import sys from PyQt5.QtWidgets import QApplication, QWidget from PyQt5.QtGui import QPixmap, QPainter, QCursor, QBitmap from PyQt5.QtCore import Qt
import sys from PyQt5.QtWidgets import QApplication, QWidget from PyQt5.QtGui import QPixmap, QPainter, QBitmap
在QSS中,我们可以使用Background或者background-color的方式来设置背景色,设置窗口背景色之后,子控件默认会继承父窗口的背景色,如果想要为控件设置背景图片或图标,则可以使用setPixmap或则setIcon来完成。关于这两个函数的用法,可以参考本博客下的PyQt5的基础控件分栏
最近在看 C# Winform 的窗体美化,发现一些很有用的美化皮肤库,学习过后也把一些资料整理一下。
首先,把窗口的高度(height)和宽度(width)值修改为相同的值,使窗口成为一个正方形。
不规则窗体效果——遮罩 根据一张图片来设置窗体显示效果。setMask #include "widget.h" #include "ui_widget.h" #include<QPixmap> #include<QBitmap> #include<QPainter> Widget::Widget(QWidget *parent) : QWidget(parent), ui(new Ui::Widget) { ui->setupUi(this); QPixmap pixmap;
JSR292:支持动态类型语言(InvokeDynamic) 图 1. 项目图标--达芬奇设计的直升机 近年来越来越多的基于 JVM 的动态语言的出现,对于 JVM 提出了新的需求和挑战。其实在 JD
不能播放gif,太大了,给个静态图片吧,实际上桌面壁纸是动态的,人物也是动态的,可自定义桌面壁纸,有默认的数字时钟壁纸
import sys from PyQt5.QtWidgets import QApplication, QWidget from PyQt5.QtGui import QPixmap, QPainter, QCursor from PyQt5.QtCore import Qt, QTimer
一说到数据库,一般都会想到那些很专业的数据库,其实Excel本身也可以作为数据库来使用。
我们可以实现图片二维码转换为网址,或者将网址转换为伪二维码(与普通二维码有区别,因为没有定位点,转换成的二维码只包含信息)。
当前,我们的系统已经发展到了一定较为完善的程度,当然最为一个练习系统,它不可能跟专业的windows或linux相比,但麻雀虽小五腑俱全,我们的系统还是能支持用户在其上面开发出不少复杂但又有趣的应用程序的,它所展现的功能完全可以称得上是一个鲁棒的操作系统。 我们看看第一个有趣的应用程序:不规则窗口。 很多独居特色的应用程序,一大特点之一就是不规则窗口,奇形怪状的窗体形态确实容易给人耳目一新的感觉,不规则窗口主要是把窗体的某部分用透明色来显现,现在我们就来尝试一下,在app.c中完成以下代码: void ma
来源:专知本文为论文介绍,建议阅读5分钟本文从分析图计算应用 和图神经网络的执行特征出发,对专用图处理加速架构进行了探索。 来自中科院计算所的严明玉博士论文,入选2022年度“CCF优秀博士学位论文奖”初评名单! https://www.ccf.org.cn/Focus/2022-12-08/781244.shtml 图计算应用和图神经网络是处理图数据的核心应用,被广泛应用于各个领 域。图数据处理应用特有的执行行为导致传统的通用架构无法高效地执行上述 应用。随着智能万物互联时代的来临,上述应用急需高效的硬件
来自中科院计算所的严明玉博士论文,入选2022年度“CCF优秀博士学位论文奖”初评名单!
近日华南理工大学金连文老师组在文本识别领域又出牛文,提出一种基于像素级不规则文本纠正的识别新算法MORAN(Multi-Object Rectified Attention Network),刷新了多个OCR数据集的最高精度,并将其开源了!
