本文分享主动学习用于目标检测的论文『Consistency-based Active Learning for Object Detection』
一个纯后台人员折腾前端，最近有个地图的小需求。然后去折腾了一把百度地图。其中一个要求就是在地图按数字标注目标位置。
此功能是一个客户定制的，主要是需要在地图上动态显示GPS的运动轨迹，有个应用场景就是一个带有监控的车子，实时在运动中，后台可以接收到经纬度信息，需要绘制对应的轨迹，相当于这些摄像机点位是动态移动的，这样就可以观测到摄像机的实时位置信息，双击摄像机还可以弹出画面实时预览，很直观。
https://cloud.tencent.com/developer/article/1692367
需要将很多的小区根据经纬度在地图上进行标注，随着业务的推进，小区标注点越来越多，如何将所有的小区合理的分布在有限的地图空间上便于管理者全局的观察成了一个亟待解决的问题！
很多新手都喜欢一个人完成项目，从项目的规划、搭建，到实施、debug、验收，一整套流程都是自己纯手完成，当然，对于提高自己的整体开发能力和自适应能力很有帮助。ok,不废话，下面开始介绍小白如何快速完成一个微信小程序。
《天龙八部》是金庸老先生的一部经典古装武侠爱情小说，1997 年由香港无线电视台拍摄成同名影视剧，李添胜执导，黄日华、陈浩民、樊少皇、李若彤、联袂主演。该剧讲述的是面对乱世，萧(乔）峰、虚竹、段誉三人开始了非同寻常的江湖生涯，遇见了诸如天山童姥、慕容复、大轮明王、丁春秋、游坦之、四大恶人等各色高手，生死情仇、爱恨别离、民族大义在因缘际会中施展等故事。
2个月前，写过一篇文章《从网易与淘宝的font-size思考前端设计稿与工作流》总结过一些移动web中有关手机适配的一些思路，当时也是因为工作的关系分析了下网易跟淘宝的移动页面，最后才有那篇文章的总结，可惜的是因为项目的关系，这两个月来几乎没有机会做移动类项目的工作，所以那些理论一直没有得到真正的实践。这次因为公司有一个app需要做一个推广的下载页面，虽然简单，但也值得一试那篇文章里提到的适配方法，所以本文的内容就是介绍该文中提到的淘宝的做法：《lib-flexible弹性布局方案》。（注：该文中提到的网易的做法跟淘宝的做法其实是大同小异，你访问http://3g.163.com/touch/看下页面源码顶部的JS就能明白了。相较于淘宝的做法，淘宝的方法更能称之为一个方案，网易的做法代码质量实在不敢恭维，所以从本文的角度，推荐淘宝的lib-flexible）
1、了解tensorflow及关键社区资源；2、能够自主训练和应用自己想要的模型（主要）；3、开阔前端智能化的思考与认知；
众志成城，抗击疫情。首先，我们向在一线抗击疫情的医护人员和各行各业的从业者致敬。祝愿我们早日战胜疫情，早日迎接春暖花开的那一天。
摄像机点位的功能主要是在图片地图和在线离线地图上设置对应摄像机的位置，然后双击可以实时预览对应摄像机的视频，在图片地图上拖动摄像机图标到对应位置，系统会自动保存位置信息，在网页地图上的摄像机位置，需要异步更新，比如先从右侧选择需要更新位置的摄像机，然后在地图上鼠标按下，会自动传回当前位置的经纬度信息，然后单击更新设备位置按钮即可，会自动js异步更新执行代码，更新完成以后会自动同步到另外的地图，比如在线地图更新了，离线地图也会自动更新。
上篇文章大致介绍了使用Vue + fabric.js构建标注工具的流程，本篇则将其中的一些细节以及fabric的踩坑进行补充
这篇文章中，我们将介绍小程序地图组件的使用，官方文档已经比较详细的介绍了map组件的使用，但是对于刚开始接触地图组件的同学，难免有些难以下手。本文将以Hello World为例对地图组件的使用列出一些demo，以方便后续开发。
在众多 md 编辑器中，Typora 是大家公认的体验较好的写作软件之一，它最大的特点就是：所见即所得，无须分屏预览，或者开启新页面预览。除此之外，还有很多优点，这里不做介绍，不是本文的重点，感兴趣的可以去官网下载体验。
开发人脸识别系统，人脸数据集是必须的。所以在我们开发这套人脸识别系统的准备工作就是获取人脸数据集。本章将从公开的数据集到自制人脸数据集介绍，为我们之后开发人脸识别系统做好准备。
customCallout 存在时将忽略 callout 与 title 属性。自定义气泡采用采用 cover-view 定制，灵活度更高。
识别率97.5%，图片接口支持手动测试，以图片形式返回结果；文本接口需要联系作者，测试额度1000次限24小时内使用。
图片采用整合的 images.png png8 格式文件使用 尽量整合在一起使用方便将来的管理
进入大数据时代，调查报道愈加成为信息战。从哪里收集有效数据？如何抽取、筛选、整合、分类大量琐碎的信息？如何分享、存储数据，并实现随取随用？钱塘君整理了一张数据收集和处理工具清单，分为八大类，方便实用，各有所长，供大家选择。 ---- 1.全文本搜索和挖掘的搜索引擎： 包括：搜索方法、技术：全文本搜索，信息检索，桌面搜索，企业搜索和分面搜索 开源搜索工具： Open Semantic Search：专门用于搜索自己文件的搜索引擎，同样的还有Open Semantic Desktop Search:可用于搜索单
