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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 - 来自专栏生信技能树
课后笔记：ggplot2优雅的显示WB结果
", "#FFCE4EFF", "#3D98D3FF","#FF363CFF"))+ theme_minimal()#主题皮肤 ? ))+ geom_bar(stat="summary",fun=mean,width = 0.5,color="black")+ scale_fill_manual(values=c("#017A4AFF ", "#FFCE4EFF", "#3D98D3FF","#FF363CFF"))+ stat_summary(fun.data = 'mean_sd', geom = "errorbar", colour ))+ geom_bar(stat="summary",fun=mean,width = 0.5,color="black")+ scale_fill_manual(values=c("#017A4AFF ", "#FFCE4EFF", "#3D98D3FF","#FF363CFF"))+ stat_summary(fun.data = 'mean_sd', geom = "errorbar", colour
4.3K20发布于 2021-07-06 - 来自专栏物联网思考
Letter shell移植到AT32WB415
4、新增命令 本文新增了reboot命令，来进行测试 /* 系统重启 */ void reboot(int argc, char *agrv[]) { NVIC_SystemReset(); } SHELL_EXPORT_CMD
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。 master_scan_tbl[i].mac[1],master_scan_tbl[i].mac[2],master_scan_tbl[i].mac[3],master_scan_tbl[i].mac[4] 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。 wifi_mgmr_ext.h>#include <http_client.h>#include <hal_wifi.h>#include <event_groups.h>#define ROUTER_SSID "Play4T
64710编辑于 2025-06-18 - 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。 Cortex®-M4 核心功耗：即使在同时运行无线电和应用核心的情况下，Cortex®-M4 核心的功耗也仅为 53 µA/MHz，在活动模式下非常高效。 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 - 来自专栏机器学习AI算法工程
火灾火焰检测数据集和yolov4检测模型
开源1个火灾检测数据集(含标注)和预训练模型。 火灾检测数据集图像2059张：包含大火-小火，建筑起火、草原起火、森林起火、车辆(汽车、卡车、摩托车、电动车)起火、白天-黑夜起火等场景； 代码及运行教程，数据集 获取： 关注微信公众号 datayx
3.2K31发布于 2020-11-03 - 来自专栏简书专栏
目标检测第4步-模型测试
《目标检测第2步-数据准备》，链接：https://www.jianshu.com/p/3d9436b4cb66 《目标检测第3步-模型训练》，链接：https://www.jianshu.com/p 下载测试数据 下载链接: https://pan.baidu.com/s/1NksESNqBX--YqMJ4zptGdw 提取码: 6p3u 压缩文件n01440764.tar下载完成后，复制到桌面的文件夹目标检测中 进行到此步，桌面的文件夹目标检测如下图所示： ? image.png 4.下载并运行测试代码 链接: https://pan.baidu.com/s/1Ym1cYFCnsj1JAYFACHFj_Q 提取码: i3wn 代码文件fish_detection.ipynb 下载完成后，复制到桌面的文件夹目标检测中。
1.4K31发布于 2018-12-28 - 来自专栏技术杂记
反作弊如何检测系统仿真（4）
