QML自学笔记

深度学习自学笔记七：深度学习的实践（一）

一、训练、验证、测试集在机器学习和深度学习中，我们通常将数据集分为训练集（TrainingSet）、验证集（ValidationSet）和测试集（TestSet）。每个数据集都有不同的用途和目标。1.训练集：训练集是用于模型参数的学习和训练的数据集。通过在训练集上反复迭代进行前向传播和反向传播，模型可以逐渐调整权重和偏置，从而学习到输入特征与输出之间的关系。训练集应该是最大的数据集，以便模型能够充
ironmao·2023-09-25 02:44

003-第一代硬件系统环境搭建

第一代硬件系统环境搭建文章目录第一代硬件系统环境搭建项目介绍摘要结构部分电路部分软件部分关键字：Qt、Qml、硬件、系统、搭建项目介绍欢迎来到我们的QML&C++项目！
DreamLife☼·2023-09-24 20:48

Qt5开发及实例V2.0-第二十章-Qt.QML动画特效

Qt5开发及实例V2.0-第二十章-Qt.QML动画特效第20章QML动画特效20.1QML动画元素20.1.1PropertyAnimation元素20.1.2其他动画元素20.1.3Animator
华为奋斗者精神·2023-09-24 07:31

Qt5开发及实例V2.0-第十九章-Qt.QML编程基础

Qt5开发及实例V2.0-第十九章-Qt.QML编程基础第19章QML编程基础19.1QML概述19.1.1第一个QML程序19.1.2QML文档构成19.1.3QML基本语法19.2QML可视元素19.2.1Rectangle
华为奋斗者精神·2023-09-24 07:00

深度学习自学笔记一：神经网络和深度学习

神经网络是一种模拟人脑神经元之间相互连接的计算模型，它由多个节点（或称为神经元）组成，并通过调整节点之间的连接权重来学习和处理数据。深度学习则是指利用深层次的神经网络进行学习和建模的机器学习方法。假设有一个数据集，它包含了六栋房子的信息。你知道房屋的面积是多少平方米，并且知道房屋价格。这时，想要拟合一个根据房屋面积预测房价的函数。如果你对线性回归很熟悉，则可能会用这些数据拟合一条直线。但你可能也发
ironmao·2023-09-24 06:00

stm32（F103c8t6）自学笔记@阿布君

学习过程中的注意点：1.注意头文件和C文件的包含关系，C文件自身应包含自身的H头文件以及用到的外部头文件，而自身头文件只需包含头文件需要用到的资源文件即可。参考文献：http://t.csdn.cn/o2GmL1.认识STM32**1.简介**2.命名规则**3.系统结构**4.引脚&功能注释：红色表示：与电源相关蓝色是最小系统相关的引脚绿色是IO口、功能口S代表电源、I代表输入、O代表输出、IO
@阿布君·2023-09-24 06:24

Qml分页显示

Row{id:pageNavigationpropertyintnCout:1propertyintnCurPage:1propertyintnPageSize:1signalsCurPage(intcurPage);Rectangle{id:prevPageheight:24width:60color:"#EEEEEE"border.color:"#AAAAAA"border.width:1Ro
zhengtianzuo·2023-09-24 02:25

Qt编译问题：自定义Qml模块插件运行时出现错误

问题现象/home/user/Qt/Qt5.6.3/5.6.3/gcc_64/bin/qmlplugindump-nonrelocatableQt.Custom0.1>/home/user/Source
弓人水·2023-09-24 01:38

QML Image: Cannot open: qrc:///new.pic.png QML加载图片问题

第一步：把图片放到当前路径下，也就是和.pro一个路径；第二步：点击有main.qml的那个qrc用鼠标右键，添加现有文件,找到图片添加,第三步：运行就可以出图片了importQtQuick2.12importQtQuick.Window2.12Window
3Q小队·2023-09-24 01:37

qml报错error: Expected token “)“.

