图像处理&机器学习算法

HarmonyNext实战案例：基于ArkTS12+的高性能图像处理应用开发

HarmonyNext实战案例：基于ArkTS12+的高性能图像处理应用开发引言在HarmonyNext生态系统中，图像处理是一个重要的应用领域。
·2025-03-12 18:13

Linux系统上快速上手USB开发————新手入门指南

开发新手整理的详细入门指南，涵盖硬件识别、驱动配置到实际应用的完整流程：一、环境准备设备识别与驱动加载运行lsusb查看已连接的USB设备，输出示例如下：bashBus001Device002:ID1234:5678ExampleCorpUSBDevice
飘逸小卤蛋·2025-03-12 16:09

探索 3 个有趣的 GitHub 学习资源库

1.FreeCodeCamp-freeCodeCamp网址:GitHub-freeCodeCamp/freeCodeCamp:fre
云端奇趣·2025-03-12 16:04

基于HarmonyNext的高性能图像处理实战指南

基于HarmonyNext的高性能图像处理实战指南引言在移动应用开发中，图像处理是一个至关重要的领域，尤其是在需要高性能和低延迟的场景下。
·2025-03-12 13:32

Websoft9 运维面板，全网真正的一键部署应用

一、传统部署的复杂性：以WordPress为例的技术拆解手动部署的典型步骤（耗时约2小时）：#1.安装LAMP环境sudoaptinstallapache2mysql-serverphplibapache2
·2025-03-12 13:02

美颜sdk在实时音视频中的技术应用

美颜SDK在实时音视频中的应用，通过集成图像处理算法与人工智能技术，实现了对视频流的实时美化处理，显著提升了用户体验。
Face Beauty美颜SDK·2025-03-12 12:12

用OpenCV写个视频播放器可还行？（Python版）

引言提到OpenCV，大家首先想到的可能是图像处理、目标检测，但你是否想过——用OpenCV实现一个带进度条、倍速播放、暂停功能的视频播放器？
程序员Linc·2025-03-12 12:41

Docker 安装成功后，安装 Dify 中文版本的步骤

bashgitclonehttps://github.com/langgenius/dify.git进入Dify的docker目录：bashcddify/docker复制环境配置文件：bashcp.env.example.env
阿明 -李明·2025-03-12 11:39

计算机视觉图像处理面试笔试题整理——边缘检测

目录1.边缘检测综述2.Roberts算子3.Prewitt算子4.Sobel算子5.Laplace算子6.Canny1.边缘检测综述边缘检测是图像处理和计算机视觉中，尤其是特征提取中的一个研究领域。
fpga和matlab·2025-03-12 09:18

图像处理与机器视觉

1.图像处理与机器视觉的概念图像处理（ImageProcessing）是对图像进行分析、增强、变换等操作以改善图像质量或提取有用信息的过程。
Be_auto·2025-03-12 09:46

人工智能机器学习算法分类全解析

目录一、引言二、机器学习算法分类概述（一）基于学习方式的分类1.监督学习（SupervisedLearning）2.无监督学习（UnsupervisedLearning）3.强化学习（ReinforcementLearning
power-辰南·2025-03-12 07:08

鸿基html转换软件,3.html · 鸿基梦/lenovowolf - Gitee.com

狼图/*版本控制*/functionfreshUrl(){varcurUrl=window.location.href;functiontimestamp(url){//vargetTimestamp=
weixin_39839726·2025-03-12 05:49

SCI 1区2区3区图像处理期刊

一区1.IEEETRANSACTIONSONPATTERNANALYSISANDMACHINEINTELLIGENCE顶刊:是出版商:IEEE2.IEEETransactionsonMultimedia顶刊:是出版商:IEEE3.InformationFusion顶刊:是出版商:ELSEVIER4.IEEETRANSACTIONSONIMAGEPROCESSING顶刊:是出版商:IEEE5.KNO
Vertira·2025-03-12 04:41

深度解析短视频开源项目 MoneyPrinterTurbo 使用教程

它提供了一整套完整的工作流，结合了图像处理、文本转语音(TTS)、视频编辑等功能，帮助用户快速制作符合社交媒体平台（如TikTok、InstagramReels、YouTubeShorts）要求的短视频
非著名架构师·2025-03-12 02:47

Flutter——最详细原生交互（MethodChannel、EventChannel、BasicMessageChannel）使用教程

staticconstplatform=MethodChannel('com.example.fltest.plugin.DeviceInfoPlugin');Android端（
怀君·2025-03-12 01:43

MySQL和Hive SQL 时间处理常用函数汇总

天计算两个日期的天数差注意事项：以下是SQL中常用的时间处理函数汇总，涵盖MySQL和Hive的差异：一、基础时间函数功能MySQLHive当前时间（日期+时间）NOW()/CURRENT_TIMESTAMP
Cachel wood·2025-03-12 00:06