对于金融应用中的深度学习模型,训练数据有限是一个大问题。因为金融时间序列有不规则和尺度不变的特点,很难合成真实数据。
这篇文章警告 Devops 不要有虚假的安全感。在开发和配置微服务时,遵循安全最佳实践不会产生不易受攻击的微服务。这篇文章表明,尽管所有部署的微服务都容易受到攻击,但仍有很多事情可以做,以确保微服务不被利用/开采(exploited)。它解释了如何从安全角度,分析客户端和服务的行为,这里称为“安全行为分析”,可以保护部署的易受攻击的微服务。它提到Guard[1],这是一个开源项目,提供对 Kubernetes 被认为易受攻击的微服务的安全行为监控和控制。
使用Excel的目的是为了处理大量的数据,而学习VBA是为了更方便的处理大量的数据,用的多了就会发现,在使用VBA处理Excel中的数据的时候,总是花很多的精力在处理那些不规则的数据上。
https://github.com/nie-lang/DeepRectangling
随着深度学习的快速发展,图像分类、目标检测、语义分割以及实例分割都取得了突破性的进展,这些方法成为自然场景文本检测的基础。基于深度学习的自然场景文本检测方法在检测精度和泛化性能上远优于传统方法,逐渐成为了主流。图1 列举了文本检测方法近几年来的发展历程。
AMCL(adaptive Monte Carlo Localization)自适应蒙特卡洛定位,A也可以理解为augmented,是机器人在二维移动过程中概率定位系统,采用粒子滤波器来跟踪已经知道的地图中机器人位姿,对于大范围的局部定位问题工作良好。对机器人的定位是非常重要的,因为若无法正确定位机器人当前位置,那么基于错误的起始点来进行后面规划的到达目的地的路径必定也是错误的。
写在最前面 最近做一个关于抽奖活动的项目,会涉及到很多动画,这里来探讨一下 scss 函数和 css 动画的制作 需求:如图 一个打开的盒子,其中有许多不规则的星星✨不规则的运动动,看着这个复杂的动画
今天我要给大家分享一些自己日常学习到的一些知识点,并以文字的形式跟大家一起交流,互相学习,一个人虽可以走的更快,但一群人可以走的更远。
选自arXiv 作者:马佳彬等 机器之心编译 参与:李泽南 近日,中国科学院自动化研究所马佳彬、王威、王亮等人发表的研究提出了一种新形式的卷积神经网络——不规则卷积神经网络。研究人员认为新的方法能够解
比如说,https://thispersondoesnotexist.com/,在这上每刷新一次都会生成一幅让你真假难辨的人脸。
本文简要介绍Pattern Recognition 2019论文“SegLink++: Detecting Dense and Arbitrary-shaped Scene Text by Instance-aware Component Grouping”的主要工作。该论文提出一种对文字实例敏感的自下而上的文字检测方法,解决了自然场景中密集文本和不规则文本的检测问题。该论文提出的Instance-aware Component Grouping(ICG)方法,能够在自下而上的文字检测方法的基础上大大提高密集文本检测的效果。在该论文提出的一个商品密集文本检测数据集DAST1500上,该方法的结果明显优于同时期的其他文字检测方法。
如果您是新媒体或者自媒体专员,没有理由不了解以下术语。如果您只是想了解更多有关平面设计的知识,也欢迎来到终极排版术语综合指南。
基于分割的识别算法是自然场景文本识别算法的一个重要分支(Wang 等,2012;Bissacco 等,2013;Jaderberg 等,2014),通常包括3 个步骤:图像预处理、单字符分割和单字符识别。基于分割的自然场景文本识别算法通常需要定位出输入文本图像中包含的每个字符的所在位置,通过单字符识别器识别出每一个字符,然后将所有的字符组合成字符串序列,得到最终的识别结果。
大家吼,我是你们的朋友煎饼狗子——喜欢在社区发掘有趣的作品和作者。【每日精选时刻】是我为大家精心打造的栏目,在这里,你可以看到煎饼为你携回的来自社区各领域的新鲜出彩作品。点此一键订阅【每日精选时刻】专栏,吃瓜新鲜作品不迷路! *当然,你也可以在本篇文章,评论区自荐/推荐他人优秀作品(标题+链接+推荐理由),增加文章入选的概率哟~
从三月份的时候开始读,利用零零星星的时间,终于读完了千年的《设计网事》这本书。虽名为书,实则是他最近几年的博文汇集而来。纵观此书,却与阅读单篇感觉很不一样。下面是读书的时候,摘抄的一些句子。
本文将简要介绍这项研究与 DeepCreamPy 实现项目,读者可下载项目代码或预构建的二进制文件,并尝试修复漫画图像或马赛克。这一个项目可以直接使用 CPU 进行推断,Windows 用户甚至都不需要安装环境都可以直接运行预构建的文件修复图像。
本文完整的 DEMO,你可以戳这里:transparent 配合 SVG feMorphology 滤镜生成不规则边框
之前有部电视剧《点燃我温暖你》没火,但是其中李峋的爱心代码却在程序圈超级火,这圣诞节快到了了,给大家来一波爱心代码的教学,同时弥补一下Java语言上一波的缺失。最终希望大家能在圣诞节该浪漫的浪漫、该脱单的脱单,加油兄弟!同时我也把实现思路通过动画给大家说清楚,期望各个语言的大佬都能一起开发出来,用心浪漫2022圣诞节!(开发了可以在评论区留个言哦~)
时序连接序列(CTC)算法早期由Graves等人(2016)提出,用以训练循环神经网络(Cho 等,2014;Hochreiter 和Schmidhuber,1997),并直接标记未分割的特征序列。CTC 算法在多个领域均证明了它的优异性能,例如语音识别(Graves 等,2013;Graves 和Jaitly,2014)和联机手写文本识别(Graves等,2009;Graves,2012)。
最近刚学习C++的一些编程技巧,对于一些相对比较陌生的问题,只能采取一些简单粗暴的方案来实现。就比如说,我们可以在Python中定义一个[[0,0,0],[1,2],[1,1,1],[3]]这样的不规则的二维数组(list)。那么如果我们想在C++中实现一个类似的数据结构,应该怎么去设计呢?更具体一点的问题,当我们给C++输入一个固定长度的数组,比如Shape为(4,3),然后再给出一个Shape为(4,)的有效索引数组,保存的是第二个维度中数据的有效长度(这里有个要求是输入的有效位数处于固定长度数组的末尾,因为我们一般去更新数组时也是从末尾处push_back进去)。最后用一个数据结构保存这个不规则的二维数组,并且可以正常索引和打印。
想要得到本贴 Jupyter Notebook 的同学分享此贴,在本帖留个言,我便发给你链接。
前言 CSS 创建复杂图形的技术即将会被广泛支持,并且应用到实际项目中。本篇文章的目的是为大家开启它的冰山一角。我希望这篇文章能让你对不规则图形有一个初步的了解。 现在,我们已经可以使用CSS 3 常
机器视觉系统中的照明系统是极其重要的一部分,它的好坏直接影响着后面的图像处理。在听了一位日本光源专家的讲座之前,我其实对照明并不太了解,不就是将图像照亮以至于相机能够拍到图像吗?但事实并非如此,照明远非增强图像亮度这样简单,好的照明系统可以减少很多图像处理工作,提升整个机器视觉系统效率。那么照明是怎样一门学问呢?如何在机器视觉系统中选择合适的照明系统呢?