4.png 我们还确认了它正在检查的位是中的系统调用启用位（SCE）IA32_EFER。由于使用了Daax和ajkhoury的博客上发布的EFER的syscall挂钩方法的发布，它会检查此位。 ( NtDeviceIoControlFile ) { OutputBufferLength = 6; InputBufferLength = 4; 结论 在本文中，我们介绍了可用于管理程序的许多不同检测方法。一些有效，其他却不太有效。我们还详细介绍了一些规避记录在案的检测向量的方法，但是实际的实现方式将取决于读者。 在以后的文章中，我们将讨论这两种特殊的防欺诈功能，我们计划更深入地研究它们的硬件指纹识别，报告和检测程序。 我们希望您喜欢阅读有关如何利用虚拟化平台中的各种错误来检测自省引擎的信息，以及通过这些检查的方法。
2K140发布于 2021-01-05 - 来自专栏AI算法札记
目标检测4: Detection基础之mAP
4. mAP计算示例 下面通过示例来解释插值AP。 下图有7张图像，其中15个GT目标用绿色框表示，24个检测到的物体由红色框表示。每个检测到的物体由字母（A，B，... 在一些图像中，存在多于一个与同一个ground truth重叠的检测结果（图像2,3,4,5,6和7）。对于这些情况，选择具有最高IOU的检测框，丢弃其他框。 （A1，A2，A3和A4）： 计算总面积，即可得到AP： 两种不同插值方法之间的结果略有不同：分别通过每点插值和11点插值分别为24.56％和26.84％。 # 按置信度取不同数量检测结果时的累计fp和tp # np.cumsum([1, 2, 3, 4]) -> [1, 3, 6, 10] # 参考资料 [1] 目标检测中的mAP是什么含义 [2] Object-Detection-Metrics [3] 目标检测mAP计算方式 [4] 目标检测评价标准-AP mAP [5] 目标检测模型的评估指标
1.5K30编辑于 2022-08-02 - 来自专栏前端Q
4种Javascript类型检测的方式
今天这篇文章，主要介绍了JavaScript中检测数据类型的4种方式。如果已经会了的可以当成复习，如果还不了解的话，可以认真看看，并加以运用。 1、typeof 主要用于判断基本数据类型 。 'string' ：字符串类型的变量或值 4. 'number'：数字类型的变量或值 5. 所有函数 instanceof Function 都会返回 true 总结： instanceof不仅能检测构造对象的构造器，还检测原型链。 Array.isArray(new Array); // --> true //4. 4、Object.prototype.toString.call() 判断某个对象值属于哪种内置类型, 最靠谱的做法就是通过Object.prototype.toString方法。
1.2K10编辑于 2022-04-08 - 来自专栏计算机视觉战队
多目标检测：基于YoloV4优化的多目标检测
作者：Edison_G 为了解决目标检测任务中小目标检测精度低、误检、漏检率高等问题，有研究者提出了一种新的目标检测方法。 一、前言 为了解决目标检测任务中小目标检测精度低、误检、漏检率高等问题，有研究者提出了一种基于YOLOv4卷积神经网络的多目标检测方法。 目前目标检测任务主要针对不同的应用场景选择合适的检测算法：单阶段算法检测速度最快，但准确率较低；两阶段和多阶段检测算法可以获得更高的检测精度，但以牺牲检测速度为代价。 二、概要 今天分享的框架，新的方法基于YOLOv4。 高层特征的语义信息首先通过FPN采样传播到低层网络，然后与底层特征的高分辨率信息融合，以提高小目标检测对象的检测效果。 输入特征图经过一个卷积层后，经过5×5、9×9、13×13三个核进行最大池化， 然后concat得到的特征图进行通道拼接，输出通道数变成原来通道数的4倍，特征图大小保持不变。
1.4K20编辑于 2022-01-26 - 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
40110编辑于 2024-04-15 - 来自专栏全栈程序员必看
基于yolov4的目标检测_yolov3目标检测
├── detect.py：利用训练好的权重参数进行目标检测，可以进行图像、视频和摄像头的检测。 ├── train.py：训练自己的数据集的函数。 ├── test.py：测试训练的结果的函数。 通过如下的图可以获得权重的名字和大小信息，可以预料的到，预训练权重越大，训练出来的精度就会相对来说越高，但是其检测的速度就会越慢。 3训练自己的模型 3.1修改数据配置文件 预训练模型和数据集都准备好了，就可以开始训练自己的yolov5目标检测模型了，训练目标检测模型需要修改两个yaml文件中的参数。 ，我这里是识别安全帽和人，所以这里填写2；最后箭头4中填写需要识别的类别的名字（必须是英文，否则会乱码识别不出来）。 tensorboard --logdir=runs 4 推理测试 等到数据训练好了以后，就会在主目录下产生一个run文件夹，在run/train/exp/weights目录下会产生两个权重文件
