TP5技术总结第21页

图像增强技术总结

数字图像处理-图像增强总结图像增强技术：包括空域和频域两部分空间域图像增强直接对图像的像素本身进行操作空域图像增强分为点处理和邻域处理。点处理在像素(x,y)处g(x,y)的值仅取决于f(x,y)的值增强操作即为灰度级映射：s=E®输出图像的像素值g(x,y)仅与输入图像中位于(x,y)的像素f(x,y)有关邻域处理像素(x,y)的邻域定义为中心位于像素(x,y)处的局部区域Sxy增强操作是以像素

菠萝头ldz·2022-12-24 16:35

C#绘图基本方法实例总结

.其他情况实现二、关于Graphics的释放三、Pen画笔1.Pen2.画笔属性四Brush画刷五绘制文本1.Font类六、DrawString方法七、处理重绘和无效操作1.调用以下几个方法2.双缓冲技术总结一

·2022-12-24 12:14

[SAP ABAP开发技术总结]增强Enhancement

17.增强17.1.第一代：基于源码增强（子过程subroutine）17.2.第二代：基于函数出口增强（Function）17.2.1.示例：采购订单屏幕增强17.2.1.1.定义全局变量17.2.1.2.子屏幕17.2.1.3.屏幕与业务表数据间传递17.2.1.4.相关函数说明17.2.2.如何快速找到增强17.3.第三代：基于类的增强（BADI）17.3.1.新式BADI创建17.3.1.

ChampaignWolf·2022-12-23 16:24

就目前常用技术栈讨论与硬件交互的几个解决方案

一、目前常用的硬件通信1、串口通信（Serialport）2、socket通信3、蓝牙4、无线模块，http5、OPC二、常用通信开发技术1、C#winform开发的桌面程序是大家最常见的开发技术，socket

Dev_Zhang·2022-12-22 11:53

OpenAI GPT成全了最强BERT：无监督自然语言模型技术总结

Google提出的BERT（BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers）是现在自然语言处理领域里当之无愧的王者，但是在阅读这篇文献的时候，总有一种和传统自然语言技术断层的感觉。通过研究OpenAIGPT后才恍然大悟，原来这才是其中的桥梁：BERT的思想启发自OpenAIGPT，并应用了transformer的强大处理能力，结合了更多的训练

ifenghao·2022-12-22 09:50

Elasticsearch技术总结笔记

目录一、概述1.1、介绍及特性1.2、ES和solr的对比二、Elasticsearch架构与原理（重点）2.1、ElasticSearch中的核心名词概念（重点）索引、类型、文档、映射、分片、副本是什么？索引（index）类型（type）——7已经废弃文档（document）映射（mapping）分片（shards）副本（repica）三、Elasticsearch结合Kinaba安装3.1、e

令狐前生·2022-12-21 08:01

技术总结

马上要重新启程了,要从传统行业转到互联网行业.这里先在技术层面做点总结吧.===================看好和看衰的技术和产品===================看好:1.SQL语言,如果SQL语言加到编程语言排行榜,肯定是第一.NoSQL带来的优点不足抵消SQL缺失带来的缺点.2.HPVertica数据仓库,X86硬件+MPP+列式存储+读写优化技术.Vertica不仅仅是一个MPP,

weixin_33970449·2022-12-19 00:20

PX4飞行模式

文章目录前言飞行模式切换自主和手动模式不同机型支持的飞行模式位置模式（多旋翼）技术摘要参数位置丢失/安全定高模式（多旋翼）技术总结参数手动/自稳模式（多旋翼）技术描述参数特技模式（多旋翼）技术描述摇杆输入映射参数环绕模式

超维空间科技·2022-12-17 12:35

（综述，讲得很好）基于3DMM的三维人脸重建技术总结

深度学习全监督重建方法：由于真实的三维人脸和二维人脸图像对非常缺乏，采集成本高，很难得到真实二维三维图像对，通常将多张照片进行modelfitting求解生成了对应的三维人脸模型，将其作为真值(GroundTruth)，从而得到了二维三维图像对，这也导致模型泛化到真实数据集的能力较差。自监督的方法则是一个解决该问题的重要思路。这一类方法不依赖于真实的成对数据集，它将二维图像重建到三维，再反投影回二