QML项目打开的时候，问题栏中会出现很多这种错误提示，但是程序编译、运行都没有问题，只要在文件中任何位置按下空格，然后保存一下，这个界面上所有的这种问题就消失了；这个时候文件的编码就变成了编译器选择的默认编码格式编码格式问题
单纯幼稚一辈子·2023-09-24 01:36

解决qml编译时提示module “QtQuick.Controls“ version 2.2 is not installed

错误提示qml/Errorin"Util.asciify("build-qml_demo-Desktop_Qt_5_6_3_GCC_64bit-Debug")":TypeError:Property'asciify'ofobjectCore
fighting_bang·2023-09-24 01:35

关于qt5.12.9含QML交叉编译移植（Building QtQml requires Python.）问题解决办法

在移植QT5.12.9源码时，编译源码后，进行makeinstall，但是出现了问题：Pythonnotfound.BuildingQtQmlrequiresPython.意味着缺失或找不到python
Leehowuxi·2023-09-24 01:35

qrc:/main.qml:18 SButton is not a type

QML编程，定义一个组件后，使用它时报错qrc:/main.qml:18SButtonisnotatype通过QTCreator添加QMLFile添加完毕后，工程结构如下：运行时报错：StartingE
VictaminC·2023-09-24 01:04

QML新建QML后编译出错的解决方法

解决方法：原有工程可以编译通过，添加了新的qml文件后，编译出现以下错误：undefinedreferencetoQmlCacheGeneratedCodeXXX重新构建工程，错误仍未解决。
864记忆·2023-09-24 01:04

【QT】QML Image: Cannot open: qrc:///XXXX.png

如下：test.proicons-icons.qrcqml.qrc，将icons.qrc提出放在main.qml的同级目录下后就解决了。test.proiconsicons.qr
ipfpm·2023-09-24 01:04

解决qml编译时出现错误ninja: build stopped: subcommand failed.

qml编译时出现错误ninja:buildstopped:subcommandfailed.如下图：解决这个编译错误其实很简单，我把Window写错了，写成了window,如果有类似的报错，可以检查一下
令狐掌门·2023-09-24 01:33

OpenCV自学笔记17. 基于SVM和神经网络的车牌识别（一）

基于SVM和神经网络的车牌识别（一）本系列文章参考自《深入理解OpenCV实用计算机视觉项目解析》仅作学习用途图像预处理本篇用到的测试图片为：Step1.首先，读入并显示图像，代码如下：stringin="images/2715DTZ.jpg";Matimage=imread(in,IMREAD_GRAYSCALE);//IMREAD_GRAYSCALE的值就是0if(image.empty())
两鬓已不能斑白·2023-09-23 21:25

深度学习自学笔记四：浅层神经网络（一）

一、神经网络概述神经网络是一种模仿人脑神经系统结构和功能的计算模型。它由大量相互连接的人工神经元组成，并通过这些神经元之间的信息传递来进行计算和学习。神经网络的基本组成单元是神经元，也称为节点或单元。每个神经元接收来自其他神经元的输入，并根据这些输入产生一个输出。神经元之间的连接权重决定了信息在网络中的传递方式和强度。神经网络通常被组织成层次结构，由输入层、隐藏层和输出层组成。输入层接收外部输入数
ironmao·2023-09-23 21:24

深度学习自学笔记二：逻辑回归和梯度下降法

目录一、逻辑回归二、逻辑回归的代价函数三、梯度下降法一、逻辑回归逻辑回归是一种常用的二分类算法，用于将输入数据映射到一个概率输出，表示为属于某个类别的概率。它基于线性回归模型，并使用了sigmoid函数作为激活函数。假设我们有一个二分类问题，其中输入特征为x，对应的样本标签为y（0或1）。逻辑回归的目标是根据输入特征x预测样本标签y的概率。逻辑回归模型可以表示为：z=w*x+b其中，w是权重向量，
ironmao·2023-09-23 21:54

深度学习自学笔记三：向量化逻辑回归和Python中的广播

目录一、向量化二：向量化逻辑回归三、Python中的广播一、向量化向量化（Vectorization）是一种优化技术，可以在机器学习和数值计算中加快代码的执行速度。它的核心思想是使用矩阵和向量运算，而不是显式地循环处理每个元素。在传统的循环实现中，我们需要通过迭代逐个处理数组或矩阵中的元素。这种方式可能会导致代码运行缓慢，特别是在处理大规模数据时。而向量化技术能够将循环操作转化为对整个数组或矩阵进
ironmao·2023-09-23 21:54

