前面介绍了很多二分类资料的模型评价内容，用到了很多R包，虽然达到了目的，但是内容太多了，不太容易记住。
R语言做机器学习的当红辣子鸡R包：mlr3和tidymodels，之前用十几篇推文详细介绍过mlr3
一、函数简介 1、threshold—图像简单阈值化处理 函数原型：threshold(src, thresh, maxval, type, dst=None) src：图像矩阵 thresh：阈值 maxVal：像素最大值 type：阈值化类型 2、adaptiveThreshold—图像自适应阈值化处理 函数原型：adaptiveThreshold(src, maxValue, adaptiveMethod, thresholdType, blockSize, C, dst=None)
一、函数简介 1、laplacian算子 函数原型：Laplacian(src, ddepth, dst=None, ksize=None, scale=None, delta=None, borderType=None) src：图像矩阵 ddepth：深度类型 2、Sobel算子 函数原型：Sobel(src, ddepth, dx, dy, dst=None, ksize=None, scale=None, delta=None, borderType=None) src：图像矩阵
一、函数简介 1、calcHist—计算图像直方图 函数原型：calcHist(images, channels, mask, histSize, ranges, hist=None, accumulate=None) images：图像矩阵，例如：[image] channels：通道数，例如：0 mask：掩膜，一般为：None histSize：直方图大小，一般等于灰度级数 ranges：横轴范围 2、equalizeHist—直方图均衡化 函数原型： equalizeHist(src,
SwipeRefreshLayout 与 CoordinatorLayout 嵌套刷新 1. 动态设置SwipeRefreshLayout的是否可以刷新 setEnable(boolean isEnable); 2. 设置SwipRefreshLayout刷新图标的位置 setProgressViewOffset(true, -20, 100);
一、函数简介 1、add—图像矩阵相加 函数原型：add(src1, src2, dst=None, mask=None, dtype=None) src1：图像矩阵1 src1：图像矩阵2 dst：默认选项 mask：默认选项 dtype：默认选项 2、subtract—图像矩阵相加 函数原型：subtract(src1, src2, dst=None, mask=None, dtype=None) src1：图像矩阵1 src1：图像矩阵2 dst：默认选项 mask：默认选
一、函数简介 1、zeros—构造全0矩阵 函数原型：zeros(shape, dtype=None, order=’C’) shape：矩阵大小；例如：300x300; dtype：数据类型；例如：”uint8” order：数据排列顺序，默认按列排的 2、line—画线 函数原型：line(img, pt1, pt2, color, thickness=None, lineType=None, shift=None) img：在img上绘图; pt1：起点；例如：(0,0) pt2
结果如下 合并lena图像R、G、B后的图像(其实与原图像一样，这里只是为了演示函数的用法)
@app.url_value_preprocessor 是 Flask 中的一个装饰器，用来注册一个 URL 值预处理函数。这个函数会在每次请求处理过程中执行，在请求处理函数之前执行，它的主要作用是对 URL 中的变量进行处理和验证。
1 背景 其实有点不想写这篇文章的，但是又想写，有些矛盾。不想写的原因是随便上网一搜一堆关于性能的建议，感觉大家你一总结、我一总结的都说到了很多优化注意事项，但是看过这些文章后大多数存在一个问题就是只给出啥啥啥不能用，啥啥啥该咋用等，却很少有较为系统的进行真正性能案例分析的，大多数都是嘴上喊喊或者死记住规则而已（当然了，这话我自己听着都有些刺耳，实在不好意思，其实关于性能优化的优质博文网上也还是有很多的，譬如Google官方都已经推出了优化专题，我这里只是总结下自的感悟而已，若有得罪欢迎拍砖，我愿挨打，
FFmpeg_allluckly.cn.png ffmpeg 的用处在此就不做太多的阐述，感兴趣的朋友可以自行百度。 下面开始正文： 下载 gas-preprocessor 复制gas-preprocessor 文件中的gas-preprocessor.pl文件 到/usr/local/bin/文件夹下 打开权限 chmod 777 /usr/local/bin/gas-preprocessor.pl 4.安装 yasm brew install yasm 安装完成时如下： ==> Downloading
