OpenCV源码相关第20页

TensorRT-LLM保姆级教程-快速入门

大模型八哥·2025-03-16 02:34

使用Python爬取豆瓣用户信息：从入门到实战

本文将详细介绍如何使用Python及其相关库来爬取豆瓣用户信息，并展示如何利用最新的技术手段来实现这一目标。

Python爬虫项目·2025-03-16 02:04

便捷搞定计算机名、IP 与 Mac 地址修改及网卡问题的软件

在修改IP地址这件事上，以往我们得在系统设置里，一步步打开“网络和Internet”相关选项进行操作，过程较为繁琐。但有了“IPtool”就不一样了，操作变得格外便捷。

开开心心就好·2025-03-16 02:03

JavaScript 内置对象-Math对象

本文将详细介绍Math对象的主要特性和使用方法，帮助你更高效地进行数学相关的编程工作。一、什么是Math对象？Math是一个内置的对象，提供了对数学常量和函数的访问。

咖啡の猫·2025-03-16 02:32

努力的搬砖人.·2025-03-16 01:26

基于5G智慧园区的车联网系统应用示范

【摘要】5G智慧园区作为建设智慧城市的关键切入点，具有交通组成元素相对单一、相关业务要求明确的特点，有利于实现5G+C-V2X商业化的快速落地，5G网络可以为园区内的交通群体带来超大带宽、超低时延、超大连接的网络接入条件

宋罗世家技术屋·2025-03-16 01:55

ROS实践（五）机器人自动导航（robot_navigation）

目录一、知识点1.定位2.路径规划（1）全局路径规划（2）局部路径规划3.避障二、常用工具和传感器三、相关功能包1.move_base（决策规划）2.amcl（定位）3.costmap_2d（代价地图）

简约少年·2025-03-16 01:25

必看！一文读懂知识蒸馏技术

而知识蒸馏作为深度学习中一项重要的技术，也在背后默默地发挥着作用，今天就来给大家详细介绍一下知识蒸馏及其相关原理。

小天才学习机打游戏·2025-03-16 01:54

思特奇实践项目入选2024年“数据要素×”大赛优秀项目案例集

数据要素×”三年行动计划(2024—2026年)》部署的工业制造、现代农业、文化旅游等12个行业领域对应设置12个赛道,旨在遴选出一批应用成效显著、创新性强、引领效应好的数据要素开发利用解决方案,带动相关技术产业发展

资讯分享周·2025-03-16 01:53

焊接机器人与线激光视觉系统搭配的详细教程

以下是关于焊接机器人与线激光视觉系统搭配的详细教程，包含核心程序框架、调参方法及源码实现思路。本文综合了多个技术文档与专利内容，结合工业应用场景进行系统化总结。

自动化专业爱好者·2025-03-16 01:23

AI大模型学习路线及相关资源推荐

python游乐园·2025-03-16 00:51

二叉树中两个节点最近公共祖先的查找算法研究

4.4代码解释五、复杂度分析5.1递归算法复杂度（普通二叉树）5.2迭代算法复杂度（二叉搜索树）六、实际应用6.1文件系统目录结构6.2遗传算法中的基因树分析6.3数据库索引结构优化七、结论摘要在二叉树相关算

cloudman08·2025-03-16 00:48

Nature：你的大脑衰老速度受这64个基因影响

·2025-03-15 23:14

基于时间序列预测的推理服务弹性扩缩容实战指南：（行业案例+数学推导+源码解析）

技术原理（数学公式）整体架构请求量预测→扩缩容决策→资源配置动态调整三阶段闭环，周期为5-30分钟核心预测模型（时间序列预测）LSTM预测公式（CSDN兼容格式）：$$h_t=\text{LSTM}(x_t,h_{t-1})\\\hat{y}_{t+1}=W_h\cdoth_t+b_h$$其中Wh∈Rd×1W_h\in\mathbb{R}^{d\times1}Wh∈Rd×1为权重矩阵，ddd为隐藏

燃灯工作室·2025-03-15 23:12

如何提高测试用例覆盖率？

点击文末小卡片，免费获取软件测试全套资料，资料在手，涨薪更快我们将讨论测试覆盖率的相关问题，以及它如何帮助提高软件质量的。

测试老哥·2025-03-15 23:11

向量存储与检索器

文章目录向量存储如何创建和查询向量存储相似性搜索按向量进行相似性搜索异步操作检索器如何使用向量存储作为检索器从向量存储创建检索器最大边际相关性检索传递搜索参数相似性得分阈值检索指定前k案例案例1案例2langchain

