我正在传递一个具有区域目标的URL，但是hashtag之后的所有内容都丢失了 - 腾讯云开发者社区

即使我们拥有一个囊括了所有词的词库，那么这个词库也必然是巨大的，造成矩阵过于稀疏，运算效率低下。 OLDA算法对旧话题“淡忘”速度越来越慢。...本小节提出几种最具有代表性的推文的计算方法，并在之后的实验中加以对比。...一个典型的例子就是最近阿里人工智能运用神经网络、情绪感知等技术对《我是歌手》第四季总决赛的歌王进行了成功的预测。此外，Twitter这一个平台也常常被拿来预测选举、股票等。...简单的统计结果可视化 Hashtag统计由于Hashtag是用户手动添加的、用来表明当前发表的推文的主题。因此对其进行统计，然后进行可视化也是具有一定意义的。...一个可视化的办法就是在地图上根据经纬度坐标画一个个的点，但是当有多个点再一个小区域的时候可读性较差，因此本文使用的是热力图。一个样例图如下: ?

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何恺明等在图像识别任务上取得重大进展，这次用的是弱监督学习

人们在使用 hashtag 的主要目的是让其他人发现相关内容，让自己的图片更容易被找到，这种意图正好可以为我们所用。...但是 hashtag 经常涉及非可视化的概念，例如 “#tbt” 代表“throwback Thursday”；有些时候，它们的语义也含糊不清，比如 “#party”，它既可以描述一个活动，也可以描述一个背景...为了使标签对图像识别训练更加有用，我们团队训练了一个大型的 hashtag 预测模型。这种方法显示了出色的迁移学习结果，这意味着该模型在图像分类上的表现可以广泛适用于其他人工智能系统。...再考虑到卷积网络架构的影响后，我们所观察到的性能提升效果更为显著：在深度学习粒使用数十亿张带有 hashtag 的图像之后，其准确度相对提高了 22.5％。...这些图像识别和物体检测领域的基础改进，代表了计算机视觉又向前迈出了一步。但是除此之外，该实验也揭示了与大规模训练和噪声标签相关的挑战和机遇。

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Dapr 长程测试和混沌测试

在状态键中传递的情绪和状态值是前一个值（如果未找到，则为零），增量为 1。 Hashtag 快照服务此组件将执行 Dapr 的状态 API（而不是在Actor 的上下文中）。...预计只有几十个Key，因为此组件中预定义了主题标签列表。现在，为所有状态生成键值对，并通过 Dapr 的状态存储 API 保存。此服务还提供了一个 API，用于通过 GET 方法检索所有密钥。...这将通过每隔一段时间重新启动 Kafka 的所有 POD 来模拟。主题缓慢由于并置了另一个主题并接收到流量峰值，因此主题的吞吐量可能会降低。缓慢也可能是由其他外部因素引起的。...Dapr 的sidecar 注入器奔溃使用以下步骤模拟此故障后，数据处理应继续，并且所有 POD 都应具有 Dapr sidecar。将服务从 3 扩展到 0。等待服务为 0。...此指标由 Hashtag计数器发出。过时快照即使 Hashtag 快照服务正在运行，最后一个快照也可能太旧。Hashtag 快照服务应在自上次成功运行以来延迟时发布指标。延迟不应超过 5 分钟。

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React项目中如何实现一个简单的锚点目录定位

此时就需要实现锚点定位和目录的联动效果: 点击目录时,自动滚动到对应的章节滚动页面时,自动高亮正在浏览的章节目录导航组件目录导航本身是一个静态组件,我们通过props传入章节数据: function...问题解析遮挡问题有时锚点会被固定的Header遮挡,此时滚动会定位到元素上方,用户看不到锚点对应的内容。...,避免目录状态丢失。...但是在Next.js的SSR环境下就会有问题: 点击目录链接时,页面不会滚动。这是因为在服务端,我们无法获取组件的ref,所以锚点元素不存在,自然无法定位。滚动页面时,目录高亮也失效。...这样我们就可以在点击目录链接时,正确滚动到对应的章节位置了。数据注水但是点击目录只解决了一半问题,滚动高亮还需要解决。这里就需要用到数据注水的技术。

