opencv自适应阈值二值化函数adaptiveThreshold详解

智慧水库信息化系统建设产品需求文档V2.0 小赖同学啊 test Technology Precious 物联网
智慧水库信息化系统建设产品需求文档1.引言1.1文档目的本文档旨在明确智慧水库信息化系统的建设需求，为系统设计、开发和实施提供全面依据，确保系统功能满足水库管理业务需求，提升水库管理的智能化水平和决策效率。1.2背景介绍传统水库管理面临数据采集不及时、分析手段有限、决策依赖经验等问题，难以应对复杂多变的水文情势和日益增长的管理需求。随着物联网、大数据、人工智能等技术的发展，智慧水库建设成为必然趋势
OpenCV中常用特征提取算法（SURF、ORB、SIFT和AKAZE）用法示例（C++和Python）点云SLAM 图形图像处理 opencv 算法 ORB算法 SIFT算法 SURF算法 AKAZE算法计算机视觉
OpenCV中提供了多种常用的特征提取算法，广泛应用于图像匹配、拼接、SLAM、物体识别等任务。以下是OpenCV中几个主流特征提取算法的用法总结与代码示例，涵盖C++和Python两个版本。常用特征提取算法列表算法特点是否需额外模块SIFT（尺度不变特征）稳定性强、可旋转缩放xfeatures2d模块SURF（加速稳健特征）快速但专利保护xfeatures2d模块ORB（OrientedFAST
黄仁勋链博会演讲实录：脱掉皮衣，穿上唐装，中文开场
黄仁勋一度尝试用中文开场，他说，“我在美国长大，学到了很多汉语。”他表示，像DeepSeek、阿里巴巴、MiniMax、百度，他们开发的产品都是世界级的，推动了全球人工智能的发展。中国的开源AI是全球进步的催化剂，以至于全世界各个行业都有机会加入到AI革命当中。7月16日，黄仁勋身着唐装出席了第三届链博会，在此之前，他身着标志性皮衣出席多个场合活动。在此之前，英伟达官宣获得H20芯片对华的出口许可
OpenCV学习（二）-二维、三维识别香蕉可乐荷包蛋 #OpenCV opencv 学习人工智能
OpenCV是一个功能强大的计算机视觉库，可以用于识别和处理二维图像和三维图像。以下是关于二维图像和三维图像识别的基础知识和示例代码。1.二维图像识别二维图像识别通常包括图像分类、对象检测、特征提取等任务。以下是一些常见的操作：1.1图像分类使用预训练模型对图像进行分类，例如使用深度学习模型（如ResNet、MobileNet等）。importcv2#加载预训练的深度学习模型net=cv2.dnn
【AI 赋能：Python 人工智能应用实战】5. 梯度下降家族：SGD/Adam优化器对比实验与选择策略 AI_DL_CODE 人工智能 python 梯度下降优化器 SGD Adam PyTorch
摘要：本文系统解析梯度下降优化器的核心原理与演进脉络，构建从理论到实战的完整知识体系。理论部分梳理优化器发展里程碑，从1951年的SGD到2018年的AdamW，揭示技术迭代逻辑；通过数学公式对比SGD、Momentum、Adam等核心算法的更新机制，解析动量加速、自适应学习率的创新点。结合损失曲面分析，阐释Momentum如何逃离鞍点、Adam如何处理悬崖梯度。实战模块基于PyTorch在MNI
【人工智能之深度学习】6. 卷积核工作原理：从边缘检测到特征抽象的逐层演进（附可视化工具与行业实战代码） AI_DL_CODE 人工智能深度学习卷积核特征提取卷积神经网络边缘检测特征可视化
摘要：卷积核是卷积神经网络（CNN）的核心组件，其通过局部感受野与参数共享机制实现高效特征提取。本文从数学本质出发，揭示卷积操作的空域-频域对偶性：空域卷积等价于频域乘积（F{f∗g}=F{f}⋅F{g}F\{f*g\}=F\{f\}⋅F\{g\}F{f∗g}=F{f}⋅F{g}），解释边缘检测核（Sobel、Laplacian）的频域响应特性。通过特征可视化实验表明，CNN特征呈现逐层抽象规律：
颠覆未来：创新代码引领人工智能与量子计算深度融合金枝玉叶9 程序员知识储备1 程序员知识储备2 程序员知识储备3 人工智能量子计算