在阅读这篇文章前，我强烈建议你先读一下tidymodels入门篇：tidymodels用于机器学习的细节，首先对tidymodels有一个整体的认知。
一、函数简介 1、warpAffine—图像放射变换(平移、旋转、缩放) 函数原型：warpAffine(src, M, dsize, dst=None, flags=None, borderMode=None, borderValue=None) src：原图像矩阵； M：变换矩阵； dszie：图像尺寸(大小) 其它参数默认即可。 2、flip—图像翻转 函数原型：flip(src, flipCode, dst=None) sre：原图像矩阵； flipCode：翻转方向：1：水平翻转；0：垂直
本文会通过实际的例子对 clangLex 的 词法分析 和 预处理指令 相关流程进行分享
混淆 Android Studio： 只需在build.gradle(Module:app)中的buildTypes中增加release的编译选项即可，如下： <code class="hljs bash has-numbering" style="display: block; padding: 0px; color: inherit; box-sizing: border-box; font-family: 'Source Code Pro', monospace;font-size:undef
大概两年前，CSS Preprocessor其实没有这么热，而了解sass，less，stylus的人也还没那么多（当时三者占比less还是拥有绝对优势的），但很多时候就是那么duang的一下，然后改变就发生了，就如html5&css3，仿佛一夜之间就遍地开花。当然这其中质变肯定是有道理值得去说道说道的。下面我们一起来对比下css和CSS Preprocessor（以sass为例），了解下其中的优劣。
使用BeanShell在请求进行之前进行操作。语法使用与BeanShell Sampler是一样的。但可使用的内置变量稍有不同 龙渊阁测试开发家园： 317765580
但是太费事儿了，同样的流程来了4遍，那要是选择10个模型，就得来10遍！无聊，非常的无聊。
ControlNet 是一种通过添加额外条件来控制扩散模型的神经网络结构。它提供了一种增强稳定扩散的方法，在文本到图像生成过程中使用条件输入(如边缘映射、姿势识别等)，可以让生成的图像将更接近输入图像，这比传统的图像到图像生成方法有了很大的改进。
git clone git://source.ffmpeg.org/ffmpeg.git ffmpeg
Scikit-learn Pipeline可以简化机器学习代码，让我们的代码看起来更加条理。
在自动驾驶技术的飞速发展中，感知系统的关键组件之一是激光雷达。百度Apollo平台作为领先的自动驾驶解决方案之一，其激光雷达检测技术在实现高精度环境感知方面发挥着关键作用。
安装之后，你就可以在命令行中访问 vue 命令。你可以通过简单运行 vue --version，看看是否打印出当前安装的vue-cli版本号，来验证它是否安装成功。
当你查看任何社交媒体平台时，你很可能会从其中看到很多建议，例如“为你推荐”。这些建议主要取决于你当前的兴趣，或者取决于以前的类似兴趣，甚至是将来可能会引起你兴趣的内容。这里总结了大多数公司将新产品推荐给客户的两种主要不同方法，它们是：
出现错误提示: 'fopen': This function or variable may be unsafe. Consider using fopen_s instead. To disable deprecation, use _CRT_SECURE_NO_WARNINGS. See online help for details.
在自动驾驶系统中，摄像头是一种重要的感知传感器，负责捕捉周围环境的图像信息。Camera感知模块是自动驾驶系统中的核心组成部分之一，它通过处理摄像头采集的图像数据来实现目标检测、车道线识别等功能。
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在jmeter中提供了两种处理器，用于修改请求数据或处理响应数据。 前置处理器 后置处理器 前置处理器 前置处理器是在请求发送前做相关处理。可以用于在请求发送前修改HTTP协议头、数据部分等等各种需要
概述 偶然看到一个很有趣的问题：如何在ios环境下实现多个环境同时打包。 谈到多环境，我想大多公司都至少有2-3个环境，比如Test环境，UAT(User Acceptance Test)用户验收测试环境，Release环境等等。当需要开发打多个包的时候，一般常见做法就是直接代码里面修改环境变量，改完之后Archive一下就打包了。或者在App中内置一个切换的按钮，实现环境的切换。 或者，你们公司已经搭建了Jenkins环境，利用Jenkins环境就可以给app来配置一下多个环境变量，之后Jenkins分别
