x.responsetype = 'blob';

时间: 2023-05-08 15:59:26 浏览: 28
这段代码的作用是将 XHR（XMLHttpRequest）的响应类型设置为二进制类型（blob）。XHR是一种在客户端和服务器之间传递数据的Web API，可以实现无需刷新页面更新内容的AJAX请求，也可以下载服务器上的文件。在这里，我们使用XHR来下载文件，并将文件以二进制类型返回，即使用Blob对象存储文件。Blob是JavaScript中的一种二进制数据类型，可以用于保存各种类型的数据（如图像、音频、视频等）。 在设置响应类型之前，XHR默认的响应类型为文本类型（text）。如果我们要下载的是图片、PDF等二进制文件时，将响应类型设置为Blob类型会更加适用，因为Blob类型会保留文件的二进制数据。使用Blob类型能够保证下载的文件不会发生损坏，而且可以方便地对文件进行处理（比如将图像显示在<img>元素上）。 因此，将X.responsetype设置为'blob'具有很多优势，可以确保我们下载的二进制文件在浏览器端拥有完整有效的二进制数据，是一种提高下载文件的质量和效率的好方法。
相关问题

<!DOCTYPE html><html><head> <title>显示图片</title></head><body> <img id="myImage" src="" alt="图片"> <button onclick="loadImage()">加载图片</button> <script> function loadImage() { var xhr = new XMLHttpRequest(); xhr.open('GET', 'https://example.com/api/image', true); xhr.responseType = 'blob'; xhr.onload = function(e) { if (this.status == 200) { var blob = this.response; var img = document.getElementById('myImage'); img.onload = function(e) { window.URL.revokeObjectURL(img.src); // 释放内存 }; img.src = window.URL.createObjectURL(blob); } }; xhr.send(); } </script></body></html>

这是一个使用 XMLHttpRequest 对象加载图片并将其显示在网页上的示例代码。当用户点击“加载图片”按钮时，该代码将向指定的 API 发送 GET 请求，获取图片数据后将其转换为 Blob 对象，并将 Blob 对象的 URL 赋值给 img 元素的 src 属性，从而在网页上显示该图片。需要注意的是，为了避免内存泄漏，需要在 img 元素的 onload 事件中调用 window.URL.revokeObjectURL 方法释放内存。

R3 = BLOB.Count(x>=x ,x != 0); R4 = BLOB1.Count(x>=x ,x != 0);哪里有错

这两行代码的语法有一些错误，应该改成下面这样： ``` R3 = BLOB.Count(x => x != 0); R4 = BLOB1.Count(x => x != 0); ``` 具体来说，应该使用箭头符号 `=>` 来表示 Lambda 表达式，而不是逗号。另外，`x>=x` 这个条件永远是成立的，因此没有意义，可以直接省略。正确的条件应该是 `x != 0`，表示 x 不等于 0。 最终的代码应该是这样的： ``` R3 = BLOB.Count(x => x != 0); R4 = BLOB1.Count(x => x != 0); ```

相关推荐

C#中 ，R3 = BLOB.Count(x => x != 0);R4 = BLOB1.Count(x => x != 0);需要用到的指令集

这两行代码用到了 C# 中的 Lambda 表达式和 LINQ 扩展方法。 Lambda 表达式是一种匿名函数，可以用来简化代码和提高可读性。在这里，x => x != 0 表示一个输入为 x 的函数，它的返回值是一个布尔值，当 x 不等于 0 时返回 true，否则返回 false。 LINQ 是一种语言集成查询的技术，可以用来对各种数据源进行筛选、排序、分组等操作。在这里，我们使用了 LINQ 扩展方法 Count，它用来计算序列中满足指定条件的元素个数。具体来说，BLOB.Count(x => x != 0) 表示计算 BLOB 数组中满足 x 不等于 0 的元素个数。 需要注意的是，使用 LINQ 扩展方法需要添加命名空间 System.Linq。因此，你需要在代码的开头添加如下语句： using System.Linq;

responsetype: blob 后端返回类型

当使用 responsetype: blob 时，后端返回的数据会被视为二进制数据，并被存储在一个 Blob 对象中。这种类型常用于处理文件下载、图像上传等二进制数据的场景。在获取到 Blob 对象后，可以使用 FileReader 对象进行读取和处理。以下是一个使用 responsetype: blob 的示例代码： javascript const xhr = new XMLHttpRequest(); xhr.open('GET', '/example.jpg'); xhr.responseType = 'blob'; xhr.onload = function() { const blob = xhr.response; const reader = new FileReader(); reader.readAsDataURL(blob); // 将二进制数据转为 base64 编码的字符串 reader.onload = function() { const base64Data = reader.result; console.log(base64Data); // 输出 base64 编码的字符串 } } xhr.send();