62120编辑于 2022-11-03 - 来自专栏深度学习和计算机视觉
【从零学习OpenCV 4】边缘检测原理
经过几个月的努力，小白终于完成了市面上第一本OpenCV 4入门书籍《OpenCV 4开发详解》。 为了更让小伙伴更早的了解最新版的OpenCV 4，小白与出版社沟通，提前在公众号上连载部分内容，请持续关注小白。 , result3); //整幅图像的边缘 result6 = result2 + result3; //检测由左上到右下方向边缘 filter2D(img, result4, CV_ 16S, kernelXY); convertScaleAbs(result4, result4); //检测由右上到左下方向边缘 filter2D(img, result5, CV_16S ("result2", result2); imshow("result3", result3); imshow("result4", result4); imshow("result5",
95840发布于 2020-02-10 - 来自专栏智能算法
目标检测算法YOLOv4详解
YOLOv4是精度速度最优平衡, 各种调优手段是真香，本文主要从以下几个方面进行阐述： YOLOv4介绍 YOLOv4框架原理 BackBone训练策略 BackBone推理策略 检测头训练策略 检测头推理策略 框架原理 我们主要从通用框架，CSPDarknet53，SPP结构，PAN结构和检测头YOLOv3出发，来一起学习了解下YOLOv4框架原理。 2.5 检测头YOLOv3 对于检测头部分，YOLOv4继续采用YOLOv3算法的检测头，不再赘述。 区别在于Mosaic是一种将4张训练图像合并成一张进行训练的数据增强方法(而不是CutMix中的2张)。这增强了对正常背景(context)之外的对象的检测，丰富检测物体的背景。 本文从YOLOv4介绍，YOLOv4框架原理，BackBone训练策略，BackBone推理策略，检测头训练策略，检测头推理策略这几个大方面进行详细的阐述了YOLOv4中所用到的各种策略，希望对大家有所帮助
17.1K34发布于 2020-11-17 - 来自专栏全栈程序员必看
睿智的目标检测29——Keras搭建YoloV4目标检测平台
睿智的目标检测29——Keras搭建YoloV4目标检测平台 学习前言 什么是YOLOV4 代码下载 YOLOV4改进的部分（不完全） YOLOV4结构解析 1、主干特征提取网络Backbone 2、特征金字塔 什么是YOLOV4 YOLOV4是YOLOV3的改进版，在YOLOV3的基础上结合了非常多的小Tricks。 尽管没有目标检测上革命性的改变，但是YOLOV4依然很好的结合了速度与精度。 YOLOV4整体上的检测思路和YOLOV3相比相差并不大，都是使用三个特征层进行分类与回归预测。 请注意！ _output]) 3、YoloHead利用获得到的特征进行预测 当输入是416×416时，特征结构如下： 当输入是608×608时，特征结构如下： 1、在特征利用部分，YoloV4提取多特征层进行目标检测 classes_path指向检测类别所对应的txt。 完成修改后就可以运行predict.py进行检测了。运行后输入图片路径即可检测。
95230编辑于 2022-09-12 - 来自专栏GiantPandaCV
INT4量化用于目标检测
Int 4量化用于目标检测 【GiantPandaCV】文章2019 CVPR，讲的是Int 4量化用于目标检测，主要是工程化的一些trick。 感受：这篇文章主要是做了实践工作，可以看作是低bit量化(Int 4)用于目标检测的一些trick。 Quantization and training of neural networks for efficient integer-arithmetic-only inference》简称IAO 量化用于目标检测有以下困难 并且让activation在[，] (0 < < 1) 内，文章设置n=20，=0.999. 4、折叠bn。 Int4量化与全精度对比 ? 消融实验 ? FreezeBN与不同bit的对比 ? 截断激活函数阈值的百分比 ? 与其他量化方法的对比图
1.4K20发布于 2021-03-24 - 来自专栏python开发者
【CCD图像检测】4：图像的简单校正
CCD图像检测<四> 作者：一点一滴的Beer 指导教师：Chen Zheng 单位：WHU 五、 图像的校正。 5.1.纵向校正 5.1.1纵向理论校正。
1.4K30编辑于 2022-05-10
腾讯云开发者
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