OpenCV基础学习系列第21页

机器学习系列之——Knn算法 kd树详解

关于knn算法，对特征空间进行划分的方法为计算新的输入实例与训练实例之间的距离，因为在特征空间中2个特征实例的相似程度可以用距离来表示。一般我们采用的是欧式距离，也就是说每个新的输入实例都需要与所有的训练实例计算一次距离并排序。当训练集非常大的时候，计算就非常耗时、耗内存，导致算法的效率降低。以上是对knn算法的简单理解。kd树（k-dimensional树的简称）是一种对k维空间中的实例点进行存

Nick_Dizzy·2023-04-11 01:14

深度强化学习笔记——基本方法分类与一般思路

概要本文梳理了一下台大李宏毅老师的深度强化学习系列课程内容。该课程主要是对无模型深度强化学习方法的一些大致介绍，将其分为大致三类：基于值函数的、基于梯度的方法、actor-critic的方法。

RavenRaaven·2023-04-10 22:12

强大的代码保护软件 .NET Reactor使用教程（四）： .NET Reactor针对De4Dot脱壳工具的应对

本次给大家带来.NETReactor学习系列.NETReactor针对De4Dot脱壳工具的应对，需要的朋友可以收藏哦~De4Dot是一个专门反混淆.net程序的一个工具，支持对于以下工具混淆过的代码的清理

Aote222·2023-04-10 07:58

【C语言快速上手】带你了解C语言，零基础入门①

这个C语言学习系列，我

慧天城寻·2023-04-09 23:54

来看看几个数据库连接池的配置参数

文章不定期同步公众号，还有各种一线大厂面试原题、我的学习系列笔记。

明天喝可乐·2023-04-09 21:56

SpringBoot源码学习系列——自动配置原理（三）

自动配置实现原理可见下列文章：SpringBoot源码学习系列——自动配置原理（一）SpringBoot源码学习系列——自动配置原理（二）@Conditional条件注解@Conditional注解介绍

shmily‘’·2023-04-09 13:23

SpringBoot源码学习系列——构造流程分析

通过执行SpringApplication的静态run()方法，可以完成SpringBoot应用的启动。本文对SpringApplication的实例化过程进行分析。SpringApplication初始化简介查看SpringApplication#run方法，可以看到，实际上就是new了一个SpringApplication对象，参数primarySources即为入口类：根据上面的分析，启动类

shmily‘’·2023-04-09 13:23

SpringBoot源码学习系列——自动配置原理（一）

核心原理概述关键点@EnableAutoConfiguration开启自动配置spring.factories提供自动配置类的全路径，位于jar包META-INF目录下@Conditional条件注解，自动配置类实例化的前置条件Starters配置及依赖支持XXAutoConfiguration具体的自动配置类关系图扫描加载指定自动配置类全路径提供前置条件判断配置及依赖支持EnableAutoCo

shmily‘’·2023-04-09 13:52

SpringBoot源码学习系列——自动配置原理（二）

AutoConfigurationImportSelector解析由@EnableAutoConfiguration可以看到，其主要功能通过@Import(AutoConfigurationImportSelector.class)实现。@Inherited@AutoConfigurationPackage@Import(AutoConfigurationImportSelector.class)

shmily‘’·2023-04-09 13:48

OpenCV基础之边缘检测与轮廓描绘

文章目录OpenCv基础之边缘检测与轮廓描绘Canny边缘检测图像轮廓绘制轮廓OpenCv基础之边缘检测与轮廓描绘边缘检测：主要是通过一些手段检测数字图像中明暗变化剧烈（即梯度变化比较大）像素点，偏向于图像中像素点的变化

WH_Deng·2023-04-09 08:25

OpenCV基础操作之边界填充、图像阈值以及图像平滑处理

文章目录什么是OpenCv？OpenCV基本操作导包读取图像展示图片截取图像边界填充图像阈值图像的平滑处理什么是OpenCv？OpenCV是一个基于Apache2.0许可（开源）发行的跨平台计算机视觉和机器学习软件库，可以运行在Linux、Windows、Android和MacOS操作系统上。能点开该网页说明您已经步入计算机视觉了，就我而言，将OpenCV作为图像处理的入门，如果各位看官发现任何错