responsetype: blob

"responsetype: blob" 表示服务器返回的响应类型是二进制数据（blob），通常用于文件下载等需要下载二进制文件的情况。在 JavaScript 中，可以使用 Fetch API 来发起网络请求，并指定响应类型为 blob，例如： javascript fetch('http://example.com/file.pdf') .then(response => response.blob()) .then(blob => { // 处理二进制数据 }); 在这个例子中，Fetch API 发起了一个请求来下载名为 file.pdf 的文件，服务器会返回一个二进制数据作为响应。然后，通过调用 response.blob() 方法，将响应体转换成 Blob 对象。最后可以对该 Blob 对象进行处理，例如将其保存到本地，或者展示在网页上等。

如何将URL.createObjectURL转换为Blob

可以使用XMLHttpRequest对象来获取Blob数据，然后使用URL.createObjectURL方法将其转换为URL对象。以下是示例代码： function urlToBlob(url, callback) { var xhr = new XMLHttpRequest(); xhr.open('GET', url, true); xhr.responseType = 'blob'; xhr.onload = function() { if (xhr.status === 200) { callback(URL.createObjectURL(xhr.response)); } }; xhr.send(); } 您可以将URL.createObjectURL转换为Blob对象，如下所示： var blob = new Blob([data], { type: 'text/plain' }); var url = URL.createObjectURL(blob); 其中，data是要转换为Blob对象的数据，type是数据的MIME类型。

responsetype: blob controller 返回例子

以下是一个使用 Node.js 的 Express 框架实现的返回 Blob 类型的控制器示例： javascript const fs = require('fs'); const path = require('path'); function getBlob(req, res, next) { const filePath = path.join(__dirname, 'path/to/your/file.blob'); const stat = fs.statSync(filePath); res.setHeader('Content-Type', 'application/octet-stream'); res.setHeader('Content-Length', stat.size); res.setHeader('Content-Disposition', 'attachment; filename=your_file_name.blob'); const stream = fs.createReadStream(filePath); stream.pipe(res); } module.exports = { getBlob, }; 在这个例子中，我们使用 Node.js 的 fs 和 path 模块来获取文件的信息并读取文件。然后，我们设置了响应头，将文件作为 Blob 类型返回给客户端。最后，我们使用 Node.js 的流（stream）将文件内容传输到客户端。 注意，这个例子中的路径仅作示范用途，你需要将路径修改为你自己的文件路径。

responsetype: blob的作用

responsetype: blob的作用是指定响应的数据类型为二进制数据流（Blob对象），以便在JavaScript中进行处理和操作。这种数据类型通常用于处理文件、图片等二进制数据。通过设置responsetype: blob，可以使XMLHttpRequest对象返回一个Blob对象，方便进行二进制数据的读取和处理。