OpenCV自学笔记二十三：K近邻算法

K近邻算法（K-NearestNeighbors，简称KNN）是一种常用的监督学习算法，可以用于分类和回归问题。在OpenCV中，KNN算法有相应的函数实现，主要包含在ml模块中。KNN算法的原理很简单，它基于样本之间的距离来进行分类或回归。对于分类问题，KNN算法将未知样本与训练集中的样本逐个比较距离，并选择距离最近的K个邻居样本，根据这K个邻居样本的标签进行投票，将未知样本归类为票数最多的标签
ironmao·2023-09-23 21:22

【网络安全】黑客自学笔记

1️⃣前言作为一个合格的网络安全工程师，应该做到攻守兼备，毕竟知己知彼，才能百战百胜。计算机各领域的知识水平决定你渗透水平的上限【1】比如：你编程水平高，那你在代码审计的时候就会比别人强，写出的漏洞利用工具就会比别人的好用；【2】比如：你数据库知识水平高，那你在进行SQL注入攻击的时候，你就可以写出更多更好的SQL注入语句，能绕过别人绕不过的WAF；【3】比如：你网络水平高，那你在内网渗透的时候就
中国红客99代传人·2023-09-23 17:04

JAVA自学笔记，面向对象编程。

面向对象编程大家都知道Java是一门面向对象编程的语言，那么什么是面向对象，它又是怎么兴起的呢？在程序开发初期，人们使用结构化开发语言，但随着软件的规模越来越庞大，结构化语言的弊端也逐渐暴露出来，开发周期被无休止地拖延，产品的质量也不尽如人意，结构化语言已经不再适合当前的软件开发。这时人们开始讲另一种开发思想引入程序中，即面向对象的开发思想。面向对象思想是人类最自然的一种思考方式，它将所有预处理的
醒悟。·2023-09-23 17:22

OpenCV自学笔记二十五：K均值聚类

在OpenCV中，K均值聚类（K-meansClustering）算法的实现包含在ml模块中。K均值聚类是一种无监督学习算法，用于将数据集划分为K个类别。K均值聚类的原理很简单，它首先随机选择K个初始聚类中心，然后迭代地执行以下步骤：将每个数据点分配给离它最近的聚类中心所属的类别，并更新聚类中心为属于该类别的数据点的均值。重复此过程直到聚类中心不再发生变化或达到预定的迭代次数。在OpenCV中，K
ironmao·2023-09-23 05:34

OpenCV自学笔记二十二：绘图及交互

一、绘图基础下面是关于OpenCV绘图基础函数的说明和举例：1.cv2.line()：绘制直线cv2.line(img,pt1,pt2,color,thickness,lineType)-img:需要绘制直线的图像。-pt1:直线起始点坐标。-pt2:直线结束点坐标。-color:直线颜色，可以是BGR格式的元组（如(255,0,0)表示蓝色）。-thickness:直线的粗细，默认值为1。-li
ironmao·2023-09-23 05:34

OpenCV自学笔记二十四：支持向量机

在OpenCV中，支持向量机（SupportVectorMachine，简称SVM）算法的实现包含在ml模块中。SVM是一种常用的监督学习算法，主要用于分类问题。SVM的原理：通过在特征空间中找到一个最优超平面，将不同类别的样本分开。该超平面被定义为使得两个类别的间隔最大化的决策边界，而且只有少数样本点处于边界上，这些样本点被称为支持向量。对于线性可分的数据集，可以使用线性SVM进行分类；对于线性
ironmao·2023-09-23 05:33

OpenCV自学笔记二十六：人脸检测

目录一、人脸检测二、LBPH人脸识别三、EigenFaces人脸识别四、Fisherfaces人脸识别一、人脸检测在OpenCV中，人脸检测是一个常见的计算机视觉任务，可以通过Haar级联分类器来实现。Haar级联分类器是一种基于机器学习的目标检测方法，利用Haar特征和级联分类器进行人脸检测。Haar特征是一种基于图像局部区域的特征描述符，它通过计算图像中不同位置和尺度的矩形区域的像素差值和来表
ironmao·2023-09-23 05:28

