Vue 的编程
范式与JS的编程
范式不一样。#
Vue 编程
范式<div id="app">{{message}}</div><script> // 编程
范式：声明式编程 （保证数据与页面完全分离） const app = new
Vue({ el: '#app', // 用于挂载要管理的元素 data: { // 定义数据 message: 'hello world' }...
原创
2022-06-27 11:16:25
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注释：
1、成员变量注释：
/** クラス名 */ private static final String CLASS_NAME = "CSP601";
&nb
原创
2011-04-01 17:12:45
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在现代前端开发过程中，JavaScript 代码范式对提高代码的可维护性、可读性和可扩展性至关重要。尤其在大型项目中，保持一致的编码风格不仅影响到单个开发者的工作效率，也对整个团队的协作产生深远的影响。究竟如何在项目中实施和保持良好的 JavaScript 代码范式呢？接下来，我们将从错误现象到根因分析，再到解决方案，全面剖析这一问题及其解决方法。
## 问题背景
在某一大型电商平台的前端开发
code:https://github.com/tfzhou/ContrastiveSegpaper:https://arxiv.org/pdf/2101.11939.pdf文于局部上下文信息（单个
原创
2022-06-27 17:08:33
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自顶向下编程范式 关键是要先解决最上层的主干逻辑 1.首先思考主干逻辑,不要纠结于具体细节 2.主干逻辑编写好后再一步一步实现主干逻辑的子函数 实例操作 验证回文串 给定一个字符串，验证它是否是回文串，只考虑字母和数字字符，可以忽略字母的大小写 设计步骤 1.先想好整个入口函数的整体逻辑 1.先过滤
原创
2023-08-18 09:19:35
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网络结构：首先需要根据自己的电脑的性能决定下采样多少倍，一般会下采样16倍或者8倍获取到高级的语义特征，但是这样的特征丢失了细粒度特征，所将低层的语义特征与之结合，然后再通过双线性插值或者上采样将结果输出成与输入图片大小一致，通道数为分类个数加上背景数。下面是以mobilenet网络作为模型的，但是该网络的倒数第三层的步长由2变成了1，因为原来的网络的下采样适用于分类网络的，但是对于该语义分割任务
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2024-03-29 13:19:50
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图像分割总结 图像分割有传统的分割方法和用深度学习分割的方法，本文的总结主要是对深度学习的分割方法做一些概述，然后对一个分割代码进行解析，后续有新的收获将会继续更新。 主流的图像分割算法都是基于U-net的全卷积神经网络，不同的研究是在这个网络框架的基础上进行改进。关于U-net网络结构，网上概述很多，百度查询即可。 图像分割有点类似于分类算法，不同于分类是对网络提取出来的特征进行分类，其labe
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2024-06-10 16:14:40
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在cv领域，会经常见到“语义分割”、“实例分割”这两个名词，本文就来解释下他们分别是什么意思，又有什么区别。目录语义分割和实例分割语义分割实例分割总结语义分割和实例分割在开始这篇文章之前，我们得首先弄明白，什么是图像分割？我们知道一个图像只不过是许多像素的集合。图像分割分类是对图像中属于特定类别的像素进行分类的过程，属于pixel-wise即像素级别的下游任务。因此图像分割简单来说就是按像素进行分
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2023-12-16 20:49:11
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实例分割实例分割（instance segmentation）的难点在于： 需要同时检测出目标的位置并且对目标进行分割，所以这就需要融合目标检测（框出目标的位置）以及语义分割（对像素进行分类，分割出目 标）方法。实例分割–Mask R-CNNMask R-CNN可算作是Faster R-CNN的升级版。 Faster R-CNN广泛用于对象检测。对于给定图像，它会给图中每个对象加上类别标签与边界框
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2024-07-23 09:35:03
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code split : 代码分割，会将代码分离到不同的bundle中，然后进行按需加载这些文件,不做代码分割就把所有js代码内容打包到一个文件中,这个文件非常的大,影响加载速度。代码分割的3种方式1.多入口多入口:有多个入口,最终输出就有多个bundle 适用于多页面在webpack.config.js的entry配置多入口 entry: {
// 多入口配置
main: './s
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2021-01-22 20:31:29
