处理海量日志对每一个运维来说都非常的头疼，日志分析我们首先需要把需要的数据从海量的日志中匹配出来，降低数据量，然后在分析这些日志。那么从海量的日志中把我们需要的日志找出来就需要我们写一个公式来匹配，那么如何才能写一个这样的公式呢？
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RPN（Region Proposal Network）是Faster-RCNN网络用于提取预选框（也就是RCNN中使用selective search算法进行Region Proposal的部分），我们知道RCNN及Fast-RCNN中一个性能瓶颈就是提取预选框的部分，而RPN很好地对这个部分进行了优化，原因在于它将卷积神经网络引入了进来，使用特征提取的形式生成出预选框的位置从而降低了selective search算法带来的计算时间上的开销。
初学OpenCV的开发者很容易被OpenCV中各种滤波方法所困扰，不知道到底该用哪里一个来做滤波。表面原因看起来是因为OpenCV中各种滤波方式实在是太多太杂，其背后原因是对各种滤波方法的应用场景认知出现了问题，所以这里小编从应用场景与项目中解决问题的实际出发，跟大家一起探讨一下各种滤波方法。 一：模糊函数blur 参数说明 -参数InputArray表示输入图像Mat对象 -参数OutputArray表示模糊之后输出Mat对象 -参数Size表示卷积核大小，此参数决定模糊程度，Size(x, y)其中x,
最近，Chrome 发布了 Chrome 125 稳定版本，其中我觉得最有亮点的新特性就是 CSS 锚点定位了。
OpenCV在使用卷积进行图像处理过程种，如何处理边缘像素与锚定输出两个技术细节一直是很多人求而不得的疑惑。其实OpenCV在做卷积滤波时会对图像进行边界填充，实现对边缘像素的卷积计算的支持，不同填充方式与不同锚定点会得到图像卷积输出不同的结果。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 在设计窗体时，这两个属性特别有用，如果用户认为改变窗口的大小并不容易，应确保窗口看起来显示的不是那么乱，并编写很多代码来实现这个效果，许多程序解决这个问题都是禁止给窗口重新设置大小 这显然是解决问题的最简单的方法，但不是最好的方法，因此引入了Anchor和Dock属性。
正则表达式：又称规则表达式。（英语：Regular Expression，在代码中常简写为regex、regexp或RE），计算机科学的一个概念。正则表达式通常被用来检索、替换那些符合某个模式(规则)的文本。
光学字符识别（Optical Character Recognition, OCR）是指对文本资料的图像文件进行分析识别处理，获取文字及版面信息的过程。亦即将图像中的文字进行识别，并以文本的形式返回。
标题：Coming of age: ten years of next-generation sequencing technologies
AvalonDock提供了一个系统，允许开发人员使用类似于许多流行的集成开发环境（IDE）中的窗口对接系统来创建可自定义的布局。
正则表达式是一种文本模式匹配，包括普通字符(例如，a 到 z 之间的字母)和特殊字符(称为”元字符”)。它是一种字符串匹配的模式，可以用来检查一个字符串是否含有某种子串、将匹配的子串替换或者从某个字符串中取出某个条件的子串。
今天我们从录用的CVPR2020文章中选了一篇目标检测的优秀文章：ATSS：Bridging the Gap Between Anchor-based and Anchor-free Detection。
主要使用了伪类,以及相对定位,绝对定位的知识. 另外过滤器filter, 以及rgba的透明度设置
一、简介 1.1、grep说明 grep命令简单来说就是linux系统实现文本内容筛选过滤的命令。当我们需要快速定位查找文本(通常是配置文件)中我们需要的内容时，使用grep 命令绝对算是最有效的处理方式之一。原因就在于grep可以配合包括“管道”、“正则表达式”等命令完成我们想要的关键字筛选过滤功能。个人认为不管是喜 欢Linux系统的发烧友，还是DBA、程序员、运维人员、架构师、项目经理等，熟练运用掌握grep命令都是必不可少的。比如在日常工作中令开发人员很 头大的事情就是在查看tomcat
css-selector 尽量避免解析路径中包含位置信息 chrome页面中内置了Jquery环境, 用$符号来表示 直接定位元素 通过id进行定位 $("#id值") 通过class进行定位 $(".class值") 通过属性名进行定位 $("标签名[属性名='属性值']") $("ul[class='gl-warp clearfix']") 获取兄弟节点 获取当前节点的下一个节点 dom提供的接口, 不属于css-selector语法 tmp = $("li[data-sku='6039832']")
前面我们介绍了一些REST API的基本约定，包括多个索引以及索引名称中的Date Math支持，本文我们来继续上文的话题，主要来看看公共参数和URL访问控制。
前两天刚写了一篇二值图像分析之轮廓发现与轮廓属性分析的相关文章，得到大家比较好反馈，感谢大家支持，让我有勇气继续再写下去，二值图像分析还有一块核心技能就是图像形态学操作技巧，这里也打算根据我自己的项目经验，给大家吐槽总结一下，希望大家多提宝贵意见，不足之处多多补充！
