你可以用一张图片,搜索互联网上所有与它相似的图片。
点击搜索框中照相机的图标。
一个对话框会出现。
你输入网片的网址,或者直接上传图片,Google就会找出与其相似的图片。
下面这张图片是美国女演员AlysonHannigan。
上传后,Google返回如下结果:类似的"相似图片搜索引擎"还有不少,TinEye甚至可以找出照片的拍摄背景。
这种技术的原理是什么?计算机怎么知道两张图片相似呢?根据NealKrawetz博士的解释,原理非常简单易懂。
我们可以用一个快速算法,就达到基本的效果。
这里的关键技术叫做"感知哈希算法"(Perceptualhashalgorithm),它的作用是对每张图片生成一个"指纹
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定位-搜索-周边检索-路径规划-导航.html——浏览器定位,搜索地点定位,定位点周边搜索,自定义信息窗体,步行路径规划标记bjdemo.html——标记点,显示坐标鼠标绘制点线面.html——地图上绘制多边形,右键编辑多边形
2024/5/15 16:46:10 7KB 地图 定位 检索 多边形
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注册表批量删除指定字段注册表搜索和批量编辑的工具
2024/5/15 8:53:29 530KB 注册表 批量删除
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非常好用的知识管理和个人文档管理。
文件名搜索是瞬间的,支持全文搜索
2024/5/15 6:40:46 42.38MB 文档管理
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本文基于支持向量机(SVM)和改进的粒子群优化(IPSO)算法(SVM-IPSO)创建了双向预测模型,以预测碳纤维的性能和生产参数。
在SVM中,选择对预测性能有重要影响的参数至关重要。
提出了IPSO对它们进行优化的方法,然后将SVM-IPSO模型应用于碳纤维产量的双向预测。
SVM的预测精度主要取决于其参数,因此利用IPSO来寻找SVM的最佳参数,以提高其预测能力。
受小区通信机制的启发,我们通过将全球最佳解决方案的信息纳入搜索策略来提出IPSO,以提高开发效率,并采用IPSO建立双向预测模型:在前向预测的方向上,我们认为富有成效参数作为输入,属性索引作为输出;
在向后预测的方向上,我们将性能指标视为输入,将生产参数视为输出,在这种情况下,该模型成为新型碳纤维的方案设计。
来自一组实验数据的结果表明,该模型的性能优于径向基函数神经网络(RNN),基本粒子群优化(PSO)方法以及遗传算法和改进的粒子群优化(GA-IPSO)方法在大多数实验中都是如此。
换句话说,仿真结果证明了SVM-IPSO模型在处理预测问题方面的有效性和优势。
2024/5/15 2:02:19 536KB support vector machine; particle
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新闻分类,新闻详细信息,站内新闻搜索,用户登录及注册、后台登录。
新闻网后台管理:1、管理员登录,站内搜索2、新闻类别管理、新闻内容管理、评论审核管理、管理员设置、退出后台管理。
2024/5/13 10:40:52 1.32MB 新闻网站
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是一款非常热门,功能强大的文献管理工具,用户可以为研究工作创建参考书目,还可以非常容易地组织引用和管理文档,操作界面也十分简单,新手也能够很快的熟练操作,就像一个库目录,可以添加心得条目,编辑现有的条目,并搜索他们。
2024/5/13 7:05:21 94.95MB endnote
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AndroidAS开发的音乐播放器有音乐播放页面本地音乐和网络搜索,音乐列表切换播放暂停下一首
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人造板网址:::globe_showing_Europe-Africa::clipboard:Web仪表板以检查Terraform状态它是什么?Terraboard是一个Web仪表板,用于可视化和查询状态。
目前具有:概述页面,列出了最近更新的状态文件及其活动具有状态文件详细信息(包括版本和资源属性)的状态页搜索界面,用于按类型,名称或属性查询资源diff接口以比较版本之间的状态当前,它支持几个远程状态后端提供程序:总览概述按最新修改日期显示了S3存储桶中的所有状态文件。
搜索搜索视图允许通过各种条件查找资源。
州状态视图显示给定版本的Terraform状态的详细信息。
相比从状态视图,您可以将当前状态版本与另一个版本进行比较。
要求与状态文件的位置无关,Terraboard需要存储其数据集的内部版本。
为此,它需要一个PostgreSQL数据库。
数据弹性并不是最重要的,因为可以随时在状态文件上重建该数据集。
AWSS3(状态)+DynamoDB(锁定)具有一个或多个Terraform状态的版本化S3存储桶名称,后缀为.tfs
2024/5/12 21:13:29 1.66MB go aws devops diff
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复旦大学知识图谱培训ppt2:基于知识图谱的搜索与推荐
2024/5/8 19:27:18 3.23MB 知识图谱
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在日常工作中,钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而,有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚,我总是得牢记打开钉钉应用,点击"工作台",再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌,会忘记打卡,导致考勤异常,影响当月的工作评价。而且,由于我使用的是苹果手机,有时候系统更新后,钉钉的某些功能会出现异常,使得打卡变得更加麻烦。 另外,我的家人使用的是安卓手机,他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说,每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误,导致打卡失败。 为了解决这些烦恼,我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习,我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03 15KB 钉钉 钉钉打卡