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无人水面艇自主回收中的导航定位技术分析

此外，地磁、重力、地形等地球物理信息具有无积累误差的特点，可以用此信息对无人艇位置进行不定期的修正，但是该方法定位精度受模型分辨率、测量精度等影响较大，只能用于无人艇的辅助导航。...但是当视觉系统失去输出超过设定时间，系统需切换回INS/GNSS/DVL的导航方式，控制无人艇返回至之前规划的最后一个航点，并重新进行对接目标搜索。...与此同时，由于TOF深度相机采集图像目标区域较小，单独使用检测误差较大，所以将单目相机检测的目标区域（ROI）发送给TOF深度相机，之后深度相机从单目相机提供的ROI中处理该部分点云区域，以此输出更高精度的吊绳位置信息...由于此时TOF深度相机距离目标更近，可以自行检测目标的相对位置，不再需要单目相机提供ROI区域。因此，在该阶段TOF深度相机在目标检测与定位中发挥着主导作用。...集中式卡尔曼滤波包含所有传感器的量测信息，遵循最优估计准则，求解状态量的最优估计，导航参数结果较为精确，但单个滤波器的结构，容错性差且计算复杂。而分散式滤波结构较为灵活，运算简单，具有一定的容错能力。

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Rust 中的解析器组合因子（Parser combinators）

似乎，这个正则表达式与链接有关，但即使我们求助于正则的自动化诠释（译注：一个正则表达式解释和测试站点），事情也没有变得更清楚。嗯，根据作者的说法，这个正则表达式应该检测“无效的” URL。...现在，很高兴，一个更好的解析方法正在成为主流，可用作所有流行语言的工作库。从标题中可以猜到，它被称为“析器组合因子（Parser combinators）”。...word or some #hashtag}+（搜索，并返回匹配项 ID 列表）让我们首先定义一个枚举，表示已解析的数据。...pair 将解析器组合成一个序列，具有一个接收单个空格的 ws 解析器。ws 具有一个简单定义：one_of(" \t")。...修饰符构造，将通过解析（A）传递出现的任何潜在错误。 Result 中的 Ok 变量在（D）中构造，通过将 many1 输出（数值的动态数组），转换成一个无符号 64 位整数。

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小白也能看懂的网络基础 03 | OSI 模型是如何工作的（经典强推）

网络世界 2.OSI模型如何诞生通过前面的内容，我们了解到了，网络上的所有设备都具有网络硬件和软件这些特征，它们需要一种通用的规则，才能实现彼此之间友好的交流。...数据在OSI传递的过程在这个案例中，我们有两台用于测试的主机，分别是「主机A」和「主机B」，我们用「主机A」准备一个信息，将其传递到「主机B」，在这个传递过程中，OSI的每一层都参与了怎样的工作？...4.1 应用层数据的出现是始于应用层的，（例如使用「主机A」通过FTP向「主机B」传输一个文件信息）应用程序都属于应用层的内容（例如：QQ、微信、Web浏览器等都属于应用层）；应用程序准备好信息后，就可以向表示层传递了...数据内容 4.4 传输层虽然看起来上三层已经把大量信息处理完毕了，但这里可能遇到一些问题，例如应用层传递的文件是一个非常大的文件，在传输过程中一旦会话层的连接中断了，这意味着我们需要重新传递这个文件...所以网络层会给数据追加一个「源ip地址」，再添加一个「目的ip地址」，这就解决了数据从哪里来，要到哪里去的问题了~ [源目ip地址] | [源目端口] | 数据内容 4.6 数据链路层网络层解决了异地网段的问题

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YOLOv5超详细的入门级教程（思考篇）（一）——关于遮挡问题与小目标检测问题

我认为MSCOCO数据集识别准确率难以上升的一个关键性要素就是大量的遮挡。- 小目标检测问题。- …待补充接下来我将简单介绍一下关于遮挡和小目标检测问题的相关内容。 2....很多图像分辨率很大，如果简单的进行下采样，下采样的倍数太大，容易丢失数据信息。但是倍数太小，网络前向传播需要在内存中保存大量的特征图，极大耗尽GPU资源,很容易发生显存爆炸，无法正常的训练及推理。...我的一个思路就是把图像做分割，一张张送进去识别呗，数据集还变大了。果不其然，别人也这么想的，并且都做出来了。...每个小图检测完成后，再将所有的框放到大图上，对大图整体做一次nms操作，将重叠区域的很多重复框去除。(按照在大图上裁剪的位置，直接回归到大图即可。)...坏处就是增加了计算量，我们选用更轻的网络来balance一下吧~ References 目标检测一卷到底之后，终于有人为它挖了个新坑｜CVPR2021 Oral 1.

