SVG开发里有个较为少见的问题. 对x1=x2或者y1=y2的直线(line以及path),比如: <path d="M200,10 200,100" stroke="url(#orange_red)"/> 如果,stroke里使用的是渐变效果,那么,在各种浏览器上都会出现同一个BUG,这条线消失了. 原因不好排查,但是道理很简单,参考: www.w3.org Keyword objectBoundingBox should not be used wh

一.前言 从IE8开始引入了文档兼容模式的概念,作为开发人员的我们可以在开发人员工具中通过“浏览器模式”和“文档模式”(IE11开始改为“浏览器模式”改成更贴切的“用户代理字符串”)品味一番,它的出现极大地方便了苦逼的前端攻城狮们适配各版本的IE,但jser们也不能完全信任它,因为它只是提供尽可能的文档模式模拟而已. 本篇大部分内容来源于官方解说:http://msdn.microsoft.com/library/cc288325(v=vs.85).aspx,并尽量融入个人平常工作中踩过的坑加以

理论基础 一个包含控件的容器. 子节点可以根据布局类型重新排序,它还可以开启剪裁,设置背景图像和颜色.继承自Widget,以及LayoutProtocol. 被 HBox, PageView, RelativeBox, ScrollView , 以及 VBox 继承. 主要有四种类型的布局: 绝对布局:这个默认的布局类型.子元素按照绝对位置排列. 水平布局:子元素水平排列. 垂直布局:子元素垂直排列. 相对布局:子元素相对于一定的规则排列. 代码实践 static Layout * create

可怜这么有用的开源竟然没有中文手册,   MITK Plugin Manuals Overview The Basic Image Processing Plugin The DataManager MITK Diffusion Imaging (MITK-DI) The Image Cropper Plugin The Image Navigator The Measurement Toolbox Plugin The Movie Maker View The Mesh Decimation

你肯定已经知道,对于一个 img 元素而言,你可以单独地修改它的 width 或者 height 属性来设置它的大小,同时图片的比例还能够保持不变. 如下图所示,最上面是原始大小的图片,下面两张则分别是设置了 width: 50% 和 height: 50% 属性后的样子. 可以看到把宽度设置为了原来的一半的同时,图片的高度并不是保持原来的大小,而是相应的也变成了原来的一半,使得图片仍能够保持原有的比例.同理把高度设成原来的一半也如此. 作为对照,我们看看单独修改其他元素的宽和高会产生什么样的效

经常用Photoshop的人应该熟悉磁力套索(Magnetic Lasso)这个功能,就是人为引导下的抠图辅助工具.在研发领域一般不这么叫,通常管这种边缘提取的办法叫Intelligent Scissors或者Livewire. 本来是给一个图像分割项目算法评估时的Python框架,觉得有点意思,就稍稍拓展了一下,用PyQt加了个壳,在非常简陋的程度上模拟了一下的磁力套索功能.为什么简陋:1) 只实现了最基本的边缘查找.路径冷却,动态训练,鼠标位置修正都没有,更别提曲线闭合,抠图,Alpha M

线性分类器的基本模型: f = Wx Loss Function and Optimization 1. LossFunction 衡量在当前的模型(参数矩阵W)的效果好坏 Multiclass SVM Loss: Hinge Loss 样本 \(i\) 的损失:\(L_i = \sum_{j \neq y_i} \max(0, s_j-s_{y_i}+1)\), \(y_i\) 是样本 \(i\) 的正确标签. 损失取值范围是0~正无穷 当网络初始化的时候,参数随机初始化为比较小的值,输出 即

一.颜色 RGBA RGB是一种色彩标准,是由红(R).绿(G).蓝(B)的变化以及相互叠加来得到各式各样的颜色.RGBA是在RGB的基础上增加了控制alpha透明度的参数. 语法:color:rgba(R,G,B,A) R.G.B三个参数,正整数值的取值范围为:0 - 255.百分数值的取值范围为:0.0% - 100.0%,超出范围的数值将被截至其最接近的取值极限.A为透明度参数,取值在0~1之间,不可为负值. 二.渐变色 Gradient  Gradient 分为线性渐变(linear)和

4.14 网络流专项测试 先看T1,不会,看T2,仙人掌???wtf??弃疗.看T3,貌似最可做了,然后开始刚,刚了30min无果,打了50分暴力,然后接着去看T1,把序列差分了一下,推了会式子,发现是傻逼费用流,然后码码码,码完秒过大样例,觉得比较稳,又肉眼查了会错,就放了.然后接着推T3,发现我会做一个限制条件的,貌似和T1差不多,然后就写了,感觉能多骗点分,之后看了看T2,发现30裸树剖,30裸最大流,然后码码码.最后查了会错,发现T1没开long long,赶紧改了.100+44+63=

<zw版·Halcon-delphi系列原创教程> Halcon分类函数004·edge,边缘处理 为方便阅读,在不影响说明的前提下,笔者对函数进行了简化: :: 用符号“**”,替换:“procedure” :: 用大写字母“X”,替换:“IHUntypedObjectX” :: 省略了字符:“const”.“OleVariant” [示例] 说明 函数: procedure AddNoiseWhiteContourXld( const Contours: IHUntypedObjectX;