摘要在信息时代飞速演进的背景下，人工智能与量子计算正以前所未有的速度互相融合，推动着科技边界的不断拓展。本文回顾了经典算法的智慧，展示了前沿深度学习模型的构建，并通过量子电路设计探讨了创新代码的可能性，为探索未来科技变革提供了全新视角。1.引言当前，科技创新正处于高速迭代的关键阶段，传统计算方法与新型技术的交汇处正成为研究热点。人工智能的发展已渗透到各行各业，而量子计算的崛起则为解决复杂计算问题提
【大模型】结构化提示词：让AI高效完成复杂任务的“编程语言” JosieBook AI/大数据/云计算人工智能
文章目录前言：提示词一、不同提示词写作方法对比进阶技巧对比表实战组合策略二、三板斧：精准撰写提示词的黄金法则角色设定：为AI精准定位任务描述：明确行动指南输出要求：规范成果呈现三、魔法棒：零基础也能用的“AI需求翻译机”四、结构化：把提示词写成“可插拔的乐高”五、分治法：把“庞然大物”拆成可并行的小任务前言：提示词在人工智能时代，提示词（Prompt）已成为连接人类意图与AI能力的核心媒介。优质的
数字图像处理（三：图像如果当作矩阵，那加减乘除处理了矩阵，那图像咋变）：从LED冬奥会、奥运会及春晚等等大屏，到手机小屏，快来挖一挖里面都有什么
数字图像处理（三）一、（准备工作：咋玩，用什么玩具）图像以矩阵形式存储，那矩阵一变、图像立刻跟着变？1.Python+JupyterNotebook/Lab+库(NumPy,OpenCV,Matplotlib,scikit-image)2.MATLAB+ImageProcessingToolbox3.JavaScript+HTML5Canvas+浏览器4.专业的图像处理软件(带脚本/插件功能)二、
人工智能视频分析系统人员离岗报警设计方案 liuhu21 人工智能云计算运维
一、方案概述近几年安防监控技术不断的进步，特别是在人工智能推出之后。安防监控系统结合人工智能算法做到了许多以前无法做到的事情。就比如我们今天要说的离岗检测报警监控系统。以前我们只能通过人工值守监控室的方式，通过人的判断去观看现场人员在岗情况。如今有了离岗检测监控系统，系统可以自动监测现场人员是否在岗、离岗时间以及离岗人数等等。这样，大大减少了监控室值班人员的工作量，同时相较人工监管提升了工作效率。
AI新纪元：2025年深度学习技术突破与行业应用全景像素笔记杂谈人工智能深度学习 ai 自动驾驶工业数字化转型未来趋势技术创新
2025年，人工智能技术迎来爆发式增长，大模型、生成式AI和多模态技术持续突破，人形机器人量产元年正式开启，自动驾驶商业化进程加速，工业数字化转型全面铺开。这些进展不仅重塑了技术边界，更在多个行业创造了实际价值，推动AI从实验室走向产业化。本文将深入剖析2025年深度学习与AI领域的核心技术突破、行业应用案例及未来发展趋势，为技术从业者提供全面视角。一、深度学习核心技术突破：大模型、生成式AI与多
三篇AAAI顶级论文带你一键搞懂多模态！
关注gongzhonghao【计算机sci论文精选】！拿捏更多顶会顶刊发文资讯随着人工智能技术的飞速发展，多模态学习逐渐成为研究热点。多模态技术能够整合文本、图像、语音等多种模态的信息，为人工智能的应用带来了更丰富的语义理解和更强大的交互能力。此外，多模态技术在视频和语言任务中的应用也取得了显著进展。这些技术不仅提升了模型的性能，还为人工智能在更多领域的应用提供了新的可能性。今天小图给大家精选3篇
新手向:基于 Python 的简易视频剪辑工具
在数字媒体时代，视频创作已成为大众表达的重要形式，从个人vlog制作到企业宣传视频，视频内容的需求呈现爆发式增长。传统专业软件如AdobePremierePro虽功能强大，提供完整的非线性编辑系统，但存在学习曲线陡峭（新手通常需要数周系统学习）、资源占用高（最低配置要求8GB内存）、授权费用昂贵（订阅价约20美元/月）等痛点。相比之下，Python凭借其丰富的多媒体库生态系统（如OpenCV、Mo
进阶向:基于Python的智能客服系统设计与实现
