本篇，我们学习PyQt5界面中拖放（Drag和Drop）控件。拖放动作在GUI中，拖放指的是点击一个对象，并将其拖动到另一个对象上的动作。比如百度云PC客户端支持的拖放文件以快速移动文件：拖放动作能够很直观很方便的在GUI程序中完成一些很复杂或繁琐的操作。在PyQt中实现拖放在PyQt5中，我们也可以很轻松地使用拖放功能。使用Qt设计师或者使用API都可以实现。我们先使用Qt设计师将GUI的图形设

摘要:python+requests实现的接口自动化框架详细教程前段时间由于公司测试方向的转型，由原来的web页面功能测试转变成接口测试，之前大多都是手工进行，利用postman和jmeter进行的接口测试，后来，组内有人讲原先web自动化的测试框架移驾成接口的自动化框架，使用的是java语言，但对于一个学java，却在学python的我来说，觉得python比起java更简单些，所以，我决定自己

大家好，本文结合具体的问题实例，详细讲解一下TCP/IP协议栈的心跳机制、丢包重传机制等内容，给大家提供一个借鉴和参考。1、问题概述虽然软件底层模块在网络恢复后能自动重连上服务器，但会议因为网络问题已经退出，需要重新加入会议。因为客户特殊的网络运行环境，会频繁出现网络抖动不稳定的情况，客户要求必须要实现60秒内网络恢复后能依然保持在会议中，保证会议流程不被中断。客户坚持要实现这个特殊的功能点，项目

一.SQL注入文章目录一.SQL注入1.介绍sql注入2.SQL注入的原理3.与mysql注入相关的知识点4.Union（联合）注入攻击详解字符型union注入5.Boolean（布尔盲注）注入攻击详解6.报错注入攻击详解（报错注入只显示一条结果，通常要使用limit）7.时间注入攻击8.堆叠查询注入攻击9.二次注入攻击10.宽字节注入攻击11.cookie注入攻击12.base64注入攻击13.

从RGB转换为HSVHSV彩色系统基于圆柱坐标系。从RGB转换为HSV需要开发将(笛卡儿坐标系中的)RGB值映射到圆柱坐标系的公式。多数计算机图形学教材中已详细推导了这一公式，故此处从略。从RGB转换为HSV的MATLAB函数是rgb2hsv，其语法为：hsv_image=rgb2hsv(rgb_image)rgb2hsv输人的RGB图像可以是uint8类uint16类或double类，输出图像是

您或许知道，作者后续分享网络安全的文章会越来越少。但如果您想学习人工智能和安全结合的应用，您就有福利了，作者将重新打造一个《当人工智能遇上安全》系列博客，详细介绍人工智能与安全相关的论文、实践，并分享各种案例，涉及恶意代码检测、恶意请求识别、入侵检测、对抗样本等等。只想更好地帮助初学者，更加成体系的分享新知识。该系列文章会更加聚焦，更加学术，更加深入，也是作者的慢慢成长史。换专业确实挺难的，系统安

介绍马氏距离是由印度统计学家马哈拉诺比斯（P.C.Mahalanobis）提出的，表示数据的协方差距离。它是一种有效的计算两个未知样本集的相似度的方法。与欧氏距离不同的是它考虑到各种特性之间的联系（例如：一条关于身高的信息会带来一条关于体重的信息，因为两者是有关联的）并且是尺度无关的（scale-invariant），即独立于测量尺度，广泛用于分类和聚类分析。相关概念方差：方差是标准差的平方，而标

彩色模型彩色模型是用来表示彩色的数学模型，也称为彩色模型。RGB彩色模型是最常用的一种彩色模型，但在计算机系统中表达色彩信息的模型不止一种。后文介绍四种最常用的色彩模型。RGB模型RGB彩色空间对应的坐标系统是一个立方体，如图8-4所示。红色、绿色和蓝色位于立方体的3个顶点上；青色、深色红和黄色位于另外3个顶点上：黑色在原点处，而白色在离原点最远的顶点，灰度等级沿着这两个点连线分布；立方体的外部和

三原色根据详细的实验结果，人眼中负责颜色感知的细胞中约有65%对红光敏感，33%对绿光敏感，只有2%对蓝光敏感。正是人眼的这些吸收特性决定了所看到的彩色是一般所谓的原色红（R）、绿（G）和蓝（B）的各种组合。国际照明委员会(CIE)规定蓝色=435.8nm、绿=546.1nm、红=700nm作为主原色。因此，红（R）、绿（G）和蓝（B）被称为三基色。下图所示的CIE色度图中，最外层轮廓对应于所有可

