见章知著 1024,程序员们节日快乐!本文主要讲述react配合antd以及react-img-crop第三方库实现一个可控的图片上传功能. 运行项目 需要具有node环境 第三方库安装 1.antd(Upload)安装和初始化 1.1.在代码编辑器(VS-Code或者其他编辑器)代开终端,输入命令行安装antd: $ yarn add antd --save 或者 $ npm install antd --save 1.2.安装好antd后,修改src/App.css,在新建的项目中引入ant

主要特点 Gradle构建和AAR 现代化的UI 向后兼容到SDK 10 配置简单 示例项目 使用 首先,在你的 manifest 文件中申明 CropImageActivity : <activity android:name="com.soundcloud.android.crop.CropImageActivity" /> 裁切 Crop.of(inputUri, outputUri).asSquare().start(activity) 监听裁切的结果(如果你想做一

SPPNet论文翻译 <Spatial Pyramid Pooling in Deep Convolutional Networks for Visual Recognition> Kaiming He 摘要:         当前深度卷积神经网络(CNNs)都需要输入的图像尺寸固定(比如224×224).这种人为的需要导致面对任意尺寸和比例的图像或子图像时降低识别的精度(因为要经过crop/warp).本文给网络配上一个叫做“空间金字塔池化”(spatial pyramid pooling,

视频直播才有的是RTMP协议进行视频实时流传输,在这里我们用到的软件都是 adobe 公司的一个是:Flash Media Server4 另一个是flash media live encoder 这两个软件的下载地址:http://pan.baidu.com/share/link?shareid=256521&uk=1711305891 Flash Media Server4 的安装与搭建见:使用ckplayer和fms搭建rtmp视频应用  连接:http://www.ckplayer.co

一.说明 fcn的开源代码:https://github.com/shelhamer/fcn.berkeleyvision.org 论文地址:fully convolutional networks for semantic segmentation 其中,pascalcontext-fcn语义分割,算上背景,一共分割为60类. pascalcontext-fcn全卷积神经网络主要使用了三种技术: 1. 卷积化(Convolutional) 2. 上采样(Upsample) 3. 跳跃结构(Sk

前言: 跟我一块住的室友是个搞通信,每天下班后基本必须做的事情是,第一P图,将那些不合格的图片上的数据,p成合格的.第二就是将做好的P图以及产生的日志文件按照固定的名字重新命名.我为了他能够早点睡觉,就具体问问了他的工作内容,无外乎就是p图修改某个图片上的具体数字,然后对于修改好的图片,以及一些log文件按照固定的格式命名.我想了下这些不正好python能够很好的实现啊,于是就开动了. 正文 首先简单的就是给文件重新命名,很简单,就是使用os模块,然后结合os.listdir()循环,就改好了,

论文标题:Faster R-CNN: Down the rabbit hole of modern object detection 论文作者:Zhi Tian , Weilin Huang, Tong He , Pan He , and Yu Qiao 论文地址:https://tryolabs.com/blog/2018/01/18/faster-r-cnn-down-the-rabbit-hole-of-modern-object-detection/ 论文地址:Object detect

简要:本系列文章讲会对expo进行全面的介绍,本人从2017年6月份接触expo以来,对expo的研究断断续续,一路走来将近10个月,废话不多说,接下来你看到内容,讲全部来与官网 我猜去全部机翻+个人修改补充+demo测试的形式,对expo进行一次大补血!欢迎加入expo兴趣学习交流群:597732981 [之前我写过一些列关于expo和rn入门配置的东i西,大家可以点击这里查看:从零学习rn开发] 相关文章: Expo大作战(一)--什么是expo,如何安装expo clinet和xde,xd

论文地址:https://arxiv.org/pdf/1406.4729.pdf 论文翻译请移步:http://www.dengfanxin.cn/?p=403 一.背景: 传统的CNN要求输入图像尺寸是固定的(因为全连接网络要求输入大小是固定的) crop处理,可能不包含整个物体,还会丢失上下文信息 warping处理,会导致图像变形 以上都会导致CNN对不同scale/size泛化能力不强   于是SPP做了如下改进,即将SPP层加在最后一个卷积层后面,然后再送入FC网络.  优点 不管输入

有 R-CNN SPPNet Fast R-CNN Faster R-CNN ... 的论文翻译 现在已经不能访问了...     [私人整理]空间金字塔池化网络SPPNet详解 SPP-Net是出自2015年发表在IEEE上的论文-<Spatial Pyramid Pooling in Deep ConvolutionalNetworks for Visual Recognition>,这篇论文解决之前深度神经网络的一个大难题,即输入数据的维度一定要固定,SPP-Net网络架构在目标分类,目

论文标题:Spatial Pyramid Pooling in Deep Convolutional Networks for Visual Recognition 标题翻译:用于视觉识别的深度卷积神经网络中的空间金字塔池 论文作者:Kaiming He, Xiangyu Zhang, Shaoqing Ren, and Jian Sun 论文地址:https://arxiv.org/pdf/1406.4729.pdf SPP的GitHub地址:https://github.com/yueruc

