layer

上一篇 前端福音：Serverless 和 SSR 的天作之合 ，详细介绍了 SSR 相关知识，同时也提到了 Serverless 给 SSR 方案带来的福利。但它只是将 Next.js 应用部署到 Serverless 服务上而已，并不适合实际生产业务。为此本篇专门针对 Next.js 的 SSR 方案进行了探索和优化，一步一步带大家了解，如何基于 Serverless 架构部署一个实际的线上业务。 抢先体验： serverless-cnode 本文主要内容： 如何快速部署 Serverless Next.js 如何自定义 API 网关域名 如何通过 COS 托管静态资源 静态资源配置 CDN 基于 Layer 部署 node_modules 如何快速部署 Serverless Next.js 由于本人对 Serverless Framework 开发工具比较熟悉，并且长期参与相关开源工作，所以本文均使用 Serverless Components 方案进行部署，请在开始阅读本文之前，保证当前开发环境已经全局安装 serverless 命令行工具。 本文依然上一篇中介绍的 Next.js 组件 来帮助快速部署 Next.js 应用到腾讯云的 Serverless 服务上。 我们先快速初始化一个 Serverless Next.js 项目： $ serverless create

主要思路 将训练好的.pt文件转换为keras的.h5文件，再将.h5文件转换为.tflite文件。 步骤： 1.环境：PyTorch1.0以上（其他版本也可以，主要是适配下面的开源代码） .pt转weights 下载后在文件内添加pt_to_weights.py。 from models import * model = Darknet("cfg/yolov3-obj.cfg") #load_darknet_weights(model,"weights/latest.pt") #save_weights(model,path='weights/latest.weights',cutoff=-1) checkpoint = torch.load("weights/latest.pt", map_location='cpu') model.load_state_dict(checkpoint['model']) save_weights(model,path='weights/latest.weights',cutoff=-1) 2.环境：Tensorflow2.0，要安装keras模块 .weights转.h5 修改输入层尺寸，input_layer = Input(shape=(416, 416, 3))，后续转换为tflite需要固定输入尺寸。不然会报错： 运行 python

您要找的是不是UWA学堂的《Unity HDRP烘焙技术原理及应用》？ 文章简介 Unity的HDRP是高清渲染管线（High Definition Render Pipeline）的简称，它以SRP（Scriptable Render Pipeline）的相关API为基础，构建出一个适合开发高端画质的开发环境。当前，HDRP 7.x已经上线，安装Unity 2019.3.x及以上版本即可创建基于HDRP 7.x默认工程。从HDRP 7.0版本开始，HDRP正式脱离preview标签，成为正式版，未来HDRP将不会产生太大的框架性的变动。如果你希望获得效果炫酷的照片级渲染效果，现在正是学习HDRP的好时机。 然而，想获得非常高的画质表现，对于烘焙的理解是必不可少的。HDRP的全局光照和Build-in管线的全局光照在Planar Reflection、Screen Space Reflection、Light Layer、Reflection Hierarchy等方面是不同的，所以在一定程度上需要重新学习。当然，有一部分知识与Build-in管线的烘焙也是重合的，例如：Lightmapper参数、光照探针、Lightmap Parameter Asset等等，所以也可以使用本教程的内容作为Build-in管线烘焙的参考。 在HDRP中，通过Lightmap、光照探针、反射探针

实体entity、JavaBean、Model、POJO、domain的区别 Java Bean、POJO、 Entity、 VO ， 其实都是java 对象，只不过用于不同场合罢了。 按照 Spring MVC 分层结构： JavaBean: 表示层 （Presentation Layer） Entity： 业务层 （Service layer） Dao： 数据访问层 （data access layer）。 Entity接近原始数据，Model接近业务对象～ Entity：是专用于EF的对数据库表的操作， Model：是为页面提供数据和数据校验的，所以两者可以并存 POJO：POJO是Plain OrdinaryJava Object的缩写不错，但是它通指没有使用Entity Beans的普通java对象，可以把POJO作为支持业务逻辑的协助类。 domain：domain这个包国外很多项目经常用到，字面意思是域的意思。 POJO实质上可以理解为简单的实体类，顾名思义POJO类的作用是方便 程序员使用数据库中的数据表，对于广大的程序员，可以很方便的将POJO类当做对象来进行使用，当然也是可以方便的调用其get,set方法。 　- JavaBean: 先说JavaBean，JavaBean更多的是一种规范，也即包含一组set和get方法的Java对象。 　- POJO:

作者|FAIZAN SHAIKH 编译|VK 来源|Analytics Vidhya 介绍 深入学习中最具争议的话题之一是如何解释和理解一个经过训练的模型——特别是在医疗等高风险行业的背景下。“黑匣子”一词经常与深度学习算法联系在一起。如果我们不能解释模型是如何工作的，我们怎么能相信模型的结果呢？这是个合理的问题。 以一个为检测癌症而训练的深度学习模型为例。这个模型告诉你，它99%确定它已经检测到癌症，但它并没有告诉你为什么或者如何做出这个决定。 在核磁共振扫描中找到了重要线索吗？或者只是扫描上的污点被错误地检测为肿瘤？这是病人生死攸关的问题，医生犯了大错后果很严重。 在本文中，我们将探讨如何可视化卷积神经网络（CNN），这是一种深入学习的体系结构，特别用于最先进的基于图像的应用程序。我们将了解可视化CNN模型的重要性，以及可视化它们的方法。我们还将看一个用例，它将帮助你更好地理解这个概念。 目录 CNN模型可视化的重要性 可视化方法 基本方法 绘制模型架构 可视化滤波器 基于激活的方法 最大激活 图像遮挡 基于梯度的方法 显著图 基于梯度的类激活图 CNN模型可视化的重要性 正如我们在上面的癌症肿瘤例子中所看到的，我们知道我们的模型在做什么，以及它如何对预测做出决定，这是绝对重要的。通常，下面列出的原因是一个深度学习实践者要记住的最重要的一点： 了解模型的工作原理 超参数调整

