当Scrum团队体现并实践承诺，勇气，专注，开放和尊重的价值观时，透明度，检查和适应性的Scrum支柱变为现实，并为每个人建立信任。...Scrum团队成员在使用Scrum角色，事件和工件时学习和探索这些值。 确保透明度 - Scrum团队 Scrum强制团队内外的透明度。...Burn-down Charts - 发展状况 使用燃尽图来说明团队在给定Sprint中的表现如何。燃尽图表讲述了团队表现的真实情况。刻录图表描述了为完成Sprint而未来的剩余工作量。...这项被取消的工作也导致缺乏透明度。风险隐藏在其中。例如，如果性能测试保留为Undone，那么它会延迟不良系统的风险，直到接近发布 - 当它受到最大的伤害时。...结论 Scrum基于通过其事件和工件描述的透明度，但如果团队中缺乏透明度和沟通，则无法实现。如果成员犹豫不决或害怕分担错误，很难建立并保持完全透明。
那么，问题来了，当对象地址变化了，hashCode如何保持不变呢？ HashCode的约定 在继续研究之前，我们先来看一下对hashCode方法的一些约定和说明。...在java.lang.Object的JavaDoc注释上对hashCode方法有三项约定，概括来说就是： 第一，当一个对象equals方法所使用的字段不变时，多次调用hashCode方法的值应保持不变。...但我们知道，JVM进行GC操作时，无论是标记复制算法还是标记整理算法，对象的内存地址都是会变的。但hashcode又要求保持不变，JVM到底是如何实现这一功能的呢？...那么JVM是如何进行优化的呢？...小结 经过本文的分析，我们会发现针对GC移动对象导致hashCode变化这个问题，在JVM未使用对象内存地址生成hashcode时已经不是什么问题了。
使用Windows沙盒 点击开始菜单，搜索Windows Sandbox（Windows沙盒），点击搜索结果，启动程序。...Windows沙盒首次加载时，可能时间会久一点，因为它需要生成Windows10镜像并用于虚拟机中。加载成功后，我们就会看到一个基于Windows 10的完整版Windows虚拟机操作系统了。...为了演示Windows沙盒的使用方式，我访问了一个需要安装Adobe Flash Player的网站。因为我不喜欢在主机上使用这些东西，所以我打算在Windows沙盒中进行测试。...当你再次打开Windows沙盒时，它会自动恢复到初始状态，使用起来非常方便。...Windows沙盒还可以更好 首先，我个人是非常喜欢Windows沙盒这个功能的，它易于使用，允许用户快速启动和运行Windows 10虚拟机，而且所有权限级别的用户都可以直接访问和使用，这使得我们测试网站或浏览器扩展插件会变得非常容易
问题重述： 当我们使用天河机进行并行程序实验的时候，都会使用到yhrun/srun命令。在超算环境下，yhrun 命令用来进行提交交互式作业，有屏幕输出。...思考： 为了，能够更好地使用yhrun/srun 命令来进行提交作业。我们首先要保证的是保持ssh连接不受网络中断影响导致当前窗口运行的程序中断，从而导致实验需要重新运行，浪费了时间和资源。...如果你正准备要进行实验，更好的方法是使用tmux 或者 screen 命令行软件，来保持程序运行，还能多人之间共享屏幕。...通过测试，天河机器使用的是redhat操作系统，并且系统内部已经安装了screen 软件。所以可以很方便使用。...screen 命令教程 当然 screen 和 tmux 的教程都可以使用 man 命令进行查看和学习。
关于Kali-Whoami Whoami工具的目的是让您在Kali-linux上尽可能地保持匿名活动，该工具提供了一个用户友好且易于使用的简单界面，并遵循两种不同的路径以确保最高级别的匿名性。...； 日志清理； IP修改； DNS修改； MAC地址修改； 反冷启动； 时区修改； 主机名称修改； 浏览器匿名化； 准备工作 如果你没有定期更新你的系统，或者还没有安装相关的依赖组件的话，你就无法正常使用该工具了...sudo apt update && sudo apt install tar tor curl python3 python3-scapy network-manager 工具安装 首先，我们需要使用下列命令将该项目源码克隆至本地...git clone https://github.com/omer-dogan/kali-whoami 接下来，安装makefile sudo make install 完成上述操作之后，我们就可以开始使用...工具使用 完成工具的安装之后，我们需要在系统的搜索栏中搜索“Kali Whoami”，或直接在命令行终端中运行下列命令： sudo kali-whoami --help 此时，你将会看到如下所示的提示界面
随着硬盘技术的不断发展何固态硬盘的大量使用，你肯定听说过或者使用过固态硬盘，固态硬盘（或固态硬盘）能够达到比传统硬盘更快的读取和写入数据的速度，您可能不知道的是，随着时间的推移，当磁盘写满时，SSD硬盘在数据写入时可能会失去一些速度...，如果您为了速度而在服务器中运行SSD，那么就可以使用TRIM来保持SSD运行速度到最佳状态。...首先让我们看看为什么会出现这个问题，这与SSD如何写入数据到存储有关。SSD将数据存储在固定大小的块中，称为面。...如何使用TRIM擦除SSD数据块 这就是TRIM的用武之地，TRIM是内置于SSD的ATA命令集中的命令，它是磁盘与计算机接口的一部分，操作系统能够向磁盘发送TRIM命令，让它知道哪些块是已删除文件的一部分...具体来说，当你在 SSD 上删除一个文件时，操作系统并不会立即把这部分磁盘空间标记为可用，而是留到下次需要写入数据时再进行清理。这可能会影响 SSD 的写入性能。
xdebug.profiler_enable=on xdebug.remote_connect_back=on 首先配置好xdebug等相关的，如果能够用浏览器debug的话，就说明配置好了 打好断点，使用...postman进行debug时只需要在你的url后面加上一个get参数：?