三基色在计算机中，显示器的任何颜色（全色域）都可以由红、绿、蓝三种颜色组成，称为三基色。三基色的原理各原色的取值范围为0~255。任何颜色都可以与这3种颜色以不同的比例混合获得，这就是三基色的原理。在计算机中，三基色的原理可以解释如下：计算机中的任何一种颜色都可以由不同比例的3种颜色混合而成；并且每种颜色都可以分解为三种基本颜色。三基色是相互独立的，任何一种颜色都不能由另外两种颜色组成。混合色的饱

目录一、前言：二、LEE滤波器2.1LEE滤波器原理2.2LEE滤波器实现步骤三、MATLAB代码示例一、前言：  LEE滤波器是一种常用于合成孔径雷达（SAR）图像去噪的滤波器。它能增强图像的局部对比度。今天我们将通过MATLAB来实现这种滤波器。二、LEE滤波器2.1LEE滤波器原理  LEE滤波器是一种基于窗函数的滤波器，其原理是将窗口内的像素进行加权平均，以消除图像中的噪声。这种滤波器通常

光谱在17世纪60年代，人们普遍认为白光是一种没有其他颜色的纯色光，而彩色光是有某种缘故发生变化的光。为了验证这个假设，牛顿让一束阳光通过一面三棱镜，光线在墙上被分解成了八种不同的颜色，即：红、橙、黄、绿、青、蓝、紫，后来我们称之为光谱。彩色彩色是物体的一种属性就像纹理、形状和重量一样。一般来说它取决于三个方面的因素：光源—照射光的光谱特性或光谱能量分布。物体—被照射物体的反射特性。成像接收器（眼

系列文章目录编程小白的自学笔记十三（python办公自动化读写文件）编程小白的自学笔记十二（python爬虫入门四Selenium的使用实例二）编程小白的自学笔记十一（python爬虫入门三Selenium的使用+实例详解

彩色的物理认识人类能够感知的物体的颜色是由物体反射的光的性质决定的。如图8-2所示，可见光是由电磁波谱中较窄的波段组成。如果物体反射的光在所有可见光波长范围内都是平衡的，那么从观察者的角度来看，它是白色的；如果物体只反射有限的可见光谱范围，则物体看起来是某种颜色。例如，反射波长范围为450~500nm之间的物体呈现蓝色，它吸收了其他波长光的大部分能量；而如果物体吸收了所有的入射光，它就会呈现黑色。

一个电脑小白的自我成长之路&_*，最近工作都是C++的处理，又在开始把以前学的知识捡起来啦首先声明，博主之前从来没有写过通信方面的东西，这次之所以写这个是因为项目需要，因此本文主要介绍一个使用C++语言及Socket来实现TCP/IP通信的实例，希望可以帮助入门者。本教程，属于基础教程，针对入门者，如需更深入的功能，自行扩展；IP地址用于确定目标主机，端口号用于确定目标应用程序。一、什么是TCP/

区域生长区域生长是种已受到人工智能领域中的计算机视觉界十分关注的图像分割方法。这种方法是从把一幅图像分成许多小区域开始的。这些初始的区域可能是小的邻域甚至是单个像素。在每个区域中，对经过适当定义的能反映一个物体内成员隶属程度的性质(度量)进行计算。用于区分不同物体内像素的性质(度量)包括平均灰度值，纹理，或颜色信息。因此，第一步是赋给每个区域一组参数，这些参数的值能够反映区域属于哪个物体。接下来，

这里讨论使用Python解压如下五种压缩文件：.gz.tar.tgz.zip.rar简介gz：即gzip，通常只能压缩一个文件。与tar结合起来就可以实现先打包，再压缩。tar：linux系统下的打包工具，只打包，不压缩tgz：即tar.gz。先用tar打包，然后再用gz压缩得到的文件zip：不同于gzip，虽然使用相似的算法，可以打包压缩多个文件，不过分别压缩文件，压缩率低于tar。rar：打包

