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慕婉0307
opencv基础opencv人工智能计算机视觉
在数字图像处理中,噪点消除是提高图像质量的关键步骤。本文将基于OpenCV库,详细讲解五种经典的图像去噪滤波方法:均值滤波、方框滤波、高斯滤波、中值滤波和双边滤波,并通过丰富的代码示例展示它们的实际应用效果。一、图像噪点与滤波基础1.1常见图像噪声类型高斯噪声:符合正态分布的随机噪声椒盐噪声:随机出现的黑白像素点泊松噪声:光子计数噪声量化噪声:模拟信号数字化过程中产生1.2滤波方法分类滤波类型特点
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安全
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- 星际争霸多智能体挑战赛(SMAC)
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多智能体强化学习人工智能
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一、对照原则的科学逻辑1.1核心目的1.1.1区分混杂效应通过对照组设置,区分疾病自然进程、安慰剂效应、回归均值现象及非特异性效应等混杂因素,凸显干预措施的真实疗效。1.2统计本质1.2.1真实疗效计算真实疗效=(干预组终点变化-干预组基线)-(对照组终点变化-对照组基线),通过组间比较抵消共同偏倚。二、对照组的五大类型及适用场景2.1安慰剂对照2.1.1构成外观/用法相同的无活性物质。2.1.2
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本文还有配套的精品资源,点击获取简介:AEPR人像磨皮润肤美容插件是一款结合AdobeAfterEffects和Photoshop的专业图像处理工具,用于视频和图像后期制作。该插件简化了人像美容过程,提供美白、磨皮和润色功能,帮助用户获得理想的视觉美感。通过使用该插件,用户能够轻松改善肤色和皮肤质地,而高斯模糊、斑点修复和色彩平衡调整等技术则保证了皮肤质感的自然与细腻。为了实现最佳效果,用户需要遵
- 机器视觉_图像算法(六)——形状矩(Hu)
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#机器视觉_图像算法形状矩opencv
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- 基于均值偏移算法的动态目标跟踪研究
Zoiny_楠
算法均值算法目标跟踪
摘要:目标跟踪技术是计算机视觉领域中重要研究课题之一,在人类生活、军事侦察、工业生产、医疗诊断、交通管理等多方面,都有广泛的应用,研究目标跟踪对人类生活、工程应用等具有现实的指导意义。在基于视觉的目标跟踪算法中,经典的Mean-Shift算法以其理论科学有效、操作简单易实现,跟踪性能较好等优势,一直是众多学者研究的热点。可算法也存在着许多缺陷。例如目标模型中混有背景信息的干扰,给目标定位带来了偏差
- python学习记录14
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1.字符串的编码和解码不同的计算机之间在信道中传输的信息本质上是二进制数据,因此当你有一串文本需要传输给另外一台电脑时,则需要将这串文本编译为二进制类型的数据。python中的二进制数据类型称为byte类型。将字符串的str类型转变为byte类型称为字符串的编码,将byte类型转变为str类型称为字符串的解码。字符串的编码用到的是encode的方法,语法格式为:string.encode(enco
- 关于uniapp+vue2 升级 Vue3 后无法获取 query的问题
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2025开发必备(限时特惠)uni-appvue2迁移到vue3获取不到query小程序获取不到querymp获取不到路由路由参数获取url参数获取
关于uniapp+vue2升级Vue3后无法获取query的问题tag:vue3迁移、uniapp兼容性、$mp变更、vue2升级、前端坑点记录在升级公司项目的时候,从uniapp+Vue2迁移到uniapp+Vue3,想着应该是个平滑过渡,没成想,一个小小的$mp把我绊了一脚。事情是这样的项目中有这么一段代码,用于判断当前页面的路由参数:onLoad(){constscene=this.
