点击"零件明细表",然后点击要生成序号的视图,然后点击前面两项(自动标号和放置清单),点击完成后效果如下图所示.   在点击完成之前,先点击他前面的一个按钮,取消勾选"项数"   最后生成的效果如下图所示

前言 之前给大家分享过opencv在jetson nano 2gb和ubuntu设备中使用并且展示了一些人脸识别等的小demo.但是对于图像处理,使用gpu加速是很常见 .(以下概念介绍内容来自百科和网络其他博主文章) GPU介绍(从GPU诞生之日起,GPU的设计逻辑与CPU的设计逻辑相差很多.GPU从诞生之日起,它的定位是3D图形渲染设备.在设计GPU时从其功能出发,把更多的晶体管用于数据处理.这使得GPU相比CPU有更强的单精度浮点运算能力.人们为了充分利用GPU的性能,使用了很多方法.这)

一.初步思考 虽然安卓的这个显示适配的方案有点怪,最初也不容易马上理解,不过这个方案确实有其自己的道理,整个思路是清晰的,方案的也是完整的,没有硬伤 安卓采用的[屏幕密度放缩机制].与web前端对应的是[屏幕比例放缩机制] 安卓里边,每一段以dp结尾的数值代表的是一段真实的物理尺寸,对,就是物理尺寸,你甚至可以认为它的单位就是“厘米”! 除了百分比和物理尺寸,还可以用什么?可以用px,对,用像素点,这个是最原始的,不过这样用会有哪些问题呢? 使用dp和不同的layout在逻辑上是能适应所有情况的

泛函编程方式其中一个特点就是普遍地使用递归算法,而且有些地方还无法避免使用递归算法.比如说flatMap就是一种推进式的递归算法,没了它就无法使用for-comprehension,那么泛函编程也就无法被称为Monadic Programming了.虽然递归算法能使代码更简洁易明,但同时又以占用堆栈(stack)方式运作.堆栈是软件程序有限资源,所以在使用递归算法对大型数据源进行运算时系统往往会出现StackOverflow错误.如果不想办法解决递归算法带来的StackOverflow问题,泛函

//根据轮廓的面积大小进行选择     vector<VP>  selectShapeArea(Mat src,Mat& draw,vector<VP> contours,int minvalue,int maxvalue){         vector<VP> result_contours;         draw = Mat::zeros(src.rows,src.cols,CV_8UC3);         for (int i=0;i<con

/* A custom doubly linked list implemenation */ # include <stdio.h> # include <stdlib.h> # include <math.h> # include "global.h" # include "rand.h" /* Insert an element X into the list at location specified by NODE */

SCI投稿过程总结.投稿状态解析.拒稿后对策及接受后期相关问答   http://muchong.com/t-9174366-1 SCI投稿过程总结.投稿状态解析.拒稿后处理对策及接受后期相关问答综合荟萃目录(重点是一.二.四.五.六):(一)投稿前准备工作和需要注意的事项.投稿过程相关经验总结(二)SCI期刊投稿各种状态详解及实例综合(学习各种投稿状态+投稿经历总结)(三)问答综合篇(是否催稿.如何撤稿.一稿两投及学术不端相关内容等)(四)如何处理审稿意见(回复意见.补实验.润色.重整数据.作

今天重新学习了一下观察者模式,对我的思路产生了启发.进程监控程序之前写过几个,这回换一种思路,改用委托和事件来实现.我已经用序号将关键的几步标注,方便大家理顺思路.代码如下: using System; using System.Collections.Generic; using System.ComponentModel; using System.Data; using System.Diagnostics; using System.Drawing; using System.Linq;

前期写代码的时候都会困惑这个实际的threadIdx(tid,实际的线程id)到底是多少,自己写出来的对不对,今天经过自己一些小例子的推敲,以及找到官网的相关介绍,总算自己弄清楚了. 在启动kernel的时候,要通过指定gridsize和blocksize才行,举下面的例子说说: dim3 gridsize(2,2); dim3 blocksize(4,4); gridsize相当于是一个2*2的block,gridDim.x,gridDim.y,gridDim.z相当于这个dim3的x,y,z

    本文详细阐述JY公司冷热量表(记热量)传输协议.并以此说明CJ/T-188协议在厂家详细应用时,并不一致. 本文及兴许文章将对这些不同点予以总结(文中所述协议与日志"CJ/T-188 冷热量表协议解析1"http://user.qzone.qq.com/2756567163/blog/1437462157的不同之处,将用红色予以标识).下面数据未经特殊说明.均指十六进制.     数据发送:         FE FE FE FE 68 20 32 41 31 40 00 00

