我在昨天发布的文章 —— 简明 Python 教程：人生苦短，快用Python —— 中提到了Python已经在Office 365开发中全面受支持，有不同朋友留言或私信说想了解更加详细的说明，所以特意整理这一篇给大家参考...我之前写的《Office 365 开发入门指南》一书，对Office 365开发进行了比较详细的阐述，有兴趣可以参考 《Office 365开发入门指南》上市说明和读者服务 Microsoft Graph...如果你用Python开发了一个应用程序，希望调用Microsoft Graph来访问Office 365的数据，例如联系人列表，邮件处理，文件分享等。...Office 365 Add-ins with Python Office 365 Add-ins包括Office Add-ins和SharePoint Add-ins，在新的Web Add-ins的这种框架下...Python for Excel 利用xlwings模块，你可以很方便地Python应用程序中操作Excel文件（同时支持xls和xlsx），也可以在Excel中直接调用Python的脚本（通过RunPython
3月29日，我们邀请了哈尔滨工程大学李骜博士，为我们直播讲解了多任务学习及其在图像分类中的应用。回复“26”或者“李骜”即可获取PPT和回放视频下载链接。...回放视频在这里☟（建议在wifi环境下观看哦，土豪的话请随意） ? PPT部分截图如下☟ ? ? ? 往期视频在线观看 B站：http://space.bilibili.com/85300886#!.../ 腾讯：http://dwz.cn/68xzHx 优酷：http://dwz.cn/68w1W8 #极市分享第26期# 极市分享|李骜 多任务学习及其在图像分类中的应用 相关视频和PPT下载链接在这里
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.patches as ...
1）变量在jstl中获取的例子： <% String username="zhangsan"; pageContext.setAttribute("username",username...); %> 即：jsp 页面中中的变量在定义后，需要放置到pageContext属性中，才能被获取（当然也可以放置到request和session...、 applicatio中，这要根据实际应用来做决定，一般只是在页面中使用的化，使用pageContext就可以了）。...2）jstl变量在中获取的例子： <% String username=(String)pageContext.getAttribute
Yao Wang首先介绍了之前使用变分自动编码器进行图像压缩的网络结构，然后指出了这项工作的一些问题：一个是不同码率的模型都需要设置不同的超参数进行单独训练，另一个是部署到网络应用中比较困难。...针对这两个问题，Yao Wang介绍了基于可扩展自动编码器（SAE）的分层图像压缩模型，该压缩模型可以产生一个基本层和若干增强层，并且每一层都使用相同的模型框架。...然后Yao Wang对比了该模型与其他一些模型在PSNR和MS-SSIM指标下的实验结果。...然后，Yao Wang介绍了另一个压缩器——非局部注意力优化的压缩器（NLAIC），详细介绍了该压缩器的网络结构和其中的非局部注意力机制，并给出了该压缩器在kodak数据集上与其他压缩器在PSNR指标下的对比结果...然后，Yao Wang介绍了基于动态变形滤波器的视频预测模型，该网络输入视频帧，然后输出一张运动向量图和一张滤波系数图，与输入帧融合后作为最终输出结果，并展示了在模型在动态MINIST数据集上的结果。
Redis 高级限流器的 Laravel 实现 在 Laravel 底层的 Redis 组件库中，已经通过 PHP 代码为我们实现了这两种限流器： ?...如果用户请求进来获取锁失败，则表示所有锁都被其他请求持有，这就意味着用户并发请求已达上限，如果获取锁超时（默认超时时间是 3s），则在上一层 then 方法中捕获到超时异常，执行其第二个参数对应的异常回调函数...可以看出，在 block 方法中获取锁成功并执行回调函数处理请求后，并没有重置剩余可用槽位和当前请求数统计，所以目前而言，这个限流器的功能和上篇教程实现的是一样的，如果触发请求上限，只能等到时间窗口结束才能继续发起请求...不过，如果需要的话，你是可以在处理完请求后，去更新 Redis Hash 数据结构中的当前请求统计数的，只是这里没有提供这种实现罢了。...通过限流器限制队列任务处理频率 除了用于处理用户请求频率外，还可以在处理队列任务的时候使用限流器，限定队列任务的处理频率。这一点，在 Laravel 队列文档中已有体现。
