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敏而好学无止境
OpenCV学习图像算法
形态学滤波定义:在我们图像处理中的形态学,往往指的时数学形态学——是一门建立在格论和拓扑学基础上的图像分析学科。形态学基本操作:膨胀、腐蚀膨胀dilate介绍:膨胀就是求局部最大值的操作。从数学角度讲,膨胀就是讲图像与核进行卷积。核与图像卷积,即计算核覆盖的区域的像素点的最大值,并把这个最大值赋值给参考点指定的像素。这样会使图像中的高亮区域逐渐增长。函数调用举例:Matimage=imread("
- Day9: OpenCV学习(一)—— 图像基础
系列文章目录上一篇:Day8:Python工程化——模块、包文章目录系列文章目录前言一、安装和导入1.安装二、图像认识1.图像2.图像分类三、基础图像操作1.图像读取2.图像显示3.图像裁剪4.图形尺寸修改5.图像保存6.图像绘制7.视频捕获即显示总结前言OpenCV(OpenSourceComputerVisionLibrary)是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库。由一系列C++类和函数构成
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绝不原创的飞龙
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原文:annas-archive.org/md5/22eab741fce9c15dfad894ecf37bdd51译者:飞龙协议:CCBY-NC-SA4.0第十七章:概率预测及更多在整本书中,我们学习了生成预测的不同技术,包括一些经典方法,使用机器学习以及一些深度学习架构。但我们一直在关注一种典型的预测问题——为连续时间序列生成点预测,并且没有层级关系且历史数据足够丰富。我们之所以这样做,是因为这
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在音频设备智能化进程中,显示交互的流畅度与兼容性已成为用户体验的核心指标。传统方案中,TFT彩屏与多语言适配常面临硬件驱动冲突、功耗失控、字符显示错乱等问题。作为高通平台十年级方案商,腾泰技术在QCC系列中聚焦显示交互层的自研技术突破,形成了一套完整的软硬件协同方案。自研屏显驱动框架:从硬件适配到算法创新腾泰QCC系列的核心竞争力集中在显示交互层的全栈自研技术,其架构可通过「屏显驱动技术栈架构图」
- 深入理解设计模式:策略模式的艺术与实践
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在软件开发中,我们经常会遇到需要根据不同情况选择不同算法或行为的场景。传统的做法可能是使用大量的条件语句(if-else或switch-case),但随着需求的增加和变化,这种硬编码的方式会导致代码难以维护和扩展。策略模式(StrategyPattern)正是为了解决这类问题而诞生的一种优雅的设计模式。策略模式属于行为型设计模式,它定义了一系列算法,并将每个算法封装起来,使它们可以相互替换。这种模
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代码老y
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写给架构师、TL、全栈工程师的“踩坑地图”(零)阅读指南•不贴源码,用伪代码+流程图+决策树。•50条心法分6大篇章,可跳跃阅读。(一)脚手架与工程化8条心法1:用create-vue而不是vue-cli开启新项目,Vite冷启动300msvsWebpack30s。心法2:eslint-config-prettier+@vue/eslint-config-typescript一键集成,团队争议减少
- 嵌入式开发
王明列
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逻辑开发与软件开发,皆为高度专业化的技术领域,能在两者之间自由穿梭、解决复杂问题的工程师,凤毛麟角。然而,“精通”本身并无边界。在实际工程中,无论是算法实现、高速接口,还是雷达系统、电机控制,每一个方向都深邃如海,足以让人终身钻研。真正重要的,从来不是“掌握一切”,而是在关键问题域中,构建起可闭环的解决路径,持续迭代,稳步积累。因为:再庞大的系统,也由一个个“可掌握的知识点”组成;再高的门槛,也能
- OpenCV直线段检测算法类cv::line_descriptor::LSDDetector
村北头的码农
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操作系统:ubuntu22.04OpenCV版本:OpenCV4.9IDE:VisualStudioCode编程语言:C++11算法描述该类用于实现LSD(LineSegmentDetector)直线段检测算法。LSD是一种快速、准确的直线检测方法,能够在不依赖边缘检测的前提下直接从图像中提取出直线段。它是OpenCV的line_descriptor模块的一部分,常用于计算机视觉任务如图像拼接、S
- 分布式锁特点、以及用python3实现redis分布式锁
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在云计算时代,服务器性能直接影响应用响应速度、用户体验和运营成本。无论是高并发网站、实时数据分析还是机器学习训练,优化云服务器性能都是开发者必须掌握的核心技能。本攻略将从CPU调度、内存管理、磁盘IO三个维度,结合Linux系统特性和实际场景,提供可落地的优化方案。一、CPU性能调优:从调度策略到并行计算1.1CPU资源监控与瓶颈定位实时监控工具:top-c#动态查看进程CPU占用(按P键按CPU
