Opencv视觉之眼第6页

算法系列之数据结构-二叉搜索树

二叉查找树（BinarySearchTree，简称BST）是一种常用的数据结构，它能够高效地进行查找、插入和删除操作。二叉查找树的特点是，对于树中的每个节点，其左子树中的所有节点都小于该节点，而右子树中的所有节点都大于该节点。本文将介绍如何使用Java实现二叉查找树，并实现常见的操作。二叉搜索树BST二叉搜索树的核心思想和二分查找类似，都是基于分治思想，利用了有序性,通过比较和分治，将问题规模减半

修己xj·2025-03-07 23:41

算法系列之数据结构-Huffman树

在数据压缩领域，Huffman编码是一种经典的无损压缩算法，而Huffman树则是实现这种编码的关键数据结构。它以其高效性和简洁性被广泛应用于各种场景，从文件压缩到通信协议，都离不开Huffman树的身影。本文将深入探讨Huffman树的原理、构建过程以及其Java如何实现Huffman树。Huffman树的构建步骤Huffman树（哈夫曼树）又称最优二叉树，是一种带权路径长度最短的二叉树，常用于

修己xj·2025-03-07 23:41

人工智能之数学基础：对线性代数中逆矩阵的思考？

本文重点逆矩阵是线性代数中的一个重要概念，它在线性方程组、矩阵方程、动态系统、密码学、经济学和金融学以及计算机图形学等领域都有广泛的应用。通过了解逆矩阵的定义、性质、计算方法和应用，我们可以更好地理解和应用线性代数知识，解决各种实际问题。关于逆矩阵的思考现在我们有一个计算过程如上所示，我们知道矩阵的作用就是函数，向量a先经过矩阵1进行函数作用，然后再经过矩阵2函数作用最后可以得到输出向量c，这个过

每天五分钟玩转人工智能·2025-03-07 22:03

uniapp学习笔记之知识点大总结

文章目录一、uniapp介绍二、环境搭建2.1、利用HbuilderX初始化项目2.2、运行项目2.3、介绍项目目录和文件作用三、网络1、发起请求2、上传3、下载4、SocketTask1、SocketTask.onMessage(callback)2、SocketTask.send(object)3、SocketTask.close(object)4、SocketTask.onOpen(call

Qiuxuntao·2025-03-07 22:02

Java高频面试之集合-01

hello啊，各位观众姥爷们！！！本baby今天来报道了！哈哈哈哈哈嗝面试官：说说java的集合框架Java集合框架（JavaCollectionsFramework，JCF）是Java中用于存储、操作和管理数据结构的核心库。它提供了一组标准化的接口、实现类和算法，使得开发者能够高效地处理各种数据集合。1.集合框架的核心接口Java集合框架主要围绕以下几个核心接口构建：(1)Collection接

牛马baby·2025-03-07 21:29

00计算机视觉学习内容

计算机视觉（ComputerVision）开发需要掌握数学基础、编程语言、图像处理、机器学习、深度学习等多个方面的知识。

依旧阳光的老码农·2025-03-07 21:26

DeepSeek大模型如何提升论文与代码效率

其核心技术突破体现在多语言处理能力、视觉语言理解模块以及深度优化的自然语言处理算法上，能够覆盖学术研究、代码开发、内容创作等多元场景。

智能计算研究中心·2025-03-07 21:55

Day16 洛谷真题讲解

呀呀呀呀，嘻嘻嘻嘻嘻嘻嘻嘻嘻嘻嘻，太开心了，终于看到了一丝丝快乐的光环，终于ac了大家先来看一眼这道题，我觉得其实还是真的蛮经典的，刚开始的时候我心思看看如何能够把每个数给他存进一个数组里面，后来我发现原来

