2024-11-05 23:11:04
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关于页面重构的经验，我在项目中经常处理旧版网站的优化升级，利用HTML5和CSS3的技术优势，调整结构，提升性能，同时保持兼容性。图片尺寸优化：只加载视口需要的部分图片，使用懒加载技术（如Intersection Observer API），当图片进入用户的可视区域时才加载，减少初始加载时间。缓存管理：利用浏览器的缓存功能，如果用户再次访问已加载过的图片，可以从本地快速读取，而不是每次都从服务器获取。Web Workers：即使在后台运行，也可以处理耗时任务，避免阻塞主线程，提升用户感知的性能。
2024-11-02 11:11:36
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本文所述的Vue组件旨在提供一个可高度自定义的富文本编辑器。富文本内容编辑工具栏配置自定义图片上传与插入通过v-model实现双向数据绑定异步加载并渲染图片在富文本编辑器中，模态框（如图片上传、链接插入等）是常见的交互元素。为了让这些模态框符合我们的UI风格，我们通常需要自定义它们的样式和位置。图片上传是富文本编辑器中的重要功能。通常，我们需要自定义上传逻辑，以便将图片上传到服务器，并将服务器返回的图片信息插入到编辑器中。_vue3 富文本编辑器
2024-10-30 20:10:48
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本节课将详细介绍如何安装和配置 Visual Studio Code（简称 VSCode），并使用它创建第一个 HTML 页面。通过实际操作，学生将学会基本的开发环境设置，并动手编写简单的网页。IDE 是集成开发环境的英文缩写 （Integrated Development Environment)，集成开发环境就是将在开发过程中所需要的工具或功能集成到了一起，比如：代码编写、分析、编译、调试等功能，从而最大化地提高开发者的工作效率。_vscode网页设计
2024-09-27 09:09:37
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这些项目涵盖了点云数据处理的多个方向，既包括基本的分类与分割算法，也涉及生成对抗网络、多模态数据融合、深度学习优化等高级应用。适合对点云算法及其在智能驾驶、机器人视觉等领域应用感兴趣的学生进行深入研究。
2024-09-01 00:09:14
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现在你已经安装了OpenVINO npm软件包，你就可以运行自己的机器了 学习应用程序！探索OpenVINO Node.js API，详细了解如何在Node.js应用程序中集成模型。_openvino js
2024-08-10 00:08:54
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2.Transformer 作为一种创新的神经网络结构，深受欢迎。采用 Transformer 编码器对光伏、负荷数据特征间的复杂关系以及时间序列中的长短期依赖关系进行挖掘，可以提高光伏功率、负荷预测的准确性。【独家原创】NRBO-Transformer-LSTM分类 Matlab代码 基于牛顿拉夫逊优化算法优化Transformer的数据分类预测，Matlab代码，可直接运行，适合小白新手。3️⃣、运行结果图包括分类效果图，迭代优化图，混淆矩阵图等，如下所示。4️⃣、赠送测试数据集，可以直接运行源程序。
2024-07-30 22:07:52
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第六个数字表示框的类别，目前是浮点数，后面可以将其转换为整型。其中最关键的信息是predn， 这是从其他地方传过来的一个参数，具体从哪里生成的因为跟本文关系不大就不再多说，predn信息里包含了关于图片的信息，包括框坐标，图像标签等，但是predn中的信息比较复杂，需要经过处理才能得到有用的信息。有了pred中的内容，接下来就简单了，只需要经过简单的处理，就可以将其中的内容放入json文件，首先可以看到predict.py文件中，类DetectionPredictor继承了类BasePredictor。_yolov8 json
2024-07-01 23:07:42
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labelme的json标注文件转yolo的txt训练文件，及划分训练集代码_labelme标注转txt
2024-06-21 00:06:17
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本篇文章主要介绍如何对初始数据集的图像数据打标签，以及如何将打标签之后的json格式的数据转化为可以直接进行训练的xml格式。_图像打标签
2024-06-14 09:06:58
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本文的实验是进行实例分割，数据集以及相关代码我放在了一起，方便今后相似数据集的制作。_yolov8 实例分割数据集制作
2024-06-09 10:06:29
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本文深入解析了 Spring 框架中的核心组件之一AbstractAutowireCapableBeanFactory，重点揭秘了其在 Bean 生命周期处理中的关键作用。首先，我们探讨了 Spring IoC（控制反转）和 DI（依赖注入）的基本原理，以及 AbstractAutowireCapableBeanFactory 在其中的地位和作用。通过本文的阐述，读者将深入了解 Spring 框架中 Bean 的生命周期处理机制，为进一步理解和应用 Spring 框架提供了重要参考。_abstractautowirecapablebeanfactory