PyTorch 中的混合精度训练方法，从 autocast 到 GradScalar

PyTorch的混合精度训练主要由两个方法实现：amp.autocast和amp.GradScalar。在这两个工具的帮助下，可以实现以torch.float16的混合精度训练。
Syntax_CD·2025-03-12 00:01

Dify 本地部署指南

dify.git在启用业务服务之前，我们需要先部署PostgresSQL/Redis/Weaviate（如果本地没有的话），可以通过以下命令启动：cddockercpmiddleware.env.examplemiddleware.envdockercompose-fdocker-com
ZSYP-S·2025-03-12 00:29

仿射变换矩阵应用

目录1原理介绍2数学公式推导3计算流程4示例代码仿射变换是计算机视觉、图像处理和点云处理中常用的几何变换之一。它不仅包括旋转和平移，还包括缩放和剪切等线性变换。仿射变换保持了点、直线和平面的平行性。
点云学习·2025-03-11 23:57

OPPO机器学习算法岗（AI智能体）内推

专注于以端设备为中心的AI智能体研究与应用，研究方向包括但不限于智能体与多智能体框架、大模型推理与规划、大模型工具使用等。1、负责大模型驱动的AI智能体框架的实现、评估与优化，并参与构建产品原型；2、设计微调方案、适配算法和调优工程方案，结合智能体应用，实现最佳效果与性能；3、跟踪与研究AI智能体相关前沿技术，并针对大模型推理与规划、工具使用、结构化输出等提出创新性方案。推荐码：X3448036
飞300·2025-03-11 23:19

实现页面加载鸿蒙示例代码

核心代码如下：@CustomDialogstructCustomDialogExample{controller:CustomDialogController=newCustomD
·2025-03-11 20:10

Canvas资源宝典：全面探索HTML5 Canvas技术

Canvas资源宝典：全面探索HTML5Canvas技术awesome-canvasAcuratedlistofawesomeHTML5Canvaswithexamples,relatedarticlesandposts
支然苹·2025-03-11 20:01

DeepSeek与剪映短视频创作指南

DeepSeek（深度求索）作为一家专注实现AGI的中国公司，其技术可能涉及AI文本生成、图像处理等领域，结合剪映的智能剪辑功能，可以大幅提升短视频创作效率。
meisongqing·2025-03-11 19:53

Flink-DataStreamAPI-生成水印

这通常是通过使用TimestampAssigner从元素中的某个字段访问/提取时间戳来完成的。时间戳分配与生成水印密切相关，水印告诉系统事件时间的进度。我们
隔着天花板看星星·2025-03-11 19:22

深度学习PyTorch之数据加载DataLoader

Dataset类详解2、DataLoader核心参数解析3、数据增强数据加载基础架构核心类关系图torch.utils.data├──Dataset(抽象基类)├──DataLoader(数据加载器)├──Sampler
@Mr_LiuYang·2025-03-11 18:49

XGBoost常见面试题（五）——模型对比

XGBoost与GBDT的区别机器学习算法中GBDT和XGBOOST的区别有哪些？
月亮月亮要去太阳·2025-03-11 18:15

常用图像增强算法原理及 OpenCV C++ 实现

一、引言图像增强是数字图像处理中的一个重要分支，其目的是改善图像的视觉效果，突出图像中的重要信息，或者将图像转换为更适合人或机器分析处理的形式。
埃菲尔铁塔_CV算法·2025-03-11 18:12

CV：图像的直方图均衡化

均衡化在图像处理中通常指的是直方图均衡化（HistogramEqualization），其主要目的是改善图像的对比度，使图像细节更加明显。
壹十壹·2025-03-11 15:20

页面跳转隐藏url参数

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Otaku love travel·2025-03-11 14:45

git subtree 高频使用方法

高频使用方法官网添加新的子项目查看子项目的差异使用子项目克隆存储库引入超级项目更新改变分支引入子项目更新对子项目进行更改将更改推送到子项目存储库高效配置添加新的子项目subtreegitsubtreeadd--prefix=example-submodulehttps
NickDeCodes·2025-03-11 12:59

Docker Compose国内镜像一键部署dify

克隆代码gitclonehttps://github.com/langgenius/dify.git进入docker目录cddocker修改.env部分#将环境模版文件变量重命名cp.env.example.env
llody_55·2025-03-11 11:52

HarmonyNext实战：基于ArkTS的高性能图像处理应用开发

HarmonyNext实战：基于ArkTS的高性能图像处理应用开发引言在HarmonyNext生态系统中，图像处理是一个重要且具有挑战性的领域。
·2025-03-11 11:49

HarmonyNext实战案例：基于ArkTS的高性能图像处理应用开发

HarmonyNext实战案例：基于ArkTS的高性能图像处理应用开发引言在HarmonyNext生态系统中，ArkTS作为新一代的编程语言，为开发者提供了强大的工具来构建高性能、跨平台的应用。
·2025-03-11 11:49

scala针对复杂数据源导入与分隔符乱码处理

本文将探讨如何解析分隔符混乱的数据，和如何导入各种数据源文件一、非标准分隔符处理当数据源的分隔符混乱或不统一时（如,、|、\t混合使用），可采用以下方法：1.1动态检测分隔符//示例：自动检测前100行的常用分隔符valsampleLines
Tometor·2025-03-11 11:45

