为了便于说明，用 matplotlib绘制相应的图形，如 表1 所示。 如果以英寸为单位更改图形大小，而 dpi 不变，较大的图形仍具有相同的元素大小。...因此，改变图形尺寸就像拿一张不同尺寸的纸张一样，这样做当然不会改变用同一笔绘制的线条的宽度。通过表 1 中的图形2， 4， 6 的对比，可以明显的看出来这一点。 另一方面，更改dpi会缩放元素。...在72 dpi时，1 宽度的线是 1 像素。在144 dpi时，这条线就是 2 像素。 span 因此，更大的dpi就像放大镜一样。所有元素都通过镜头的放大倍数进行缩放。...通过表 1 中的图形 1 3 5 的对比，可以看出这一点。 综上： 图形尺寸（figsize）确定图形的大小（以英寸为单位）。 这给出了轴（和其他元素）在图中的空间量。...dpi 确定了图形每英寸包含的像素数，图形尺寸相同的情况下， dpi 越高，则图像的清晰度越高（表1中 1，3，5 对比可看出） 以上这篇在matplotlib中改变figure的布局和大小实例就是小编分享给大家的全部内容了
以它们在计算机内存中如何分配来划分 值类型与引用类型的区别? 1,值类型的变量直接包含其数据， 2,引用类型的变量则存储对象引用。...改变目标对象中引用类型字段的值它将反映到原始对象中，因为拷贝的是指向堆是上的一个地址 深拷贝：深拷贝与浅拷贝不同的是对于引用字段的处理，深拷贝将会在新对象中创建一个新的对象和 原始对象中对应字段相同...（内容相同）的字段，也就是说这个引用和原始对象的引用是不同， 我们改变新 对象中这个字段的时候是不会影响到原始对象中对应字段的内容。...改变目标对象中引用类型字段的值它将反映到原始对象中，因为拷贝的是指向堆是上的一个地址； 深拷贝：深拷贝与浅拷贝不同的是对于引用字段的处理，深拷贝将会在新对象中创建一个新的对象和原始对象中对应字段相同...（内容相同）的字段，也就是说这个引用和原始对象的引用是不同， 我们改变新对象中这个字段的时候是不会影响到原始对象中对应字段的内容。
Redis是一种基于内存的高速缓存数据库，由于其性能良好、支持多种数据结构和丰富的功能特性，在分布式系统中得到了广泛应用。为了保证Redis的可靠性和高可用性，我们通常会使用主从复制和哨兵模式来实现。...本文将介绍Redis主从复制和哨兵模式的原理及其在实际应用中的使用场景。Redis主从复制Redis主从复制是指将一个节点设置为主节点，其他节点作为从节点，主节点负责写入数据，从节点负责读取数据。...Redis哨兵模式可以实现自动容错切换，减少人工干预的成本，提高系统的可靠性和稳定性。实战应用场景Redis主从复制和哨兵模式在实际应用中有很多使用场景，以下是一些常见的应用场景：1....总结本文介绍了Redis主从复制和哨兵模式的原理及其在实际应用中的使用场景。...在实际应用中，我们可以根据业务需求和系统架构来选择适合的方案，以实现更好的效果。
最近看到复旦赵斌老师发在 B 站上的视频“新学期，我将鼓励学生用ChatGPT来完成作业”[1]，其中有用到 ChatGPT 编写VBA 代码在 Word 中实现特定目标。...我随便在新浪新闻上复制一段文字稿来测试一下，按以下步骤 打开 word 文档； 按住option+F11（windows 用户需要按住 Alt+F11）； 粘贴 ChatGPT 提供的代码，运行；...这让我想起前几天帮同学转的一个数据。他的需求是针对第4和第5列进行判断赋值 如果等于第6列的赋为A； 如果不等于第6列但等于第7列的赋为B； 不等于第6列且不等于第7列且不等于NA的赋为H。...黄色标记为我用 IFS()计算出的结果，绿色标记为我用 ChatGPT 给的函数得到的结果，完全相同！ 数据全是我瞎编的 当然以下只是简单的例子，有没有你想要的答案取决于你的提问方式。...参考资料 [1] 新学期，我将鼓励学生用ChatGPT来完成作业: https://www.bilibili.com/video/BV1cG4y1K7yk/?