WH_Deng·2023-04-09 08:55

OpenCV基础操作之图像的形态学运算

文章目录OpenCV基础操作之图像的形态学运算腐蚀操作膨胀操作开运算闭运算形态学梯度运算礼帽黑帽OpenCV基础操作之图像的形态学运算OpenCV在图像的形态学运算方面都是相较于图像中高亮部分而言，对应的二值化图像就是对白色区域进行膨胀或腐蚀

WH_Deng·2023-04-09 08:55

OpenCV基础之模板匹配与直方图

文章目录OpenCV基础之模板匹配与直方图模板匹配直方图查看图像的三色mask掩模图像均衡直方图自适应直方图均衡化OpenCV基础之模板匹配与直方图模板匹配模板匹配即在一幅图像中寻找与模板图像最匹配(相似

WH_Deng·2023-04-09 08:13

Docker 学习系列11 多阶段镜像构建

从Docker版本17.05.0-ce开始，就支持了一种新的构建镜像的方法，叫做：多阶段构建(Multi-stagebuilds)，旨在解决Docker构建应用容器中的一些痛点。在日常构建容器的场景中，经常会遇到在同一个容器中进行源码的获取，编译和生成，最终才构建为镜像。这样做的劣势在于：不得不在容器中安装构建程序所必须的运行时环境不得不在同一个容器中，获取程序的源码和构建所需的一些生态工具构建出

飞凡的陀螺·2023-04-09 00:48

弱监督学习系列：Inter-Image Communication for Weakly Supervised Localization

原文链接https://arxiv.org/pdf/2008.05096.pdf代码链接(ECCV2020)Inter-ImageCommunicationforWeaklySupervisedLocalization-GitHub-xiaomengyc/I2C:(ECCV2020)Inter-ImageCommunicationforWeaklySupervisedLocalizationhtt

yafee123·2023-04-08 17:08

弱监督学习系列：Attention-Based Dropout Layer for Weakly Supervised Single Object Localization and Semantic

原文链接：CVPR2019&TPAMI2020https://arxiv.org/abs/1908.10028https://arxiv.org/abs/1908.10028代码连接：tensorflow版本https://github.com/junsukchoe/ADLwsolevaluation论文中实现的pytorch版本https://github.com/clovaai/wsoleva

yafee123·2023-04-08 17:08

微服务设计学习（二）关于服务的集成

本篇是微服务设计学习系列的第二篇（继上一篇发布居然已经一个多月了，惭愧惭愧）。欢迎阅读往期系列：微服务设计学习（一）关于微服务和如何建

Richard_易·2023-04-08 14:59

深度学习学习系列一

姓名：高泽坤；学号：20010190023；学院：通信工程学院；转载于：https://blog.csdn.net/qq_21190081/article/details/56030571；【嵌牛导读】神经网络是机器学习中的一种经典模型，也是现在深度学习的前身和基础，因此如果要想掌握深度学习，必须通透地了解神经网络。关于神经网络需要做到以下几点：了解神经网络的线性结构，了解非线性激活函数，掌握参数

沐雪斋·2023-04-08 11:57

K8S学习系列(二)之configMap实战

k8s--ConfigMap一、ConfigMap概念在几乎所有的应用开发中，都会涉及到配置文件的变更，比如说在web的程序中，需要连接数据库，缓存甚至是队列等等。而我们的一个应用程序从写第一行代码开始，要经历开发环境、测试环境、预发布环境只到最终的线上环境。而每一个环境都要定义其独立的各种配置。如果我们不能很好的管理这些配置文件，你的运维工作将顿时变的无比的繁琐。为此业内的一些大公司专门开发了自

longxingxiu·2023-04-08 08:43

机器学习系列 - 8. 决策树

1.初识决策树1.1什么是决策树：决策树是一种常见的机器学习算法，它的思想十分朴素，类似于我们平时利用选择做决策的过程。它是类似流程图的结构，其中每个内部节点表示一个测试功能，即类似做出决策的过程（动作），每个叶节点都表示一个类标签，即在计算所有特征之后做出的决定（结果）。用决策树分类：从根节点开始，对实例的某一特征进行测试，根据测试结果将实例分配到其子节点，此时每个子节点对应着该特征的一个取值，

