WPF使用Shape实现复杂线条动画

看到巧用 CSS/SVG 实现复杂线条光效动画的文章,便也想尝试用WPF的Shape配合动画实现同样的效果。ChokCoco大佬的文章中介绍了基于SVG的线条动画效果和通过角向渐变配合 MASK 实现渐变线条两种方式。WPF中的Shape与SVG非常相似,因此这种方式也很容易实现。但WPF中仅有的两

基于胎心仪的胎儿心脏诊断神经网络

具体的软硬件实现点击 http://mcu-ai.com/ MCU-AI技术网页_MCU-AI 胎心率(FHR)对于评估胎儿的健康状况具 有重要意义。然而,基于传统的分类标准并不准确。 随着计算机信息技术的飞速发展,计算机技术对于胎 儿电子监护(EFM)中的胎心率分析至关重要。胎心率 分为正常、可疑

基于毫米波的人体跟踪和识别算法

具体的软硬件实现点击 http://mcu-ai.com/ MCU-AI技术网页_MCU-AI 准确的人类活动识别(HAR)是实现新兴的上下文感知应用程序的关键,这些应用程序需要了解和识别人类行为,例如监测独居的残疾人或老年人。传统上,HAR是通过环境传感器(例如,相机)或通过可穿戴设备(例如,具有

低开开发笔记(六): 工作台与模板样式开发

好家伙,仅仅只是实现了样式,完整功能暂未完成 完整代码已开源 https://github.com/Fattiger4399/ph-questionnaire.git 1.灵感来源 (抄袭对象) 刚开始想着随便写个低开项目练练手的,然后就写成这样了 1.1.简道云 1.2.问卷星 2.上代码

前端使用 Konva 实现可视化设计器(10)- 对齐线

前端使用 Konva 实现可视化设计器,这次实现对齐线的交互功能,单个、多个、多选都可以对齐,同时还能磁贴。

一种利用光电容积描记(PPG)信号和深度学习模型对高血压分类的新方法

具体的软硬件实现点击 http://mcu-ai.com/ MCU-AI技术网页_MCU-AI 据世界心脏联合会统计,截至 2022 年,全球有 13 亿人被诊断患有高血压,每年约有 1000 万人死于高血压。一个人有必要拥有有益于心脏健康的生活方式,以防止被诊断出患有心血管疾病(CVD)和动脉疾病

助听器降噪神经网络模型

具体的软硬件实现点击 http://mcu-ai.com/ MCU-AI技术网页_MCU-AI人工智能 本文介绍了一种用于实时语音增强的双信号变换 LSTM 网络 (DTLN),作为深度噪声抑制挑战 (DNS-Challenge) 的一部分。该方法将短时傅立叶变换 (STFT) 和学习分析和综合基础

利用pearcmd实现裸文件包含

title: 利用pearcmd实现裸文件包含 tags: [web,文件包含] categories: [CTF,web] 利用pearcmd实现裸文件包含 在 ctf 中,常常有这样一类题: 题目很简单,一般围绕一个 include 函数展开。 例: ctfshow 元旦水友赛 easy_inc

一种基于光电容积波的血压测量神经网络算法,开源、低功耗、低成本的人工智能软硬件提供者

具体的软硬件实现点击 http://mcu-ai.com/ MCU-AI技术网页_MCU-AI人工智能 心血管疾病是最严重的死亡原因之一,每年在全世界造成严重的生命损失。持续监测血压似乎是最可行的选择,但这需要一个侵入性的过程,带来了几层复杂性。这促使我们开发一种方法,通过使用光体积描记图(PPG)

一种新的基于机器学习的示波法血压估计方法,开源、低功耗、低成本的人工智能软硬件提供者

具体的软硬件实现点击 http://mcu-ai.com/ MCU-AI技术网页_MCU-AI人工智能 血压的测量和预测是心脏病患者和有心脏问题的人的一个重要条件,应该保持持续的控制。在这项研究中,基于从使用袖带的个体获得的振荡波形,振荡波形分为三个周期。第一个周期是从起点到收缩压(SBP),第二个