在react router项目中，有这样的一个需求，首先展示用户名列表，点击某个用户名后，根据用户名在后台取得用户具体信息在详情页进行展示。...的时候，发现页面并没有更新，这是由component属性的性质决定的，react会进行组件复用。...所以需要在组件中添加componentDidUpdate函数，期望在userId发生变化后重新获取数据。...，componentDidUpdate中需要判断当前的userId是否和原来的userId一致，只有不一致的时候才需要重新获取数据。...不这样做的话，会导致无限循环的setState和componentDidUpdate。
本篇文章提供了一个极简的实例让读者体验如何在ASP.NET Core应用中实现认证、登录和注销。...接下来我们就通过一个简单的实例来演示如何在一个ASP.NET Core应用中实现认证、登录和注销的功能。...应用的主页需要登录之后才能访问，所以针对主页的匿名请求会被重定向到登录页面。在登录页面输入正确的用户名和密码之后，应用会自动重定向到应用主页，该页面会显示当前认证用户名并提供注销的链接。...在静态构造函数中，我们添加密码均为“password”的3个账号（Foo、Bar和Baz）。...如下面的代码片段所示，我们定义在Program中的SignOutAsync扩展方法正是调用这个方法来注销当前登录状态的。我们在完成注销之后将应用重定向到主页。
例如，在《意识的解释》中，Daniel Dennett 的观点是意识是由我们脑子产生的精妙幻觉。这是哲学概念中决定论的逻辑延伸，其指出了一切皆有因果，并且是一个原因造成的这个结果。...John Searle 不但在他非常有名的中文房间思想实验中阐述了这个问题，而且还进一步指出了用数字电脑是不可能创造出有意识的人工智能机器。...应用于股票市场，数据挖掘，物流以及内科诊断学领域的这些系统都取得了巨大的成功。 在过去的十年里，在神经网络和深度学习方面取得的进步带来了人工智能领域的复兴。...当前，大部分研究主要专注于弱人工智能的实际应用和AGI的潜能。弱人工智能已经在我们身边得以应用，如果在AGI领域将要取得重大突破，那么对人工智能的热情就会再一次高涨起来。...Albert 阐述弱人工智能和最近出现的神经网方法的不同之处“你应该用一种算法观察人们，用另一种算法进行语音辨识，剩下的算法进行 NLP（自然语言处理）。
公司介绍 Mobikok（可可网络）成立于 2013 年，是一家快速成长的移动互联网营销公司，专注于移动 eCPM 营销。总部在中国深圳，聚焦于订阅 offer 的海外流量变现业务。...TiDB 在性能、可用性、稳定性上完全超出了我们的预期，但是由于前期我们对 TiDB 的了解还不深，在此迁移期间碰到的一些兼容性的问题，比如 TiDB 的自增 ID 的机制，排序的时候需要使用字段名等，...在后端支撑力量有限时，业务暴增时只需要增加机器，而不是频繁重构业务，让我们有更多精力在自己的业务上耕耘，增加我们的行业竞争力。...未来我们还有 ADX（Ad Exchang，广告交易平台） 和 DSP 业务，需要处理海量的用户数据以及广告数据。...问题建议 在实际应用当中，因为我们切换的并不是只有用户数据表，还迁移了关于广告业务、渠道业务基础数据表。
作者：Karsten Noe 编译：ronghuaiyang 导读 通过使用预训练网络在遥感图像应用中减少对标注数据的需求。...从许多会谈中可以明显看出，深度学习已经进入许多遥感专家的工具箱。观众们对这个话题的兴趣似乎很大，他们讨论了在各种应用中使用深度学习技术的影响和适用性。...讨论的内容之一是使用为一种数据(通常是自然图像)开发和训练的神经网络，并将其应用于其他类型(遥感)数据源中的实践。...例如，来自挪威计算中心的Øivind Due Trier展示了一项工作，在一个为计算机视觉应用开发的标准的物体检测网络应用于过滤海拔地图上，为了定位挪威考古遗址。...然而，在实际中，更确切地说，是前M个片段包含船只，之后在片段M和片段N之间有一个间隔，其中一些包含船只，而不是所有都包含船只。在M之后的片段被假设不包含船，以避免误报。
设置 TensorBoard 回调 在TensorFlow中，你需要通过TensorBoard回调来记录数据，以便后续在TensorBoard中查看。...教育和研究： OpenCV 不仅在工业界广泛应用，还被广泛用于教育和研究领域，作为计算机视觉和图像处理的教学工具和研究平台。...总之，OpenCV 是一个功能强大且广泛应用于图像处理和计算机视觉领域的开源库，为开发者提供了丰富的工具和算法，帮助他们实现各种复杂的图像处理和计算机视觉任务。...跨平台： PIL 可以在多个平台上运行，并且易于安装和使用，适合不同应用场景的图像处理需求。...（相当于打开包的作用） help()： 能 让 我 们 知 道 每 个 工 具 是 如 何 使 用 的 ， 工 具 的 使 用 方 法 。
Sparse Index 在以数据库为代表的存储系统中，索引（index）是一种附加于原始数据之上的数据结构，能够通过减少磁盘访问来提升查询速度，与现实中的书籍目录异曲同工。...稠密索引和稀疏索引其实就是空间和时间的trade-off。在数据量巨大时，为每条数据都建立索引也会耗费大量空间，所以稀疏索引在特定场景非常好用。以下举两个例子。...可见，index文件中存储的是offset值与对应数据在log文件中存储位置的映射，而timeindex文件中存储的是时间戳与对应数据offset值的映射。...Sparse Index in ClickHouse 在ClickHouse中，MergeTree引擎表的索引列在建表时使用ORDER BY语法来指定。而在官方文档中，用了下面一幅图来说明。 ?...另外，每个part的数据都存储在单独的目录中，目录名形如20200708_92_121_7，即包含了分区键、起始mark number和结束mark number，方便定位。 ?
