类似于css的思想，这个其实就是先定义一下样式然后调用，调用的时候也可以修改，大多数参数也能猜（确信
6. 复制第二个图层“米扑2”为“米扑3”，输入文字“米扑科技公司”，调节字体颜色
科研绘图在国外已经非常流行，且被高度重视，国内科研人员也越来越重视科研方面的绘图。
MOT数据集格式简介 MOT15数据集下载：https://pan.baidu.com/s/1foGrBXvsanW8BI4eybqfWg?pwd=8888 以下为一行gt示例： 1,1,1367,
随着学习的深入，我们的知识也在不断的扩展丰富。树结构有没有让大家蒙圈呢？相信我，学完图以后你就会觉得二叉树简直是简单得没法说了。其实我们说所的树，也是图的一种特殊形式。
通常，我们做上图那个三角形，一般都是做张图，而且需要两张，因为一般都是下拉菜单的效果，需要有个hover的样式，箭头是反的。那是不是有更好的办法呢，毕竟要用两张图片来解决这么一个小问题太浪费资源了，于是，下面我要用一个剑走偏锋的方法来解决这一问题，用到的只需css的一个属性，就是border-width
YOLOv5发布至今，已经迭代多个版本，是唯一基于pytorch框架的YOLO系列的模型框。简单易用，特别适合自定义目标检测与对象检测。只要用了Pytorch版本YOLOv5框架，可以毫不夸张的说两个小时就可以学会目标检测。
祝大家中秋国庆双节快乐！ 回过头来，我们在编程过程中，经常会遇到各种各样的问题。然而，很多问题都无法解决，网上夹杂着各种冗余的回答，甚至需要看自己多年前的博客来解决。为更好地从事科学研究和编程学习，后续将撰写各类常见错误及解决方法的汇总笔记，希望对您有所帮助。
我们知道人脸识别在这几年应用相当广泛，人脸考勤，人脸社交，人脸支付，哪里都有这黑科技的影响，特别这几年机器学习流行，使得人脸识别在应用和准确率更是达到了一个较高的水准。
作为UML图例中的重要角色，通过许多（静态）说明性的模型元素（例如类、包和它们之间的关系，这些元素和它们的内容互相连接）描述系统静态结构，帮助我们快速了解、理清系统中对象之间的关系。
实现效果 ---- codes ---- \documentclass[UTF8]{ctexart} \usepackage{tikz} \usetikzlibrary{shapes,arrows} \begin{document} \pagestyle{empty} % 无页眉页脚 \tikzstyle{startstop} = [rectangle,rounded corners, minimum width=3cm,minimum height=1cm,text centered, draw=b
之前，我们介绍了一位神奇的本科生，他在数学课上用Vim+LaTeX，全程手打出1700页课堂笔记，速度直追老师的板书。
https://github.com/HarisIqbal88/PlotNeuralNet
实例分割：实例分割是物体检测+语义分割的综合体。相对物体检测的边界框，实例分割可精确到物体的边缘；相对语义分割，实例分割可以标注出图上同一物体的不同个体（羊1，羊2，羊3...）
【GiantPandaCV导语】本文主要介绍最最最基础的tikz命令和一些绘制CNN时需要的基础的LaTeX知识，希望能在尽可能短的时间内学会并实现使用tikz这个LaTeX工具包来绘制卷积神经网络示意图。
基于2-channel network的图片相似度判别 原文地址：http://blog.csdn.net/hjimce/article/details/50098483 作者：hjimce 一、相关理论 本篇博文主要讲解2015年CVPR的一篇关于图像相似度计算的文章：《Learning to Compare Image Patches via Convolutional Neural Networks》，本篇文章对经典的算法Siamese Networks 做了改进。学习这篇pape
一系列的大小相等的图片平铺，利用CSS布局只显示一张图片，其余隐藏。通过计算偏移量利用定时器实现自动播放，或通过手动点击事件切换图片。
可以看到这条SQL用内连接（INNER JOIN）把客户表（CUSTOMER）和产品表（PRODUCT）连接起来了。
