小编Dan*_*hea的帖子

这是一种易用性问题，因为我正在编写汇编代码并通过 Visual Studio Code 作为文本编辑器查看机器代码。Visual Studio Code 的设置中是否有任何位置可以将起始行号更改为零？

我使用的是 Verdaccio，它是一个用 Node.js 构建的轻量级私有 npm 代理注册表

当我将代码发布到 verdaccio 时，它总是出现错误：

日志文件关键字： 15 通知 === Tarball 详细信息 === 16 通知名称：canwin-viewer3d 16 通知版本：1.0.0 16 通知包大小：21.9 MB 16 通知解压大小：50.4 MB 16 通知 shasum：63d555be03e0c7a7b6dcdfb662d29c48b21d8c53 16通知完整性：sha512-KFz0gTPJusdfV[...]VIeII6rrcv4IA== 16 通知总文件：733 17 通知 18 http fetch PUT 413 http://localhost:4873/canwin-viewer3d 677ms 19 详细堆栈错误：413 Payload Too Large - PUT http://localhost:4873/canwin-viewer3d - 请求实体太大 19 详细堆栈位于 C:\Program Files\nodejs\node_modules\npm\node_modules\npm-registry-fetch\check-response.js:104:15 19 processTicksAndRejections 处的详细堆栈 (internal/process/task_queues.js:97:5) 20 详细 statusCode 413 21 详细 pkgid canwin-viewer3d@1.0.0 22 详细 cwd C:\work\viewer3d 23 详细 Windows_NT 10.0.18363 24 详细 argv " C:\Program …

使用 django 2.2.14 和 django-silk 3.0。只返回总时间，但查询都是0。是否django-silk或django的版本有问题？如何解决这个奇怪的问题。

Package Version Django 2.2.14 django-silk 3.0.2

丝绸展示图像

在我的 laravel 项目上安装 vue.js 并运行后npm run dev出现此错误。

我试图通过将我拥有的数据分为两个子集，将两条不同的回归线（公式：工资= beta0 + beta1 D3 + beta2支出+ beta3 *（支出* D3）+ w）绘制成一个散点图下面的代码：

salary = data$salary
spending = data$spending
D1 = data$North
D2 = data$South
D3 = data$West

subsetWest = subset(data, D3 == 1)
subsetRest = subset(data, D3 == 0)

abab = lm(salary ~ 1 + spending + 1*spending, data=subsetWest) #red line
caca = lm(salary ~ 0 + spending + 0*spending, data=subsetRest) #blue line


plot(spending,salary)

points(subsetWest$spending, subsetWest$salary, pch=25, col = "red")
points(subsetRest$spending, subsetRest$salary, pch=10, col = "blue")

abline(abab, col = "red") …

我在尝试运行js文件时遇到这个问题

通常，当您打开模态时，遮罩（即模态后面的黑色背景）会覆盖整个屏幕。如果我想在某些div中渲染黑色对话框，如下图所示，我该如何实现？（红色 div 说）我正在使用 antd modal。

我正在尝试使用 React 创建一个静态网站，但它显示此错误？

请建议一种新方法或至少一种方法，使这些方法中的任何一个都足够强大，能够以良好的速率进行检测

我有一些图像（大部分是从计算机屏幕拍摄的），其中存在来自相机或所谓的某种闪光灯。我想丢弃这些类型的图像或至少通知用户重新拍摄它。我怎么能这么做呢？

我没有足够的资源来训练深度学习分类模型，例如快速眩光检测

这是70多张图片的数据

我按顺序尝试了以下几件事：

1. 使用 OpenCVcv2.minMaxLoc函数进行明亮区域检测，但无论如何它总是返回该区域，而且对于我的图像类型来说，大多数情况下它都会失败。

2. 我找到了要删除的代码，但它在 Matlab 中

3. 这段代码使用了Clahe调整，但问题是它是删除而不是检测

4. 这个看起来很有前途，但对于我的图像类型来说不够强大

我发现的最终下面的代码是我所需要的，但有人可以帮助我使其变得健壮。例如，使用这些阈值/更改它们/或使用二值化、闭合（通过扩张增加白色区域，然后通过侵蚀去除黑色噪声），以便将这些阈值推广到所有人。

def get_image_stats(img_path):
    img = cv2.imread(img_path)
    gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    blurred = cv2.GaussianBlur(gray, (25, 25), 0)
    no_text = gray * ((gray/blurred)>0.99)                     # select background only
    no_text[no_text<10] = no_text[no_text>20].mean()           # convert black pixels to mean value
    no_bright = no_text.copy()
    no_bright[no_bright>220] = no_bright[no_bright<220].mean() # disregard bright pixels

    std = no_bright.std()
    bright = (no_text>220).sum()

    if no_text.mean()<200 and bright>8000:
        return True

以下是一些例子：

我试图在服务器中构建代码，但是当我尝试构建其时，显示以下错误 node_modules/mongoose/node_modules/mongodb/mongodb.ts34.d.ts:3288:5 - 错误 TS1005: '?' 预期的。node_modules/mongoose/node_modules/mongodb/mongodb.ts34.d.ts:4517:311 - 错误 TS1005: ';' 预期的。

包.json

    “依赖项”：{
        "@types/lodash": "^4.14.119",
        "@types/mongodb": "^4.0.7",
        "@types/npm": "^2.0.29",
        "axios": "^0.24.0",
        "bcrypt": "^5.0.1",
        "bcryptjs": "^2.4.3",
        "类验证器": "^0.9.1",
        "压缩": "^1.7.3",
        "connect-multiparty": "^2.2.0",
        "加密": "^1.0.1",
        "crypto-js": "^4.1.1",
        "dotenv": "^6.2.0",
        “枚举”：“^2.5.0”，
        "eslint-import-resolver-node": "^0.3.2",
        "express": "^4.16.4",
        "express-session": "^1.17.2",
        "fs": "0.0.1-安全",
        "头盔": "^3.15.0",
        "应用内购买": "^1.11.4",
        "ip-to-location": "^1.0.1",
        "jm-ez-l10n": "^1.0.0",
        "jm-ez-mysql": "^2.3.0",
        "jsonwebtoken": "^8.4.0",
        “方法覆盖”：“^3.0.0”，
        "时刻": "^2.29.1",
        "时刻-时区": "^0.5.25",
        "猫鼬": "^6.0.4",
        "摩根": "^1.9.1",
        "multer": "^1.4.3",
        "节点-cron": "^3.0.0",
        "node-jsencrypt": "^1.0.0",
        "node-php-password": "^0.1.2",
        "node-uuid": "^1.4.8",
        “nodemon”：“^2.0.12”，
        "nvm": …