流星雨.又来临·2025-03-07 20:19

C语言【进阶篇】之结构体 —— 从基础声明到复杂应用的进阶之路

目录前言✍️结构体类型的声明结构体定义结构的特殊声明结构的自引用结构体内存对齐对齐规则为什么存在内存对齐修改默认对齐数结构体传参结构体实现位段什么是位段位段的内存分配位段的跨平台问题位段的应用位段使用的注意事项总结前言大家好！我是EnigmaCoder。本文收录于我的专栏C，感谢您的支持！在C语言编程体系里，结构体是整合不同类型数据的重要工具，它能够将多个相关数据组合为一个有机整体，显著提升数据处

EnigmaCoder·2025-03-07 20:45

01计算机视觉学习计划

计算机视觉系统学习计划（3-6个月）本计划按照数学→编程→图像处理→机器学习→深度学习→3D视觉→项目实战的顺序，确保从基础到高级，结合理论和实践。

依旧阳光的老码农·2025-03-07 20:15

机器视觉3D线激光轮廓仪的精度为什么高

3D激光轮廓仪的高精度源于其硬件设计、光学系统、软件算法及环境控制等多方面的协同优化，以下是具体原因的分点解析：激光光源的高性能单色性与方向性：激光具有极好的单色性和准直性，光束发散角小，能形成稳定的光斑，减少光路偏差。高稳定性：激光器输出功率和波长稳定，避免因光源波动导致的测量误差。短波长优势：部分激光采用短波长（如蓝光），可检测更微小的表面细节，提升分辨率。高分辨率传感器CMOS/CCD传感器

视觉人机器视觉·2025-03-07 20:09

特斯拉FSD系统：自动驾驶的未来

FSD系统通过集成先进的计算机视觉、深度学习、传感器融合等技术，利用车辆上安装的多种传感器和先进的计算机视觉技术，实现对周围环境的感知和理解。

百态老人·2025-03-07 19:38

Lucene初探之总体架构

从总体上来说，Lucene的可以被概括为三点：高效、可扩展的全文检索库；基于Java实现；支持对纯文本文件进行索引可搜索；Lucene的工作流程和架构如下所示：通过该图片，我们可以看出，Lucene的工作流程可以被分为两个部分：索引、搜索。我们可以将这些过程进行抽象组件化：通过上下两个图片的对比，基本上可以直观地了解各个组件的工作：Document代表被索引的各个分散的文档；IndexWirter

Derrick_gu·2025-03-07 19:38

特斯拉FSD不同版本的进化

特斯拉，FSD，自动驾驶，深度学习，计算机视觉，强化学习，神经网络，模型训练1.背景介绍特斯拉自2016年推出Autopilot以来，一直致力于开发全自动驾驶系统，其目标是实现完全无人驾驶，让汽车能够像人类一样感知周围环境

AI智能涌现深度研究·2025-03-07 19:35

使用 Dlib 库进行人脸检测和人脸识别

Dlib是一个广泛使用的C++库，提供了多种用于机器学习和计算机视觉的工具。它包含了人脸检测、人脸识别、物体检测、图像处理等功能。

萧鼎·2025-03-07 19:32

比亚迪智驾平权：全系标配高阶智能驾驶，开启全民智驾新时代

1.比亚迪的智驾平权战略比亚迪在2025年2月10日的智能化战略发布会上，正式宣布全系车型将搭载“天神之眼”高阶智能驾驶系统，标志着比亚迪在智能化领域的重大突破。

互联网Ai好者·2025-03-07 19:59

硅谷硬核Rasa课程、Rasa培训、Rasa面试系列之： Rasa 3.x Config

ModelConfiguration配置文件定义了模型根据用户输入进行预测的组件和策略。recipe键允许不同类型的配置和模型架构。目前，只支持“default.v1”。语言键和管道键指定模型用于进行NLU预测的组件。Policys键定义了模型用于预测下一个操作的策略。如果您不知道要选择哪些组件或策略，可以使用建议的配置功能，这将推荐合理的默认设置。SuggestedConfig您可以将管道或策略