小码农0912·2025-03-15 22:05

Three.js 阴影 (Shadow) 知识点整理

泫凝·2025-03-15 22:34

Flutter 图标自定义：从基础组件到个性化定制

阿贾克斯的黎明·2025-03-15 22:31

karyoploteR: 基因组数据可视化 R 包

karyoploteR相关链接：Bio

BioIT爱好者·2025-03-15 22:00

webpack5（Module Federation）+vue3.0实现微前端

项目源码地址：https://github.com/wuxiaohuaer/webpack5-vue-admin一、什么是微前端微前端是一个比较宏观的概念，他的核心就是独立，开发独立、部署独立，比较适合大的团队来进行重量级项目开发

weixin_42140041·2025-03-15 21:57

物联网设备数据流转之搭建环境：开源高性能分布式支持SQL的时序数据库TDengine

Heartsuit·2025-03-15 21:27

OpenCV 深度学习模块 cv2.dnn 与其他深度学习框架的优缺点对比及适用场景

OpenCV提供了一个深度学习模块cv2.dnn，让开发者能够在计算机视觉项目中轻松加载和推理深度学习模型。

白.夜·2025-03-15 21:26

深度学习中的 blob 格式：与普通 image 的区别及转换原因

blob是OpenCV中用于深度学习模型输入的一种特殊数据格式，全称为BinaryLargeObject。它本质上是一个多维数组（通

白.夜·2025-03-15 21:25

HarmonyOS开发之组件通信

Prop（单向绑定）@Prop装饰器：父子单向同步限制条件@Prop装饰器不能在@Entry装饰的自定义组件中使用@Prop变量允许在本地修改，但修改后的变化不会同步回父组件当父组件中数据改变时，与之相关的

张帅涛_666·2025-03-15 20:22

【漏洞复现】泛微OA E-Office /iweboffice/officeserver.php 多个参数存在任意文件读取漏洞

0x0000001·2025-03-15 20:52

大模型工程师学习日记（十四）：检索增强生成（RAG）

这样做的效果是尽可能保持所有段落（然后是句子，再然后是单词）在一起，因为这些通常看起来是语义上相关的文本块。文本如何分割：根据字符列表。块大小如何衡量：根据字符数量。下面我们

MMMMMMMay Love Code·2025-03-15 20:52

深入探索iOS底层原理：多线程技术与编程学习

本文将深入探讨iOS底层原理中与多线程相关的概念和技术，并提供相应的源代码示例。线程与进程的基本概念在开始之前，我们需要了解一些基本概念。

CqppDeveloper·2025-03-15 20:48

2280将数组和减少的最少操作次数（贪心算法）分析+源码+证明

题目解析请你返回将nums数组和至少减少一半的最少操作数。这句话相当于最后数组和小于等于最开始数组和的一半。1.1算法原理解法：贪心+大根堆（堆顶为最大值）具体策略：每次挑选数组中最大的数，进行减半，直到数组和减少到至少一半为止。举例：初始nums的和为5+19+8+1=33。以下是将数组和减少至少一半的一种方法：选择数字19并减小为9.5。选择数字9.5并减小为4.75。选择数字8并减小为4。最

懒羊羊大王&·2025-03-15 20:47

educoder实训——流程控制【4】

lzl2040·2025-03-15 19:15

使用STM32实现LCD显示

引入必要的库文件：在代码中引入STM32的相关库文件，这些库文件包含了对STM32的

粉绿色的西瓜大大·2025-03-15 19:15

数值类型自学引导

Ssaty.·2025-03-15 19:13

ResNet-SE + MFCC 训练框架，包括数据加载、训练流程，以及混淆矩阵可视化示例

大霸王龙·2025-03-15 19:10

关于支付宝授权用户信息

最近做的一个项目授权支付宝信息进行报名支付以下是流程1、一个首先引进阿里相关配置信息2、因为我这边项目是支持小程序、H5、支付宝登录报名的，我这边只展示支付宝代码哦对啦微信不同应用下unionid是一样的

道系女孩~·2025-03-15 19:08

LLM之Colossal-LLaMA-2：源码解读(init_tokenizer.py文件)实现基于源词表的扩展、(init_model.py文件)实现过计算均值扩展模型、(prepare_pretr

LLM之Colossal-LLaMA-2：源码解读(init_tokenizer.py文件)实现基于jsonl文件中读取新词列表(新中文词汇)→for循环去重实现词表的扩展(中文标记的新词汇)→保存新的分词模型

一个处女座的程序猿·2025-03-15 18:38

LLMs之Colossal-LLaMA-2：源码解读(train.py文件)基于给定数据集实现持续预训练LLaMA-2—解析命令行参数→初始化配置(分布式训练环境colossalai+训练日志+加速插

LLMs之Colossal-LLaMA-2：源码解读(train.py文件)基于给定数据集实现持续预训练LLaMA-2—解析命令行参数→初始化配置(分布式训练环境colossalai+训练日志+加速插件

