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    还支持自定义组件。使用自定义组件,可使代码结构更加清晰,并且能提高代码复用性。 自定义组件语法如下图所示 各部分语法说明如下: **struct**关键字 struct是ArkTS新增用于自定义组件或者自定义弹窗关键字。其声明数据结构TS中类十分相似,可包含属性方法。 **build**方法

    作者: 王天一
    发表时间: 2024-07-30 20:31:20
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  • qt 实现日历美化

    toolbtn->setIconSize(s); 设置最上面前一个月后一个月按钮图片以及它大小。 qt_calendar_prevmonth代表是前一个月按钮,qt_calendar_nextmonth代表是后一个月按钮 ui->dateEdit->calendarWi

    作者: 咚咚隆地咚
    发表时间: 2022-09-22 02:01:01
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  • 区块链交易隐私如何保证?华为零知识证明技术实战解析

    告投票结果机构最终计票中。 数字资产安全交换:数字资产是二进制数据集合,它们是唯一可识别有价值。如果两个用户希望交换其数字资产,则用户隐私,包括身份交换数字资产内容,可能会在交换过程中泄露。根据ZKP使用,数字资产可以在不泄露用户隐私情况下交换。此外,ZKP

    作者: 双倍芝士。
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  • [Python从零到壹] 三十九.图像处理基础篇之图像几何变换(镜像仿射透视)

    大数据分析20篇、图像识别30篇、人工智能40篇、Python安全20篇、其他技巧10篇。您关注、点赞转发就是对秀璋最大支持,知识无价人有情,希望我们都能在人生路上开心快乐、共同成长。 该系列文章主要讲解Python OpenCV图像处理图像识别知识,前期主要讲解图像

    作者: eastmount
    发表时间: 2022-04-24 15:31:28
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  • 【语音分离】基于matlab PCA+ICA语音信号采集+混合+分离【含Matlab源码 1592期】

    论可知:在所有等方差随机变量中,高斯变量熵最大,因而我们可以利用熵来度量非高斯性,常用熵修正形式,即负熵。根据中心极限定理,若一随机变量由许多相互独立随机变量之和组成,只要具有有限均值方差,则不论其为何种分布,随机变量较更接近高斯分布。换言之,较非高斯性更强。因此,

    作者: 海神之光
    发表时间: 2022-05-28 17:45:54
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  • ModelArts AI市场算法conv-ensemble-str使用指导

    py  # 从ckpt中读取模型,直接从图片读入,输出识别结果demo ├── demo_pb.py  # 从pb中读取模型,直接从图片读入,输出识别结果demo ├── eval_one_pass.sh  # 推理阶段直接在整个数据集上测试精度脚本 ├── train.py  # 模型训练代码

    作者: IMCC
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  • Python学习笔记(二)

    因此Python3标识符可以使用UTF-8所能表示多种语言字符。 Python语言是区分大小写,因此abcAbc是两个不同标识符。 Python2.x对中文支持较差,如果要在Python2.x程序中使用中文字符或中文变量,则需要在Python源程序第一行增加&ldqu

    作者: 考过IE励志当攻城狮
    发表时间: 2021-05-13 04:01:01
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  • 基于华为云ModelArets口罩检测案例实践

    如果是实心表示正在运行,当然也可以观察CPU/GPU使用率) 3、点击图片所示左下侧就可以查看CPU内存使用率 4、如下图所示步骤1准备运行依赖就完成了(运行时间较长,耐心等待即可),然后运行步骤2,下载观察数据集,并且对数据集进行切分,该案例数据集是按9

    作者: 星恒
    发表时间: 2022-03-26 04:42:05
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  • 物联网基于云网络安全如何提高企业生产力

    这些问题本地盒子从未被设计用于这样环境。其结果是,网络层重大架构转变正在进行中,为了确保跨组织最重要资产速度、可靠性安全性,基于云网络安全解决方案是必要。零信任密封零信任是一种安全框架,需要对试图访问网络边界内外专用网络上信息设备或人员进行严格持续验证。由于

    作者: DevFeng
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  • 如何提高人工智能系统解释性透明度?