StarSpaceNLP·2025-03-07 19:28

Kimball维度模型之数据仓库灵魂总线架构

目录一总线架构(BusArchitecture)1总线矩阵(BusMatrix)2Mapping文档二一致性维度(ConformedDimension)三一致性事实(ConformedFact)在数据仓库领域，深刻理解基本概念是确立强大数据管理体系的关键。数据仓库作为一个庞大而复杂的系统，其核心概念涉及多维体系结构、总线架构等关键要素。首要的是理解数据仓库的架构，例如Multidimensiona

ByteCodeLabs·2025-03-07 18:22

OpenCV 实时人脸识别从 0 到 1，小白也能轻松实操的超详细教程（完整教程及源码）

摘要：本文围绕使用OpenCV实现实时人脸识别展开。从环境搭建入手，详细介绍Python及相关库的安装。数据准备环节涵盖收集、标注及预处理步骤。

AI_DL_CODE·2025-03-07 18:21

【ESP32接入国产大模型之豆包】

【ESP32接入国产大模型之豆包】1.豆包大模型1.1了解豆包api1.2Http接口鉴权1.3.接口参数说明1.3.1请求体(request)参数1.3.2返回(response)参数1.3.3错误响应

2345VOR·2025-03-07 18:20

江科大51单片机学习笔记之LED点阵屏

文章目录一、LED点阵屏介绍二、LED点阵屏工作原理三、74HC595四、实验1补充：C51的sfr、sbit1、位声明2、74HC595写入字节函数3、测试写入字节函数4、显示数据函数5、LED点阵屏显示笑脸（实验最终现象）四、实验21、点阵屏模块化2、利用文字取模软件生成图像数据3、保存图像数据4、主函数一、LED点阵屏介绍LED点阵屏由若干个独立的LED组成，LED以矩阵的形式排列，以灯珠亮

刘小橙666·2025-03-07 16:04

江科大51单片机学习笔记之蜂鸣器

文章目录一、蜂鸣器介绍二、常用驱动电路三、实验1、将所需的文件添加到工程中2、测试按键和数码管功能是否正常3、添加蜂鸣器功能4、模块化一、蜂鸣器介绍蜂鸣器是一种将电信号转换为声音信号的器件，常用来产生设备的按键音、报警音等提示信号蜂鸣器按驱动方式可分为有源蜂鸣器和无源蜂鸣器•有源蜂鸣器：内部自带振荡源，将正负极接上直流电压即可持续发声，频率固定•无源蜂鸣器：内部不带振荡源，需要控制器提供振荡脉冲才

刘小橙666·2025-03-07 16:04

QT输入窗口部件之QSlider（滑动条）

QSlider如果对您有用记得点赞哦）QSlider继承QAbstractSlider。QScrollBar类提供垂直或水平滑动条小部件，滑动条是用于控制有界值的典型小部件。它允许用户沿着水平或垂直凹槽移动滑块手柄，并将手柄的位置转换为合法范围内的整数值。例子创建水平和垂直滑动条，创建两个QSlider对象，一个是水平滑动条，另一个是垂直滑动条；用一个Label来显示当前水平或垂直滑动条当前的值。

点灯大神·2025-03-07 16:34

【2025年22期免费获取股票数据API接口】实例演示五种主流语言获取股票行情api接口之沪深A股历史成交分布数据获取实例演示及接口API说明文档

在近一至两年期间，股票量化分析逐步成为备受关注的热门议题。对于投身于该领域工作而言，首要步骤便是获取全面且精准的股票数据。无论是实时交易数据、历史交易记录、财务数据，亦或是基本面信息，这些数据均是开展量化分析过程中不可或缺的宝贵资源。我们的核心任务在于从这些数据中提炼出具有价值的信息，从而为投资策略提供坚实有力的指导。在数据探索进程中，我尝试运用了多种方法，涵盖自编网易股票页面爬虫程序、申万行业数