研究意义 随着计算机视觉和图像处理技术的不断发展，GANs在图像和视频技术中的潜在应用越来越受到重视。...本文将深入探讨GANs在图像和视频技术中的最新进展和应用前景，为未来研究和应用提供参考。 2....生成器的目标是迷惑判别器，使其无法区分生成样本与真实样本。 判别器（Discriminator）：判别器的任务是区分真实数据和生成数据。...对抗训练：在一个训练步骤中，生成器和判别器交替更新各自的参数。生成器优化其参数以生成更逼真的样本，判别器优化其参数以提高区分样本的准确性。...通过这种方式，GANs在图像和视频的生成、修复、增强等方面展现了强大的潜力。 3. GANs在图像生成中的应用 图像超分辨率 图像超分辨率是通过提高图像的分辨率来增加图像的清晰度和细节。
GAN在图像生成中的应用 图像生成 风格迁移 GAN在图像修复中的应用 图像修复 拓展应用领域 总结 欢迎来到AIGC人工智能专栏~生成对抗网络（GAN）：在图像生成和修复中的应用 ☆* o(≧▽...它以其独特的结构和训练方式在图像生成和修复领域展现出惊人的潜力。本文将深入探讨生成对抗网络在图像生成和修复方面的应用，通过代码示例帮助读者更好地理解其工作原理。 什么是生成对抗网络（GAN）？...生成对抗网络是由两个互相竞争的神经网络组成：生成器（Generator）和判别器（Discriminator）。生成器旨在生成逼真的图像，而判别器则试图将生成的图像与真实图像区分开。...两者通过对抗性的训练相互提升，最终生成器生成的图像越来越接近真实图像。 GAN在图像生成中的应用 图像生成 GAN最著名的应用之一就是图像生成。生成器通过随机向量作为输入，逐渐生成逼真的图像。...总结 生成对抗网络在图像生成和修复领域展现出巨大的创新潜力。通过生成器和判别器的对抗性训练，GAN可以生成逼真的图像和修复损坏的图像部分。
本文将详细介绍CNN卷积层的原理、结构和应用，并探讨其在图像处理和计算机视觉任务中的重要性。图片1....1.4 填充和步长为了控制特征图的大小和感受野的大小，卷积层还引入了填充（Padding）和步长（Stride）的概念。填充操作在输入图像周围添加额外的像素值，以保持特征图的尺寸。...通过最小化损失函数，根据梯度下降算法对参数进行更新，从而使得卷积层能够学习到输入图像的有用特征。3. 卷积层应用3.1 图像分类卷积神经网络在图像分类任务中取得了巨大的成功。...卷积层能够自动学习到图像的局部特征，例如边缘、纹理和形状等，从而实现对图像的高效分类和识别。3.2 目标检测目标检测是一个在图像中定位和识别特定目标的任务。...卷积层在图像分类、目标检测和图像分割等计算机视觉任务中发挥着重要的作用。
获取完整原文和代码，公众号回复：10031344868 论文地址： link: http://arxiv.org/pdf/2104.14682v1.pdf 代码： 公众号回复：10031344868 来源...3D空间和时间内定位周围物体，来进行运动规划和导航。...现有的方法依靠深度传感器(如激光雷达)在3D空间中探测和跟踪目标，但由于信号的稀疏性，只能在有限的传感范围内进行。另一方面，相机仅在图像域提供密集和丰富的视觉信号，帮助定位甚至遥远的物体。...在本文中，我们提出了EagerMOT，这是一个简单的跟踪公式，从两种传感器模式集成了所有可用的目标观测，以获得一个充分的场景动力学解释。...使用图像，我们可以识别遥远的目标，而使用深度估计一旦目标在深度感知范围内，允许精确的轨迹定位。通过EagerMOT，我们在KITTI和NuScenes数据集上的多个MOT任务中获得了最先进的结果。
尽管SAM声称具有强大的零样本分割能力，但面临挑战性的下游任务（例如，医学图像，隐蔽物体，低质量图像）的分销，会削弱其优势。 提高SAM在新数据上的泛化和鲁棒性是关键。...微调是一种直观的方法，以适应各种下游任务。这可能涉及定制医疗图像特定的调整器[14]或将SAM集成作为一个额外的监督分支在半监督分割框架中，以提高一致学习[24]。...然而，这些技术需要训练具有细粒度标注的数据集，这在现实场景中往往难以获取。 图1：在不同下游任务的分布平移和提示平移下，SAM，WDASS，WESAM和SlotSAM的性能对比。...基础模型的图像编码器有效地提取图像中每个目标的上下文语义信息，提供对高维现实世界的统一表示，而不会受到像素颜色重建的有偏见。可以在大多数基础模型中无缝集成的高质量目标中心表示，可以被认为是目标标记。...每个槽被广播到几个 patches（添加位置编码）中，对于每个slot，MLP对每个token进行处理，并经过channel division得到重建特征和激活区域。
