图像处理及摄影爱好

The Simulation技术浅析（二）：模型技术

3.过程模型公式及案例详解
爱研究的小牛·2025-01-27 21:00

Python依赖管理及打包工具Poetry使用规范

啥是依赖规范可以以各种形式指定项目的依赖项，取决于依赖项的类型以及安装项目可能需要的可选约束版本约束^约束编写规范允许的版本范围^1.2.3>=1.2.3=1.2.0=1.0.0=0.2.3=0.0.3=0.0.0=0.0.0<1.0.0当最左边的数字为非0，则以左一数字为主版本号，比如：^2.13.0，可以取2.14.0，但不能取3.0.0，因为主版本号已经变了如果左一的数字为0，则以左二的数字
燕山588·2025-01-27 21:59

Magenta 开源项目使用教程

Magenta开源项目使用教程magenta项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/magen/magenta1.项目的目录结构及介绍Magenta项目的目录结构如下：magenta
岑姣盼Estra·2025-01-27 21:58

pcl::transformPointCloud()用法及注意事项

函数用法#includepcl::transformPointCloud(constpcl::PointCloud&cloud_in,pcl::PointCloud&cloud_out,constEigen::Matrix4f&transform)其中cloud_in,cloud_out的类型为pcl::PointCloud::Ptr或pcl::PointCloud::Ptr等点云类型。trans
NOAHCHAN1987·2025-01-27 21:28

低代码独特架构带来的编译难点及多线程解决方案

前言在当今软件开发领域，低代码平台以其快速构建应用的能力，吸引了众多开发者与企业的目光。然而，低代码平台独特的架构在带来便捷的同时，也给编译过程带来了一系列棘手的难点。一，低代码编译的难点（1）复杂模型驱动架构下的解析困境低代码平台通常采用模型驱动的架构，开发者通过定义数据模型、业务流程模型以及用户界面模型等来构建应用。这些模型相互关联且复杂度高，给编译过程中的解析工作带来巨大挑战。例如，一个涉及
低代码老李·2025-01-27 21:26

【云原生】【适用小白】SpringCloud Alibaba开源Nacos切换到MSE Nacos

前提条件微服务架构：springcloudalibaba，框架版本升级至2.2.1.RELEASE及以上版本开启公网：本地代码注册到阿里云MSENacos是需要MSENacos开启公网弹性IP的一、选定认证方式凭证提供者初始化方式适用场景是否需要提供前置的
登云时刻·2025-01-27 21:56

【Python篇】Python + OpenCV 全面实战：解锁图像处理与视觉智能的核心技能

安装OpenCV1.3OpenCV中的图像读取与显示1.3.1读取图像1.3.2显示图像1.3.3保存图像1.3.4示例：图像读取、显示与保存1.4图像的基本属性1.4.1图像通道第二章：OpenCV图像处理
半截诗·2025-01-27 21:25

数据挖掘r语言和python知乎_同时用R语言和Python爬取知乎美图

学习Python已有两月有余，是时候检验下学习效果了，之前练习了不少R语言数据爬取，Python的爬虫模块还没有来得及认真入门，乱拼乱凑就匆忙的开始了，今天就尝试着使用R+Python来进行图片爬取，完成一个简单得小爬虫
weixin_39932344·2025-01-27 19:46

linux运行内部错误,介绍Linux系统下的500内部服务器错误及故障排除500错误

在Linux系统下有时浏览网页时发生的最常见错误之一是看到“500InternalServerError(500内部服务器错误)”，此消息表明Web服务器遇到技术问题。本文介绍500错误的含义，提示HTTP500代码的原因以及如何解决这些错误。什么是HTTP500错误每次打开网页时，浏览器都会向托管站点的服务器发送请求，服务器将返回请求的数据和响应代码，HTTP响应状态代码指示请求是否成功。响应分
weixin_29623163·2025-01-27 19:45

ERROR之command not found qt.qpa.plugin: Could not load the Qt platform plugin “xcb“

解决Qt平台插件“xcb”问题及运行Xvfb目录解决Qt平台插件"xcb"问题及运行Xvfb背景步骤1.检查当前的DISPLAY变量2.安装和配置`xauth`3.启动`Xvfb`虚拟显示器4.验证`Xvfb
AIVoyager·2025-01-27 19:13