前言 上一篇文章我们学习了map和set的使用，那这篇文章我们来做几道题，练习一下。 1....剑指 Offer ： 复杂链表（带随机指针）的复制 题目链接: link 如果大家看过我之前初阶数据结构的博客的话会发现这道题我们其实是讲过的，不过当时我们使用C语言搞的，说实话C语言实现起来还是挺麻烦的...首先我们定义一个map，然后遍历原链表，依次拷贝结点，在map中建立源节点与拷贝结点的映射，并链接拷贝链表 然后，再遍历原链表设置拷贝结点的random域： 如果源节点的random指向空，那么拷贝结点...那然后我们是不是要取到出现次数最多的前k个单词啊 那提到TOP-K的话，大家可能最先想到的就是用优先级队列去搞，这当然是一种方法，但是这里我们不打算讲这中解法。 那大家想一想还有没有其它方法？...因为有可能有次数相同的单词，本来没按次数排之前它们的前后顺序是正确的（是按字典顺序的），但是如果按次数排序的时候，排序算法不稳定，是不是会导致这些次数相同的单词的前后顺序发生改变啊。
Yao Wang首先介绍了之前使用变分自动编码器进行图像压缩的网络结构，然后指出了这项工作的一些问题：一个是不同码率的模型都需要设置不同的超参数进行单独训练，另一个是部署到网络应用中比较困难。...然后Yao Wang对比了该模型与其他一些模型在PSNR和MS-SSIM指标下的实验结果。...然后，Yao Wang介绍了另一个压缩器——非局部注意力优化的压缩器（NLAIC），详细介绍了该压缩器的网络结构和其中的非局部注意力机制，并给出了该压缩器在kodak数据集上与其他压缩器在PSNR指标下的对比结果...接着，Yao Wang介绍了基于深度学习的端到端视频编码框架，将传统视频编码的各个模块用深度学习代替并进行联合优化。...然后，Yao Wang介绍了基于动态变形滤波器的视频预测模型，该网络输入视频帧，然后输出一张运动向量图和一张滤波系数图，与输入帧融合后作为最终输出结果，并展示了在模型在动态MINIST数据集上的结果。
计算机视觉是一项通过计算机系统分析图像（包括视频）的技术。越来越多的图像处理算法促进计算机视觉在自动驾驶、工业机器人以及其领域的应用。...采矿和自然资源的加工变得越来越复杂，他们涉及在极其恶劣的条件下进行作业。无论是在几公里深的煤矿中开采煤炭还是在海底钻探油井，从事这些工作的人都面临着严重的风险，在危险条件下用机器代替人工更为可取。...CV在工业中有很多实际应用，从生产线上的产品质量控制到安全监控等等。这是计算机视觉领域中一些最常见的工业案例研究。 01.生产质量控制 人工视觉检查的结果很大程度上取决于操作员的能力，经验和专心程度。...在冶金学中，计算机视觉具有控制质量，确定合金的微观结构和机械性能以及寻找具有所需特性的新材料的潜力。事实证明，机器学习和专家的合理参与可以完美地解决合金评估的任务。...它们比叉车快，能够分拣托盘中的物品并将存储单元转移到传送带上。这些两轮平衡机器人中的每一个都配备有机械手和真空手柄以及计算机视觉模型，该模型可以使其在仓库中导航并选择所需的架子和盒子。
安防领域是音视频的垂直细分行业中庞大的市场之一，安防也是物联网的应用领域之一，各种嵌入式的摄像头正在和互联网产生连接。...SRS是其中关键的一环，SRS实现了GB28181接入，转换成互联网直播和WebRTC协议。陈海博是SRS技术委员TOC成员，在安防领域有多年的丰富的工作经验。...通过这次分享可以详细了解安防的音视频和互联网的差别，SRS解决了什么问题，安防领域要解决的关键问题是什么，哪些问题不能使用SRS解决，SRS未来对安防的支持的方向是什么。...这是海博在LVS Meet成都分享的话题，可以阅读原文在B站上观看原视频。 Note: 本来在视频号上也发过这个视频，后来发现还是B站发长视频比较好，观看体验更好些，所以换成了B站小程序观看。...Note: 以后SRS视频号只做直播了，视频教程全部放在B站，SRS是知识类的社区，所以内容沉淀在B站会更合适。
