Swiper作为当代流行的js框架，非常受到青睐，这里演示swiper在pc端全屏视觉轮播的效果，这也是pc端常用的一种特性 一 以教师节为主题的一个全屏轮播 1 首先加载插件，需要用到的文件有swiper.min.js...vertical',//默认水平 loop: true, autoplay:true, effect:"fade",//淡入淡出效果 parallax:"true",//产生视觉差...nextEl: '.swiper-button-next', prevEl: '.swiper-button-prev', }, }) 二 视觉差效果...（直接在上面全屏轮播进行的修改）//script中将视觉差开启设置为true，同时在内容中加入data-swiper-parallax="xxx"(xxx一般为负值） <div class="banner...mutilation, loss of sight or reason //加入内容体现<em>视觉</em><em>差</em>
代码scss body{ margin: 0; padding: 0; box-sizing: border-box...font-size: 120px; margin: auto; color: rgb(207, 23, 23); } /*# sourceMappingURL=style.css.map */ 代码js...scrollTrigger: { trigger: section, scrub: true } }); }); js
如下是我所要说的视觉差滚动效果（即：滚动tableView时候，每一行的图片都会根据滚动方向和滚动距离的不同进行移动，给人一种图片在移动的视觉体验），由于下面gif图失真卡顿严重，真实效果大家可以参考demo...distanceOfCenterY = CGRectGetHeight(view.frame) * 0.5 - CGRectGetMinY(frameOnView); // 3.cell 和 backImageView的高度差
前言 这是我大学舍友小钊在前几天培训公司内部人员顺便记录的一篇关于帧差法移动侦测的文章，介绍下小钊，广西佬，我的大学舍友，特点是烟勤话少爱抠脚。是一名计算机视觉工程师，主要专注于桑拿沐足（啊？呸！）...当我们要把一幅图像中的运动区域和静止区域区分开的时候，这样的任务在计算机视觉中称为前后景分离，而帧差法则是前后景分离中最简单的一种方法，单纯考虑像素值在空间上的变化而不考虑时间特性。...对于两帧帧差法的计算过程可以用一句话描述：对于某个像素，如果它在前后两幅图像中的差值的绝对值超过某个设定好的阈值，则认为它属于前景，否则认为它属于背景。...其实帧差法在我个人的工作中更多是一个预处理的手段，比如我会对掩码图中的各个连通区域做最大外接矩形把这些区域都单独标记出来，再对每个矩形区域做其他的处理，比如判断它是不是个人。...最后，其实上面写的代码很不 Python，只是为了解释清原理写的，真正的写法应该这样： def frame_diff2(img1, img2, thresh): mask = np.zeros(
利用moment.js来实现距离某个时间的时间差，写了个过滤方法 filterTaskTime(params){ let x=moment(params); let y=moment()...; //当下时间 let duration = moment.duration(y.diff(x,'ms')); //做差 let days = duration.get('days
正是上面的这个有趣的假设，何凯明博士发明了残差网络ResNet来解决退化问题！让我们来一探究竟！...ResNet网络结构 ResNet中最重要的是残差学习单元： 对于一个堆积层结构（几层堆积而成）当输入为x时其学习到的特征记为H(x)，现在我们希望其可以学习到残差F(x)=H(x)-x，这样其实原始的学习特征是...当残差为0时，此时堆积层仅仅做了恒等映射，至少网络性能不会下降，实际上残差不会为0，这也会使得堆积层在输入特征基础上学习到新的特征，从而拥有更好的性能。...一个残差单元的公式如下： 后面的x前面也需要经过参数Ws变换，从而使得和前面部分的输出形状相同，可以进行加法运算。...首先定义两个残差结构，第一个是输入和输出形状一样的残差结构，一个是输入和输出形状不一样的残差结构。
正是上面的这个有趣的假设，何凯明博士发明了残差网络ResNet来解决退化问题！让我们来一探究竟！ 2、ResNet网络结构 ResNet中最重要的是残差学习单元： ?...对于一个堆积层结构（几层堆积而成）当输入为x时其学习到的特征记为H(x)，现在我们希望其可以学习到残差F(x)=H(x)-x，这样其实原始的学习特征是F(x)+x 。...当残差为0时，此时堆积层仅仅做了恒等映射，至少网络性能不会下降，实际上残差不会为0，这也会使得堆积层在输入特征基础上学习到新的特征，从而拥有更好的性能。一个残差单元的公式如下： ?...在堆叠了多个残差单元后，我们的ResNet网络结构如下图所示： ? 3、ResNet代码实战 我们来实现一个mnist手写数字识别的程序。...首先定义两个残差结构，第一个是输入和输出形状一样的残差结构，一个是输入和输出形状不一样的残差结构。