- 软件测试从业者必备的SQL知识
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作为职场人,学一门技能是用来解决日常工作问题的,没必要从头到尾把这块知识弄透,没那么多时间。基于此,十二根据自己的经验,把软件测试从业者需要掌握的SQL知识,整理如下;只要跟着这个顺序,从头到尾执行即可。前置准备事项:1、在自己电脑上安装一个mysql数据库,文章见->虚拟机Centos下安装Mysql完整过程(图文详解)_虚拟机安装mysql-CSDN博客2、找一个mysql客户端链接工具:初学
- 高斯混合模型(Gaussian Mixture Model, GMM)
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高斯混合模型(GaussianMixtureModel,GMM)是一种概率模型,用于表示数据点由多个高斯分布(GaussianDistribution)混合生成的过程。它广泛应用于聚类分析、密度估计、图像分割、语音识别等领域,尤其适合处理非球形簇或多模态数据。以下是GMM的详细介绍:一、核心思想GMM假设数据是由多个高斯分布混合生成的,每个高斯分布代表一个簇(Cluster),并引入隐变量(Lat
- P25:LSTM实现糖尿病探索与预测
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本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客原作者:K同学啊一、相关技术1.LSTM基本概念LSTM(长短期记忆网络)是RNN(循环神经网络)的一种变体,它通过引入特殊的结构来解决传统RNN中的梯度消失和梯度爆炸问题,特别适合处理序列数据。结构组成:遗忘门:决定丢弃哪些信息,通过sigmoid函数输出0-1之间的值,表示保留或遗忘的程度。输入门:决定更新哪些信息,同样通过sigmoid函数控制更新
- 高斯混合模型GMM&K均值(十三-1)——K均值是高斯混合模型的特例
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EM算法与K均值算法的关系K均值可以看成是高斯混合模型的特例。对K均值算法与EM算法进行比较后,可以发现它们之间有很大的相似性。K均值算法将数据点硬(hard)分配到聚类中,每个数据点唯一地与一个聚类相关联,而EM算法基于后验概率进行软(soft)分配。事实上,可以从EM算法推导出K均值算法。考虑一个高斯混合模型,其中混合分量的协方差矩阵由σ2I{\sigma^2}Iσ2I给出,其中σ2{\sig
- 破局与重构:IT从业者生存困境与行业发展新生态
破局与重构:IT从业者生存困境与行业发展新生态文章目录一、技术迭代漩涡中的个体焦虑二、需求迷宫中的项目失控三、加班文化:用生命燃烧代码的可持续性困境四、质量与速度的辩证困境五、年龄歧视阴影下的职业发展天花板六、薪资与付出的价值失衡七、协作壁垒:团队智商低于个体智商之和八、技术选型的西西弗斯困境九、业务理解的技术近视症十、远程协作:打破物理边界的组织重构十一、竞争压力:行业内卷与个人突围十二、破局之
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作为刚入门3DGaussianSplatting(3DGS)的新手,你可以从以下几个方向入手,逐步掌握核心概念并参与实践:1.基础学习与工具熟悉(1)理解核心概念必读资料原论文:3DGaussianSplattingforReal-TimeRadianceFieldRendering(Kerbletal.,SIGGRAPH2023)。通俗解读:博客或视频教程(如YouTube解析)。关键点:高斯球
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一碗姜汤
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4可微分的3D高斯splatting核心目标与表示选择我们的目标是从无法线的稀疏SfM点出发,优化出一种能够实现高质量新视角合成的场景表示。为此,我们选择3D高斯作为基本图元,它兼具可微分的体表示特性和非结构化的显式表示优势,既能支持优化过程,又能实现快速渲染。高斯参数与投影模型3D高斯定义高斯由世界空间中的均值(位置)μ\muμ和协方差矩阵∑\sum∑定义,其概率密度函数为:G(x)=e−12(
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对SPM12的认识(二)四、SegmentDataChannel体积(Volumes)偏差正则化(Biasregularisation)偏差的FWHM(BiasFWHM)保存偏差校正图像(SaveBiasCorrected)Tissues组织组织概率图(Tissueprobabilitymap)高斯数(Num.Gaussians)原始组织(NativeTissue)变形组织(WarpedTissu
- 零基础学 OpenCV + Python 图像处理:手把手带你做人脸识别(附代码+典型案例)
猫头虎
#Python专栏opencvpython图像处理计算机视觉AIGCAI编程人工智能
零基础学OpenCV+Python图像处理:手把手带你做人脸识别(附代码+典型案例)关键词:opencv-python、opencv图像处理、opencv人脸识别代码python、python安装opencv库亮点提示:本文面向零基础读者,手把手教你从环境搭建到实战应用,一步步深入,让你快速掌握OpenCV+Python图像处理与人脸识别技术。文中附带完整示例代码与典型案例,可直接复制、运行与深度
- 2021-01-12
牛奶能压惊Becky
量化经验分享
Wind量化因子回测学习记录将anaconda和wind联动起来,快捷的做法:先在wind终端里面点点点,量化——修复插件——修复Python插件,就不放图了,最终小窗口都是绿色小对勾就好啦。再继续点点点,量化——API接口——Python接口,就出来了WindPy的安装教程。需要找到1.anaconda安装目录下的python.exe2.Wind安装的位置,在电脑自己的cmd里输入如下三个路径即