智能客服系统开发指南系统概述智能客服系统是人工智能领域的重要应用，它通过自然语言处理(NLP)和机器学习技术自动化处理用户查询，显著提升客户服务效率和响应速度。基于Python的实现方案因其丰富的生态系统（如NLTK、spaCy、Transformers等库）、跨平台兼容性以及易于集成的特点，成为开发智能客服系统的首选。系统架构系统核心包括两个主要功能模块：1.API集成模块负责连接各类外部服务，
计算机视觉产品推荐,个性化推荐:人工智能中的计算机视觉、NLP自然语言处理和个性化推荐系统哪个前景更好一些？...
这个问题直接回答的话可能还是有着很强的个人观点，所以不如先向你介绍一些这几个领域目前的研究现状和应用情况(不再具体介绍其中原理)你自己可以斟酌一下哪方面更适合自己个性化推荐。一．所谓计算机视觉，是指使用计算机及相关设备对生物视觉的一种模拟个性化推荐。它的主要任务就是通过对采集的图片或视频进行处理以获得相应场景的三维信息，就像人类和许多其他类生物每天所做的那样[1]。现在人工智能的计算机视觉主要研究
AI如何塑造下一代网络安全防御体系 weishi122 web安全人工智能网络人工智能网络安全威胁检测行为分析漏洞挖掘
AI如何塑造下一代网络安全防御体系随着网络威胁日益复杂化，传统安全措施已难以应对。人工智能(AI)正通过创新解决方案重塑网络安全格局。本文将探讨AI如何推动网络安全革命，并分析实施过程中的关键挑战。日益严峻的威胁形势到2025年，网络犯罪预计将造成全球10.5万亿美元损失。传统防御手段已无法应对快速演变的威胁，这正是AI发挥关键作用的领域。人工智能：新一代数字卫士AI能实时分析海量数据，在威胁发生
河道污染难溯源？3步搭建陌讯实时目标检测系统 2501_92472966 目标检测人工智能计算机视觉算法视觉检测
开篇痛点「凌晨3点水泵房渗漏报警，运维人员冒雨排查却是一场误判」——这是某水务企业技术总监向我吐槽的真实案例。在智慧水务场景中，传统视觉算法面临三大死穴：水体反光干扰、微小目标漏检、边缘设备算力受限。尤其当暴雨导致水体浑浊时，OpenCV边缘检测的误报率可达35%以上。技术解析：陌讯多模态融合架构为解决复杂环境泛化问题，陌讯视觉算法提出FMT-Net（FusionMultimodalTransfo
基于深度学习的目标检测：从基础到实践 Blossom.118 机器学习与人工智能深度学习目标检测人工智能音视频语音识别计算机视觉机器学习
前言目标检测（ObjectDetection）是计算机视觉领域中的一个核心任务，其目标是在图像中定位和识别多个对象的类别和位置。近年来，深度学习技术，尤其是卷积神经网络（CNN），在目标检测任务中取得了显著进展。本文将详细介绍如何使用深度学习技术构建目标检测模型，从理论基础到代码实现，带你一步步掌握目标检测的完整流程。一、目标检测的基本概念（一）目标检测的定义目标检测是指在图像中识别和定位多个对象
“显著性”（Saliency）是计算机视觉中的一个重要概念，主要指的是图像或视频中最吸引人注意力的区域或对象步步咏凉天计算机视觉人工智能
“显著性”（Saliency）是计算机视觉中的一个重要概念，主要指的是图像或视频中最吸引人注意力的区域或对象。它模拟的是人类视觉系统对视觉场景中“显著”区域的感知能力。显著性可以用于图像理解、目标检测、图像压缩、图像分割等多个任务。下面是对显著性在计算机视觉中的几个关键方面的解释：一、显著性检测（SaliencyDetection）显著性检测的目标是预测图像中最能吸引人注意的区域，通常输出一个与输
【国内超大型智能算力中心建设白皮书 2024】 AI大模型 lose and dream 人工智能开源 git 开源软件 github gitlab 开放原子
文末有福利！智算中心建设通过领先的体系架构设计，以算力基建化为主体、以算法基建化为引领、以服务智件化为依托，以设施绿色化为支撑，从基建、硬件、软件、算法、服务等全环节开展关键技术落地与应用。一、体系架构（一）总体架构图8智算中心总体架构智能算力中心建设白皮书，重点围绕基础、支撑、功能和目标四大部分，创新性地提出了智算中心总体架构。其中，基础部分是支撑智算中心建设与应用的先进人工智能理论和计算架构；
高并发解决方案：SpringBoot+Redis分布式缓存实战 fanxbl957 Web 缓存 spring boot redis
