事情的变化1

最新推荐文章于 2022-08-17 11:16:50 发布
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事情的变化，科技突破就是开源，把蛋糕做大，获得新的经济增长点，给未来的年轻人创造更多的机会，让大家都能获得比较大的发展。
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【做一下1】python 监听数据库变化
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遥感变化检测数据集标注讨论
m0_74347437的博客
02-21 3717
关于遥感变化检测数据集的一些思考和疑问
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session不断在变化
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将部分数据缓存到session中，但是无法获取出来。调试的时候发现，session不断在变化。经过查资料，发现：IP相同认为是 同一个域,接收了B的set-cookie指令,把对应的cookie内容覆盖了,其中包括sessionid,造成A的session丢失。 如果 IP不同,则不会发生这个问题。IP相同的两个session对应的cookie是一样的，而不幸的是sessionID就保存在cookie中，这样先访问A，再访问B的时候，B的sessionid会覆盖A的sessionid。这个事情没办法解决，.
研发团队中引入变化的思路和模式
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JS实时监听变量变化
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随着浏览器窗口变化而变化的函数
三哥玩前端
11-03 1591
在工作中遇到了定义一个容器，但是这个容器是拿百分比控制的，随着浏览器的窗口的变化，里面的元素的变化会跟这个容器的宽高有着密切的关系，那么动态获取这个容器的宽和高就是关键所在了，那么今天就介绍一下如何随着浏览器窗口的改变而做一些事情，下面写一个简单的demo1.如果用jQuery的话var num = 0; $(window).resize(function() { console.log(
Unity昼夜变化效果
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03-28 8277
Unity动态昼夜变化Lightmap+天空盒 最近一直在对旧项目的场景进行重新烘焙，于是顺便做了个昼夜变化的效果。没有用实时光，而是用了Lightmap烘焙+天空盒。 上面的视频，前面一段是4个时间点的瞬间切换，后面一段是4个时间点的过渡切换效果。 简单分享一下思路： 1、需...
模型损失函数变化曲线图_线性模型的训练
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11-21 4640
01线性回归线性模型损失函数目标：找到θ使损失函数最小用标准方程式直接计算θ最优解标准方程推导过程随机生成一些线性数据用标准方程式求最优参数用LinearRegression求解标准方程计算复杂度,数据越多越慢线性方程的计算复杂度O(m)02梯度下降已知损失函数Gradient Decent初始θ是随机的，每一步θ都降低损失函数MSE。 学习率η(learning rate)的选择很重...
监听浏览器窗口变化
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1. js 监听浏览器窗口变化 方法一： window.onresize = function() { // 浏览器窗口变化后需要做的事情 // // } 方法二： window.addEventListener('resize', function() { // 变化后需要做的事 }) 2. jQuery监听浏览器窗口变化 $(window)....
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本文探讨了上个世纪的技术变化，认为“互联网时代”的变化并不比我们的祖父母所经历的变化更为激进，人们确实适应了变化，但趋势却是坚持过去。 在法律图书馆方面，如果我们能看到未来的话，在过去的20年中，我们会...
遥感变化检测综述 Change Detection Based on Artificial Intelligence:State-of-the-Art and Change
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遥感变化检测综述 Change Detection Based on Artificial Intelligence:State-of-the-Art and Change 现存的变化检测综述主要专注于在多时态高光谱图像（HSIs）和高空间分辨率图像。并且大致可总结为以下几种传统技术： 1.Visual analysis 变化图通过人工解译获得，基于专家知识可提供高度可靠的结果，但费时费力 2.Algebra-based methods 变化图通过在大量多时态数据上进行代数操作或转换获得，例如：图像差异化、
基于GEC6818平台的五子棋人机对战系统设计与实现
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五子棋作为一种广为人知的策略性棋盘游戏，其基本规则易于掌握。在选定人机对战模式后，由程序执黑先行，用户执白应对。双方依次在棋盘上落子，任何一方在横向、纵向或斜向形成连续五个或更多同色棋子即获胜。 项目资源涵盖多个技术领域的程序代码，涉及前后端开发、移动终端应用、操作系统、智能系统、物联网技术、信息管理系统、数据存储方案、硬件设计、大数据处理、教学资料、多媒体处理及网站构建等多个方向。具体技术实例包括嵌入式平台如STM32与ESP8266，编程语言如PHP、QT、C++、Java、Python、C#，系统开发如Linux与iOS，以及电子设计自动化工具和实时操作系统等。 主要技术栈包含服务端开发语言Java、Python及Node.js，后端框架Spring Boot与Django，前端技术React、Angular与Vue，界面设计框架Bootstrap与Material-UI，数据库系统MySQL、PostgreSQL和MongoDB，缓存工具Redis，以及容器化部署方案Docker与Kubernetes。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
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NumPy数组操作实战技巧 numpy、pandas、sklearn、pytorch等数据分析工具的一些使用技巧
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图像处理基于电磁学优化算法的多阈值分割算法研究（Matlab代码实现）
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【图像处理】基于电磁学优化算法的多阈值分割算法研究（Matlab代码实现）内容概要：本文研究基于电磁学优化算法（Electromagnetism-like Optimization, EMO）的多阈值图像分割方法，并通过Matlab代码实现。该方法借鉴电磁学中电荷间相互作用的机制，将图像分割问题转化为优化问题，利用EMO算法搜索最优阈值组合，以最大化分割效果的评价指标（如Otsu法或多级别熵）。文中详细介绍了EMO算法的基本原理、实现步骤及其在图像多阈值分割中的具体应用流程，展示了该算法能够有效避免传统方法易陷入局部最优的问题，从而获得更精确的分割结果。; 适合人群：具备图像处理基础知识和Matlab编程能力的高校学生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①解决复杂背景下图像的多目标分割问题，提升医学影像、遥感图像等领域的分割精度；②学习智能优化算法（如EMO）在图像处理中的实际应用，为研究新型分割算法提供技术参考和实现范例。; 阅读建议：在学习过程中应结合Matlab代码，深入理解EMO算法的寻优机制与图像分割评价函数的构建方法，建议自行调试不同参数对分割效果的影响，以加深对算法性能的理解。
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