2024-06-03 12:06:49
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最后，我们使用语义相似性分割器将长文本分割成多个语义相关的块，并打印每个分割块的内容。通过这样的方式，我们可以将长文本分割成更易于理解和处理的语义相关的块，从而更好地进行后续分析和处理。在LangChain中，语义相似性分割器（Semantic Chunker）是一种文本分块工具，能够根据文本中句子之间的语义相似性将文本分割成块。语义相似性分割器的工作原理是使用嵌入模型来计算句子之间的语义相似性，并根据预定义的阈值将文本分割成多个语义相关的块。因为在这个例子中只有一个文本块，所以只打印了一个分割块的内容。_recursivejsonsplitter 中文
2024-06-03 12:06:49
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labelme和labelimg都是图像标注工具，它们在机器学习和计算机视觉领域的数据准备阶段扮演着重要的角色。这些工具的主要目的是帮助用户为图像数据集创建标签，这些标签随后可以用于训练机器学习模型，以识别和理解图像中的对象、场景和活动等。labelmelabelme是一个开源的图像标注工具，它支持多种类型的标注，包括矩形框、多边形、点、线和圆形等。它提供了一个用户友好的界面，允许用户通过简单的点击和拖动来创建标注。_labelimg labelme
2024-05-19 09:05:57
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RedisJSON是Redis的一个扩展模块，它提供了对JSON数据的原生支持。通过RedisJSON，我们可以将JSON数据直接存储在Redis中，并利用丰富的命令集进行高效的查询和操作。RedisJSON不仅简化了数据处理的流程，还大幅提升了处理JSON数据的性能。RedisJSON为开发者提供了一个在Redis中直接存储、查询和处理JSON数据的解决方案。通过利用RedisJSON的功能和性能优势，我们可以更高效地处理复杂的JSON数据，并满足现代应用程序的多样化需求。_redis 放json
2024-05-19 09:05:43
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最近的研究引起了人们对网络设计中尚未开发的“星型操作”(元素智能乘法)潜力的关注。虽然有很多直观的解释，但其应用背后的基本原理在很大程度上仍未被探索。我们的研究试图揭示星形运算在不扩大网络的情况下，将输入映射到高维、非线性特征空间的能力——类似于核技巧。我们进一步介绍了StarNet，一个简单而强大的原型，在紧凑的网络结构和高效的预算下展示了令人印象深刻的性能和低延迟。就像天上的星星一样，星星的运作看起来不起眼，但却蕴藏着巨大的潜力。StarNet架构概述。
2024-05-14 23:05:29
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最近在训练Yolov8-Pose时遇到一个问题，就是如何将自己使用labelme标注的Json文件转化成可用于Yolov8-Pose训练的txt文件。_labelme骨骼点json转yolo
2024-05-13 10:05:50
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上述代码的目的是使用 LangChain 中的文本分割器来处理一个网页（在这个例子中是斯坦福哲学百科中的哥德尔条目页面），将其内容分割成更小的、易于处理的块，并保留文档结构中的上下文信息。直接分割文本就是在不使用元数据的情况下，直接将文本传递给文本分割器进行分割，例如下面是一个使用CharacterTextSplitter直接分割文本的例子。（3）分割文本：调用 create_documents 方法，传入读取的文本内容 state_of_the_union，分割器会根据设置的参数将其分割成多个文本块。
2024-05-09 10:05:06
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1.背景介绍酒店预订系统，作为现代酒店业务中的重要一环，其便捷性、智能化程度直接影响着酒店的服务质量和经营效果。近年来，随着互联网技术和移动设备的快速发展，以及消费者行为的日益电子化，酒店预订系统也正在经历一场深刻的变革。传统的酒店预订系统往往依赖于复杂的软件安装和硬件设备，而新一代的酒店预订系统则更加强调在线、移动和云端的特性。HTML5作为一种前_基于html的酒店在线预定系统
2024-04-29 11:04:09
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本文介绍了如何使用openpose在摄像头中进行检测，并保存到json文件。已给出完整代码。_openpose使用外部摄像头
2024-04-29 11:04:34
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用python代码实现label图像转coco格式JSON文件_将图片转为coco数据集格式的json文件
2024-03-26 08:03:22
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