如果你的fig文件中图像是由多条曲线绘制而成,比如说plot命令生成的,通过以下方式输出横坐标,纵坐标的取值 open('figname.fig'); lh = findall(gca, 'type', 'line');% 如果图中有多条曲线,lh为一个数组 xc = get(lh, 'xdata');            % 取出x轴数据,xc是一个元胞数组 yc = get(lh, 'ydata');            % 取出y轴数据,yc是一个元胞数组 %如果想取得第2条曲线的x,

Excel 二维数组(数据块)旋转/翻转技巧 原创 2017-12-30 久石六 久石六 工作中遇到个问题,需要将Excel中的数据块或者说二维数组向右旋转90度,才能再加工处理.当然,不是旋转文本方向,那太容易了,而是整体旋转改变数据块的排列组合顺序.如下所示: 这个问题如果换成是图形,那也很容易,在“格式”菜单下有旋转功能可选,可是数据块怎么旋?问问度娘,似乎只给出了一种解决方案,就是利用 Offset 函数,这个亲测也确实有效,视为第一种方法吧,可是自己经常要做这样的旋转,不停地码公式也是

话题 3: 基于深度学习的二进制恶意样本检测 分享主题:全球正在经历一场由科技驱动的数字化转型,传统技术已经不能适应病毒数量飞速增长的发展态势.而基于沙箱的检测方案无法满足 APT 攻击的检测需求,也受到多种反沙箱技术的干扰.在充分考察过各种技术方案的优劣后,瀚思科技开发出了基于深度学习的二进制病毒样本检测技术,可以做到沙箱同等水平的 99% 的检测准确率,而误报率低于 1/1000.基于深度学习的病毒检测技术无需沙箱环境,直接将样本文件转换为二维图片,进而应用改造后的卷积神经网络 Incept

二维码比条形码具有更多优势,有些场合使用二维码比较多,比如支付.那么如何在C#,.Net平台代码里读取二维码呢?答案是使用SharpBarcode! SharpBarcode是C#快速高效.准确的条形码,线性条码,QR二维码的读取和生成类库.接口调用简单,文档齐全. 初识SharpBarcode 您可以点击下面的链接了解更多信息: 1.SharpBarcode简介 2.一张图看懂SharpBarcode 读取二维码 从上面的两篇文章中,相信您已经大概了解了该类库.那么如何实现读取二维码呢?对!就

//函数fun的功能为:计算x所指数组中N个数的平均值(规定所有数都为正数),平均值通过形参返回给主函数,将小于平均值且最接近平均值的数作为函数值返回,并输出. //重难点:形参与实参之间,是否进行了值传递. #include <stdlib.h> #include <stdio.h> #define N 10 double fun(double x[],double *av) { int i,j; double d,s; s=; ; i<N; i++) s = s +x[i

ios从相册读取二维码,在ios8以上,苹果提供了自带的识别图片二维码的功能,这种方式效率最好,也是最推荐的,但是如果你的系统需要向下兼容ios7,就必须用其他方式. 这里我选择的是 ZXingObjC,相比于ZBar,这个库一直有人在维护,而且易用性相比后者 也好一点. 记录如下: 1.从相册选择好图片 -(void)imagePickerController:(UIImagePickerController *)picker didFinishPickingMediaWithInfo:(NS

//函数fun的功能是:计算形参x所指数组中平均值(规定所有数均为正数),将所指数组中大于平均值的数据移至数组的前部,小于等于的移至后部,平均值作为返回值,在主函数中输出平均值和后移的数据. //重难点:对数组的处理. #include <stdlib.h> #include <stdio.h> #define N 10 double fun(double *x) { int i, j; double s, av, y[N]; s=; ; i<N; i++) s=s+x[i]

声明:本文涉及图文和模型素材仅用于个人学习.研究和欣赏,请勿二次修改.非法传播.转载.出版.商用.及进行其他获利行为. 背景 逛 sketchfab 网站的时候我看到有很多二维平面转 3D 的模型例子,于是仿照他们的例子,使用 Three.js + React 技术栈,将二维漫画图片转化为三维视觉效果.本文包含的内容主要包括:THREE.Group 层级模型.MeshPhongMaterial 高光网格材质.正弦余弦函数 创建模型移动轨迹等. 效果 实现效果如 下图所示:页面主要有背景图.漫画图

#coding: utf-8 from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data import scipy.misc import os # 读取MNIST数据集.如果不存在会事先下载. mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/", one_hot=True) # 我们把原始图片保存在MNIST_data/raw/文件夹下 # 如果没有这个文件夹会自动创建 save_d