基本概念最常用的分水岭算法是F.Meyer在20世纪90年代早期提出的基于灰度图像的分割算法，它是一种基于拓扑理论的数学形态学的分割方法，其基本思想是把图像看作是测地学上的拓扑地貌，图像中每一点像素的灰度值表示该点的海拔高度，每一个局部极小值及其影响区域称为集水盆，而集水盆的边界则形成分水岭。分水岭的概念和形成可以通过模拟浸入过程来说明。在每一个局部极小值表面，刺穿一个小孔，然后把整个模型慢慢浸入

在项目开发的过程中我们经常会遇到类似的业务场景：用户申请提现，后台进行账务处理、发送提现短信、调用银行打款通道。在这个过程中调用三方通道（短信或银行通道）都比较耗时，同时账务处理可能也是由专门的账务系统进行处理。那么，为了提高并发和相应速度，后面的三个操作都可以通过异步进行处理。这就用到了消息队列。消息队列中间件是分布式系统中重要的组件，主要解决应用耦合、异步消息、流量削锋等问题，实现高性能、高可

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建造者模式(BuilderPattern)使用多个简单的对象一步一步构建成一个复杂的对象。这种类型的设计模式属于创建型模式，它提供了一种创建对象的最佳方式。一个Builder类会一步一步构造最终的对象。该Builder类是独立于其他对象的。1、介绍意图：将一个复杂的构建与其表示相分离，使得同样的构建过程可以创建不同的表示。主要解决：主要解决在软件系统中，有时候面临着"一个复杂对象"的创建工作，其通

物理视图：构件视图部署视图4.从可视化的角度对uml进行划分：视图图模型元素5.uml常用的扩展机制：构造性标记值约束6.uml的面向对象的事务有：结构事务分组事务注释事务动作事务7.uml的九种图解实例详解点击此处查看

本文基于腾讯课堂老胡的课《跟我学Openlayers--基础实例详解》做的学习笔记，使用的openlayers5.3.xapi。

基本思想迭代式阈值选择法的基本思想是：开始时，选择一个阈值作为初始估计值，然后按某种策略不断地改进这一估计值，直到满足给定的准则为止。在迭代过程中，关键之处在于选择什么样的阈值改进策略。好的阈值改进策略应该具备两个特征：一是能够快速收敛，二是在每一个迭代过程中，新产生的阈值优于上一次的阈值。示例代码A=imread('rice.png');figure(1);imshow(A);T=mean2(A

基本思想最大类间方差阈值选择法又称为Otsu算法，该算法是在灰度直方图的基础上用最小二乘法原理推导出来的，具有统计意义上的最佳分割阈值。它的基本原理是以最佳阈值将图像的灰度直方图分割成两部分，使两部分之间的方差取得最大值，即分离性最大。示例代码I=imread(‘rice.png’)figure(1),imshow(I);%显示原始图像O=graythresh(I)%计算得到最大类间方差的阈值BW

有些时候，直接利用图像的灰度直方图选择阈值不是非常直观，这时，可以利用图像三个通道的直方图来进行图像分割，操作步骤如上文所示，下图为原始图片。下图为三通道直方图。下图将三个通道的直方图会绘制到一个图表上，更容易对比选择阈值。Img=imread('fruit1.jpg');%[M,N]=size(img);%注意：一个陷阱，对彩色图像如果这样表示很可能引起错误。[M,N,D]=size(img);

高通滤波图像的边缘、细节主要位于高频部分，而图像的模糊是由于高频成分比较弱产生的。高通滤波就是为了高消除模糊，突出边缘。因此采用高通滤波器让高频成分通过，消除低频噪声成分削弱，再经傅里叶逆变换得到边缘锐化的图像。示例代码M=2*size(I,1);%滤波器的行数N=2*size(I,2);%滤波器的列数u=-M/2:(M/2-1);v=-N/2:(N/2-1);[U,V]=meshgrid(u,v

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本文给大家介绍php中的switch语句的用法实例详解，涉及到switch用法方面的知识点，对switch用法感兴趣的朋友通过本文一起学习吧switch是一个开关语句，那么很多朋友都只知道简单的switch

文章目录一.有关MySQL慢查询日志1.慢查询日志是什么？2.配置并打开慢查询日志二.使用慢查询功能记录日志三.慢查询日志记录参数详解四.使用mysqldumpslow工具对慢查询日志进行分析五.Profilling-MySQL性能分析工具六.慢查询教程总结当我们开始关注数据库整体性能优化时，我们需要一套MySQL查询分析工具。特别是在开发中大型项目时，往往有数百个查询分布在代码库中的各个角落，并

