文章目录一、学习目的二、图像二值化三、全局阈值处理四、自适应阈值处理一、学习目的在进行图像处理时，我们通常要进行颜色识别等一系列需要进行图像阈值处理的操作，今天我们就记录一下opencv进行阈值处理的一些基本操作和代码二、图像二值化我们首先要明白一个概念，图像二值化就是将图像上的像素点的灰度值设置为两个值，一般为0（表示黑色）和255（表示白色），可以将整个图像呈现出明显的黑白效果。最常用的方法就

http://tech.qq.com/a/20180626/028656.htmYITunnel用AI赋能零售业，打造了无人商店、智能货柜以及无人收银结算台等无人生态产品矩阵。YITunnel的亮点在于采用纯视觉技术以智能货柜为例，如下图智能货柜“YITunnel通过动态摄像头去识别，柜子开门的一瞬间，两个摄像头形成了一个对角线，开门状态下，会有一个视觉虚拟的门，会判断出顾客是用什么样的动作，左手

文章目录前言一、图像噪声二、图像平滑处理三、完整应用代码前言当我们用树莓派进行opencv图像处理时，摄像头所获取的图像质量通常会有所下降，此时，需要多种手段来优化图像的质量，提高图像识别的准度。今天所记录的是当图片经过传输等过程后出现的图像噪声现象及对应解决方法——平滑一、图像噪声在数字图像的采集、处理和传输过程中，可能会受到各种噪声的干扰，这会导致图像质量下降、图像变得模糊，甚至使图像的特征难

开始涉及目标检测内容，总结一下学习记录1、目标检测的基本概念（一）什么是目标检测目标检测（ObjectDetection）的任务是找出图像中所有感兴趣的目标（物体），不同于分类和回归问题，目标检测还需要确定目标在图像中的位置

前言：学习视频：中科大郑烇、杨坚全套《计算机网络（自顶向下方法第7版，JamesF.Kurose，KeithW.Ross）》课程该视频是B站非常著名的计网学习视频，但相信很多朋友和我一样在听完前面的部分发现信息量过大，有太多无法理解的地方，在我第一次点开的时候也有相同的感受，但经过了一段时间项目的学习，对计网有了更多的了解，所以我准备在这次学习的时候做一些记录并且加入一些我的理解，希望能够帮助到大

1.action通信自定义action文件action、srv、msg文件内的可用数据类型一致，且三者实现流程类似:按照固定格式创建action文件；编辑配置文件；编译生成中间文件。1.定义action文件首先新建功能包，并导入依赖:roscpprospystd_msgsactionlibactionlib_msgs；然后功能包下新建action目录，新增Xxx.action(比如:AddInts

文章目录前言一、边缘检测原理二、Canny边缘检测算法三、具体应用代码前言在做某些图像处理时，通常需要将识别到的物体边界提取出来，从而帮助我们实现目标检测，这就需要用到边缘检测，例如人脸识别和运动目标的检测都需要先进行边缘检测，这篇文章就记录一下边缘检测的原理及应用代码。一、边缘检测原理边缘检测是图像处理和计算机视觉中的基本问题，其目的在于标识数字图像中亮度变化明显的点，图像边缘检测大幅度地减少了

hl=zh-cn本文作为学习记录自己归纳整理的思维导图这里写目录标题机器学习系列4-特征工程一级目录二级目录三级目录1.数据集划分1.1将数据集划分为训练集和测试集1

后续会更新JS中的文档注释@augments|JSDoc中文文档|JSDoc中文网https://www.jsdoc.com.cn/tags-augments官网文档例子：/***两个数相加。*@param{number}a-第一个操作数*@param{number}b-第二个操作数*@return{number}-两个操作数的和*/functionadd(a,b){returna+b;}@aut

后续会更新formDocument提交functiononSearch(e){e.preventDefault();console.log(document.querySelector(".input").value)}labelDocumentli{list-style:none;}lilabel.actioninput{appearance:none;}lilabel{display:flex