OpenCV自学笔记九：阈值处理

1.阈值处理（Thresholding）：阈值处理是一种图像分割的方法，它根据像素灰度值与设定的阈值进行比较，将像素分为两个类别（例如黑白、前景背景等）。阈值处理可以用于目标检测、图像增强等应用。在OpenCV中，常用的阈值处理函数是`cv2.threshold()`。2.threshold函数：`cv2.threshold(src,thresh,maxval,type[,dst])`是OpenC
ironmao·2023-09-22 22:45

OpenCV自学笔记十一：形态学操作（一）

目录1、腐蚀2、膨胀3、通用形态学函数4、开运算5、闭运算1、腐蚀腐蚀（Erosion）是数字图像处理中的一种形态学操作，用于消除图像中边界附近的细小区域或缩小对象的大小。腐蚀操作通过卷积输入图像与结构元素（也称为腐蚀核）来实现。腐蚀操作可以用来消除图像中的细小噪声、填充物体内部的孔洞以及缩小物体的大小。它基于局部区域的最小值，并使区域中的亮度值逐渐减小。以下是一个使用OpenCV库实现腐蚀操作的
ironmao·2023-09-22 22:45

OpenCV自学笔记十四：

目录1、PyrDown函数及使用2、PyrUp函数及使用3、拉普拉斯金字塔图像金字塔是一种多尺度表示图像的方法，它通过构建图像的不同分辨率层级来捕捉图像中的细节和整体结构。图像金字塔可以用于许多计算机视觉任务，例如图像融合、目标检测和特征匹配等。图像金字塔主要有两种类型：高斯金字塔和拉普拉斯金字塔。1、PyrDown函数及使用PyrDown函数是OpenCV中用于图像降采样的函数，它可以将图像的尺
ironmao·2023-09-22 19:56

OpenCV自学笔记十六：直方图处理

在OpenCV中，直方图（Histogram）是用于表示图像中像素强度分布的一种统计工具。它可以帮助我们了解图像的亮度、对比度、色彩分布等信息。OpenCV提供了一个函数`cv2.calcHist()`，用于计算图像的直方图。该函数接受图像数组和一些参数，例如要计算的通道数、区间的数量等。它返回一个表示直方图的一维数组。OpenCV中的直方图可以有不同类型，包括灰度直方图和彩色直方图。1.灰度直方
ironmao·2023-09-22 13:50

matlab 平均梯度,OpenCV 自学笔记33. 计算图像的均值、标准差和平均梯度

OpenCV自学笔记33.计算图像的均值、标准差和平均梯度均值、标准差和平均梯度是验证图像质量的常用指标。
您身边的武器小店·2023-09-22 11:48

OpenCV自学笔记27. Hough变换：检测直线和圆

Hough变换：检测直线和圆前言：Hough变换是一种在图像中寻找直线和圆的方法。我在实际的项目中，使用到了Hough变换检测圆，效果不错，所以写一篇文章，学习Hough变换的原理，并阅读Hough变换的源码，看看OpenCV是如何实现Hough变换的。Hough变换比较难理解，尤其是圆变换的部分，另外我写的也未必清楚，所以记录下来仅做学习、参考之用。本文的结构如下：1、Hough变换如何检测出直
两鬓已不能斑白·2023-09-22 11:17

【opencv自学笔记】12下：边缘提取 cany

1、高斯模糊2、灰度转换3、计算梯度4、非最大信号抑制5、高低阈值输出二值图像#-*-coding:utf-8-*-"""canny边缘提取1、高斯模糊2、灰度转换3、计算梯度4、非最大信号抑制5、高低阈值输出二值图像@author:LNP"""importcv2ascvimportnumpyasnpdefedge_demo(image):blur=cv.GaussianBlur(image,(3
lnplnp_·2023-09-22 11:14

