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Android手机拍照后照片被旋转或者需要旋转的问题

1、读取图片的旋转属性 /**  * 读取图片的旋转的角度  *  * @param path  *            图片绝对路径  * @return 图片的旋转角度  */...从指定路径下读取图片,并获取其EXIF信息         ExifInterface exifInterface = new ExifInterface(path);         // 获取图片的旋转信息...* * @param bm * 需要旋转的图片 * @param degree * 旋转角度 * @return 旋转后的图片...仔细分析了一下,因为照片属性中是存储了旋转信息的,所以要解决这个问题,可以在onActivityResult方法中,获取到照片数据后,读取它的旋转信息,如果不是0,说明这个照片已经被旋转过了,那么再使用...64位码 // 预览成功之后 马上把图片发送给服务器 但是最后还是没有使用,放弃了, 决定还是搞个预览功能,并且支持旋转,由用户自己来决定到底是选择 竖着的还是横着的 文章未完,敬请期待

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    用于战争后的创伤后应激障碍的机器学习预测模型

    战争涉及到生命受威胁的重大经历,这可能导致创伤后应激障碍(PTSD),准确的在军事部署前预测PTSD风险可能有助于制定有针对性的干预策略。...为实现这一目标,作者使用在部署前通过自我报告问卷收集的预测因素,开发和验证了一种关于军事部署后PTSD的ML预测模型。 数据来源 作者使用了2012年被部署到阿富汗的3支美国陆军旅团的数据。...T1评估包括4个创伤后应激障碍症状,并在部署结束后的几周内进行,这可能太早以至于无法区分创伤后应激障碍和可能会消退的急性应激反应,或者捕捉到延迟的创伤后应激障碍反应。...作者选择了一个单一模型来预测在此窗口内的创伤后应激障碍,这个窗口的时间安排是为了排除急性应激反应,同时足够宽以捕捉大多数延迟的创伤后应激障碍反应。...结论 作者开发了模型,使用来自2个美国陆军旅战队的部署前自报告数据来预测部署后2至9个月的创伤后应激障碍(PTSD),并在第三个在时间和地理上不同的队列中验证了最佳模型。

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    Alphafold预测后小工具

    今天使用cloba版本的alpahfold预测了21个蛋白质序列。用过colab版本的alphafold的你应该知道,alphafold运行结束之后会自动下载一个压缩包。...因为之前预测的蛋白质结构其实都是一个一个的,不会觉得工作量很大。...那今天就来为colab版本的alphafold预测后的文件来写一个小脚本来批量的操作,并且展示其结构, 首先我们能确保的是alphafold运行后会自动下载一个压缩包,我们假定21个蛋白质的压缩包都下载到某一个指定的文件夹...先理清楚思路: 首先我们需要解压这个文件夹下所有的压缩文件,因为这些都是预测出来的蛋白质结构的压缩包。...): if item.endswith('.zip'): extract_zip(item) 然后开始复制: # 遍历解压后的文件夹,复制特定文件 for item in os.listdir

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    AI预测系统:可预知0.5秒后的动作

    近期,东京工业大学的研究团队发布了一套格斗训练系统「FuturePose」,该AI系统可以实时预判侦测对象0.5秒后的动作,颇有武侠小说中“看穿敌人动作”的风范。...实验表明,FuturePose系统可以使用普通的RGB相机实时记录下对象的运动情况,并推测其未来0.5s的动作。...该系统首先用 RGB 图像推测对象2D关节的位置,然后把对象2D关节的位置输入至深度神经网络中,分析其时序特征,从而预测未来的姿态。为了加速计算,还采用了稀疏光流法。...最后把预测的2D关节位置喂给线性回归网络,构筑成3D姿态。 目前,该系统主要用于格斗训练,相信该技术经过不断地完善,可以更广泛的应用于竞技体育及娱乐项目中。...本文中涉及到的知识点: 线性回归、残差网络(ResNet,2015年提出,用于解决深度网络中的副作用:梯度消失、梯度爆炸等)、LSTM(一种循环神经网络,用于处理和预测时间序列中的问题)、光流法(我也不懂是啥

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    REGTR:带有transformer的端对端点云对应(CVPR2022)