而JS不是这样做的，JS是不需要编译成中间码，而是可以直接在浏览器中运行，JS运行过程可分为两个阶段，编译和执行。...(可参考你不知道的JS这本书），当JS控制器转到一段可执行的代码时（这段可执行代码就是编译阶段生成的），会创建与之对应的执行上下文(Excution Context简称EC)。...执行上下文可以理解为执行环境（执行上下文只能由JS解释器创建，也只能由JS解释器使用，用户是不可以操作该"对象"的）。...JS 的底层运行原理 每调用一个函数就会生成一个执行环境（俗称执行上下文）,执行上下文环境数量没有限制 每调用一个函数就会生成一个执行环境（俗称执行上下文）,执行上下文环境数量没有限制 单线程 同步执行...eval()：把字符串单做JS代码执行，不推荐使用
机器视觉测量原理 工业视觉测量技术（或称数字近场摄影测量技术）是一种立体视觉测量技术，其测量系统结构简单，便于移动，数据采集快速、便捷，操作方便，测量成本较低，且具有在线、实时三维测量的潜力，尤其适合于三维空间点位...测量原理：利用CCD摄像机可以获得三维物体的二维图像，即可以实现实际空间坐标系与摄像机平面坐标系之间的透视变换。...目前利用机器视觉测量技术能够达到的最高精度已经达到亚微米级以上，能够满足现阶段绝大部分自动化生产上的精度要求，通过机器视觉系统进行测量定位能让生产线速度更快，生产效率更高。...机器视觉测量优势 1.机器视觉测量采用先进的亚像素级物体曲面扫描方法，满足高质量点云扫描需要。...2.机器视觉测量真彩物体曲面重建方法，视觉测量设备系统采用先进的图像纹理分析与获取技术，在进行三维数据重构的同时保持物体表面真彩显示。
HashMap结构及原理 HashMap是基于哈希表的Map接口的非同步实现。实现HashMap对数据的操作，允许有一个null键，多个null值。
JS加密、JS混淆技术原理简介JS加密、JS混淆、JS混淆加密，所指相同，都是指对JS代码进行加密式处理，使代码不可读，以达到保护代码的目的。...其原理，根据加密或混淆处理深度不同，大体上可分两种，下面简述技术原理。第一种，对代码进行字符替换，比如Eval加密、JJEncode加密，都属于这一类。这种方式，直接对JS代码进行处理，是可逆的加密。...第二种，操作层面与前者最大的差别是，不是对JS代码直接进行分析并加密，而是会进行低层处理，先会对JS代码进行词法分析、语法分析，转化成AST（抽象语法树），得到AST之后，混淆加密操作都是在AST中进行...，完成语法树加密修改之后，再根据AST重新生成全新的密文式JS代码，专业的JS代码加密混淆工具，比如JShaman、JScrambler都是属于这一类。...如此混淆过的JS代码，人无法读懂，但机器可识别，是可以直接运行的，不需要经过解密，因此，不存在通过解密而直接逆向出原码的问题，安全性高。在业内是被广泛认可和应用的。
CCD机器视觉系统是用于工业检测及识别的高科技产品，生产的核心问题是工业计算机系统选型，可采集加工品的高清图像直接传输给到机子的GPIO接口。...由于数字图像处理和计算机视觉技术的迅速发展，越来越多的研究者采用摄像机作为全自主用移动机器人的感知传感器。这主要是因为原来的超声或红外传感器感知信息量有限，鲁棒性差，而视觉系统则可以弥补这些缺点。...而现实世界是三维的，而投射于摄像镜头(CCD/CMOS)上的图像则是二维的，视觉处理的最终目的就是要从感知到的二维图像中提取有关的三维世界信息。...CCD视觉定位系统工作原理及过程 ccd视觉定位由于数字图像处理和计算机视觉技术的迅速发展，越来越多的研究者采用摄像机作为全自主用移动机器人的感知传感器。...这主要是因为原来的超声或红外传感器感知信息量有限,鲁棒性差，而视觉系统则可以弥补这些缺点 ccd视觉定位算法：基于滤波器的定位算法主要有KF、SEIF、PF、EKF、UKF等。
Node.js 使用事件驱动， 非阻塞I/O 模型而得以轻量和高效，非常适合在分布式设备上运行数据密集型的实时应用。 Node.js 是一个可以让 JavaScript 运行在浏览器之外的平台。...历史上将 JavaScript移植到浏览器外的计划不止一个，但Node.js 是最出色的一个。...Node.js能做什么 借用一句经典的描述Node.js的话:正如 JavaScript 为客户端而生，Node.js 为网络而生。...运行原理分析 当我们搜索Node.js时，夺眶而出的关键字就是 “单线程，异步I/O，事件驱动”，应用程序的请求过程可以分为俩个部分：CPU运算和I/O读写，CPU计算速度通常远高于磁盘读写速度，这就导致...来看一下代码： test.js（作为控制文件） // file name :test.js var express = require('express'); var app