博主介绍：Java、Python、js全栈开发“多面手”，精通多种编程语言和技术，痴迷于人工智能领域。秉持着对技术的热爱与执着，持续探索创新，愿在此分享交流和学习，与大家共进步。DeepSeek-行业融合之万象视界(附实战案例详解100+)全栈开发环境搭建运行攻略：多语言一站式指南(环境搭建+运行+调试+发布+保姆级详解)感兴趣的可以先收藏起来，希望帮助更多的人高并发解决方案：SpringBoot
SpringBoot缓存技术全解析：Redis+Caffeine二级缓存架构 fanxbl957 Web 缓存 spring boot redis
博主介绍：Java、Python、js全栈开发“多面手”，精通多种编程语言和技术，痴迷于人工智能领域。秉持着对技术的热爱与执着，持续探索创新，愿在此分享交流和学习，与大家共进步。DeepSeek-行业融合之万象视界(附实战案例详解100+)全栈开发环境搭建运行攻略：多语言一站式指南(环境搭建+运行+调试+发布+保姆级详解)感兴趣的可以先收藏起来，希望帮助更多的人SpringBoot缓存技术全解析：
米信使股票群诈骗真相！郑洪盛国浩盟国一带一路项目就是资金盘不要被骗了！不成功不收费
讲述:郑洪盛国浩盟国慈善投票被骗无法出金真相！套路太深教你该如何避！！骗子引诱人上当方式很简单：先给你一点甜头尝尝，一开始入金能正常提现，也能赚一点，但当投入更多钱时，你发现你的运气开始变差了。所以，荐股类骗局最大的迷惑性是：给受害人一种假象，你是投资亏损的，而不是被骗的！广大市民对此要提高警惕，如果是还没有投资，千万不要抱有侥幸心理，一定要及时远离！一定不要打草惊蛇低碳项目数字体育，人工智能ai
实现大语言模型与应用的无缝对接 meslog 技术分享语言模型 microsoft 人工智能
在当今人工智能快速发展的时代，大语言模型（LLMs）已经成为众多应用的核心驱动力。然而，如何让这些强大的模型与各种数据源和工具进行有效集成，仍然是一个挑战。ModelContextProtocol（MCP）正是为解决这一问题而设计的开放协议，它标准化了应用程序如何向大语言模型提供上下文信息。本文将介绍MCP的基本概念，并通过C#SDK展示如何实现客户端和服务器端的交互。什么是MCP？ModelCo
解决引入TransXNet模块后显存爆炸问题的全面指南 pk_xz123456 算法大数据 python 机器人数据挖掘深度学习
解决引入TransXNet模块后显存爆炸问题的全面指南前些天发现了一个巨牛的人工智能学习网站，通俗易懂，风趣幽默，忍不住分享一下给大家。点击跳转到网站。1.问题背景与现状分析1.1MF-PSN和TransXNet项目概述MF-PSN（Multi-FeaturePyramidStereoNetwork）是一个基于金字塔特征的多特征立体匹配网络，它通过构建多层次的特征金字塔来处理不同尺度的立体匹配问题
人工智能时代下的数据新职业：新兴工作岗位版图研究司南锤 economics 人工智能
目录摘要第一章：AI驱动的数据价值链重构1.1从“沉睡金矿”到“流动的血液”：数据作为核心经济资产的激活1.2知识的新经济学：零边际成本革命1.3AI作为新的“操作系统”：重塑产业竞争格局第二章：基石层：数据准备与质量保障中的角色2.1数据标注与标签领导力：数据标注经理/主管2.2“地面真实”的守护者：AI数据质量专家第三章：技术核心层：构建AI与机器学习全生命周期的工程角色3.1AI生产线架构师
【机器学习】探索未来科技的前沿：人工智能、机器学习与大模型 AIGC零基础入门小白 AI大模型大模型教程人工智能机器学习科技 AI大模型 AIGC AI教程大模型教程
文章目录引言一、人工智能：从概念到现实1.1人工智能的定义1.2人工智能的发展历史1.3人工智能的分类1.4人工智能的应用二、机器学习：人工智能的核心技术2.1机器学习的定义2.2机器学习的分类2.3机器学习的实现原理2.4机器学习的应用2.5机器学习的示例代码2.6解释代码三、大模型：推动AI前沿发展的关键技术3.1大模型的定义3.2大模型的发展历程3.3深度学习与神经网络3.4大模型的优势与挑
