utm_source=tuicool&utm_medium=referral 例如配置1.plist类型的文件，让他在浏览器中直接打开，而不是下载。...方法一： 修改mime.types，添加plist扩展名为text/plain类型，直接显示文本。...在文件中添加如下内容 text/plain plist; 修改好mime.types类型后，直接重启nginx即可。这个方法修改后影响所有nginx网站的配置。...方法二： 单独打开某个网站的配置文件，在server中修改，例如我让某个网站ios目录下的plist文件显示为text/plain格式。 location ~ .
然而基督教小说研究相对匮乏，现有学术关注主要集中在爆红的《末日迷踪》系列。本研究使用计算工具既提供了基督教小说类型的广泛主题概览，也对其作者如何描绘神圣行为进行了定向探索。...随后将这些为人类标注员设计的指导方案适配用于近期开发的轻量级语言模型，并在更大规模模型的辅助下进行优化。笔记本级别的轻量级模型能够匹配人类标注效果，即使任务本身具有微妙性和挑战性。...技术贡献本研究展示了轻量级语言模型在复杂叙事标注任务中的实用价值，为宗教文本计算分析提供了可扩展的解决方案，同时保持了与人工标注相当的质量标准。
PSEnet核心是为了解决不能区分相邻文本的问题，以及对任意形状文本的检测问题。...因为在小尺度kernel之间存在比较大的margin，因此能够很好的区分相邻的文本行。...最终结果在icdar2015和icdar2017都取得了sota的效果，而其最大的亮点是在SCUT-CTW1500弯曲文本数据集上取得了超过先前最好算法6.37%的结果。...PSENet PANNet DBNet 三个文本检测算法异同 PSEnet 文本检测示例： ? ? ? ? ?...下面分别介绍PSEnet 在windows 和linux上成功运行的介绍 首先下载项目代码
虽然在excel文件中检索的vba代码不知道写了多少遍了，每次需要的时候，都是从网上找，然后写。实在是低效的做法。从网上找了一段代码，放在此处，以后需要的时候可以随手拿来。
元学习框架在语言异常检测中的应用摘要研究提出了一种元学习框架，用于在标注数据有限的情况下检测不同领域的人类语言异常。语言异常（包括垃圾邮件、虚假新闻和仇恨言论）因其稀疏性和变异性而构成重大挑战。...该方法将异常检测视为小样本二分类问题，并利用元学习训练能够跨任务泛化的模型。...方法问题设定将异常检测建模为小样本二分类任务使用情景训练（episodic training）结合原型网络（prototypical networks）采用领域重采样技术快速适应新异常检测任务实验设置使用来自以下领域的数据集进行评估...：SMS垃圾邮件COVID-19虚假新闻 仇恨言论评估重点在于模型在未见任务上使用最少标注异常样本时的泛化能力。...实验结果实证结果表明：在F1分数和AUC指标上显著优于强基线模型证明了元学习方法在文本异常检测任务中的有效性资源发布为促进小样本文本异常检测的进一步研究：提供PyTorch实现代码发布基准测试数据集代码可通过
作者：潘与其 - 蚂蚁金服前端工程师 - 喜欢图形学、可视化 在之前数据瓦片方案的介绍中，我们提到过希望将瓦片裁剪放入 WebWorker 中进行，以保证主线程中用户流畅的地图交互（缩放、平移、旋转）。...但是本文介绍的针对 Polygon 要素的文本标注方案，将涉及复杂的多边形难抵极运算，如果不放在 WebWorker 中运算将完全卡死无法交互。...在我们的例子中，当主线程请求 WebWorker 返回当前视口包含的数据瓦片时，WebWorker 会计算出瓦片包含的 Polygon 要素的难抵极，不影响主线程的交互： // https://github.com...事实上 Mapbox 也是这么做的，另外为了加快线程间数据传输速度，数据格式在设计上也需要考虑 Transferable[6]，由于线程上下文转移时不需要拷贝操作，在大数据量传输时将获得较大的效率提升。...因此 Mapbox 的做法是合并多条请求，在主线程中维护一个简单的状态机： /** * While processing `loadData`, we coalesce all further
