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WB图片处理-教你利用PPT做出漂亮的WB图片！
本文转载自“科研小助手（微信号：SciRes）” WB是很科研多小伙伴都会用到的实验技术，而对于最终WB图片的处理也是各自有各自的手段，不过主流主要分为两大派：PPT或者Adobe Photoshop/ 下面的图片就是小编用Photoshop做的WB图。 ? 所以今天我们就为大家分享如何用PPT做出一个漂亮的WB图片。 注：科研小助手使用的是office 2016 1. 首先将WB的胶片结果扫描成图片格式。 新建一个PPT空白页，将WB图片贴入； ? 3. 双击图片，调出图片处理页面，点击右上角的裁剪工具，将我们需要的条带裁剪出来； ? 4. 点击左上角颜色→重新着色→灰度； ? 5. 当然，要做出漂亮的WB图片最重要的是你的结果够漂亮~
10.3K20发布于 2018-09-21 - 来自专栏FreeSWITCH中文社区
FreeSWITCH如何集成AMRAMR-WB编解码
FreeSWITCH对AMR和AMR-WB两种编码格式默认为passthough状态，若想对AMR和AMR-WB进行编解码，需对mod_amr和mod_amrwb两个模块重新编译。 /configure --prefix=/root/libs make && make install - AMR-WB编译 - 若只需AMR编码格式，可直接跳过此步骤。 OpenCore AMR源码压缩包包含了AMR-NB编码和解码，但是AMR-WB只支持编码，所以我们需要增加AMR-WB解码能力。 cmd="set" data="outbound_codec_prefs=OPUS,PCMU,PCMA,H264,AMR,AMR-WB"/> 修改完成后需要reloadxml生效。 '}user/$1"/> </condition> </extension> 至此，您可以愉快的使用FreeSWITCH对AMR/AMR-WB进行编解码了。
1.2K10编辑于 2024-04-11 - 来自专栏SAP供应链
SAP零售行业解决方案初阶 3 - WB01 创建Site Master
SAP零售行业解决方案初阶 3 - WB01 创建Site Master SAP Retail里的门店,跟制造业里的Plant相对应，但是跟制造业里的Plant差异还是不小的。 Retail中Site主数据的创建使用事务代码WB01.
1.7K10发布于 2021-09-09 - 来自专栏生信技能树
课后笔记：ggplot2优雅的显示WB结果
stat="identity",width = 0.5,color="black")+ scale_fill_manual(values=c("#017A4AFF", "#FFCE4EFF", "#3D98D3FF summary",fun=mean,width = 0.5,color="black")+ scale_fill_manual(values=c("#017A4AFF", "#FFCE4EFF", "#3D98D3FF summary",fun=mean,width = 0.5,color="black")+ scale_fill_manual(values=c("#017A4AFF", "#FFCE4EFF", "#3D98D3FF geom_bar(stat="summary",fun=mean,width = 0.5)+ scale_fill_manual(values=c("#017A4AFF", "#FFCE4EFF", "#3D98D3FF geom_bar(stat="summary",fun=mean,width = 0.5)+ scale_fill_manual(values=c("#017A4AFF", "#FFCE4EFF", "#3D98D3FF
4.3K20发布于 2021-07-06 - 来自专栏物联网思考
Letter shell移植到AT32WB415
GPIO_OUTPUT_PUSH_PULL; gpio_init_struct.gpio_mode = GPIO_MODE_INPUT; gpio_init_struct.gpio_pins = GPIO_PINS_3; 3、shell配置 shell_cfg.h文件中，主要是对shell进行配置的，可以配置用户名、密码等参数，可根据实际需要裁剪。
78610编辑于 2022-12-22 - 来自专栏DIY
【DIY】用安信可WiFi+蓝牙模组Ai-WB2-32S-Kit实现安防检测