这里之所以加一个g修饰符是因为perl在进行全局匹配时，会记住匹配的位置，以便下一次继续从匹配的位置继续往下匹配。 为了清晰的查看它的运行原理，可以配合pos函数来获取当前文本匹配的位置。
2.将unmapped-reads打断成更小的fragments，比对到参考基因组上，如果比对成功，建立剪切点。
每周一期，纵览音视频技术领域的干货。 新闻投稿：contribute@livevideostack.com。 ---- 2022四大视频技术趋势分析 视频时代已经到来，并且在未来很长时间都会存在。根据我们今年最新的视频开发者报告，我们看到对于后端技术改进的重新关注，让我们一起深入了解Bitmovin的2022四大视频技术趋势。 视频CMS是什么？你为什么需要它？ 视频内容管理系统，即视频CMS，是用于管理视频资产的应用平台，与任何优秀的内容管理工具一样，视频CMS充当了数据库的角色，简化了数字资产存储
https://www.cnblogs.com/poloyy/category/1768839.html
一、文本处理工具 1、文本查看工具less和cat cat -E filename 能看到行的结束符 -A filename 能看到tab键 回车 （hexdump -C win.txt） -n filename 加行号 -s filename 压缩空行（连续相邻的空行）' -b 加行号，但空行不加cat > f3 给文件写入内容（nl==cat -b ） 2、more（分页查看文件） 3、less（支持搜索man的用法来自less） 4、head（查看文件首部，默认10行） head -n 4 -c
人类白细胞抗原(HLA)和肽(pHLA)之间相互作用的计算预测可以加快表位筛选和疫苗设计。因此，上海交通大学魏冬青教授和熊毅副研究员的博士生褚晏伊和香港大学深圳医院的张艳博士合作开发了TransMut框架。该文章于2022年3月23日发表于《Nature Machine Intelligence》。该框架包含了用于pHLA结合预测的TransPHLA和用于突变肽优化的AOMP程序，它可以推广到生物分子的任何结合和突变任务（图1）。
Storm可以保证每一个从spout发出的消息能被完全处理。本章描述storm是如何完成这个保证以及用户如何从storm的可靠性能力获益的。 消息“完全处理”的含义 一个tuple从spout发出后可能会触发成千上万的tuple基于它而创建。以work count的topology为例考虑下： TopologyBuilder builder = new TopologyBuilder(); builder.setSpout("sentences", new KestrelSpout("kestrel.bac
1. 使用谷歌地图 API 的第一步就是要注册一个 API 密钥，需要注重一下两点：
我们在前几篇微博中讲到了如何开始使用微信定位精灵，点击这里传送门，如果需要序列号，可以参考这篇文章《微信定位精灵免费序列号赠送》
对于各种linux的发烧友来说,想玩转linux，就必须对linux的文本处理的三剑客有所了解直到掌握,今天就来小谈一下三剑客之一grep
如果把写用例当做是手工测试，那么UI级自动化就是将手工测试变成计算器自动执行的测试
最近收到不少初学UI自动化测试的小伙伴私信，对于元素的定位还是有些头疼，总是定位不到元素，以及不知道用哪种定位方式更好。
Hisat是一种高效的RNA-seq实验比对工具。它使用了基于BWT和Ferragina-manzini (Fm) index 两种算法的索引框架。使用了两类索引去比对，一类是全基因组范围的FM索引来锚定每一个比对，另一类是大量的局部索引对这些比对做快速的扩展。比对原理可阅读文献原文：HISAT: a fast spliced aligner with low memory requirements.
AvalonDock 2.0 allows to create an interface for WPF verysimilar to Visual Studio GUI. It’s important to understand that has beendeveloped with this in mind so it’s most suited for projects that havedocuments and tools. In this tutorial I’ll show you how to start using with AvalonDock. Belowinformation are relative to version 2.0 and connot be valid for earlierversions. AvalonDock is composed of a layout model, a series of controls representing theviews and a DockingManager class which reppresents the docking area where usercan drag and drop documents and tools. Looking at the below screenshot we can identify the AvalonDock components.
