图像画质增强

从零打造工业级智能二维码识别系统：基于PyQt5与ZXingCpp的实战指南

界面布局与功能分区说明1.3代码文件结构树形图第二章：环境搭建与依赖管理2.1必需组件清单2.2虚拟环境配置步骤2.3摄像头硬件检测方法第三章：多线程视频采集3.1VideoThread类设计剖析3.2图像采集核心循环
蜡笔小新星·2025-03-11 16:26

CV：傅里叶变换

图像中的傅里叶变换主要指将图像从空间域转换到频域的过程。通过傅里叶变换，我们可以将图像看作是不同频率正弦波的叠加，这有助于分析图像的周期性特征、纹理和噪声等信息。
壹十壹·2025-03-11 16:26

技术干货 | i.MX 8视频开发案例全集

(3)基于GigE工业相机的图像采集、显示、保存案例。(4)基于MIPICameraOV4689摄像头演示Linux子系统V4L2的使用案例。(5)H.265视频
Tronlong创龙·2025-03-11 16:23

目标检测

这里的数字为置信度2.数据集：VOC数据集分4大类20小类；COCO数据集含20万图像、80个类别、超50万目标标注，平均每图7.2个目标。
煤烦恼·2025-03-11 15:22

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

拆解报告：SOAIY索爱GK9开放式耳机

此次将要拆解的SOAIY索爱GK9开放式耳机外观上非常的轻巧便携，功能配置上搭载了12mm动圈喇叭，支持三频数字增强技术，支持DT定向传音技术，提供清晰的音质
zhangjiaofa·2025-03-11 15:50

深度解析：DETR的多尺度特征融合

"深度解析：DETR的多尺度特征融合"作者：禅与计算机程序设计艺术1.背景介绍1.1目标检测的挑战与传统方法的局限性目标检测是计算机视觉领域中的一个基本任务，其目标是识别图像或视频中所有感兴趣的目标，并确定它们的位置和类别
AI天才研究院·2025-03-11 15:17

ES6解构赋值详解

这一特性不仅简化了代码，提高了可读性，还增强了代码的灵活性。本文将详细介绍ES6解构赋值的基本概念、语法、应用场景以及一些高级用法。1.基本概念解构赋值是对赋值运算符的扩展。
漫天转悠·2025-03-11 14:41

CSS入门指南：从零开始学习网页开发——（一）简介

CSS的核心目的是增强网页的表现力。早期的网页仅使用HTML来进行内容的展示，但由于HTML只能描述内容的结构，页面设计和内容变得难以管理。于是，CSS作为一种辅助技术应
GIS小白吃·2025-03-11 13:04

PDF处理控件Aspose.PDF，如何实现企业级PDF处理

Aspose.PDF凭借AI增强解析、全栈API控制与企业级自动化能力，正在重新定义PDF处理效率的天花板。Aspose.pdf最新下载一、Aspose.PDF六大技术亮点1.高精度PDF解析与生
CodeCraft Studio·2025-03-11 11:49

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

PyTorch实现CNN：CIFAR-10图像分类实战教程

Langchain系列文章目录01-玩转LangChain：从模型调用到Prompt模板与输出解析的完整指南02-玩转LangChainMemory模块：四种记忆类型详解及应用场景全覆盖03-全面掌握LangChain：从核心链条构建到动态任务分配的实战指南04-玩转LangChain：从文档加载到高效问答系统构建的全程实战05-玩转LangChain：深度评估问答系统的三种高效方法（示例生成、手
吴师兄大模型·2025-03-11 11:44

Python通过YOLO格式TXT标签文件在图像中画框

使用场景检测数据集标注是否有误：在目标检测算法中需要标注自己的数据集，为了更加方便的检查数据集标注是否有误，可以使用该工具将标注结果绘制在图像中并查看。
CHERISH_KDX·2025-03-11 10:41

深入解析Java记录类：简洁高效的数据建模利器

其设计目标包括：减少模板代码（Boilerplate）增强数据透明度支持模式匹配（未来特性）替代简单DTO和值对象1.2与普通类对比特性普通类记录类默认修饰符无限制隐式final继承支持继承不可继承其他类可变性可自由设计隐式不可变方法生成手动实现自动生成规范方法构造器显式定义
小志开发·2025-03-11 09:01

【氮化镓】用于低压射频电源的具有80.4% PAE的Si基E-Mode AlN/GaN HEMT

引言本文是一篇关于增强型（E-mode）AlN/GaN高电子迁移率晶体管（HEMTs）的研究论文，晶体管是在硅衬底上制造的，并在3.6GHz频率下展示了80.4%的峰值功率附加效率（PAE）。
北行黄金橘·2025-03-11 08:29