1.单独使用Pillow包时，图片会弹出新窗口显示： from Pillow import Image img = Image.open('data/empire.jpg') img.show() 2..../img.png', 'r') plt.imshow(img) plt.axis('on') # 关掉坐标轴为 off plt.title('image') # 图像题目 plt.show() 例子如下...plt.imshow(gray), plt.axis('off') plt.subplot(2,3,3), plt.title('gray:true')# 这里必须加 cmap='gray' ,否则尽管原图像是灰度图...（下图1），但是显示的是伪彩色图像（下图2）（如果不加的话） plt.imshow(gray,cmap='gray'), plt.axis('off') plt.subplot(2,3,4), plt.title...以上这篇jupyter 使用Pillow包显示图像时inline显示方式就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。
在Java中可以使用标准库提供的javax.imageio和java.awt.image包来进行图像处理。 首先，你需要使用ImageIO类的静态方法read()来读取图像文件。...BufferedImage对象的形式读取PNG文件： File file = new File("image.png"); BufferedImage image = ImageIO.read(file); 然后，你可以使用...Graphics2D对象对图像进行编辑。...alpha << 24) | (red << 16) | (green << 8) | blue; image.setRGB(x, y, pixel); } } 最后，你需要使用...ImageIO类的静态方法write()将修改后的图像保存到文件中。
直方图均衡化的重要性 该方法对于亮和暗图像都效果更好，特别是在医学领域中，分析X射线图像的重要性更高。 在查看科学图像（例如热图像和卫星图像）时也非常有用 ?...用库实现代码 为了均衡，我们可以简单地使用equalizeHist()库中可用的方法cv2。 1.读入图像时RGB。 根据颜色组合分离像素。我们可以使用split()库中可用的方法cv2。...将均衡的图像矩阵与merge()库中可用的方法合并在一起cv2。 2.读入图像时gray_scale。 3.绘制原始图像和均衡图像。...实现代码 为此，我们正在使用NumPy所有矩阵运算。同样，我们可以使用for循环来执行此操作，但是它将花费更多的时间进行计算。即使在这里，我们也有两个方面： 1.读入图像时RGB。...我们可以使用NumPy操作将其切细。 对每个矩阵应用均衡方法。 将均衡的图像矩阵与dstack(tup=())库中可用的方法合并在一起NumPy。 2.读入图像时gray_scale。
介绍 在处理具有多个开发人员的项目时，当一个人推送到存储库然后另一个人开始对过时版本的代码进行更改时，这可能会令人沮丧。像这些花费时间的错误，这使得设置脚本以保持您的存储库同步是值得的。...GitHub允许您为存储库配置webhook，这些事件是在事件发生时发送HTTP请求的事件。例如，您可以使用webhook在有人创建拉取请求或推送新代码时通知您。...您可以按照教程如何在Ubuntu上安装Git在您的计算机上安装和设置Git。 使用官方PPA将Node.js和npm安装在远程服务器上。...我们现在可以继续确保我们的脚本在后台运行并在启动时启动。使用CTRL+C来停止节点webhook服务器。...我们将设置一个服务，允许我们在启动时启动webhook脚本，并使用systemd命令来管理它，就像我们使用任何其他服务一样。
最近在使用 canvas 画图的时候，遇到了图像文字模糊的问题，解决思路就是根据分辨率绘制不同尺寸的画布。...不创建高分辨率画布 const canvas = document.createElement("canvas"); canvas.width = 100; canvas.height = 100; // 创建使用默认分辨率的画布
1、点击[绘图] 2、点击[网格样式] 3、点击[极坐标网格] 4、点击[绘图] 5、点击[绘制新函数] 6、点击[3] 7、点击[函数] 8、...