在使用Openlayer的时候可以npm install openlayers --save也可以使用 npm install ol --save 明显感觉前面安装特别慢。
它来自下面的项目：https://github.com/wkentaro/labelme
Cesium支持加载影像图层，主要是各种地图服务。这里就通过Cesium实现添加影像地图和中文注记。
今天开始我们就从最基础解析如何构建 HTML5 Canvas 拓扑图应用，HT 内部封装了一个拓扑图形组件 ht.graph.GraphView（以下简称 GraphView）是 HT 框架中 2D 功能最丰富的组件，其相关类库都在 ht.graph 包下。GraphView 具有基本图形的呈现和编辑功能，拓扑节点连线及自动布局功能，电力和电信等行业预定义对象，具有动画渲染等特效，因此其应用面很广泛，可作为监控领域的绘图工具和人机界面，可作为一般性的图形化编辑工具，可扩展成工作流和组织图等企业应用。简单说来
业务中涉及图片的制作和审核功能，审核人员需要在图片中进行标注，并说明存在的问题，标注过程中需要支持放大缩小，移动等交互，将业务剥离，这个需求，可以定义为实现一个图片标注功能。
这个点其实没啥技术含量，就是集成一下开源的 MarkDown 编辑器，按照说明按部就班地走就行了。
https://developers.weixin.qq.com/miniprogram/dev/component/map.html
var data = [{ "gender": "female", "height": 161.2, "weight": 51.6 }, { "gender": "female", "height": 167.5, "weight": 59 }, { "gender": "female", "height": 159.5, "weight": 49.2 }, { "gender": "female", "height": 157, "weight": 63 }, { "gender": "female", "height": 155.8, "weight": 53.6 }, { "gender": "female", "height": 170, "weight": 59 }, { "gender": "female", "height": 159.1, "weight": 47.6 }, { "gender": "female", "height": 166, "weight": 69.8 }, { "gender": "female", "height": 176.2, "weight": 66.8 }, { "gender": "female", "height": 160.2, "weight": 75.2 }, { "gender": "female", "height": 172.5, "weight": 55.2 }, { "gender": "female", "height": 170.9, "weight": 54.2 }, { "gender": "female", "height": 172.9, "weight": 62.5 }, { "gender": "female", "height": 153.4, "weight": 42 }, { "gender": "female", "height": 160, "weight": 50 }, { "gender": "female", "height": 147.2, "weight": 49.8 },...此处省略...]
官方文档地址：Cloud Studio（云端 IDE）简介 | Cloud Studio
一款好用的数据标注工具对于创建高质量的AI训练数据集至关重要，您可以通过高效的标注工具提高数据标注速度，让工作流变得更为有序。随着计算机视觉技术的发展，我们可以在开源社区看到越来越多的图像标注工具，任何人都可以免费使用并从强大的功能中获益，我们在下文中列举了10款我们认为优秀的开源标注工具！
地图应用非常广泛，目前地图服务，都提供地图操作、标注、地点搜索、出行规划、地址解析、街景等接口，功能非常丰富。在实际开发过程中，各有优劣。本次基于需求，使用腾讯位置服务作为一个公用厕所位置标注的H5页面开发。
笔者是一个平平无奇的前端打工人，没有参与过啥热门开源项目的共建，所以每次说自己热爱开源都很心虚，充其量就是热爱使用开源项目，不过这两年来也陆续做了几个小项目，虽然只有时不时的来几个star，不过也给我安静的github平添了几分人气，本文就给大家推荐一下笔者的开源项目，如果觉得可以欢迎给个关注~
选自Github 机器之心编译 参与：蒋思源、路雪 计算机视觉需要大量的标注图像来执行各类任务，ImageNet 的成功就在于其巨量的标注图像。近日，MIT 的计算机科学和人工智能实验室（CSAIL）开放了图像标注工具 LabelMe 的源代码，我们可以使用该工具创建定制化标注任务或执行图像标注。同时，CSAIL 开放此工具的源码有助于进一步开发出更高效的标注方式和工具，有助于机器视觉的进一步发展。 项目开源地址：https://github.com/CSAILVision/LabelMeAnnotatio