不会写代码的码农农·2025-03-07 16:33

【数据挖掘】Pandas之DataFrame

在Pandas中，DataFrame提供了丰富的数据操作功能，包括查询、编辑、分类和汇总。1.数据查询（Filtering&Querying）1.1按索引或列名查询importpandasaspddata={"ID":[101,102,103,104,105],"Name":["Alice","Bob","Charlie","David","Eva"],"Age":[25,30,35,40,28]

dundunmm·2025-03-07 16:54

人工智能基础知识

首先分为两大类：一：机器视觉cv1.特征比较明显2.经典模型：cnn，resnet，deepface，yolov（1-12），vi-transformer。缺点：不能解决收听问题。

yzx991013·2025-03-07 16:24

大模型不确定性量化与提示词校准

大模型不确定性量化与提示词校准关键词大模型不确定性量化提示词校准自然语言处理计算机视觉推荐系统摘要本文旨在探讨大模型不确定性量化与提示词校准这一前沿技术。

AI天才研究院·2025-03-07 15:20

嵌入式开发之串行数据处理

前题前面几篇文章写了关于嵌入式软件开发时，关于串行数据处理的一些相关内容，有兴趣的可以看看《嵌入式开发：软件架构、驱动开发与串行数据处理》、《嵌入式软件开发之生产关系模型》和《嵌入式开发之Modbus-RTU

dreamczf·2025-03-07 15:46

Stable Diffusion绘画 | 文生图-高分辨率修复-放大算法使用推荐

4x-UltraSharp需要下载后，放到SD安装目录\models\ESRGAN中，重载UI后选择使用下载地址：https://civitai.com/models/116225/4x-ultrasharp想生成一眼惊艳的锐度的画面

肖遥Janic·2025-03-07 14:23

【图像去噪】基础知识之加噪 | 给图像加噪的若干种方式，包括加高斯白噪声（AWGN）、泊松-高斯噪声、模拟真实噪声（SIDD、DND）等

请先看【专栏介绍文章】：【图像去噪（ImageDenoising）】关于【图像去噪】专栏的相关说明，包含适配人群、专栏简介、专栏亮点、阅读方法、定价理由、品质承诺、关于更新、去噪概述、文章目录、资料汇总、问题汇总（更新中）文章目录前言加高斯噪声（AWGN）在numpy上加在Tensor上加完整代码加其他噪声（模拟真实世界的噪声）加随机散粒噪声和真实噪声（Possion-Gaussian）加SIDD

十小大·2025-03-07 13:11

深度学习的数学之魂：传统机器学习的超越者

深度学习的数学之魂：传统机器学习的超越者前言第一部分：神经元的数学语言1.1神经元模型的启示1.2激活函数的非线性魔法第二部分：网络结构的层次之美2.1网络结构的多样性2.2层次结构的力量第三部分：图像的力量与直观理解

洋葱蚯蚓·2025-03-07 13:39

计算机视觉 vs 机器视觉 | 机器学习 vs 深度学习：核心差异与行业启示

一、计算机视觉（CV）与机器视觉（MV）：从学术研究到工业落地的分水岭1.定义与目标差异计算机视觉（CV）目标是赋予计算机类似人类的视觉理解能力，通过算法对图像或视频中的目标进行识别、跟踪和语义理解。

程序员Linc·2025-03-07 12:00

electron踩坑之安装报错 Electron uninstall

在启动一个electron项目前，pnpminstall了使用到的库，但在启动时，报错Electronuninstall尝试忽略的包内的脚步预下载设置,需要修改npm或者yarn的设置yarnconfigsetignore-scriptsfalse删除node_modules后运行pnpmstoreprune清除缓存后重新安装，仍然报错后来执行node.\node_modules\electron