OpenCV自学笔记十三：图像梯度

目录1、Sobel算子及函数使用2、Scharr算子及函数使用3、Lapiacian算子及函数使用1、Sobel算子及函数使用Sobel算子是一种常用于图像边缘检测的算法，它利用了图像中像素灰度值的变化来寻找边缘。在OpenCV中，可以使用函数cv2.Sobel()来实现Sobel算子的功能。下面是一个示例代码，展示了如何使用Sobel算子进行图像边缘检测：importcv2importnumpy
ironmao·2023-09-22 11:42

OpenCV自学笔记八：几何变换

1.缩放（Scale）：缩放是指改变图像的尺寸大小。在OpenCV中，可以使用`cv2.resize()`函数来实现图像的缩放操作。该函数接受源图像、目标图像大小以及插值方法作为参数。示例代码：importcv2#读取图像image=cv2.imread('input.jpg')#缩放图像resized_image=cv2.resize(image,(800,600))#显示图像cv2.imsho
ironmao·2023-09-22 11:37

网络工程师自学笔记

第1章交换技术主要内容：1、线路交换2、分组交换3、帧中继交换4、信元交换一、线路交换1、线路交换进行通信：是指在两个站之间有一个实际的物理连接，这种连接是结点之间线路的连接序列。2、线路通信三种状态：线路建立、数据传送、线路拆除3、线路交换缺点：典型的用户/主机数据连接状态，在大部分的时间内线路是空闲的，因而用线路交换方法实现数据连接效率低下；为连接提供的数据速率是固定的，因而连接起来的两个设备
yeomanry·2023-09-22 11:02

ubuntu安装搜狗输入法教程（安装失败执行以下命令）

基本步骤参见博客：ubuntu安装搜狗输入法如果按照以上步骤还不成功的话，执行以下两个命令即可：sudoaptinstalllibqt5qml5libqt5quick5libqt5quickwidgets5qml-module-qtquick2sudoaptinstalllibgsettings-qt1
clarie huang·2023-09-22 11:31

OpenCV 自学笔记30. 简单轮廓匹配的小例子

简单轮廓匹配的小例子先用一个小例子入门：OpenCV中提供了几个与轮廓相关的函数：findContours()：从二值图像中寻找轮廓drawContours()：绘制轮廓matchShape()：使用Hu矩进行轮廓匹配下面是一个使用这些函数的小例子，测试图片为：test3_c.jpg如下：test4_c.jpg如下：测试代码main.cpp如下：#include#includeusingnames
两鬓已不能斑白·2023-09-22 09:21

【网络安全】黑客自学笔记

1️⃣前言作为一个合格的网络安全工程师，应该做到攻守兼备，毕竟知己知彼，才能百战百胜。计算机各领域的知识水平决定你渗透水平的上限【1】比如：你编程水平高，那你在代码审计的时候就会比别人强，写出的漏洞利用工具就会比别人的好用；【2】比如：你数据库知识水平高，那你在进行SQL注入攻击的时候，你就可以写出更多更好的SQL注入语句，能绕过别人绕不过的WAF；【3】比如：你网络水平高，那你在内网渗透的时候就
网安六百·2023-09-22 09:51

网络安全（黑客）自学笔记

前言作为一个合格的网络安全工程师，应该做到攻守兼备，毕竟知己知彼，才能百战百胜。计算机各领域的知识水平决定你渗透水平的上限。【1】比如：你编程水平高，那你在代码审计的时候就会比别人强，写出的漏洞利用工具就会比别人的好用；【2】比如：你数据库知识水平高，那你在进行SQL注入攻击的时候，你就可以写出更多更好的SQL注入语句，能绕过别人绕不过的WAF；【3】比如：你网络水平高，那你在内网渗透的时候就可以
网安六百·2023-09-22 09:50

自学笔记：python+opencv针对蓝色来进行简单的车牌定位

自学笔记：python+opencv针对蓝色来进行简单的车牌定位图像处理的自学之路车牌定位看了几个其他人的文章，综合选取了几个方法凑在一起。
狂热的蜗牛·2023-09-22 09:19