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皮蛋瘦肉粥_121
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- 创客匠人揭秘长红 IP 的三力模型:从 193 万发售看 IP 变现本质
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tcp/ip网络协议网络
在知识付费下半场,为何有的IP昙花一现,而张值符老师能通过创客匠人陪跑实现单场193万变现?其核心在于构建了“愿力、产品力、商业力”的三力模型。一、愿力:IP长红的底层燃料张老师“解决生死困惑”的发心,使其内容天然具备穿透力。创客匠人研究发现,明确“为谁请命”的IP,粉丝粘性比泛领域高2.6倍。某母婴IP将定位从“育儿知识”聚焦到“职场妈妈背奶困境”,内容打开率提升40%,付费转化率达行业均值的3
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内存泄漏和内存占用拆解系列专题相机图像处理android
【关注我,后续持续新增专题博文,谢谢!!!】上一篇我们讲了:这一篇我们开始讲:内存泄漏系列专题分析之二十二:句柄/文件描述符fd泄漏实例分析目录一、背景二、:句柄fd文件描述符内存泄漏分析思路2.1:闭源库libcvp2.socrash分析Camxhal异常日志2.2:内存分配失败,接着看kernelKMD日志2.3:crash的根因是拿不到fd2.4:分析getfdfail2.5:重新复现并分析
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慕婉0307
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一、边缘填充概述在图像处理中,边缘填充(BorderPadding)是一项基础而重要的技术,特别是在进行卷积操作(如滤波、边缘检测等)时,处理图像边缘像素需要用到周围的像素值。由于图像边缘的像素没有完整的邻域,因此需要通过某种方式对图像边界进行扩展。边缘填充的主要应用场景包括:图像滤波(如高斯滤波、中值滤波等)卷积神经网络(CNN)中的卷积层形态学操作(如膨胀、腐蚀)图像特征提取二、OpenCV中
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LeetCode动态规划算法
目录一、斐波那契数二、爬楼梯三、使用最小花费爬楼梯四、不同路径五、分割等和子集六、最后一块石头的重量II七、目标和八、一和零九、零钱兑换十、组合总和IV十一、完全平方数十二、单词拆分十三、打家劫舍十四、买卖股票的最佳时机十五、买卖股票的最佳时机含冷冻期十六、买卖股票的最佳时机含手续费十七、最长递增子序列十八、最长连续递增子序列十九、最长重复子数组一、斐波那契数509.斐波那契数-力扣(LeetCo
- rust的指针作为函数返回值是直接传递,还是先销毁后创建?
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返回值
这是我自己想到的问题,结果去知呼提问,还没等别人回答, 我自己就想到方法实验了。。
fn main() {
let mut a = 34;
println!("a's addr:{:p}", &a);
let p = &mut a;
println!("p's addr:{:p}", &a
- java编程思想 -- 数据的初始化
百合不是茶
java数据的初始化
1.使用构造器确保数据初始化
/*
*在ReckInitDemo类中创建Reck的对象
*/
public class ReckInitDemo {
public static void main(String[] args) {
//创建Reck对象
new Reck();
}
}
- [航天与宇宙]为什么发射和回收航天器有档期
comsci
地球的大气层中有一个时空屏蔽层,这个层次会不定时的出现,如果该时空屏蔽层出现,那么将导致外层空间进入的任何物体被摧毁,而从地面发射到太空的飞船也将被摧毁...
所以,航天发射和飞船回收都需要等待这个时空屏蔽层消失之后,再进行
&
- linux下批量替换文件内容
商人shang
linux替换
1、网络上现成的资料
格式: sed -i "s/查找字段/替换字段/g" `grep 查找字段 -rl 路径`
linux sed 批量替换多个文件中的字符串
sed -i "s/oldstring/newstring/g" `grep oldstring -rl yourdir`
例如:替换/home下所有文件中的www.admi
- 网页在线天气预报
oloz
天气预报
网页在线调用天气预报
<%@ page language="java" contentType="text/html; charset=utf-8"
pageEncoding="utf-8"%>
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 4.01 Transit
- SpringMVC和Struts2比较
杨白白
springMVC
1. 入口
spring mvc的入口是servlet,而struts2是filter(这里要指出,filter和servlet是不同的。以前认为filter是servlet的一种特殊),这样就导致了二者的机制不同,这里就牵涉到servlet和filter的区别了。
参见:http://blog.csdn.net/zs15932616453/article/details/8832343
2
- refuse copy, lazy girl!
小桔子
copy
妹妹坐船头啊啊啊啊!都打算一点点琢磨呢。文字编辑也写了基本功能了。。今天查资料,结果查到了人家写得完完整整的。我清楚的认识到:
1.那是我自己觉得写不出的高度
2.如果直接拿来用,很快就能解决问题
3.然后就是抄咩~~
4.肿么可以这样子,都不想写了今儿个,留着作参考吧!拒绝大抄特抄,慢慢一点点写!