目录原型1.原型2.实例3.隐式原型原型链完整的链条原型链上函数的调用原型链的应用场景原型functionUser(name){this.name=name;this.sayHi=function(){console.log("123");};}letu1=newUser("a");letu2=newUser("b");console.log(u1.sayHi===u2.sayHi);//结果为f

目录基础语法8种数据类型变量常量字符串StringBuilder方法（函数）输入输出数组二维数组面向对象类的定义创建对象实例final继承super抽象类接口随笔基础语法8种数据类型byte、short、int、long、float、double、char、booleanbyte、short、int、long四种基本数据类型表示整数long类型的使用：longnum=1L;，一般使用大写L，为了避

目录promiseA+规定：catch方法promise的链式调用（例题和我自己对于promise的理解）Promise的静态方法asyncawaitasync/await用例promiseA+规定：1.所有的异步场景，都可以看作是一个异步任务，每个异步任务，在JS中应该表现为一个对象，该对象称之为promise对象，也叫做任务对象2.每个任务对象，都应该有两个阶段，三个状态（执行后只能是完成或失

目录网络ajaxXHRAPIFetchAPIaxioshttp状态码网络不管是客户端，还是服务器，他们都是一个应用程序，而不是一台计算机。客户端和服务器可以分布在不同的计算机上，也可以在同一台计算机上，并不需要特殊看待，大部分后端开发的就是服务器程序，前端的Node技术也能开发服务器程序客户端和服务器的这种交互模式称之为[经典c/s结构]（client/server）。在这种结构中，如果客户端是浏

目录第一种用法第二种用法第三种用法第四种用法（我推荐用这种方法）第一种用法的小案例第二种用法的小案例第三种用法的小案例第四种用法的小案例SVG描边动画SVG描边动画实现原理其它这篇文章我会根据我的学习程度继续补充我们主要从这里获取svg图标、iconfont字体图标iconfont-阿里巴巴矢量图标库https://www.iconfont.cn/本文附带用法和小案例，小案例在最后面不是单色的图标

我最初成为创作者的初心源于学习记录，把创作当作一个笔记，希望把自己遇到的问题，以及学习到的实用技巧记录下来，方便学习回顾。收获在我的创作过程中，我收获了许多宝贵的经验和机会。

应用学习--删除参考1：如何删除Git本地仓库和删除GitHub上的Git远程仓库Repository本地Git仓库删除:删除Git本地仓库的根本原理是删除“Git本地仓库”里面的根目录下面的隐藏文件夹“.git”（1）方法1：自己手动删除掉“Git本地仓库”里面的根目录下面的隐藏文件夹“.git”（如上图所示）（2）方法2：在本地仓库的目录下调用命令行删除根目录下的.git文件夹，输入find.

一.场景（QGraphicsScene）QGraphicsScene提供了图形视图框架的场景，相当于一块画布，并具有以下功能。1.一个管理大量图形项的快速接口。2.向每个图形项传播事件3.管理图形项的状态，比如选择，焦点处理等4.提供无转换的渲染功能，主要用于打印简单地一个场景使用QGraphicsScenescene;//场景scene.addText("Hello,world!");//添加文

想了很久，决定还是追寻大神之路，开始写写博客，记录一下成长之路废话不多说，我们开始讲正题：whatisnp.transpose?1、首先看看二维矩阵：importnumpyasnparr=np.arange(30).reshape(5,6)print(arr)tran_arr=np.transpose(arr,axes=None)print(tran_arr)输出结果为：[[012345][678

这一块主要是了解linux系统驱动部分，编译镜像相关的知识，这里记录一下。使用板子如下：教程用的这一个版本：1、基本环境搭建这个比较简单，只是注意一下就是正点原子的教程用了一个NFS文件系统，简单来讲就是linux移植不是有三大块吗，uboot，linux内核和文件系统，正点原子教程里面大部分这个文件系统是放在虚拟机里面的，然后通过nfs的方式来访问的。所以这里要关注一下学习过程中我建了一个文件夹