现代人工智能综合分类：大模型时代的架构、模态与生态系统司南锤 economics 人工智能分类数据挖掘
目录引言：人工智能的第四次浪潮与新分类的必要性第一节：大型模型范式的基础支柱1.1规模化假说：算力、数据与算法的三位一体1.2“涌现能力”之谜：当“更多”变为“不同”1.3自监督学习（SSL）革命第二节：大型模型的技术分类学2.1Transformer：现代人工智能的架构基石2.2架构分化：一种功能性分类2.3提升效率与规模：专家混合模型（MoE）2.4超越Transformer：下一代架构的探索
基于YOLOv8的火灾智能检测系统设计与实现斟的是酒中桃深度学习人工智能 pyqt yolo
在各类安全事故中，火灾因其突发性强、破坏力大，一直是威胁人们生命财产安全的重大隐患。传统的火灾检测方式多依赖烟雾传感器、温度传感器等，存在响应滞后、易受环境干扰等问题。随着深度学习技术的飞速发展，基于计算机视觉的火灾检测方法凭借其实时性强、检测范围广等优势，逐渐成为研究热点。本文将简单介绍一款基于深度学习的火灾智能检测系统的设计与实现过程。一、系统整体设计本火灾智能检测系统旨在通过深度学习技术实现
人工智能入门指南：从基础概念到实际应用
前些天发现了一个巨牛的人工智能学习网站，通俗易懂，风趣幽默，忍不住分享一下给大家。点击跳转到网站。https://www.captainbed.cn/north文章目录1.**人工智能的基本概念**1.1什么是人工智能？1.2人工智能的分类2.**人工智能的核心技术**2.1机器学习（MachineLearning）2.1.1机器学习的类型2.1.2机器学习流程2.2深度学习（DeepLearni
mysql主从数据同步林鹤霄 mysql主从数据同步
配置mysql5.5主从服务器(转) 教程开始：一、安装MySQL 说明：在两台MySQL服务器192.168.21.169和192.168.21.168上分别进行如下操作，安装MySQL 5.5.22 二、配置MySQL主服务器（192.168.21.169）mysql -uroot -p &nb
oracle学习笔记 caoyong oracle
1、ORACLE的安装 a>、ORACLE的版本 8i,9i : i是internet 10g,11g : grid (网格) 12c : cloud (云计算) b>、10g不支持win7 &
数据库，SQL零基础入门天子之骄 sql 数据库入门基本术语
数据库，SQL零基础入门做网站肯定离不开数据库，本人之前没怎么具体接触SQL，这几天起早贪黑得各种入门，恶补脑洞。一些具体的知识点，可以让小白不再迷茫的术语，拿来与大家分享。数据库，永久数据的一个或多个大型结构化集合，通常与更新和查询数据的软件相关
pom.xml 一炮送你回车库 pom.xml
1、一级元素dependencies是可以被子项目继承的 2、一级元素dependencyManagement是定义该项目群里jar包版本号的，通常和一级元素properties一起使用，既然有继承，也肯定有一级元素modules来定义子元素 3、父项目里的一级元素<modules> <module>lcas-admin-war</module> <
sql查地区省市县 3213213333332132 sql mysql
-- db_yhm_city SELECT * FROM db_yhm_city WHERE class_parent_id = 1 -- 海南 class_id = 9 港、奥、台 class_id = 33、34、35 SELECT * FROM db_yhm_city WHERE class_parent_id =169 SELECT d1.cla
关于监听器那些让人头疼的事宝剑锋梅花香画图板监听器鼠标监听器
本人初学JAVA，对于界面开发我只能说有点蛋疼，用JAVA来做界面的话确实需要一定的耐心（不使用插件，就算使用插件的话也没好多少）既然Java提供了界面开发，老师又要求做，只能硬着头皮上啦。但是监听器还真是个难懂的地方，我是上了几次课才略微搞懂了些。
JAVA的遍历MAP darkranger map
