本文是基于弱监督的深度学习的图像分割方法的综述，阐述了弱监督方法的原理以及相对于全监督方法的优势。
生活中，我们和周围的事物都是有“标签”的，比如人、杯子、天空等等。在不同的场景下，相同的事物可能对应了不同的标签，比如长在地上的一片小草称为“草地”，长在花盆里的很可能属于“盆栽”，画在画中的又属于“装饰”。
决定写这篇文章的初衷是来源于一位小伙伴的问题，关于"如何根据数据源用 Python 自动生成透视表"，这个问题背后有个非常好的解决思路，让代码替我们做重复的工作，从而减轻工作量，减少出错。
2022年4月1日，清华大学医学院临床试验中心主任陈晓媛和医药魔方创始人周立运等人在Nat Rev Drug Discov杂志发表文章，总体分析了中国创新药物的研发现状和变化情况。
来源 | 简明AI 头图 | 下载于视觉中国 出品 | AI 科技大本营（ID：rgznai100） IOU中文名叫交并比，见名知意就是交集与并集的比值。是在目标检测中常用的算法。 IoU原理 如上图所示，就是计算上面阴影部分与下面阴影部分的比值。 我们来拆分一下任务，分子部分就是Box1与Box2交集的面积，先设为A1。分母部分是Box1与Box2并集集的面积，设为A2，其实也是Box1面积S1加上Box2面积S2再减去一个A1（为什么要减去A1呢，因为Box1与Box2重合了A1部分，需要减去一
声明:本文参考了淘宝/滴滴/美团发表的关于大数据平台建设的文章基础上予以整理。参考链接和作者在文末给出。
C++ 是一种静态类型的、编译式的、通用的、大小写敏感的、不规则的编程语言，支持过程化编程、面向对象编程和泛型编程。
yolov1 直接采用 regression（回归）的方法进行坐标框的检测以及分类，使用一个end-to-end的简单网络，直接实现坐标回归与分类。Yolo的CNN网络将输入的\(448*448\)图片分割成 S∗S 网格，然后每个单元格负责去检测那些中心点落在该格子内的目标，如图下图所示，可以看到狗这个目标的中心落在左下角一个单元格内，那么该单元格负责预测这个狗。每个单元格会预测 B 个边界框（bounding box）以及边界框的置信度（confidence score）。
上一次，我们已经在网页上显示出了我们要的影片信息。只是，这些信息是我直接在代码中用 dict 变量来定义的。试想以后网站要包含成千上万条影片信息，需要时常更新，并且当网站运行中断、重启之后仍然能保存之前的信息状态，通过这种方式肯定是难以满足的。一种办法是通过文件存储，将影片信息转成文本或通过“序列化”的方式保存在文件中（微信回复 33、65 可以查看相关文章）。但当数据量较大之后，直接通过文件读写和处理数据将会是一件非常复杂且耗时的操作，因此无法真正用来作为网站的数据存储。这时候，你就需要一个数据库来解决你
近日，GitHub宣布了Python安全警告，使Python用户可以访问依赖图，并在他们的库所依赖的包存在安全漏洞时收到警告。GitHub会根据MITRE的公共漏洞列表（CVE）来跟踪Ruby gems、NPM和Python程序包中的公共安全漏洞。当GitHub收到新发布的漏洞通知，就会扫描公共库。发现漏洞时，会向受影响的库的所有者和有管理员权限的用户发送安全警告。此外，GitHub永远不会公开披露任何库中发现的漏洞。
对计算机而言，能够“看到”的是图像被编码之后的数字，它很难理解高层语义概念，比如图像或者视频帧中出现的目标是人还是物体，更无法定位目标出现在图像中哪个区域。目标检测的主要目的是让计算机可以自动识别图片或者视频帧中所有目标的类别，并在该目标周围绘制边界框，标示出每个目标的位置，如 图1 所示。
使用样式是集中管理整个项目的外观及感受的最优方法，通过部件样式可以像word一样对组件进行快速方便的样式设置，大大提高了制作原型的效率。当项目要更新视觉设计时，使用样式不但可以节省时间，还能帮助你统一和标准化多个团队成员的设计风格，统一的样式能够定位和加强你品牌的外观和感受，提高线框图和原型工具的专业性。
使用样式是集中管理整个项目的外观及感受的最优方法，通过部件样式可以像word一样对组件进行快速方便的样式设置，大大提高了制作原型的效率。当项目要更新视觉设计时，使用样式不但可以节省时间，还能帮助你统一和标准化多个团队成员的设计风格，统一的样式能够定位和加强你品牌的外观和感受，提高线框图和原型工具的专业性。 Axure 1. 在检查器中添加了“更新”和“创建”的按钮，便于编辑。 例如：当要添加“Box1”部件时，“Box1”的样式就将添加到项目中，如果对“Box1”样式进行修改，那么部件库中的“Box
本文将从入门的角度介绍C++OOP中的类和对象，事实上C++的类和对象远远不止本文所介绍的内容。