整理一下我个人觉得比较好的HOG博文 博文1:OpenCV HOGDescriptor: 参数与图解 http://blog.csdn.NET/raodotcong/article/details/6239431 博文2:opencv源码解析:各个参数讲解 http://www.cnblogs.com/tornadomeet/archive/2012/08/15/2640754.html 博文3:hog特征可视化:matlab 与 C++ http://blog.csdn.Net/u011285

A Gentle Introduction to the Gradient Boosting Algorithm for Machine Learning by Jason Brownlee on September 9, 2016 in XGBoost 0 0 0 0   Gradient boosting is one of the most powerful techniques for building predictive models. In this post you will d

继续考虑Liner Regression的问题,把它写成如下的矩阵形式,然后即可得到θ的Normal Equation. Normal Equation: θ=(XTX)-1XTy 当X可逆时,(XTX)-1XTy = X-1,(XTX)-1XTy其实就是X的伪逆(Pseudo inverse).这也对应着Xθ = y ,θ = X-1y 考虑特殊情况 XTX 不可逆 解决办法: 1)考虑是否有冗余的特征,例如特征中有平方米,还有平方厘米,这两个特征就是冗余的,解决办法是去掉冗余 2)再有就是n

最近在做的项目有用到HOG+SVM这一方面的知识,参考相关论文和网上一些博文在此对HOG特征进行下总结. 参考资料: HOG的经典论文:Dalal N, Triggs B. Histograms of oriented gradients for human detection[C]//Computer Vision and Pattern Recognition, 2005. CVPR 2005. IEEE Computer Society Conference on. IEEE, 2005,

1.配置java的jdk vim /etc/profile 上面文件中加入export JAVA_HOME=/****/jdk*****,然后在path中加入$JAVA_HOME/bin:  ,保存退出 配置即时生效     source /etc/profile java -version 测试配置和是否正确 2.安装Subversion Edge 进入超级权限  chmod u+w  /etc/suders vim /etc/suders           root    ALL=(ALL

继续考虑Liner Regression的问题,把它写成如下的矩阵形式,然后即可得到θ的Normal Equation. Normal Equation: θ=(XTX)-1XTy 当X可逆时,(XTX)-1XTy = X-1,(XTX)-1XTy其实就是X的伪逆(Pseudo inverse).这也对应着Xθ = y ,θ = X-1y 考虑特殊情况 XTX 不可逆 解决办法: 1)考虑是否有冗余的特征,例如特征中有平方米,还有平方厘米,这两个特征就是冗余的,解决办法是去掉冗余 2)再有就是n

http://ceng.anadolu.edu.tr/cv/edgedrawing/ References C. Topal, C. Akinlar, Edge Drawing: A Combined Real-Time Edge and Segment Detector,” Journal of Visual Communication and Image Representation, 23(6), 862-872, 2012. C. Topal, C. Akinlar, and Y. Ge

前段时间,Wasserstein GAN以其精巧的理论分析.简单至极的算法实现.出色的实验效果,在GAN研究圈内掀起了一阵热潮(对WGAN不熟悉的读者,可以参考我之前写的介绍文章:令人拍案叫绝的Wasserstein GAN - 知乎专栏).但是很多人(包括我们实验室的同学)到了上手跑实验的时候,却发现WGAN实际上没那么完美,反而存在着训练困难.收敛速度慢等问题.其实,WGAN的作者Martin Arjovsky不久后就在reddit上表示他也意识到了这个问题,认为关键在于原设计中Lipsch

1:之前做的是两套页面.现在改成响应式布局.发现加上 @media only screen and (max-width: 500px) {    .gridmenu {        width:100%;    } .gridmain {        width:100%;    } .gridright {        width:100%;    }} 诸如上面的样式表在手机尺寸的时候不起作用. 因为没加下面这段meta代码 <meta name="viewport"

计算机视觉中的边缘检测   边缘检测是计算机视觉中最重要的概念之一.这是一个很直观的概念,在一个图像上运行图像检测应该只输出边缘,与素描比较相似.我的目标不仅是清晰地解释边缘检测是怎样工作的,同时也提供一个新而又容易的方法只需要最小工作来明显地提高边缘检测. 通过获得这些边缘,许多计算机算法才得以有可能实现,因为在一个场景中边缘包含着绝大部分(至少很多)的信息. 举个例子,我们都记得 Windows XP 的那个绿色小山坡和蓝色天空的背景. 当我们的大脑试图去理解这个场景时,我们知道这是草地,看

为什么在vue工程中引入iconfont有时候不生效呢? 请依次使用以下方法 1. 在index.html中引入在线资源 <!DOCTYPE html> <html lang="en" style='height: 100%;'> <head> <meta charset="utf-8"> <meta http-equiv="X-UA-Compatible" content="IE=