文章浏览阅读1.2k次。提到图片处理，很多小伙伴的第一反应都是PS软件。然而也会有人吐槽，PS安装特别麻烦，并不好用！有没有不装PS就搞定各种图片的方法呢？三顿之前给大家分享过PPT中强大的图片处理功能。其实还有更方便的！向你推荐18个在线图片处理工具，打开网页就能搞定各种图片难题！图片综合处理稿定设计UUPOOPhttp://www.uupoop.com这是由稿定设计和Photopea联合出品的一款在线PS工具。推荐它..._在线 两个svg图片拼接

文章浏览阅读748次。原标题：mac上最好用的SVN客户端：CornerstoneCornerstone 4 for mac是全新版本的svn管理工具，使用cornerstone for mac 特别版建立的版本控制更利于使用，而且cornerstone 4 特别版全面支持Subversion的功能，为大家准备了最新版本的cornerstone for mac 特别版，无需激活，安装即可使用。还在找SVN客户端工具的朋..._mac svn可视化客户端免费

文章浏览阅读2.2k次。最近学习python的django，需要导入本地的view模块，参考一些别人导入包的方法import syssys.path.append('C:\\Users\\hhua\\Desktop')#括号中的内容为A所在的目录importA.Demo1#不能加.py否则会报错(错误为没有这个文件A.Demo1.py)但是不论用相对路径导入还是绝对路径导入，运行都会出错，但是我又用命令行试了一遍，发现命..._pycharm 不能添加python file

文章浏览阅读1.2k次。LabSat 3 Wideband是一种具有3个独立可调节宽带通道的RF信号录制和回放系统。它可录制和回放大多数GNSS信号，甚至包括少量非GNSS信号。三个RF通道全部共用一个共同采样速率，可从10MHz调节至60MHz。每个信号可选择1、2或3比特I和Q信号量化。根据通道带宽和量化组合情况，LabSat 3 Wideband会调节可用的RF通道数量，以将录制数据带宽保持在一个能确保连续文件传送..._labsat3频点

文章浏览阅读210次。java _io_ .read()分段读取字节发布时间：2020-05-06 11:22:43来源：51CTO阅读：256作者：wx5d21d5e6e5ab1byte[] flush =new byte[n] //字节数组充当缓冲容器.read(flush) //每次返回读取的n个字节，当数据字节数不够时，返回实际字节数int len=-1; //接受read(flush)返回的实际长度Str..._如何分段读取byte

文章浏览阅读55次。1、Oracle中函数大致可以分为哪两类？单行函数、聚合函数2、单行函数可以分为哪些？字符函数、数字函数、转换函数、日期函数、正则表达式函数3、字符函数有哪些？length(xx)lower(xx)、upper()例如：select * from emp where ename=UPPER('&STR');--用户输入为大写concat(m,n)--与拼接字符串||相似initcap(xx..._oracle nanvl

文章浏览阅读6.6k次。CentOS版本：6.8Windows操作系统版本：Win10Linux上的tomcat版本：7.0.65linux是使用的NAT模式，及共享主机的IP地址。本来想使用windows本地访问linux上的tomcat首页，结果一直访问不成功；但在windows下能够ping通linux的ip，这很明显就是linux的端口没有开放，所以就在linux上设置了一下防火墙，将以下配置加入到了..._windows可以ping通linux服务器,但是打不开服务器的网页

文章浏览阅读969次。选择驱动属性，将allowMultiQueries设置为TRUE，然后点击确定即可。解决方法，打开编辑选项。_dbeaver执行多条语句报错

文章浏览阅读2.9k次，点赞5次，收藏15次。赛题地址：https://www.datafountain.cn/competitions/451赛题任务：依据提供的12台风力电机1年的10min间隔SCADA运行数据，包括时间戳信息、风速信息和功率信息等，利用机器学习相关技术，建立鲁棒的风电机组异常数据检测模型，用于识别并剔除潜在的异常数据，提高数据质量。此任务未给出异常数据标签，视为聚类任务，为引导选手向赛题需求对接，现简单阐述异常数据定义。异常数据是由风机运行过程与设计运行工况出现较大偏离时产生，如风速仪测风异常导致采集的功率散点明显_2020 ccf 大数据与计算智能大赛 风电机组异常数据识别与清洗

文章浏览阅读1k次。自己在一个培训机构的网站上面看到java的学习路线，觉得挺好的，分享给大家，希望对大家的学习有所帮助。第一阶段Java语言基础Java语言概述、Java环境配置、基本语法、Java流程控制语句、常用数据结构掌握常见的数据结构和实用算法；培养良好的企业级编程习惯。Java面向对象Java类设计、高级类特性（封装、继承、多态）、异常处理、Java集合、泛_在整个业务运营系统实施过程中强调:统一标准是基础,数据集成是手段,优化资源是目

文章浏览阅读1w次，点赞31次，收藏177次。本文主要介绍如何将PyTorch模型转换为ONNX模型，为后面的模型部署做准备。转换后的xxx.onnx模型，进行加载和测试。最后介绍使用Netron，可视化ONNX模型，看一下网络结构；查看使用了那些算子，以便开发部署。目录前言一、PyTorch模型转ONNX模型1.1 转换为ONNX模型且加载权重1.2 转换为ONNX模型但不加载权重1.3 torch.onnx.export() 函数二、加载ONNX模型三、可视化ONNX模型。_pytorch转onnx

文章浏览阅读249次。这个雅可比的作为是为了在零偏 $b_{a},b_{w}$ 在经过优化数值发生变化后不需要再重新进行预积分，因为实际上 $k+1$ 时刻的预积分是用 $k$ 时刻的零偏 $b$ 来进行的，当经过优化后 $k+1$ 时刻的零偏 $b$ 就会发生变化，理论上 $k+1$ 时刻的预积分应该是用 $k+1$ 时刻的零偏 $b$ 来进行才对，由于是优化后才获得，但是重新进行预积分又非常耗时，所以采用 $f(x+Δb)=f(x)+J^{x}_{b}·Δb$ 这样的方式来进行近似更新，从这个公式可以看出里面就必须要对零偏_vins中的与积分约束代码