一个处女座的程序猿·2025-03-15 18:38

1llama源码学习·model.py[3]ROPE旋转位置编码(1)原理

零：(导学)Transformer位置编码（1）为什么需要位置编码位置编码描述序列中实体的位置信息，为每个位置分配唯一的表示。Transformer使用智能位置编码方案，其中每个位置/索引都映射到一个向量。因此，位置编码层的输出是一个矩阵，其中矩阵的每一行表示序列的编码对象与其位置信息的总和（2）Transformer中的位置编码假设有一个长度为LLL的输入序列，并要求位置kkk为该序列中的对象，

小杜不吃糖·2025-03-15 18:07

llama源码学习·model.py[1]RMSNorm归一化

一、model.py中的RMSNorm源码classRMSNorm(torch.nn.Module):def__init__(self,dim:int,eps:float=1e-6):super().

小杜不吃糖·2025-03-15 18:37

如何应对 IT 项目中的需求变更？

首先，明确需求管理的流程、设立变更控制机制以及与客户和相关方保持密切沟通是确保项目顺利推进的关键。在此基础上，项目经理需要做出适时的决策，灵活调整计划，并保持对变更带来影响的预判能力。

·2025-03-15 18:07

以下是关于Django视图及相关功能的详细介绍：

大霸王龙·2025-03-15 18:35

深入理解cocotb的Timing Model (一)

因此，本文预先介绍一些cocotb验证框架相关的内容，希望以此抛砖引玉，引起大家对基于cocotb的敏捷验证的相关讨论交流。

·2025-03-15 18:34

小狐狸AI数字人源码独立SAAS部署全开源+搭建环境教程

一.系统介绍小狐狸AI数字人分身系统源码独立部署支持PC端、小程序端、H5端，一键克隆真人形象+声音核心功能亮点：1:1真人级克隆技术声音克隆：上传3分钟音频，AI深度学习声纹特征，复刻语气、情感、方言形象克隆

kaui52066·2025-03-15 18:34

python opencv轮廓检测_python opencv中的不规则形状检测和测量

正如我在评论中提到的那样,对于这个问题,分水岭似乎是一个很好的方法.但是当你回答时,定义标记的前景和背景是困难的部分！我的想法是使用形态梯度沿着冰晶获得良好的边缘并从那里开始工作;形态梯度似乎很有效.importnumpyasnpimportcv2img=cv2.imread('image.png')blur=cv2.GaussianBlur(img,(7,7),2)h,w=img.shape[:

weixin_39584529·2025-03-15 18:04

docker-compose配置文件详解

文章目录一、docker-compose配置文件详解1.语法与格式2.版本兼容性3.服务定义4.网络配置数据持久化5.安全相关6.其他注意事项二、调试和测试DockerCompose配置文件1基本检查1.1

东方、宏·2025-03-15 18:32

openharmony5.0中HDF驱动框架源码梳理-服务管理接口

要想大概了解一个公司，我们可能只需要知道它的运行逻辑即可，例如我们只需要知道它有财务有研发有运营等，财务报销、研发负责产品等即可，但是如果想深入具体的了解的话我们就要了解都有什么部门(对象)、各部门都包含哪些职责(对象方法)以及各部门都包含哪些关键人员(子对象)以及他们的职责(子对象方法)，根据这个逻辑我大概整理了openharmony5.0的HDF框架中包含的关键对象以及对应的方法，便于更深的理

咸鱼过江·2025-03-15 17:30

在 MacOS 上安装 Flutter：M1、M2 和 M3 芯片指南

知识大胖·2025-03-15 17:30

OpenCV学习(二十一) ：计算图像连通分量:connectedComponents(),connectedComponentsWithStats()

OpenCV学习(二十一)：计算图像连通分量:connectedComponents(),connectedComponentsWithStats()1、connectedComponents()函数ConnectedComponents

Leon_Chen0·2025-03-15 17:59

JavaEE基础八之EL与JSTL相关知识(过时不谈)

paramValues方便输出请求参数pageScope/requestScopre/sessionScope/applicationScope输出各范围的属性header/headerValues与请求头相关

ZHWVICDI·2025-03-15 17:29

猫猫头有亿点炸·2025-03-15 17:59

K8s 集群监控：从指标采集到可视化展示的完整方案

目录一、引言二、指标采集（一）K8s内置指标（二）Prometheus指标采集三、数据存储（一）Prometheus本地存储（二）远程存储四、可视化展示（一）Grafana基础（二）K8s相关仪表盘模板五

花笺墨韵·2025-03-15 17:27

探究Visual Studio中的乱码问题

三个字符集概念源码字符集MSVC中/source-charset即源代码文本文件的字符集，NodePad++、记事本、VSCode这样类似的文本编辑器，可以打开源文件看一下你的字符集（文件编码）。

L-Super·2025-03-15 17:25

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