薛定谔的炼丹炉！·2022-12-15 19:36

『深度学习模型实现与技术总结』——AlexNet

文章目录一、简介二、特点1.ReLU2.LRN与BN3.Dropout三、网络结构1.224与2272.具体结构四、代码实现1.Pytorch2.PaddlePaddle五、相关参考一、简介AlexNet是由AlexKrizhevsky提出的卷积神经网络，它在ImageNetLSVRC-2010比赛中夺得冠军并且远超第二名，证明依靠深度学习得到的特征可以优于手工设计的特征，掀起了CNN的浪潮。它在

大海腾与小乌堆·2022-12-15 15:26

(已更新)BGS本地局域网视频源码

BGS本地局域网视频源码是PHP的，TP5.1数据库和伪静态设置在压缩包，记得设置运行目录为public数据库配置请到config\database.php中修改只支持MP4，上传后观看时候会自动进行转换为

生活家小毛·2022-12-15 12:12

linux服务器中搭建javaweb环境，并部署到tomcat

本文适用各类云服务器和本地服务器的javaweb环境搭建和项目部署，这里以tomcat为例本次使用的工具和安装包分别是:Xsheel5、Xftp5、apache-tomcat-7.0.70、jdk-7u79

猿代码_xiao·2022-12-12 21:53

Redis核心技术总结

Redis核心技术总结文章目录Redis核心技术总结导论1.redis的数据结构键-值的结构组织全局哈希表哈希表的rehashredis数据结构的时间复杂度不同操作的复杂度2.单线程的Redis为何这么快

hiXavier·2022-12-12 07:37

CVPR2022 | 简单高效的语义分割体系结构

欢迎关注公众号CV技术指南，专注于计算机视觉的技术总结、最新技术跟踪、经典论文解读、CV招聘信息。论文：http://arxiv.org/pdf/2206.08236

CV技术指南(公众号)·2022-12-11 16:44

密码与安全新技术总结

首先备注一点上次论文总结由于考试忙于复习错过了提交日期，请老师见谅这次在这里补上作业链接论文总结https://www.cnblogs.com/lidong20179210/p/9153067.html第一部分报告总结第一组李栋郭永健题目SimpleProofsofSequentialWork------简单的连续工作证明链接地址https://www.cnblogs.com/lidong2017

weixin_30216561·2022-12-10 21:36

[latex]{elsarticle}模版的介绍与技术总结

一、加载\documentclass[review]{elsarticle}#表明文章类型为elsarticle,review是使用的编译方式\usepackage{lineno,hyperref}\usepackage{graphicx}\usepackage{algorithm}%formatofthealgorithm\usepackage{algorithmicx}%formatofthe

panbaoran913·2022-12-09 17:22

计算机视觉入门必读系列（一）欠拟合与过拟合总结

欢迎关注公众号CV技术指南，专注于计算机视觉的技术总结、最新技术跟踪、经典论文解读、CV招聘信息。【技术文档】《从零搭

CV技术指南(公众号)·2022-12-09 08:21

NMS技术总结（NMS原理、多类别NMS、NMS的缺陷、NMS的改进思路、各种NMS方法）

欢迎关注公众号CV技术指南，专注于计算机视觉的技术总结、最新技术跟踪、经典论文解读、CV招聘信息。Non-MaximumSuppre

CV技术指南(公众号)·2022-12-09 08:51

Thinkphp5 RCE漏洞

文章首发于Secin:TP5RCE漏洞总结前言师傅们都说tp5最出名的就是RCE漏洞，所以要好好复现一波影响版本5.0.0app_debug=>true先给payload跟一边_method=__construct

Sentiment.·2022-12-07 00:31

认识thinkphp框架

https://www.thinkphp.cn/down.html版本5.0.24ThinkPHP是一个免费开源的，快速、简单的面向对象的轻量级PHP开发框架tp5WEB部署目录（或者子目录）├─application

qq_42307546·2022-12-06 22:30

中国科学技术大学生物信息学考试复习资料（整理版）

TP53WhichgeneisthemosthighlymutatedgeneinCOAD/READ?

