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  • 【MAUI】为 Label、Image 等控件添加点击事件2022-07-01 11:06:41

    一、前言 已经习惯了 WPF、WinForm 中“万物皆可点击”的方式。 但是在 MAUI 中却不行了。 在 MAUI 中,点击、双击的效果,是需要通过“手势识别器”来实现。 本篇文章,我们就通过“手势识别器”来为 Label、Image等控件实现点击事件。 相信看完的你,一定会有所收获! 本文地址:https://ww

  • 基于opencv的识别器2021-07-06 11:02:07

    1 问题背景 生物识别技术被广泛用于政府、军队、银行、社会福利保障、电子商务、安全防务等领域。随着技术的进一步成熟和社会认同度的提高,包含在生物识别技术的人脸识别技术将应用在更多的领域,例如: 1、企业、住宅安全和管理。 2、电子护照及身份证。 3、公安、司法和刑侦。

  • ELECTRA:Efficiently Learning an Encoder that Classifies Token Replacements Accurately2021-04-03 13:59:26

    1 简介 ELECTRA:Efficiently Learning an Encoder that Classifies Token Replacements Accurately. 本文根据2020年《ELECTRA: PRE-TRAINING TEXT ENCODERS AS DISCRIMINATORS RATHER THAN GENERATORS》翻译总结。根据标题可以知道ELECTRA更关注识别,而不是生成;像BERT这种其实

  • OrigamiNet: Weakly-Supervised, Segmentation-Free, One-Step, Full Page Text Recognition by learning t2021-03-29 21:00:58

    Abstract 文本识别是计算机视觉的一项主要任务,具有一系列相关的挑战。其中一个传统的挑战是文本识别和分割的耦合性质。在过去的几十年里,这个问题已经逐步得到解决,从基于分割的识别到免费分割的方法,证明了更准确和更便宜的数据注释。我们从无分割单行识别向无分割多行/全页识

  • 论人类大脑新皮质的特殊之处及人类高级智能的终极原因2020-11-10 02:01:42

    大半夜的起来写东西,实在是有点激动,就在刚刚,我终于想清楚了人类大脑新皮质的特殊之处。   生物进化的过程中最先出现的简单的神经系统主要的目的就是记忆,记忆或遗传一些简单的规则来帮助自己躲避灾难。这些简单的神经网络就是具有脑结构高等动物身体各处自主神经系统的原型。旧脑

  • pytorch 生成器-识别器模型代码2020-03-04 18:06:14

    本节代码主要来自张老师,由于时代久远自己做了一些修改符合torch1.4 import torch import torch.nn as nn from torch.autograd import Variable import torch.optim as optim import torch.nn.functional as F import torchvision.datasets as dsets import torchvision.tr

  • flutter笔记2019-06-23 16:49:24

    flutter笔记 1.listView报The following assertion was thrown during performResize()解决方案 在listVie.build的时候加入如下参数: ListView.builder( scrollDirection: Axis.vertical, shrinkWrap: true,) 2.Flutter布局: 所有的都是wei

  • Flutter进阶—点击、拖动和其他手势2019-04-23 19:49:10

    Flutter中的手势系统有两个层次。第一层具有原始指针事件,其描述了穿过屏幕的指针(例如触摸、鼠标和触控笔)的位置和移动。第二层具有手势,其描述由一个或多个指针移动组成的语义动作。 指针指针代表用户与设备屏幕交互的原始数据。有四种类型的指针事件: PointerDownEvent:指针已经在特

  • p2 Why l like it: Multi-task Learning for Recommendation and Explanation2019-04-04 19:39:15

    Network Embedding   3 一个多任务学习方法 这部分,我们详细展示推荐系统的细节,这个推荐系统集合了学习预测某个用户对于一个物品的排名,以及生成一条评论(?)作为用户物品以及用户物品对的解释。 首先,我们描述了一个序列到序列的对抗学习模型,(be capable of)它能够生成每个用户或者item的

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