那么在onCreate()获取view的width和height会得到0呢，原因是Android的oncreate和onMesure是不同步的，我们在onCreate里面获取的width和height，...针对上面的问题，网上提供了4种解决方案： 1，View.post() 此方法的思路是在onCreate里面执行一个线程，知道获取View的宽高属性。...一般来说OnGlobalLayoutListener就是可以让我们获得到view的width和height的地方 但是注意这个方法在每次有些view的Layout发生变化的时候被调用（比如某个View...所以在onWindowFocusChanged获取的也是不为0的。...4，重写View的onLayout方法 我们知道Android的view绘制流程中是onMesure->onLayout()的顺序，所以在onLayout获取的也是真实的数据。
本文将通过实验和案例分析，对比 DeepSeek 和 ChatGPT 在这两个任务中的表现 1.逻辑推理任务 逻辑推理任务要求模型能够理解复杂的逻辑关系，进行演绎推理或归纳推理，并生成准确的答案。...2.1 DeepSeek 的表现 DeepSeek 在创意生成任务中表现良好，尤其是在中文处理方面。其针对中文语言特点的优化使其在中文创意写作中更具优势。...5.结论与建议 DeepSeek 和 ChatGPT 在逻辑推理和创意生成任务中各有优势。...DeepSeek 在逻辑推理任务中表现更优，尤其是在数学推理和代码生成方面；而 ChatGPT 在创意生成任务中更具优势，尤其是在多语言处理和通用性任务方面。...建议： 逻辑推理任务：推荐使用 DeepSeek，尤其是在需要高准确率和快速生成的场景中。 创意生成任务：推荐使用 ChatGPT，尤其是在需要多语言支持和自然语言解释的场景中。
执行器可以根据逻辑的不同分为流程和批组，通过流程和批组的配置编排运行批步骤。所有执行器和批步骤的状态都会存储在状态数据库（核心系统以MYSQL作为状态数据库）中，其总体架构如图1所示。...在实际的盘后批处理运行过程中，批步骤需要人为干涉的原因各种各样，比如上游数据迟到、错误或者数据处理出错等，这些不同的问题对任务调度服务的操控提出了更高的要求。...显式状态依赖可以快速的定位批步骤在流程中的位置。隐式批状态依赖可以灵活的配置任意批/批组和流程的等待关系，最大程度的节省批程序的整体处理时间。...在流程图的绘制过程中，如何合理的展示批步骤的节点成为了必须要面对的问题。...总结与展望 虽然在新一代任务调度系统的实际开发的过程中碰到了各种各样的问题，比如开源软件底层架构的缺陷，高并发度时数据库死锁，线程和内存资源占用过多等问题，但是经过我们得不懈努力，这些问题都得到了优化和解决
有很多功能，同时在【转换】和【添加】两个菜单中都存在，而且，通常来说，它们得到的结果列是一样的，只是在【转换】菜单中的功能会将原有列直接“转换”为新的列，原有列消失；而在【添加】菜单中的功能，则是在保留原有列的基础上...，“添加”一个新的列。...但是，最近竟然发现，“合并列”的功能，虽然在大多数情况下，两种操作得到的结果一致，但是他们却是有本质差别的，而且一旦存在空值（null）的情况，得到的结果将有很大差别。...比如下面这份数据： 将“产品1~产品4”合并到一起，通过添加列的方式实现： 结果如下，其中的空值直接被忽略掉了： 而通过转换合并列的方式： 结果如下，空的内容并没有被忽略，所以中间看到很多个连续分号的存在...当然，要学会修改，首先要对各类操作比较熟悉，同时，操作的时候，也可以多关注一下步骤公式的结构和含义，这样，随着对一些常用函数的熟悉，慢慢就知道在哪里改，怎么改了。
