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我想添加一個帶有一些自定義標記的地圖到我的項目。在本地主機上一切正常，但是當我將代碼發送到生產服務器時，我得到了'對不起，我們沒有按照要求的比例繪製這個區域的地圖'（或類似的東西）。這是代碼： <script type='text/javascript'> var map; var mapStart = function(){ if(GBrowserIsCompat

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node-soap - 如何在肥皂監聽器處理soap請求之前捕獲soap請求

我使用node-soap模塊在nodejs中創建了soap服務器。但是我收到一個錯誤，表明在傳入的soap xml中存在一些問題（下面列出）。 < soap log: { Fault: < { faultcode: 500, < faultstring: 'Invalid XML', < detail: 'Error: Non-whitespace before first tag.\nLine:

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LDA之前或分區

我做一個分類，我對使用LDA只是降維這個問題後降維：難道LDA的是對整個特徵矩陣應用，包括訓練和測試數據，然後（在減少數據維數之後）做特徵矩陣的劃分以提供訓練和測試集以進行分類？這是真的嗎？然後，假設我們需要在應用LDA之前劃分數據。如何使用Matlab的內部分類器（如kNN和SVM）對測試數據進行分類？

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使用filter2D（OpenCV）做Sobel算子時，平方會引入很多噪音

我試圖手動實現sobel算子。出於某種原因，操作員的水平和垂直分量似乎有良好的結果，但組合圖像有很多噪音。我注意到當我做了像（imgv ** 2）** 0.5之類的東西時，即使理想情況下也會引入大量噪音，但我應該再次獲得大致相同的圖像。有人知道這裏發生了什麼嗎？我是否應該以不同的方式組合圖像？這裏是我的代碼在Python： import cv2 import numpy as np

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放大numpy圖像並用零填充額外的空間

我正在處理一個圖像列表image_list。 image_list中的每個項目是一個具有形狀（X，Y，3）的numpy數組。 X是高度，Y是寬度，每個圖像有3個顏色通道。我想獲得所有圖像的最大寬度和高度，並調整每個圖像的大小，使得如果有額外的空間，則底部和右側將填充0。我可以做第一部分（獲得最大高度和最大寬度），但我正在努力與第二部分（調整和填充右邊和底部零區域的零）。 max_height =

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如何從文檔中獲取圖像的邊框（如MNIST手寫的字符）？

我想提取手寫字符，寫入像這樣的框。我正在提取29像素的寬度的正方形，這給我像這些圖像。正確識別字符，個別字符圖像必須非常乾淨。與此類似，我在做什麼是，計算水平和垂直投影每個圖像的。遍歷兩個數組的每個元素。如果投影值大於某個閾值，則意味着它沒有遇到邊界。它刪除邊界周圍的空白。然後在圖像中找到輪廓。如果輪廓的面積大於某個閾值。獲取邊界矩形並裁剪。但問題是，該方法並不準確。在某些情況下

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在Matlab中不使用梯度（）計算高斯（dx，dy）的一階導數

我發起我的高斯爲fspecial('gaussian', 4, 1)，我知道gradient()是獲得一階導數的非常方便的方法。有沒有反正我可以計算一階導數而不使用gradient()？我使用它用於創建Harris角點檢測器，如圖所示如教科書中的第一個步驟：計算圖像Ix和Iy的水平和垂直衍生物通過用高斯的衍生物卷積的原始圖像

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正常化爲[0,1] vs [-1,1]

我一直在使用關於使用神經網絡進行關鍵點檢測的一些教程。我注意到，對於輸入（圖像），除以255是很常見的（歸一化爲[0,1]，因爲值介於0和255之間）。但是對於目標（X/Y）座標，我已經注意到將它標準化爲[-1,1]更爲常見。任何這種差距的原因。實施例：http://danielnouri.org/notes/2014/12/17/using-convolutional-neural-nets-

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同樣的預測，所有的輸入與微調起始v3模型

我想微調2類的初始v3模型。這些是我遵循的步驟1.通過更改imagenet_data.py中的類和示例的數量，使用build_image_data.py從定製數據創建分片文件。使用了一個labelsfile.txt; 2.在flowers_data.py中相應地更改了值，並使用flowers_train.py我訓練了模型。 ;我凍結了模型並獲得了protobuf文件。 ; 4.我的輸入節點（x）需

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如何在PHP中放置新的標記谷歌地圖？

我學習使用谷歌地圖爲基本。並且想用標記創建一個簡單的應用程序來顯示經度，緯度。我應該使用Google maps API v3嗎？可以給我參考或教程？此致敬禮，謝謝。