以下作品由安信可社区用户ch999制作前言：笔者这次决定使用AI-WB2-32s-Kit＋雷达模块制+蓝牙信标作安防检测，灵感来源是想着马上毕业要外出租房，担心陌生人进入房间。 01材料●Ai-WB2-32S-Kit●雷达模块（自带uart串口，通过串口输出数据）●蓝牙模块●服务器，用来做中转发送消息雷达部分的代码#include <stdio.h>#include <string.h 完成雷达扫描和蓝牙信标后，现在来完成信息发送功能，参照安信可社区这位大佬的做法 ：用AI-WB2消息推送到个人通知https://bbs.ai-thinker.com/forum.php? mod=viewthread&tid=45846&highlight=wb2&_dsign=04722896可以看到手机可以正常接收消息。 );snprintf(REQUEST, sizeof(REQUEST),"POST %s%s HTTP/1.0\r\n""Host: %s:%s\r\n""User-Agent: aithinker wb2
64710编辑于 2025-06-18 - 来自专栏云深之无迹
STM32WB-双核无线多协议MCU
无线STM32WB MCU基于两个独立的内核（以64 MHz运行的Arm® Cortex®‐M4内核（应用处理器）和以32 MHz运行的Arm® Cortex®‐M0+内核（网络处理器）），可以提高无线电协议栈的实时执行效率 STM32WB MCU系列与超低功耗STM32L4 MCU具有相同的数字和模拟外设，可用于电池供电设备和复杂应用。 WB55就是最Top的片子，下面的少一些功能 除了我现在写的的WBx5，STM32WB10适合基本的蓝牙低功耗应用。 再低也没有U0低 蓝牙复杂，所以还有一个文档教你使用 以及这个 https://www.st.com.cn/resource/en/datasheet/stm32wb55cc.pdf
68010编辑于 2025-02-25 - 来自专栏芒果先生聊生信
差异分析，RT-PCR和WB实战（上）
一般在论文中出现的是病理检测结果（IHC），特别是结合oncomine数据库，对基因在肿瘤和临近组织的表达进行对比展示。在前面的文章中，我们介绍过。结果展示如下。 ? 具体操作如下。 那么，如何做出漂亮的RT-PCR和WB结果呢？敬请下次分享。 ?
2.3K20发布于 2020-07-07 - 来自专栏机器视觉那些事儿
无纺布折痕检测（3）· 基于灰度投影的折痕检测
- 算法思路 - （1）构造滤波器与原图卷积增强图像 （2）灰度投影，构建垂直灰度投影函数，并与平滑后的函数进行 差分运算，超过一定阈值即为缺陷所在位置的列坐标 （3）计算缺陷区域并显示 使用第一篇构造的滤波器与图像卷积运算 完整代码： dev_update_off () read_image (Image1030179715f15e264af3b, 'C:/Users/SWD-AR02/Desktop/10_3017_9715f15e264af3b.png 5,1,5,1,-1,-5,1,5,1,-1,-5,1,5,1,-1,-5,1,5,1,-1,-5,1,5,1] *图像卷积 convol_image (Image1030179715f15e264af3b sub:=(VertProjection-YValues) *使用符号函数，计算得到缺陷Y坐标 flawYValues:=find(sgn(sub-ThresholdValue),1) *------（3） ,RegionIntersection) *结果显示 dev_set_draw ('margin') dev_display (Image1030179715f15e264af3b) dev_display
1.9K10发布于 2019-07-15 - 来自专栏GEE数据专栏，GEE学习专栏，GEE错误集等专栏
NASA数据集——ACCLIP WB-57 Aircraft 飞机合并数据
ACCLIP WB-57 Aircraft Merge Data ACCLIP WB-57 飞机合并数据 简介 ACCLIP_Merge_WB57-Aircraft_Data 是在亚洲夏季季风化学和气候影响项目 （ACCLIP）期间从 WB-57 飞机上收集的各种现场仪器测量数据预先生成的合并文件。 NASA WB-57 和 NCAR G-V 飞机配备了最先进的传感器，以实现这一目标。ACCLIP 试图实现与其主要目标相关的四个科学目标。 -07-16T00:00:00Z/2022-09-14T23:59:59Z Homepage https://doi.org/10.5067/ASDC/SUBORBITAL/ACCLIP_Merge_WB leafmap.nasa_data_login() results, gdf = leafmap.nasa_data_search( short_name="ACCLIP_Merge_WB57
40010编辑于 2024-04-15 - 来自专栏CSDN社区搬运
【DETR3D】3D目标检测
