本文将告诉大家一些笔迹算法，从用户输入的点集，即鼠标轨迹点或触摸轨迹点等，转换为一个可在界面绘制显示笔迹画面的基础数学算法。尽管本文标记的是 WPF 的笔迹算法，然而实际上本文更侧重基础数学计算，理论上可以适用于任何能够支持几何绘制的 UI 框架上，包括 UWP 或 WinUI 或 UNO 或 MA
NMS（non maximum suppression）即非极大值抑制，广泛应用于传统的特征提取和深度学习的目标检测算法中。 NMS原理是通过筛选出局部极大值得到最优解。 在2维边缘提取中体现在提取边缘轮廓后将一些梯度方向变化率较小的点筛选掉，避免造成干扰。 在三维关键点检测中也起到重要作用，筛选掉特征中非局部极值
golang pprof监控系列（2） —— memory，block，mutex 使用 大家好，我是蓝胖子。 profile的中文被翻译轮廓，对于计算机程序而言，抛开业务逻辑不谈，它的轮廓是是啥呢？不就是cpu，内存，各种阻塞开销，线程，协程概况 这些运行指标或环境。golang语言自带了工具库来
引言 在项目管理的广阔天地中，需求管理犹如一颗璀璨的明珠，它不仅是项目启动的基石，更是项目成功的关键引擎。从最初的需求收集、分析到后期的变更管理，需求管理的每一步都深刻影响着项目的进展和结果。 需求管理是项目目标和方向的指南针 一个明确、具体的需求能够清晰地描绘出项目的轮廓，为团队提供明确的工作方向
前面我们的EventBus已经弄好了，那么接下来通过EventBus来实现我们的消息推送就是自然而然的事情了。说到消息推送，很多人肯定会想到Websocket，既然我们使用Asp.net core，那么SignalR肯定是我们的首选。接下来就用SignalR来实现我们的消息实时推送。 Notific
前面基础管理的功能基本开发完了，接下来我们来优化一下开发功能，来添加EventBus功能。EventBus也是我们使用场景非常广的东西。这里我会实现一个本地的EventBus以及分布式的EventBus。分别使用MediatR和Cap来实现。 现在简单介绍一下这两者：MediatR是一个轻量级的中介
前面完成了基础管理的相关API，接下来就得做一个菜单管理了，用于对接管理后台前端界面。 设计菜单结构 菜单是一个多级结构，所以我们得设计一个树形的。包含自己上级和下级的属性。同时预留Permission用于做可选的权限限制。 namespace Wheel.Domain.Menus { ///
多语言也是我们经常能用到的东西，asp.net core中默认支持了多语言，可以使用.resx资源文件来管理多语言配置。但是在修改资源文件后，我们的应用服务无法及时更新，属实麻烦一些。我们可以通过扩展IStringLocalizer，实现我们想要的多语言配置方式，比如Json配置，PO 文件配置，E
上文已经完成了自定义授权策略，那么接下来就得完善我们的权限管理了。不然没有数据，如何鉴权~ 表设计 创建我们的表实体类： namespace Wheel.Domain.Permissions { public class PermissionGrant : Entity { public
前面我们已经弄好了用户角色这块内容，接下来就是我们的授权策略。在asp.net core中提供了自定义的授权策略方案，我们可以按照需求自定义我们的权限过滤。这里我的想法是，不需要在每个Controller或者Action打上AuthorizeAttribute，自动根据ControllerName和
在前面我们完成了应用最基础的功能支持以及数据库配置，接下来就是我们的用户角色登录等功能了，在asp.net core中原生Identity可以让我们快速完成这个功能的开发，在.NET8中，asp.net core identity支持了WebApi的注册登录。这让我们在WebApi中可以更爽快的使用
Dotnet的ORM千千万，还是喜欢用EF CORE 前面一些基础完成的差不多了，接下来可以集成数据库了，官方出品的ORM还是比较香。所以接下来就是来集成EF CORE。 安装包 首先我们需要安装一下EF CORE的NUGET包，有如下几个： Microsoft.EntityFrameworkCor
人工智能神经网络（ Artificial Neural Network，又称为ANN）是一种由人工神经元组成的网络结构，神经网络结构是所有机器学习的基本结构，换句话说，无论是深度学习还是强化学习都是基于神经网络结构进行构建。关于人工神经元，请参见：人工智能机器学习底层原理剖析,人造神经元,您一定能看
更多精彩内容，欢迎关注公众号：数量技术宅，也可添加技术宅个人微信号：sljsz01，与我交流。 二八轮动策略原理 二八轮动策略，通俗的来讲就是大小盘股的轮动策略。 其中“二”代表数量占比20%左右的大盘权重股，“八”代表数量占比80%左右的中小盘股票。如果我们仔细观察股市，经常会看到这样的现象，市场
前言 最近遇到一个需求，有几十个Excel，每个的字段都不一样，然后都差不多是第一行是表头，后面几千上万的数据，需要把这些Excel中的数据全都加入某个已经上线的Django项目 这就需要每个Excel建个表，然后一个个导入了 这样的效率太低，不能忍 所以我造了个自动生成 Model 和导入脚本的轮
再一次轮到讲自己的paper！耶，宣传一下自己的工作，顺便完成中文博客的解读 方便大家讨论。 Title Picture Reference and pictures paper: https://arxiv.org/abs/2401.16122 code: https://github.com/K
Biwen.QuickApi 项目介绍 [QuickApi("hello/world")] public class MyApi : BaseQuickApi{} 提供一种简单集成的Minimal Web Api交互模块 遵循了 REPR 设计 （Request-Endpoint-
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# 第九章 旋轮曲线（ROULETTE CURVES） > 原作：Keith Peters https://www.bit-101.com/blog/2022/11/coding-curves/ > 译者：池中物王二狗(sheldon) > 源码：github: https://github.com
Ajax是异步JavaScript和XML可用于前后端交互，在之前`《Flask 框架：运用Ajax实现数据交互》`简单实现了前后端交互，本章将通过`Ajax`轮询获取后端的数据，前台使用`echart`绘图库进行图形的生成与展示，后台通过`render_template`方法返回一串JSON数据集，前台收到后将其应用到绘图库上，实现动态监控内存利用率的这个功能。