王——小喵·2025-03-07 12:28

Linux内核笔记（驱动篇）之【u-boot移植--基于正点原子iMX6ull开发板】

博主珍藏笔记干货在这里！Linux内核笔记汇总【持续更新】更好的阅读体验请见：u-boot移植–基于正点原子iMX6ull开发板文章目录添加自己的开发板添加开发板对应的头文件添加开发板对应的板级文件夹编译测试烧写屏幕&网络驱动移植软件层面的修改修改*`include/configs/mx6ull_jarvis_emmc.h`*修改*`board/freescale/mx6ull_jarvis_em

哆哆jarvis·2025-03-07 11:21

信息安全之构建FTP服务器证书

以下是完整的文章，包含所有步骤和最后一节的参考文章部分：在Ubuntu中安装和配置FTPS服务器的详细指南1.安装vsftpd首先，确保你的系统是最新的，然后安装vsftpd：sudoaptupdatesudoaptinstallvsftpd•解释:vsftpd是一个轻量级且安全的FTP服务器软件，适用于大多数Linux发行版。2.检查并安装openssl检查openssl是否已安装：whicho

云纳星辰怀自在·2025-03-07 11:21

YOLOv10改进之MHAF(多分支辅助特征金字塔)

YOLOv10架构YOLOv10的架构主要由主干网络、特征金字塔和预测头三部分组成。主干网络采用改进的Darknet结构，增强特征提取能力。特征金字塔模块使用多尺度特征融合技术，提高对不同大小目标的检测效果。预测头则负责生成最终的检测结果。这种结构设计使得YOLOv10在保持高效率的同时，能够有效处理各种尺度的目标，为后续的改进奠定了基础。检测性能在探讨YOLOv10的性能提升之前，我们需要了解其

清风AI·2025-03-07 11:20

Uboot启动学习笔记之四-uboot之初体验

u-boot初体验在这里我们首先要问自己一个问题，前面将了那么多准备的工作，就是为了启动个uboot，那么uboot到底有什么用?它是一致运行的吗，或者叫她的生命周期如何?uboot属于bootloader的一种，是用来引导启动内核的，它的最终目的就是，从flash中读出内核，放到内存中，启动内核.1.uboot的作用1)uboot主要作用是用来启动操作系统内核。体现在uboot最后一句代码就是启

six2me·2025-03-07 11:16

剖析内核态和用户态的内存分配方式

Linux加油站·2025-03-07 11:12

正点原子imx6ull-mini-Linux驱动之Linux I2C 驱动实验（21）

I2C是很常用的一个串行通信接口，用于连接各种外设、传感器等器件，在裸机篇已经对I.MX6U的I2C接口做了详细的讲解。本章我们来学习一下如何在Linux下开发I2C接口器件驱动，重点是学习Linux下的I2C驱动框架，按照指定的框架去编写I2C设备驱动。本章同样以I.MX6U-ALPHA开发板上的AP3216C这个三合一环境光传感器为例，通过AP3216C讲解一下如何编写Linux下的I2C设备

NEWEVA__zzera22·2025-03-07 10:04

小鹏P7自动泊车技术方案浅析

目录一、概述二、感知算法1.视觉库位检测1.1.视觉系统1.2.库位检测算法1.3.同步建图与定位技术1.4.其他要素检测2.超声波库位检测3.视觉库位检测与超声波库位检测融合三、路径规划与控制四、HMI

yuyuelongfly·2025-03-07 10:27

大模型最新面试题系列：训练篇之模型监控与调试

1.训练过程中需要监控哪些关键指标？如何设置报警阈值？关键指标损失函数值：包括训练损失和验证损失，反映模型在训练和验证数据上的拟合程度。准确率：分类任务中的预测正确样本占总样本的比例，评估模型的预测能力。召回率和F1值：在二分类或多分类任务中，用于更全面地评估模型性能，特别是在正负样本不均衡的情况下。学习率：监控学习率的变化，确保其处于合适的范围，避免学习率过大导致模型不稳定或过小导致训练收敛过慢