    我们的源代码可以在https://github.com/yewzijian/RegTR. 2.引言 刚性点云配准指找到对齐两个点云的最佳旋转和平移参数的问题。...同时通过位置编码考虑点的位置,以允许网络利用刚性约束纠正不好的对应关系。然后,使用生成的特征预测下采样点的相应变换位置。此外,通过预测重叠概率分数来计算刚性变换时预测的对应关系。...交叉注意力使网络能够比较来自两个不同点云的点,而自注意力允许点在预测其自身变换位置时与同一点云内的其他点交互。值得注意的是网络权重在两个点云之间共享,但在层之间不共享。 子层注意力。...该子层分别对每个关键点的特征进行操作。和通常的实现方式一样,在第一层后使用带ReLU激活函数的两层前馈网络,还应用了残差连接和层归一化。 位置编码。...对重叠区域中关键点的预测变换位置应用L1损失: 5.实验 本文以3DMatch和ModelNet40数据集进行实验与测试,以配准召回率(RR),相对旋转误差(RRE)和相对平移误差(RTE)为评价指标

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    平衡二叉树 AVL 的插入节点后旋转方法分析

    实际上你首要做的就是先找到第一个出现不平衡的节点,也就是从插入点到root节点的路径上第一个出现不平衡的节点,即深度最深的那个节点A,对以它为根的子树做一次旋转或者两次旋转,此时这个节点的平衡问题解决了...注:AVL 树也是一种二叉查找树,故删除策略可以参照前面文章来实现,只是删除节点后,如果平衡被打破,则也需要进行旋转以保持平衡。...现在想要插入的点是6,请看是否符合第一种情况的描述。8是不是深度最深的发生不平衡的点?6是不是插入在A的左孩子的左子树?符合是吧,那就直接按上述方法顺时针旋转7和8,效果是右图。...6是不是深度最深的发生不平衡的点?14是不是插入在A的右孩子的左子树?符合是吧,那就先顺时针旋转7和15,中间结果如下图所示: ?...中序遍历后输出,即1~16的顺序排列。

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    若自杀可被预测,90后诗人的陨落或可避免

    部分内容摘自动脉网 网站:www.vcbeat.cn 微信:vcbeat 导读:这几天的朋友圈正在用转发的方式向一位刚刚陨落的90后诗人致意。...根据心理学的最新研究,Twitter和其上使用的语言可能可以很好地预测冠状动脉心脏疾病。...此外,93%的青少年拥有自己的电脑,或是能在家使用电脑;71%的拥有家庭电脑的青少年反馈说,他们用得最多的笔记本或台式机是与家人共用的那台。23%的青少年拥有平板电脑,与成年人的比例相当。 ?...但金色让我一直哭泣 一个姑娘走过 黑夜里我们都是盲人 笑声是一声扑通 瓶子内是一片空寂 《致F》 我是仅有的 我们的衣服旧了 鬈发顺从了 胡子长了 你奔跑后累得要死 下雨天雨会想起 上一次的毁灭 手伸进沉默...二度回京后的第一场秋雨 北方的燕山氤氲成一片青色 我记不起雨的其它 一如我试图忘掉酸痛的呼号 忘掉泛滥的失眠 2014.08.28 19:29 15. 三点是一个隐喻的时刻。 三点不到,一切尚早。

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    矩阵旋转的解决

    今天做了一道 leetcode 关于矩阵旋转(rotate-image,点击可查看原题)的题目,自己写了一种解法(基于Python),网上也看到一些比较好的解决方式,借此做一个总结。...关键词: 1、matrix: 矩阵 2、2D matrix: 二维矩阵 3、rotate: 旋转 4、clockwise: 顺时针 5、90 degrees: 90度 即:我们需要将一个二维矩阵顺时针旋转...这里有点小投机的是,题目中说的是不能新定义一个二维矩阵,不是说不能去新开辟空间,所以一度程序上是有简化的。...代码如下: """ https://leetcode.com/problems/rotate-image/submissions/ 解题思路: 转换规律是: matrix[row][col] 转换后的位置为...matrix[col][total_row - 1 - row] 这里的 row 与 col 均从 0 开始计算 因为只能原地修改原二维矩阵,也不能重新分配一个新的二维矩阵, 所以投机了一下,先生成了一个和目标矩阵顺序的一维矩阵

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    论文导读:RotNet通过预测图像旋转进行自监督学习