【氮化镓】GaN HEMTs 在金星及恶劣环境下的应用

文章是关于GaN增强模式晶体管（enhancement-modep-GaN-gateAlGaN/GaNHEMTs）在金星探索和其它恶劣环境下的应用研究。
北行黄金橘·2025-03-11 08:29

MyBatis Plus 在 Java 项目中的高效使用

1.前言1.1MyBatisPlus简介MyBatisPlus是一个MyBatis的增强工具，旨在简化开发人员在数据库操作上的工作量。
随风九天·2025-03-11 07:20

一学就会的深度学习基础指令及操作步骤（6）迁移学习

文章目录迁移学习模型准备数据增强模型训练模型微调和预测检查预测结果迁移学习迁移学习是将一个任务中学到的知识应用到另一个相关任务上，以提高新任务的学习效率和性能。
小圆圆666·2025-03-11 07:49

YOLOv8制作自己的实例分割数据集保姆级教程（包含json转txt）

1.数据准备首先对原始数据集进行整理，将标注好的图像和标签分别放在两个文件夹中，同时额外新建两个文件夹，用于存放转换完的标签与划分后的数据集。
Sir小珂·2025-03-11 07:18

基于PyTorch的深度学习6——数据处理工具箱2

主要介绍如何使用datasets的ImageFolder处理自定义数据集，以及如何使用transforms对源数据进行预处理、增强等。下面将重点介绍transforms及ImageFolder。
Wis4e·2025-03-11 07:47

【Python爬虫实战】从多类型网页数据到结构化JSON数据的高效提取策略

：https://blog.csdn.net/2401_86688088/category_12797772.html目录前言一、数据类型及其对应的提取策略（一）文本数据（二）数值数据（三）链接（四）图像数据
易辰君·2025-03-11 06:39

网络安全知识：网络安全网格架构

此外，强化组合环境需要可互操作的跨域功能，以增强协作，这样就不需要多个解决方案来实现相同的功能。在这种情况下，网络安全网格架构（CSMA）提供了一种可扩展的方法来
网络安全（king）·2025-03-11 05:32

Easy-ES(用Mybatis-Plus语法来操作ElasticSearch)

简介Easy-Es（简称EE）是一款基于ElasticSearch(简称Es)官方提供的RestHighLevelClient打造的ORM开发框架，在RestHighLevelClient的基础上,只做增强不做改变
充满希望的程序员·2025-03-11 04:25

向量数据库简介

向量数据库通常使用高效的向量索引技术，支持基于向量相似度的查询和检索，可以应用于图像搜索、自然语言处理、推荐系统、机器学习等领域。
openwin_top·2025-03-11 04:54

开源向量数据库介绍说明

支持的数据类型：文本、图像、音频、视频等。使用场景：推荐系统、语义搜索、图像搜索。数据存储后端：支持多种后端，如SQLite、MySQL、PostgreSQL。
❀͜͡傀儡师·2025-03-11 04:52

Permute 3 for Mac v3.11.10 全能媒体格式转换器

Permute3软件是一款功能强大的媒体格式转换工具，它为用户提供了前所未有的便利性和灵活性，以处理各种音频、视频和图像文件。
明天会在哪·2025-03-11 04:22

为什么一些芯片厂从 Xtensa 架构转向 RISC-V

这种开放性使得企业能够避免受制于单一供应商的风险，增强了技术自主性。
dev.null·2025-03-11 04:21

使用Activeloop Deep Lake构建深度学习数据仓库与向量存储

尤其是对于需要处理大量数据的应用，例如自然语言处理和图像识别，传统的数据存储方式已经无法满足需求。
dgay_hua·2025-03-11 04:49

Java-增强for循环遍历，用顿号、拼接

在Java中使用增强for循环（foreach）遍历数组并用顿号拼接元素的示例：importjava.util.Arrays;publicclassMain{publicstaticvoidmain(String
ZHOU_VIP·2025-03-11 04:18

Azure AI Document Intelligence 使用指南

AzureAIDocumentIntelligence使用指南AzureAIDocumentIntelligence（原名AzureFormRecognizer）是一项基于机器学习的服务，可以从数字或扫描PDF、图像
scaFHIO·2025-03-11 03:42

three.js 在 webGL 添加纹理

使用webGL在webGL中，gl.texImage2D()函数用于从图像文件生成2D纹理。该函数接受许多参数，包括目标，细节级别，内部格式，图像的宽度和高度，以及图像数据的格式和类型。
belldeep·2025-03-11 01:28

