- 综合排序
- 最热优先
- 最新优先
- 来自专栏生信宝典
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。 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 - 来自专栏运维前线
CentOS 7 安全加固、检测、审计
https://blog.csdn.net/wh211212/article/details/53063599 RKHunter：检测Rootkit RKHunter 传送门：http netsecurity.51cto.com/art/201410/455466.htm AIDE 简介 AIDE(Advanced Intrusion Detection Environment,高级入侵检测环境 )是个入侵检测工具，主要用途是检查文档的完整性。 安装和配置基于主机的IDS（入侵检测系统）“AIDE”（高级入侵检测环境） AIDE 下载地址： https://sourceforge.net/projects/aide/ 安装AIDE [root [root@linuxprobe ~]# chmod 640 /root/anaconda-ks.cfg [root@linuxprobe ~]# aide --check # 检测到的差异如下 AIDE
2.5K30发布于 2019-05-26 - 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。
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。 GPIO_LED_PIN 3hosal_uart_dev_t uart_dev_log = {.config = {.uart_id = 0,.tx_pin = 16, // TXD GPIO.rx_pin = 7, 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。 Message;hosal_uart_dev_t ble_uart_dev = {.config = {.uart_id = 0,.tx_pin = 16, // TXD GPIO.rx_pin = 7,
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。 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。 亚洲夏季季候风化学和气候影响项目（ACCLIP）是一项国际性多组织亚轨道活动，旨在研究 2022 年 7 月 15 日至 2022 年 8 月 31 日期间西太平洋地区与亚洲夏季季候风（ASM）相关的气溶胶和化学传输 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
40110编辑于 2024-04-15 XSS检测绕过（UTF-7编码绕过）
叮咚，现场运维来消息了，说项目被检测到有高危漏洞，要求修复，以为就是jar安全漏洞，升级就完事了，就让发过来看看，亚麻袋住了，“XSS检测绕过（UTF-7编码绕过）”，从没见过啊，还是UTF-7。 我电脑上的编辑器都没找到有支持UTF-7编码的，首先想到的，把这些信息丢给DeepSeek帮我分析看看，问Ai怎么防御？结果没有我想要的方案。 然后去网络搜索下吧，看看大家前辈们有没解决过，果然有相关文件，但是都没给出具体解决方案，不过也有所收获，得到了一段UTF-7编码的XSS注入参数（如果Get参数请求，记得对参数URL编码）+ADw-script +AD4-alert('UTF-7 XSS')+ADw-/script+AD4-进入正题，结合项目代码，想到可以用Filter过滤器对参数拦截，那就动手来吧，以项目SpringCloud Zuul为例# xss regexxss: enable: true regexes: # UTF-7编码绕过 - "(?
35910编辑于 2025-10-18- 来自专栏大数据智能实战
AI展示框架(7)：基于dlib实现人脸检测及关键点检测
(2) 5个关键点的检测结果 ? (3) 81个关键点的检测结果。 ? 不过从图上可以看出，dlib用于人脸检测，并不能检测出太多的人脸，特别是远处的小人脸，均无法检测。 附：上图只是百度上搜索获得检测的图片，只用于实验。
1.5K10发布于 2019-05-26 - 来自专栏贾志刚-OpenCV学堂
源码 | OpenCV DNN + YOLOv7目标检测
点击上方蓝字关注我们 作者：王博，极视角科技算法研究员 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 简单说明 分别使用OpenCV、ONNXRuntime部署YOLOV7目标检测 YOLOV7的训练源码是： https://github.com/WongKinYiu/yolov7 跟YOLOR是同一个作者的。 /yolov7-tiny_384x640.onnx", "models/yolov7_480x640.onnx", "models/yolov7_384x640.onnx", "models/yolov7 轻松实现经典视觉任务 教程推荐 | Pytorch框架CV开发-从入门到实战 OpenCV4 C++学习 必备基础语法知识三 OpenCV4 C++学习 必备基础语法知识二 OpenCV4.5.4 人脸检测 二值图象分析之Blob分析找圆 OpenCV4.5.x DNN + YOLOv5 C++推理 OpenCV4.5.4 直接支持YOLOv5 6.1版本模型推理 OpenVINO2021.4+YOLOX目标检测模型部署测试
4.4K40编辑于 2022-07-19 - 来自专栏燧机科技-视频AI智能分析
工厂人员行为识别检测基于YOLOv7
工厂人员行为识别检测 基于YOLOv7技术来实现的图像识别。人员行为识别图像识别算法是计算机视觉的基础算法，例如VGG，GoogLeNet，ResNet等，这类算法主要是判断图片中目标的种类。 目标检测算法和图像识别算法类似，但是目标检测算法不仅要识别出图像中的物体，还需要获得图像中物体的大小和位置，使用坐标的形式表示出来。 而对于目标检测算法来说，它的输出值更像是这样：目标检测算法的输出其中:pc 为1时代表有物体被检测到，反之，没有物体被检测到，因此其他的输出值可以被忽略图片至于目标检测的用处，现在最大的场景就是无人驾驶 而目标检测相当于无人驾驶系统的眼睛。 在目标检测技术领域，有包含region proposals提取阶段的两阶段(two-stage)检测框架如R-CNN/Fast-RCNN/R-FCN等，再就是端到端的但阶段目标检测框架如YOLO系列和SSD
1.3K00编辑于 2022-12-06 - 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。 8.访问 crossdomain2 url [07.png] 这一步的请求接口就是第7步提取的 crossdomain2 url，GET 请求，类似于：https://login.xxxx.com.cn 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 https://github.com/kgepachong/crawler', 'gateway': 1, 'from': '', 'savestate': 7, # 6.校验验证码，校验成功则返回一个重定向的 URL redirect_url = confirm_code(encrypted_mobile, code, token) # 7.
