邮政编码表区（ZCTA）是美国邮政服务（USPS）5位数邮政编码的近似区域代表。...人口普查局通过将每个包含地址的人口普查区分配到一个单一的邮政编码列表区，通常是反映该区块内地址最频繁出现的邮政编码的ZCTA。...不包含地址但完全被一个单一的邮政编码列表区（飞地）包围的区块被分配到周围的ZCTA；那些被多个ZCTA包围的区块将根据最长的共同边界被添加到一个ZCTA。...数据用户不应使用ZCTA来确定用于邮寄的官方USPS ZIP Code。美国邮政对邮政编码进行定期修改，以支持更有效的邮件投递。...主要涵盖非住宅或邮政信箱地址的邮政编码可能没有相应的ZCTA，因为划定过程主要使用住宅地址，导致对用于城市风格邮件投递的邮政编码的偏爱。
把绘图功能嵌入到用户应用中的最简单、最经济的方法。 MAPINFO MAPX 是强大的ACTIVEX 组件 – 使用标准可视化程序工具可以很容易就整合到商业应用中。...另外，MapInfo MapX 的许可还包括大量的数据（世界地图、主要城市、通用边界等） 对象处理和编辑：提供创建地图对象的工具，如：点、线、多边形、多点对象和集合对象；提供地图对象的编辑工具，如：合并...查找：通过查找地图对象的属性如客户名称、街道名、邮政编码快速定位对象的位置。 可视的空间选择：通过拖拽鼠标在地图窗口中选择位于某点、矩形区域内、圆域内、多边形内、或区域边界内的地图对象。...数据钻：允许用户层层显示越来越详细的数据视图。 对象处理：合并、缓冲区、相交或者擦除对象，如点、线、面，并且返回结果数据。...地图对象的样式：对远程数据库中每条记录的地图对象提供单独的样式，如颜色、线型、区域填充类型。 导出格式：导出如下格式的文件：JPG、GIF、WMF、BMP、TIF、PNG、PSD。
验证邮政编码条目是有效的邮政编码。 步骤1：创建工作簿 要完成的第一个任务是创建Addresses工作簿。按照下面的步骤： 1.启动Excel以打开一个新的空白工作簿。...要添加代码： 1.单击工程窗口中的“查看代码”按钮以打开用户窗体的代码编辑窗口。 2.从窗口左上方的列表中，选择UserForm。 3.从窗口右上方的列表中，选择Initialize。...重申一下，这是命令按钮应该执行的操作： “下一步”按钮验证数据。如果验证成功，则将数据输入工作表中，并清除该窗体以输入下一个地址。如果验证失败，则窗体将保留其数据，以便用户可以根据需要进行更正。...2.使用CurrentRegion属性获取包含标题行和所有现有数据的区域。 3.使用Offset方法以原始区域中的行数获得区域偏移。此新区域比原始区域低一行，并且在第一个空行中包含六个单元格。...4.使用Cells属性访问此区域内的单个单元格以插入数据。 清单21-5显示了EnterDataInWorksheet过程的代码，使用你已经学习的技术将此过程添加到用户窗体中。
这些单元经过并行优化后合并成一个完整的场景。同时，作者将解耦外观模块引入优化过程，以减少渲染图像中的外观变化。...基于相机位置的区域划分 如图 1(a) 所示，根据投影到地平面上的相机位置对场景进行分区，使每个单元包含相似数量的训练视图，以确保不同单元之间的迭代次数相同。...具体来说，让第 j 个区域以 ℓ_{hj} \times ℓ_{wj} 矩形为界，将原始边界扩大一定比例，论文为20%，得到尺寸更大的矩形 (ℓ_{hj} +0.2ℓ_{hj} )×(ℓ_{wj...无缝合并 在独立优化所有单元之后，需要将它们合并以获得完整的场景。对于每个优化的单元，在边界扩展之前删除原始区域之外的 3D 高斯。然后，合并这些不重叠单元的 3D 高斯。...合并的场景在外观和几何形状上是无缝的，没有明显的边界伪影，合并场景中包含的3D高斯总数可以大大超过作为整体训练的场景，从而提高了重建质量。 实验结果 对比实验 图3.