爱做饭的电饭煲·2022-12-06 11:07

云原生项目初探

全景图详细解读数据库Vitess:云原生加强版的MysqlTikv:云原生版本的KV存储运行时环境Rook：云原生环境下的存储编排系统ContainerD:从DockerDaemon剥离的镜像管理和容器执行技术总结备注背景现在云原生越来越重要

敦兮其若朴，旷兮其若谷·2022-12-06 07:14

Windows IIS PHP安装redis以及安装redis扩展和tp5使用

windows下安装Redis并部署成服务windows版本：https://github.com/MSOpenTech/redis/releasesLinux版本：官网下载：https://redis.io/GIT下载https://github.com/antirez/redis/releases下载地址，提供多种下载内容，Redis-x64-3.2.100.msi是在windows下，最简单

暂时先用这个名字·2022-12-04 11:04

浙里办单点登录-PHP-TP5-轻松上手

浙里办单点登录-PHP-TP5-轻松上手-复制即可使用流程(1)、单点登陆需要在IRS上申请对应的组件（这里申请的是个人用户单点登录组件）(2)、审核流程通过后做下面的操作在irs上找到“我申请的组件”

Y_G_AN·2022-12-04 10:48

计算机前沿应用,计算机前沿技术总结范文

[摘要]目的探讨金钱草总黄酮提取液抑制大鼠草酸钙结石形成机制的研究。方法常规饲养大鼠1周，采用乙二醇饮水和氯化铵灌胃造模草酸钙结石大鼠模型，将30只SD大鼠随机分为空白对照组(A组)、草酸钙结石模型组(...2019-10-22“计算机前沿技术讲座”(以下简称“前沿技术讲座”)是我国大学本、专科计算机专业高年级普遍开设的一门课程，虽然课时不多(一般为16学时)，但要组织好却也不容易：一是这样的课程

经略幽燕我童贯·2022-12-03 01:09

SAP技巧之修改自带搜索帮助为自定数据集

目录序什么是F4搜索帮助技术介绍实例展示数据准备选择屏幕帮助获取数据及调用函数结果技术总结序HELLO,这里是百里,一个学习中的ABAPER,在SAP开中传统会经常遇到选择屏幕,正常系统自带的数据元素可以解决大部分数据搜索帮助的问题

·2022-12-01 18:17

图片验证码识别教程技术原理分析

我是把过去自己所掌握的所有技术总结成一张网，若一个技术干货分享的东西离我的网还太远，我就会放弃去了解。

baidu_36968274·2022-11-30 22:03

nova 问题分析及解决办法（一）

novalist命令出错问题问题：在命令行下输入novalist，发现报错如下[root@CNSH231636~]#novalistERROR(ClientException):UnknownError(HTTP503

IT_云计算码农·2022-11-30 14:53

计算机视觉中的神经网络可视化工具与项目

本文来自公众号CV技术指南的技术总结系列关注公众号CV技术指南，专注于计算机视觉的技术总结、最新技术跟踪、经典论文解读CNN解释器这是一个中国博士发布的名叫CNN解释器的在线交互可视化工具。

CV技术指南(公众号)·2022-11-30 11:04

JavaWeb前端技术总结

文章目录前言一、HTML二、CSS三、JavaScript四、总结前言总的来说，JavaWeb所实现的功能就是网页设计，也可以说是前端开发。而网页主要由三部分组成：内容（结构）、表现、行为。内容（结构），是我们在页面中可以看到的数据。我们称之为内容。一般内容我们使用html技术来展示。表现，指的是这些内容在页面上的展示形式。比如布局，颜色，大小等等。一般使用CSS技术实现行为，指的是页面中元素与输

远方上&肖·2022-11-30 00:06

前沿重器[18] | KDD21-淘宝向量检索

往期回顾前沿重器[13]|知乎query改写思路启示前沿重器[14]|美团小样本学习技术总结前沿重器

机智的叉烧·2022-11-29 09:46

四级，六级报名网站很卡怎么办？

一般这种会报错500.http500错误原因1、运行的用户数过多，

临渊——摸鱼·2022-11-28 14:05

IT转型指北·2022-11-27 21:11

java技术总结

software_skyvip·2022-11-27 11:39

12个常用的图像数据增强技术总结

作者：PrabowoYogaWicaksana来源：DeepHubIMBA神经网络在训练时的优化首先是对模型的当前状态进行误差估计，然后为了减机器学习或深度学习模型的训练的目标是成为“通用”模型。这就需要模型没有过度拟合训练数据集，或者换句话说，我们的模型对看不见的数据有很好的了解。数据增强也是避免过度拟合的众多方法之一。扩展用于训练模型的数据量的过程称为数据增强。通过训练具有多种数据类型的模型，