2.6K20发布于 2021-08-30 - 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 - 来自专栏往期博文
【目标检测】YOLOv7理论简介+实践测试
然而，近年来，如果以目标检测为例，研究者经常利用网络预测输出的质量和分布，然后结合GT考虑，使用一些计算和优化方法来生成可靠的软标签。例如，YOLO使用边界框回归预测和GT的IoU作为客观性的软标签。 由于YOLOv7是基于YOLOv5代码进行修改的，因此训过YOLOv5模型的人都可以很容易得跑起来。 这里具体的流程就不再重复了，因为和【目标检测】YOLOv5跑通VisDrone数据集里面的一模一样。 可以看到，yolov7的效果在我自己的数据集上，效果还不如yolov5，这可能是由于我的数据集目标较大，较稀疏，检测难度不高。 pwd=8888 包含yolov7.pt，yolov7-e6e.pt两个预训练模型
2K31编辑于 2022-09-19 - 来自专栏云计算教程系列
如何在CentOS 7上使用Skyline检测异常
在CentOS 7上安装Graphite并收集有效历史日志。 单击度量标准的名称以打开由Graphite生成的更详细的图形（有关示例，请参见图7）。 图7 在此示例中，CPU负载未达到极高值，并且未超过阈值。在这种情况下，传统的监测系统无法找到偏差。 第6步 - 调整算法（可选） 如前所述，Skyline使用一组算法来检测异常。 想要了解更多关于使用Skyline检测异常的相关教程，请前往腾讯云+社区学习更多知识。 ---- 参考文献：《How To Detect Anomalies with Skyline on CentOS 7》
3.7K50发布于 2018-09-26 - 来自专栏和蔼的张星的图像处理专栏
7.SSD目标检测之一：运行SSD模型
需要在跟踪模型的前面把检测模型加进去，传统使用一些背景建模和轨迹建模的方式来做，对于动摄像头以及复杂背景的适应性都比较差，所以考虑用深度学习的方法来做。 我以前也只是大概看过这些东西，具体动手只做过分类，并没有搞过检测，所以找到一篇SSD训练自己数据的参考，自己也来实现一下。 参考：SSD目标检测 SSD的原理介绍可以参见：SSD原理介绍 2.环境准备。 tf.train.Saver() saver.restore(isess, ckpt_filename) # 在网络模型结构中，提取搜索网格的位置 # 根据模型超参数，得到每个特征层（这里用了6个特征层，分别是4，7， ，并且他们的box坐标会有些许不同，这里并没有去掉重复的目标，而是在下文 中专门用了一个函数来去重 """ # 检测有没有超出检测边缘 rbboxes =
4.2K30发布于 2018-11-09 - 来自专栏计算机视觉
深度学习500问——Chapter08：目标检测（7）
提出RF block（RFB）模块 RFBNet主要想利用一些技巧使得轻量级模型在速度和精度上达到很好的trade-off的检测器。 整体上因为是基于SSD网络进行改进，所以检测数据还是比较快，同时精度也有一定的保证。 2. conv4_3 和 conv7_fc 在接预测层之前分别接 RFB-s 和RFB结构。 8.3.9 M2Det M2Det有哪些创新点 1. 提出了多层次特征金字塔网络（MLFPN）来构建更有效的特征金字塔，用于检测不同尺度的对象。 M2Det的整体架构如下所示。
38410编辑于 2024-05-05 - 来自专栏DIY
【电子DIY作品】基于Ai-WB2的电极式水位计
主控采用Ai-WB2-12F模组。 本次项目的硬件需求为：●一路LED●一路按键检测●一路PWM输出●三路ADC采样●一路485通讯使用Ai-WB2-12F模组作为主控完美适配。 整体软件工作流程为：①设备上电，检测配网按键是否按下。②如果配网按键按下，则进入配网模式；设备会先开启STA模式连接存储的配网信息，连接不上wifi则会发出一个AP热点重新配网。 01-读线圈状态发送查询三路水位状态：0101010000037DF7站号功能码寄存器地址H寄存器地址L读取数量H读取数量LCRC16HCRC16L返回：01010104504B站号功能码数据字节数低三位代表水位状态 当然这个小项目还有些不足，受限于Ai-WB2的引脚数量，没有再做对应三个通道的DO有些可惜，虽然有些遗憾，但哪有完全完美的事物呢？这次的小项目就到这啦！！！
24700编辑于 2025-11-19
腾讯云开发者
Copyright © 2013 - 2026 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有
深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 
粤公网安备44030502008569号
腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号