#!/usr/bin/perl use strict; use warnings; =pod--------------------------------------- this perl script is used to compute tajima's D Former of tajimaD.tmp.txt is : chr position #sampled #derived1 256 12 181 12124 14 16 Former of vcf is normal vcf. Fo

移动终端的流行,程序员希望通过HTML+JS完成触屏动作的识别.下面给出具体实现的例子,供大家参考. 将下面的代码复制并保存,用手机访问,现在的手机浏览器一般都支持触屏,针对本演示来讲就是支持三个js事件: 1.touchstart---手指开始触摸事件,此事件可以获取起始坐标,将起始坐标保存在pressX 和pressY 中. 2.touchmove---手机触摸移动时间,只要手机不离开指定元素,就不停的将手机的新坐标通过事件发给页面上的js代码.通过计算此事件获取的当前坐标与起始坐标的差,就

关注公众号:大数据技术派,回复: 资料,领取1024G资料. 目录 时间滑动计算 外部调用实现时间循环 自关联实现滑动时间窗口 扩展基于自然周的的滚动时间窗口计算 总结 时间滑动计算 今天遇到一个需求大致是这样的,我们有一个业务涉及到用户打卡,用户可以一天多次打卡,我们希望计算出7天内打卡8次以上,且打卡时间分布在4天以上的时间,当然这只是个例子,我们具体解释一下这个需求 用户一天可以打卡多次,所以要求打卡必须分布在4天以上: 7天不是一个自然周,而是某一天和接下来的6天,也就是说时间是是滑动的

tableView是一个神奇的东西,可以这么说,就算是一个初学者如果能把tableView玩的很6,那编一般的iOS的需求都问题不大了.tableView是日常开发中用烂了的控件,但是关于tableView中的自定义cell的动态行高,还是有一些玄机的.笔者本次主要是因为预估行高的方法的问题作为了一个契机顺带写了此文对几种动态行高方法的分析. 如果你不是在董铂然博客园看到本文,请点击查看原文. 旧方法 现在常规的动态行高的计算方法还是用 [str boundingRectWithSize:siz

http://blog.csdn.net/xiaowei_cqu/article/details/8216109 Haar特征/矩形特征 Haar特征本身并不复杂,就是用图中黑色矩形所有像素值的和减去白色矩形所有像素值的和. 看过Rainer Lienhart文章的人知道,Rainer Lienhart在文章中给出了计算特定图像面积内Haar特征个数公式.小女才拙,到最后也没推出那个公式来,还望看明白的大牛留言指教~ Haar特征个数计算 Rainer Lienhart计算Haar特征个数的公式

参考链接: http://blog.csdn.net/chunqiuwei/article/details/50679568# http://blog.csdn.net/zly921112/article/details/50436538 view滑动种类: 1.根据layout()方法来产生滑动 xml代码 (下面的布局也是这个一样的) <?xml version="1.0" encoding="utf-8"?> <LinearLayout xm

Adaboost算法结合Haar-like特征 一.Haar-like特征 目前通常使用的Haar-like特征主要包括Paul Viola和Michal Jones在人脸检测中使用的由Papageorgiou C首先提出的原始矩形特征和Rainer Lienhart 和 Jochen Maydt提出的扩展矩形特征. 图1.Haar-like特征 Haar-like特征值的计算就是用图中矩形模板中白色矩形内所有像素值的和减去黑色矩形内所有像素值的和.Haar-like特征可以有效的提取图像的纹理

原地址:http://blog.csdn.net/watkinsong/article/details/7631241 目前因为做人脸识别的一个小项目,用到了AdaBoost的人脸识别算法,因为在网上找到的所有的AdaBoost的简介都不是很清楚,让我看看头脑发昏,所以在这里打算花费比较长的时间做一个关于AdaBoost算法的详细总结.希望能对以后用AdaBoost的同学有所帮助.而且给出了关于AdaBoost实现的一些代码.因为会导致篇幅太长,所以这里把文章分开了,还请见谅. 第二部分的地址请

写在前面 接着前面的移动端效果的研究,这次来看看picker选择器的实现原理 移动端效果之Swiper 代码看这里:github 1. 核心解析 1.1 基本HTML结构 <!-- 说明: 1. 类 picker-3d 是为了提供3d视角,如果不需要可以去掉 2. 类 picker-slot-absolute 在3d视角中需要加上,因为下面相对定位的 picker-items 是要相对父容器进行 transform的,如果不加,就会造成位移不正确 3. DOM中所有的style样式都是在初始化的

2019-04-20 关键字: Spark 的 agrregate 作用.Scala 的 aggregate 是什么 Spark 编程中的 aggregate 方法还是比较常用的.本篇文章站在初学者的角度以大白话的形式来讲解一下 aggregate 方法. aggregate 方法是一个聚合函数,接受多个输入,并按照一定的规则运算以后输出一个结果值. aggregate 在哪 aggregate 方法是 Spark 编程模型 RDD 类( org.apache.spark.RDD ) 中定义的一