本文简要学习记录。1、std::move使用场景如下：（1）c++标准库使用比如vector::push_back等这类函数时，会对参数的对象进行复制，连数据也会复制。

SceneGraph，场景图）能够很好地帮助人们对视频场景的理解，SGG（SceneGraphGeneration）这一研究方向让我有必要去对这一领域进行全面的了解，先写一部分，后面补全，挑重要的翻译了下，仅用作个人学习记录

C++的学习和使用1.使用时遇到的问题1.1安装mingw发现bin目录下没有mingw32-make.exe怎么办？1.2C++函数分文件编写(VScode2021配置教程)1.3mingw32-make.exe和mingw32-g++.exe的区别2.C++环境搭建与使用2.1Cmake与mingw-32.exe初识2.2vsCode+CMake开发环境搭建3.C++的基础语法【命名空间】us

#监督学习######仅仅是个人理解对于机器学习，分为监督学习和非监督学习，今天的监督学习仅仅作为自己的学习记录一个数据，有他的类别，一群数据都有他们的类别，而新加入的数据却没有类别，那么监督学习就是以已知分类去区分未知分类没有例子

test_accuracy6.1修改为每2个epoch学习率衰减一次，得到test_accuracy=24.7%6.1修改三个地方，得到test_accuracy=23.9%本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客原作者

本节目录LitePal简介LitePal是一款开源的Android数据库框架，采用了对象关系映射(ORM)的模式，将平时开发时最常用的一些数据库功能进行了封装，使得开发者不用编写一行SQL语句就可以完成各种建表、増删改查的操作。并且LitePal很“轻”，jar包大小不到100k，而且近乎零配置。框架地址：https://github.com/LitePalFramework/LitePal配置L

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计算机网络前言：学习视频：中科大郑烇、杨坚全套《计算机网络（自顶向下方法第7版，JamesF.Kurose，KeithW.Ross）》课程该视频是B站非常著名的计网学习视频，但相信很多朋友和我一样在听完前面的部分发现信息量过大，有太多无法理解的地方，在我第一次点开的时候也有相同的感受，但经过了一段时间项目的学习，对计网有了更多的了解，所以我准备在这次学习的时候做一些记录并且加入一些我的理解，希望能

1.关于volatile：对于文章中这个函数，__global__voidreduceUnrollWarps8(int*g_idata,int*g_odata,unsignedintn){//setthreadIDunsignedinttid=threadIdx.x;unsignedintidx=blockIdx.x*blockDim.x*8+threadIdx.x;//convertglobal

1.是否启用一级缓存有什么影响：启用一级缓存（缓存加载操作经过一级缓存）：一次内存十五操作以128字节的粒度进行。不启用一级缓存（没有缓存的加载不经过一级缓存）：在内存段的粒度上（32字节）而不是缓存池的粒度（128字节）执行。更细粒度的加载，可以为非对其或非合并的内存访问带来更好的总线利用率（可能不会减少整体加载时间）。2.GPU一级缓存没有时间局部性？那新数据来的时候怎么判断放在哪里？3.cu

资源篇可下载模型的网址：sketchfab工具篇：将模型文件自动转换为jsxgltfjsxgitHub地址：https://github.com/pmndrs/gltfjsx模型库https://github.com/KhronosGroup/glTF-Sample-Models@react-three/dreihttps://github.com/pmndrs/dreireact-three/d

这是关于一个普通双非本科大一学生的C++的学习记录贴在此前，我学了一点点C语言还有简单的数据结构，如果有小伙伴想和我一起学习的，可以私信我交流分享学习资料那么开启正题今天分享的是关于vector1.迭代器失效首先我们回顾迭代器的基本用法

这是关于一个普通双非本科大一学生的C++的学习记录贴在此前，我学了一点点C语言还有简单的数据结构，如果有小伙伴想和我一起学习的，可以私信我交流分享学习资料那么开启正题今天把类和对象的剩下资源都结束了,学了一些零碎的小知识点