Java Map遍历方式的选择 1. 阐述　　对于Java中Map的遍历方式，很多文章都推荐使用entrySet，认为其比keySet的效率高很多。理由是：entrySet方法一次拿到所有key和value的集合；而keySet拿到的只是key的集合，针对每个key，都要去Map中额外查找一次value，从而降低了总体效率。那么实际情况如何呢？　　为了解遍历性能的真实差距，包括在遍历ke
POJ 2312 Battle City 优先多列+bfs aijuans 搜索
来源：http://poj.org/problem?id=2312 题意：题目背景就是小时候玩的坦克大战，求从起点到终点最少需要多少步。已知S和R是不能走得，E是空的，可以走，B是砖，只有打掉后才可以通过。思路：很容易看出来这是一道广搜的题目，但是因为走E和走B所需要的时间不一样，因此不能用普通的队列存点。因为对于走B来说，要先打掉砖才能通过，所以我们可以理解为走B需要两步，而走E是指需要1
Hibernate与Jpa的关系，终于弄懂 avords java Hibernate 数据库 jpa
我知道Jpa是一种规范，而Hibernate是它的一种实现。除了Hibernate，还有EclipseLink(曾经的toplink)，OpenJPA等可供选择，所以使用Jpa的一个好处是，可以更换实现而不必改动太多代码。在play中定义Model时，使用的是jpa的annotations，比如javax.persistence.Entity, Table, Column, OneToMany
酸爽的console.log bee1314 console
在前端的开发中，console.log那是开发必备啊，简直直观。通过写小函数，组合大功能。更容易测试。但是在打版本时，就要删除console.log，打完版本进入开发状态又要添加，真不够爽。重复劳动太多。所以可以做些简单地封装，方便开发和上线。 /** * log.js hufeng * The safe wrapper for `console.xxx` functions *
哈佛教授：穷人和过于忙碌的人有一个共同思维特质 bijian1013 时间管理励志人生穷人过于忙碌
一个跨学科团队今年完成了一项对资源稀缺状况下人的思维方式的研究，结论是：穷人和过于忙碌的人有一个共同思维特质，即注意力被稀缺资源过分占据，引起认知和判断力的全面下降。这项研究是心理学、行为经济学和政策研究学者协作的典范。　　这个研究源于穆来纳森对自己拖延症的憎恨。他7岁从印度移民美国，很快就如鱼得水，哈佛毕业
other operate 征客丶 OS osx
一、Mac Finder 设置排序方式，预览栏在显示－》查看显示选项中二、有时预览显示时，卡死在那，有可能是一些临时文件夹被删除了，如：/private/tmp[有待验证] -------------------------------------------------------------------- 若有其他凝问或文中有错误，请及时向我指出，我好及时改正，同时也让我们一
【Scala五】分析Spark源代码总结的Scala语法三 bit1129 scala
1. If语句作为表达式 val properties = if (jobIdToActiveJob.contains(jobId)) { jobIdToActiveJob(stage.jobId).properties } else { // this stage will be assigned to "default" po
ZooKeeper 入门 BlueSkator 中间件 zk
ZooKeeper是一个高可用的分布式数据管理与系统协调框架。基于对Paxos算法的实现，使该框架保证了分布式环境中数据的强一致性，也正是基于这样的特性，使得ZooKeeper解决很多分布式问题。网上对ZK的应用场景也有不少介绍，本文将结合作者身边的项目例子，系统地对ZK的应用场景进行一个分门归类的介绍。值得注意的是，ZK并非天生就是为这些应用场景设计的，都是后来众多开发者根据其框架的特性，利