人肉推土机·2025-03-07 10:21

（视频演示）基于OpenCV的实时视频跟踪火焰识别软件V1.0源码及exe下载

本文介绍了基于OpenCV的实时视频跟踪火焰识别软件，该软件通过先进的图像处理技术实现对实时视频中火焰的检测与跟踪，同时支持导入图片进行火焰识别。主要功能包括相机选择、实时跟踪和图片模式。

是刃小木啦~·2025-03-07 09:13

STM32标准库之编码器接口示例代码

编码器接口测速Encoder.c#include"stm32f10x.h"//Deviceheader/***函数：编码器初始化*参数：无*返回值：无*/voidEncoder_Init(void){/*开启时钟*/RCC_APB1PeriphClockCmd(RCC_APB1Periph_TIM3,ENABLE);//开启TIM3的时钟RCC_APB2PeriphClockCmd(RCC_APB

星仔极客·2025-03-07 09:43

LLMs之Llama-3：基于Colab平台(免费T4-GPU)利用LLaMA-Factory的GUI界面(底层采用unsloth优化框架【加速训练5~30倍+减少50%的内存占用】)对llama-3

LLMs之Llama-3：基于Colab平台(免费T4-GPU)利用LLaMA-Factory的GUI界面(底层采用unsloth优化框架【加速训练5~30倍+减少50%的内存占用】)对llama-3-

一个处女座的程序猿·2025-03-07 09:41

C# 设计模式之观察者模式

总目录前言在现实生活中，处处可见观察者模式，例如，微信中的订阅号，只要对订阅号进行关注的客户端，如果订阅号有什么更新，就会直接推送给订阅了的用户。这就是观察者模式的一种应用。1基础介绍观察者模式定义了对象之间的一种一对多的依赖关系，使得当一个对象状态发生改变时，它的所有依赖者都能够得到相应的通知并作出相应的反应。观察者模式也被称为发布-订阅模式。观察者模式定义了一种一对多的依赖关系，让多个观察者对

鲤籽鲲·2025-03-07 09:40

Python数据可视化 Pyecharts 制作 Scatter3D 3D散点图

结合强大的视觉映射和交互功能，三维散点图不仅提升了数据分析的精度，还增强了用户与数据之间的互动性。文章目录Scatter3D：3D散点图Demo总结Scat

Mr数据杨·2025-03-07 09:08

OpenCV 100道面试题及参考答案（7万字长文）

OpenCV简介OpenCV（OpenSourceComputerVisionLibrary）是一个开源的计算机视觉库，它提供了丰富的函数和工具，用于处理图像和视频。

大模型大数据攻城狮·2025-03-07 09:06

OpenCV iOS-视频处理

OpenCViOS-视频处理OpenCViOS-视频处理先决条件：在您的iOS项目中包含OpenCV库视频帧处理项目示例用户界面添加相机处理框架基本视频处理开始提示OpenCViOS-视频处理教程介绍了如何使用

源代码大师·2025-03-07 09:36

前端React篇之哪些方法会触发 React 重新渲染？重新渲染 render 会做些什么？

目录哪些方法会触发React重新渲染？重新渲染render会做些什么？setState()案例需求总结forceUpdate()案例需求总结props改变案例需求总结context改变案例需求总结哪些方法会触发React重新渲染？重新渲染render会做些什么？在React中，以下方法会触发重新渲染：setState()：当调用组件的setState方法并传入新的状态值时，React会触发重新渲染

m0_74823705·2025-03-07 07:50

React基础之useState

useState是一个ReactHook(函数)，它允许我们向组件添加一个状态变量，从而控制组件的渲染效果import{useState}from"react"//使用useState实现计数器按钮functionApp(){//count是状态变量setcount是修改变量的方法const[count,setCount]=useState(0)//点击事件回调consthandleClick=(

青红光硫化黑·2025-03-07 07:49

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