生命周期AndroidService、IntentService，Service和组件间通信Activity的onNewIntentFragment的懒加载实现，参数传递与保存ContentProvider实例详解

幂次变换如下图所示的幂次变换函数曲线图：当γ1时，放大亮处细节，压缩暗处细节，随着数值增大，效果越强。其函数表达式如下所示：其中，c和r均为正常数。当精度要求很高时，才需要考虑到偏移量，此时幂次变换表达式可写成s=c(r+ε)^γ,一般都将偏移量省略掉。示例代码示例程序如下所示，测试程序当γ=0.1时，将暗处细节放大，图像视觉效果有明显提升。I=imread('foosballraw.tiff')

文章目录一、完美转发1、1实例详解1、2应用场景二、新类的功能2、1默认成员函数2、2缺省参数初始化2、3强制生成默认函数的关键字：default2、4禁止生成默认函数的关键字：dele

几何运算几何运算又称为几何变换，是将一幅图像中的坐标映射到另外一幅图像中的新坐标位置，它不改变图像的像素值，只是改变像素所在的几何位置，使原始图像按照需要产生位置、形状和大小的变化。图像几何运算的一般定义为：g(x,y)=f(u,v)=f(p(x,y),q(x,y))u=p(x,y)，v=q(x,y)唯一地描述了空问变换，即将输入图像f(u,v)从u-v坐标系变换为x-y坐标系的输出图像g(x,y

“考研的那段日子。就似仿佛走了一年的夜路，在太阳升起前那一刻，最不舍的就是陪伴我的点点星光。谢谢这一路上遇到的所有人，谢谢你听过我的故事，希望将来它能带给你一点勇气，让你能够选择去坚持或者放弃什么。”作者主页：追光者♂个人简介：[1]计算机专业硕士研究生[2]2023年城市之星领跑者TOP1(哈尔滨)[3]2022年度博客之星人工智能领域TOP4[4]阿里云

图像反转图像反转变化实质上是将图像明暗两种灰度进行互补运算后互换处理，理论上是由反比变换所得，其表达式为：s=L−1−r其中L−1为该灰度级中最大灰度值。在MATLAB中，常使用imadjust()或imcomplement()函数进行对数变换，如：J=imadjust[I,[01],[10]]示例代码I=imread('rice.png');J=imadjust(I,[01],[10]);sub

线性变换空间域处理技术是直接对图像的像素进行操作。灰度变换不改变原图像中像素的位置，只改变像素点的灰度值，并逐点进行，和周围的其他像素点无关。灰度线性变换即是对图像的灰度做线性拉伸、压缩，映射函数为一个直线方程。在MATLAB中，常使用imadjust函数进行灰度线性变换，如：I=imadjust(I);就是把原图像中聚集在较窄区间的灰度拉伸至整个区间。原始图像的灰度值聚集在75-175之间，视觉

简介：在计算机科学中是指一种通过重复将问题分解为同类的子问题而解决问题的方法。通过函数的自调用化繁为简。递归可以说是编程中最神奇的一种算法。因为我们有时候可能不能完全明晰代码的运行过程，但是我们却知道代码可以跑出正确的结果。而当我们使用其他算法，我们必须将代码运行的每一个细节都弄清楚才能确保代码的正确性。这就是递归的神奇之处。下面由浅入深对递归进行解析：1.阶乘计算相信这是每个人初学递归时都会遇到

1支付宝分账业务的场景资金结算给二级商户后，平台商根据与二级商户约定的分账比例，将资金分到分账接收方。一般用于平台向二级商户抽佣场景。支付宝、微信、在线支付分账系统开发技术交流，欢迎和李铁牛程序员交流。2支付宝分账术语解释分账发起方：发起分账的一方，这里指平台商；分账支出方：分账资金的转出方。二级商户不需要签署分账协议即可分账。分账接收方：接收分账资金的一方，平台商已被默认添加为接收方，二级商户可