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文章目录一、光流估计介绍1.光流估计的基本概念2.光流估计的原理3.光流估计的前提4.OpenCV中的光流估计算法5.参数设置与调整二、代码实现三、注意事项OpenCV中的光流估计是计算机视觉领域中的一项重要技术,它通过分析图像序列中像素点的运动,来估计物体的运动信息。以下是对OpenCV中光流估计的详细解析:一、光流估计介绍1.光流估计的基本概念光流是空间运动物体在观测成像平面上的像素运动的“瞬
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先看运行效果:importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.clusterimportKMeans#生成模拟数据(两个高斯分布的混合点集)np.random.seed(42)X1=np.random.randn(100,2)+np.array([2,2])#第一簇数据,中心在(2,2)X2=np.random.randn(100,2)
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YOLOv13_SSOD:基于超图关联增强的半监督目标检测框架项目背景随着深度学习技术的快速发展,目标检测在各个领域都取得了显著的进展。然而,现有的监督学习方法在实际应用中面临着标注数据稀缺、泛化能力不足等挑战。特别是在火灾烟雾检测、工业质检等特定场景中,获取大量高质量标注数据的成本极高。为了解决这一问题,本项目基于最新发布的YOLOv13架构,结合EfficientTeacher半监督学习框架,
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晴天学长
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大家好,我是晴天学长,这是一道国赛题,其中贪心的思想值得学习(逆向思维),写比较器也非常的实用,需要的小伙伴请自取哦!1)巧克力2).算法思路每一天都选保质期内最便宜的注意:这里一定要从最后一天开始选择,这样才可以将保质期这一条件充分利用起来我也是受了其它题解的启发:如果有保质期很长,价格很低,但你很早就吃完了,后面不得不选择昂贵的巧克力,也就是说它原本可以在很多天之后吃就行,现在却在前几天就吃了
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基于OpenMV的智能车牌识别系统:从硬件到算法的完整实现前言本文将详细介绍一个基于OpenMV微控制器的智能车牌识别系统的设计与实现。该系统集成了嵌入式视觉处理、串口通信协议、深度学习OCR识别等多种技术,实现了从图像采集到车牌识别的完整流程。系统架构概述整体设计思路该车牌识别系统采用分布式架构设计,将计算密集型任务与嵌入式控制分离:┌─────────────┐USB串口通信┌────────
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贪心算法&动态规划1贪心算法介绍贪心算法(GreedyAlgorithm)是一种在每一步选择中都采取在当前状态下最好或最优(即最有利)的选择,从而希望导致结果是全局最好或最优的算法。贪心算法通常用于解决优化问题,如最小化成本、最大化收益等。然而,贪心算法并不总是能够得到全局最优解,但它具有直观、高效、易于实现等优点,因此在许多实际问题中得到了广泛应用。基本思想贪心算法总是从问题的某一个初始解出发。
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学习内容参考卡哥代码随想录,有文字学习资料(代码随想录网站)和视频讲解(b站)2.根据身高重建队列题目力扣题目链接(opensnewwindow)假设有打乱顺序的一群人站成一个队列,数组people表示队列中一些人的属性(不一定按顺序)。每个people[i]=[hi,ki]表示第i个人的身高为hi,前面正好有ki个身高大于或等于hi的人。请你重新构造并返回输入数组people所表示的队列。返回的
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今日总结用最少数量的箭引爆气球题目链接:452.用最少数量的箭引爆气球-力扣(LeetCode)代码随想录整体思路:1、统一度量:将所有区间按照左端点进行排序:用到了二维的sort,在类中需要定义静态成员函数cmp,从小到大排列2、进行区间合并(1)如果没有气球,就是0箭(2)如果有气球,至少1箭(3)按照排序从小到大遍历,比较当前位置的左端点是否在前边位置的范围内(&a,vector&b){if
- 贪心算法(基础算法)
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1.引言ok啊,拖更这么长时间也是没有压力(doge)不说啥,直接进入正题。2.概念这个贪心算法呢,看名字就知道,不就是每个步骤都挑最好的嘛,有啥难的。这么说的话......其实确实,你如果真的能很快找出贪心策略那就可以这么说,但还是那句话,策略怎么找是个问题。讲这么多,还没讲一下定义(虽然不讲感觉也能猜出来):贪心算法就是在特定问题中每一次计算都做出最好的选择,举个例子:本蒟蒻去商店买东西,这商
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算法算法数据结构C++贪心算法
