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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。 6. 点击插入，选择文本框，横排文本框，插入相应的注释就可以了。到这里一幅WB图片就处理好了。 ? 7. 当然，如果你有多个图片需要对齐，可以先选中需要对齐的图片，然后选择左对齐即可。 ? 怎么样？ 今天你是否学会了用PPT处理WB图片呢？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 - 来自专栏菩提树下的杨过
pygame 笔记-6 碰撞检测
这一节学习碰撞检测，先看原理图： ? 2个矩形如果发生碰撞(即：图形有重叠区域)，按上图的判断条件就能检测出来，如果是圆形，则稍微变通一下，用半径检测。 如果是其它不规则图形，大多数游戏中，并不要求精确检测，可以在外层套一个矩形，大致用上图的原理检测。 img_base_path + 'actor/R5.png'), pygame.image.load(img_base_path + 'actor/R6. img_base_path + 'actor/L5.png'), pygame.image.load(img_base_path + 'actor/L6. 6) pygame.draw.rect(win, (255, 0, 0), self.hit_box, 2) 这样处理后，运动起来的样子如下： ?
1.5K40发布于 2018-12-28 - 来自专栏贾志刚-OpenCV学堂
YOLOv6 人脸Landmark检测
微信公众号：OpenCV学堂 关注获取更多计算机视觉与深度学习知识 YOLOv6人脸检测模型 YOLOv6上次（应该是很久以前）发布了一个0.3.1版本，支持人脸检测与五点landmark调用，后来我就下载 个值五点XY坐标 输出解析顺序 官方代码与参考文档给出的解析顺序，xyxy, conf, cls, lmdks，这部分还有官方的参考文件： https://github.com/meituan/YOLOv6/ blob/yolov6-face/yolov6/core/inferer.py 第110行就是这样说明的，于是我按上述格式一通解析，结果让我崩溃了，输入图像与解析结果如下： 这个时候我才明白为什么这个发布了这么久 ，网上居然一篇文章关于YOLOv6人脸检测的文章都没有，网上的文章很多都是YOLOv5跟YOLOv7的人脸+Landmark检测，原因一切都是有原因的。 整个推理的流程跟YOLOv5、YOLOv6对象检测一样，就是后处理不同，所以附上后处理部分的代码： def wrap_detection(self, input_image, out_data):
48030编辑于 2023-08-22 - 来自专栏用户7627119的专栏
RNA m6A检测方法
前面给大家简单介绍过m6A甲基化的概念，也给大家介绍了 ☞m6A甲基化数据分析流程 ☞corrplot展示m6a甲基化基因表达相关性 ☞m6a甲基化相关基因boxplot并显示p值 ☞m6a甲基化相关基因根据临床信息分组绘制 boxplot并显示p值 m6A检测方法 最近几年来m6A研究迅速发展，正是得益于meRIP-seq技术的开发及应用。 meRIP-seq高通量测序技术的出现，能够高效精确检测全转录组不同的RNA 甲基化，是成功发现RNA 甲基化机理及功能的关键技术。 然后将免疫共沉淀(IP)样本和对照样本中的序列片段对比(或定位)到参考基因组/ 转录组上，检测RNA 甲基化位点。对照样本测量对应RNA 的表达量，本质上是RNA-seq 数据。 MeRIP-seq 技术检测m6A 技术流程 当然做完IP我们也可以直接做qPCR，称为MeRIP-qPCR，大体流程如下 第一步，先对RNA进行特异性富集和打断。
85610编辑于 2022-09-21 - 来自专栏生信技能树
课后笔记：ggplot2优雅的显示WB结果
但是学生的表现实在是太超出我意料了，能超脱于现有的工具，达到随心所欲的定制化，值得分享！
4.3K20发布于 2021-07-06 - 来自专栏智能时刻
Envoy架构概览(6):异常检测
异常值检测和弹出是动态确定上游群集中的某些主机是否正在执行不同于其他主机的过程，并将其从正常负载平衡集中移除。 性能可能沿着不同的轴线，例如连续的故障，时间成功率，时间延迟等。 异常检测是被动健康检查的一种形式。 特使还支持主动健康检查。 被动和主动健康检查可以一起使用或独立使用，形成整体上游健康检查解决方案的基础。 弹射算法 取决于异常值检测的类型，弹出或者以行内（例如在连续5xx的情况下）或以指定的间隔（例如在定期成功率的情况下）运行。 弹射算法的工作原理如下： 主机被确定为异常。 一般而言，异常值检测与主动健康检查一起使用，用于全面的健康检查解决方案。 检测类型 Envoy支持以下异常检测类型： 连续5xx 如果上游主机返回一些连续的5xx，它将被弹出。 然后以给定的时间间隔基于统计异常值检测来弹出主机。