概述 DETR3D介绍了一种多摄像头的三维目标检测的框架。与现有的直接从单目图像中估计3D边界框或者使用深度预测网络从2D信息中生成3D目标检测的输入相比，DETR3D直接在3D空间中进行预测。 DETR3D将3D信息合并到中间计算中，而不是在图像平面上执行纯粹的2D计算 DETR3D不估计密集的三维场景几何，避免相关的重建误差 DETR3D避免了NMS等后处理步骤 如上图所示，DETR3D 这些特征可以选择性的由特征金字塔网络增强 一个检测头，以集合感知的方式将计算出的2D特征连接到一组3D边界框预测中。检测头的每一层都是从一组稀疏的对象查询开始，这些查询是从数据中学习的。 检测头 在相机输入中检测物体的现有方法通常采用自下而上的方法，该方法预测每张图像的密集边界框，过滤图像之间的冗余框，并在后处理步骤中汇总相机之间的预测。 DETR3D采用下面描述的自顶向下的目标检测头来解决这些问题。
64910编辑于 2024-12-13 - 来自专栏不止于python
python3安装与检测
1前言 这篇就来讲讲如何安装神奇且万能的python mac系统自带python2环境, 但现在一般使用的都是python3, 而且python2在2020.1.1以后不会再进行维护了, 所以安装个python3 #当前系统下的python3的信息： brew info python3 显示如下图, 及安装成功 4 修改系统默认python版本 此时可以打开terminal 输入python3, 如果进入的还是 python2 则执行以下步骤 #查找python3安装路径 brew info python3 #修改 Mac 系统配置文件 vi ~/.bash_profile #添加配置信息 alias python ="/usr/local/bin/python3" #编译系统配置文件 source ~/.bash_profile #系统当前的python版本。 python -V 此时输入python3, 会显示如下图 python3 就安装上了 windows可以使用win+r键, 输入python, 回车检测
51820编辑于 2022-05-31 - 来自专栏全栈程序员必看
人脸关键点检测3——DCNN
F1输入尺寸为3939，输出5个关键点的坐标；EN1输入尺寸为3139，输出是3个关键点的坐标；NM1输入尺寸为3139，输出是3个关键点。 Level-3与Level-2一样，由10个CNN构成，输入尺寸均为15*15，每两个组成一对。Level-2和Level-3是对Level-1得到的粗定位进行微调，得到精细的关键点定位。 Level-1之所以比Level-2和Level-3的输入要大，是因为作者认为，由于人脸检测器的原因，边界框的相对位置可能会在大范围内变化，再加上面部姿态的变化，最终导致输入图像的多样性，因此在Level 第一级的网络输出为接下来的检测提供了一个强大的先验知识。真实的脸部点伪装分布在第一级预测的一个小领域内。所以第二级的检测可以在一个小范围内完成。但没有上下文信息，局部区域的表现是不可靠的。 速度方面，采用3.3GHz的CPU，每0.12秒检测一张图片的5个关键点。 ---- 注：博众家之所长，集群英之荟萃。
1.2K20编辑于 2022-09-01 - 来自专栏python3
python3 通过 pycurl 检测
由于python3 对StringIO 集成到io 模块中了，所有python3 import StringIO 改成了 import io，pycurl.Curl() 初始化对象C ，其 属性WRITEFUNCTION /bin/env pyhon3 import pycurl import io def check(urls): dict_data={} #if url not in errorurl: url = pycurl.TIMEOUT,5) c.setopt(pycurl.NOPROGRESS,1) c.setopt(pycurl.FORBID_REUSE,1) c.setopt(pycurl.MAXREDIRS,3) error occurred: ', errstr for var in dict_data.keys(): print(var,':',dict_data[var]) website=input('请输入检测站点域名
72420发布于 2020-01-03 - 来自专栏python3
基于Snort的***检测系统 3
Snort的检测系统是基于规则的，而规则是基于***特征的。Snort规则可以用来检测数据包的不同部分。Snort 1.x可以分析第3层和第4层的信息，但是不能分析应用层协议。 在本章的最后，你可以找到一些用来检测***活动的规则的例子。读完本章以及后面两章后，你所获得的信息就可以使你建立一个基本的Snort***检测系统了。 ，如果协议类型是其他任何一种，Snort检测IP头部来确定协议类型。 这就是说选项部分可以检测属于其它协议的一些参数。常用协议的头部和相关分析见附录C。 3.5.3地址 在Snort规则中，有两个地址部分，用来检测包的来源和目的地。 ，也就是感叹号，来排除某些地址，这个符号用来限制Snort 不对某些源或目的地址的包做检测。例如，西面的规则将检测除了来自C类网络192.168.2.0之外所有的包： alert icmp !
