(boxes, confidences, filter_confidence...多目标跟踪 通过上一节的介绍我们了解了如何使用YOLO进行目标检测，当在对视频中的多个对象进行检测时，可以看到标记框随着目标的移动而不断移动，那么如何才能确定当前帧中的对象与之前一帧中的对象是否是同一个呢...，该论文提出使用卡尔曼滤波器来预测先前识别出的物体的轨迹，并将它们与新的检测结果相匹配。

    1.5K51
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