1.3K60发布于 2018-04-09 - 来自专栏MyBlog
6D目标检测简述
6D目标检测简述 本文参考了ITAIC的文章 A Review of 6D Object Pose Estimation 介绍 6D目标检测，和传统的目标检测类似，都是从图像（包括点云）中去识别物体的位置 传统的2D目标检测，像是SSD、YOLO等，识别的结果是一个边界框（bounding box） 而3D目标检测的结果则是一个3D的边界框。 6D目标检测的输出结果包括两个部分： 物体的空间坐标：x, y, z 物体的三个旋转角: pitch, yaw, roll 传统的6D目标检测可以被分类成以下几种： 基于模版匹配 基于点 基于描述子 基于特征 SSD-6D 该方法是将原来目标检测的SSD范式拓展到了6D目标检测领域，使用InceptionV4，估计2D的边界框，并且对所有的视角和旋转进行打分。 （c）然后基于这些推断结果再进行训练，优化6D姿态检测的结果 DSC-PoseNet image.png 主要分成两个步骤： 1.
1.1K30编辑于 2023-04-28 - 来自专栏物联网思考
Letter shell移植到AT32WB415
本文移植Letter shell，通过串口输入命令，与开发板交互。 Letter shell的项目地址：https://github.com/NevermindZZT/letter-shell，最新的版本是3.1.2，也正是本文移植的版本。
78710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。 portTICK_PERIOD_MS);//持续扫描的时间for (int i = 0; i < master_current_scan; i++) {ble_reverse_byte(master_scan_tbl[i].mac, 6) ;if(memcmp(target_mac,master_scan_tbl[i].mac, 6)==0){sprintf(scan_data,"My BLE MAC:%02X%02X%02X%02X%02X mod=viewthread&tid=45846&highlight=wb2&_dsign=04722896可以看到手机可以正常接收消息。 ;static const char message[] = "12345";static const char priority[] = "0";static uint8_t target_mac[6]
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。 高效 SMPS 步降转换器：该转换器能使射频前端在最高输出功率 (+6 dBm) 时的电流消耗仅为 7.8 mA，确保低功耗运行。 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
68110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3D视觉从入门到精通
目标检测领域必看的6篇论文
目标检测是计算机视觉中的经典问题之一，而图神经网络是目前较热的研究方向，两者是否有一些结合的思考呢？ 下面给大家介绍6篇有价值的目标检测论文，希望对大家的研究和工作有所帮助~ 凭借大量可用数据、更快的 GPU 和更好的算法，现在我们可以轻松训练计算机以高精度检测出图像中的多个对象。 本文就为大家推荐其中 6 篇有价值的目标检测论文。 目标检测论文推荐 2021 01 推荐理由：文章回顾了400多篇关于目标检测的论文，涵盖目标检测近20年的发展。 本文涵盖了许多主题，包括历史上的里程碑检测器、检测数据集、度量、检测系统的基本构建模块、加速技术和最新的技术检测方法。 06 推荐理由：这篇文章提出了一种多层对抗网络用于适配双阶段检测器，所提出的网络主要包含两部分，分层域特征对齐和聚合的proposal特征对齐。 那么这些目标检测的论文怎样才能又好又快地吃透呢？
97230编辑于 2022-06-28 - 来自专栏老K博客
利用ThinkPHP6实现网站安全检测
摘要 本文主要介绍了ThinkPHP6框架及其安全机制，以及如何利用这些机制和工具进行网站安全检测 一、什么是ThinkPHP6 ThinkPHP6是一款PHP开发框架，是ThinkPHP系列的最新版本 同时，ThinkPHP6还提供了多种安全机制，如数据过滤、CSRF过滤、XSS注入过滤等，帮助用户更好地保障网站安全性。 二、安全检测的基础知识 在实施安全检测前，需要掌握一些基础知识。 四、利用ThinkPHP6实现网站安全检测 在利用ThinkPHP6实现安全检测前，需要安装好ThinkPHP6环境并创建好网站。下面介绍几个常用的安全检测工具。 四、总结 本文介绍了如何利用ThinkPHP6实现网站安全检测。随着互联网的发展，保障网站安全性已经成为网站建设和运营过程中的一项非常重要的任务。 通过运用ThinkPHP6提供的安全机制和常用的安全检测工具，可以有效地发现和修复网站潜在的安全漏洞，帮助网站更好地保护用户信息和维护安全。
