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OneLotus 协同办公平台系统更新 V2.20

2019-11-27 版本简要说明(V2.22) 主要是对BI数据可视化模块做了大量升级完善,详细内容参看官网 升级初衷 做项目时经常会遇见大量统计查询页面,做BI模块就是为了要解决这一问题,尽量不再为不同得统计查询页面耗费精力 更新内容 更改登录页背景图片 模块管理部分新增了模块对应菜单Icon得管理 修复系统管理模块无法批量导入用户得Bug 自定义表单模块表单模板更新时会自动提示是否更新表单 BI可视化模块 数据集编辑页面增加时间字段解析功能,支持按照年,月份,天来解析时间,利于统计 BI模块增加了Mysql,SQLServer支持 图表组件集成V-chart模块,支持图形包含饼图,线图,折线图,柱状图,漏斗,横柱图,雷达图 升级了看板组件 升级了表格组件,支持分页表格,自带导出 支持排序,自定义过滤,数据展示组件可以绑定查询组件 组件支持的数据源包含动态数据源,API,静态数据源,存储过程

开放下载!从RCNN到SSD,这应该是最全的一份目标检测算法盘点

导读:从简单的图像分类到3D姿势识别,计算机视觉从来不缺乏有趣的问题和挑战。通过肉眼我们可以检测出一张宠物照中的猫和狗,可以识别出梵高作品《星夜》中的星星和月亮,那如何通过算法赋予机器“看”的智能,就是我们接下来要讲的。 本文首先会介绍目标检测的概念,然后介绍一种简化了的目标检测问题——定位 + 分类以及它存在的问题,最后由浅入深逐步进入到目标检测常用的模型及方法,如 Faster R-CNN、SSD 等。这个过程中 会涉及很多细节的概念和知识点,具体的技术讲解请下载下方电子书详阅。 戳此处立即下载电子书 书中精彩干货集合 **1、目标检测常用的模型及方法1.1R-CNN**学者们在这个方向做了很多研究,比较有名的是 selective search 方法,具体方法这里不做详细说明,感兴趣的读者可以看关于 selective search 的论文。大家只要知道这是一种从图片中选出潜在物体候选框(Regions of Interest,ROI)的方 法即可。有了获取 ROI 的方法,接下来就可以通过分类和合并的方法来获取最终的 目标检测结果。基于这个思路有了下面的 R-CNN 方法。 选...

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