WordPress 主题切换

对于一个喜欢把自己的博客打扮的很酷或很靓,却又不懂设计的用户来说.选择WordPress,就是选择了幸福.每天,几乎都有新的WordPress主题被发布出来且免费供大家使用,这些主题的作者来自全世界各地.有的是专业设计师,有的是业余设计爱好者
都对DODUI·2025-01-27 19:12

C/C++运行时库和UCRT系统通用运行时库总结及问题实例分享（程序打包时要带上这些运行时库）

目录1、概述2、不同版本的VisualStudio对应的运行时库说明3、在Windbg10.0安装目录中获取UCRT通用运行时库4、微软官网对UCRT通用运行时库的相关说明5、使用VisualStudio2017开发软件初期遇到的UCRT通用运行时库问题6、如何查看软件依赖了哪些C/C++运行时库？7、将软件从32位升级到64位后，要使用64位UCRT通用运行时库8、发布软件时未打包C/C++运行
dvlinker·2025-01-27 18:11

【Python・统计学】卡方检验（原理及代码）

前言自学笔记，分享给对统计学原理不太清楚但需要在论文中用到的小伙伴，欢迎大佬们补充或绕道。ps：本文不涉及公式讲解（文科生小白友好体质）～（部分定义等来源于知乎）本文重点：卡方检验（非参数检验的一种）【1.卡方检验的简单原理和前提条件】【2.卡方检验的数据实例】【3.卡方检验代码以及残差分析】关于“参数检验”和“非参数检验”的不同，请参考以下文章。【统计学】参数检验和非参数检验的区别和基本统计学1
TUTO_TUTO·2025-01-27 18:40

【Python】全面掌握 Collections Deque：队列与栈的高效实现及动态内存管理指南

文章目录第一章：`deque`的定义和特性1.什么是双端队列（deque）2.`deque`与普通列表（list）的性能差异第二章：构造函数1.如何创建一个`deque`2.可选参数`maxlen`的作用和使用场景第三章：添加和删除元素1.使用`append`方法在右端添加元素2.使用`appendleft`方法在左端添加元素3.使用`pop`方法从右端删除元素4.使用`popleft`方法从左端
Peter-Lu·2025-01-27 18:38

非凸科技荣获2024中国人工智能行业创新力企业奖

此次奖项由中国国际人工智能大会组委会、人工智能行业创新力评价委员会共同评选，重点关注入选企业在人工智能技术方面的创新应用及行业突破或独特优势。非
·2025-01-27 18:37

类与对象---通俗易懂掌握Java面向对象编程的核心概念

目录一、面向对象编程（oop）及类与对象理解二、类1.类的定义定义类的方法：三、对象对象的创建引用成员对象四、类的方法1.类的方法基本结构1️⃣访问修饰符2️⃣返回值类型3️⃣方法名4️⃣参数列表5️⃣
艺杯羹·2025-01-27 18:35

2025年美赛数学建模B题：管理可持续旅游研究及Matlab代码

目录2025年美赛数学建模B题：管理可持续旅游研究及Matlab代码一、引言1.1、研究背景与意义1.2、研究目的与问题二、文献综述2.1、国内外研究现状2.2、研究方法与理论框架三、研究方法3.1、数据收集与处理
前程算法屋·2025-01-27 17:35

成为专业程序员路上用到的各种优秀资料、神器及框架

笔者作为一位toolmad，将工作以来用到的各种优秀资料、神器及框架整理在此，毕竟好记性不如烂键盘，此项目可以作为自己的不时之需。
lqijlyy·2025-01-27 17:04

龙蜥社区落地开源生态发展合作倡议新进展，推出内核 kABI 和配置统一规范

在广泛征求操作系统企业及
·2025-01-27 17:03

深度解析HDMI的发展历程、主要构成及各代对比

深度解析HDMI的发展历程、主要构成及各代对比随着科技的不断进步，高清多媒体接口（HDMI）已经成为现代家庭娱乐系统中不可或缺的一部分。
wit_@·2025-01-27 17:02