axios下载文件请求, responseType为blob时捕获后端错误问题

### 回答1： axios是一个基于Promise的HTTP客户端库，支持在浏览器和Node.js中发送HTTP请求。当使用axios下载文件时，如果需要指定响应的数据类型为blob，则可以使用responseType配置选项。 在使用responseType为blob时，如果后端出现错误，可以通过catch捕获错误信息并处理。例如： javascript axios({ method: 'get', url: '/download/file', responseType: 'blob' }).then((response) => { // 处理下载的文件 }).catch((error) => { // 处理捕获到的错误信息 }); 在上述代码中，当后端出现错误时，会触发catch块中的代码，可以在这里处理错误信息，例如提示用户下载失败或重新尝试下载等操作。 ### 回答2： 在使用axios进行文件下载请求时，我们可以通过设置responseType为blob来获取文件的二进制数据。然而，当后端返回的数据不是预期的文件类型时，可能会出现错误。为了捕获后端错误问题，我们可以使用try-catch语句来处理异常。 首先，我们需要设置axios的响应拦截器，用于在请求返回时捕获错误。在拦截器中，我们将判断返回数据的类型，如果不是预期的blob类型，则抛出一个自定义的错误。 javascript axios.interceptors.response.use( response => { if (response.config.responseType === 'blob' && response.data.type !== 'application/octet-stream') { throw new Error('后端返回数据异常') } return response }, error => { return Promise.reject(error) } ) 接下来，在发起文件下载请求时，我们可以使用try-catch语句来包裹axios请求，并处理可能抛出的错误。 javascript try { const response = await axios.get('/download', { responseType: 'blob' }) // 文件下载成功的逻辑处理 } catch (error) { // 捕获并处理后端错误 console.error(error.message) } 这样，当后端返回的数据不是预期的blob类型时，我们就可以捕获到错误，并进行相应的处理，例如输出错误信息到控制台。 注意，由于axios是基于Promise的异步请求库，我们使用了async/await来进行异步处理。当然，你也可以使用.then()来处理异步请求。以上代码只是一个简单示例，你可以根据自己的需求进行进一步的优化和处理。 ### 回答3： 在使用axios进行文件下载请求时，可以设置responseType为blob来获取二进制数据作为响应。但是在这种情况下，由于后端错误的情况下，返回的响应数据类型可能依然是blob，而不是正常的json数据。因此，需要在前端代码中进行相应的处理来捕获后端错误。 首先，在axios请求中设置responseType为blob： javascript axios.get(url, { responseType: 'blob' }) 之后，在返回的响应中，可以通过判断响应的Content-Type来确定响应数据类型。如果是对应的错误类型，则可以通过读取blob数据并进行相应的处理。 javascript axios.get(url, { responseType: 'blob' }).then(response => { const contentType = response.headers['content-type']; if (contentType === 'application/json') { // 正常情况 // 处理响应数据 } else { // 错误情况 response.blob().then(blobData => { // 处理错误数据 }); } }).catch(error => { // 请求错误 console.error(error); }); 在错误情况下，使用response.blob()将blob数据转换为对应的Blob对象，并可以进行进一步的操作。比如，可以读取该Blob对象中的错误信息，并根据具体情况进行相应的处理，比如提示错误信息给用户或者进行其他的业务操作。 需要注意的是，设置responseType为blob时，后端返回的响应必须包含相应的Content-Type头部信息，以便前端能正确判断响应数据类型。否则，需要与后端进行沟通，确保正确返回对应的Content-Type信息。

#pragma once #include <opencv2/core/core.hpp> #include <opencv2/highgui/highgui.hpp> #include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp> #include<iostream> #include<vector> using namespace std; using namespace cv; // Lớp chứa các blob class Blob { public: int xmax, xmin, ymax, ymin, xcenter, ycenter; vector region; int width, height; int size; bool isInBlob(Point a) { if (a.x >= xmin - 2 && a.x <= xmax + 2 && a.y >= ymin - 2 && a.y <= ymax + 2) return true; return false; } void Add(Point a) { region.push_back(a); xmax = max(a.x, xmax); xmin = min(a.x, xmin); ymin = min(a.y, ymin); ymax = max(a.y, ymax); xcenter = (xmax + xmin) / 2; ycenter = (ymax + ymin) / 2; size = (xmax - xmin) * (ymax - ymin); width = xmax - xmin; height = ymax - ymin; } Blob() { xmax = ymax = xcenter = ycenter = size = 0; width = height = 0; xmin = ymin = INT_MAX; } ~Blob() {} };

这段代码定义了一个名为 Blob 的类，用于存储图像中的 blob 区域的信息。Blob 类包含以下属性： - xmax、xmin、ymax、ymin：blob 区域的最大/最小坐标值，用于计算 blob 区域的宽度和高度。 - xcenter、ycenter：blob 区域的中心点坐标。 - region：存储 blob 区域中的所有像素点坐标。 - width、height：blob 区域的宽度和高度。 - size：blob 区域的大小。 - Add(Point a)：将一个像素点添加到 blob 区域中。 - isInBlob(Point a)：判断一个像素点是否在 blob 区域中。 在实际使用中，可以使用该类来实现图像中的目标检测、分割等任务。

net.setinput(blob)

