DOM Elements! Y U No Resize Event? During your coding adventures, you may have run into occasions where you wanted to know when an element in your document changed dimensions – basically the window resize event, but on regular elements. Element size…

基于事件的网关 Event­based Gateway 作者:Jesai 时间:2018年4月21日 21:19:30 什么是事件网关? 基于事件的网关,允许基于事件做选择. 事件网关的执行原理? 网关的每一条出口顺序流,都需要连接至一个捕获中间事件.当流程执行到达基于事件的网关时,网关类似等待状态地动作:执行被暂停.并且,为每一条出口顺序流,创建一个事件订阅.流程的走向完全是由于中间事件的选择.而由哪一个事件来决定流程的走向则是由最先触发的事件来决定的. 事件网关和其他网关的区别 请注意基于事…

Two salient region detection methods are proposed in this paper: HC AND RC HC: Histogram based contrast 1. Primary method It is simply to calculate the saliency of each color in the input image, where each pixel's saliency is defined using its color…

abstract: Automatic estimation of salient object regions across images, without any prior assumption or knowledge of the contents of the corresponding scenes, enhances many computer vision and computer graphics applications. We introduce a regional c…

https://sourceforge.net/p/happy-guys/wiki/Event%20based%20Collections/…

论文链接:https://arxiv.org/pdf/1902.09738v2.pdf 这两个月忙着做实验 博客都有些荒废了,写篇用于3D检测的论文解读吧,有理解错误的地方,烦请有心人指正). 博客原作者Missouter,博客园链接https://www.cnblogs.com/missouter/,欢迎交流. [Abstract] 该论文提出了一种结合图像中语义.几何学与稀疏.稠密信息的3D目标检测算法. 该算法用Faster R-CNN接收作为立体输入的左右图像,同时检测.联系两幅图像中的…

import java.io.ByteArrayInputStream; import javax.xml.parsers.SAXParser; import javax.xml.parsers.SAXParserFactory; import org.xml.sax.Attributes; import org.xml.sax.SAXException; import org.xml.sax.helpers.DefaultHandler; public class Test { public…

https://github.com/paulmillr/console-polyfill https://github.com/Modernizr/Modernizr/wiki/HTML5-Cross-Browser-Polyfills http://addyosmani.com/blog/writing-polyfills/ https://github.com/es-shims/es5-shim  **** https://github.com/rackt/react-redux…

基于异常检测和 PCANet 的船舶目标检测 船舶检测会遇到三个问题: 1.船低对比度 2.海平面情况复杂 3.云,礁等错误检测 实验步骤: 1.预处理海陆边界,掩膜陆地 2.异常检测获得感兴趣区域,多变量高斯分布模型,比最大类间方差和迭代阈值分割效果好 3.PCANet 获得特征,后面接SPP,获得多尺度特征,用SVM分类,最大值抑制得到结果 补充知识: PCANet 是一个简化的深度学习网络,不用卷积池化等操作,PCANet提出者认为,经典的CNN存在的问题是参数训练时间过长且需要特别的调参…

前言 近来有需求要做分页,听起来可能有点Low. 所以我要把Low的事情做得有点逼格. 分页本身没啥,但是数据量起来了,比如十万. 要是不做点处理, 那你的页面估计爽得很,机器也爽得很. 放心,我不会让你这么爽. 大量数据展现方案 比较流行的当然是虚拟滚动(无限滚动). 始终展示的是有限的固定节点. 外层创建滚动层. 一句话,就是反复利用固定节点展现数据. 其中还有两个点 何时需要加载新的分页数据 scrollTop , clientHeight, scrollHeight Intersecti…