深度学习是人工智能中发展最快的领域之一，被广泛的应用在很多领域，尤其是实时目标检测、图像识别和视频分类。深度学习通常采用卷积神经网络、深度信念网络、循环神经网络等方式实现。
作者针对短串联重复序列这个生物学中的特殊motif和最新一代的纳米孔测序相结合，开发了DeepRepeat，讲纳米孔测序的电信号转化为RGB通道的图像，使用深度学习模型对图像进行处理，最终实现对序列的分类。作者在一般数据集和全基因组数据集上进行了测试，验证了模型性能。
分析： OC代码的底层实现实质是C/C++代码，继而编译成汇编代码，最终变成机器语言。 打开终端，进入main.m所在的文件夹，通过clang rewirte-objc main.m -o main.cpp或xcrun -sdk iphoneos clang -arch arm64 -rewrite-objc main.m -o main-arm64.cpp 代码，生成cpp文件。 在cpp文件中找到如下代码：
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在过去的十年中已经提出了几种用于图像处理和计算机视觉应用的机器学习算法。LBP，HAAR是一些流行的算法，广泛用于人脸识别并产生出色的结果。但是大多数这些算法不适合在无约束环境中进行实时识别。最近最先进的深度学习技术已经成为传统机器学习算法的新宠。人脸识别应用程序使用的图像只是范围（0-255）中像素值的组合。算法在那些灰度值中找到区别模式并将其视为被认为对于每个图像唯一的特征。然而在3D图像中，不存在像素信息，而是仅每个点的位置（x，y，z）可用。
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函数作用：计算结构体成员的偏移，有些自有代码里也会手写这样的代码，实际上这个函数是标准实现的。实际上如果我们浏览 ANSI C 编译器的标头文件，将在 stddef.h 中遇到这样奇怪的宏。这个红具有可怕的声明。此外，如果您查阅编译器手册，您会发现一个无益的解释，上面写着如下：
1.1.1 零线---在极限与配合图解中,表示基本尺寸的一条直线.以其为基准确定偏差和公差;
哈喽，大家好，我是正在学习PS技术的asong，上周读者问了我一道题，觉得挺有意义的，就在这里分享一下，我们先来看一下这个题：
上一次博文中打孔使用的是旋转切除的方法，其实还有更简单的操作，那就是使用异形孔向导，可以打螺钉孔、螺纹孔，功能很常用，绘图时添加孔基本都是用的此功能。另外本次博文还会讲解常用的线性阵列功能（线性阵列、圆周阵列、镜像）。
1.当客户未提供钻孔文件时，除了可以用孔径孔位转成钻孔外，还可以用线路PAD 转成钻孔文件。当孔径孔位符号之间相交不易做成Flash 时，或未给出孔数时（一般指导通孔），用以上方法比较好。先将线路上的所有PAD 拷贝到一个空层，按孔径大小做Flash 后将多余的贴件PAD 删除后转成钻孔文件即可。 2. 当防焊与线路PAD 匹配大部分不符合制程能力时，可将所有线路PAD 拷贝到一个空层，用此层和防焊层计较多余的线路PAD 删除，接着将此层整体放大0.2mm（整体放大或缩小：Utilities-->Over/Under），最后将防焊层的吃锡条或块（大铜皮上的）拷贝过去即可。用此方法做防焊一定要与原始防焊仔细比较，以防多防焊或少防焊。 3.当资料有大面积铜箔覆盖，线路或PAD 与铜皮的距离不在制作要求之内，且外型尺寸又较大时，（如广上的）可用下列方法快速修整线路或PAD 与铜皮的间距。先将线路层（此层为第一层）的所有PAD 拷贝到一个空层，把对应在大铜皮上的PAD 删除后将剩余PAD 放大做为减线路层（即第二层），然后把第一层拷贝到一个空层，将大铜皮删除后作为第三等。合层方式为：第一层（加层）、第二层（减层）、第三层（加层）。一般来说我们为了减小数据量，可以将第一层只保留大铜皮。如果只是防焊到大铜皮的间距不够，就可以把放大后（满足制程能力）的防焊拷贝到一个空层，把对应在大铜皮上的防焊删除后将剩余防焊放大做为第二层。 注：用此方法做好线路后，一定要用命令将多个层面合成Utilities-->Convert Composite 的一个复合层转换成一个层面，然后将此层和原稿用Anglysis-->Compare Layers 命令进行仔细核对。 4.有些资料的文字层有很多文字框，且文字框到线路PAD 间距不满足制程能力时，可借鉴以下方法：先将任何类型的以个文字框用Edit-->Move Vtx/Seg 命令拉伸至规格范围后做成Flash,接着将其同类型的其它文字框做成与之相同的Flash 即可。但要注意的是，做成Flash 后一定要将其打散，以防下此打开资料时D 码会旋转。
Objective-C语言是一门高级语言，底层是由C/C++语言实现。要想从本质上了解Objective-C对象的底层数据结构和内存布局，就需要一步步揭开那最神秘的面纱。
