6. 复制第二个图层“米扑2”为“米扑3”，输入文字“米扑科技公司”，调节字体颜色
\usepackage{graphicx} \usepackage{subfigure}
注：这两张图仅用了两个强大的View完成的。【从未如此惊艳！你好，SuperTextView (v1.1) - http://www.jianshu.com/p/1b91e11e441d】，你值得拥有！
draw.io 是一个开源免费的制图软件，是大学生必备的学习工具。draw.io 有网页版和软件版两种，其中网页版支持多种云盘存储，非常的方便。
Weisfeiler-Lehman算法(威斯费勒-莱曼算法)是测试图同构的经典算法之一，我在这儿记录一下它的实现原理，参考文章为Weisfeiler-Lehman Graph Kernels
最近看了两张图，我对第一张图有些不同的见解。首先全连接层和softmax层是不同的两个部分，其次计算参数时候可以理解为，假设最后一个卷积层是4个4*4的特征图，类别为4，则计算量为4*4*4*4。同样去理解GAP，为4*4，而这里与softmax还没有关系。
不知大家在做前端页面的时候，有没有遇到类似这样的问题：有一个不是正方形的图片，可能是宽度大于高度的，也可能是高度大于宽度的，而你又并不想用背景图的方式来做，要实现用img标签来让此图片显示出一个正方形
虽说同是图到图的翻译，同是无监督，这只AI和马变斑马的前辈非常不同。前辈只能在自己见过的动物之间做翻译。训练的时候，看过许多马，也看过许多斑马；
select sensor_id ,count(distinct event_type) from events group by sensor_id order by sensor_id
group查询就是分组查询，为什么要分组查询？因为我们想按某个维度进行统计。下面来看个图：
小编在浏览论坛的时候，发现网友糖心疼分享的一份用易语言编写的基于三原色原理来做图片相似识别的程序，下载使用后发现效果还不错，因此决定将他写的程序改编成matlab版。
概述 来源：pyimagesearch 编译：AI算法与图像处理 我想应该很多人都玩过腾讯的这款游戏《大家来找茬》，想当年不知道多少人用鼠标对着美女图一顿输出，就是找不到哪里不一样。 今天我们要用到图像技术可以应用到这个上面。
https://gallery.echartsjs.com/explore.html#sort=rank~timeframe=all~author=all(复制到浏览器打开)
前两天在浏览 苹果 16寸 营销页面[1] 的时候，发现了几个比较有意思的交互，心里想着自己虽然是一个穷逼，但是知识是无界限的呀，于是便研究了一波。
导读：无意中发现了一个信息图表网站，发现甚是有趣。网站首页上，有很多有趣的数据分析案例。
循环精灵图可以不用在给每一个小块一 一的修改位置。 主要原理是找到整张的背景图与li的下标的数学关系 左侧是一大张背景图 右侧是成品是预览图
大家好，现在由我来为大家做一期技术分享，分享的主题是《微信无缝推文是这样炼成的》。
最近在公司做了几张报表，还记得刚开始要做报表的时候都快把SQL给忘光了（当时在广州休假了1个月多，在实习期间也没咋写过SQL），回到公司的第一个需求就是做报表。
最近在公司做了几张报表，还记得刚开始要做报表的时候都快把SQL给忘光了，回到公司的第一个需求就是做报表。
给定一组数字，表示扑克牌的牌面数字，忽略扑克牌的花色，请安如下规则对这一组扑克牌进行整理。
今天推荐的一个可以用来二次开发和学习的开源的软硬件系统，你可以用快速搭建自己的智能家居系统。
CSS中的 mask 属性允许用户屏蔽或剪裁特定点的图像来实现，部分或完全隐藏某个元素的可见性。 好吧，这个概念可能有点不好理解，先看图。
HT For Web 的HTML5拓扑图组件graphView背景设置有多种途径可选择： divBackground：通过css设置graphView对应的div背景 Painter：通过graphV
HT For Web 的HTML5拓扑图组件graphView背景设置有多种途径可选择： divBackground：通过css设置graphView对应的div背景 Painter：通过graphView.addBottomPainter(function(g, rect){…})来绘制背景 Layer：通过设置graphView.setLayer(['…', '…', '…', …])来将graphView拆分为多个图层，并为各个图层命名，再让不同种类的node通过node.setL
对普通人而言，识别任意两张图片是否相似是件很容易的事儿。但是从计算机的角度来识别的话，需要先识别出图像的特征，然后才能进行比对。在图像识别中，颜色特征是最为常见的。每张图像都可以转化成颜色分布直方图，如果两张图片的直方图很接近，就可以认为它们很相似。这有点类似于判断文本的相似程度。
虚拟全景图是环绕着观众的全景图(在内，向外)，使人产生置身其中的感觉。通过“拼接”几张正常照片或者是两张采用了180度鱼眼镜头拍摄的照片来制作，或使用具有专门功能的全景相机，甚至使用三维建模的场景渲染的两张图片。