在开发Web应用时，我们常常需要为用户提供方便的功能，其中一个就是文本复制。然而，在移动端的一些浏览器中，直接使用JavaScript复制文本可能会遇到问题，特别是在微信浏览器中。...本篇博客将为您介绍如何使用JavaScript在微信浏览器中实现文本复制功能。概述在微信浏览器中，直接使用document.execCommand('Copy')复制文本是不可行的。...以下是一段JavaScript代码，可以在微信浏览器中实现文本复制功能：// 检测是否iOS端function iosAgent() { return navigator.userAgent.match...);});总结通过上述代码，您可以在微信浏览器中实现文本复制功能。...请注意，不同浏览器和环境可能会有不同的行为，因此在应用中进行充分测试是很重要的。此外，随着Web技术的发展，未来可能会出现更好的解决方案，以实现更稳定和一致的文本复制功能。
在游戏开发中，我们经常会回使用到边框检测。我们知道，边框检测是计算机视觉中常用的技术，用于检测图像中的边界和轮廓。在Python中，可以使用OpenCV库来实现边框检测。具体是怎么实现的？...以下是一个简单的示例代码，演示如何在Python中使用OpenCV进行边框检测：1、问题背景：用户试图编写一个程序，该程序要求用户输入一个数字，然后在屏幕上绘制相应数量的矩形。然而，这些矩形不能重叠。...方法 2：限制随机范围这种方法可以对随机值进行编号，以便只在可用的位置生成矩形。这可以以多种方式实现，可能需要一些时间和精力来实现。...边框检测在图像处理、目标检测和计算机视觉领域有着广泛的应用，能够帮助识别物体的形状、边界和结构。通过使用OpenCV库，可以方便地实现边框检测功能。...所以说边框检测在实际应用中是很重要的，如有任何疑问可以评论区留言讨论。
而PHP这种灵活的语言可以有非常多的绕过检测的方式，经过研究测试，opcode可以作为静态分析的辅助手段，快速精确定位PHP脚本中可控函数及参数的调用，从而提高检测的准确性，也可以进一步利用在人工智能的检测方法中...function name 函数名，针对每个函数VLD都会生成一段如上的独立的信息，这里显示当前函数的名称； number of ops 生成的操作数； compiled vars 编译期间的变量，这些变量是在PHP5...这样的变量在PHP源码中以IS_CV标记； 这段opcode的意思是echo helloworld 然后return 1。...0x03 opcode在webshell检测中的运用 当检测经过混淆加密后的php webshell的时候，最终还是调用敏感函数，比如eval、system等等。...0x04 总结 在Webshell检测中，opcode可以： 1、辅助检测PHP后门/Webshell。作为静态分析的辅助手段，可以快速精确定位PHP脚本中可控函数及参数的调用。
这一功能的重要性主要体现在以下几个方面： 用户友好性和直观性：通过文本提示来指引系统进行目标检测和分割，用户无需具备专业的图像处理知识，只需通过简单的文字描述即可让系统识别并分割出图像中的特定目标，大大降低了用户操作的复杂性和门槛...，它结合了目标检测模型和分割模型的功能，允许用户通过文本提示来检测和分割任意目标。...“语言分割任意目标”的原始架构涉及将一张图像和一段文本提示输入到Grounding DINO模型中。然后，该模型会根据用户提示生成一张带有边界框的图像。...接下来，将图像和边界框坐标一起输入到SAM模型中，以生成最终的图像，其中包括边界框以及检测到的对象的蒙版。...这种方法通过使用SAM的生成式人工智能技术，可以根据任意文本输入，利用点、框或文本等提示，“裁剪”出图像中的任意对象，从而精确检测和分割图像中的任何区域。
为了更好地了解人体的视频和图像，姿势检测是关键的一步。目前许多人已经在现有模型的支持下尝试了 2D 姿态估计。...Tensorflow 刚刚在 TF.js 姿势检测 API 中推出了第一个 3D 模型。...一个很好的例子是使用 3D 动作在浏览器上驱动角色动画 。...为了使注释过程更有效，研究人员要求注释者在它们确定的姿势骨架边缘之间提供深度顺序。由于 3D-2D 投影的性质，3D 中的多个点可以投影到同一个 2d 点上（即具有 X 和 Y 但不同的 Z）。...该模型在裁剪图像上进行训练，预测对象臀部中心原点的相对坐标中的 3D 位置。 MediaPipe 与 TF.js 运行时