在上一篇博客中说道了几何数据类型（点、线、面和集合）的定义，既然几何数据类型是通过CLR来扩展出来的，学习过C#的都知道，一个对象下面会有属性和方法，那么几何数据类型对应的也有其属性和方法。下图就能够反映出这些几何对象的类关系。
AI 科技评论按：本文由「图普科技」编译自 Medium - 3D body recognition using VGG16 like network
void findContours//提取轮廓，用于提取图像的轮廓 ( InputOutputArray image,//输入图像，必须是8位单通道图像，并且应该转化成二值的 OutputArrayOfArrays contours,//检测到的轮廓，每个轮廓被表示成一个point向量 OutputArray hierarchy,//可选的输出向量，包含图像的拓扑信息。其中元素的个数和检测到的轮廓的数量相等 int mode,//说明需要的轮廓类型和希望的返回值方式 int method,//轮廓近似方法 Point offset = Point() )
本文由「图普科技」（微信公众号 tuputech）编译，原作者 Vladimir Tsyshnatiy，链接：https://medium.com/@vtsyshnatiy
在画版图时，有时需要选中几组左右跨度很长的器件，但很容易又选到其他东西，可以按如下操作；
---- 新智元报道 来源：GitHub 编辑：小匀 【新智元导读】Tony老师不能给你的，GAN给你！这个名为Barbershop的技术能帮你尝试不同的发型和发色。重点是：新发型与您的头完美融合，完 全 没 有 生 硬 感！ 理发总是差强人意？ 醒醒吧！有些发型不适合你！ 如果能在理发前，把这几个发型「试用」就好了。 Tony老师无法给你的，GAN给你。 最近，一个基于GAN的项目Barbershop火了！它不仅可以改变你的头发风格，还可以从多个图像实例中改变颜色。 重要的是，不同于一般
在ASCII码中，通过一个65的偏移量，使得一部分无符号数指向A-Za-z。 在C语言中，通过char类型的转换规范，可以将对应的01序列转换为英文输出。
Banana Pi BPi-R3 mini 迷你路由器适合家庭和办公室使用，作为智能家居多媒体路由器或扩展器，有可能作为基于 Mediatek MT7986A SoC 的良好 Mediatek Filogic 830 平台上的经济型边缘路由器，提供 Wi-Fi 6 /6E、WPA3 和内置 QoS 的硬件 NAT 加速器可确保网络上流媒体视频材料的质量，联发科 FastPath™ 技术延迟极低，适合游戏和增强/虚拟现实。 MT7986A是一款4×4 2.4GHz + 4×4 5GHz网络芯片，最大吞吐量为6 Gbps。 MT7986A 是一款主频为 2 GHz 的四核 ARM Cortex-53 处理器，我们通常在低端桌面级 SBC（例如Raspberry Pi 3或Orange Pi Zero 2W）中找到该内核。不同之处在于，与 Raspberry Pi 型号不同，这是一个 ARM 处理器，并且包含硬件加密电路，这在这种情况下是一个重要的优势。我们可以在 OpenSSL 测试中看到这一点，它清楚地显示了这些处理器在这一领域的实力。
本文是这些奇技淫巧的第一弹（也许没有第二弹），个人认识浅薄，如有错误，概不负责。:)
某些PCB板的采购仅受嵌入在 Gerber数据包中的规格所控制(图1)。可以通过这些数据包来打造PCB板,而无需考虑机械公差。
Visual Studio 17.1（Visual Studio 2022 Update 1）和 .NET SDK 6.0.200 包含 C# 11 的预览功能！您可以更新 Visual Studio 或下载最新的 .NET SDK 来获得这些功能。
字符串的模式匹配是NLP领域的基础任务，可以帮助我们在大量的文本内容中快速找到需要的文本信息，比如在文章中搜索关键词的位置和数量。
解压缩 CAD数据/GERBER/钻带/锣带 CAM软件处理
通过一个小李子，看一下什么是全填充数组(Paked-Array)，什么是带孔数组(Holey-Array)
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1. 按电路模块进行布局，实现同一功能的相关电路称为一个模块，电路模块中的元件应采用就近集中原则，同时数字电路和模拟电路分开；
这个名叫RoboBrrd的鸟形机器人项目来自RobotGrrl，原文发布于Makezine。Makezine对本项目的难度评级为“适中”，制造耗时估计在3-20小时之间。接下我们就来仔细观摩一下这个奇葩的鸟型机器人到底是怎样炼成的吧？ RoboBrrd是一款实验人机交互的机器人模型，普通人就可以用有限的材料搭建起来。其设计灵感来自于鸟类，它有着可以动的嘴和翅膀，通过感知外界的输入它就会做出不同的反应。一系列动作的组合让RoboBrrd可以展示多种行为，而正是这些动作让我们看到了人类与机器人之间很多有趣或
