win7的任务栏激活的窗口太难区分了，特制作该主题用来区分系统任务栏激活窗口，绿色护眼高亮色让办公更加顺利舒爽。 该主题需要另行安装第三方主题补丁，比如ultrauxthemepatcher。 具体说明可以参考https://blog.csdn.net/yixishanxue/article/details/125357101

Linux运维-运维课程运维基本功d2-基本命令-05-严格区分大小写.mp4

1. 使用迁移学习+集成学习的思想来实现对于常见水果的好坏进行分类，使用Pytorch官方基于imageNet所训练好成熟框架体系，选择了机器学习界十分流行的四大网络架构densenet， googlenet，resnet，efficientnet使用迁移学习的办法，只修改其输出层的相关参数,进行冻结训练，在迭代训练过10次之后，对模型进行了解冻训练，使其可以修改整个网络结构参数，让我们的网络结构更加的贴合我们实际所使用的分类图像，同时四个网络训练框架训练完成之后，采用集成学习的思想，将四个框架模型进行了集成得到了最终的网络架构 2. 同时为了提升数据的泛化性，对实验数据进行了随机的裁剪，色调调节，归一化标准化，随机放射变化等一系列图像的预处理和图像增广 3. 使用了PyQt工具包进行了应用拓展,可以使用网上自由选择一张图片来进行水果的识别. 4.训练过程中使用了tesorboard对训练集和验证集的参数进行记录,保存已经训练好的模型参数,最后测试模型时绘制多分类的ROC曲线,与混淆矩阵 5.文件有相关的代码,预训练好的模型,相关的文档,还有ppt,数据集,和使用说明

默认的 Matlab 默认线路规格和颜色图非常粗糙。 此函数通过在 * 感知 * 空间中而不是在 RGB 空间中将它们等间隔开来创建可区分的颜色。 它基于 Cynthia Brewer 教授（colorbrewer！）的研究，但非常易于使用。 此函数创建一个 Nx3 数组，包含 N [RBG] 种颜色这些可用于绘制许多具有可区分且美观的颜色的线条。 lineStyles = linspecer(N); 制作 N 种颜色供您使用：lineStyles(ii,:) 颜色图（linspecer）； 将您的颜色图设置为具有易于区分的颜色和令人愉悦的美感lineStyles = linspecer(N,'定性'); 强制所有颜色可区分（最多 12 个） lineStyles = linspecer(N,'sequential'); 强制颜色沿光谱变化 _______________________

SOLARIS操作系统中区分大小写字母,要注意输入系统的字.doc

最近由于业务需求，开发了一个nuxt.js项目。 配置打包环境变量时，发现nuxt.js的文档过于简单，无法做参照。 经查证了一些资料后，解决了该问题。遂整理成文档，发布于此，给同行一些参照。 一、添加cross-env插件 npm npm i cross-env yarn yarn add cross-env 二、添加环境变量文件 根目录添加env.production NODE_ENV = ‘production’ VUE_APP_TITLE = ‘production’ 根目录添加env.test文件 NODE_ENV = ‘production’ VUE_APP_TITLE

阿里巴巴管理三板斧

通过区分性稀疏编码从单个图像中去除雨水

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