MySQL取得当前时间的函数是什么格式化日期的函数是什么 BreakingBad mysql Date
取得当前时间用 now() 就行。在数据库中格式化时间用DATE_FORMA T(date, format) . 根据格式串format 格式化日期或日期和时间值date，返回结果串。可用DATE_FORMAT( ) 来格式化DATE 或DATETIME 值，以便得到所希望的格式。根据format字符串格式化date值: %S, %s 两位数字形式的秒（ 00,01,
读《研磨设计模式》-代码笔记-组合模式 bylijinnan java 设计模式
声明：本文只为方便我个人查阅和理解，详细的分析以及源代码请移步原作者的博客http://chjavach.iteye.com/ import java.util.ArrayList; import java.util.List; abstract class Component { public abstract void printStruct(Str
4_JAVA+Oracle面试题(有答案) chenke oracle
基础测试题卷面上不能出现任何的涂写文字，所有的答案要求写在答题纸上，考卷不得带走。选择题 1、 What will happen when you attempt to compile and run the following code? （3） public class Static { static { int x = 5; // 在static内有效 } st
新一代工作流系统设计目标 comsci 工作算法脚本
用户只需要给工作流系统制定若干个需求，流程系统根据需求，并结合事先输入的组织机构和权限结构，调用若干算法，在流程展示版面上面显示出系统自动生成的流程图，然后由用户根据实际情况对该流程图进行微调，直到满意为止，流程在运行过程中，系统和用户可以根据情况对流程进行实时的调整，包括拓扑结构的调整，权限的调整，内置脚本的调整。。。。。在这个设计中，最难的地方是系统根据什么来生成流
oracle 行链接与行迁移 daizj oracle 行迁移
表里的一行对于一个数据块太大的情况有二种(一行在一个数据块里放不下) 第一种情况: INSERT的时候，INSERT时候行的大小就超一个块的大小。Oracle把这行的数据存储在一连串的数据块里(Oracle Stores the data for the row in a chain of data blocks)，这种情况称为行链接(Row Chain)，一般不可避免(除非使用更大的数据
[JShop]开源电子商务系统jshop的系统缓存实现 dinguangx jshop 电子商务
前言 jeeshop中通过SystemManager管理了大量的缓存数据，来提升系统的性能，但这些缓存数据全部都是存放于内存中的，无法满足特定场景的数据更新（如集群环境）。JShop对jeeshop的缓存机制进行了扩展，提供CacheProvider来辅助SystemManager管理这些缓存数据，通过CacheProvider,可以把缓存存放在内存,ehcache,redis，memcache
初三全学年难记忆单词 dcj3sjt126com english word
several 儿子；若干 shelf 架子 knowledge 知识；学问 librarian 图书管理员 abroad 到国外，在国外 surf 冲浪 wave 浪；波浪 twice 两次；两倍 describe 描写；叙述 especially 特别；尤其 attract 吸引 prize 奖品；奖赏 competition 比赛；竞争 event 大事；事件 O
sphinx实践 dcj3sjt126com sphinx
安装参考地址:http://briansnelson.com/How_to_install_Sphinx_on_Centos_Server yum install sphinx 如果失败的话使用下面的方式安装 wget http://sphinxsearch.com/files/sphinx-2.2.9-1.rhel6.x86_64.rpm yum loca