### 回答1： net.setinput(blob)的意思是将blob设置为神经网络的输入。其中，blob是一种数据结构，可以存储多维数组和矩阵等数据。在深度学习中，通常使用blob来存储图像、文本等数据。通过将blob设置为神经网络的输入，可以将数据传递给网络进行训练或预测。 ### 回答2： net.setinput(blob)是深度学习中常见的一种操作，用于将输入数据作为网络的输入。在机器学习中，输入数据通常需要进行预处理、归一化等操作，才能被准确地输入到神经网络中进行训练或推断。在神经网络推理时，需要将输入数据传递到网络中，进行前向计算得到输出结果。 在使用Caffe框架进行深度学习时，net.setinput(blob)是设置输入blob的方法，该方法将数据载入到内存后，将其关联到网络中的输入blob上。在进行神经网络的前向推理时，输入数据会被传递到与之对应的输入blob中，然后在网络中进行前向计算，得到输出结果。这种方式可以极大地方便神经网络的使用和调试，同时也提高了推理速度和准确性。 在进行神经网络推理时，需要保证输入数据与网络模型的输入大小、数据类型等参数相同，否则会造成计算错误或输出结果不准确。同时，对于不同的问题和应用场景，输入数据的格式和预处理方式也可能不同，因此需要根据具体情况进行调整和优化。这是神经网络应用中的常见问题，需要对数据进行仔细处理和调试，才能获得最优的推理结果。 ### 回答3： net.setInput(blob) 是OpenCV中一个用于设置神经网络输入的函数，其作用是将一个Blob对象作为神经网络的输入。Blob对象是一个n维数组，能够存储多种类型的数据，如图像、数字、文本等。在深度学习中，将图像数据作为神经网络的输入是非常常见的操作，因此使用net.setInput(blob)函数可以很方便地将图像数据传入神经网络从而进行分类或者预测。 函数中的参数blob是一个4维数组表示BatchSize * Channel * Height * Width的图像数据。其中，BatchSize是输入图像的数量，Channel是颜色通道数，Height和Width表示图像的高度和宽度。 通过设置输入blob，网络就可以进行前向传播，输出预测结果。当然，在使用net.setInput(blob)函数之前，需要先通过调用cv2.dnn.blobFromImage()函数将输入图像转换成Blob对象，这样才能传入神经网络进行计算。 总的来说，net.setInput(blob)函数的作用是为神经网络设置输入数据，使得神经网络能够进行计算并输出预测结果，是深度学习中非常基础和重要的操作。

net.setinput(blob)函数

net.setinput(blob)函数的作用是将输入数据设置为指定的二进制数据块。其中，net表示神经网络模型，blob表示二进制数据块。该函数通常用于将图像、音频等数据转换为神经网络模型可以处理的格式，并将其作为输入传递给模型进行预测或训练。

class FocalLoss(nn.Module): # Wraps focal loss around existing loss_fcn(), i.e. criteria = FocalLoss(nn.BCEWithLogitsLoss(), gamma=1.5) def __init__(self, loss_fcn, gamma=1.5, alpha=0.25): super(FocalLoss, self).__init__() self.loss_fcn = loss_fcn # must be nn.BCEWithLogitsLoss() self.gamma = gamma self.alpha = alpha self.reduction = loss_fcn.reduction self.loss_fcn.reduction = 'none' # required to apply FL to each element def forward(self, pred, true): loss = self.loss_fcn(pred, true) # p_t = torch.exp(-loss) # loss *= self.alpha * (1.000001 - p_t) ** self.gamma # non-zero power for gradient stability # TF implementation https://github.com/tensorflow/addons/blob/v0.7.1/tensorflow_addons/losses/focal_loss.py pred_prob = torch.sigmoid(pred) # prob from logits p_t = true * pred_prob + (1 - true) * (1 - pred_prob) alpha_factor = true * self.alpha + (1 - true) * (1 - self.alpha) modulating_factor = (1.0 - p_t) ** self.gamma loss *= alpha_factor * modulating_factor if self.reduction == 'mean': return loss.mean() elif self.reduction == 'sum': return loss.sum() else: # 'none' return loss

这个代码实现了一个 Focal Loss 损失函数，它是对二分类问题中的交叉熵损失函数的一种改进。它主要通过增加一个可调的超参数 $\gamma$，来调整难易样本的权重，从而解决类别不平衡问题。在代码中，它被实现为一个 PyTorch 模块，它的 forward 方法接受两个张量，即预测值和真实值，并返回计算出来的损失值。在实现中，它首先对传入的 loss_fcn 进行了封装，将其 reduction 属性设为 'none'，然后在 forward 方法中使用封装后的 loss_fcn 计算出二分类交叉熵损失，接着使用预测值和真实值计算出概率值，根据概率值和超参数 $\gamma$ 计算出一个调制因子，最后将原始损失值乘以调制因子和一个可调的超参数 $\alpha$，从而得到最终的 Focal Loss 损失。