基于大数据架构的就业岗位推荐系统的设计与实现【java或python】—计算机毕业设计源码+LW文档

该系统通过收集、整合并分析大量求职者简历信息、企业招聘信息以及市场动态数据，运用先进的机器学习算法，为求职者提供个性化的岗位推荐服务，同时帮助企业快速定位到合适的候选人。
qq_375279829·2025-03-11 05:59

【Android】setText调用导致的悬浮窗抖动问题

试验例子packagecom.example.testfloatview;importandroid.app.Service;impor
aaajj·2025-03-11 04:24

p5.js 交互应用实战 —— 音乐可视化(案例)

案例一将振幅转化为图形准备工作：打开编辑器左边菜单，uploadmp3音乐素材（不超过5m）//定义变量//Sound--声音,amplitude--振幅letSound,amplitude;//1.预读器
十一迪迪·2025-03-11 02:04

DeepSeek源码解析（2）

例如，在图像处理中，一张图片可以被表示为一个三维张量（高度、宽度、颜色通道数），而在自然语言处理中，一段文本可以被编码为一系列词向量组成的二维张量（句子长度、词向量维度
白鹭凡·2025-03-11 01:26

android okhttp几种日志拦截级别区别

**Example:*```*-->POST/greetinghttp/1.1(3-bytebody)**POST/greetinghttp/1.1*Host:example.com*Content-Type
stevenzqzq·2025-03-10 23:44

机器学习算法（2）—— 线性回归算法

‘’‘构造数据集’‘’x=[[80,86],[82,80],[85,78],[90,90],[86,82],[82,90],[78,80],[92,94]]y=[84.2,80.6,80.1,90,83.2,87.6,79.4,93.4]‘’‘模型训练’‘’实例化一个估计器estimator=LinearRegression()使用fit方法进行训练estimator.fit(x,y)查看回归系数
疯狂的石头。·2025-03-10 21:35

鸿蒙HarmonyOS应用配置文件：app对象内部结构

Bundle名称通常采用反向域名形式表示（例如，"com.example.myapplication"）。建
让开，我要吃人了·2025-03-10 21:00

Python实例：PyMuPDF实现PDF翻译，英文翻译为中文，并按段落创建中文PDF

、功能预览：将英文翻译为中文后创建的PDF二、完整代码fromreportlab.lib.pagesizesimportletterfromreportlab.lib.stylesimportgetSampleStyleSheet
布啦啦李·2025-03-10 20:51

Voice Translation of Audio Files into Different Languages Using Gpt-4o

openai-cookbook/examples/voice_solutions/voice_translation_into_different_languages_using_GPT-4o.ipynbatmain
开发者每周简报·2025-03-10 20:18

ROS2使用RCLPY编写节点

.创建文件夹mkdir-pchapt2/chapt2_ws_py/src/2.进入指定文件夹cdchapt2/chapt2_ws_py/src/3.创建Python功能包ros2pkgcreateexample_py
ct1027038527·2025-03-10 18:40

决策树（Decision Tree）：机器学习中的经典算法

决策树（DecisionTree）是一种基于树形结构的机器学习算法，适用于分类和回归任务。其核心思想是通过一系列的规则判断，将数据集不断划分，最终形成一棵树状结构，从而实现预测目标。
Jason_Orton·2025-03-10 18:39

opencv cuda例程 OpenCV和Cuda结合编程

linux/201704/70863.html此网页，仅保存下来供随时查看一、利用OpenCV中提供的GPU模块目前，OpenCV中已提供了许多GPU函数，直接使用OpenCV提供的GPU模块，可以完成大部分图像处理的加速操作
weixin_44602056·2025-03-10 16:27

利用CUDA与OpenCV实现高效图像处理：全面指南

利用CUDA与OpenCV实现高效图像处理：全面指南前言在现代计算机视觉领域，图像处理的需求日益增加。无论是自动驾驶、安防监控，还是医疗影像分析，图像处理技术都扮演着至关重要的角色。
快撑死的鱼·2025-03-10 16:25

【无标题】

1.计算机视觉与图像处理计算机视觉技术涵盖从图像预处理到目标检测的全流程，是工业视觉系统的核心部分。
东东就是我·2025-03-10 16:54

Java 中操作 R：深度整合与高效应用

一、Java操作R的背景R语言优势：R语言拥有丰富的统计分析、数据可视化工具和机器学习算法库，是数据分析领域的首选语言
froginwe11·2025-03-10 15:18

CUDA编程之OpenCV与CUDA结合使用

OpenCV与CUDA的结合使用可显著提升图像处理性能。
byxdaz·2025-03-10 15:48
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