- apache与php整合
aichenglong
php apache web
一 apache web服务器
1 apeche web服务器的安装
1)下载Apache web服务器
2)配置域名(如果需要使用要在DNS上注册)
3)测试安装访问http://localhost/验证是否安装成功
2 apache管理
1)service.msc进行图形化管理
2)命令管理,配
- Maven常用内置变量
AILIKES
maven
Built-in properties
${basedir} represents the directory containing pom.xml
${version} equivalent to ${project.version} (deprecated: ${pom.version})
Pom/Project properties
Al
- java的类和对象
百合不是茶
JAVA面向对象 类 对象
java中的类:
java是面向对象的语言,解决问题的核心就是将问题看成是一个类,使用类来解决
java使用 class 类名 来创建类 ,在Java中类名要求和构造方法,Java的文件名是一样的
创建一个A类:
class A{
}
java中的类:将某两个事物有联系的属性包装在一个类中,再通
- JS控制页面输入框为只读
bijian1013
JavaScript
在WEB应用开发当中,增、删除、改、查功能必不可少,为了减少以后维护的工作量,我们一般都只做一份页面,通过传入的参数控制其是新增、修改或者查看。而修改时需将待修改的信息从后台取到并显示出来,实际上就是查看的过程,唯一的区别是修改时,页面上所有的信息能修改,而查看页面上的信息不能修改。因此完全可以将其合并,但通过前端JS将查看页面的所有信息控制为只读,在信息量非常大时,就比较麻烦。
- AngularJS与服务器交互
bijian1013
JavaScriptAngularJS$http
对于AJAX应用(使用XMLHttpRequests)来说,向服务器发起请求的传统方式是:获取一个XMLHttpRequest对象的引用、发起请求、读取响应、检查状态码,最后处理服务端的响应。整个过程示例如下:
var xmlhttp = new XMLHttpRequest();
xmlhttp.onreadystatechange
- [Maven学习笔记八]Maven常用插件应用
bit1129
maven
常用插件及其用法位于:http://maven.apache.org/plugins/
1. Jetty server plugin
2. Dependency copy plugin
3. Surefire Test plugin
4. Uber jar plugin
1. Jetty Pl
- 【Hive六】Hive用户自定义函数(UDF)
bit1129
自定义函数
1. 什么是Hive UDF
Hive是基于Hadoop中的MapReduce,提供HQL查询的数据仓库。Hive是一个很开放的系统,很多内容都支持用户定制,包括:
文件格式:Text File,Sequence File
内存中的数据格式: Java Integer/String, Hadoop IntWritable/Text
用户提供的 map/reduce 脚本:不管什么
- 杀掉nginx进程后丢失nginx.pid,如何重新启动nginx
ronin47
nginx 重启 pid丢失
nginx进程被意外关闭,使用nginx -s reload重启时报如下错误:nginx: [error] open() “/var/run/nginx.pid” failed (2: No such file or directory)这是因为nginx进程被杀死后pid丢失了,下一次再开启nginx -s reload时无法启动解决办法:nginx -s reload 只是用来告诉运行中的ng
- UI设计中我们为什么需要设计动效
brotherlamp
UIui教程ui视频ui资料ui自学
随着国际大品牌苹果和谷歌的引领,最近越来越多的国内公司开始关注动效设计了,越来越多的团队已经意识到动效在产品用户体验中的重要性了,更多的UI设计师们也开始投身动效设计领域。
但是说到底,我们到底为什么需要动效设计?或者说我们到底需要什么样的动效?做动效设计也有段时间了,于是尝试用一些案例,从产品本身出发来说说我所思考的动效设计。
一、加强体验舒适度
嗯,就是让用户更加爽更加爽的用你的产品。
- Spring中JdbcDaoSupport的DataSource注入问题
bylijinnan
javaspring
参考以下两篇文章:
http://www.mkyong.com/spring/spring-jdbctemplate-jdbcdaosupport-examples/
http://stackoverflow.com/questions/4762229/spring-ldap-invoking-setter-methods-in-beans-configuration
Sprin
- 数据库连接池的工作原理
chicony
数据库连接池
随着信息技术的高速发展与广泛应用,数据库技术在信息技术领域中的位置越来越重要,尤其是网络应用和电子商务的迅速发展,都需要数据库技术支持动 态Web站点的运行,而传统的开发模式是:首先在主程序(如Servlet、Beans)中建立数据库连接;然后进行SQL操作,对数据库中的对象进行查 询、修改和删除等操作;最后断开数据库连接。使用这种开发模式,对