一般分为 JS 调用 Native 和 Native 主动调用 JS 两种形式。...Native 调用 JS 一般就是直接 JS 代码字符串，有些类似我们调用 JS 中的 eval 去执行一串代码。...这个其实和 Android 的 onReceive 是同样的原理。...message.responseId]; } } 流程如下图： 编辑切换为居中 添加图片注释，不超过 140 字（可选） registerHandler registerHandler 和 Android 原理是一模一样的...和 Native 交互的大致原理，忽略了不少细节，比如初始化 WebViewJavascriptBridge 对象等等，感兴趣的也可以参考一下这个库：JsBridge
双目视觉测距原理及应用作者：凌启科技1 双目视觉测距原理双目视觉测距原理可分为相似三角形原理和像素尺度原理，前者是目前主流的解释，后者是凌启科技命名的一种原理，具体如下。...1.1 相似三角形原理目前对双目视觉测距原理的解释是三角形相似原理，如下图1（图片来源链接https://cloud.tencent.com/developer/article/2054308），Or和...2 基于像素尺度原理的自研产品利用像素尺度原理进行测距，最重要的就是需要提供一个参照距离，以求得每个像素所代表的距离。...双目视觉中，两个相机基线长度的意义就是作为参照距离，在单目视觉中，假如场景中也能找到一个已知的参照距离，则也能求得最终的距离。...目前大部分双目视觉产品都是求解深度图用于slam建图导航，立体匹配及三维重建等算法算力要求高，在一些只需要简单测距的场景并不适用，如无人机定高定点悬浮，目前市场上常用的测距有激光测距、超声波测距等等，而武汉凌启科技有限公司利用双目视觉像素尺度原理开发了一款光流测距一体模块
文章指出一种基于 boosting（提升）原理，逐层训练深度残差神经网络的方法，并对性能及泛化能力给出了理论上的证明。 1....[1500280128357_9909_1500280128554.png] 图1 Boosting 方法原理图【src】 1.2 残差网络 残差网络2目前是图像分类等任务上最好的模型，也被应用到语音识别等领域...残差网络基本block2 在之前的博文作为 Ensemble 模型的 Residual Network中，我们知道，一些学者将残差网络视一种特殊的 Ensemble 模型3,4。...将残差网络显示表示为 ensemble 令残差网络的最后输出为 $F(x)$，并接合上述定义，显然有： [image.jpg] 这里用到了裂项求和的技巧（telescoping sum），因此作者称提出的算法为...我们只需要逐级（residual block）训练残差网络，效果上便等同于训练了一系列弱分类的 enemble。
路标节点：也就是观测方程【数学形式下见】的观测值，也就是特征点的像素坐标[u,v],或者该帧相机坐标系下的3d坐标[x,y,z];
前言：越来越多同学在使用Node.js，大家也不同程度地理解Node.js是什么。比如Node.js是由V8、Libuv、JS组成的，Node.js底层是C\C++，Node.js不是语言是运行时。...本文通过实现一个类Node.js的JS运行时No.js，去理解Node.js的本质。...No.js是我之前写的一个JS运行时，概念上是这么说，但是它算不上真正的运行时，它只是个demo，但是它让你看到如果你有兴趣，你也可以写个Node.js。 首先我们看看V8的基本用法。...即我们在JS层拿到的内容。上面代码翻译成JS如下。...接下来我们执行一系列网络编程的函数，不过原理是一样的，我们就分析server.socket()。因为server是一个Server实例。
本文转载自计算机视觉life！...导读 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...下图从物理原理上展示了为什么单目相机不能测量深度值而双目可以的原因。...双目立体视觉深度相机详细原理 1、理想双目相机成像模型 首先我们从理想的情况开始分析:假设左右两个相机位于同一平面（光轴平行），且相机参数（如焦距f）一致。那么深度值的推导原理和公式如下。...双目立体视觉法优缺点 根据前面的原理介绍，我们总结一下基于双目立体视觉法深度相机的优缺点。 优点 1、对相机硬件要求低，成本也低。
当今,由于数字图像处理和计算机视觉技术的迅速发展,越来越多的研究者采用摄像机作为全自主用移动机器人的感知传感器。...这主要是因为原来的超声或红外传感器感知信息量有限,鲁棒性差,而视觉系统则可以弥补这些缺点。...而现实世界是三维的，而投射于摄像镜头（CCD/CMOS）上的图像则是二维的，视觉处理的最终目的就是要从感知到的二维图像中提取有关的三维世界信息。...视觉标定有马颂德的三正交平移法、李华的平面正交标定法和 Hartley 旋转求内参数标定法。 （2）机器视觉与图像处理： a.预处理：灰化、降噪、滤波、二值化、边缘检测。。。...也可以使用单目视觉和里程计融合的方法。以里程计读数作为辅助信息,利用三角法计算特征点在当前机器人坐标系中的坐标位置,这里的三维坐标计算需要在延迟一个时间步的基础上进行。
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