用户（用户编号，用户姓名，密码，性别(0－男，1－女)，Email地址，通讯地址，联系电话，所在部门，用户类型(1－酒店管理员，2－前台服务员）。
首先解释上一篇文章详解Python科学计算扩展库numpy中的矩阵运算（1）最后的习题，该问题答案是10 ** 8 = 100000000，原因在于Python中的运算符**是从右往左计算的，这在Python运算符中算是一个特例。 --------------分割线-------------- 读取一幅图像的内容，将其按象限分为4等份，然后1、3象限内容交换，2、4象限内容交换，生成一幅新图像。本文主要演示扩展库pillow中Image对象的crop()和paste()两个方法的用法。 from PIL i
接上篇《关于创新障碍》，怎么才能创新？精进自省，提高认知。因果来源于选择，选择来源于认知，认知来源于底层思维模型。提高认知的才能有所突破，不要停留在固定思维里面。认知这东西就像游戏里面的打怪升级，需要不断提升。
又开一个新坑，Docker 系列打算记录一下个人学习 Docker，使用 Docker 应用于项目实践中的一些感悟，可能不会像之前的文章成一个体系，一方面自己对 Docker 的理解程度，不如像 Java 一样熟悉，二是 Docker 的官方文档和 Docker 相关的入门知识点还是挺多的。不过后续会尽量整理成一个系列。 概述 Docker 强大的原因之一在于多个 Docker 容器之间的互相连接。涉及到连接，就引出了网络通信的几种模式。Docker 默认提供了 5 种网络驱动模式。 bridge: 默认的
OSWbb（OSWatcher Black Box）是Oracle开发、提供的一个小巧，但是实用、强大的系统工具，它可以用来抓取操作系统的性能指标，用于辅助监控系统的资源使用。其安装部署、卸载都非常简单；资源消耗也比较小，原理也十分简单，它通过调用OS的的一些命令（例如vmstat、iostat等）来采集，存储CPU、Memory、Swap、Disk、Network等相关数据。安装和运行OSWbba可以帮助在性能诊断时提供丰富多样的各类性能数据、图文报表支持。
亿信BI中的分析表大多数都是基于主题表而创建的。那什么是主题？什么是主题表？主题表分哪几种类型、何种场景下使用、又是如何创建的？不同类型的主题表有什么区别等等，这就是我们今天要分享的内容。 什么是主题表？ 主题是来自于数据仓库中的一个概念。根据项目需求，数据仓库需要进行主题建模，即根据用户决策时所关心的重点进行源数据的抽取、聚集等，将分散在各个业务系统中的数据根据主题有效的集成，形成事实表。亿信BI根据事实表生成主题表，以方便用户定义分析报表时拾取维度和指标，这就是BI的主题表。 主题表的分类 亿信BI中定
知识就像碎布，记得“缝一缝”，你才能华丽丽地亮相。 1.Beautiful Soup 1.Beautifulsoup 简介 此次实战从网上爬取小说，需要使用到Beautiful Soup。 Beautiful Soup为python的第三方库，可以帮助我们从网页抓取数据。 它主要有如下特点： 1.Beautiful Soup可以从一个HTML或者XML提取数据，它包含了简单的处理、遍历、搜索文档树、修改网页元素等功能。可以通过很简短地代码完成我们地爬虫程序。 2.Beautiful Soup几乎不用考虑
类的使用。 当类已经定义好，就可以把他当做数据类型使用，用法如下： Box Box1; // 声明 Box1，类型为 Box Box Box2; // 声明 Box2，类型为 Box
YOLOv8是一种广泛应用于目标检测任务的深度学习模型，而IOU（Intersection over Union）是一种常用的评估目标检测算法准确性的指标。近年来，YOLOv8引入了多种改进的IOU方法，包括WIoU（Weighted IOU）、α-IoU（Alpha IOU）、SIoU（Soft IOU）和EIoU（Enhanced IOU）等。这些IOU方法的引入有效提升了YOLOv8模型的性能和准确率。 本文将详细介绍YOLOv8自带的各种IOU方法，并讨论它们在目标检测任务中的应用。
在MethHC数据库中，提供了18种癌症相关的DNA甲基化，microRNA表达谱和基因表达谱的数据，这里的数据来源于TCGA数据库。同时采用线性回归的方法计算甲基化和表达谱数据之间的关联。
作者：顾险峰 翻译：元元、田奥 计算分析大数据远远没有过时。反而，随着数据量不断增大，数据分析的水平也逐渐提高。我们看到的预测分析(Predictive Analytics)的应用，仅仅只是冰山一角。很多公司采用数据挖掘，机器学习和人工智能的方法预测销售额，从而达到优化市场营销的目的。这些做法对公司的发展有很大的帮助，不同类型的人工智能结合在一起，深刻地改变着我们日常生活的方方面面。未来，我们还将看到更多的改变。 以下是来自人工智能，大数据，预测分析和机器学习领域的关键统计数据： 到2018年，75%的开