fasttext介绍 1.1 fasttext作用 作为NLP工程领域常用的工具包, fasttext有两大作用: 进行文本分类 训练词向量 1.2 fasttext工具包的优势 正如它的名字, 在保持较高精度的情况下...当今文本分类的实现多是使用机器学习方法从训练数据中提取分类规则以进行分类, 因此构建文本分类器需要带标签的数据. 2.2 文本分类种类 二分类: 文本被分类两个类别中, 往往这两个类别是对立面,...多标签多分类: 文本被分人到多个类别中, 但每条文本可以属于多个类别(即被打上多个标签), 比如: 输入一段描述, 判断可能是和哪些兴趣爱好有关, 一段描述中可能即讨论了美食, 又太讨论了游戏爱好...文本分类的种类: 二分类: 文本被分类两个类别中, 往往这两个类别是对立面, 比如: 判断一句评论是好评还是差评....多标签多分类: 文本被分人到多个类别中, 但每条文本可以属于多个类别(即被打上多个标签), 比如: 输入一段描述, 判断可能是和哪些兴趣爱好有关, 一段描述中可能即讨论了美食, 又太讨论了游戏爱好
PoseNet 可以用于检测单个或多个姿势，意味着有一个版本的算法可以检测一幅图像或视频中的单个人，而另一个版本的算法可以检测视频或图像中的多个人。...npm install @tensorflow-models/posenet 使用 我们的多姿势检测可以从一副图像中检测出每个姿势。每种方法都有自己的算法和参数集。...单人姿势检测 单人姿势检测是两种算法中最简单也是运行最快的。理想的使用场景是图像中只有一个人的情况。缺点是，如果图片中有多个人时，来自不同的人的关键点有可能会被检测为一个人的。...多重姿势检测 多重姿态检测可以解码图像中的多个姿势。比单个姿势检测算法复杂得多，并且运行速度稍慢，但却在图像中有多人的情况下很有优势，检测到的关键点不太可能与错误的姿势相关联。...即使用于检测单个人的姿势， 这种算法也可能更可取。因为当多个人出现在图像中时，两个姿势被连接在一起的意外就不会发生。
在Django中，你可以通过多种方式获取已渲染的HTML文本。这通常取决于你希望在哪个阶段获取HTML文本。下面就是我在实际操作中遇到的问题，并且通过我日夜奋斗终于找到解决方案。...1、问题背景在 Django 中，您可能需要将已渲染的 HTML 文本存储在模板变量中，以便在其他模板中使用。例如，您可能有一个主模板，其中包含内容部分和侧边栏。...以下是一个示例代码，展示了如何在视图中将已渲染的 HTML 文本存储在模板变量中：def loginfrm(request): """ 登录表单视图 """ # 渲染登录表单 HTML...然后，我们将已渲染的 HTML 文本存储在 context 字典中。最后，我们使用 render() 函数渲染主模板，并传入 context 字典作为参数。...这些方法可以帮助我们在Django中获取已渲染的HTML文本，然后我们可以根据需要进行进一步的处理或显示。
有时候我们想提取PDF中的文本不得不借助一些转化软件，本次教程给大家介绍一下如何简单从pdf文件中提取文本的R包。 安装R包： install.packages("pdftools")。...读取文本的命令： txt=pdf_txt(“文件路径”)。 获取每页的内容，命令：txt[n] 获取第n页的内容。 获取pdf文件目录： doc=pdf_toc(“文件路径”)。...当然doc变量中的目录还不是标准化的格式，那么我们需要一个通用json格式，需要安装R包jsoblite。...文本转换命令：json=toJSON(toc, auto_unbox = TRUE, pretty = TRUE)。再利用函数fromJSON(json)，我们就会把目录转化成为向量。
近期阅读了一些深度学习在文本分类中的应用相关论文（论文笔记：http://t.cn/RHea2Rs )，同时也参加了 CCF 大数据与计算智能大赛（BDCI）2017 的一个文本分类问题的比赛：让 AI...因此，本文总结了文本分类相关的深度学习模型、优化思路以及今后可以进行的一些工作。 文本分类任务介绍 文本分类是自然语言处理的一个基本任务，试图推断出给定的文本（句子、文档等）的标签或标签集合。...传统机器学习方法 传统的机器学习方法主要利用自然语言处理中的 n-gram 概念对文本进行特征提取，并且使用 TFIDF 对 n-gram 特征权重进行调整，然后将提取到的文本特征输入到 Logistics...下面两篇论文提出了一些简单的模型用于文本分类，并且在简单的模型上采用了一些优化策略。...Word Dropout Improves Robustness 针对 DAN 模型，论文提出一种 word dropout 策略：在求平均词向量前，随机使得文本中的某些单词 (token) 失效。
