语义分割是计算机视觉中的重大挑战之一。 最近，深度卷积神经网络（DCNN）在大多数计算机视觉任务中都取得了巨大的成功。 但是，就语义分割而言，DCNN方法仍然难以充分利用上下文信息并确定对象的精细边界。 在本文中，我们提出了一种上下文感知网络（CNet），该网络利用健壮的上下文信息来改善分割结果。 CNet具有两个重要组成部分：1）特征收集模块（FCM），其构造为通过不同的接受域提取低级上下文特征，包括纹理，布局，边界，局部和全局关系，以补充高级特征学习，以及2）名为ResGate的新颖层，开发该层是为了从FCM中选择健壮的上下文特征。 这两个组合的组件可以彻底探索上下文信息，以提高边界分割的准确性。 我们在流行的PASCAL VOC2012数据集上评估了所提出的方法，并与相关方法相比获得了有希望的性能，特别是在相似对象或复杂场景中的对象的情况下。

演示如何在 Xamarin.Forms 中创建“浮动”/“上下文”菜单的示例项目。 它仅使用库存的 Xamarin 组件，不依赖于自定义渲染器等。 要查看的重要代码位于 FloatMenu 项目下，并在 SamplePage.xaml 和 SamplePage.xaml.cs 文件之间拆分。 xaml 显示了您想要显示的几个元素的示例（例如 ListView）。 代码隐藏文件负责在正确的位置显示“菜单”（在本例中，我们选择在所选 ListView 所选项目下方显示菜单）。 那里有一个单独的 GestureRecognizer 用于关闭菜单。 如果需要，也可以通过更改呈现的“模态”框（它当​​前没有背景或任何指定的内容）以更“模态”的方式显示它。

上下文感知学习基础，包括上下文的概念，上下文计算及应用，传感器技术，上下文信息模型，安全与个人隐私等。

CE-Net：用于2D医学图像分割的上下文编码器网络

DAX指南：理解行上下文和筛选器上下文的不同对正确使用DAX是至关重要的基础。

MFC中的DC、CDC、HDC、句柄、设备上下文

林登迈耶 Lindenmayer是一个使用现代（ES6）JavaScript的库，重点是简洁的语法。 这个想法是要有一个功能强大但简单的基本功能，该功能可以通过简单地允许匿名函数作为生产程序来处理大多数用例，这使其与传统的L系统相比非常灵活。 该库还可以在某种程度上解析Aristid Lindenmayers 1990年原创的《植物的算法美》一书中定义的经典L系统语法。例如分支： []或上下文相关产品： <> 。 大多数东西都应该起作用。 我目前正在研究参数L系统支持。 如果您只想在3D和VR中使用L系统而不定义自己的绘制方法，则可以查看随附的 。 | 例子 安装 直接下载 下载最新的lindenmayer.browser.js ： 然后在您的index.html ： < script src =" lindenmayer.browser.js " > </ script

通过深入分析当前针对中文的基于同义词替换的自然语言信息隐藏算法，发现由于存在大量不完全可替换的同义词词组，经过同义词替换后可能会破坏句子的语义一致性。针对这一缺点，提出了一种改进的基于同义词替换的中文文本信息隐藏算法。该算法利用知网对同义词词组进行分类，对于不完全可替换的同义词词组，通过依存句法分析来获取同义词的上下文搭配词语，根据搭配词语判断是否进行替换。实验结果表明，该算法能有效的排除错误的同义词替换，替换的准确率达到89.1%。

1. CPU上下文切换到底是个什么东西 文章目录1. CPU上下文切换到底是个什么东西1.1. CPU上下文1.2. CPU上下文切换1.2.1. 进程上下文切换1.2.2. 线程上下文切换1.2.3. 中断上下文切换 第一节，我们了解到了平均负载是个什么东西，并且通过三个案例展示了不同场景下(cpu密集型场景,io密集型场景,大量进程场景)的平均负载升高的分析方法其中,多个进程竞争cpu的问题经常会被我们忽略;多个进程竞争cpu的时候,会发生频繁的cpu上下文切换 1.1. CPU上下文 CPU寄存器,是cpu内置的容量小,但是速度极快的存储器件.而程序计数器,是用来存储CPU正在执行的执行

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