作为一名科研人员，也许你经常会在不同类型的论文中看到各种令人称赞的算法框图或者神经网络框图，作为一名AI从业者，你经常需要在你的论文、Poster或者Slide中添加一些神经网络框图，作为新手的我也经常遇到这个问题，但是一直并没有找到一个好的工具，很多大佬们都说利用PPT或者Visio等就能绘制成功，我的想法是这样的，尽管很多工具都能完成同样的一项工作，但是它们的效果和效率肯定是不一样的，你用Visio需要2个小时的一张图或者利用另外的一个工具仅仅需要花费20分钟，这可能就是所谓的区别，如果你感觉你的时间很多，浪费一点无所谓，请高手们绕过这篇博文。我花费了一点时间在网上找了很多有用的工具，在这里总结汇总一下，朋友们各取所好！
最近给移动端写接口，写完了才告诉我其中两个页面是H5的，需要我这边来做。本着“我是公司一块砖，哪里需要哪里搬”的原则，让做就做。结果一看原型，还有时间轴效果。第一反应：找度娘，找github，找oschina~~~确实也有不少的时间轴插件，但是总觉得都太花哨了，大道至简，自己来一个吧。
很快就有网友质疑，这张照片可能是假的，因为它同Google Moon上的照片简直是一模一样。但是，一位加拿大华侨发现，两者有一个地方是不一样的，就是上图中黄色箭头所指向的那个陨石坑，美国的照片上是没有这个坑的。
数据库在单个表里操作其实很简答，但是涉及在多张表里寻找数据的时候，难度会大大增加，这里解释一些多表联合查询常用的操作。
上图左为原始图片，比如是小明家后院的军车。现在小明想把图片发到朋友圈稍稍显摆下，但是又不想太暴露，所以他用PhotoShop把图片中一辆车用一大片树叶遮盖住了。本以为这样就可以把敏感内容掩藏，何曾想这样会引入新的痕迹—两片完全相同的叶子（上图右红圈所示）。莱布尼茨他老人家看到“世界上有两片完全相同的树叶”不知会不会醒来。
注册github账号，百度找教程，或者直接去官网自己摸索。 官网地址： https://github.com/
今天给大家带来的是极验验证码的selenium破解之法，是不是有点小激动呢，小伙伴们等不及了，让我们赶紧直入主题吧。
基于双目立体视觉的深度相机类似人类的双眼，和基于TOF、结构光原理的深度相机不同，它不对外主动投射光源，完全依靠拍摄的两张图片（彩色RGB或者灰度图）来计算深度，因此有时候也被称为被动双目深度相机。比较知名的产品有STEROLABS 推出的 ZED 2K Stereo Camera和Point Grey 公司推出的 BumbleBee。
卷积神经网络（五） ——面部验证与神经风格转换 （原创内容，转载请注明来源，谢谢） 一、概述 本文主要讨论面部验证和神经风格转换两种技术，都是CNN的实际应用。 二、面部验证 1、人脸识别与面部验证
Awesome LaTeX drawing - Drawing Bayesian networks, graphical models and framework with LaTeX
No.50期 众包应用举例 小可：那除了维基百科之外，众包还有哪些应用呢？ Mr. 王：其实众包在业界的应用还是非常广泛的。大量的公司和网站都使用了众包算法， 有些众包算法是显性的任务分配和任务处理，也有些众包算法是隐性的。比如这种特殊的验证码： 小可：哦，验证码还是很常用的，只是这个验证码中有两个单词。在登录网站时，为了防 止一些自动的脚本攻击网站，会将一个机器难以识别而人容易识别的图像文字放在登录窗口中，只要把相应的文字输进去就可以登录了。 Mr. 王：不错，但是这个验证码比较特殊，之所以使用了两个
Openface人脸识别的原理与过程： https://zhuanlan.zhihu.com/p/24567586 原理可参考如下论文： 《OpenFace: A general-purpose face recognition library with mobile applications》 第一步：找出所有的面孔 我们流水线的第一步是人脸检测。 我们的目标是找出并比较当前像素与直接围绕它的像素的深度。然后我们要画一个箭头来代表图像变暗的方向： 用梯度来代替像素这事看起来没有明确目的，但其实背后的理由
生成文档的模块叫做 pydoc，当我们安装完成Python以后，它就会被自动添加进环境变量里面。
论文：https://arxiv.org/abs/2103.04286 代码：https://github.com/hli1221/imagefusion-rfn-nest