又有很久没更文了，真的是被催婚搞的整个人情绪特别不好，如果硬要形容的话，那就是没法跟人正常沟通，一点就着，做什么都没耐心，看什么都烦，简直没救了...
FCOS+DeformConv2+ResNeXt101+BiFPN 在COCO上能刷到50.4 AP！
使用tag来定位 tag定位的是标签，不常用 例如：百度的输入框标签是input 最终会报错，因为百度首页input标签太多了
HTML5学堂：有阴影的地方，必定有光，每一个物体都会有一个阴影与它如影随形。当然在页面制作中，我们使用到的标签也是有着各种各样不同的阴影效果的，比如模块的外发光、元素的背光阴影等等。针对这些效果，作为前端的我们又该如何去操作，是使用图片来替代？还是考虑代码操作呢？ 本文主要内容 1. CSS3的阴影介绍 2. 盒阴影语法 3. 盒阴影的特征 4. CSS3盒阴影特效 5. 总结 1. CSS3的阴影介绍 阴影可以分文字阴影和盒模型阴影(简称“盒阴影”)。盒阴影与文本阴影一样，都可以代替具有阴影效果的图片
只需要再PRO文件中添加一行：CONIFG += qtquickcompiler
Pacific BioSciences公司的实时单分子测序（real-time single-molecule）和complete genomics公司的复合探针-锚定连接技术（combinatorial probe-anchor ligation，cPAL），都依靠荧光检测来测序，但他们提高的是测序速度和通量；
CTPN，全称是“Detecting Text in Natural Image with Connectionist Text Proposal Network”（基于连接预选框网络的文本检测）。CTPN直接在卷积特征映射中检测一系列精细比例的文本建议中的文本行。CTPN开发了一个垂直锚定机制，可以联合预测每个固定宽度提案的位置和文本/非文本得分，大大提高了定位精度。序列建议由递归神经网络自然连接，该网络无缝地合并到卷积网络中，形成端到端可训练模型。这使得CTPN能够探索图像的丰富上下文信息，使其能够强大地检测极其模糊的文本。CTPN可以在多尺度和多语言文本上可靠地工作，而不需要进一步的后处理，不同于以前需要多步骤后过滤的自下而上的方法。
grep：文本过滤，横向截取，(模式：pattern)工具 grep, egrep, fgrep（不支持正则表达式搜索） sed：stream editor，文本编辑工具，文本的替换与编辑，不是进入交互式界面，而是直接在命令行编辑，它是非交互式性的，
按照计划今天就要用实际的例子进行iframe自动化测试。经过宏哥长时间的查找，终于找到了一个含有iframe的网页（QQ邮箱和163邮箱），别的邮箱宏哥就没有细看了。所以今天这一篇的主要内容就是用这两个网页的iframe结合上一篇的理论知识，宏哥给小伙伴或者童鞋们演示一下。
有同学问到UI自动化关于XPath定位稳定性的问题，众所周知，找到了页面的元素，UI自动测试即完成了一半。
1，我们想要操作html页面上的元素，首先必须要定位到这个元素上。每个元素都有他各自的属性，比如id,name,class等，我们就通过这些属性来定位元素。
相信做过selenium UI自动化的朋友都知道，工作中大部分的元素定位都是使用xpath进行定位，所以xpath是UI自动化工作中非常重要的一个环节，所以我单独整理出来一篇博客出来~~希望对大家有帮助~
相信很多做web自动化测试的同学都深有体会，其本质也就是通过操作页面元素对象来模拟用户操作行为，那么首先我们先找到这些元素对象，然后才能进行一系列操作。
如果你们熟悉HTML链接这节课可以忽略。但在我接触过的企业或者市场营销员工很多都不知道HTML链接写法。他们在做SEO的时候花了很多时间在学习HTML这是方向性错误，我认为值得花几分钟学习HTML超级链接。
awk、sed、grep是linux操作文本的三大利器，合称文本三剑客，也是必须掌握的linux命令之一。三者的功能都是处理文本，但侧重点各不相同，grep更适合单纯的查找或匹配文本，sed更适合编辑匹配到的文本，awk更适合格式化文本，对文本进行较复杂格式处理。
2.XPath很强悍，但定位性能不是很好，所以还是尽量少用。如果确实少数元素不好定位，那还是选择XPath或cssSelector。
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