《自动控制原理》实验报告：线性系统的根轨迹分析

实验目的及实验性质本实验的目的是通过理论与实践相结合的方法，深入探讨并掌握根轨迹法在系统稳定性分析中的应用。
戒了9·2025-01-27 17:28

人工智能技术的应用前景及未来发展

引言人工智能（AI）作为21世纪最具创新性和革命性的技术之一，正在全球范围内深刻地改变着我们的生产、工作和生活方式。随着深度学习、强化学习、自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）等技术的飞速进展，AI不再仅仅是学术研究中的一个热点，而是渗透到各个行业，成为推动创新、优化生产和提升效率的核心力量。对于开发者来说，理解和掌握AI技术不仅是提升个人技能的途径，更是应对未来技术变革、抓住职业机遇的关键
键盘上的蚂蚁-·2025-01-27 16:24

soular安装教程

soular是TikLabDevOps工具套件的统一帐号中心，包含统一的帐号管理、登录认证及工作台聚合等功能模块，通过一套帐号、一个台面可访问TikLab工具链的所有系统，产品简洁易用、开源免费。
城南花开时·2025-01-27 16:19

opencv2.4中SVD分解的几种调用方法

原帖地址：http://blog.sina.com.cn/s/blog_6109b5d00101ag7a.html在摄影测量和计算机视觉中，考虑最优解问题时，经常要用到SVD分解。
weixin_34342992·2025-01-27 15:46

【EI复现】【基于改进粒子群算法求解】一种建筑集成光储系统规划运行综合优化方法（Matlab代码实现）

4Matlab代码、数据、文档讲解1概述文献来源：摘要：容量优化配置与能量调度是建筑集成光储系统(buildingintegratedphotovoltaic,BIPV)规划和运行阶段的核心问题，合理的容量配置及能量调度能够有效提升系统的经济
优化算法侠_科研·2025-01-27 15:45

xgboost-spark-scala

今天学习写scala，拿xgboost试一下～先记一下xgboost调参要点：7.xgboost中比较重要的参数介绍（1）objective[default=reg:linear]定义学习任务及相应的学习目标
maokunnn·2025-01-27 15:14

深度学习——模型过拟合和欠拟合的原因及解决方法

一、定义1.过拟合（Overfitting）过拟合是指模型在训练数据上表现非常好，但在测试数据或新的数据上表现很差的现象。模型过度地学习了训练数据中的细节和噪声，以至于它无法很好地泛化到未见过的数据。例如，在一个图像分类任务中，过拟合的模型可能对训练集中的每一张图像的特定细节（如某张猫图片背景中的一个小污点）都学习得过于精细，以至于在测试集中，只要图像背景稍有不同，就无法正确分类。2.欠拟合（Un
发呆小天才O.o·2025-01-27 14:11

计算机工程：解锁未来科技之门！

通过高精度的图像处理技术，医生能够更准确地诊断病情，大大提高了诊疗效率。此外，计算机技术还在患者管理和病历保存方面发挥着重要作用，使
鸭鸭鸭进京赶烤·2025-01-27 14:10

图像处理篇---图像压缩格式&编码格式

文章目录前言图像压缩格式无损压缩（LosslessCompression）1.PNG（PortableNetworkGraphics）2.GIF（GraphicsInterchangeFormat）3.BMP（Bitmap）4.TIFF（TaggedImageFileFormat）有损压缩（LossyCompression）1.JPEG（JointPhotographicExpertsGroup）
Ronin-Lotus·2025-01-27 14:40

ORB-SLAM2源码学习：Initializer.cc(13): Initializer::ReconstructF用F矩阵恢复R，t及三维点

前言这部分函数的实现依赖于之前学习的的检查三角化结果的函数：ORB-SLAM2源码学习：Initializer.cc⑧:Initializer::CheckRT检验三角化结果-CSDN博客这里通过基础矩阵F来恢复位姿和三维点实际上是借助本质矩阵来进行的，相对于用单应矩阵H恢复位姿和三维点来说，它的解的结构较为简单其解的讨论形式也是比较简单的。1.函数声明boolInitializer::Recon
PaLu-LvL·2025-01-27 14:08