在地图应用的相关项目中，在地图上标识一些设备点，并对点进行交互这个功能用的最多的，于是需要一套机制可以动态的添加、删除、清空、重置，重置的意思是将地图中的所有点的经纬度重新设置，其实就是先清空然后挨个重新添加所有点的信息，JS的异步交互功能非常强大，直接执行对应的JS函数就可以，没有必要刷新网页，最开始很多年前做的时候还不会JS，那时候想的最糟糕的办法就是写死在代码中，这样每次变动需要重新加载网页，后面发现那真是糟糕的办法，既然有异步刷新的办法为何不用呢，自从学会了JS异步刷新方法以后，索性将各种方法都改成了JS函数，传入对应的参数即可，参数尽可能的考虑到已知的各种各样的情况，方便用户自己添加。
网上其实有很多各种各样的离线地图下载器，大部分都是要收费的，免费的要么是限制了下载的瓦片数量或者级别，要么是下载的瓦片图打上了水印，看起来很难看，由于经常需要用到离线地图，摆脱这个限制，特意花了点时间重新研究了瓦片地图的原理，做了个离线地图下载器，其实瓦片地图下载没有那么复杂，其实就是从开放的几个服务器地址组建要请求的瓦片地图的地址，发送请求以后会自动将图片返回给你，你只需要拿到图片数据保存成图片即可。
React, Vue, Angular 三足鼎立之后，前端界又开始“卷起来了”，不过战火已经单页渲染蔓延到了服务端渲染建站。
目前支持的功能有大文件预览、缩略图显示、大纲显示、划词高亮、实时图形批注（箭头、直线、圆、矩形）、添加文字、自由画笔、撤销动作、添加图片、修改PDF源文件。
做这个组件的初衷，是基于AI组的标注识别，传送一张图片以及图片上的一些坐标，返回对应的识别结果，前端要做的就是基于一张图片，在图片上绘制出相应的标注框，并将标注框对应的坐标以及宽高传送给后端进行识别，这是最基础的需求。在图片上进行绘制，首先想到的是用canvas，cancas强大的功能能让我们在图片上为所欲为，原生的canvasapi众多且繁杂，上手不易，fabric是一个基于canvas的强大的框架，提供一种类似面向对象的方法来编写canva,在原生canvas之上提供了交互式对象模型，通过简洁的api就可以在画布上进行丰富的操作。因此选择fabric来作为基础框架。
微服务设计、前后端分离、高可用、易扩展、易维护、统一配置、令牌限流、服务熔断、链路追踪、docker容器部署、rancher容器管理、自动化运维
作为一名在职岗位为【前端开发工程师】的程序员，我开发的应用程序经常需要获取用户位置信息，需要再某些场合下使用展示地图以及地图商的某些地点，需要获取行政区划列表（省市区）以及地址详情信息，需要在地图上规划一条（动态）路线，轨迹回放，小车移动，需要创建信息窗口，用于地点的摘要性信息的展示。
我想大多数人和我一样，第一次听见“人工智能”这个词的时候都会觉得是一个很高大上、遥不可及的概念，特别像我这样一个平凡的前端，和大部分人一样，都觉得人工智能其实离我们很遥远，我们对它的印象总是停留在各种各样神奇而又复杂的算法，这些仿佛都是那些技术专家或者海归博士才有能力去做的工作。我也曾一度以为自己和这个行业没有太多缘分，但自从Tensorflow发布了JS版本之后，这一领域又引起了我的注意。在python垄断的时代，发布JS工具库不就是意味着我们前端工程师也可以参与其中？
本文包含了两个系列的内容： 《设计师会编程，程序员懂艺术》 《写给设计师的人工智能指南》 在这里给设计师介绍人工智能在设计领域的应用，也亲手实现了一个融合设计、编程的小实验产品。 AI真的可以替代设计
想要自动爬取网页内容，但是有些网站需要输入验证码，而验证码总是随机的，为了解决这个问题，首先需要自动获取验证码，然后将其下载下来，最后识别其中文字内容。
嘿,各位小伙伴晚上好呀,今天要带来点什么干货呢,就从我的实际开发中来给大家带来一个案例吧,如何自动登录哔哩哔哩。
图中线的两端是圆点或者菱形，旁边都有标注持仓证券商和相对应的持多仓数或持空仓数，且左右线颜色不同。画图思路大体就是：先画水平线图，再用 scatter 散点图画线左右两端的点，然后标注两端名称，以及标题和注解。
人机验证服务是突破传统验证码的人机识别产品，通过对用户的行为数据、设备特征与网络数据构建多维度数据分析，可以对风险设备使用、模拟行为、暴力重放等攻击进行综合判决，解决企业账号、活动、交易等关键业务环节存在的欺诈威胁问题。早期的验证码通常是一串非常简单的形状标准的数字，经过长期发展，形式越来越多样化，现在简单的数字英文验证码已经很容易被机器读取破解，复杂的验证码设计得愈发反人类。不过得益于机器学习，尤其是深度学习的进步，很多学者和技术大牛都这方面有了一些研究成果，本文将对已有的一些人机验证绕过技术进行总结。
极验的滑块验证图片是重新拼接的乱序图片。图片是由canvas标签绘制的，可以通过监听canvas断点调试。
COCO数据集有超过 200,000 张图片，80种物体类别. 所有的物体实例都用详细的分割mask进行了标注，共标注了超过 500,000 个物体实体.
Img - 服装图片文件夹 - 共 289,222 张图片，JPG 格式. 图片的最长边 resize 到 300，保持原始图片的长宽比 aspect ratios.
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