Haar特征与积分图 1. Adaboost方法的引入 1.1 Boosting方法的提出和发展 在了解Adaboost方法之前,先了解一下Boosting方法. 回答一个是与否的问题,随机猜测可以获得50%的正确率.如果一种方法能获得比随机猜测稍微高一点的正确率,则就可以称该得到这个方法的过程为弱学习:如果一个方法可以显著提高猜测的正确率,则称获取该方法的过程为强学习.1994年,Kearns和Valiant证明,在Valiant的PAC(Probably ApproximatelyCorre

在学习使用Scroller之前,需要明白scrollTo().scrollBy()方法. 一.View的scrollTo().scrollBy() scrollTo.scrollBy方法是View中的,因此任何的View都可以通过这两种方法进行移动.首先要明白的是,scrollTo.scrollBy滑动的是View中的内容(而且还是整体滑动),而不是View本身.我们的滑动控件如SrollView可以限定宽.高大小,以及在布局中的位置,但是滑动控件中的内容(或者里面的childView)可以是无

Matlab中imfilter()函数的用法 功能:对任意类型数组或多维图像进行滤波.用法:B = imfilter(A,H) B = imfilter(A,H,option1,option2,...) 或写作g = imfilter(f, w, filtering_mode, boundary_options, size_options) 其中,f为输入图像,w为滤波掩模,g为滤波后图像.filtering_mode用于指定在滤波过程中是使用“相关”还是“卷积”.boundary_option

一. 背景介绍 语义分割(Semantic Segmentation):对一张图片上的所有像素点进行分类,同一物体的不同实例不需要单独分割出来. 实例分割(Instance Segmentation):目标检测(比b-box更精确到边缘)和语义分割(标出同类不同个体)的结合. 全景分割(Panoramic Segmentation):语义分割和实例分割的结合,背景也要检测和分割. 图像分割是图像理解的重要基石,在自动驾驶.无人机.工业质检等应用中都有着举足轻重的地位.缺陷检测论文现在好多都是借助

一.DataStream API之Data Sources(消费者之数据源) 介绍: source是程序的数据源输入,你可以通过StreamExecutionEnvironment.addSource(sourceFunction)来为你的程序添加一个source. flink提供了大量的已经实现好的source方法,你也可以自定义source 通过实现sourceFunction接口来自定义无并行度的source, 或者你也可以通过实现ParallelSourceFunction 接口 or

来源:https://blog.csdn.net/qq_15971883/article/details/78334380 转载自:http://blog.csdn.net/u013066730/article/details/56554332 以及http://blog.csdn.net/u010740725/article/details/51557202 功能:对任意类型数组或多维图像进行滤波.用法:B = imfilter(A,H) B = imfilter(A,H,option1,op

参考1 参考2 1. 计算机视觉 使用传统神经网络处理机器视觉的一个主要问题是输入层维度很大.例如一张64x64x3的图片,神经网络输入层的维度为12288. 如果图片尺寸较大,例如一张1000x1000x3的图片,神经网络输入层的维度将达到3百万,使得网络权重W非常庞大. 这样会造成两个后果: 一是神经网络结构复杂,数据量相对不够,容易出现过拟合: 二是所需内存.计算量较大.解决这一问题的方法就是使用卷积神经网络(CNN). 2. 边缘检测示例 神经网络由浅层到深层,分别可以检测出图片的边缘特

官方文档:pandas之DataFrame 1.构造函数 用法 pandas.DataFrame( data=None, index=None, columns=None, dtype=None, ) 参数 参数 类型 说明 data ndarray.iterable.dict.DataFrame 用于构造DataFrame的数据(注意,用某个DataFrame构造另一个DataFrame,可能会导致同步修改的问题:如果要得到某个DataFrame的副本,可以用df.copy()) index

在开发移动端的应用时,会用到很多的手势操作,比如滑动.长按等,为了方便开放者快速集成这些手势,mui内置了常用的手势事件,其中滑动应用是比较常见的应用操作,本篇文章将讲述如何利用滑动改变对应值进行计算和本金利息的方法. 案例要求:还款日期分为固定分期和随借随还,借款额度为1000~30000元,其中借款金额1000~6000的时候,可以随借随还且借款期不能超过45天,固定还款期可分为3.6.9期,超过6000元的时候分期数为9.12.18.24个月完成还款,根据利率计算以上各种情况下的每一期的还

之前有小伙伴在群里说:滑动窗口使用触发器让每条数据都触发一次计算 但是他并没有得到预期的结果:每条数据都触发一次计算,输出一条结果,而是每天数据都输出了很多条结果 为什么会这样呢? 写了个小案例,来解释这种情况 为了方便使用自定义的 source 开发数据: class StringSourceFunction extends SourceFunction[String] { var flag = true override def cancel(): Unit = { flag = false

移动端有四个关于触摸的事件,分别是touchstart.touchmove.touchend.touchcancel(比较少用), 它们的触发顺序是touchstart-->touchmove-->touchend-->click,所以touch事件触发完成后会接着触发click事件,需要注意一下 ,阻止一下事件冒泡就可以了. touch事件可以产生一个event对象,这个event对象除基本的一些属性外还附带了三个额外的属性: touches 一个TouchList对象,包含当前所有屏