前端新手教程：HTML、CSS 和 JavaScript 全面详解及实用案例

一、引言在当今数字化的时代，前端开发扮演着至关重要的角色，它决定了用户与网页和应用程序交互的体验。HTML、CSS和JavaScript作为前端开发的核心技术，分别负责网页的结构、样式和交互。本教程将为前端新手全面深入地介绍HTML、CSS和JavaScript的知识点，并通过实用案例帮助你快速上手。二、HTML基础（一）HTML概述HTML（HyperTextMarkupLanguage）即超文
魏大帅。·2025-01-27 14:36

集合论导引：贝尔空间与波兰空间

本文旨在通过深入探讨这两个概念，帮助读者理解其核心原理、算法、数学模型及实际应用。
AI天才研究院·2025-01-27 14:05

亚马逊云科技 re:Invent 2024：从云计算到人工智能，“让理想发生”

本届大会以“Turnyourideasintoreality”（让理想发生）为主题，精心筹备了诸多场主题演讲，内容广泛涉及人工智能、数据分析、云计算等一系列关键技术领域，旨在深度剖析行业前沿动态，为从业者及科技爱好者呈上一场知识盛宴
·2025-01-27 13:00

【EI复现】【基于改进粒子群算法求解】一种建筑集成光储系统规划运行综合优化方法（Matlab代码实现）

4Matlab代码、数据、文档讲解1概述文献来源：摘要：容量优化配置与能量调度是建筑集成光储系统(buildingintegratedphotovoltaic,BIPV)规划和运行阶段的核心问题，合理的容量配置及能量调度能够有效提升系统的经济
冒泡芳·2025-01-27 13:33

x5_webview_flutter 项目教程

webviewflutter插件，简化集成，一行代码打开视频播放，暂时只支持android使用项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/x5/x5_webview_flutter1.项目的目录结构及介绍
郦祺嫒Amiable·2025-01-27 13:31

【超详细教程(附源码)】基于 ARM Cortex-M3 处理器与 FPGA 的实时人脸检测 SOC

项目描述我们采用ARMCortex-M3软核及FPGA构成了轻量级的实时人脸检测SOC，通过ov56
Walker_Lau·2025-01-27 13:01

编程语言中的常见Bug及解决方案

在编程过程中，不同语言有其独特的特性和挑战，这也导致了各种常见Bug的出现。本文将总结几种主流编程语言中的常见Bug，包括JavaScript、Python、C/C++、Java和Go，并提供相应的解决方案和案例。一、JavaScript中小数相加精度不准确的Bug在JavaScript中，进行小数相加时，由于浮点数的精度问题，可能会导致结果不准确。例如：letadd1=0.1+0.2;conso
·2025-01-27 13:27

iPaaS丨企业应用及数据集成的重要性和挑战

在激烈的市场竞争中，企业服务总线和数据总线扮演着企业神经网络的角色，它们将不同的业务部门、系统以及数据紧密相连，保障信息流通无阻，实现资源的高效分配。这样的集成不仅提高了企业的运营效率，还增强了企业的适应性和创新力，使企业能够在竞争中保持领先。然而，企业在集成过程中面临着不少挑战，集成工具的选择便是其中之一。开发人员在整合不同系统时，需要面对数据格式、数据量、通信协议和架构差异等问题，选择合适的集
谷云科技RestCloud·2025-01-27 13:00

《基于FPGA的Cortex-M3软核基本SOC设计及外设开发详解》

基于FPGA的Cortex-M3软核基本SOC设计实现基于FPGA的Cortex-M3软核基本SOC，系统外设包括GPIO和UART串口。开发基于vivado2019.2和vitis，理论上可适用于任何版本的vivado，并且附带本人编写的详细开发文档，能够快速完成工程的移植。在该工程基础上可进一步开发更多的功能。ID:42100675319624107小小读者ok基于FPGA的Cortex-M3
HWxuYnO·2025-01-27 13:00

【揭秘机场心脏】核心业务系统如何确保您的每一次飞行体验

数据交互：从航空公司系统接收航班计划及实时更新信息，并将重要通知发布到机场显示屏。2.离港控制系统（DCS）功能：处理乘客登机手续
CAAC_SKY·2025-01-27 13:00