JPA之JPQL（三） frank1234 orm jpa JPQL
1 什么是JPQL JPQL是Java Persistence Query Language的简称，可以看成是JPA中的HQL， JPQL支持各种复杂查询。 2 检索单个对象 @Test public void querySingleObject1() { Query query = em.createQuery("sele
Remove Duplicates from Sorted Array II hcx2013 remove
Follow up for "Remove Duplicates":What if duplicates are allowed at most twice? For example,Given sorted array nums = [1,1,1,2,2,3], Your function should return length
Spring4新特性——Groovy Bean定义DSL jinnianshilongnian spring 4
Spring4新特性——泛型限定式依赖注入 Spring4新特性——核心容器的其他改进 Spring4新特性——Web开发的增强 Spring4新特性——集成Bean Validation 1.1(JSR-349)到SpringMVC Spring4新特性——Groovy Bean定义DSL Spring4新特性——更好的Java泛型操作API Spring4新
CentOS安装Mysql5.5 liuxingguome centos
CentOS下以RPM方式安装MySQL5.5 首先卸载系统自带Mysql： yum remove mysql mysql-server mysql-libs compat-mysql51 rm -rf /var/lib/mysql rm /etc/my.cnf 查看是否还有mysql软件： rpm -qa|grep mysql 去http://dev.mysql.c
第14章工具函数（下） onestopweb 函数
index.html <!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd"> <html xmlns="http://www.w3.org/
POJ 1050 SaraWon 二维数组子矩阵最大和
POJ ACM第1050题的详细描述，请参照 http://acm.pku.edu.cn/JudgeOnline/problem?id=1050 题目意思：给定包含有正负整型的二维数组，找出所有子矩阵的和的最大值。如二维数组 0 -2 -7 0 9 2 -6 2 -4 1 -4 1 -1 8 0 -2 中和最大的子矩阵是 9 2 -4 1 -1 8 且最大和是15
[5]设计模式——单例模式 tsface java 单例设计模式虚拟机
单例模式：保证一个类仅有一个实例，并提供一个访问它的全局访问点安全的单例模式： /* * @(#)Singleton.java 2014-8-1 * * Copyright 2014 XXXX, Inc. All rights reserved. */ package com.fiberhome.singleton;
Java8全新打造，英语学习supertool yangshangchuan java superword 闭包 java8 函数式编程
superword是一个Java实现的英文单词分析软件，主要研究英语单词音近形似转化规律、前缀后缀规律、词之间的相似性规律等等。Clean code、Fluent style、Java8 feature: Lambdas, Streams and Functional-style Programming。升学考试、工作求职、充电提高，都少不了英语的身影，英语对我们来说实在太重要

opencv自适应阈值二值化函数adaptiveThreshold详解

一、基本原理

你可能感兴趣的:(opencv,opencv,人工智能,计算机视觉)