展示要求: 客户/日期 2017-10-16 1017-10-17 2017-10-18 客户1       客户2       数据库中数据: 解决办法: 1.新建一个实体类:客户名称.客户数据(ArrayList) 2.组建数据:(1)遍历客户: (2)遍历日期: (3)遍历数据库中的数据,添加客户数据: 代码: @Overridepublic List<CustomerCountVo> getCustomerCount10(){ List<TransCount> transC

import numpy as np import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data # 读取文件. filename_queue = tf.train.string_input_producer(["F:\\output.tfrecords"]) reader = tf.TFRecordReader() _,serialized_example = reader.re

引入jar包 zxing-2.3.0.jar.IKAnalyzer2012_u6.jar 下载地址:https://yvioo.lanzous.com/b00nlbp6h                   密码:5jge ZxingLogoConfig.java import java.awt.Color; public class ZxingLogoConfig { // logo默认边框颜色 public static final Color DEFAULT_BORDERCOLOR = C

以下是生成二维码的方法,我只用其中一个方法 这个需要引用ZXing.DLL 链接:https://pan.baidu.com/s/1mCTwHiAm_awtsPcibAotZw 提取码:ufp6 public class QRcode { //需要引用ZXing.DLL 可以百度一下 一个很好用的二维码生成程序集<DLL文件啦> //使用案例:Bitmap img3 = GenByZXingNet(""); //使用案例:img3.Save(Server.MapPath(@

1. tf.image.resize_and_crop(net, bbox, 256, [14, 14], name)  # 根据bbox的y1,x1,y2,x2获得net中的位置,将其转换为14*14,因此为[14, 14, 512], 256表示转换的个数,最后的维度为[256, 14, 14, 512] 参数说明:net表示输入的卷积层,bbox表示y1,x1,y2, x2的比例,256表示转换成多少个,[14, 14]表示转换的卷积,name表示名字 2. tf.slice(x, [0,

1. np.c[a, b]  将列表或者数据进行合并,我们也可以使用np.concatenate 参数说明:a和b表示输入的列表数据 2.np.linspace(0, 1, N) # 将0和1之间的数分成N份 参数说明:0表示起始数据,1表示末尾数据,N表示生成的分数 3.xx, yy = np.meshgrid(np.arange(x.min(), x.max(), N), np.arange(y.min(), y.max(), N))  对数据进行切分后,生成二维数据点 参数说明:np.ar

二维码的生成 从iOS7開始集成了二维码的生成和读取功能 此前被广泛使用的zbarsdk眼下不支持64位处理器 生成二维码的步骤: 导入CoreImage框架 通过滤镜CIFilter生成二维码 二维码的内容(传统的条形码仅仅能放数字): 纯文本 名片 URL 生成二维码 // 1. 实例化二维码滤镜 CIFilter *filter = [CIFilter filterWithName:@"CIQRCodeGenerator"]; // 2. 恢复滤镜的默认属性 [filter se

将url数据转变成二维码数据,再将二维码图片转成base64格式返回 import qrcode import io def url_image(self,url): img = qrcode.make(url) img = img.get_image() in_mem_file = io.BytesIO() img.save(in_mem_file, format="PNG") in_mem_file.seek(0) img_bytes = in_mem_file.read() ba

这两天撸了一个需求,通过 JS  调用手机后置相机,进行拍照扫码.前台实现调用手机相机,然后截取图片并上传到后台的功能.后台接收传过来的图片后,通过调用开源二维码识别库 ZXing 进行二维码数据解析.刚开始在电脑上截图,上传到后台进行识别,测试了几个没有问题.但是发布外网后,一直解析失败.我把手机拍的照片,放到电脑上也是识别不了.后来通过对比图片,发现手机拍的照片有15M大.怀疑是图片过大导致解析二维码失败,才想着把图片无损压缩后再进行二维码识别,压缩后果然见效. 1.图片无损压缩方法 ///

                  [DllImport(                   [DllImport(                  [DllImport(                  [DllImport(                  [DllImport(                  [DllImport(                    [DllImport(                  [DllImport(               

识别选中照片中的二维码 点击相册按钮,打开用户相册 @IBAction func photoBtnClick(sender: AnyObject) { // 打开相册 // 1.判断是否能够打开相册 /* case PhotoLibrary 相册 case Camera 相机 case SavedPhotosAlbum 图片库 */ if !UIImagePickerController.isSourceTypeAvailable(UIImagePickerControllerSourceTyp

二维码的扫描,二维码的锁定与描边,二维码的扫描范围,二维码的生成(高清,无码,你懂得!),识别相册中的二维码 扫描二维码用到的三个重要对象的关系,如图: 1.懒加载各种类 // MARK: - 懒加载 /// 输入对象 -- 用于捕获信息的设备 private lazy var input: AVCaptureDeviceInput? = { let device = AVCaptureDevice.defaultDeviceWithMediaType(AVMediaTypeVideo) ret