计算机视觉是一项通过计算机系统分析图像（包括视频）的技术。越来越多的图像处理算法促进计算机视觉在自动驾驶、工业机器人以及其领域的应用。...采矿和自然资源的加工变得越来越复杂，他们涉及在极其恶劣的条件下进行作业。无论是在几公里深的煤矿中开采煤炭还是在海底钻探油井，从事这些工作的人都面临着严重的风险，在危险条件下用机器代替人工更为可取。...CV在工业中有很多实际应用，从生产线上的产品质量控制到安全监控等等。这是计算机视觉领域中一些最常见的工业案例研究。 01.生产质量控制 人工视觉检查的结果很大程度上取决于操作员的能力，经验和专心程度。...在冶金学中，计算机视觉具有控制质量，确定合金的微观结构和机械性能以及寻找具有所需特性的新材料的潜力。事实证明，机器学习和专家的合理参与可以完美地解决合金评估的任务。...先进的计算机视觉和抓手将扩大物流机器人的应用范围。 波士顿动力手柄机器人 下载1：leetcode 开源书 在「AI算法与图像处理」公众号后台回复：leetcode，即可下载。
更多内容请参考：https://laravel-china.org/docs/psr/psr-7-http-message/1616 Intervention Image是一个开放源码的PHP图像处理和操作库...它提供了一种更简单、更有表现力的方法来创建、编辑和组合图像，并支持当前最常见的两个图像处理库GD库和Imagick。...extension-recommended-interventionimage-image-processing 官方文档：http://image.intervention.io/getting_started/introduction 下面主要说明一下PSR-7中的...stream在这个库中怎么使用的。...可以看到在安装intervention/image的时候，也安装了 - Installing psr/http-message (1.0.1): Loading from cache - Installing
本文介绍社群发现算法在关联图谱中的应用。社群发现算法是图算法中的一种，图算法是图分析的工具之一。 图算法提供了一种最有效的分析连接数据的方法，它们描述了如何处理图以发现一些定性或者定量的结论。...接下来详细阐述社群发现算法在关联图中的应用。...3 数据分析与查询 对下载(页面中下载箭头)的数据用透视表进行分析排序，得到每一强连通分量中商户的数量，具体结果如下： ?...3 加权连通图算法 在官网中给出了加权连通图算法，可以通边和边的权重对连通图进行一个更细的划分。...但是我在运行该代码时一直在报错，欢迎大家在研究过程中和我探讨。 接下来会研究标签传播算法和模块度算法在知识图谱中的具体应用，欢迎大家持续关注。
我今天要分享的内容主要包括两大块： 第一块就是 OpenResty 在腾讯游戏营销 类API 网关中的应用 第二块是 OpenResty 在腾讯游戏广告投放系统中的应用 我的分享会偏重 OpenResty...我们也去做了一些调研，正则表达式应用最多的领域其实是在安全领域里面，安全领域里面有这样的的IPS、IDS 这样的一些安全检测和防御性的产品里面会大量地使用正则表达式匹配的操作，它之前也是用 PCRE 来做正则表达式的匹配...那到这里就快速简单介绍了一下第一个应用案例，在易用性、可用性、性能，还有安全性以及可维护性这五点，我们的一些思考和优化的过程。...OpenResty 在腾讯游戏、广告投放系统中的应用案例 接下来进入到第二部分，就是 OpenResty 在腾讯游戏、广告投放系统中的应用案例。...就是刚才提到的我们系统架构里面的三层，接入层、逻辑层和数据层，这里面三层都可以考虑用 OpenResty 去做优化，大家都比较熟悉在OpenResty主要是在接入层 CDN 和 API用的最多，其实在逻辑层也可以考虑用
.NET是当今设计和开发各种Web应用的主流平台，MVC架构在J2EE平台上已有成熟的设计方案，而在.NET平台上却少有应用。所以讨论其在Asp.net环境下的应用和实现，仍很有意义。...通过在ASPX页面中开发用户部件或继承母板页MasterPage来实现视图；控制器的功能一般可以放在对应的逻辑功能代码(.cs)中实现；模型通常对应应用系统的业务部分。...对View的改变，可以通过Asp.net2.0的主题(Themes)来实现。本例中编辑和查看详情页面，用的就是相同的视图(View)。...在Asp.net中，简单的模型可以方便地用自动代码生成工具实现。...下面讨论如何实现一个模型、两个视图和一个控制器的程序。其中模型类及视图类根本不需要改变，与前面的完全一样，这就是面向对象编程的好处。对于控制器中的类，只需要增加另一个视图，并与模型发生关联即可。
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