小蘑菇1962·2023-04-08 08:22

MMdetection3D学习系列（二）——KITTI数据集训练测试及可视化

安装完环境以后，就可以进行测试了，这里我使用的是KITTI数据集进行测试。关于KITTI数据集，网上有很多介绍了，这里简单说一下在mmdet3d中它需要的文件层级样式吧。主要是针对RGB和点云数据进行检测。一般来说采用其中一侧的彩色摄像头的数据作为RGB数据输入即可。但是这个数据集比较大，也需要挂梯子下载，所以我这边弄了一个500的小数据集，也已经按照mmdet3d的格式整理好了，后续我会将它发上

PandAiTech_Seven·2023-04-08 06:58

论文阅读（一）对比学习系列 MoCo and 从InsDisc到 SimSiam DINO

花了一个下午，看了b站沐神账号的两个视频，对对比学习也算是有了初步的了解了。论文链接：https://github.com/mli/paper-reading/感觉kaiming大神还是强，从moco到simsiam，化繁为简，一切以简单有效为基准，从最初接触resnet到MAE,到今天看的对比学习的几个工作，风格好鲜明呀，最容易follow，lessismore。BYOL的作者也是刚，为了回复一

Ray Song·2023-04-07 00:31

点云深度学习系列博客(五): Point Transformer方法概述

在上一篇博客《注意力机制原理概述》中，我们介绍了注意力机制的基本原理以及一些技术细节。基于注意力机制的深度学习模型在起初设计时，针对的是NLP问题。包括词元分析，翻译等语言处理任务，注意力机制能够训练超大规模数据，并建立学习模型，获得显著的性能提升。鉴于注意力机制在NLP任务中的空前成功，视觉领域也尝试引入注意力机制，著名工作包括VIT[1]和SwinTransformer[2]。对于点云数据处理

程序猿老甘·2023-04-06 11:26

GANs学习系列(8)：Deep Convolutional Generative Adversarial Nerworks，DCGAN

【前言】本文首先介绍生成式模型，然后着重梳理生成式模型（GenerativeModels）中生成对抗网络（GenerativeAdversarialNetwork）的研究与发展。作者按照GAN主干论文、GAN应用性论文、GAN相关论文分类整理了45篇近两年的论文，着重梳理了主干论文之间的联系与区别，揭示生成式对抗网络的研究脉络。本文涉及的论文有：GoodfellowIan,Pouget-Abadi

c2a2o2·2023-04-06 11:32

Docker学习系列（一）

Docker学习笔记：https://blog.csdn.net/tina_ttl/article/details/51372604

街角的幸福i·2023-04-06 09:57

Android-音视频学习系列-(八)基于-Nginx-搭建(rtmp、http)直播服务器

云服务器:腾讯云系统:centos直播服务器:nginx拓展模块:nginx-http-flv-module(支持rtmp、http-flv、http-hls等)如果NGINX要支持正则表达式，需要安装PCRE库。如果NGINX要支持加密访问，需要安装OpenSSL库。如果NGINX要支持压缩，需要安装zlib库。测试环境:电脑:MAC推流软件:obs-studioMAC拉流软件:VLCAndro

m0_67740402·2023-04-06 08:56

【pulsar学习】pulsar架构原理

文章目录1pulsar集群组成2Broker层：无状态服务层3Bookkeeper层：持久化存储层3.1相关名词解释3.2读写流程3.3Segment为中心的存储的优势4总结【pulsar学习系列】【pulsar

hhhSir'blog·2023-04-06 06:24

Kubernetes系列02—Kubernetes设计架构和设计理念

Kubernetes系列02—Kubernetes设计架构和设计理念本文收录在容器技术学习系列文章总目录1、Kubernetes设计架构Kubernetes集群包含有节点代理kubelet和Master

weixin_33716941·2023-04-06 05:05

零信任学习系列三——研读基于零信任 SDP 的高校网络安全防护的研究

校园内外网安全体系不健全大部分高校基于传统的网络边界隔离防护架构，常用的网络安全设备有防火墙，IDS/IPS，VPN等，用于隔离内外网。比如现阶段的传统VPN，用于网络接入内网资源。对于这种虚拟专用网络，信任范围较大，一旦攻击者通过VPN接入校园网，网络薄弱点将一一暴露，形成一个大的攻击面。并且当高校的业务更多的迁移到公有云上，对于VPN等安全设备的管理将会很复杂，网络管理员需要根据需要来调正VP

