这里也应用到了计算机视觉的一些知识,令人印象深刻的就是系统可以自动提取影像特征。这里我简单演示如何进行MRI影像数据的标注和预处理。```import numpy as npimport cv2#标注def annotate_image(image, annotations): annotated_image = image.copy() for annotation in annotations: #在影像上绘制矩形边界框 x, y, w, h = annotation cv2.rectangle(annotated_image, (x, y), (x+w, ...
Apache Flink 是一个框架和分布式处理引擎,用于在*无边界和有边界*数据流上进行有状态的计算。Flink 能在所有常见集群环境中运行,并能以内存速度和任意规模进行计算### 2.2.1 Flink 架构图Flink 架构图跟常见的大数据组建类似,都是采用主流的主从架构,一个 JobManager,多个 TaskManager,并可对JobManager进行HA部署。![image.png](https://p6-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/d1e43e6e8a794b27bc0228f567de8f9c~t...
虽然业界暂时没有类似手机清理管家那种扫描服务依赖健康度的工具和算法,但很显然,基本可以认为,红线越多,冲突便越严重。除非你非常清楚每个冲突点到底有没有影响,而不是凭直觉来判断,否则每一个冲突都有可能会演... 参数边界一般更广,所以也很难规避掉因依赖冲突导致的运行时异常。**③RPC,Data类如Feign,Dubbo,gRPC,JDBC,Redis相关的依赖库。**举个实际场景,在实际Web项目工程中,我们一般会使用Redis,而且基本上都使用的spr...
Auto Agent,即借助LLM(大型语言模型)强大的理解和响应能力,能够自动完成人类世界中的复杂操作,如自动总结最新新闻,自动安排日程等。这种能力不仅能提升生活效率,还将重新界定机器辅助生产力的边界。 然而,*... 我们提出了 **AutoWebGLM 框架** 。这是 **一个基于 ChatGLM3-6B 模型的自动网页浏览 Agent 框架** 。与其前身——专注于检索增强的 WebGLM —— 不同,AutoWebGLM 会像人类一样去操作真实的网页,从而能够自主完成...
说明 传入空数组 [] 情况下组件会计算图片或其所在容器大小,直接拉取相应大小的图片(若设置为空数组在一定程度上会降低 cdn 的命中率)。 loading lazy eager 否 定义图片加载行为,取值如下所示: lazy: (默认... 否 用于图片懒加载配置,指向图片所在的容器元素。默认值为null,指向当前视口。 lazyBoundary String 否 用于指定懒加载时触发图片渲染的边界,默认值为 200 px。 objectFit String 否 layout取值为fill时,用于指定图...
图片边界]。取值如下所示: Y > 0:向下偏移; Y < 0:向上偏移。 gravity String 否 指定定向裁剪时的裁剪原点位置使用 URL 输入方式,取值固定为 ${crop_gravity}。您可在获取结果图地址后在 URL 中自由指定裁剪位置。 贴边裁剪 trimv2 lmargin Integer 是 图片内容左侧保留像素,即设置的边框距离原图中内容的距离,默认为 0。 rmargin Integer 是 图片内容右侧保留像素,即设置的边框距离原图中内容的距离,默认为 0。 tmargin Integ...
车辆检测-02-PPYOLOE-ONNX 是基于 PaddlePaddle 框架的 PP-YOLOE 车辆检测模型。本模型可以检测图像中一个或多个车辆,并给出每个车辆对象的边界框以及相应的类别标签。更多信息,请参考 PP-Vehicle 车辆跟踪模块。 ... 图像输入的缩放算法是 Bilinear。 图像输入正则化的均值为 [123.675, 116.28, 103.53],缩放比例为 0.017352074。 通过 scale_factor 指定图像的缩放因子。如果设置为 [1, 1],表示输出的边界框按照原始的图像缩放比...
车辆检测-01-TrafficCamNet-TRT 是 NVIDIA 提供的检测模型,可以检测图像中四种类别的物体对象,包括汽车、人、道路标志和两轮车。本模型可以检测出这四种类别的一个或多个物体对象,并返回每个物体对象的边界框以及相... 图像输入的缩放算法是 Bilinear。 图像输入正则化的均值为 [0, 0, 0],缩放比例为 1/255.0(=0.0039215697906911373)。 输出名称 类型 形状 转换形状 output_bbox/BiasAdd FP32 16, 34, 60 - output_cov/Sigmoid FP...
行人检测-02-PPYOLOE-ONNX 是基于 PaddlePaddle 框架的 PP-YOLOE 行人检测模型。本模型可以检测图像中一个或多个行人,并给出每个行人对象的边界框以及相应的类别标签。更多信息,请参考 PP-YOLOE Human 检测模型。 ... 图像输入的缩放算法是 Bilinear。 图像输入正则化的均值为 [123.675, 116.28, 103.53],缩放比例为 0.017352074。 通过 scale_factor 指定图像的缩放因子。如果设置为 [1, 1],表示输出的边界框按照原始的图像缩放比...
人脸检测-02-BlazeFace-ONNX 是基于 PaddlePaddle 框架的 BlazeFace-FPN-SSH 人脸检测模型。本模型可以检测图像中的一个或多个人脸,并返回每个人脸对象的边界框以及相应的类别标签。更多信息,请参见人脸检测模型。... 图像输入的缩放算法是 Bilinear。 图像输入正则化的均值为 [123.675, 116.28, 103.53],缩放比例为 0.017352074。 输出名称 类型 形状 转换形状 multiclass_nms3_0.tmp_2 INT32 1 - multiclass_nms3_0.tmp_0 FP32 ...
人脸检测-01-FaceNet-TRT 是 NVIDIA 提供的人脸检测模型,可以检测图像中的一个或多个人脸,并返回每个人脸对象的边界框以及相应的类别标签。 本模型基于 NVIDIA DetectNet_v2 检测器,使用 ResNet18 作为特征提取器。... 图像输入的缩放算法是 Bilinear。 图像输入正则化的均值为 [0, 0, 0],缩放比例为 1/255.0(=0.0039215697906911373)。 输出名称 类型 形状 转换形状 output_bbox/BiasAdd FP32 4, 34, 60 - output_cov/Sigmoid FP3...
抽烟检测-01-PPYOLOE-ONNX 是基于 PaddlePaddle 框架的 PP-YOLOE 车辆检测模型。本模型可以检测图像中的行人是否有抽烟行为,并给出每个抽烟对象的边界框以及相应的类别标签。更多信息,请参考 PP-YOLOE Human 检测模... 图像输入的缩放算法是 Bilinear。 图像输入正则化的均值为 [123.675, 116.28, 103.53],缩放比例为 0.017352074。 输出名称 类型 形状 转换形状 multiclass_nms3_0.tmp_2 INT32 1 - multiclass_nms3_0.tmp_0 FP32 ...
车辆检测-02-PPYOLOE-PdPd 是基于 PaddlePaddle 框架的 PP-YOLOE 车辆检测模型。本模型可以检测图像中一个或多个车辆,并给出每个车辆对象的边界框以及相应的类别标签。更多信息,请参考 PP-Vehicle 车辆跟踪模块。 ... 图像输入的缩放算法是 Bilinear。 图像输入正则化的均值为 [123.675, 116.28, 103.53],缩放比例为 0.017352074。 通过 scale_factor 指定图像的缩放因子。如果设置为 [1, 1],表示输出的边界框按照原始的图像缩放比...