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[其它] 基于改进生成对抗网络和MobileNetV3的带钢缺陷分类

说明：针对数据集样本数量较少会影响深度学习检测效果的问题,提出了一种基于改进生成对抗网络和MobileNetV3的带钢缺陷分类方法。首先,引入生成对抗网络并对生成器和判别器进行改进,解决了类别错乱问题并实现了带钢缺陷数据集的扩充。然后,对轻量级图像分类网络MobileNetV3进行改进。最后,在扩充后的数据集上训练,实现了带钢缺陷的分类。实验结果表明,改进的生成对抗网络可生成比较真实的带钢缺陷图像,同时解决深度学习中样本不足的问题;且改进的MobileNetV3参数量是原有参数量的1/14左右,准确率
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[其它] goit-js-hw-11-颜色切换：Задание1-Переключательцветов-源码

说明：goit-js-hw-11-颜色切换 Задание1-Переключательцветов
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[其它] 并发程序切片原型系统的设计与实现

说明：并发程序切片原型系统的设计与实现
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[其它] activerecord协会视频审查ii在线网络ft-041519-源码

说明：视频：ActiveRecord Associations II-概述该视频复习课涵盖了到目前为止您已经在本主题中学到的许多概念。为了充分利用这些视频，我们建议您完成之前的阅读材料和实验。视频免责声明该视频是作为补充书面课程的可选补充材料。如果您认为您已经了解ActiveRecord关联，那么欢迎您跳过视频并继续前进。如果您想进行评论，请随时回到这里。
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[其它] 基于改进GMM和多特征融合的视频火焰检测算法

说明：针对现有视频图像火焰检测算法前景提取不完整、准确率低和误检率高等问题,提出一种基于改进混合高斯模型(GMM)和多特征融合的视频火焰检测算法。首先针对背景建模,提出了自适应高斯分布数和学习率的改进GMM方法,以提高前景提取效果和算法实时性;然后利用火焰颜色特征筛选出疑似火焰区域,再通过融合改进局部二值模式纹理和边缘相似度特征用于火焰检测。基于支持向量机设计火焰融合特征分类器并进行对比实验,在公开数据集上的实验结果表明,所提算法有效提高了背景建模效果,火焰检测准确率可达到92.26%,误检率低至2.
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[其它] Flutter样式和布局控件简析

说明：搞前端的同学可能都习惯了CSS局部的思维，过去也出现过一些跟布局或者样式相关的标签，例如：big,center,font,s,strike,tt,u；但是目前也被CSS所代替，已经不推荐使用。但是在Flutter里面，是没有CSS这样一个概念的，布局和样式都可能会是一个组件或者是组件里面的属性所定义和实现的，对于习惯写样式的前端同学可能需要适应一下。现在可能要想一下，Flutter为啥没有像浏览器一样抽离出CSS？我们知道在浏览器里面JS，CSS，HTML各司其职：行为，表现和结构，已经深入人心
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[其它] RiPro详细修改路径介绍

说明：wordpress内核RIPRO主题的文件详细讲解,方便使用RIPRO主题用户进行少当修改+二开(需允许原作者同意),但并不代表可以进行“破坏” ; “匿改” ; “破解” ; “盗卖” ;若出现任何问题与本站无关! 修改首页路径: ripro/index.php 修改首页轮番幻灯: ripro/parts/home-mode/slider.php 修改首页’最新文章’ 文字: ripro/inc/core-ajax.php 修改提示’请登录后下载…’等下载小工具提示: ripro/inc/go
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[其它] 迷彩伪装目标图像语义分割数据集的构建

说明：数据集是基于深度学习语义分割技术的重要组成部分。为了将语义分割技术应用于野外战场环境,构建一个符合实战场景的数据集至关重要。针对迷彩伪装目标侦察识别的作战保障需求,分析了野外战场环境及战场侦察图像的特点,设计了特定场景数据集的构建流程与方法,构建了具有精细化语义标注的语义分割数据集CSS,并通过实验验证了该数据集在语义分割任务上的有效性。
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[其它] 结合场景描述的文本生成图像方法

说明：研究基于场景描述文本生成对应图像的方法,针对生成图像常常出现的对象重叠和缺失问题,提出了一种结合场景描述的生成对抗网络模型。首先,利用掩模生成网络对数据集进行预处理,为数据集中的对象提供分割掩模向量。然后,将生成的对象分割掩模向量作为约束,通过描述文本训练布局预测网络,得到各个对象在场景布局中的具体位置和大小,并将结果送入到级联细化网络模型,完成图像的生成。最后,将场景布局与图像共同引入到布局鉴别器中,弥合场景布局与图像之间的差距,得到更加真实的场景布局。实验结果表明,所提模型能够生成与文本描述
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[其它] 大神讲解微服务治理的技术演进和架构实践

说明：摘要：随着业务的发展,规模扩大，服务越来越多，需要协调线上运行的各个服务，保障服务的SLA;基于服务调用的性能KPI数据进行容量管理，合理分配各服务的资源占用;对故障业务做服务降级、流量控制、流量迁移等快速恢复业务。怎样的服务治理框架能满足需求？随着业务的发展，服务越来越多，如何协调线上运行的各个服务，保障服务的SLA，对服务架构和运维人员是一个很大的挑战。随着业务规模的不断扩大，小服务资源浪费等问题逐渐显现，需要能够基于服务调用的性能KPI数据进行容量管理，合理分配各个服务的资源占用，提高机器
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[其它] 二元等离激元学：将表面等离激元极化子发射到所需的模式

说明：二元等离激元学：将表面等离激元极化子发射到所需的模式
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