刚学c的小白·2023-04-05 13:38

嵌入式Linux学习系列记录1-安装环境

嵌入式Linux学习系列记录嵌入式Linux学习记录1-安装开发环境文章目录嵌入式Linux学习系列记录前言一、嵌入式Linux宿主环境安装？

kknder·2023-04-05 11:50

python爬虫简历项目怎么写_python爬虫简历

（八）python爬虫入门第一：python爬虫学习系列教程python版本：3.6

weixin_39553776·2023-04-05 10:47

《Machine Learning in Action》—— Taoye给你讲讲Logistic回归是咋回事

在手撕机器学习系列文章的上一篇，我们详细讲解了线性回归的问题，并且最后通过梯度下降算法拟合了一条直线，从而使得这条直线尽可能的切合数据样本集，已到达模型损失值最小的目的。

玩世不恭的Coder·2023-04-05 10:11

【Python画图01】一张图上两条线，坐标图例设置

学习背景最近在学习python制图，准备做个模板好出图目录一、学习背景二、参考三、代码学习1.figure语法说明2.一张图上2条线3.坐标轴取值范围、坐标轴标题、坐标轴小标4.修改坐标轴位置5.加入图例二、参考这个学习系列都参考了

嘻嘻爱学习·2023-04-05 06:22

技术宅小伙：计算机新手学习系列之LeetCode！

哈喽大家好，我是技术宅小伙。自从上次发了这个入门系列后，出乎我的意料，这个系列居然是最受欢迎的。我各种被催更，呼声最高的就要数数和图的题了。那今天就给大家带来一道基础的图吧，让我们一起来看一下Lico第1971题fineifpathexistinggraph。这道题的题目是说，已知一个有n个节点的双向的图（双向也可以是无向），它的每一个节点都从0标记到n减1，又已知一个2滴的integerr来记录

技术宅小伙·2023-04-04 21:01

NIO

https://www.cnblogs.com/digdeep/p/5168602.htmlNIO学习系列：核心概念及基本读写http://zhangshixi.iteye.com/blog/679959NIO

kennethan·2023-04-04 19:39

视频教程-Tensorflow-图像处理视频教程-机器学习

参与多个国家级计算机视觉项目，多年数据领域培训经验，丰富的教学讲解经验，出品多套机器学习与深度学习系列课程，课程生动形象，风格通俗易懂。

weixin_30623679·2023-04-04 18:34

Opencv基础知识整理

1.基本操作图像操作cv2.IMRED_COLOR：彩色图像cv2.IMREAD_GRAYSCALE:灰度图像importcv2importnumpyasnppath="test.png"#测试图像img=cv2.imread(path,cv2.IMREAD_GRAYSCALE)#默认是彩色图像，可以使用灰度图像#numpy生成测试图像#图像读取函数defcv_imshow(name,img):#

Fighting_1997·2023-04-04 11:18

SpringBoot基础学习之SpringBoot Web开发(中篇)

这个SpringBoot基础学习系列用来记录我学习SpringBoot框架基础知识的全过程(这个系列是参照B站狂神的SpringBoot最新教程来写的，由于是之前整理的，但当时没有发布出来，所以有些地方可能有错误

狂奔の蜗牛rz·2023-04-04 07:18

java得到内置对象_JavaWeb学习----JSP内置对象详解

【声明】欢迎转载，但请保留文章原始出处→_→【系列】JSP学习系列文章：(持续更新)【正文】呼~~~花了一下午的时间，终于把JSP的内置对象的内容学完了，并做好了笔记，方便以后回顾。

weixin_39870199·2023-04-04 05:26

学习系列、代码教程

http://www.devdiv.com/iOS_iPhone-iOS_iPhone学习系列、代码教程----___持续更新中___-thread-48165-1-1.htmlpart1--入门：1.