    在许多应用场景中,我们需要人工智能系统能够提供更详细解释透明决策过程,以便用户可以理解并信任系统输出结果。然而,目前技术往往难以实现这一点。有什么好建议和经验可以分享吗?

    作者: 皮牙子抓饭
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  • 如何实现华为云IOT平台数据高效存储管理?

    如何实现华为云IOT平台数据高效存储管理?

    作者: 哥的时代
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  • 详细介绍CNN卷积层原理、结构应用,并探讨其在图像处理计算机视觉任务中重要性

    Network,CNN)是一种在计算机视觉图像识别领域取得巨大成功深度学习模型。其中,卷积层是CNN核心组成部分之一,具有重要作用。本文将详细介绍CNN卷积层原理、结构应用,并探讨其在图像处理计算机视觉任务中重要性。 1. 卷积层原理 1.1 基本思想 卷积层是CNN中非常重要一种层级结

    作者: wljslmz
    发表时间: 2023-06-30 10:55:24
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  • CANN 5.0硬核技术抢先看

    2 算子深度融合 随着网络结构日益复杂,数据在内外存搬运、以及多算子对应多指令带来性能开销已经越发不可忽视。 CANN 5.0在3.0基础上识别了更多融合场景,通过多算子自动融合减少计算节点数,有效减少内存拷贝;并且通过灵活可定制融合规则让计算图中算子得以最大程度融合,为开发者赢得了更多的计算性能收益。

    作者: 昇腾CANN
    发表时间: 2022-04-11 09:16:43
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  • CANN 5.0硬核技术抢先看

    算子深度融合 随着网络结构日益复杂,数据在内外存搬运、以及多算子对应多指令带来性能开销已经越发不可忽视。 CANN 5.0在3.0基础上识别了更多融合场景,通过多算子自动融合减少计算节点数,有效减少内存拷贝;并且通过灵活可定制融合规则让计算图中算子得以最大程度融合,为开发者赢得了更多的计算性能收益。

    作者: kourei
    发表时间: 2021-09-23 09:15:19
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  • 【问答官】物体检测具体流程或过程是怎样

    物体检测过程中如何图片处理,具体是如何

    作者: 武仙
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  • acl_yolov3_demo 跑通sample 中 yolo3 问题

    image/demo.jpgResize Failed!yolov3 forward failed!请问图片大小为什么错误,是因为对输入图形有要求?如何调?感谢是图片格式问题,换了个jpg图片已解决

    作者: day day up
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  • [网络人工智能板块][经验交流]#网络约AI,有你更精彩#跨域网络故障根因识别效率提升学习心得 误拦截,请通过,谢谢

    发文版块名:更多产品——网络人工智能发文标题名:#网络约AI,有你更精彩#跨域网络故障根因识别效率提升学习心得帖子内容链接:https://bbs.huaweicloud.com/forum/thread-48661-1-1.html

    作者: F1TT
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  • 获取认证信息

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  • 迁移学习(Transfer Learning)背景、历史及学习课

    语义分割工具箱MMSegmentaion认识使用。 4.设计一个分割模型能够从仿真环境中得到数据迁移到真实场景下产生数据。 十二、实验实操之目标检测实践 1.掌握目标检测算法基本框架以及目标检测中经典模型,如R-CNN系列两阶段检测模型YOLO系列单阶段检测模型。 2.掌握目标检测模型评测指标

    作者: ssdandan
    发表时间: 2022-08-08 02:00:00
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  • CentOS sendmail 模块配置

    service 查看状态: systemctl status sendmail.service 发现有一个错误,提示无法识别hostname 对应 domainname,因为我们domain name不是一个域名格式。 Dec 28 21:46:48 VM-0-14-centos systemd[1]:

    作者: 卢衍飞
    发表时间: 2024-11-20 14:47:02
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