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hl=zh-cn本文作为学习记录1.降低损失：迭代方法迭代学习下图展示了机器学习算法用于训练模型的迭代试错过程：迭代策略在机器学习中很常见，主

本篇作为学习记录，仅供参考。

说明：1.写本篇博客的目的之一是方便自己学习记录。2.本篇博客在前辈的研究基础上稍作修改，代码中有些不明白的地方，需要解释的，请点击下方链接进行学习，本人就不再赘述。

本文作为学习记录，参考了以下两篇：MySQLmybatis注解开发动态sqlsql循环foreach循环_open="("separator="or"close=")-CSDN博客Mybatisforeach

UE4学习之路这个系列是我学习到UE4引擎的使用及相关开发技术之后，为了巩固自己学到的知识以及记录学习过程开创的学习记录系列博文，后期将不再赘述。

阅读建议仔细阅读书[1]对应的序列标注章节，理解该方法面向的问题以及相关背景，然后理解基础的概念。引言威胁情报挖掘的相关论文中，均涉及到两部分任务：命名实体识别（NamedEntityRecognition，NER）和关系抽取，大多数网安实现NER的方法，采用比较多的方法包含：BiLstm+CRF或者Bert+CRF。其中条件随机场（conditionalrandomfields,CRF），这个模

针对一道ctfhub上的LD_PRELOAD，我进行了为期三天的学习和总结，以下是总结和收集的资料，由于是在onenote上作的笔记，就不在花功夫对文字进行编辑了，大家自行阅览，希望能对你起到帮助。接下来我给出的wp。一，蚁剑连接二，创建hack.c并转共享hack.sohack.c代码#include#include#include__attribute__((__constructor__))

一、创建RN项目的时候是空文件夹的问题1.使用npxreact-nativeinitRNDemos初始化项目的时候，会报错，模版错误，然后创建出来一个空的文件夹2.如果出现这种情况，需要设置npminstall-greact-native-cli3.安装完成以后再次初始化项目，会进行报错，是因为node版本低的问题，我们使用的node版本需要大于18才能初始化项目成功二、使用nvm来进行node版

hl=zh-cn本文作为学习记录1.什么是（监督式）机器学习？机器学习系统学习如何组合输入以对从未见过的数据生成有用的预测。2.机器学习的基本术语。2.1标签标签是指

目录二、通信模型三、自定义消息四、自定义消息示例五、ros代码调试方法六、launch文件写法七、MultiThreadedExecutor调用callback一、创建工作空间1.创建功能包cdsrcros2pkgcreate功能包--build-typeament_cmake--dependenciesrclcpp--node-name可执行程序2.写源文件（cpp文件）3.编辑配置文件主要是C

（ps.学习打卡记录）1.翻硬币题意：桌上放着排成一排的若干硬币。我们用∗*∗表示正面，用ooo表示反面（是小写字母，不是零）。如果已知了初始状态和要达到的目标状态，每次只能同时翻转相邻的两个硬币,那么对特定的局面，最少要翻动多少次呢？附代码#includeusingnamespacestd;voidturn(string&s,inti){if(s[i]=='*')s[i]='o';elses[i

文章目录第1章Kafka概述1.1定义1.2消息队列1.2.1应用场景第1章Kafka概述1.1定义Kafka是一个开源的分布式事件流平台（EventStreamingPlatform），被数千家公司用于高性能数据管道、流分析、数据集成和关键任务应用。1.2消息队列目前企业中比较常见的消息队列产品主要有Kafka、ActiveMQ、RabbitMQ、RocketMQ等。1.2.1应用场景

hl=zh-cn本文作为学习记录1线性回归：举例：蝉（昆虫物种）在天气炎热的日子里会比在更冷的日子里鸣叫。数十年来，专业和业余科学家一直在编制每分钟的鸣叫声

骨的分类-第一小节-胸骨image.pngimage.pngimage.pngimage.pngimage.pngimage.pngimage.pngimage.pngimage.pngimage.pngimage.pngimage.pngimage.png参考：《正常人体解剖学》南京中医药大学