pdf注释服务 这是将突出显示嵌入PDF文档的概念证明。 这个怎么运作： 客户端代码从arxiv.org（客户端）获取PDF。 客户端代码将PDF作为二进制数据推送到服务器，并突出显示坐标 服务器代码将突出显示内容嵌入到PDF文档中 服务器代码将数据发送回客户端 怎么跑 npm install npm start open http://localhost:3000

.net 连接mysql数据库 地图poi点批量数据入库处理 C# 代码学习

maven & spring & myBatis 的整合使用

官方离线安装包，亲测可用。使用rpm -ivh [rpm完整包名] 进行安装

pdf-annotate.js 注释层。 合并后的分支和已删除的DynamicEnvironmentSystems / pdf-annotate.js的分支。 下内使用积极发展 。 要报告pdf-annotate.js的问题，请将其提交到存储库下。 目标 为提供一个低层注释层。 可选的高级UI，用于管理注释。 与后端StoreAdapter ，只需提供您自己的StoreAdapter即可获取/存储数据。 规定注释格式。 例子 import pdfjsLib from 'pdfjs-dist/build/pdf' ; import PDFJSAnnotate from 'pdfjs-annotate' ; const { UI } = PDFJSAnnotate ; const VIEWER = document . getElementById ( 'viewer' ) ; c

ImageJ / Fiji Roi一键式工具 提供附加工具栏ROI工具以及预定义的自定义ROI形状的工具集。 使用1-Click ROI，单击图像可生成以单击点为中心的预定义ROI。 如果选择了该选项，则将生成的ROI添加到Roi管理器，为所选区域运行命令run Measure ，如果使用了堆栈，则显示下一个图像。 在最新版本中，保持按下鼠标左键可以预览roi并在其中移动。 点击释放后，广告即会被“验证”。 安装 在斐济，只需激活ROI一键式工具更新站点。 了解如何。 在ImageJ中，将文件“ Roi 1-Click Tools.ijm”复制到文件夹ImageJ \ macros \ toolsets中。 要显示工具栏，请单击ImageJ工具栏右侧的>> ，然后选择ROI一键式工具条目。 注意：为获得最佳功能，宏工具集要求ImageJ> = 1.52r。 配置 双击任何ROI一

项目介绍 基于redis 6.0的加中文注释版redis redis文件架构介绍 文件名 内容 dict.h ， dict.c 字典数据结构的实现。 adlist.c ， adlist.h 双端链表数据结构的实现。 ziplist.c ， ziplist.h ZIPLIST数据结构的实现，用于优化LIST类型。

直肠标签支持 这是“ RectLabel用于对象检测”的支持页面。 将问题发布到我们的Github问题页面 有问题吗？ 发送电子邮件至 谢谢。 主要特点 绘制边界框，多边形，三次贝塞尔曲线和直线 用骨架绘制关键点 使用画笔和超像素工具标记像素 使用Core ML模型自动标记图像 快速设置对象，属性，热键和标签 以PASCAL VOC XML格式读写 导出为YOLO，创建ML，COCO JSON和CSV格式 导出索引颜色蒙版图像和分离的蒙版图像 屏幕截图

gfftobed 转换GFF3 / GTF到BED 该程序采用GFF3或GTF（基于1）格式的输入基因组注释，并将特定特征转换为6列BED格式（基于0），同时保留注释文件属性列的任何所需字段。 当需要围绕特定特征和唯一ID的基因组间隔时，此功能很有用。 它还可以在每个功能周围添加一个窗口。 处理文本文件（例如GFF和GTF）并不总是很困难，但是在某些情况下，好的awk或grep不能解决问题。 考虑一种情况，您在一个床文件中包含GTF的所有“基因”功能，同时保留了“基因名称”。 当然， grep "gene" gencode.vM25.annotation.gtf | awk 'FS="\t"{print $1"\t"$4-1"\t"$5"\t"$9"\t"$8"\t"$7}' grep "gene" gencode.vM25.annotation.gtf | awk 'FS="\t"

自动车牌识别 :India: 表中的内容 演示版 总览 这是一个分为四个阶段的对象检测项目，主要致力于检测车辆的车牌，从而读取车牌号并将其保存在文本文件中，以供有关当局使用。该深度学习项目使用YOLOv4（您只看一次）作为神经在名为Darknet的框架之上构建的网络架构，然后使用Tensorflow Lite进行部署准备就绪，使其兼容在各种边缘设备中使用，例如android，iOS，树莓派等。 动机 由于许多实际应用，例如自动收费，交通执法，私人空间出入控制和道路交通监控，自动车牌识别（ALPR）一直是研究的一个频繁主题。 ALPR系统通常分为三个阶段：车牌（LP）检测，字符分割和字符识别。 较早的阶