Python 数据清洗与处理常用方法全解析

前后向填充以及删除缺失率高的列；重复值处理通过删除或标记重复项解决数据冗余问题；异常值处理采用替换或标记方法控制数据质量；数据类型转换确保数据格式符合分析需求，例如转换为整数或日期类型；文本清洗包括去空格、字符替换及转换大小写等操作
请为小H留灯·2025-01-27 12:28

Maven的下载安装配置

它不仅可以用作包管理，还支持项目的开发、打包、测试及部署等一系列行为Maven的核心功能项目构建生命周期管理：Maven定义了项目构建的标准流程，包括清理、编译、测试、报告、打包、安装和发布1.依赖管理
Galaxy@·2025-01-27 12:57

“随机森林”及“混合随机森林和多目标粒子群优化”（RF_MOPSO），以预测目标作为学习方法并分别找到多特征过程的最佳参数（Matlab代码实现）

欢迎来到本博客❤️❤️❤️博主优势：博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。⛳️座右铭：行百里者，半于九十。目录1概述2.1算例12.2算例23参考文献‍4Matlab代码实现1概述多目标优化问题普遍涉及到工程设计、生产制造、信息处理等应用领域。粒子群优化算法具有快速收敛、简单易行、并行搜索等特点，特别适合处理多目标优化问题。本文对多目标粒子群优化算法进行系统性的研究，结合随机森林的优势
科研_研学社·2025-01-27 12:56

基于OpenCV的答题卡识别系统（附全部源码）

本项目基于Python和OpenCV图像处理库，在Windows平台下开发了一个答题卡识别系统。系统运用精巧的计算机视觉算法，实现了批量识别答题卡并将信息导出至Excel表格的功能。
Dong__ZW·2025-01-27 12:54

【vLLM 学习】使用 OpenVINO 安装

更多vLLM中文文档及教程可访问→https://vllm.hyper.ai/由OpenVINO驱动的vLLM支持来自vLLM支持的模型列表中的所有LLM模型，并且可以在所有x86-64CPU上（至少需要
HyperAI超神经·2025-01-27 11:21

JAVA设计模式：依赖倒转原则（DIP）在Spring框架中的实践体现

3.3高层业务类3.4配置类四、Spring实现DIP的关键技术4.1依赖注入方式对比4.2自动装配注解五、DIP在Spring中的实践建议六、典型应用场景6.1数据库切换6.2多支付渠道七、常见误区及规
缘友一世·2025-01-27 11:51

elasticsearch7基础用法及java中使用

RESTful风格写法：GET、POST、PUT、DELETE、HEAD。JSON字符串：网络中传递的字符串的格式符合JSON格式。正排（正向）索引：idcontent1001mynameiszhangsan1002inameislisi1003mynameiswangwu倒排索引：keywordidname1001,1002,1003zhang1001amy1001,1003创建索引PUT请求：
zhz15245530573·2025-01-27 11:20

什么是ISP?

广义的ISP:ISP通过一系列数字图像处理算法完成对数字图像的效果处理。主要包括坏点校正、去噪、强光抑制、背光补偿、色彩增强、镜头阴影校正等处理。
一袋米扛几楼98·2025-01-27 11:19

FPGA GTP 4K30Hz SDI视频的接收，处理及发送的实现笔记

1，硬件实现框架SDI的视频数据经M22564接收后转为差分信号输入到FPGA，FPGA经过处理后通过M22428转为同轴信号输出。我实现的功能是将输入的4K30Hz的SDI视频流加上OSD显示，在将其输出。2，FPGA处理流程图说明：1，GTPTransceivers这是Xilinx自带的IP核，实现信号的串并转换，根据ug482可知，其支持的速率是在500Mb/s到6.6Gb/s之间，所以完全
qsj_csdn·2025-01-27 10:18

wpf及很多前后端开发分离架构中为什么要使用mvvm开发模式?

如果你觉得对你面试有帮助，请点击视频听模拟讲解并关注wpf及很多前后端开发分离架构中为什么要使用mvvm开发模式?
上海物联网·2025-01-27 09:42
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