而文本、图片和按钮，则是这些不同的UI框架中构建视图都要用到的三个最基本的控件。 Flutter中的文本Text和图片Image，我在前面的文章中都有过介绍，今天我们再来详细地聊一聊。...控制文本展示样式的参数，如字体名称 fontFamily、字体大小 fontSize、文本颜色 color、文本阴影 shadows 等等，这些参数被统一封装到了构造函数中的参数 style中。...如下所示，我在代码中定义了一段居中布局、20号红色粗体展示样式的字符串： Text( "这是一段居中布局、20号红色粗体展示样式的文本", textAlign: TextAlign.center...面对这样的需求，在Android中，我们使用 SpannableString来实现；在iOS中，我们使用NSAttributedString来实现；而在Flutter中国也有类似的概念，即TextSpan...这，和Android中的ImageView、iOS中的UIImageView的属性都是类似的，我在Flutter的图片组件这篇文章中有做详细介绍。
从图1和图2可以看出，一次计算需要依赖于上一次的状态s计算完成，因此作者修改网络结构为图3，类似于gru网络，只包含forget gate和reset gate，这两个函数可以在循环迭代前一次计算完成，...实验之前首先对文本按单词进行分词，然后采用word2vec进行预训练（这里采用按字切词的方式避免的切词的麻烦，并且同样能获得较高的准确率）。...2：由于本次实验对比采用的是定长模型，因此需要对文本进行截断（过长）或补充（过短）。 3：实验建模Input。...本次实验采用文本标签对的形式进行建模（text，label），text代表问题，label代表正负情绪标签。
近期阅读了一些深度学习在文本分类中的应用相关论文（论文笔记)，同时也参加了CCF 大数据与计算智能大赛（BDCI）2017的一个文本分类问题的比赛：让AI当法官，并取得了最终评测第四名的成绩(比赛的具体思路和代码参见...文本分类任务介绍 文本分类是自然语言处理的一个基本任务，试图推断出给定的文本（句子、文档等）的标签或标签集合。 文本分类的应用非常广泛。...，非常积极}中的哪一类 新闻主题分类：判断新闻属于哪个类别，如财经、体育、娱乐等 自动问答系统中的问句分类 社区问答系统中的问题分类：多标签分类，如知乎看山杯 更多应用： 让AI当法官: 基于案件事实描述文本的罚金等级分类...传统机器学习方法 传统的机器学习方法主要利用自然语言处理中的n-gram概念对文本进行特征提取，并且使用TFIDF对n-gram特征权重进行调整，然后将提取到的文本特征输入到Logistics回归、SVM...6.1.4 Word Dropout Improves Robustness 针对DAN模型，论文提出一种word dropout策略：在求平均词向量前，随机使得文本中的某些单词(token)失效。
传统的焊缝检测主要依赖于人工检查，这不仅效率低下，而且容易受到人为因素的影响，导致检测结果不一致。为了解决这些问题，机器视觉技术被引入到焊缝检测中，提供了一种高效、准确且可重复的解决方案。 ...与传统的焊缝检测方法相比，机器视觉检测具有高效率、高精度、自动化程度高等优势2。随着技术的不断进步，机器视觉检测在焊缝检测中的应用将不断扩展和深化，朝着智能化、多维化、柔性化等方向发展。 ...机器视觉焊缝检测的应用场景 机器视觉技术在焊缝检测中的应用广泛，涵盖了汽车制造、航空航天、造船等多个行业。在汽车制造中，焊接质量对车辆的安全性和耐用性至关重要。...在航空航天领域，焊接质量直接关系到飞行器的安全性和可靠性，机器视觉技术能够提供高精度的焊缝检测，确保每一个焊缝都符合严格的质量标准。...机器视觉技术在焊缝检测中的应用，不仅提高了检测效率和准确性，还为智能制造和质量控制提供了强有力的技术支持。随着技术的不断进步，机器视觉焊缝检测将会在更多领域得到应用和推广，助力工业自动化迈向更高水平。
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