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Echarts：简单词云图实现
接下来，配置配置对象，使用echarts提供的属性值为custom的type字段进行配置，在custom类型下，需要声明renderItem函数，这个函数的作用是生成针对于每一个数据所配置的图案。我们在renderItem中返回的是text类型的图像，该图像只显示文本，通过style对象中的text
前端笔试常考设计模式，操作系统，数据结构，ACM模板，经典算法，正则表达式，常用方法
考试时允许使用草稿纸，请提前准备纸笔。考试过程中允许上厕所等短暂离开，但请控制离开时间笔试得分60%一般通过，面试答对80%才能通过。
vue中实现图片懒加载的方法（一）
主要思路就是在可视区域内得图片进行加载，反之默认不做图片得请求，可以用我们本地自己定义得比较小得loading图代替（当然这个loading图片也会做网络请求，但是是我们自己定义的，那便可空，选的图会比较小，而且在同一时刻，相同图片只会请求一次），本次实现，源码里没有给默认的loading图片，而是
html利用a标签实现下载本地的文件
在写html页面的时候，需要在网页上提供一个下载按钮可以下载我自己电脑中的文件。我已经知道了该文件的路径，但是之前看了很多文章都没找到正确办法，一直不知道如何能够下载本地的文件，经过不断实验发现，可以利用a标签中的downlo属性，同时将href属性设置为文件的路径，注意：该路径对html页面来说是
亲测有效解决torch.cuda.is_available()返回False的问题（分析+多种方案），点进不亏
文章目录解决torch.cuda.is_available()返回False出现返回False的原因问题1：版本不匹配问题2：错下成了cpu版本的（小编正是这种问题）解决方案方案一方案二解决torch.cuda.is_available()返回False出现返回False的原因问题1：版本不匹配电脑
关于新正方教务系统（湖北工程学院）的one day越权漏洞的说明
此漏洞基于湖北工程学院教务管理系统进行演示，漏洞覆盖新正方教务系统8.0以下版本，为本人一年前提交的漏洞，所以并非0day漏洞此漏洞影响范围巨大，几乎涉及国内一半高校的教务系统，包含武汉大学、浙江工商大学等等而且据本人推测，此漏洞难以完全修复，因为我怀疑在该程序的设计阶段，权限验证模块与真实功能模块
电子电气架构车载网关系列——典型网关介绍（NXP S32G274A）
今天继续分享网关相关事宜——典型网关介绍（NXP S32G274A）。
从输入url到页面展现（二）找服务器其实是在找IP地址
本小节的知识点，浏览器解析url后，我们先对响应请求有个认识，然后知道找web服务器，其实主要是找那台具体服务器的IP地址
Java使用Lombok详解
Lombok 是一种 Java 实用工具，可用来帮助开发人员消除 Java 的冗长，尤其是对于简单的 Java 对象（POJO）。它通过注释实现这一目的。通过在开发环境中实现 Lombok，开发人员可以节省构建诸如 hashCode() 和 equals() 、getter / setter 这样的
Docker安装MySQL8.0
步骤：1、从docker仓库中拉去mysql 8.0。2、查看是否拉取成功。3、安装运行mysql8.0容器。4、查看mysql 8.0 容器是否运行。5、docker登录mysql 8.0。6、使用图形化界面连接docker中的MySQL 8.0...
大数据技术——Flume实战案例
1. 复制和多路复用1.1 案例需求1.2 需求分析1.3 实现操作2. 负载均衡和故障转移2.1 案例需求2.2 需求分析2.3 实现操作3. 聚合操作3.1 案例需求3.2 需求分析3.3 实现操作
Elasticsearch 安装及启动【Windows】
以上就是今天要讲的内容，本文仅仅简单介绍了Windows下安装和启动Elasticsearch，以上方法亲测有效，希望能给大家一个参考。
【Spring篇】Spring入门案例
使用Spring提供的接口完成IOC容器的创建，创建App类，编写main方法。
Spring 从入门到精通 (一) 入门篇
快乐学技术，Spring框架从入门到精通，熊二表示都可以学会。
对比学习MoCo损失函数infoNCE理解（附代码）
对比学习MoCo损失函数infoNCE理解
ScanNet数据集下载与导出颜色图、深度图、内参、位姿数据
ScanNet是一个RGB-D视频数据集，包含1500多个扫描中的250万个视图，用3D摄像机的姿势、表面重建和实例级的语义分割来注释。为了收集这些数据，我们设计了一个易于使用和可扩展的RGB-D捕捉系统，包括自动表面重建和众包语义注释。我们表明，使用这些数据有助于在几个三维场景理解任务上实现最先进
实力爆表，日日新成为AI领航者
4月10日，商汤科技董事长兼CEO徐立在商汤技术交流日上发布“日日新”大模型体系，取自《礼记·大学》，汤之盘铭：苟日新，日日新，又日新。“日日新”大模型体系包含自然语言生成、照片生成服务、感知模型预标注、模型研发。
机器学习中的数学——距离定义（八）：余弦距离（Cosine Distance）
余弦距离(Cosine Distance)也可以叫余弦相似度。 几何中夹角余弦可用来衡量两个向量方向的差异，机器学习中借用这一概念来衡量样本向量之间的差异。相比距离度量，余弦相似度更加注重两个向量在方向上的差异，而非距离或长度上。nnn维空间中的余弦距离为：cos(x,y)=x⋅y∣x∣⋅∣y∣=
SA的空间注意力和通道注意力
包括空间注意力和通道注意力，目的是选择细粒度的重要像素点，是pixel级。：是 local 注意力，致力于搜索粗糙的潜在判别区域，它们是region级。一般来说对于同一像素点不同通道求均值，再经过一些卷积和上采样的运算得到spitial attention mask，空间特征每层像素点被赋予不同的权
【图像分割】Segment Anything（Meta AI）论文解读
Segment Anything（SA）项目：一个图像分割新的任务、模型和数据集。建立了迄今为止最大的分割数据集，在11M许可和尊重隐私的图像上有超过1亿个mask。该模型的设计和训练是灵活的，因此它可以将zero-shot（零样本）转移到新的图像分布和任务。实验评估了它在许多任务上的能力，发现它的