今天做的项目需要把生成的图片打印出来，设计说生成的图片dpi不够，用html2canvas的scale参数怎么改dpi都是72，修改scale图片的像素会变大，图片是清晰了，但是不知道满不满足打印需求，后来找到一个库&#xff…

什么是DPI DPI是英文Dots Per Inch的缩写，意为点每英寸。它和分辨率一起工作来展现图像。 一般来说: 相同的分辨率，更高的DPI表现为物理尺寸更小 - 这个很好理解，同样多的像素点，由于DPI高，所以需要的物理尺寸更少。…

近段时间听说随着显示器、显卡等硬件设备的更新换代，以前计算机客户端技术领域公认的72dpi这一基本参数已经得到了提升，目前主流显示设备使用的是96dpi的技术标准。并且推荐广大设计人员和开发人员在设计图片的时候使用96dpi这一新技术参数。 后来经过部…

目录 构造函数 拷贝构造 写法一：传统 写法二：现代（swap） 赋值重载 写法一：传统 写法二：现代（swap） 析构函数 获取C类型字符串 求长度和容量（size/…

目录 开头: 1.主机发现： 2.端口扫描 3.攻击权重分析： 4.ftp-匿名登录 5.80-searchsploit 查找 Cuppa CMS漏洞利用 6.22-远程登录-sudo -l提权： 7.总结： 开头: 学习的视频是哔哩哔哩红队笔记： 「红队笔记」靶…

核函数原理 低纬度向高纬度映射，从而便于对其分类。 简单举例： 若用一条直线在二维难以分开， 那就将所有数据通过某一个映射函数映射到三维空间， 通过某一个面进行分割， 且不用关心是映射函数。 低维度向高维度映射后&…

离散最大似然估计： 用样本概率去估计总体分布概率，不一定具有准确性。 假设有一个箱子里有两种小球， 取出的概率分别为θ和1-θ 在一堆小球中抽出了3个1号球和2个2号球。 其中对于每一组数据的概率： 因为之前随机取出的一组数据的…

https://www.vulnhub.com/entry/w1r3s-101,220/ 思路：红队笔记 主机发现端口扫描 使用nmap扫描网段类存活主机 因为靶机是我最后添加的，所以靶机IP是133 nmap -sP 192.168.75.0/24 // Starting Nmap 7.93 ( https://nmap.org ) at 2024-09-20 09:09 CST…

靶场连接：https://download.vulnhub.com/w1r3s/w1r3s.v1.0.1.zip 1.信息收集 1.1 namp存活主机识别 MAC Address: 00:50:56:FD:14:42 (VMware) Nmap scan report for 192.168.126.142 Host is up (0.00017s latency). 1.2 rustscan端口扫描及服务识别 rustscan -a 1…

word文字上下颠倒 Have you ever seen somebody use upside down text on the web? Ever wonder how to do it? Let’s take a quick look at how the characters are actually put together, and show you an easy generator that will do it for you. 您是否见过有人在网络…

List列表 列表是Python最常用的数据类型，它以一个方括号，里面用逗号分隔数据项的形式出现。 list1 [ıu uɐnɥ ıx oɐɥ oM] list2 [2020, 武汉加油, Go China!]列表里的数据项不需要具有相同的类型。 向列表增加元素 使用append() 方法&#xff…

随着人工智能新模型ChatGPT火爆全球，它的主要研发者、硅谷青年新贵投资人Sam Altman也备受瞩目。 这位硅谷传奇的职业生涯可谓一路开挂。 8岁开始学编程，19岁从斯坦福计算机系辍学创业 29岁被硅谷创业教父Paul Graham钦定为YC继任者 被《商业周刊》评为…

文章目录 无监督学习摘要abstract1.高斯混合模型1.1 高斯混合1.2 变分贝叶斯高斯混合 2.聚类2.1 所有的聚类方法2.2 K-均值2.3 均值偏移 3.神经网络模型（无监督）3.1 受限玻尔兹曼机3.1.1 图形化和参数3.1.2 伯努利限制玻尔兹曼机3.1.3 随机最大似然学习 …

目录 CV Architecture ViT and U-Net Training ViT Florence-2 Load Model Load images CV Scenarios test Genarate CAPTION from the images DENSE REGION CAPTION and REGION_PROPOSA Caption to Phrase Grounding Bounding boxes OCR test Fine Tuning Floren…

机器学习第9章——聚类 9.聚类9.1 聚类任务9.2 性能度量9.3 距离计算9.4 原型聚类9.4.1 k均值算法9.4.2 学习向量量化(LVQ)9.4.3 高斯混合聚类 9.5 密度聚类DBSCAN算法 9.6 层次聚类9.7 kmeans手动算法实现9.8 kmeans算法运用 9.聚类 9.1 聚类任务 在“无监督学习”任务中研究…

机器学习中的聚类 摘要abstract1.聚类任务2.性能度量2.1聚类性能度量指标2.1.1外部指标2.1.2内部指标：直接考察聚类结果而不用任何参考模型。 3.距离计算4.原型聚类4.1k均值算法4.2学习向量量化4.3高斯混合聚类 5.实战6.总结 摘要 聚类是无监督学习中的重要任务&am…

今天聊聊金属材料热处理的那些事儿。当然，由于本人对这一领域的研究有限，所以如果有讲的不对的地方，欢迎各位指点。 目录 1 均匀化处理（Homogenizing treatment） 2 固溶处理（Solution heat treatment&am…

目录 一、K均值 1、K均值不适用的情况 2、K均值聚类鸢尾花数据集 二、高斯混合模型 三、层次聚类 四、基于密度的聚类 五、基于图的聚类（谱聚类） 六、聚类综合 七、聚类评估 1、外部评价指标 2、内部评价指标 一、K均值 1、K均值不适用的情况…

本文译自来自谷歌大脑的AUGUSTUS ODENA等人的文章: Deconvolution and Checkerboard Artifacts[1], 虽然是16年的博客了, 但是其对解释反卷积的棋盘效应已经如何规避都给出了非常好和到位的意见. 下面让我们开始~ 前言 当我们分析由神经网络生成的图片的时候, 常常会发觉有一种…

目录 Summarize 总结一、Purpose of Histograms二、When Oracle Database Creates Histograms三、How Oracle Database Chooses the Histogram Type四、Cardinality Algorithms When Using Histograms4.1 Endpoint Numbers and Values4.2 Popular and Nonpopular Values4.3 Buc…