如下图显示的内容，可以在输入框中输入文本，然后在主题中可以根据你输入的文本重新生成字符串： ph-01844×332 21.9 KB 效果演示 请在下面的输入框中输入文本，然后观察输出的变化 ZNAME...在邮件列表中使用的名字 ZCOUNTRYFRDEUSCNAUCA 你的邮件地址： =ZNAME=-US@example.com 需要的插件 如果需要在你的 Discourse 安装中使用这个功能，你需要使用...仓库链接 如何安装 访问你的管理员控制台界面。 然后选择主题的组件，单击 安装按钮。 在弹出的对话框中输入 Git 的仓库地址。...需要注意的是，在配置的界面中，需要将主题选择上。 如果你不选择主题的话，那么你的这个插件就没有办法使用。...因此如果你不选择的话，或者选择部分的话，那么用户在切换主题的时候，可能这个组件就不能用了。 https://www.ossez.com/t/discourse/13720
在这篇文章中，我将分享在.NET 6 中创建和使用 HTTP 客户端 SDK 的方方面面。 客户端 SDK 在远程服务之上提供了一个有意义的抽象层。本质上，它允许进行远程过程调用（RPC）。...在一台机器上同时打开的并发 TCP 连接数量是有限的。这种考虑也带来了一个重要的问题——“我应该在每次需要时创建 HttpClient，还是只在应用程序启动时创建一次？”...官方文档将 HttpClientFactory 描述为“一个专门用于创建可在应用程序中使用的 HttpClient 实例的工厂”。我们稍后将介绍如何使用它。...有时候很难理解生成的代码是如何工作的。例如，在配置上存在不匹配。 需要团队其他成员了解如何阅读和编写使用 Refit 开发的代码。 对于中 / 大型 API 来说，仍然有一些时间消耗。...请根据具体的用例和需求选择正确的方法，希望这篇文章能让你有一个大概的了解，使你在设计客户端 SDK 时能做出最好的设计决策。感谢阅读。
Fayson在前面的文章《Cloudera Labs中的Phoenix》和《如何在CDH中使用Phoenix》中介绍了Cloudera Labs中的Phoenix，以及如何在CDH5.11.2中安装和使用...本文Fayson主要介绍如何在CDH中使用Phoenix在HBase上建立二级索引。...3.Covered Indexes(覆盖索引) ---- 1.使用覆盖索引获取数据的过程中，内部不需要再去HBase的原表获取数据，查询需要返回的列都会被存储在索引中。...和全局索引一样，Phoenix也会在查询的时候自动选择是否使用本地索引。本地索引之所以是本地，只要是因为索引数据和真实数据存储在同一台机器上，这样做主要是为了避免网络数据传输的开销。...这个强制索引只有在你认为索引有比较好的选择性的时候才是好的选择，也就是说s6等于13505503576的行数不多。不然的话，使用Phoenix默认的全表扫描的性能也许会更好。
-- 对应以上一条样式，其它元素不允许应用此样式 --> 3、类选择器 通过类名来选择元素，一个类可应用于多个元素，一个元素上也可以使用多个类，应用灵活，可复用，是css中应用最多的一种选择器。... 5、组选择器 多个选择器，如果有同样的样式设置，可以使用组选择器。... 6、伪类及伪元素选择器 常用的伪类选择器有hover，表示鼠标悬浮在元素上时的状态，伪元素选择器有before和after,它们可以通过样式在元素中插入内容。... CSS盒子模型 盒子模型解释 元素在页面中显示成一个方块，类似一个盒子，CSS盒子模型就是使用现实中盒子来做比喻，帮助我们设置元素对应的样式。盒子模型示意图如下： ?...-- 第 3、4、5 子元素div匹配 --> 16、E:target 对应锚点的样式 h2:target{ color:red;
首先给一个常规的动态创建控件，并进行验证的代码 [前端aspx代码] 创建控件...server" > 框-...runat="server"> 创建控件...server" > 框-