解释一下这段代码 createExcel(res, name) { let blob = new Blob([res], { type: "application/vnd.ms-excel" }); let fileName = name + ".xlsx"; // 文件名+后缀 if (window.navigator.msSaveOrOpenBlob) { navigator.msSaveBlob(blob, fileName); } else { var link = document.createElement("a"); link.href = window.URL.createObjectURL(blob); link.download = fileName; link.click(); window.URL.revokeObjectURL(link.href); } },

这段代码是用于创建一个 Excel 文件并下载的函数。首先，它将传入的数据 res 转换为 Blob 对象，并指定 MIME 类型为 application/vnd.ms-excel，然后根据传入的文件名 name 构造完整的文件名 fileName。接着，它判断浏览器是否支持 msSaveOrOpenBlob 方法，如果支持，则使用该方法直接保存文件；否则，它创建一个 a 标签，并将 Blob 对象的 URL 赋值给 href 属性，将文件名赋值给 download 属性，然后模拟点击该链接进行下载。最后，它使用 window.URL.revokeObjectURL 方法释放 URL 对象。

js input type=file 赋值 http网络file

在JavaScript中，由于安全限制，无法直接通过input type=file控件将http网络文件的路径赋值给input元素。这是由于浏览器出于安全考虑，不允许网页访问用户的本地文件系统或远程文件系统。 如果您需要显示一个网络文件的链接，您可以使用HTML 标签。例如： html myfile.pdf 如果您需要下载网络文件，您可以使用JavaScript的XMLHttpRequest对象来下载文件，并将文件数据赋值给input元素的value属性。例如： javascript var xhr = new XMLHttpRequest(); xhr.open('GET', 'http://example.com/myfile.pdf', true); xhr.responseType = 'blob'; xhr.onload = function(e) { if (this.status == 200) { var file = new Blob([this.response], {type: 'application/pdf'}); var fileUrl = URL.createObjectURL(file); var inputElement = document.getElementById('myInput'); inputElement.value = fileUrl; } }; xhr.send(); 这段代码会使用XMLHttpRequest对象下载http://example.com/myfile.pdf文件，并将文件数据赋值给一个Blob对象。然后，通过URL.createObjectURL()方法将Blob对象转换为URL，并将URL赋值给input元素的value属性。注意，在这个例子中，input元素的type属性应该为"text"或"url"，而不是"file"。

vue axios 设置responseType

根据引用\[1\]和引用\[2\]的内容，如果你想在Vue中使用axios设置responseType，你可以尝试注释掉引入mockjs的代码，并在源码中的dist/mock.js文件的约8683行处添加一行代码this.custom.xhr.responseType = this.responseType。这样做可以解决mockjs拦截响应设置responseType无效的问题。 另外，根据引用\[3\]的内容，如果你在上传音频文件时遇到问题，浏览器可能会返回一串乱码字符串而不是Blob类型。你可以尝试在axios请求中添加responseType: "blob"来指定返回的数据类型为Blob文件流。如果这个方法仍然无效，你可以参考一位大佬的博客文章，他提供了关于vue axios设置responseType:'blob'无效的问题的解决方案。 #### 引用[.reference_title] - *1* *3* [vue axios(获取文件流乱码)设置返回值类型responseType:‘blob‘无效](https://blog.csdn.net/sinat_36359516/article/details/119641566)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *2* [vue axios(下载文件流)设置返回值类型responseType:'blob'无效的问题](https://blog.csdn.net/weixin_42142057/article/details/97655591)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]

node.js如何不调取接口将文件流设置成 responseType: 'blob'格式

在 Node.js 中，可以使用 fs 模块读取文件并将其转换为 Blob 对象，而不需要调用接口。以下是一个示例代码： javascript const fs = require('fs'); // 读取文件 const file = fs.readFileSync('path/to/file.ext'); // 将文件转换为 Blob 对象 const blob = new Blob([file], { type: 'application/octet-stream' }); 在上述示例中，readFileSync 方法读取指定路径的文件，并返回一个 Buffer 对象。然后，使用 Blob 构造函数将该 Buffer 对象转换为 Blob 对象，同时指定 MIME 类型为 application/octet-stream。 需要注意的是，由于 Node.js 是在服务器端运行的，因此在浏览器中使用时，需要将 Blob 对象转换为 URL，才能在浏览器中显示或下载文件。可以使用以下代码将 Blob 对象转换为 URL： javascript const url = URL.createObjectURL(blob); 转换后的 url 可以用于设置 标签的 href 属性或 window.location.href，或者使用 window.open 打开一个新窗口来下载文件。