.sketch.ask ask是Sketch的一项功能，允许用户以自然语言格式询问有关其数据的问题。它为用户的查询提供基于文本的响应。...对于找不到主要的geonames数据库中对应的地理名称的邮政编码和地名,计算相邻邮政编码的平均纬度/经度。...待续 b、如何根据邮编获取经纬度和所在地名称？ 待续 5 rembg rembg 是另一个有用的库，可以轻松地从图像中删除背景。...#你只需要在这些城市中循环。 我喜欢将以前定义的不同位置存储在自己的文件夹中。这是完全可选的。以下代码自动设置文件夹结构。...您还可以根据 OSM 标签定义其他类型如休闲。您可以通过咨询谷歌来了解不同的类型。就是这样。总之，它检索指定参数集的 OSM 数据。
调用方应该提供一个邮政编码值，然后，服务会返回位置（按城市、省格式）。用户不易看出的是提供的邮政编码必须采用正式的邮政编码 + 4 格式：#####-####。...参数检查器 在 Lookup 方法自身中实现邮政编码 + 4 验证逻辑并不困难，但是，如果结果是接受邮政编码的大量操作，最好是将验证逻辑作为能够以声明方式应用到任意操作的 IParameterInspector...您可以使用该扩展点替代具有自定义调用程序对象的默认过程。在邮政编码示例中，可以使用操作调用程序来实现一个简单的输出缓存功能。...幸运的是，WCF 提供了可用于存储用户定义的状态的扩展对象。 扩展对象的存储位置决定了它的停留时间。...您的自定义调度程序/代理扩展可以使用这些集合存储（并查询）整个管道中用户定义的状态。 总结 WCF 提供了一个强大的扩展体系结构，可用于进行大量的运行时自定义。
与表格区域检测任务类似，在早期的表格结构识别方法中，研究者们通常会根据数据集特点，设计启发式算法或者使用机器学习方法来完成表格结构识别任务。...然后根据 文档结构语法中定义的语义和几何知识，分析表示 框与其关联条目之间的框关系。Wang等人（2004） 将表格结构定义为一棵树，提出了一种基于优化方 法设计的表结构理解算法。...为简单起见，讨论集中在r上，但同样的程序也适用于c，以获得列分隔符。为此，作者通过在r上执行图形切割分割，将图像分割为行和行分隔符区域。然后，作者选择与每个推断的分隔符区域的中点对应的行像素位置。...以0.5的概率对D和R进行阈值计算，并合并指示的单元格。网络预测没有对生成的合并只产生矩形单元格的约束，因此在后处理中添加了额外的合并，以确保生成的表结构只有矩形单元格。...那么，P_i^*可以定义如下：其中，图片自适应于分隔器的厚度，以确保该行中的分隔符P_i^*不小于0.1。
然后，根据表达基因的数量、唯一分子标识符(UMI)计数和每个细胞中的线粒体RNA百分比对单细胞转录组学进行质量控制。...使用Wilcoxon检验进行两两比较，以评估不同空间区域(恶性、边界和非恶性区域)中细胞类型的不同比例。这个评估是在ggpubr的stat_compare_means函数中完成的。...配对细胞类型与合并scRNA对照呈显著正相关，多数Pearson相关系数(R)大于0.5，最高可达0.98 Cell interaction 使用R包CellChat和默认参数来评估细胞群的相互作用权重...TME的空间结构与表现模式为了剖析TME的空间结构，划分了恶性区域、肿瘤边界和非恶性区域。这是基于67张肿瘤边界清晰的ST slide的mal - body - nmal轴来完成的。...对296张ST玻片进行了形态学调整聚类，以获得不同的空间聚类。SpatialTME还可以显示单个基因或一组基因的空间表达分布。
使用边界框进行空间定位因其简单性和通用性而受到关注，允许在图像生成中增强用户控制。...在反向扩散过程中，用于操作噪声图像局部区域的著名技术是直接替换或合并这些区域中的像素（或潜在值）。这种简单但有效的方法已在各种任务中得到验证，包括组合生成和高分辨率生成。...因此，当这些模型用于创建局部图像块时，它们通常只能去噪固定大小的图像，并将区域裁剪以适应边界框。这种方法可能无法将所需目标包括在裁剪区域内。...这种方法的意义在于，即使嘈杂的局部块 不是 DiT（通常情况下，作者裁剪出 的小边界框区域以获得 ）可以生成的常规分辨率，但它提供了一种简单而有效的方式，使 在物体 的信息方面变得更丰富。...获得局部块 作为公式8中所述，图像 Token 被重新注入到主分支 中，具体指定为 的原始区域。