可以在 JavaScript 代码中使用存储的数据来创建更多的用户体验。...技巧 你可以使用它在页面中存储一些数据，然后使用REST调用将其传递给服务器。 ? output 标签 标签表示计算或用户操作的结果。...技巧 如果要在客户端 JS 中执行任何计算，并且希望结果反映在页面上，可以使用,这样就无需使用getElementById()获取元素的额外步骤。 ?...技巧 dataList的表现很像是一个select下拉列表，但它只是提示作用，并不限制用户在input输入框里输入什么 select标签创建了一个菜单。菜单里的选项通option标签指定。...一个select元素内部，必须包含一个option元素， 总的来说就是，它们都可以显示出一个下拉表单框，但是select标签只能在它提供的选项中选择，而datalist不仅可以让你选择，还可以让你自己输入其它的选项
我们的动机是让每个实例自由地选择最佳级别的特性来优化网络，因此在我们的模块中不应该存在约束特性选择的锚框。相反，我们以无锚的方式对实例进行编码，以了解用于分类和回归的参数。图3给出了一般概念。...当与基于锚点的分支联合工作时，FSAF模块可以在各种主干网络中不断地大幅度提高强基线，同时引入最小的计算成本。...3、无锚特征选择模块在本节中，我们通过演示如何将我们的功能选择无锚(FSAF)模块应用到具有特征金字塔的单镜头探测器(如SSD、DSSD和RetinaNet)来实例化它。...在不失一般性的前提下，我们将FSAF模块应用到目前最先进的RetinaNet中，并从以下几个方面展示了我们的设计:1)如何在网络中创建无锚分支(3.1);2)如何生成无锚支路的监控信号(3.2);3)如何为每个实例动态选择...如何选择最优特征：为了理解为实例选择的最佳金字塔级别，我们可视化了一些定性检测结果，这些结果只来自图8中的无锚分支。类名前面的数字表示检测目标的功能级别。
简而言之，RPN对区域框（称为锚点）进行排名，并提出最可能包含物体的框。 结构如下。 ? Fast R-CNN 结构 锚 锚在Fast R-CNN 中扮演着重要角色。 锚是一个盒子。...在Fast R-CNN 的默认配置中，图像位置有9个锚点。 下图显示了尺寸为（600,800）图像的位置（320,320）的9个锚点。 ? 锚点（320,320） 让我们仔细看看： 1....更准确地说，RPN预测锚是背景或前景的可能性，并细化锚。 ? 训练建议窗口网络 背景和前景的分类器 训练分类器的第一步是产生训练数据集。 训练数据是我们从上述过程和准确值框中获得的锚点。...这里需要解决的问题是我们如何使用准确值盒来标记锚点。 这里的基本思想是我们想要将具有较高重叠的锚点标记为准确值框作为前景，将具有较低重叠的锚点标记为背景。...如果你想在这个过程中重新使用经过训练的网络作为CNN，你可能会注意的另一件事是感受野。确保要素图上每个位置的感受野覆盖它所代表的所有锚点。否则，锚点的特征向量将没有足够的信息来进行预测。
然而，这种设计有两个局限性:1)启发式引导的特征选择;2)基于覆盖锚取样。在训练过程中，每个实例总是根据IoU重叠匹配到最近的锚盒。而锚框则通过人类定义的规则(如框的大小)与特定级别的功能映射相关联。...动机：我们的动机是让每个实例自由地选择最佳级别的特性，以优化网络，因此在我们的模块中不应该存在约束特性选择的锚框。...在这项工作中，我们保持我们的FSAF模块的实现简单，相对于整个网络其计算成本很边缘化。?解决方法：(1)如何在网络中创建无锚分支从网络的角度来看，FSAF模块非常简单。...(3)如何为每个实例动态选择feature level无锚分支的设计允许使用任意金字塔级 的特性来学习每个实例。...对于无锚点的分支，我们只解码每个金字塔级别中得分最高的1k个位置的框预测，然后将置信值阈值化0.05。