之前搭建一个简单易用的生活物联网平台，最近进行了一些重构和优化，所以整体完成速度也很快，仅仅2小时就完成了，功能更加强大，可用于搭建物联网平台以及二次开发和学习。
https://www.cnblogs.com/poloyy/category/1645399.html
摘要：本篇从理论到实践分享了基于PoseNet算法的人体姿势相似度识别项目。首先介绍了项目背景，因为部门搞活动需要大家去模仿夸张搞笑的表情和姿势来提升活动的可玩性，所以需要利用CV算法对图片进行相似度打分；然后详细讲解了人体姿势相似度识别算法，主要包括基于PoseNet算法来识别姿势和计算姿势相似度两个流程；最后基于已有的开源项目进行二次开发实现了人体姿势相似度识别项目。对于以前从未接触过CV项目的我来说既是挑战也是契机。因为之前主要做NLP相关的项目，而实际业务场景中经常会有NLP和CV交叉相关的项目，所以就需要对CV也有一定的了解。通过这个项目相当于慢慢入了CV的门，最终的目标是不变的，将更多更好的机器学习算法落地到实际业务产生更多的价值。
在网页中，到处能够看到各种背景（背景颜色、背景图片 等），在页面中，元素是可以通过设置
SPI = Serial Peripheral Interface，是串行外围设备接口，是一种高速，全双工，同步的通信总线。常规只占用四根线，节约了芯片管脚，PCB的布局省空间。现在越来越多的芯片集成了这种通信协议，常见的有EEPROM、FLASH、AD转换器等。
今天帮朋友看一效果，看到了手标滑过图片变为彩色的效果，很简单又兼容各大浏览器的，无非是准备两张图，一张黑白，一张彩色，滑过切换背景图或直接切换图片方法，当然，谁也不想这么复杂操作。 下面用css3安排下： 给标签加上下方css代码，即可变为黑白，也就是去色 filter: grayscale(100%); filter: gray; 安排下兼容写法 -webkit-filter: grayscale(100%); -moz-filter: grayscale(100%); -ms-
卷积神经网络（五） ——面部验证与神经风格转换 （原创内容，转载请注明来源，谢谢） 一、概述 本文主要讨论面部验证和神经风格转换两种技术，都是CNN的实际应用。 二、面部验证 1、人脸识别与面部验证
一张较小的图片test01.jpg(小于8kb)，一张较大的图片test02.jpeg(大于8kb)
因为css里的只是展示画布显示的大小，不像这样是canvas真正的内里图画分辨率的大小。
直接比较图像内容的 md5 值肯定是不行的，md5 的方式只能判断像素级别完全一致。图像的基本单元是像素，如果两张图像完全相同，那么图像内容的 md5 值一定相同，然而一旦小部分像素发生变化，比如经过缩放、水印、噪声等处理，那么它们的 md5 值就会天差地别。
在站酷关于C4D的样条约束文字设计教程自己注到的共有三篇， 设计文章写的都非常细致，效果也都是各有长的，有很多学习点 然后最近本人也在国外设计B站看到了几位国外大神的同类设计， 发现还可以更加进化一些，于是乎就有了今天的文章咯……
有很多同学在实现jquery效果时，不知道怎样符合响应式布局。我写了个小案例，帮大家找找思路，希望能帮到你。 效果如下： 代码如下： <!doctype html> <html> <head
老板让做一个在线服装定制的网站，可合成服装的效果图遇到了难处，如果是单纯的图片叠加也比较简单，前端合成的话使用canvas 两张图片合成在一起就可以了
github：https://github.com/idealo/imagededup
微软工程师Kiran Challa近日在其博客中张贴了一张正在开发阶段的ASP.NET MVC4 Web API堆栈图，如下图所示。 Kiran称，目前该堆栈正在开发阶段，上面的这张图并不能代表最终
一个”记忆”类的比赛游戏。你和电脑对战，轮到谁的回合，谁翻两张牌，假设两张牌一样。就消掉这两张牌，得2分，能够继续翻牌，假设两张牌不一样，就换一个人。直到最后。看谁的得分高。
SQLE 是一款由爱可生开源社区发起，面向数据库开发与管理人员，实现了 SQL 的「开发」-「测试」-「上线」等全流程覆盖，资源与权限精细化管理，兼顾简洁与高效，易维护、易扩展的的开源项目，旨在为用户提供一套的安全可靠、自主可控的 SQL 质量管控方案。
某些情况下，我们需要检测图片之间的相似性，进行我们需要的处理：删除同一张图片、标记盗版等。 如何判断是同一张图片呢？最简单的方法是使用加密哈希（例如MD5, SHA-1）判断。但是局限性非常大。例如一个txt文档，其MD5值是根据这个txt的二进制数据计算的，如果是这个txt文档的完全复制版，那他们的MD5值是完全相同的。但是，一旦改变副本的内容，哪怕只是副本的缩进格式，其MD5也会天差地别。因此加密哈希只能用于判断两个完全一致、未经修改的文件，如果是一张经过调色或者缩放的图片，根本无法判断其与另一张图片是否为同一张图片。 那么如何判断一张被PS过的图片是否与另一张图片本质上相同呢？比较简单、易用的解决方案是采用感知哈希算法（Perceptual Hash Algorithm)。
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