区域生长(合并)主要由于检测图像中存在的物体具有局部区域相似性(颜色、纹理等)。目标识别与图像分割技术的发展进一步推动有效提取图像中信息。...首先，对输入图像进行分割算法产生许多小的子区域。其次，根据这些子区域之间相似性(相似性标准主要有颜色、纹理、大小等等)进行区域合并，不断的进行区域迭代合并。...每次迭代过程中对这些合并的子区域做bounding boxes(外切矩形)，这些子区域外切矩形就是通常所说的候选框。...② 选择搜索流程 step0：生成区域集R step1：计算区域集R里每个相邻区域的相似度S={s1, s2,…} step2：找出相似度最高的两个区域，将其合并为新集，添加进R step3：从S中移除所有与...我们对边界框的维度进行k-means聚类，以获得我们模型的良好先验。左图显示了我们通过对k的各种选择得到的平均IOU。我们发现k=5给出了一个很好的召回率与模型复杂度的权衡。
使用CNN将特征区域图像提取为一个特征向量 SVM分类：使用支持向量机判断支持该候选区域是否属于某一个类别 边界回归：若确定某候选框属于某个类别，则使用回归的方式微调候选框的位置 候选区域提取 RCNN...ss_algorithm.PNG 具体算法如上文所示，首先产生一系列初始区域R，并计算R中所有相邻区域之间的评分s，保存在集合S中，随后不断合并最高评分的两个区域，最终产生一系列候选区域。...合并候选框 候选框的合并基于一个评分，若两个区域的评分高于某个阈值，则将这两个候选框合并，评分函数如下： s(r_i,r_j) = a_1s_{colour}(r_i,r_j) + a_2s_{texture...，im为整个图片，BB_{ij}为两个区域合并后的矩形区域。...SVM，用于根据特征向量判断该候选框中是否有该类型物品，训练的标记与CNN网络类似使用IoU判断，若与标记物品IoU大于0.3（该阈值可依据不同人物修改），则认为是正例，否则是反例。
D&R模块首先将这些box预测分解为四组边界，在较低的精度水平上建立实例定位模型，每个边界的置信度根据与ground truth的偏差进行评估。...如图3所示，本文的创新在于box分解和重组（D&R）模块和语义一致性模块。 ? 图3：网络架构示意图。D＆R模块和一致性模块被合并到通用检测网络中。...D＆R模块在训练阶段根据IoU损失进行框分解和重组，并预测由边界偏差监督的边界置信度。一致性模块选择语义与目标实例一致的有意义像素，以提高训练阶段的网络收敛性。...因此，在第二步中可以直接遍历所有边界后进行重新排列以获得最优的框，然而，以这种方式，计算复杂度非常高。为了避免这种暴力方法带来的繁重计算，本文采用了一种简单有效的排序策略。...主要思想是根据原始框和重组框之间较高的IoU分数，选择每个边界的梯度以更新网络。
1.4.1 投影器优化 聚合管道能够判定是否使用集合中字段的一个子集来获得结果。如果使用子集，那么聚合管道将只会使用那些需要的字段以减少管道中传输的数据量。...$sort阶段后跟$limit阶段，管道能够合并这两个过程以减少排序阶段对内存的消耗。...1.8 邮政编码数据集上的聚合操作 示例中使用集合zipcodes ，这个集合可以从：http://media.mongodb.org/zips.json处获得。...第一个$group 阶段根据city和state字段组合将文档分组，$sum 表达式根据每个组合计算人口数（一个城市可能有多个邮政编码，因为一个城市的不同区有不同的邮政编码），并输出文档，每一个城市和州的组合对应一个文档...聚合操作返回结果为： { "name" : "JANE"},{ "name" : "JILL"},{ "name" : "JOE" } 返回根据加入时间排序后的用户名称 下面的聚合操作返回根据加入月份排序的用户名称