2.1K10编辑于 2024-01-08 - 来自专栏机器学习AI算法工程
YOLOv6训练运行教程，鱼苗检测
向AI转型的程序员都关注了这个号 机器学习AI算法工程 公众号：datayx 精度与速度远超 YOLOv5 和 YOLOX 的新框架 YOLOv6关键技术介绍 YOLOv6 主要在 Backbone 在训练策略上，我们采用Anchor-free 无锚范式，同时辅以 SimOTA[2] 标签分配策略以及 SIoU[9] 边界框回归损失来进一步提高检测精度。 YOLOv6检测鱼苗 YOLOv6 的训练和YOLOv5 类似 yolov5鱼苗检测计数：从数据标注到训练 下载 yolov6代码 https://github.com/meituan/YOLOv6 《基于深度学习的自然语言处理》中/英PDF Deep Learning 中文版初版-周志华团队 【全套视频课】最全的目标检测算法系列讲解，通俗易懂！ CNN-RNN-CTC 实现手写汉字识别 yolo3 检测出图像中的不规则汉字 同样是机器学习算法工程师，你的面试为什么过不了？
2.2K30编辑于 2022-07-01 - 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mac软件推荐
Geekbench 6 for Mac(检测系统性能工具)
Geekbench 6 for Mac(检测系统性能工具)图片
1.1K10编辑于 2023-03-30 - 来自专栏机器之心
做目标检测，这6篇就够了：CVPR 2020目标检测论文盘点
选自heartbeat 作者：Derrick Mwiti 机器之心编译 参与：陈萍 CVPR 2020 会议上，有哪些目标检测论文值得关注？ 目标检测是计算机视觉中的经典问题之一。 前不久结束的 CVPR 2020 会议在推动目标检测领域发展方面做出了一些贡献，本文就为大家推荐其中 6 篇有价值的目标检测论文。 ? 这篇论文提出了一种「小样本」目标检测网络，旨在通过少量标注数据使模型有效检测到从未见过的目标。 ，同时抑制 background 中的错误检测。 6. D2Det: Towards High-Quality Object Detection and Instance Segmentation ?
1.9K20发布于 2020-07-28 winform利用seetaface6实现C#人脸检测活体检测口罩检测年龄预测性别判断眼睛状态检测
SeetaFace6的识别准确率高达99%以上，并且可以在各种复杂的环境下进行工作，如不同的光照条件、面部朝向、面部表情等。 SeetaFace6采用了多种技术手段来提高识别准确率和稳定性，如使用卷积神经网络进行特征提取、使用数据增强技术增加训练数据量、使用迁移学习等技术来优化模型等。SeetaFace6的应用场景非常广泛。 除了以上应用场景外，SeetaFace6还可以应用于人脸美颜、人脸表情识别、人脸合成等领域。 未来，随着人工智能技术的不断发展，我们相信SeetaFace6将会在更多的领域得到应用和发展，并且将不断推动人脸识别技术的创新和进步。 【效果展示】人脸检测年龄预测 口罩检测 性别判断 眼睛状态判断 活体检测(局部) 【官方部分代码】注意以下是官方实例，不是我示范代码using SkiaSharp;using System;using
68810编辑于 2025-09-09- 来自专栏运维前线
CentOS6 安装代码检测工具sonarsource
CentOS6 安装sonarsource sonarqube下载地址： https://sonarsource.bintray.com/Distribution/sonarqube/ wget https ://sonarsource.bintray.com/Distribution/sonarqube/sonarqube-6.5.zip -P /usr/local/src 安装环境准备 CentOS6 sonar # Required-Start: $network # Required-Stop: $network # Default-Start: 3 4 5 # Default-Stop: 0 1 2 6
1K90发布于 2018-01-02
腾讯云开发者
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