10个帮你UI设计提速的Sketch使用技巧 2015-4-11 09:59| 发布者: yuanxingbbs| 查看: 1129| 评论: 0   选择使用Sketch的理由很多,因为好奇跟风安装的同学应该不在少数,看了介绍觉得功能强大而安装的应该也不少.当然,如果你是一名UI/网页设计师,你的Mac和我一样感觉跑PS不堪重负,那么Sketch绝对能帮你排忧解难,从此告别卡顿和无所不在的进度条. 越来越多的设计师开始选择使用Sketch 设计网页.UI了,开发团队 Bohemian Codi

原文 [Xamarin.Android] 不同分辨率下的图片使用概论 设计Android App的时候,其尺寸众多也是一个挑战之一.要针对不同尺寸设计Android App时,就要先来了一下dpi(dots per inch,每一英吋的点数量) 与ppi(pixel per square inch,每平方英吋的像素量)计算方式.这一篇研究就来讨论一下在设计Android APP,如何因应不同的尺寸来作呈现. 首先dpi的定义是指每一英吋下,有多少像素(pixel). 举例来说,如果我的屏幕分辨率

原文地址:https://blog.csdn.net/u014380165/article/details/79167753 版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. https://blog.csdn.net/u014380165/article/details/79167753 PyTorch框架中有一个非常重要且好用的包:torchvision,该包主要由3个子包组成,分别是:torchvision.datasets.torchvision.models.torchvision

CSS 定位问题 主要就是经典的绝对定位,相对定位问题. 10个文档学布局:通过十个例子讲解布局,主要涉及相对布局,绝对布局,浮动. 百度前端学院笔记 – 理解绝对定位:文章本身一般,几篇参考文献比较详细 HTML和CSS高级指南之二--定位详解(译文):介绍浮动的使用,详细介绍定位的技巧,包括如何准确的给元素在 X 轴.Y 轴和 Z 轴定位 三栏式布局 涉及浮动和清除浮动,主要讲解"圣杯"和"双飞翼"两种解决方法.这两种方法实现的都是三栏布局,两边的盒子宽度固定,

form-create 表单生成器 具有数据收集.校验和提交功能的表单生成器,支持双向数据绑定和事件扩展,组件包含有复选框.单选框.输入框.下拉选择框等表单元素以及省市区三级联动,时间选择,日期选择,颜色选择,滑块,评分,框架,文件/图片上传等功能组件.详细查看: github地址 npm地址 文档地址 如果对您有帮助,您可以在Github点右上角 "Star" 支持一下 谢谢! 示例 1.2 版本重大更新 内部结构优化 新增 规则生成器$formCreate.maker 新增 滑块.

原文:Introduction to 3D Game Programming with DirectX 12 学习笔记之 --- 第六章:在Direct3D中绘制 代码工程地址: https://github.com/jiabaodan/Direct12BookReadingNotes 学习目标 熟悉Direct3D接口的定义,保存和绘制几何数据 : 学习编写基本的顶点和像素着色器: 学习使用渲染流水线状态对象来配置渲染流水线: 理解如何创建常数缓存数据(constant buffer data

在ffmpeg框架中,滤镜(filter)功能通过libavfilter库实现. 一个filter可以同时有多个输入和输出.以图为例: 图中的一系列操作共使用了四个filter,分别是    splite:将输入的流进行分裂复制,分两路输出.     crop:根据给定的参数,对视频进行裁剪     vflip:根据给定参数,对视频进行翻转等操作     overlay:将一路输入覆盖到另一路之上,合并输出为一路视频     整个过程的命令为下图: ffmpeg -i input.mp4 -vf

说到名片想必大家肯定不陌生,是我们生活中随处可见的物品,也是商家宣传必不可少的印刷物料.那么名片的尺寸是多少?我们做名片的时候该如何把握好名片的尺寸呢?在CDR中有专门的名片尺寸,下面小编就为大家简单介绍下. 名片尺寸有90x54mm和90x50mm两种,因为90×54mm (比例符合[1:0.618]最佳和谐视觉的黄金矩.黄金比例的权威不必多说,在艺术史上,几乎所有的杰出作品都不谋而合地验证了这一著名的黄金比例,所以长宽比为1:0.618的矩形就被称之为黄金矩形). 名片除了标准尺寸外还有其他

一.上传 formidable天生可以处理上传的文件,非常简单就能持久上传的文件. 今天主要讲解的是,前后端的配合套路. 上传分为同步.异步.同步公司使用非常多,异步我们也会讲解. 1.1 先看一下antd中的Form和代码校验 我们看antd中的Form组件,https://ant.design/components/form-cn/ 所谓的装饰器指的是将一个组件作为一个函数的参数. MyForm是一个标准的组件,要用Form.create()()装饰一下. const WrappedRegi

原文地址:http://leonshi.com/2015/10/31/html5-canvas-image-compress-crop/?utm_source=tuicool&utm_medium=referral 前面的话 早些时候用 Node-webkit(现在叫 nw.js) 编写过一个辅助前端切图的工具,其中图片处理部分用到了 gm,gm 虽然功能强大,但用于 Node-webkit 却有点发挥不了用处,gm 强依赖于用户的本地环境安装 imagemagick 和 graphicsmag