其中一个库是 Pillow，它用于图像处理任务，如调整大小、裁剪和操作图像。 在本教程中，我们将探讨如何使用 Pillow 在 Python 中水平和垂直连接图像。...我们将在本文的后续部分中深入探讨使用 Pillow 加载图像、调整图像大小并最终将它们水平和垂直连接的过程。 如何在 Python 中使用 Pillow 连接图像？...在本教程中，我们将学习如何使用 Python 中的 Pillow 库连接图像。 在开始之前，我们需要安装 Pillow 库。在本教程中，我们假设您的系统上安装了 Python。...我们现在可以进入本文的下一部分，我们将学习如何使用 Pillow 加载图像。 使用枕头连接图像 现在我们已经安装了 Pillow，让我们继续使用它来连接图像。 串联意味着将多个图像组合成一个图像。...结论 在本教程中，我们学习了如何在 Python 中使用 Pillow 连接图像。
我们也经常好奇，在量化投资领域，我们是否能够使用图像识别技术预测股价。要解决这个问题，首先要回答以下两个问题： 如何将股价序列转换为计算机图片？（X） 如何定义预测的目标？...本文从以下几个方面解答了以上两个问题：首先，通过Market Profile将股价序列转换为灰度的图像，然后定义预测的目标为趋势的反转。最后，使用CNN模型，预测未来是否会发生趋势反转。...Market Profile到灰度图像 上述转换得到的Market Profile还不能直接作为CNN的输入，必须再转换成图像。在上述示例中，使用了日内的行情数据（把一天分成了5个时间段）。...作者使用标普500mini期货，过去20年的数据，并采用1日窗口，按下图所示，滚动将K线数据转为图像数据。 数据标注 上述个步骤，如何将K线转换为图像，解决了第一个问题。...总结 本文最大的创新是利用Market Profile将原本的时间序列预测问题，转换为图像识别的问题。这样就可以使用CNN进行趋势反转的预测。
目标检测是计算机视觉和模式识别的重要研究方向，主要是确定图像中是否有感兴趣的目标存在，并对其进行探测和精确定位。...基于深度学习的目标检测模型有 Faster RCNN，Yolo 和 Yolo2，SSD 等，对图片中的物体进行目标检测的应用示例如下所示： 从上图中可以看出，目标检测主要指检测一张图像中有什么目标，并使用方框表示出来...open cv 的 API，把图片中非气球部分的图像转换为黑白色。...一方面提供 RPN 网络的特征提取信息，另一方面继续向前传播，生成特征图供 ROI Pooling 模型使用。...然后讲解了如何应用 Mask RCNN 模型实现 Color Splash（色彩大师）的效果；并对 Mask RCNN 的关键技术进行分析，主要包括训练数据，Faster RCNN 网络结构，主干网络（
我们的工作开始时，想法很庞大：就是要做一个通用的能够识别所有类型的图像中的前景和背景的背景去除器。但是当我们训练完第一个模型之后，我们明白了，集中力量在某类特定的图像集上会更好一些。...然而与图像分类和目标检测不一样的是，分割模型事实上表现出了某种对图像的「理解」，在像素层面上不仅能区分「这张图像上有一只猫」，还能指出这是什么猫。 所以，分割是如何工作的呢？...动物、身体部分以及手持物体 手持物体——数据集中的很多图像都是和运动相关的。到处都是棒球拍、羽毛球拍以及滑雪板。从某种程度来说，我们的模型已经困惑于应该如何分割它们。...图像、真实数据、我们的结果（来自我们的测试集） 调试和日志 训练神经网络时非常重要的一部分就是调试。立马开始是很吸引人的，得到数据和网络，开始训练，看一下会得到什么结果。...无论如何，对结果的简单可视化是很有帮助的。
选自hackevolve 作者：Saideep Talari 机器之心编译 参与：乾树、思源 在我们使用 CNN 进行图片分类时，模型到底关注的是图像的哪个区域？...你在训练神经网络进行图片分类时，有没有想过网络是否就是像人类感知信息一样去理解图像？这个问题很难回答，因为多数情况下深度神经网络都被视作黑箱。我们喂给它输入数据进而得到输出。...由上文案例知，如颜色通道统计那样的简单图像处理技术，与训练模型是一样的。因为在没有智能的情况下，模型只能依靠颜色辩物。现在你或许会问，如何知道 CNN 究竟在寻找什么？答案就是，Grad-CAM。...这种方法只不过是输入图像如何通过每个通道对于类的重要性来激活不同的通道，最重要的是它不需要对现有架构进行任何重训练或更改。 ?...虽然此技术并未过多涉及调参，但我们可以使用额外的数据和数据增强技术更好地泛化模型。
现在，让我们看看如何将数据编码和解码到我们的图像中。 编码 有很多算法可以用来将数据编码到图像中，实际上我们也可以自己制作一个。在这篇文章中使用的一个很容易理解和实现的算法。...同样，i可以在这个图像中进行编码。 通过执行 +1 或 -1 使像素值成为奇数/偶数时，我们应该注意二进制条件。即像素值应大于或等于 0 且小于或等于 255 。...97), (112, 69, 206), (254, 29, 213), (53, 153, 220), (246, 225, 229), (142, 82, 175)] 解码 对于解码，我们将尝试找到如何逆转之前我们用于数据编码的算法...当遇到的第 9 个值是奇数时，我们停止。 结果，我们得到了原始信息，即 Hii 。...程序执行 数据编码 数据解码 输入图像 输出图像 局限性 该程序可能无法对 JPEG 图像按预期处理，因为 JPEG 使用有损压缩，这意味着修改像素以压缩图像并降低质量，因此会发生数据丢失。
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