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效果图 在我的上一篇文章已经介绍过如何实现图片压缩,本篇文章主要讲解在此基础上单独实现的图片裁剪功能.点击选择文件上传一张图片,点击裁切时会出现裁剪框,移动或拉伸裁剪框会在下方生成裁剪后的图片.点击下拉框选择裁剪图的压缩比例
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2023-10-27 09:09:55
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本文主要参考这两篇博客，并实现了代码，原博主没有给出数据集，我当时数据集下载也是出错，我会把代码数据集和训练的model的代码全分享一下： data下的dataset里面有五个文件夹数据集，其中CamVid是源数据集，需要把源数据集文件建成文件夹，我都建好了，直接用就行。 Models下有FCN8-FCN32-SEGNET-UNET的py文件，以及生成的模型的png照片。 output输出有四个
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2024-09-01 20:42:22
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在这项研究中，我们提出一个新颖的语义分割框架。我们通过把语义分割的特征进行解耦操作，进而让每个部分单独由不同的监督信号进行监督，因此我们实现同时提升分割物体的内部一致性和边缘部分。
原创
2021-06-24 16:52:24
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Python代码块首先说明一下Python代码块的问题。Python有着严格的代码缩进要求，对于有C++、Java等编程经验的人来说，区分代码块是以花括号{}形式进行划分的。但对于Python来说，Python区分代码块是以缩进形式进行划分的，即属于同一个代码块的代码有着相同的缩进，所以，在Python中，千万不要随意添加空格，一般我们使用Tab制表符进行缩进，每次缩进为一个制表符长度，即4个空格
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2023-10-08 12:25:24
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话不多说 直接上结果！ 上图为效果图！1.定义数据集用于训练目标检测、实例分割和人员关键点检测的参考脚本允许轻松地支持添加新的自定义数据集。数据集应该从标准 torch.utils.data 继承。类，并实现 _ _ len _ _ 和 _ _ getitem _ _。 我们需要的唯一特性是数据集 _ _ getitem _ _ 应该返回: image:PIL大小图像（高、宽） target：包含
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2023-07-14 23:07:10
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https://github.com/lsh1994/keras-segmentation
原创
2023-01-16 09:05:25
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# 解决“kettle java代码声明范式报错”的方法
## 问题描述：
当在Kettle中编写Java代码时，有时候会遇到“声明范式报错”的问题，这可能是因为缺少了某些关键的步骤或者代码。下面我将详细介绍解决这一问题的方法，帮助你顺利解决这一困扰。
## 解决方法：
为了更好地帮助你理解并解决这一问题，我将整个解决过程分为几个步骤，并给出每个步骤所需的具体操作和代码示例。
### 步骤一
原创
2024-07-14 03:25:01
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1．第一范式(确保每列保持原子性) 第一范式是最基本的范式。如果数据库表中的所有字段值都是不可分解的原子值，就说明该数据库表满足了第一范式。 第一范式的合理遵循需要根据系统的实际需求来定。比如某些数据库系统中需要用到“地址”这个属性，本来直接将“地址”属性设计成一个数据库表的字段就行。但是如果系统经
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2020-09-01 14:18:00
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1 简介文章首先介绍了传统的图像分割技术的特点和缺点,在这个基础上,研究了基于分水岭技术的图像分割算法,对分水岭技术的基本原理进行概述,先获取整幅图像的基本特征,然后将图像形态予以梯度处理,从而得到不同类别的图像信息分割线,最后,本文采用MATLAB编码实现对图像信息的轮廓提取以及图像分割.通过仿真,结果验证了基于分水岭技术的图像分割算法的效果是优于传统分割算法的效果.分水岭算法是根据数学思想提出
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2023-08-16 12:13:16
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由于项目需要，最近在研究语义分割，上次用了gluoncv中的FCN，但是由于样本少，而且都是小目标、多目标，组内的技术大牛建议用FPN试试。FPN一般用于目标识别，但是也有用作语义分割的。gluoncv官网不支持FPN做semantic segmentation，于是在github上搜索，搜到一个FPN做语义分割的，但是数据集类型为cityscapes，本小白对此数据集一无所知，搜了一下，还挺复杂
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2024-07-31 18:03:11
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