点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶” 重磅干货，第一时间送达 直观上，我们如何预测图像中的边界框？第一个最明显的技术是滑动窗口。我们定义一个任意大小的窗口，并在图像中“滑动”它。...示例： 不是在原始图像中评估100,000个可能区域，RPN可能会从特征图生成2,000个高置信度的提议，从而加速检测流程。 锚框是如何生成的？...我们如何确保检测到小而远的物体和大而近的物体？ 为了捕捉不同尺度和形状的物体，我们使用一组多样化的锚框。这些框需要仔细选择以与数据集中常见的物体对齐。 如何选择锚框？...如果检测汽车，我们可能会使用更宽的框。 使用K-Means聚类： 我们不是手动选择所有锚框，而是可以使用K-Means等聚类算法分析数据集。...在推理过程中如何生成锚框？ 生成锚框的确切方法取决于所使用的目标检测算法。
简而言之，RPN对区域框（称为锚点）进行排名，并提出最可能包含物体的框。 结构如下。 ? Fast R-CNN 结构 二、锚 锚在Fast R-CNN 中扮演着重要角色。 锚是一个盒子。...在Fast R-CNN 的默认配置中，图像位置有9个锚点。 下图显示了尺寸为（600,800）图像的位置（320,320）的9个锚点。 ?...更准确地说，RPN预测锚是背景或前景的可能性，并细化锚。 ? 训练建议窗口网络 四、背景和前景的分类器 训练分类器的第一步是产生训练数据集。 训练数据是我们从上述过程和准确值框中获得的锚点。...这里需要解决的问题是我们如何使用准确值盒来标记锚点。 这里的基本思想是我们想要将具有较高重叠的锚点标记为准确值框作为前景，将具有较低重叠的锚点标记为背景。...如果你想在这个过程中重新使用经过训练的网络作为CNN，你可能会注意的另一件事是感受野。确保要素图上每个位置的感受野覆盖它所代表的所有锚点。否则，锚点的特征向量将没有足够的信息来进行预测。
正如我们所知，检测目标位置的第一步是产生一系列的潜在边界框或者供测试的兴趣区域。在 Fast R-CNN，通过使用选择性搜索创建这些提案，这是一个相当缓慢的过程，被认为是整个流程的瓶颈。 ?...在每个窗口位置，网络在每个锚点输出一个分值和一个边界框（因此，4k 个框坐标，其中 k 是锚点的数量）。...我们可以使用这种直觉，通过创建这样维度的锚点来指导区域提案网络。 我们知道图像中的目标应该符合某些常见的纵横比和尺寸。例如，我们想要一些类似人类形状的矩形框。同样，我们不会看到很多非常窄的边界框。...以这种方式，我们创建 k 这样的常用纵横比，称之为锚点框。对于每个这样的锚点框，我们在图像中每个位置输出一个边界框和分值。...考虑到这些锚点框，我们来看看区域提案网络的输入和输出： 输入：CNN 特征图。 输出：每个锚点的边界框。分值表征边界框中的图像作为目标的可能性。
Map HTML 属性 与 属性一起使用来定义一个图像映射(一个可点击的链接区域)。可点击的区域可以是这些形状中的任何一个，矩形，圆形或多边形区域。...可以在 JavaScript 代码中使用存储的数据来创建更多的用户体验。...技巧 你可以使用它在页面中存储一些数据，然后使用REST调用将其传递给服务器。 output 标签 标签表示计算或用户操作的结果。...输入框里输入什么 select标签创建了一个菜单。...一个select元素内部，必须包含一个option元素， 总的来说就是，它们都可以显示出一个下拉表单框，但是select标签只能在它提供的选项中选择，而datalist不仅可以让你选择，还可以让你自己输入其它的选项
下图第一行展示了如何使区域增长，第二行中的蓝色矩形代表合并过程中所有可能的 ROI。 ? 图源：van de Sande et al....为了加速这个过程，我们通常会使用计算量较少的候选区域选择方法构建 ROI，并在后面使用线性回归器（使用全连接层）进一步提炼边界框。 ?...因此，Faster R-CNN 不会创建随机边界框。相反，它会预测一些与左上角名为「锚点」的参考框相关的偏移量（如?x、?y）。我们限制这些偏移量的值，因此我们的猜想仍然类似于锚点。...要对每个位置进行 k 个预测，我们需要以每个位置为中心的 k 个锚点。每个预测与特定锚点相关联，但不同位置共享相同形状的锚点。 ?...它部署 9 个锚点框：3 个不同宽高比的 3 个不同大小的锚点框。每一个位置使用 9 个锚点，每个位置会生成 2×9 个 objectness 分数和 4×9 个坐标。 ?