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仿人机器人的视觉伺服控制系统

系统使用了一套多功能接口板，将所有的A/D转换、D/A转换、ENC、PWM、32位IO等多种功能都集成在该接口板上，提高了系统的集成性并减小了系统体积和重量。　　...视觉处理系统的流程图如图4所示，系统使用摄像头来采集图像，在对图像进行一系列的预处理之后，对其进行区域分割，以得到多个区域，再搜索这些区域，根据已知目标特征找到目　　标所在的区域。...如果找到，则控制机器人头部面向目标，同时更新目标的特征，以用来在下次搜索时使用，如果没有找到相匹配的目标，则可能目标被暂时隐藏或丢失，这时开始下一次处理，以等待目标再次出现。　　...在每一个运动控制周期内，程序都首先要查看Memolink，看视觉信息处理系统是否有新的处理结果通过Memolink传递到运动控制系统，如果没有，程序就按照预设的运动规划来控制机器人运动;如果有，程序就先要根据视觉系统的处理结果来修改运动规划...这个系统采用了双计算机处理和Memolink 通讯方式，两台计算机分别进行视觉信息处理和运动控制，保证了系统具有较高的响应速度。

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AR设备单目视觉惯导SLAM算法综述与评价

特别是选择了8种具有代表性的单目VSLAM/VI-SLAM方法/系统，并在我们的基准上对它们进行了定量评价。...主要内容文章开始介绍了视觉SLAM以及VI-SLAM的基本理论，并且最终将两种的SLAM都归结为优化方程，比如视觉SLAM总结为优化相机位姿以及三维特征点的函数 ?...对于单目惯性SLAM，通过IMU的数据来恢复和优化单目SLAM中的绝对尺度问题，所以VI-SLAM结合了视觉测量和惯性测量的方式，可视为是VSLAM的扩展方法。...据调查，基于优化的SLAM方法比基于滤波的方法具有更高的精度[2]，首先介绍基于关键帧优化方法的PTAM，然后介绍了在PTAM之后的ORB-SLAM，它将图像跟踪、局部地图维护和回环检测放在三个线程中，...另一方面，直接方法对光度噪声更为鲁棒，因为使用了具有强度梯度的所有图像区域（边缘、无特征的墙等）。

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基于Redis实现DelayQueue延迟队列设计方案(附源码)「建议收藏」

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...的影响 Lua脚本的执行只能在单机器上, 集群的环境下如果想要执行Lua脚本不出错，那么Lua脚本中的所有key必须落在同一台机器; 为了支持集群操作Lua,我们利用hashtag; 用{}把三个jey...; 超时机制超时机制的主要思路都一样,就是监听一个线程的执行时间超过设定值之后抛出异常打断方法的执行; 这是使用的方式是利用Callable接口实现异步超时处理 public class TimeoutUtil...;但是停机的时候可能会有点问题; 假如正在关机,当前线程正在BLPOP阻塞, 那关机线程等我们20秒执行, 刚好在倒数1秒的时候BLPOP获取到了数据,丢给消费线程去消费;如果消费线程1秒执行不完,那么...不用BLPOP, 每次都sleep一秒去调用LrangeAndLTrim操作; ②.关机的时候杀掉 redis的blpop客户端; 杀掉之后 BLPOP会立马返回null; 进入下一个循环体; ---

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不动程序的设计，不是好的用户体验师

发现问题前期做规范的过程是十分痛苦的，每做一个板块都要花很多时间去思考怎么表达、展示才能让其他设计师和程序员都一目了，然而随着内容的增加，发现很多地方无法深入的执行下去，只能含糊其辞，给我们制作规范的人员带来了很大苦恼...图1-1是XX项目的所有关于二级导航的样式，因为这一块的界面不是我做的（都是借口），所以规范不太了解，导致在做整个项目的规范时，遇到了极大的阻碍。...最初看这几个二级导航时，我的第一感觉是4个样式遵循相同规则：整条导航栏平均N等分后，文字在每个等分区域内居中，但是仔细查看间距后发现只有2、3的样式遵循这样的规律，1和4并不遵循，那1和4的样式到底是什么呢...再来看这个导航样式，在程序员眼中这个导航其实是由两个容器组成的，一个容器是：绿色区域+红色区域+蓝色区域，另一个容器是：黄色区域（不可滑动，大小固定）。...所以对于导航4的规范，我们要给出绿色、蓝色、黄色区域的宽度；文字（选中、未选中）的大小及颜色；黄色区域内图标的大小、间距以及滑动规则就基本可以高度还原出视觉稿的样式了。