js 文件流application/pdf 转为blob

可以使用 XMLHttpRequest 对文件进行加载并转换为 Blob 对象。下面是一个简单的示例代码： javascript function getFileBlob(url, success) { var xhr = new XMLHttpRequest(); xhr.open("GET", url); xhr.responseType = "blob"; xhr.onreadystatechange = function() { if (xhr.readyState === 4 && xhr.status === 200) { success(xhr.response); } }; xhr.send(); } getFileBlob("example.pdf", function(blob) { // 处理 blob 对象 }); 在上面的代码中，我们通过 XMLHttpRequest 发送一个 GET 请求，设置 responseType 为 "blob"，以获取 PDF 文件的 Blob 对象。然后使用回调函数将 Blob 对象传递给另一个函数进行处理。 注意：在调用 getFileBlob 函数时，需要将 URL 参数替换为实际的文件 URL。

最新推荐

什么是blob,mysql blob大小配置介绍

BLOB (binary large object)，二进制大对象，是一个可以存储二进制文件的容器。在计算机中，BLOB常常是数据库中用来存储二进制文件的字段类型

基于MATLAB答题卡识别[批量阅卷，GU界面，考生分数查询].zip

基于MATLAB答题卡识别[批量阅卷，GU界面，考生分数查询]

代码随想录最新第三版-最强八股文

这份PDF就是最强⼋股⽂！ 1. C++ C++基础、C++ STL、C++泛型编程、C++11新特性、《Effective STL》 2. Java Java基础、Java内存模型、Java面向对象、Java集合体系、接口、Lambda表达式、类加载机制、内部类、代理类、Java并发、JVM、Java后端编译、Spring 3. Go defer底层原理、goroutine、select实现机制 4. 算法学习 数组、链表、回溯算法、贪心算法、动态规划、二叉树、排序算法、数据结构 5. 计算机基础 操作系统、数据库、计算机网络、设计模式、Linux、计算机系统 6. 前端学习 浏览器、JavaScript、CSS、HTML、React、VUE 7. 面经分享 字节、美团Java面、百度、京东、暑期实习...... 8. 编程常识 9. 问答精华 10.总结与经验分享 ......

无监督人脸特征传输与检索

1检索样式：无监督人脸特征传输与检索闽金虫1号mchong6@illinois.edu朱文生wschu@google.comAbhishek Kumar2abhishk@google.com大卫·福赛斯1daf@illinois.edu1伊利诺伊大学香槟分校2谷歌研究源源源参考输出参考输出参考输出查询检索到的图像(a) 眼睛/鼻子/嘴（b）毛发转移（c）姿势转移（d）面部特征检索图1：我们提出了一种无监督的方法来将局部面部外观从真实参考图像转移到真实源图像，例如，（a）眼睛、鼻子和嘴。与最先进的[10]相比，我们的方法能够实现照片般逼真的传输。(b) 头发和（c）姿势，并且可以根据不同的面部特征自然地扩展用于（d）语义检索摘要我们提出检索风格（RIS），一个无监督的框架，面部特征转移和检索的真实图像。最近的工作显示了通过利用StyleGAN潜在空间的解纠缠特性来转移局部面部特征的能力。RIS在以下方面改进了现有技术：1）引入

HALCON打散连通域

### 回答1： 要打散连通域，可以使用 HALCON 中的 `connection` 和 `disassemble_region` 函数。首先，使用 `connection` 函数将图像中的连通域连接起来，然后使用 `disassemble_region` 函数将连接后的连通域分离成单独的区域。下面是一个示例代码： ``` read_image(Image, 'example.png') Threshold := 128 Binary := (Image > Threshold) ConnectedRegions := connection(Binary) NumRegions :=