1.7K10发布于 2020-01-08 - 来自专栏AI算法与图像处理
YOLOV3实现车牌检测
来自Pexels的mali maeder的照片应用于定制的YOLO车牌检测模型 传统计算机视觉方法使用vision方法进行检测。但由于阈值和轮廓检测的局限性，其算法在部分图像上有效，但无法推广。 ln -s /content/gdrive/My\ Drive/ /mydrive 步骤3 —下载并配置Darknet Darknet是一个开源神经网络框架，具有YOLO对象检测系统。 cp cfg / yolov3.cfg cfg / yolov3-train.cfg 并在cfg/yolov3-train.cfg中进行以下更改： 第3行-从batch=1到batch=64 第4行-从 / darknet检测器火车数据/obj.datacfg / yolov3-train.cfg darknet53.conv.74 -dont_show ? 我们也是花了几天的时间才能了解YOLO的工作原理以及如何制作自定义对象检测器。使用相同的方法，小伙伴们可以构建任何类型的对象检测器。
1.9K11发布于 2021-03-14 - 来自专栏Python 爬虫
【JS 逆向百例】复杂的登录过程，最新WB逆向
逆向目标 本次的逆向目标是WB的登录，虽然登录的加密参数没有太多，但是登录的流程稍微复杂一点，经历了很多次中转，细分下来大约要经过九次处理才能成功登录。 JSON 里面获取 sp：加密后的密码 prelt：随机值 返回数据为 HTML 源码，可以从里面提取 token 值，类似于：2NGFhARzFAFAIp_QwX70Npj8gw4lgj7RbCnByb3RlY3Rpb24 5.发送验证码 [04.png] 发送验证码是一个 POST 请求，其参数也比较简单，Query String Parameters 里的 token 是第3步获取的 token，Form Data 里的 返回的数据包含了登录结果、用户 ID 和用户名，类似于： ({"result":true,"userinfo":{"uniqueid":"5712321368","displayname":"tomb"}}); 自此，WB ')[-1] if 'weibo' not in token: # print('3.
2.6K20发布于 2021-08-30 - 来自专栏贾志刚-OpenCV学堂
有福利送书 | 3D对象检测检测概述
然而，由于没有可用的深度信息，故大多数方法首先使用神经网络，几何约束或3D模型匹配，在对象3D边界框预测之前，先检测2D候选对象。 然而，由于没有可用的深度信息，故大多数方法首先使用神经网络，几何约束或3D模型匹配，在对象3D边界框预测之前，先检测2D候选对象。 该文作者通过最小化投影到图像平面的3D边界框和2D检测之间的重投影误差，来实现3D检测，但其性能，仍取决于区域提议网（RPN， Region Proposal network）的性能。 虽然激光雷达方法可以有效地用于360度检测，[18] 提出了第一种根据360度全景图像的3D对象检测方法。作者估计全景图像的密集深度图，并使标准对象检测方法适用于等矩形表示。 基于点云的检测方法 当前，基于点云的3D对象检测方法，划分为三个子类别： （1）基于投影的。 （2）体积表示。 （3）点网。每个类别的解释和分析如下。 3.
1K10编辑于 2022-08-29 - 来自专栏云深之无迹
ST差破不全的STM32WB射频系列
前段时间我写了 STM32WB-双核无线多协议MCU 这个，现在把其它的物料也选完了，但是在这个BLE上面我犯了难。 但是我想要WB50这个型号，因为Flash勾搭，但是目前好像只有10C，还更贵一些。 只有最后一个型号。。。 别的买不到，应该是没有 10CC 320KB 外设够用 但是WB30,WB50的型号价格到了几十这个地方。 反而是WB55，也就是这个性能更加强大的型号，种类齐全。 前面的常规型号，可以负担 整板 35和55是一个系列 引脚还行，但不是最多的 还给一个USB 总之就是超值系列，没超值起来，反而是性能有些过剩的型号是OK的，那就WB55了。 /stm32wbx5/stm32wb55cg.html
23600编辑于 2025-03-13 - 来自专栏Hank’s Blog
例3 检测2的幂次
结果如下: 输入: 16 输出: True 输入: 17 输出: False
57630发布于 2020-09-17
腾讯云开发者
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