本人只是Android菜鸡一个,写技术文章只是为了总结自己最近学习到的知识,从来不敢为人师,如果里面有不正确的地方请大家尽情指出,谢谢! 606页Android最新面试题含答案,有兴趣可以点击获取. 本文基于原生 Android 9.0 源码来解析 Android 消息机制: frameworks/base/core/java/android/os/Handler.java frameworks/base/core/java/android/os/Looper.java frameworks/b

学习之余,课余了解一点点,作为爱好,妄想以后能够设计机甲出来. 学习来源是Solidworks三维产品设计与建模 00 工作界面介绍 00-1 概览 有时菜单栏和工具栏会重叠在一起,只有点击左侧三角才会切换,如果不适应,可以在显示菜单栏时点击菜单栏的最右侧小钉子(上图中菜单栏最右侧临近工具栏的地方),将工具栏钉在左侧. 00-2 细述 菜单栏能找到当前环境可以使用的全部命令: 工具栏:新建.保存.打印.刷新模型等: 功能选项卡:对于模型的一些操作,通过底部的选项卡的分特征选项卡和草图选项卡等等:

1 先标注基准框,输入基准符号(A B C之类的)   2 点击特征控制,设置马上要标注的特征和公差(可以保存为模板)   3 直接点击要标注的元素即可   4 没有基准的形位公差标注也一样  

1 工具-尺寸-关系助手(必须在编辑草图轮廓状态下,如果你的草图不可编辑,则没有这些选项)   2 框选要自动标注尺寸的东西,这些东西立即变为黄色,然后打对勾   3 选择横纵坐标尺寸原点(其实就是为了确定原点位置)   4 但是这样做的效果,有一些多余的尺寸标注,比如线的角度,相切的圆弧,直线中点等.我们宁可自己标,也不要自动标了还得我删.   5 还是打开关系助手,然后不要去框选图形,而是点击这个按钮,关闭一些自动标注的东西.   6 然后看起来就好一点了.   7 实际上,在绘制零件图时,

工具-聪慧-自动标注尺寸                    

1 先画好一条直线和一个数字   2 选中刚才绘制的数字和直线,选择阵列(估计大概要画四十个就阵列四十行,改一下行偏移)   预览效果如图所示   随后不断重复直线即可   横向也是一样   最后双击修改数字即可  

——王嘉彬(Esri中国上海分公司) 1.背景 1.1.主流互联网地图应用的现状 在目前主流的互联网地图应用中,如 Google Map(图 1).搜狗地图(图2),POI 兴趣点的文字标注越来越多的应用了“活动地图标注”技术.相较于传统的静态地图标注,活动地图标注可以接受鼠标事件,用户既可以在地图上通过把鼠标指针移动到标注文字上或 POI 点获取简要信息,也可直接点击标注文字或 POI点以获取更为详细的 POI 信息,并能完成与该 POI 点相关的其它功能,从而为用户提供了良好的操作体验. 图

参考自https://www.pyimagesearch.com/2017/04/03/facial-landmarks-dlib-opencv-python/ 在原有基础上有一部分的修改(image改为可选参数,若不填则为拍照后选取),如果有想深入学习的,可以去关注这位'吴克'先生的文章. 本文不涉及关于人脸检测的训练部分(虽然之后随着学习深入我会再发相关的随笔),只是简单的用轮子. 今天我们来使用dlib和opencv进行人脸的检测标注 首先安装opencv和dlib的方法 pip inst

持久化类标注 标注 @Entity:注解声明该类是一个Hibernate的持久化类 标注 @Table:指定该类映射的表 参数 name:指定映射数据库表的名称 参数 uniqueConstraints:为持久化类所映射的表设置唯一约束,该属性的值是 @UniqueConstraint 标注数组 参数 indexes:为持久化类说映射的表设置索引,该属性的值是 @Index 标注数组 参数 catalog:设置持久化类说映射的表放入指定的 catalog 中,没有指定则放入默认 catalog

为了实现标注平台智能辅助标注的能力,即上传一个标注任务,开始不提供辅助任务,随着用户标注的进行,后台可以收集一部分的标记数据,然后开启模型训练,并接着提供模型服务功能.然后再收集数据,再不断的训练,然后更新服务端的模型.随着标记的进行,模型的准确度也会越来越高.从而达到随着时间的进行,人工标注会从最开始的从0标注转换成只是对模型预先标注的结果进行校对的目的. 即实现下述目的 其中对应的时序图如下 智能辅助标注时序图 这里要考虑的问题是任务之间独立性,即任务之间的模型不能干扰. 0 申请3(tra