肺癌是人类肿瘤的头号杀手。虽然近年来靶向治疗和免疫治疗取得了突破性进展，但患者仍会出现耐药、免疫治疗无效等情况。在单细胞水平上研究可以精确了解患者体内、以及患者间的异质性，提高细胞差异性研究的分辨率，帮助更好指导治疗。
操作系统环境变量针对语言项设置有几个，我经常设置的是这两个LANG和NLS_LANG。
在网页排版时，通常会将网页分成几个部分，这就需要将网页分成一个个的盒子。探讨网页中多个盒子的设置。
所以本文针对目标检测中的NMS作进一步研究，基本的NMS方法，利用得分高的边框抑制得分低且重叠程度高的边框。NMS方法虽然简单有效，但在更高的目标检测需求下，也存在如下缺点：
类的成员函数是一个在类定义中有它的定义或原型的函数，就像其他变量一样。作为类的一个成员，它能在类的任何对象上操作，且能访问该对象的类的所有成员。
年底很多移动产品都会推出自己的年度账单，每年都会引起大众媒体的关注。今年有幸参与了宜信财富APP年度账单的开发，本文将带大家探索宜信财富年度账单背后的技术架构和研发逻辑，希望可以给大家带来一些思路上的启发。
图象处理中最常见的就是截取图象的一部分区域区域进行处理，这部分区域简称ROI，最常见的ROI区域就是矩形，当然还有很多不规则的ROI区域。对矩形ROI区域位置，OpenCV中有个数据结构cv::Rect来表示。cv::Rect的成员变量与函数支持说明：
想法来源于与刚才龙老大的一番讨论，文中对于NoSQL概念性的东西摘录自：http://www.infoq.com/cn/news/2011/01/nosql-why
C++ 在 C 语言的基础上增加了面向对象编程，C++ 支持面向对象程序设计。类是 C++ 的核心特性，通常被称为用户定义的类型。
HTML元素的浮动是通过css来设定的，css中的float属性可以让元素左浮动或者右浮动，具体设置参数如下
一般情况下，网页中的层叠规律是这样的：如果两个层都没有设置 position 属性为 absolute 或者 relative 属性，哪个层的HTML代码放在后面，哪个层就显示在上面。 Demo:
对象的初始化 在声明类时直接对数据成员初始化是错误的！下面的例子时错误的！！ class Time{ hour =0; minitu=0; sec=0; } //因为类并不是一个实体，而是一种抽象类型，并不占存储空间，显然无处容纳数据； 如果一个类中的所有成员都是public类型，则可以在定义对象的时候对数据成员初始化。 class Time{ public: hour; minitu; sec; }; Time t1={13,12,40};//类似于结构体初始化成员,但仅限于public数据成员
我们经常会使用KEGG数据库来研究基因的功能，而在KEGG 数据库中，直接存储分子功能的就是KEGG Orthology 数据库。
文档流：将窗体自上而下分成一行行, 并在每行中按从左至右的顺序排放元素,块状元素独占一行，内联元素不独占一行；
假定我们需要创建3个div标签，并且将他们的类名分别命名为box1、box2和box3，将box1和box2放在第一行，将box3放在第二行，最常见的方法是分别给box1和box2都加上一个float:left属性，让他们浮动，实现代码如下
渐变主要有三种类型：线性渐变( linear-gradient)、径向渐变( radial-gradient)、圆锥渐变( conic-gradient)
1.清除浮动方式一 <!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0"> <title>Document</title> <style type="text/css"> *{padding: 0px;margin: 0px;} .bo
在C++中，如果定义的对象是静态的，在程序运行过程中，对象所占的空间是不能随时释放的。
版本：MySQL 5.6，采用传统 binlog file & pos 方式配置的主从复制结构。
原文链接：https://note.noxussj.top/?source=cloudtencent 正常布局 文档流布局方式，按照顺序一个个排列好，效果如下图： <html> <head>
根据给定的文章内容，撰写摘要总结。
相比于浩如烟海的数据表格，大部分人还是更喜欢视觉资料，这一点已不足为奇。也是出于这个原因，人们通常才会在学术论文的前几页加上一张图表，并且清楚地标记上各种注释。
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