之前我一直在使用Theano，前面五篇Deeplearning相关的文章也是学习Theano的一些笔记，当时已经觉得Theano用起来略显麻烦，有时想实现一个新的结构，就要花很多时间去编程，所以想过将代码模块化，方便重复使用，但因为实在太忙没有时间去做。最近发现了一个叫做Keras的框架，跟我的想法不谋而合，用起来特别简单，适合快速开发。
近期使用python的markdown写了一个文档小程序，由于需要用到一些额外的功能，所以就对markdown进行了一些简单的扩展，进而记录下编写的模板。直接贴代码：
性能测试过程中，有时候会遇到需要进行加解密的接口，下面我就来介绍如何针对MD5加密接口进行性能测试 1、首先找开发了解需求，知道是一个http类型的post请求，需要对请求的applianceId参数进行MD5加密处理，然后把该参数输入到sign，最后发起请求给服务器 2、我们需要做的就是问开发拿到MD5加密函数(java)，然后通过jmeter的前置处理器BeanShell PreProcessor，就可以实现该效果 3、由于applianceId也需要参数化，所以需要使用CSV数据文件处理
摘要： 本系列旨在普及那些深度学习路上必经的核心概念，文章内容都是博主用心学习收集所写，欢迎大家三联支持！本系列会一直更新，核心概念系列会一直更新！欢迎大家订阅
🙋♂️声明：本人目前大学就读于大二，研究兴趣方向人工智能&硬件（虽然硬件还没开始玩，但一直很感兴趣！希望大佬带带）
使用 Scikit-learn Pipeline 可以很容易地将机器学习中的步骤串联起来，简化流程大幅度减少代码冗余，方便结果复现。
管道会在生成预测之前自动对数据进行预处理（如果没有管道，我们必须在进行预测之前先对数据进行预处理）。
定义1 自动机器学习 AutoML: 对于 ，令 表示特征向量， 表示对应的目标值。给定训练数据集
在大多数机器学习项目中，你要处理的数据不大可能恰好是生成最优模型的理想格式。有很多数据变换的步骤例如分类变量编码、特征缩放和归一化需要执行。Scikit-learn的预处理模块中包含了内建的函数来支持这些常用的变换。
小伙伴们在使用JMeter的过程中，肯定会遇到参数值传递的问题，下面来和大家总结下，在使用JMeter做压力测试的时候，常见的3种参数值得传递是怎样的。 (一)从CSV文件读取要批量输入的变量 假如我们要登录的数据保存在login.csv文件里，数据如下： 10001pwd1000110002pwd1000210003pwd1000310004pwd1000410005pwd10005 在JMeter中，我们需要添加“CSV Data Set Config”这个配置文件，如下图： 添加后，我们需要填写
谈到多环境，相信现在大多公司都至少有2-3个app环境了，比如Test环境，UAT(User Acceptance Test)用户验收测试环境，Release环境等等。当需要开发打多个包的时候，一般常见做法就是直接代码里面修改环境变量，改完之后Archive一下就打包了。当然这种做法很正确，只不过不是很优雅很高效。如果搭建好了Jenkins(搭建教程)，我们利用它来优雅的打包。如果利用Jenkins来打包，我们就需要来给app来配置一下多个环境变量了。之后Jenkins分别再不同环境下自动集成即可。接下来，我们来谈谈常见的2种做法。
# 关注并星标腾讯云开发者 # 每周4 | 鹅厂一线程序员，为你“试毒”新技术 # 第1期 | 腾讯王锐：测评二维码艺术画生成体验
最近看开源代码，看到里面很多Java泛型，并且通过反射去获取泛型信息。如果说要看懂泛型代码，那还是比较容易，但是如果要自己利用泛型写成漂亮巧妙的框架，那必须对泛型有足够的了解。所以这两三天就不在不断地看Java泛型相关的东西。如果说想要明白通过反射去获取泛型信息，那么Type体系是必须要了解的。Java从1.5开始引入泛型，并且也引入了Type体系。首先给出Type的类型树UML图，以便有个整体的认识。 这些都在java的reflect包下面，图中带有s的接口返回的是数组，由于画图工具的原因，标记的只有
在Python3中，当我们使用旧式的类修饰符（class decorator）时，可能会遇到TypeError: Class advice impossible的错误。这个错误通常发生在尝试使用@classmethod和@staticmethod修饰符来装饰类方法或静态方法时。
大家在安装基于Snort NIDS系统， 感觉很难，总是出错，其他安装Snort并不难，难的是准备工作做得不充分，如果你做的不好，在配置可视化报警时会遇到各种问题，例如：
很多时候，工程管理是一个很实际的技能，我们在实际开发中普遍有很多环境：测试环境、开发环境、生产环境等。还有可能遇到需要创建两个很多内容相同，部分功能不同的工程。
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