    在这篇文章中,我们回顾了巴黎科技大学(University Paris-Est)通过预测图像旋转进行的无监督表示学习。...本文内容 RotNet:图像旋转预测框架 CIFAR-10的消融研究与SOTA比较 基于ImageNet、Places和PASCAL VOC的任务概化 图像旋转预测框架 给定四种可能的几何变换,即0、...Fy(Xy) 是模型 F(:) 预测的旋转变换 y 的概率,它的输入是一个已经被旋转变换的图像。...为了成功地预测图像的旋转,ConvNet模型必须学习定位图像中的显著目标,识别它们的方向和对象类型,然后将对象方向与原始图像进行关联。...旋转次数 上图显示了自监督学习特征的质量与识别旋转次数的关系。 只使用2个方向的旋转只提供了很少的可识别类。

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    机器学习能诊断病情,还能预测患者出院后的情况?

    而脓毒症(Sepsis)是一种医疗行业常见的并发症,本文将使用机器学习预测脓毒症患者的出院后情况。...团队与Geisinger健康护理系统的研究人员合作,使用历史电子健康记录数据(EHR)建立模型来预测脓毒症住院患者在住院期间或出院后90天的全因死亡率(all-cause mortality)。...对于每名患者,选择最近的医院和最相关的住院数据,包括住院期间具体的信息,比如手术类型、培养位置(细菌)等。此外,还导出了入院前的总结信息,比如住院前30天的外科手术次数等,没有使用出院后的数据。...图1给出了这些基于时间数据的决策: ? 图1 基于时间序列数据做预测 合并所提供的数据集后,得到的数据集包括10599行,其中每名患者有199个属性(特征)。...预测模型 在数据清洗和特征选择完成后,将任务目标定义为二分类问题:预测脓毒症患者出院后90天内是否死亡。

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    php实现有序数组旋转后寻找最小值方法

    把一个数组最开始的若干个元素搬到数组的末尾,我们称之为数组的旋转。 输入一个非减排序的数组的一个旋转,输出旋转数组的最小元素。...例如数组{3,4,5,1,2}为{1,2,3,4,5}的一个旋转,该数组的最小值为1。 NOTE:给出的所有元素都大于0,若数组大小为0,请返回0。...1、利用二分法寻找数组中的最小元素 2、定义两个 指针left和right,指向数组的第一个元素和最后一个元素,定义一个中间指针mid 3、如果arr[left]小于arr[mid],那么把左边指针移动到...return $rotateArray[$mid]; } $min=minNumberInRotateArray($arr); var_dump($min);//int(1) 以上就是php如何实现有序数组旋转后寻找最小值...(代码)的详细内容,感谢大家对的支持。

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    卧式加工中心工作台旋转后工件坐标系建立的数学基础

    一、坐标值的计算 工作台回转中心是机床坐标系中的一个固定点,设其坐标值为X回、Z回。一般由机床制造厂家设置,也可通过以下方法计算确定。 机床返回参考点。...当Z1≥Z2时 Z回=Z1-[1+(L+Z1-Z2)/2] 当Z1≤Z2时 Z回=Z2-[1+(L+Z2-Z1)/2] 二、旋转后坐标系的建立 应用得到的两个回转中心坐标X回、Z回,可计算出工作台旋转后的坐标值...,以下图所示的箱体零件进行说明。...一般以底面为基准,找正一侧面,以使工件的四周面与机床坐标轴平行。...如下图,当工作台旋转180°时,为G55面,其工件原点机械坐标值为: XG55=2X回-XG54-J ZG55=2Z回+I-ZG54 BG55 =BG54 +180 当工作台旋转+90°时,为G56面

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    旋转跳跃的cookie

    (2)服务器接收到请求后,产生一个Set-Cookie报头,放在HTTP报文中一起回传客户端,发起一次会话。...(3)客户端收到应答后,若要继续该次会话,则将Set-Cookie中的内容取出,形成一个Cookie.txt文件储存在客户端计算机里。...- secure: 安全标志,指定后只有在使用SSL链接时候才能发送到服务器,如果是http链接则不会传递该信息。...chrome中查看百度的cookie 也可以通过浏览器F12查看当前的cookie,在F12后,network-cookie中查看对应的cookie: 跳转的cookie: 在广告业务的测试中,我们经常需要从...cookie,过程可以理解为浏览器请求a.com/test.php 的时候a.com服务器返回302给浏览器,浏览器拿到相应消息头的location,存到内存中后,此时浏览器与a.com的通信过程其实就结束了

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