OpenCV自学笔记十五：图像轮廓

目录1、查找并绘制轮廓2、矩特征3、Hu矩4、轮廓拟合5、凸包1、查找并绘制轮廓在OpenCV中，可以使用`cv2.findContours()`函数来查找图像中的轮廓，并使用`cv2.drawContours()`函数将轮廓绘制到图像上。下面是一个示例代码：importcv2#读取图像并转换为灰度图像image=cv2.imread('image.jpg')gray=cv2.cvtColor(i
ironmao·2023-09-22 09:43

在Ubuntu 系统下开发GUI,用哪种开发工具比较好？

它提供了丰富的图形界面设计工具和代码编辑器，支持C++和QML编程。QtCreator具有良好的跨平台支持和强大的功能，适用于开发各种类型的GUI应用程序。
单片机一哥·2023-09-22 09:06

OpenCV自学笔记十：图像平滑处理

目录1.均值滤波（MeanFilter）：2.方框滤波（BoxFilter）：3.高斯滤波（GaussianFilter）：4.中值滤波（MedianFilter）：5.双边滤波（BilateralFilter）：6.2D卷积原理：1.均值滤波（MeanFilter）：均值滤波（MeanFilter）是一种常用的图像滤波方法，用于降低图像中的噪声。其原理是将图像中每个像素的值替换为它周围邻域内像素
ironmao·2023-09-22 07:26

OpenCV自学笔记十二：形态操作（二）

目录1、礼帽运算2、黑帽运算3、核运算1、礼帽运算礼帽运算常用于去除图像中的噪声、增强图像边缘等应用场景。它通过先进行开运算（Opening）操作，然后用原始图像减去开运算结果得到。下面是使用OpenCV进行礼帽运算的示例代码：importcv2importnumpyasnp#加载图像image=cv2.imread('image.jpg',0)#以灰度模式加载图像#定义结构元素（可以是矩形、椭圆
ironmao·2023-09-22 06:23

OpenCV自学笔记十四：Canny边缘检测

Canny边缘检测是一种经典的图像边缘检测算法，具有以下几个步骤：1.噪声抑制：首先对图像进行平滑处理，以去除图像中的噪声。常用的方法是应用高斯滤波器。2.计算梯度：通过对平滑后的图像应用Sobel算子（或其他梯度算子），计算图像的梯度幅值和梯度方向。梯度表示了图像灰度变化的强度和方向。3.非极大值抑制：根据梯度方向，对图像的梯度幅值进行非极大值抑制。这一步骤会沿着梯度方向上的局部最大值保留边缘，
ironmao·2023-09-22 06:23

ROS自学笔记八：Gazebo

用钢铁意志，成就不平凡人生。上期我们学习了Rvizhttps://blog.csdn.net/m0_71721954/article/details/131591101这期我们讲一下Gazebo目录Gazebo简介安装并启动gazebo使用roslaunch启动gazebo熟悉Gazebo界面主菜单栏工具栏world、insert和layers面板Gazebo简介Gazebo是一款开源的多机器人仿
ironmao·2023-09-22 05:39

OpenCV自学笔记十九：霍夫变换

目录1、霍夫直线变换2、霍夫圆环变换1、霍夫直线变换霍夫直线变换（HoughLineTransform）是一种用于在图像中检测直线的技术。它能够从图像中提取出直线的参数，例如直线的斜率和截距。霍夫直线变换的基本原理是在参数空间中累加直线的交点。对于每个图像中的边缘点，它们代表了可能的直线候选。通过对这些候选直线进行计数，可以找到在参数空间中累积计数最高的直线，从而得到图像中的直线。示例：下面是一个
ironmao·2023-09-22 05:39

OpenCV自学笔记二十：图像分割和提取

1、用分水岭算法实现图像分割与提取分水岭算法是一种经典的图像分割算法，用于将图像中的前景和背景进行分离。它基于图像中的灰度值和梯度信息来确定边界，并通过填充区域将图像分割成多个连通的区域。以下是分水岭算法的基本原理：1.预处理：首先对输入图像进行预处理操作，例如灰度化、平滑滤波和边缘检测等，以便更好地捕捉图像的特征。2.计算梯度图：根据图像的梯度信息，生成一个梯度图像，用于表示图像中不同区域的边缘
ironmao·2023-09-22 05:39
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