从零开始写 Docker(十三)---实现 mydocker rm 删除容器

本文为从零开始写 Docker 系列第十三篇,实现类似 docker rm 的功能,使得我们能够删除容器。 完整代码见:https://github.com/lixd/mydocker 欢迎 Star 推荐阅读以下文章对 docker 基本实现有一个大致认识: 核心原理:深入理解 Docker 核心

基于深度卷积神经网络的时间序列图像分类,开源、低功耗、低成本的人工智能硬件提供者

具体的软硬件实现点击 http://mcu-ai.com/ MCU-AI技术网页_MCU-AI人工智能 卷积神经网络(CNN)通过从原始数据中自动学习层次特征表示,在图像识别任务中取得了巨大成功。虽然大多数时间序列分类(TSC)文献都集中在1D信号上,但本文使用递归图(RP)将时间序列转换为2D纹理

基于改进MFCC特征和卷积递归神经网络的心音分类

具体的软硬件实现点击http://mcu-ai.com/MCU-AI技术网页_MCU-AI人工智能 心音分类在心血管疾病的早期发现中起着至关重要的作用,特别是对于小型初级卫生保健诊所。尽管近年来心音分类取得了很大进展,但其中大多数都是基于传统的分段特征和基于浅层结构的分类器。这些传统的声学表示和分类

一种光电容积波PPG 转换到心电图ECG进行房颤检测的神经网络模型

具体的软硬件实现点击 http://mcu-ai.com/ MCU-AI技术网页_MCU-AI人工智能 光电体积描记法(PPG)是一种经济有效的非侵入性技术,利用光学方法测量心脏生理学。 PPG 在健康监测领域越来越受欢迎,并用于各种商业和临床可穿戴设备。与心电图(ECG)相比,PPG 并没有提供实

前端使用 Konva 实现可视化设计器(9)- 另存为SVG

请大家动动小手,给我一个免费的 Star 吧~ 大家如果发现了 Bug,欢迎来提 Issue 哟~ github源码 gitee源码 示例地址 另存为SVG 这一章增强了另存为的能力,实现“另存为SVG”,大概是全网唯一的实例分享了吧。 灵感来源:react-konva-custom-context

使用小波分析和深度学习对心电图 (ECG) 进行分类 mcu-ai低成本方案 mcu-ai低成本方案

具体的软硬件实现点击 http://mcu-ai.com/ MCU-AI技术网页_MCU-AI人工智能 此示例说明如何使用连续小波变换 (CWT) 和深度卷积神经网络 (CNN) 对人体心电图 (ECG) 信号进行分类。 从头开始训练深度 CNN 的计算成本很高,并且需要大量的训练数据。在很多应用中

C#使用MX Component实现三菱PLC软元件数据采集的完整步骤(仿真)

前言 本文介绍了如何使用三菱提供的MX Component插件实现对三菱PLC软元件数据的读写,记录了使用计算机仿真,模拟PLC,直至完成测试的详细流程,并重点介绍了在这个过程中的易错点,供参考。 用到的软件: 1. PLC开发编程环境GX Works2,GX Works2下载链接 https://

【进阶篇】基于 Redis 实现分布式锁的全过程

这一篇文章拖了有点久,虽然在项目中使用分布式锁的频率比较高,但整理成文章发布出来还是花了一点时间。在一些移动端、用户量大的互联网项目中,经常会使用到 Redis 分布式锁作为控制访问高并发的工具。

前端使用 Konva 实现可视化设计器(8)- 预览框

请大家动动小手,给我一个免费的 Star 吧~ 大家如果发现了明显的 Bug,可以提 Issue 哟~ 这一章我们实现一个预览框,实时、可交互定位的。 github源码 gitee源码 示例地址 预览框 定位方法 移动画布,将传入 x,y 作为画布中心: // 更新中心位置 updateCenter

CRAPS赌博小游戏

游戏规则 代码实现 首先把这个规则用代码写出来 再在它基础上进行简单的可视化(主要是利用Easygui的界面) 最后查缺补漏,看看有没有什么Bug 利用pyinstaller -F -w -i xx.ico craps.py命令打包成exe文件 from random import randint