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

Python编程案例教程PPT2022,Python编程案例教程答案

在接口自动化工作中,经常需要处理文字识别的任务,而OCR库能够帮助我们将图像中的文字提取出来,所以本文为大家整理了四个常用的OCR库以及它们的用法,需要的可以参考下Python客栈送红包、纸质书1、pyocr2
a1237567892·2025-03-11 00:21

Midjourney绘图参数详解：从基础到高级的全面指南

一、基本参数配置1.图像比例调整使用--ar参数可以设置图像的宽高比，例如--ar16:9将生成16:9的宽屏图像。2.提示权重控制--iw参数用于控制文本提示对图像的影响程度，默认值为0.25，可
码上飞扬·2025-03-10 23:16

SpringBoot整合MyBatis-Plus全攻略：从零实现高效CRUD

一、MyBatis-Plus核心优势MyBatis-Plus作为MyBatis的增强工具包，在保留原生特性的基础上，提供了多项开箱即用的功能：自动生成基础CRUD操作内置代码生成器（3.5.3+版本支持最新模板引擎
rider189·2025-03-10 23:46

【LeetCode系列】Google面试题

Google面试题目录Google面试题LeetCode14最长公共前缀1、分析2、代码LeetCode20有效的括号1、分析2、代码LeetCode43字符串相乘1、分析2、代码LeetCode48旋转图像
烊萌·2025-03-10 22:06

C语言函数指针

函数指针在C语言编程中非常重要，能够实现更灵活的代码结构和增强程序的可扩展性。接下来，我将以C语言为例，详细解释函数指针的概念、用途和相关示例，并且回答“为什么要存在函数指针”。
812503533·2025-03-10 21:05

学习总结项目

近段时间学习了机器学习、线性回归和softmax回归、多层感知机、卷积神经网络、Pytorch神经网络工具箱、Python数据处理工具箱、图像分类等的知识，学习了利用神经网络实现cifar10的操作、手写图像识别项目以及其对应的实验项目报告总结
苏小夕夕·2025-03-10 18:07

微服务的认识与拆分

这种架构增强了开发灵活性、提高了系统的可维护性和扩展性，使得团队可以更快地响应变化和市场需求。
道法自然，人法天·2025-03-10 18:37

【一文学会 HTML5】

目录HTML概述基本概念HTML发展历程HTML基本结构网页基本标签标题标签（``-``）段落标签（``）换行标签（``）水平线标签（``）注释（``）特殊符号图像标签基本语法主要属性图像的对齐和样式响应式图像链接标签基本语法重要属性
熬夜超级玩家·2025-03-10 17:33

智能遥感新质生产力：ChatGPT、Python和OpenCV强强联合；空天地遥感数据分析的全流程；地面数据、无人机数据、卫星数据、多源数据等处理

层层递进、结构严谨，帮助您系统性掌握从数据预处理、图像增强、
小艳加油·2025-03-10 16:57

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

打造RAG系统：四大向量数据库Milvus、Faiss、Elasticsearch、Chroma 全面对比与选型指南

在当今信息爆炸的时代，检索增强生成（Retrieval-AugmentedGeneration，简称RAG）系统已成为自然语言处理（NLP）领域的重要工具。
橙子小哥的代码世界·2025-03-10 16:57

H.264---序列参数集（SPS）---宽高获取

SequenceParamaterSet（NALUnit=7）SPS和PPS一般处于码流的起始位置，但也可能出现在码流中间，主要原因是：1、解码器需要在码流中间开始解码；2、编码器在编码的过程中改变了码流的参数（如图像分辨率等
SXM19940913sxm·2025-03-10 16:25

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

深度学习 PyTorch 中 18 种数据增强策略与实现

深度学习pytorch之简单方法自定义9类卷积即插即用数据增强通过对训练数据进行多种变换，增加数据的多样性，它帮助我们提高模型的鲁棒性，并减少过拟合的风险。
@Mr_LiuYang·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

R语言 ggplot2 可视化生成高分辨率图片实战

我们将探索不同的保存选项，以确保我们获得清晰、适应各种输出需求的图像。首先，
PixelEnigma·2025-03-10 15:21

大模型“瘦身”革命——模型压缩与加速

随着AI大模型（如GPT、BERT、DALL·E等）的崛起，它们在自然语言处理、图像生成等领域的表现令人惊叹。然而，大模型的参数量动辄数十亿甚至上千亿，带来了巨大的计算资源消耗和部署成本。
大模型应用场景·2025-03-10 15:50
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