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5.2贪心算法(GreedyAlgorithm)5.2.1贪心算法的基本概念什么是贪心算法?贪心算法是一种在每一步选择中都采取当前状态下最好或最优的选择,从而希望导致结果是最好或最优的算法。生活例子:想象你在超市购物,手里有100元钱,想买尽可能多的零食。如果你采用贪心策略,你会怎么做?你可能会先选择最便宜的零食,然后是第二便宜的,以此类推,直到钱用完。这就是一种贪心策略——每次都选择当前看起来最
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目录LeetCode中国站原文原始题目题目描述示例1:示例2:提示:讲解滑动窗口的艺术:寻找无与伦比的“纯净”子数组第一部分:算法思想——可伸缩的“探索边界”1.问题的核心:找到最“值钱”的“纯净”片段2.滑动窗口:一个能屈能伸的“探索框”第二部分:代码实现——滑动窗口的“装备”完整代码展示代码精讲LeetCode中国站原文https://leetcode.cn/problems/maximum-
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力扣热题100leetcode矩阵算法c++go
本题主要考察代码能力。题目描述:题号:73给定一个mxn的矩阵,如果一个元素为0,则将其所在行和列的所有元素都设为0。请使用原地算法。解题思路:思路一:利用第一行第一列记录0算法思路:1、用2个变量记录矩阵第1行、第1列有没有02、遍历矩阵,如果遇到0则将其对应的第1行和第1列元素置03、遍历矩阵,若元素对应的第1行或第1列元素为0则将其置0时间复杂度:O(N)空间复杂度:O(1)C++//C++
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- 各表中的列名必须唯一。在表 'dbo.XXX' 中多次指定了列名 'XXX'。
bozch
.net.net mvc
在.net mvc5中,在执行某一操作的时候,出现了如下错误:
各表中的列名必须唯一。在表 'dbo.XXX' 中多次指定了列名 'XXX'。
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ApplicationContext ac = new ClassPathXmlApplicationContext("applicationContext.xml");
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- JVM 不稳定参数
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-XX 参数被称为不稳定参数,之所以这么叫是因为此类参数的设置很容易引起JVM 性能上的差异,使JVM 存在极大的不稳定性。当然这是在非合理设置的前提下,如果此类参数设置合理讲大大提高JVM 的性能及稳定性。 可以说“不稳定参数”
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1.目标:实现用户登录后,再次登录就自动登录,无需用户名和密码
2.思路:将用户的信息保存为cookie
每次用户访问网站,通过filter拦截所有请求,在filter中读取所有的cookie,如果找到了保存登录信息的cookie,那么在cookie中读取登录信息,然后直接
- centos7 安装后失去win7的引导记录
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1.使用root身份(必须)打开 /boot/grub2/grub.cfg 2.找到 ### BEGIN /etc/grub.d/30_os-prober ### 在后面添加 menuentry "Windows 7 (loader) (on /dev/sda1)" { 
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- JavaEE开源快速开发平台G4Studio_V3.2发布了
無為子
AOPoraclemysqljavaeeG4Studio
我非常高兴地宣布,今天我们最新的JavaEE开源快速开发平台G4Studio_V3.2版本已经正式发布。大家可以通过如下地址下载。
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G4Studio_V3.2版本变更日志
功能新增
(1).新增了系统右下角滑出提示窗口功能。
(2).新增了文件资源的Zip压缩和解压缩
- Oracle常用的单行函数应用技巧总结
百合不是茶
日期函数转换函数(核心)数字函数通用函数(核心)字符函数
单行函数; 字符函数,数字函数,日期函数,转换函数(核心),通用函数(核心)
一:字符函数:
.UPPER(字符串) 将字符串转为大写
.LOWER (字符串) 将字符串转为小写
.INITCAP(字符串) 将首字母大写
.LENGTH (字符串) 字符串的长度
.REPLACE(字符串,'A','_') 将字符串字符A转换成_
- Mockito异常测试实例
bijian1013
java单元测试mockito
Mockito异常测试实例:
package com.bijian.study;
import static org.mockito.Mockito.mock;
import static org.mockito.Mockito.when;
import org.junit.Assert;
import org.junit.Test;
import org.mockito.