尹现伟·2023-04-03 22:32

Prometheus学习系列（四）之FAQ

一、一般问题1.Prometheus是什么？Prometheus是一款高活跃生态系统的开源系统监控和警告工具包。详见概览2.Prometheus与其他的监控系统比较详见比较3.Prometheus有什么依赖？Prometheus服务独立运行，没有其他依赖4.Prometheus有高可用的保证吗？是的，在多台服务器上运行相同的Prometheus服务，相同的报警会由警告管理器删除警告管理器当前不能保

飞雪K·2023-04-03 21:42

总纲 | 【走在成长的路上】多系列技术学习汇总

后续学习笔记汇总转至CSDN（点击跳转）：CoffreLv系列名时间简介【风控基础学习系列】2020-07-27入职学习风控系列长文所作笔记【数据可视化系列目录】2020-10-09暂无【Pandas学习系列目录

水土七口刀·2023-04-03 15:13

Python学习系列：使用pyqt5搭建简单图书管理系统（2）

在上一篇文章里我们简单的说了一下图书管理系统的设计思路,这一篇文章我们将设计一下此系统的数据库.一:前提条件:1:文章中使用的数据库为sqlite2:数据库管理软件:SqliteStudio2:开发语言为Python3:开发IDE为pycharm二:图书管理系统的数据库设计此数据库所设计的表我建了四个,当然实际系统比此复杂多,此数据库的结构如下所示:具体到每个表:1:BuyBook表这个表的主要内

云时之间·2023-04-03 12:42

postman接口测试学习系列

postman接口测试学习（一）第一章：选择工具第二章：登录获取token/cookie第三章：获取会员信息前言这几年来公司开发框架不断更新，现在软件行业也大都使用了前后端分离的开发模式，那对于我们测试来说是否可实行测试前移，由以往在软件功能模块开发完成后交付测试做系统测试，前移到软件后端开发完成后对接口进行测试。在该阶段发现的问题，比在后期测试阶段发现的问题修改成本更小，且能容易校验ui层测试发

jiyibufangjia·2023-04-03 09:55

15LaTeX学习系列之---LaTeX里插入数学公式

目录目录前言（一）常用的数学公式命令==1.上下标====2.矢量====3.括号====4.符号关系====5.三角形符号====6.求和与累积====7.积分与微分====8.根号与分式====9.集合====10.逻辑与箭头符号====11.空格====12.矩阵====13.方程组====14.希腊字母==（二）基础知识1.常用公式2.行内公式：3.数学函数：3.行间公式（三）实例：1.源

weixin_33809981·2023-04-03 02:23

matlab均值量化函数_【MATLAB机器学习系列】——主成份分析(PCA)在量化投资中的应用...

原标题：【MATLAB机器学习系列】——主成份分析(PCA)在量化投资中的应用编辑部我们会再接再厉1PAC核心思想PCA算法也叫主成分分析(principalcomponentsanalysis)，用来减少数据集的维数

Lucy-露西娅·2023-04-03 01:34

Hadoop HDFS概念学习系列之初步掌握HDFS的架构及原理2（二）

HDFS如何读取文件？HDFS的文件读取原理，主要包括以下几个步骤：1、首先调用FileSystem对象的open方法，其实获取的是一个DistributedFileSystem的实例。2、DistributedFileSystem通过RPC(远程过程调用)获得文件的第一批block的locations，同一block按照重复数会返回多个locations，这些locations按照hadoop拓

weixin_34319111·2023-04-02 19:26

Hadoop概念学习系列之Hadoop 生态系统（十二）

不多说，直接上干货！当下Hadoop已经成长为一个庞大的生态体系，只要和海量数据相关的领域，都有Hadoop的身影。下图是一个Hadoop生态系统的图谱，详细列举了在Hadoop这个生态系统中出现的各种数据工具。这一切，都起源自Web数据爆炸时代的来临。Hadoop生态系统的功能以及对应的开源工具说明如下。MapReducefork是计算机程序设计中的分叉函数。Google的网络搜索引擎在得益于算

weixin_33953249·2023-04-02 19:25

Hadoop HDFS概念学习系列之熟练掌握HDFS的Shell访问（十五）

调用文件系统(FS)Shell命令应使用$HADOOP_HOME/bin/hadoopfs***的形式！！！所有的FSShell命令使用URI路径作为参数。URI格式是scheme://authority/path。对于HDFS，HDFS的scheme是hdfs，如hdfs://localhost:9000/，对于本地，本地的scheme是file，如file://其中，scheme和author

weixin_33763244·2023-04-02 19:25

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