过去，是用渠道换流量的时代，大部分的公司都将流量增长作为主要的商业模式来获取用户，运营中，基本只关注用户数、日活、月活、留存用户数等概要性数据。但中国互联网的人口红利在逐渐消失，我们慢慢发现80%的流量实则创造了20%的价值，概要性数据与企业经营的产品、用户的留存度关联性并不大。而完善商业模式的企业，能利用20%的流量创造80%的价值，深掘数据成为这其中的源动力。 互联网，从流量时代走向经济化运营 此前，中国互联网一直处于人口红利时代，企业将注重流量增长作为主要的商业模式，对于用户如何使用自家的产品，用户如
在前面几节中经常提到相对虚拟地址RVA，在这篇博客中主要说明这个概念。本来是想接着转载小甲鱼的，但是我自己根据这篇文章和他的视频来学习的时候，发现在RVA与文件的相对偏移地址进行转化的时候，那块我看不懂，不知道为什么要这样转化，而且前面很多东西都反复讲了好多遍，比如对齐的问题，所以，这篇我就自己根据自己掌握的情况来写，还是在此处放上原文的连接： 原文(上)传送门 原文(下)传送门
该论文提出了一种有效且快速的场景解析方法。通常，提高场景解析或语义分割性能的常用方法是获得具有强大语义表示的高分辨率特征图。广泛使用的有两种策略：使用带孔（空洞）卷积或特征金字塔进行多尺度特征的融合，但会有计算量大、稳定性的考验。
科创学院有一个拆解实物的环节，我们组拆解的是一个勺子，我一开始还吐槽中国东西的技术不太好，经过几天的研究是我孟浪了。
在PCB出现之前，电路是通过点到点的接线组成的。这种方法的可靠性很低，因为随着电路的老化，线路的破裂会导致线路节点的断路或者短路。绕线技术是电路技术的一个重大进步，这种方法通过将小口径线材绕在连接点的柱子上，提升了线路的耐久性以及可更换性。
今天我们来聊聊C++当中的内存占用，简单回顾一下C++当中的基本变量类型，以及它们分别占用的内存，从而方便我们对程序中使用的变量占用的内存有一个大概的认知。
简单来讲，给定音频或视频后，可以让任意一个人的面部特征与输入信息保持一致。比如在下面的 Demo 视频中，通过输入一段音频，让其他五位个人都能说出这段话。如何利用这个技术？以后大家恶搞，就不只是给奥巴马、特朗普嫁接一段声音了。你可以让高晓松“燃烧我的卡路里”，也可以让好运锦鲤杨超越每天为你讲“晓说”。要油要甜，全看你的选择~（我要吴彦祖，胡歌，新恒结衣，神仙姐姐每天给我讲段子~）
1、 所谓互换性，就是___ ____的零部件，在装配时_______________________，就能装配到机器或仪器上，并满足___________的特性。
引言：随着存储技术的不断进步，固态硬盘（SSD）成为近些年电脑存储的主流选择之一，其性能和耐用性都有显著的优势。不过，对于很多用户来说，如何合理地使用和管理固态硬盘依然存在疑惑。本文将详细介绍固态硬盘分区的详细步骤并列举一些常见问题，帮助大家更好的管理和使用固态硬盘。
本文为 CSDN 优质博文 博主：clayanddev http://blog.csdn.net/clayanddev/article/details/70738475 前言 文本分类任务是一个经久不衰的课题，其应用包括垃圾邮件检测、情感分析等。 传统机器学习的做法是先进行特征工程，构建出特征向量后，再将特征向量输入各种分类模型（贝叶斯、SVM、神经网络等）进行分类。 随着深度学习的发展以及RNN、CNN的陆续出现，特征向量的构建将会由网络自动完成，因此我们只要将文本的向量表示输入到网络中就能够完成
ATACseq (Assay for Transposase-Accessible Chromatin using sequencing) 使用转座酶在测序前有效地片段化可访问的 DNA（DNA可极性）。结果提供了一种绘制可访问/开放染色质基因组范围的方法。
版图识别题是CMOS课的必考题。但每年很多同学都做不对，其实版图识别考试内容很简单，只要掌握以下几点就可以了。
Visio是一个强大的图形化工具，用于创建各种类型的图表和流程图。它可以帮助用户更好地理解各种复杂的概念和过程，也可以帮助用户更好地组织自己的想法和计划。
许多因素，例如刀片宽度、几何形状（右开刃、左开刃或左右开刃）、断屑槽几何形状、刀具悬伸、进给/速度、中心高度和对齐，都会影响切断操作的成功。
近年来，化学合成和数据科学的交叉导致了一些新兴工具的出现，包括用于逆合成和反应预测的算法，以及用于高通量、自动化合成的机器人。近日，来自美国密歇根大学安娜堡分校的Tim Cernak、普林斯顿大学的Abigail G. Doyle和加州大学伯克利分校的Richmond Sarpong合作在Nature Reviews Methods Primers 上发表Primer文章，总结当前计算机科学尤其是机器学习在逆合成（图1b）、反应预测（图1c）和自动化合成领域（图1d）的应用，旨在向非计算专家介绍化学信息学理论领域的现状，包括实验和理论方面，以及目前使用的自动化软件和硬件。
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