- GA与量子恒道统计
Bill_chen
JavaScript浏览器百度Google防火墙
前一阵子,统计**网址时,Google Analytics(GA) 和量子恒道统计(也称量子统计),数据有较大的偏差,仔细找相关资料研究了下,总结如下:
为何GA和量子网站统计(量子统计前身为雅虎统计)结果不同?
首先:没有一种网站统计工具能保证百分之百的准确出现该问题可能有以下几个原因:(1)不同的统计分析系统的算法机制不同;(2)统计代码放置的位置和前后
- 【Linux命令三】Top命令
bit1129
linux命令
Linux的Top命令类似于Windows的任务管理器,可以查看当前系统的运行情况,包括CPU、内存的使用情况等。如下是一个Top命令的执行结果:
top - 21:22:04 up 1 day, 23:49, 1 user, load average: 1.10, 1.66, 1.99
Tasks: 202 total, 4 running, 198 sl
- spring四种依赖注入方式
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spring
平常的java开发中,程序员在某个类中需要依赖其它类的方法,则通常是new一个依赖类再调用类实例的方法,这种开发存在的问题是new的类实例不好统一管理,spring提出了依赖注入的思想,即依赖类不由程序员实例化,而是通过spring容器帮我们new指定实例并且将实例注入到需要该对象的类中。依赖注入的另一种说法是“控制反转”,通俗的理解是:平常我们new一个实例,这个实例的控制权是我
- angular.injector
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angular.injector
描述: 创建一个injector对象, 调用injector对象的方法可以获得angular的service, 或者用来做依赖注入. 使用方法: angular.injector(modules, [strictDi]) 参数详解: Param Type Details mod
- java-同步访问一个数组Integer[10],生产者不断地往数组放入整数1000,数组满时等待;消费者不断地将数组里面的数置零,数组空时等待
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/**
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* 同步访问一个数组Integer[10],生产者不断地往数组放入整数1000,数组满时等待;消费者不断地将数组里面的数置零,数组空时等待。
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- 使用Struts2.2.1配置
Chen.H
apachespringWebxmlstruts
Struts2.2.1 需要如下 jar包: commons-fileupload-1.2.1.jar commons-io-1.3.2.jar commons-logging-1.0.4.jar freemarker-2.3.16.jar javassist-3.7.ga.jar ognl-3.0.jar spring.jar
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- [职业与教育]青春之歌
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每个人都有自己的青春之歌............但是我要说的却不是青春...
大家如果在自己的职业生涯没有给自己以后创业留一点点机会,仅仅凭学历和人脉关系,是难以在竞争激烈的市场中生存下去的....
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在oracle连接(join)中使用using关键字
34. View the Exhibit and examine the structure of the ORDERS and ORDER_ITEMS tables.
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- NIO示例
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- C语言学习homework1
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0、 课堂练习做完
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- select in order by , mysql排序
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If i select like this:
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- 页面校验-新建项目
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- Ehcache(02)——ehcache.xml简介
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ehcache.xml文件是用来定义Ehcache的配置信息的,更准确的来说它是定义CacheManager的配置信息的。根据之前我们在《Ehcache简介》一文中对CacheManager的介绍我们知道一切Ehcache的应用都是从CacheManager开始的。在不指定配置信
- junit 4.11中三个新功能
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junit 4.11中两个新增的功能,首先是注解中可以参数化,比如
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Mac 在国外很受欢迎,尤其是在 设计/web开发/IT 人员圈子里。普通用户喜欢 Mac 可以理解,毕竟 Mac 设计美观,简单好用,没有病毒。那么为什么专业人士也对 Mac 情有独钟呢?从个人使用经验来看我想有下面几个原因:
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这一点太重要了,尤其是对开发人员,至少对于我来说很重要,这意味着Unix 下一堆好用的工具都可以随手捡到。如果你是个 wi
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位运算
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&n
- weblogic部署项目出现的一些问题(持续补充中……)
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- tomcat7性能调优(01)
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Tomcat优化: 1、最大连接数最大线程等设置
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O/R Mapping 是 Object Relational Mapping(对象关系映射)的缩写。通俗点讲,就是将对象与关系数据库绑定,用对象来表示关系数据。在O/R Mapping的世界里,有两个基本的也是重要的东东需要了解,即VO,PO。
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