在当今数字化时代，浏览器已经成为人们生活中不可或缺的一部分。无论是在个人计算机、移动设备还是智能电视上，浏览器都是人们访问互联网内容的重要工具。...对于开发者来说，了解用户使用的浏览器的供应商和版本信息至关重要，因为不同的浏览器可能会有不同的渲染器，这可能会对网页的显示和功能产生影响。而在浏览器中，WebGL是一种用于在网页上呈现3D图形的技术。...如果我们想要获取浏览器中WebGL渲染器的供应商和版本信息，可以使用WebGLRenderingContext的getExtension方法来获取WEBGL_debug_renderer_info扩展。...在WEBGL_debug_renderer_info扩展中，有两个常量可以用于获取供应商和渲染器的信息，分别是UNMASKED_VENDOR_WEBGL和UNMASKED_RENDERER_WEBGL。...WebGL获取渲染器的供应商和版本信息。
Google SGE 正在添加人工智能图像生成器，现已推出:从搜索中的生成式 AI 中获取灵感的新方法 1️⃣ 摘要 Google SGE (搜索生成体验) 正在进一步拓展其人工智能图像和文本生成能力...用户现在可以利用生成式AI功能来创造图像，提供灵感，获取书面内容的初稿，以及在Google搜索中完成更多工作。...此外，SGE也在添加文本生成功能，并在遵循严格的使用政策和保护隐私的前提下，向一部分美国英语用户开放试用。...这项技术是关于如何使用人工智能来引领我们进入一个更智能、更便捷的数字世界。 不仅如此，它能够帮助我们在寻找创意和灵感的过程中变得更加高效和具有创造性。...在幕后，它由 Google 的Imagen 系列模型提供支持，类似于Google Slides和Meet中的功能。
作者已经预先计算了图像特征表示并保存在本地仓库中，这是一次任务，有助于提高速度并避免在每次 Query 中浪费计算资源。...在相关图像分布不均匀的场景中，特别是平衡精度和召回率方面，它特别有用。...测试了数据增强技术对提高数据质量和使用模型性能的影响，以获取模型在意外的真实世界环境数据集上可能表现如何的看法。 计算约束：实验中的性能测量针对实时部署，尤其是在低资源设置。...主要评估指标如MAP、MAR和MAF1用于评估模型在多模态图像检索任务中的性能。例如，在基础损失条件下，ResNet50在MSCOCO数据集上的MAP从0.70增加到0.80。...图像描述和节能优化：探索图像描述的逆任务，并优化模型在资源受限环境下的效率，可能使模型能够在移动设备上部署。
这次文章的车辆检测在车辆感知模块中是非常重要的功能，本节课我们的目标如下： 在标记的图像训练集上进行面向梯度的直方图（HOG）特征提取并训练分类器线性SVM分类器 应用颜色转换，并将分箱的颜色特征以及颜色的直方图添加到...HOG特征矢量中 对于上面两个步骤，不要忘记标准化您的功能，并随机选择一个用于训练和测试的选项 实施滑动窗口技术，并使用您训练的分类器搜索图像中的车辆 在视频流上运行流水线（从test_video.mp4...首先加载图像，然后提取归一化的特征，并在2个数据集中训练（80％）和测试（20％）中的混洗和分裂。在使用StandardScaler（）训练分类器之前，将特征缩放到零均值和单位方差。...结论 当前使用SVM分类器的实现对于测试的图像和视频来说工作良好，这主要是因为图像和视频被记录在类似的环境中。用一个非常不同的环境测试这个分类器不会有类似的好结果。...使用深度学习和卷积神经网络的更健壮的分类器将更好地推广到未知数据。 当前实现的另一个问题是在视频处理流水线中不考虑后续帧。保持连续帧之间的热图将更好地丢弃误报。
Veeam Backup for Microsoft Office 365 使您可以通过Exchange，SharePoint和OneDrive for Business的备份和恢复来控制Office...https://www.veeam.com/backup-microsoft-office-365.html ? 点击Veeam Backup进行服务器安装 ? 同意许可 ?...点击添加组织，将Office365的订阅添加进来 ? 输入管理员的用户名和密码 ? 等待连接完成 ? 创建备份工作 ? 选择需要添加的users（用户） ? 勾选需要备份的用户 ? 点击下一步 ?...选择备份代理和位置 ? 设置备份任务计划，这里是每天6点开始备份 ? 等待第一次备份的完成 ? 安装Expore插件后（下载中已经有，点击安装即可），可以展开还原的工作。 ? 找到需要还原的邮箱 ?...至此，整个Office365邮件备份还原工作已经完成。同样的原理我们可以进行Sharepoint 或者Onedrive 的备份和还原。
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