- java 关键字
CrazyMizzz
java
关键字是事先定义的,有特别意义的标识符,有时又叫保留字。对于保留字,用户只能按照系统规定的方式使用,不能自行定义。
Java中的关键字按功能主要可以分为以下几类:
(1)访问修饰符
public,private,protected
p
- Hive中的排序语法
daizj
排序hiveorder byDISTRIBUTE BYsort by
Hive中的排序语法 2014.06.22 ORDER BY
hive中的ORDER BY语句和关系数据库中的sql语法相似。他会对查询结果做全局排序,这意味着所有的数据会传送到一个Reduce任务上,这样会导致在大数量的情况下,花费大量时间。
与数据库中 ORDER BY 的区别在于在hive.mapred.mode = strict模式下,必须指定 limit 否则执行会报错。
- 单态设计模式
dcj3sjt126com
设计模式
单例模式(Singleton)用于为一个类生成一个唯一的对象。最常用的地方是数据库连接。 使用单例模式生成一个对象后,该对象可以被其它众多对象所使用。
<?phpclass Example{ // 保存类实例在此属性中 private static&
- svn locked
dcj3sjt126com
Lock
post-commit hook failed (exit code 1) with output:
svn: E155004: Working copy 'D:\xx\xxx' locked
svn: E200031: sqlite: attempt to write a readonly database
svn: E200031: sqlite: attempt to write a
- ARM寄存器学习
e200702084
数据结构C++cC#F#
无论是学习哪一种处理器,首先需要明确的就是这种处理器的寄存器以及工作模式。
ARM有37个寄存器,其中31个通用寄存器,6个状态寄存器。
1、不分组寄存器(R0-R7)
不分组也就是说说,在所有的处理器模式下指的都时同一物理寄存器。在异常中断造成处理器模式切换时,由于不同的处理器模式使用一个名字相同的物理寄存器,就是
- 常用编码资料
gengzg
编码
List<UserInfo> list=GetUserS.GetUserList(11);
String json=JSON.toJSONString(list);
HashMap<Object,Object> hs=new HashMap<Object, Object>();
for(int i=0;i<10;i++)
{
- 进程 vs. 线程
hongtoushizi
线程linux进程
我们介绍了多进程和多线程,这是实现多任务最常用的两种方式。现在,我们来讨论一下这两种方式的优缺点。
首先,要实现多任务,通常我们会设计Master-Worker模式,Master负责分配任务,Worker负责执行任务,因此,多任务环境下,通常是一个Master,多个Worker。
如果用多进程实现Master-Worker,主进程就是Master,其他进程就是Worker。
如果用多线程实现
- Linux定时Job:crontab -e 与 /etc/crontab 的区别
Josh_Persistence
linuxcrontab
一、linux中的crotab中的指定的时间只有5个部分:* * * * *
分别表示:分钟,小时,日,月,星期,具体说来:
第一段 代表分钟 0—59
第二段 代表小时 0—23
第三段 代表日期 1—31
第四段 代表月份 1—12
第五段 代表星期几,0代表星期日 0—6
如:
*/1 * * * * 每分钟执行一次。
*
- KMP算法详解
hm4123660
数据结构C++算法字符串KMP
字符串模式匹配我们相信大家都有遇过,然而我们也习惯用简单匹配法(即Brute-Force算法),其基本思路就是一个个逐一对比下去,这也是我们大家熟知的方法,然而这种算法的效率并不高,但利于理解。
假设主串s="ababcabcacbab",模式串为t="
- 枚举类型的单例模式
zhb8015
单例模式
E.编写一个包含单个元素的枚举类型[极推荐]。代码如下:
public enum MaYun {himself; //定义一个枚举的元素,就代表MaYun的一个实例private String anotherField;MaYun() {//MaYun诞生要做的事情//这个方法也可以去掉。将构造时候需要做的事情放在instance赋值的时候:/** himself = MaYun() {*
- Kafka+Storm+HDFS
ssydxa219
storm
cd /myhome/usr/stormbin/storm nimbus &bin/storm supervisor &bin/storm ui &Kafka+Storm+HDFS整合实践kafka_2.9.2-0.8.1.1.tgzapache-storm-0.9.2-incubating.tar.gzKafka安装配置我们使用3台机器搭建Kafk
- Java获取本地服务器的IP
中华好儿孙
javaWeb获取服务器ip地址
System.out.println("getRequestURL:"+request.getRequestURL());
System.out.println("getLocalAddr:"+request.getLocalAddr());
System.out.println("getLocalPort:&quo