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DNSlivery：通过DNS发送文件和payload的工具

前言 DNSlivery是一款使用DNS作为传输协议将文件传递到目标的工具。特点 1.执行或上传文件到目标机器 2.目标上的不需要任何客户端 3.不需要完整的DNS服务器 ?...换句话说，使用这些工具构建DNS通信通道需要已具有DNS通信通道。相比之下，DNSlivery仅提供从服务器到目标的单向通信，但不需要任何专用客户端来执行此操作。...与大多数DNS隧道工具一样，DNSlivery使用TXT记录以base64表示形式存储文件内容。但是，它不需要设置完整的DNS服务器。...为了检索所有base64块并将它们重新组合在一起而不需要在目标上使用专用客户端，DNSlivery将为每个文件生成： 1.一个明文发送器 2.一个base64编码stager ?...但是，可以改进DNSlivery以支持其他目标，例如bash或python。如果这是您希望实现的功能，请告诉我@ no0be。要求 DNSlivery不需要构建复杂的服务器基础结构。

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【Spring】1. Maven项目管理

Maven 的作用 3.1 统一项目结构统一项目结构：提供标准、统一的项目结构任何编译器创建 Maven 项目，其项目的结构都是一样的 3.2 项目构建 Maven 提供了标准的,跨平台(Linux...刷新完之后, 就可以在项目中看到新加入的jar包依赖传递早期我们没有是用 maven时, 向项目中添加依赖的jar包，需要把所有的jar包都复制到项目工程下....但是用 maven 的话, 就可以避免管理所需依赖的关系。...我们只需要在pom.xml文件中, 定义直接依赖就可以了, 由于 maven 的依赖具有传递性，所以会自动把所依赖的其他jar包也⼀起导入如上图, 项目A 通过Maven 引入 Jar A 时...当我们在pom.xml文件中配置完依赖之后, 点击刷新, Maven会根据坐标的配置, 去仓库里寻找 jar包, 并把他下载下来, 添加到项目中. 这个jar包下载的地方就称为仓库.

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自动驾驶中的三维目标检测综述

因此，文章全面回顾了该领域的最新进展，涵盖了所有主要主题，包括传感器、基础知识和最新最先进的检测方法及其优缺点。此外，还介绍了度量标准，并对流行的公共数据集进行了定量比较。...L4：这就是所谓的“完全自主”,车辆执行所有驾驶功能，整个行程仅限于特定设计区域。 L5：一个完全自主的系统预期可以像人类驾驶员一样工作，应对各种无约束驾驶场景。...，然而，对点云直接应用CNN不可避免地会导致形状信息的丢失和点顺序排序的差异，在此基础上，本文详细分析了目前最新的三维目标检测方法。...传感器之间的对比如下：无论是基于多模态融合的方法还是基于点云的方法，坐标变换都贯穿始终。文章中介绍了关于坐标系变换的基础内容，这里不再过多的介绍。从点云检测3D对象的概述。...当然，最有希望的候选设备是车载立体或单目摄像机，它们同时提供精细纹理和RGB属性。不过，相机天生就有深度模糊的问题。此外，立体或单目相机比激光雷达便宜几个数量级，具有高帧速率和密集的深度图。

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时隔多年，ORB-SLAM3终于来了

BA被一个独立的线程执行（不损害实时性），用来修正地图。相机模型重定位 ORB-SLAM假设所有系统组件都符合针孔模型。...优化完成后，Welding window区域中包含的所有关键帧都可以用于跟踪，实现地图的快速/准确复用。 ?...所有关键帧和地图点都通过重投影误差项（作为约束因子，下图中的蓝色小方块）进行关联。 ? 闭环闭环校正算法类似于地图融合，但是在这种情况下，当前关键帧以及匹配关键帧都同属于active map。...在直接法中使用这四种数据关联方式是一个非常有趣的研究领域，我们目前正在根据这个想法探索从人体内部的内窥镜图像构建地图。在四种不同的传感器配置中，双目惯导SLAM提供了最可靠，最准确的解决方案。...或者，使用CNN进行单目深度恢复的最新研究成果为单目SLAM恢复尺度提供了良好的前景，但是需要保证在同样的环境中对网络进行了训练（泛化性问题）。