通过在3D空间上，进行穷举搜索生成区域提议，并使用Non-Maxima Suppression（NMS）进行过滤。通过回归3D边界框的Fast R-CNN [12] 模型，进一步完善结果。...尽管以往的工作，考虑了区域提案的手工设计特征，但大多数方法已转向区域提案的深度学习，以及3D模型匹配和重新投影，以获得3D边界框。 ...虽然经典的RPN方法进一步处理每个区域，以进行更精细的预测，但该体系结构，被归类为单次检测器，可在单个向前步骤中，获得检测。...使用贝叶斯神经网络[22]， 来预测感兴趣区域（ROI，Region of Interest）合并后的类别和3D边界框，从而可量化两个输出的网络置信度。...第二种方法是AVOD [29], 这是在第一种中引入早期融合方法的方法，该方法将鸟瞰图和RGB通道合并，以进行区域提议。输入表示与MV3D [28]相似，不过使用了鸟瞰视图和图像输入分支。
两种方法都产生描述包含对象的图像区域的边界框，然后通过合并严重重叠的实例来修剪网络输出。这对于具有少量不重叠对象实例的图像工作良好，但是在存在强闭塞的情况下通常会失效。...网格中的每个单元具有大小为139×139的感受野，并且被训练以产生与中心64×64区域相交的所有边界框的集合。选择64x64大小，足够大以捕获具有挑战性的局部遮挡相互作用。...要在测试时将其应用于完整的640x480大小的图像，我们会从图像的15×20网格中的每个区域生成预测，然后使用拼接算法递归地合并网格上连续单元格的预测。 拼接过程如图4所示。...在给定的迭代中，令A表示当前所有已接受的边界框预测的集合。我们处理一个新的区域，评估解码器直到产生停止信号并收集新提出的边界框的集合C。这些新的边界框中的一些可能和先前的预测有重合。...为了去除对同一对象的多次预测，我们定义了与2.2节中的具有成对损失项Δ'的二分匹配问题：A×C→N×R，给定Δ '（b_i，b_j）=（m_ij，d_ij）。
新增加的 4 位数字对信件投送区域做了更细致的划分（细化到某个特定的城市街区或某幢特定的建筑物），这大大提高了信件的投送效率和准确性。...这个匹配加拿大邮政编码的正则表达式不用区分字母大小写。 四、英国邮政编码 英国邮政编码由 5~7 个字母和数字构成，这些编码是由英国皇家邮政局（royal mail）定义的。...从1972年起，美国政府开始根据 SSN 申请人提供的住址来分配第一组里的 3 位数字。...隔开）以及可选的用户登录信息。...，它匹配嵌入在 URL 之中的用户名和密码（用户名和密码要用 : 隔开，后面还要跟上一个 @ 字符），参见这个例子中的第 4 行。另外，路径之后的 (\?\S+)? 负责匹配查询字符串，出现在 ?
简单的说就是在一副图像中，把目标从背景中分离出来。对于灰度图像来说，区域内部的像素一般具有灰度相似性，而在区域的边界上一般具有灰度不连续性。...其中R代表整个正方形图像区域，P代表逻辑词。 区域分裂合并算法优缺点： （1）对复杂图像分割效果好； （2）算法复杂，计算量大； （3）分裂有可能破怪区域的边界。...在实际应用当中通常将区域生长算法和区域分裂合并算法结合使用，该类算法对某些复杂物体定义的复杂场景的分割或者对某些自然景物的分割等类似先验知识不足的图像分割效果较为理想。...在图像分割的深度网络中，CNN经常应用在图像的小方块上，通常称为以每个像素为中心的固定大小的卷积核，通过观察其周围的小区域来标记每个像素的分类。...超像素分割算法比较 超像素分割算法比较 本例比较了四种常用的低阶图像分割方法。由于很难获得良好的分割，“良好”的定义往往取决于应用，这些方法通常用于获得过度分割，也称为超像素。
滑动窗口（从右到左，从上到下） 我们根据滑动窗口从图像中剪切图像块。由于很多分类器只取固定大小的图像，因此这些图像块是经过变形转换的。...我们继续合并区域，直到所有区域都结合在一起。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....该网络架构后面会跟几个全连接层，以实现目标分类并提炼边界框。 ? 使用候选区域、CNN、仿射层来定位目标 以下是 R-CNN 整个系统的流程图： ?...使用回归方法将蓝色的原始边界框提炼为红色的 Fast R-CNN R-CNN 需要非常多的候选区域以提升准确度，但其实有很多区域是彼此重叠的，因此 R-CNN 的训练和推断速度非常慢。...例如，Fast R-CNN 选择了 VGG16 中的卷积层 conv5 来生成 ROI，这些关注区域随后会结合对应的特征图以裁剪为特征图块，并用于目标检测任务中。
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