因此，Faster R-CNN 不会创建随机边界框。相反，它会预测一些与左上角名为「锚点」的参考框相关的偏移量（如?x、?y）。我们限制这些偏移量的值，因此我们的猜想仍然类似于锚点。 ?...Faster R-CNN 使用更多的锚点。它部署 9 个锚点框：3 个不同宽高比的 3 个不同大小的锚点框。...我们将分析 FPN 以理解多尺度特征图如何提高准确率，特别是小目标的检测，其在单次检测器中的检测效果通常很差。...64 个位置 在每个位置，我们有 k 个锚点（锚点是固定的初始边界框猜想），一个锚点对应一个特定位置。我们使用相同的 锚点形状仔细地选择锚点和每个位置。 ?...在 Faster R-CNN 中，我们使用卷积核来做 5 个参数的预测：4 个参数对应某个锚点的预测边框，1 个参数对应 objectness 置信度得分。
我们将在本教程中创建的最终产品。 我打算解决的问题 如何重新调整您的当前资产和艺术作品，以便使用Adobe After Effects为产品视频创建动画元素。...5.锚点和刻度 在此步骤中，我们将以透明PNG的形式导入鼠标光标，并使其移动到屏幕上。 使用从上面下载的源文件中cursor.png，导入文件的方式与导入Photoshop文件相同。...属性 如果您确切地知道要将锚点放在何处，则此方法更准确。我们希望它在左上角，所以在时间轴面板上的光标层上点击“转换”卷展栏（我们之前使用的小箭头）。...在 Anchor Point（“ 锚点”）属性中，将这两个值更改为零（这些表示相对于图层的x和y坐标）。 缩放 你也有两个选择。您可以使用变换句柄保持位移，单击并将边界框的右下角拖动到正确的比例。...导入logo.psd，你早就学会了如何做，并把它放到我们的composition。将其拖出屏幕，并在其他元素离开屏幕后在时间轴中的某处创建位置关键帧。
如果他们在训练中选择了相同的正负样本，那么无论从一个盒子或一个点回归，最终的表现都没有明显的差距。 因此，如何选择正负的训练样本值得进一步研究。...首先将每个对象的最优锚框和IoU>θp的锚标记为正，然后将IoU在训练过程中忽略其他锚。上图（b）所示，FCOS使用空间和比例约束来从不同的金字塔级别划分锚点。...它首先将地面真值框中的定位点作为候选正样本，然后根据为每个金字塔级别定义的比例范围从候选中选择最终的正样本，最后未选择的定位点为负样本。...具体地，FCOS首先使用空间约束来查找空间维度中的候选正数，然后使用比例约束来选择比例维度中的最终正数。相反，Retinanet网利用IoU在空间和尺度维度上同时直接选择最终的正样本。...这些结果表明，在传统的基于IoU的样本选择策略下，每一个位置都需要贴上更多的锚盒。然而，在使用提出的方法之后，会得出相反的结论。
Mask R-CNN 因为FCN会精确预测每个像素的类别，就是输入图片中的每个像素都会在标注中对应一个类别。对于输入图片中的一个锚框，我们可以精确的匹配到像素标注中对应的区域。...同样道理，在上面的样例中我们看到，如果锚框的长宽不被池化大小整除，那么同样会定点化，从而带来错位。 通常这样的错位只是在几个像素之间，对于分类和边框预测影响不大。...它跟Faster R-CNN主要有两点不一样 对于锚框，我们不再首先判断它是不是含有感兴趣物体，再将正类锚框放入真正物体分类。SSD里我们直接使用一个类分类器来判断它对应的是哪类物体，还是只是背景。...不再使用均匀切来的锚框，而是对训练数据里的真实锚框做聚类，然后使用聚类中心作为锚框。...他们之间的共同点在于首先提出锚框，使用卷积神经网络抽取特征后来预测其包含的主要物体和更准确的边框。但他们在锚框的选择和预测上各有不同，导致他们在计算实际和精度上也各有权衡。
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