最近受到万点暴击，由于公司业务出现问题，工作任务没那么繁重，有时间摸索selenium+python自动化测试，结合网上查到的资料自己编写出适合web自动化测试的框架，由于本人也是刚刚开始学习python，这套自动化框架目前已经基本完成了所以总结下编写的得失，便于以后回顾温习，有许多不足的的地方，也遇到了各种奇葩问题，希望大神们多多指教。首先我们要了解什么是自动化测试，简单的说编写代码、脚本，让软

垂直镜像图像的垂直镜像操作是以原图像的水平中轴线为中心，将图像分为上下两部分进行对称变换。设原始图像的宽为w，高为h，原始图像中的点为(0,0)(x_0,y_0)，对称变换后的点为(1,1)(x_1,y_1)。示例程序I=imread('eight.tif');[a,b]=size(I);G=zeros(a,b);fori=1:a;forj=1:b;g(i,j)=I(a-i+1,j);%将原始图像

镜像变换镜像变换又常称为对称变换，它可以分为水平对称、垂直对称等多种变换。对称变换后，图像的宽和高不变。图像的镜像分为两种垂直镜像和水平镜像。水平镜像即将图像左半部分和右半部分以图像竖直中轴线为中心轴进行对换；竖直镜像则是将图像上半部分和下半部分以图像水平中轴线为中心轴进行对换.水平镜像水平镜像即将图像左半部分和右半部分以图像竖直中轴线为中心轴进行对换，设原始图像的宽为w，高为h，原始图像中的点为

中国史之【平三监之乱】：三监之乱是西周初故商畿地区（今河南安阳附近）的三位贵族叛乱事件。周成王年少登基，周公摄政，管叔、蔡叔、霍叔与武庚等诸侯起兵反对周公。周公东征，诛武庚，杀管叔而放蔡叔，废霍叔为庶民，平定了三监之乱——来源：全历史APP俗话说：“好记性不如烂笔头”，多写写多记记，总不会错。多一些不为什么的坚持，少一些功利主义的追求。今天介绍图像处理的其他算术运算，包括减法运算、乘法运算、除法运

MATLAB图像处理—17438人已学习课程介绍全面系统的学习MATLAB在图像处理中的应用课程收益通过本课程的知识，可以尽快的入门MATLAB图像处理讲师介绍魏伟更多讲师课程精通c++，网络编程，数字图像处理领域

在MATLAB图像处理工具箱中提供了函数imdivide()实现两幅图像的除法，该函数对两幅输入图像的所有相应像素执行元素对元素的除法操作（即MATLAB中矩阵的点除操作），并将得到的结果作为输出图像

中国史之【推行国野制】：国野制产生于周初的武力征服，是西周的社会等级制度。国是统治宗族聚居的城郭和郊区，野则是被征服者散居的鄙野。国人享有一定的权利，是周朝军队的主力。野人的义务则是农业生产，是井田制下的劳动者。——来源：全历史APP俗话说：“好记性不如烂笔头”，多写写多记记，总不会错。多一些不为什么的坚持，少一些功利主义的追求。今天介绍图像的算术运算实践。单看课本知识，不去动手，难以体会到视觉效

乘法运算两幅图像进行乘法运算主要实现两个功能：一是可以实现掩模操作，即屏蔽图像的某些部分；二是如果一幅图像乘以一个常数因子，如果常数因子大于1，将增强图像的亮度，如果因子小于1则会使图像变暗。在MATLAB图像工具箱中提供了函数immultiply()实现两幅图像的乘法，该函数将两幅图像相应的像素值进行元素对元素的乘法操作（相当于MATLAB中矩阵的点乘)，并将乘法的运算结果作为输出图形相应的像素

Python列表(List)的三种遍历方法实例详解发布于2017-06-2221:25:11|181次阅读|评论:0|来源:网友投递Python编程语言Python是一种面向对象、解释型计算机程序设计语言

目录1.概述2.实例（1）图像点运算1.线性灰度变换2.分段线性灰度变换3.非线性灰度变换（2）图像代数运算1.图像加法运算2.图像的减法运算3.图像的乘法运算4.图像的除法运算5.其他的一些图像代数运算函数（3）图像逻辑运算1.概述在matlab当中，图像是以矩阵形式存放的，矩阵的每一个元素就是像素值，所以对图像进行运算就是对矩阵的运算。（包括点运算、图像的加减乘除运算及图像的逻辑运算或与非）2

MATLAB图像处理精通c++，网络编程，数字图像处理领域，研究方向为数学视频图像处理领域，有多年开发经验。