两个节点之间画线，使用SVG，案例建议使用webstorm打开，就不用自己另外启一个服务了，原本想使用LeaderLine, 但是LeaderLine的SVG全画在body上了，不满足要求，所以自己写了一个简单的，目前只是初版，只支持开始元素的右侧向结束元素的左侧连线。满足初步使用。有兴趣的可以自行修改。 使用方法 import RzLine from 'xxxxx'; let line = RzLine.setLine(startElement, endElement, container); // container是包裹元素，可不传，默认画在body上,但是如果两个元素存在于容器中，而且容器可以滚动，画在body上的线条是不会跟着滚动的，所以建议传入container line.removeLine(); // 删除线条 line.resetLine(); // 假设开始或结束元素被移动到其他位置，调用此方法可重新连接两点

此应用程序在四个独立的相机图像之间执行共同配准，并在实验过程中从图像中删除对象移动。 首先，为了进行联合配准，我们利用了 MATLAB Image Processing Toolbox:trade_mark: 中的控制点配准软件。 该软件允许我们在来自参考相机的图像中选择几何特征（地标）并将它们应用到来自其他相机的图像。 为每个相机生成一个二维变换矩阵，以根据选定的地标共同配准所有相机图像。 为了去除组织运动，使用类似的方法在来自一台相机的所有帧中选择固定地标，并根据所选地标对所有帧进行联合配准。 此处理导致每个帧的变换矩阵应用于来自其他摄像机的相应帧。 最后，为了显示所有相机的单个多光谱视频，来自所有相机的同步帧使用颜色编码叠加，从而实现图像之间交互的可视化。

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HierMUD: Hierarchical Multi-task Unsupervised Domain Adaptation between Bridges for Drive-by Damage Diagnosis 通过驾驶车辆的振动响应监测桥梁，通过允许每辆车检查多座桥梁，并消除在每座桥梁上安装和维护传感器的需要，实现高效、低成本的桥梁维护。然而，许多现有的驱动式监控方法都基于有监督的学习模型，需要来自每座桥梁的大量标记数据。获取这些标记数据即使不是不可能的，也是昂贵且耗时的。此外，直接将在一座桥梁上训练的有监督学习模型应用于新桥梁，会由于不同桥梁的数据分布之间的变化而导致精度较低。此外，当我们有多个任务（例如，损伤检测、定位和量化）时，分布转移比只有一个任务更具挑战性，因为不同的任务有不同的分布转移和不同的任务难度。 为此，我们引入了HierMUD，这是第一个分层多任务无监督领域自适应框架，它将从一座桥梁学习到的损伤诊断模型转移到一座新桥梁，而无需在任何任务中使用新桥梁的任何标签。具体来说，我们的框架以对抗的方式学习分层神经网络模型，以提取对多个诊断任务有用且跨多个桥梁不变的

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两个整数之间的素数统计并进行升序降序排列 listBox1.Items.Clear(); if (radioButton1.Checked == true) { for (i = start; i <= end; i++) { b = true; for (j = 2; j 0) { listBox1.Items.Add(i.ToString()); } } if (listBox1.Items.Count == 0) { listBox1.Items.Add("这两个整数之间没有素数"); } }