图像配准（apap）是将两张场景相关的图像进行映射，寻找其中的关系，多用在医学图像配准、图像拼接、不同摄像机的几何标定等方面，其研究也较为成熟。OpenCv中的stitching类就是使用了2007年的一篇论文（Automatic panoramic image stitching using invariant features）实现的。虽然图像配准已较为成熟，但其实其精度、鲁棒性等在某些场合仍不足够，如光线差异很大的两张图片、拍摄角度差异很大的图片等。2013年，Julio Zaragoza等人发表了一种新的图像配准算法Apap（As-Projective-As-Possible Image Stitching with Moving DLT），该算法的效果还是不错的，比opencv自带的auto-stitch效果要好。而2015年也有一篇cvpr是介绍图像配准（Non-rigid Registration of Images with Geometric and Photometric Deformation by Using Local Affine Fourier-Moment Matching），其效果貌似很牛，但没有源码，难以检验。
在虚拟机上设置网络，设置两张网卡，一张是nat网络，用于连接外部网络。另一个是host-only网络，使用的是之前配置好的vboxnet设置
当我输入 一个url 在浏览器的地址栏按下回车 这个以前也写过博客了：一次URL输入域名按下回车到底发生了什么？
当我输入 一个url 在浏览器的地址栏按下回车 这个以前也写过博客了：一次URL输入域名按下回车到底发生了什么？ 今天聊聊 传输层 在中间做了什么事： 如果我输出 慕课网 的网址：www.imooc
某些情况下，我们需要检测图片之间的相似性，进行我们需要的处理：删除同一张图片、标记盗版等。 如何判断是同一张图片呢？最简单的方法是使用加密哈希（例如MD5, SHA-1）判断。但是局限性非常大。例如一个txt文档，其MD5值是根据这个txt的二进制数据计算的，如果是这个txt文档的完全复制版，那他们的MD5值是完全相同的。但是，一旦改变副本的内容，哪怕只是副本的缩进格式，其MD5也会天差地别。因此加密哈希只能用于判断两个完全一致、未经修改的文件，如果是一张经过调色或者缩放的图片，根本无法判断其与另一张图片是否为同一张图片。 那么如何判断一张被PS过的图片是否与另一张图片本质上相同呢？比较简单、易用的解决方案是采用感知哈希算法（Perceptual Hash Algorithm)。
【例二】：查询 JAVA第一学年 课程成绩排名前十的学生 并且分数要大于80 的学生信息（学号、姓名、课程名称、分数）
AI 研习社按：为你的分类器选择正确的评价指标十分关键。如果选不好，你可能会陷入这样的困境：你认为自己的模型性能良好，但实际上并非如此。
这一篇写完很久了，因为识别率一直很低，没办法拿出来见大家，所以一直隐藏着，今天终于可以拿出来见见阳光了。
Contrastive Learning (对比学习) 是这两年深度学习非常热的话题，可以说是刷新了很多人对无监督学习对认知。最初谷歌写的Representation Learning with Contrastive Predictive Coding (CPC) 公式十分抽象，不好理解。我在做完了一个CPC的项目以后，决定做一张超直观的图帮助大家摆脱公式理解。
不管是传统的目标跟踪中的生成模型和判别模型，还是用深度学习来做目标跟踪，本质上都是来求取目标区域与搜索区域的相似度，这就是典型的多输入。
相信在大家的智能手机中或多或少都有安装摄影类的 App，打开商店首页，摄影一直是 App Store 中的大门类， 那么在这么多的摄影类应用中，到底哪一款好？到底我们的手机中要装哪几款才能满足我们的需求呢！
在马路边、小花园里、大草原上，或者是别人的花盆/朋友圈里，看到好看又叫不出名字的花花草草，是不是有一种很想知道这是什么品种的冲动？
文末附软件永jiu资源获取早就对Lightroom（lr）这款软件如雷贯耳，但面对纷繁复杂的操作却有心无力。
其中对于drop+database+数据库名这个命令记忆尤深，也听教程里的老师再三嘱咐用这个命令要切记谨慎处理，否则是要负刑事责任的。
本文介绍了单样本学习，并以孪生神经网络在人脸识别中的应用为例进行说明。单样本学习旨在通过少量样本实现高效学习，而孪生神经网络可以用于人脸识别任务，通过比较两张图片的编码距离来识别是否是同一个人。该文还介绍了如何通过三重损失函数来训练模型，并说明了如何选择用于训练模型的图片。
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