数据结构1800试题.pdf

你还在苦苦寻找数据结构的题目吗？这里刚刚上传了一份数据结构共1800道试题，轻松解决期末挂科的难题。不信？你下载看看，这里是纯题目，你下载了再来私信我答案。按数据结构教材分章节，每一章节都有选择题、或有判断题、填空题、算法设计题及应用题，题型丰富多样，共五种类型题目。本学期已过去一半，相信你数据结构叶已经学得差不多了，是时候拿题来练练手了，如果你考研，更需要这份1800道题来巩固自己的基础及攻克重点难点。现在下载，不早不晚，越往后拖，越到后面，你身边的人就越卷，甚至卷得达到你无法想象的程度。我也是曾经遇到过这样的人，学习，练题，就要趁现在，不然到时你都不知道要刷数据结构题好还是高数、工数、大英，或是算法题？学完理论要及时巩固知识内容才是王道！记住！！！下载了来要答案（v:zywcv1220）。

无监督身份再识别中的判别表示学习算法及领域适应技术的研究与应用

8526基于判别表示学习的无监督身份再识别Takashi Isobe1，2，Dong Li1，Lu Tian1，Weihua Chen3，Yi Shan1，ShengjinWang2*1 Xilinx Inc.，中国北京2清华大学3阿里巴巴集团{dongl，lutian，yishan}@xilinx.comjbj18@mails.tsinghua.edu.cnwgsg@tsinghua.edu.cnkugang. alibaba-inc.com摘要在这项工作中，我们解决的问题，无监督域适应的人重新ID注释可用于源域，但不为目标。以前的方法通常遵循两阶段优化管道，其中网络首先在源上进行预训练，然后使用通过特征聚类创建的伪标签在目标上进行微调。这种方法存在两个主要局限性。(1)标签噪声可能阻碍用于识别目标类别的区分特征的学习。(2)领域差距可能会阻碍知识从源到目标的转移。我们提出了三种技术方案来缓解（一）（b）第（1）款（c）第（1）款这些问题首先，我们提出了一个集群明智的对比学习算法（CCL）的特征学习和集群精炼的迭代优�

开路电压、短路电流测等效内阻的缺点

### 回答1： 开路电压、短路电流测等效内阻的缺点有以下几个： 1. 受环境条件影响较大：开路电压、短路电流测等效内阻需要在特定的环境条件下进行，如温度、湿度等，如果环境条件发生变化，测量结果可能会出现较大误差。 2. 测量精度较低：开路电压、短路电流测等效内阻的精度受到仪器精度、线路接触不良等因素的影响，误差较大。 3. 需要断开电池电路：开路电压、短路电流测等效内阻需要断开电池电路进行测量，这样会导致电池的使用受到影响，对于某些需要连续供电的设备来说不太适用。 4. 无法检测内部故障：开路电压、短路电流测等效内阻只能检测电池整体的性能，无法检测到电池内部的故障，如单体电池损坏等问

TFT屏幕-ILI9486数据手册带命令标签版.pdf

ILI9486手册 官方手册 ILI9486 is a 262,144-color single-chip SoC driver for a-Si TFT liquid crystal display with resolution of 320RGBx480 dots, comprising a 960-channel source driver, a 480-channel gate driver, 345,600bytes GRAM for graphic data of 320RGBx480 dots, and power supply circuit. The ILI9486 supports parallel CPU 8-/9-/16-/18-bit data bus interface and 3-/4-line serial peripheral interfaces (SPI). The ILI9486 is also compliant with RGB (16-/18-bit) data bus for video image display. For high speed serial interface, the ILI9486 also provides one data and clock lane and supports up to 500Mbps on MIPI DSI link. And also support MDDI interface.

无监督人员身份再识别中的Meta成对关系蒸馏方法

3661Meta成对关系蒸馏的无监督人员身份再识别浩轩叶季1王乐1 * 周三平1唐伟2南宁郑1刚华31西安交通大学人工智能与机器人研究所2美国伊利诺伊大学芝加哥分校摘要由于缺乏地面真实标签，无监督人员重新识别（Re-ID）仍然具有挑战性。现有方法通常依赖于经由迭代聚类和分类估计的伪标签，并且不幸的是，它们非常容易受到由不准确的估计的聚类数量引起的性能损失的影响另外，我们提出了Meta Pairwise RelationshipDistillation（MPRD）方法来估计无监督人Re-ID的样本对的伪标签。具体地，它由卷积神经网络（CNN）和图卷积网络（GCN）组成，其中GCN基于由CNN提取的当前特征来估计样本对的伪标签，并且CNN通过涉及由GCN施加的高保真正样本和负样本对来学习更好的为了实现这一目标，少量的标记样本用于指导GCN训练，它可以提取Meta知识来判断正负样本对之间的