案例:防止误操作关闭窗体,通过该事件来进行控制。设置参数cancel的值为-1即可停止退出。
网格由顶点和面组成,我们对网格顶点或者面的进行分类,就是网格分割。它是一个分类问题,而分类问题是机器学习里的经典问题。
企业在制作网站之前一般都已经准备好了LOGO,然而一些企业在实际制作网站的过程中却发现,“唉,我们所设计的LOGO跟网站无法匹配?”或者搭配上去不好看,怎么办? 今天的「网站建设」专栏,就跟大家分享一下网站LOGO设计的注意事项,下面跟着小编一起来看看吧! 01 采用多色系 找不准网站主题色 一些企业用户在设计网站LOGO的时候,觉得颜色越多越好,实际上当LOGO的颜色越多,代表主题色不鲜明,比如下图的LOGO,我们可以直观看到有黑色、深蓝、浅蓝,那么到底哪个才可以作为网站的主色调呢?很难判断。
在statista看到一个有趣的饼图,把苹果logo按比例划分。Power BI或者Excel能不能实现?
clip-path 是CSS中的一个神奇属性,它能够让你像魔术师一样,对网页元素施展“裁剪魔法”——只展示元素的一部分,隐藏其余部分。想象一下,不用依赖图片编辑软件,直接在浏览器中就能实现元素的各种不规则形状裁剪。✨
土方量的计算是建筑工程施工的一个重要步骤。工程施工前的设计阶段必须对土石方量进行预算,它直接关系到工程的费用概算及方案选优。
Qt 是一个跨平台C++图形界面开发库,利用Qt可以快速开发跨平台窗体应用程序,在Qt中我们可以通过拖拽的方式将不同组件放到指定的位置,实现图形化开发极大的方便了开发效率,本章将重点介绍QPushButton按钮组件的常用方法及灵活运用。
大数据文摘出品 在内卷化严重的机器人界,躺平是不可能的,科学家们在铆足了劲各种花样翻新。 哈佛就搞了这么一个机器人(tentacle robot),为抓取而生。 有一说一,这身形像极了面条机。。。 该项研究以论文《Active entanglement enables stochastic, topological grasping(主动纠缠实现了随机的、拓扑的抓取方式)》为题发表于《美国国家科学院院刊》(PNAS)上。 论文链接: https://www.pnas.org/doi/10.1073/p
界面是软件与用户交互的最直接的层,界面的好坏决定用户对软件的第一印象。而且设计良好的界面能够引导用户自己完成相应的操作,起到向导的作用。同时界面如同人的面孔,具有吸引用户的直接优势。
在前面的一篇文章中,我们介绍了在C++中使用指针数组的方式实现的一个不规则的二维数组。那么如果我们希望可以在CUDA中也能够使用到这种类似形式的不规则的数组,有没有办法可以直接实现呢?可能过程会稍微有一点麻烦,因为我们需要在Host和Device之间来回的转换,需要使用到很多CUDA内置的cudaMalloc和cudaMemcpy函数,以下做一个完整的介绍。
由香港大学CVMI Lab和牛津大学合作提出了一种点云上具有动态内核组装的位置自适应卷积——PAConv: Position Adaptive Convolution with Dynamic Kernel Assembling on Point Clouds,论文已被CVPR2021接收。
在交通和能源管理等现实场景中,常会遇到大量具有缺失值、噪声和不规则采样模式的时间序列数据。尽管目前已经提出了许多插值方法,但大多数倾向于在局部范围内运行,这涉及到将长序列分割成固定长度的片段进行模型训练,这种局部范围往往导致忽略全局趋势和周期性模式。更重要的是,大多数方法假设观测值是在规则的时间戳上采样的,无法处理各种应用中复杂的不规则采样时间序列。此外,大多数现有方法是以离线方式学习的,不适合处理快速到达的流式数据。
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