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一篇文章带你了解热门版本控制系统——Git

例如我们所使用的产品有Version，版本常分为1.0,2.0...版本区分但是我们所淘汰掉的版本是不会被直接抛弃删除，而是被像Git这样的软件所保存传送到相关仓库中又或者我们的软件开发之后，会由许多人进行开发修改...但是并非所有人的开发版本都会被保留使用，那些被淘汰的版本就会被像Git这样的软件所保存传送到相关仓库中版本控制的优势：实现跨区域多人协同开发追踪和记载一个或者多个文件的历史记录组织和保护你的源代码和文档...：分布式版本控制通常用于团队开发，所有人都保存有项目的所有资料，实现分布式控制优缺点：保密性差，所有人都携带项目源码，具有一定安全隐患；但同时所有人都保存有源码，一台电脑损坏并不影响项目的保存 Git...Git文件指令 Git提供了两个方法可以查看单个文件以及所有文件的状态： # 查看指定文件状态 git status [filename] # 查看所有文件状态 git status 同时Git也提供了两个方法进行文件类型的转换...# 提交暂存区中的内容到本地仓库 -m 提交信息 git commit -m "消息内容" Git文件忽略在我们的实际开发中，有些文件并不需要添加到本地仓库中，因而Git为我们提供了一个配置类

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React路由及 React 路由中核心组件

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...进行链接, 但是这种方式也会有问题, 每次切换页面都需要重新发送所有请求和渲染页面, 不止性能上会有影响, 同时也会导致整个 JavaScript 重新执行, 丢失状态....SPA 的页面切换机制: 虽然 SPA 的内容都是在一个页面通过 JavaScript 动态处理的，但是还是需要根据需求在不同的情况下分内容展示，如果仅仅只是依靠 JavaScript 内部机制去判断...a 标签），但设置这里需要注意的，react-router-dom 拦截了实际 a 标签的默认动作，然后根据所有使用的路由模式（Hash 或者 HTML5）来进行处理，改变了 URL，但不会发生请求，...包在 Switch 组件中的 Route 会一项一项的匹配, 匹配成功一项之后,就不会再继续匹配其它内容了.

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WWDC 2021新Formatter API：新老比较及如何自定义

请访问我的博客www.fatbobman.com获得更好的阅读体验本文的演示代码可以在Github上下载新旧交替或风格转换新Formatter API可以做什么新Formatter提供了一个便捷的接口...新API针对每个支持的类型都提供了统一的调用接口，尽量减少代码层面的复杂度 Date.now.formatted()// 9/30/2021, 2:12 PM345.formatted(.number.precision...因此，尽管Formatter会针对不同区域提供不同语言的返回结果，但为了兼容性，返回结果仍为String。 FormatStyle协议同时约定了必须满足Codable和Hashable。...ParseableFromatStyle 由于FormatStyle和ParseStrategy是两个独立的协议，因此苹果又提供了ParseableFromatStyle协议，方便我们在一个结构体中实现两个协议的方法...其他尽管ParseableFromatStyle协议并没有要求一定要输出AttributedString，不过在官方的新Formatter API中还是为每个类型都提供了AttributedString

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如何在不失去订阅者的情况下删除您的 YouTube 频道

删除 YouTube 频道后会发生什么当您删除 YouTube 频道时，您的所有视频、评论和播放列表也将被删除。但是，您的订阅者仍会订阅您的频道。他们只是无法访问您的任何内容。...请记住，如果删除频道，您将丢失所有观看次数、观看时间和评论。...如果您创建内容已经有一段时间了，但想要改变方向或专注于不同的利基市场，那么从头开始可能是合适的选择。这种方法可以帮助您建立一个更符合您的目标和价值观的品牌。...删除 YouTube 频道的分步指南删除您的 YouTube 频道可能是一个具有挑战性的决定，但如果您已经决定这样做，那么以下是如何在不失去订阅者的情况下删除您的 YouTube 频道的方法。...自定义 URL 将丢失如果您的 YouTube 频道有自定义 URL，则删除频道后该 URL 将会丢失。这意味着使用自定义网址指向您的频道的任何链接都将不再有效，您需要相应地更新它们。

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Twitter情感分析及其可视化

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