Arcgis Online - Renderer篇 1.Renderer SimpleRenderer 2.Symbol 3.案例 1.Renderer Renderer是一种地图要素渲染器，有多种类型的渲染器用于可视化数据，每种方法都有不同的用途，可以结合地理特征和统计信息来探索数据并展示成特殊的样式。 Renderer是所有渲染器的基类，它包含了要素图层所希望展示的绘图信息。 Renderer可以再以下图层中进行使用： FeatureLayer SceneLayer MapImageLayer CSVLayer StreamLayer SimpleRenderer 本案例中使用的Render类型，SimpleRenderer使用一个Symbol对象在一个Layer层中渲染所有的要素。 SimpleRenderer可以在以下图层中使用： FeatureLayer SceneLayer MapImageLayer CSVLayer StreamLayer SimpleRenderer中可以使用视觉变量（visualVariables），visualVariables是SimpleRenderer的一个属性，类型是一个visualVariable的数组，因此它可以包含多个不同的视觉变量。 visualVariable包含了 “color” 、 “size” 、 “opacity” 、

1.作者可能把scannet数据集分成了训练集和测试集并处理成了.pickle文件。 2.在代码运行过程中，作者从.pickle文件中读出训练集1201个场景的x、y、z坐标和测试集312个场景的x、y、z坐标。 3.考虑把点存到.txt文件中，用cloudcompare可视化一下。 2--地板 3--椅子 8--沙发 20--靠枕 单独存入训练数据到txt文件 ： TRAIN_DATASET = scannet_dataset.ScannetDataset( root=DATA_PATH , npoints=NUM_POINT , split= 'train') for i in range(len(TRAIN_DATASET.scene_points_list)): filename = '' .join([ " TRAIN_DATASET_ " ,str(i+1), ' .txt ' ]) np.savetxt(filename, TRAIN_DATASET.scene_points_list[i],fmt = " %.8f " , delimiter= ' , ' ) 单独存入训练数据的标签到txt文件 ： for i in range(len(TRAIN_DATASET.semantic_labels_list)): filename = '' .join([ "

项目为了更好的视觉呈现，可能会使用到渐变效果。若是一两处的话，可以让UI切下图，但很多时候还是得靠自己代码去弄 使用CAGradientLayer： 1.colors(CGColor）设置显示的颜色, 2.startPoint/endPoint（0.0~1.1）设置颜色起始/终点位置，左上角（0.0），右下角（1.1） class myBtn:UIButton { /// 渐变层 lazy var bgLayer: CAGradientLayer = { let lay = CAGradientLayer() lay.colors = [UIColor.black.cgColor, UIColor.green.cgColor]//设置颜色 lay.startPoint = CGPoint(x: 0.5, y: 1)//起始位置 lay.endPoint = CGPoint(x: 1, y: 0)//结束位置 return lay }() override init(frame: CGRect) { super.init(frame: frame) self.layer.insertSublayer(bgLayer, at: 0)//将渐变层添加到控件上 } override func layoutSubviews() { super.layoutSubviews() /

什么是IOT平台？ 物联网（Internet of Things）是指设备到互联网的连接。汽车，厨房电器，甚至心脏监视器都可以通过物联网连接。随着物联网在未来几年的发展，更多的电子设备将加入物联网的阵营。 术语 物联网（Internet of Things）：能够让互联网连接对象使用嵌入式传感器进行数据收集和交换的网络。 物联网设备（Internet of Things device）：可从远程位置监视和或控制的任何独立的互联网连接的设备。 物联网生态系统（Internet of Things ecosystem）：使企业，政府和消费者能够连接到物联网设备，包括遥控器，仪表板，网络，网关，分析，数据存储和安全的所有组件。 物理层（Physical layer）：构成物联网设备的硬件，包括传感器和网络设备。 网络层（Network layer）：负责将物理层收集的数据传输到不同的设备。 应用层（Application layer）：用于识别相互通信的协议和接口。 仪表盘（Dashboard）：向用户显示有关物联网生态系统的信息，并使他们能够控制。 分析（Analytics）：分析物联网设备生成的数据的软件系统。该分析可用于各种情况，例如预测性维护。 网络（Networks）：使实体能够与其设备通信的互联网通信层，并且让设备能够彼此通信。 来源： oschina 链接： https:/

我上个项目是做了一个关于教育方面的web端页面，其中的课程表就要用到fullcalendar日历插件，刚开始也是不会用，因为以前也没用过，后面也是看官方文档，问同事，最后完成了这个课程表，个人感觉fullcalendar这个日历插件功能很强大！下面我来附上几张图片： 1、刚进去默认显示当前月份，查出数据库的数据并展示，今天是2018年1月19号，所以我给上过的课次颜色变为灰色，而没上过的课次变为橙色： 2、点击特定的日期，添加课次： 点击未上过的课次进行编辑或删除： 以及课次的拖动，如将1月22号的“08:00-09:00 高数一班”拖动到1月29号： 下面我来说一下我是怎么实现的 首先需要导入必须的css和js： <link href=' ../../../../static/fullcalendar/css/fullcalendar.css ' rel=' stylesheet' /> <script src=' ../../../../static/fullcalendar/js/jquery.min.js '> </script> <script src=' ../../../../static/fullcalendar/js/moment.min.js '> </script> <script src=' ../../../../static/fullcalendar