Imagination官方博客·2022-11-27 02:48

python调用c++技术总结

1、在linux系统下，cpp可通过cmake与make或者g++编译生成.so文件。python通过ctypes库调用生成的.so文件。2、因此，需要在.so文件中定义相关函数接口，并在python中选择对应的数据类型传入。3、.so文件可能是层层依赖的，因此需要将所有相关的.so文件载入。如果一个.so依赖另一个.so文件。在python代码中可通过CDLL(“libstdc++.so.6”,

qq_41501077·2022-11-25 19:38

深度学习资料整理（压缩感知）

一、深度学习资料整理（博客类）二、深度学习资料整理（文章类）三、深度学习资料整理（软件资源）四、深度学习原理（关键技术总结，斯坦福大学UFLDL教程）五、深度学习资料整理（深度神经网络理解）六、深度学习资料

曼陀罗彼岸花·2022-11-24 22:13

vue路由$router.push()的三种传参方式

$router.push()的三种传参方式最近在工作中遇到需要使用$router.push传递一个对象，在这里做一下技术总结通过path传参很常用的一种，传递的参数会显示到path中，在刷新页面时数据不会丢失

敲完这个我就再也不熬夜了·2022-11-24 08:24

特征选择技术总结

在本文中，我们将回顾特性选择技术并回答为什么它很重要以及如何使用python实现它。本文还可以帮助你解答以下的面试问题:什么是特征选择?说出特性选择的一些好处你知道哪些特征选择技巧?区分单变量、双变量和多变量分析。我们能用PCA来进行特征选择吗?前向特征选择和后向特征选择的区别是什么?什么是特征选择，为什么它很重要？特性选择是选择与ML模型更加一致、非冗余和更相关的基本特性的过程。在ML项目中使用

deephub·2022-11-23 06:39

2022.10.9 第3次周报

目录前言Jupyter-Matplotlib可视化深度学习梯度下降法实现M-P神经元模型激活函数阶跃型激活函数Sigmoid型激活函数双曲正切型激活函数前馈神经网络文献阅读主要内容遇到的问题使用技术总结前言本周对

轻描淡写ζ·2022-11-21 20:09

NLP的数据增强技术总结

文章目录一、简单的数据增强技术EDA(EasyDataAugmentation)即NormalAugmentationMethod1、`同义词替换`(SynonymReplacement,SR)：2、`随机插入`(RandomInsertion,RI)：3、`随机交换`(RandomSwap,RS)：4、`随机删除`(RandomDeletion,RD)：5、`字符编辑`：6、`基于模板生成`：二

饿了就干饭·2022-11-21 13:07

网络爬虫的学习动机和Robots协议

道德规范—Robots协议Python爬虫技术基础学习获取网页解析网页存储网页Python反爬虫技术总结网络爬虫是什么？

是希望·2022-11-20 15:19

【YOLOv5】

学习摘抄来自Yolov5技术总结YOLOv5-Lite详解教程|嚼碎所有原理、训练自己数据集、TensorRT部署落地应有尽有YOLOV5代码解析(更新中)——https://github.com/Laughing-q

bryant_meng·2022-11-20 07:33

从零搭建Pytorch模型教程（三）搭建Transformer网络

本文来自公众号CV技术指南的技术总结系列欢迎关注公众号CV技术指南，专注于计算机视觉的技术总结、最新技术跟踪、经典论文解读、CV招聘信息。

CV技术指南(公众号)·2022-11-20 07:02

【附代码】12个常用的图像数据增强技术总结

作者|PrabowoYogaWicaksana编辑|3D视觉开发者社区机器学习或深度学习模型的训练的目标是成为“通用”模型。这就需要模型没有过度拟合训练数据集，或者换句话说，我们的模型对看不见的数据有很好的了解。数据增强也是避免过度拟合的众多方法之一。扩展用于训练模型的数据量的过程称为数据增强。通过训练具有多种数据类型的模型，我们可以获得更“泛化”的模型。“多种数据类型”是什么意思呢？本片文章只讨

奥比中光3D视觉开发者社区·2022-11-20 07:37

RPC 的概念模型与实现解析

一篇RPC的技术总结文章，数了下5k+字，略长，可能也不适合休闲的碎片化时间阅读，可以先收藏抽空再细读:)全文目录如下：定义起源目标分类结构模型拆解组件实现导出导入协议编解码消息头消息体传输执行异常总结参考两年前写过两篇关于

mindwind-_-·2022-11-19 23:19

京东一小伙一年输出20篇专利，其实你也可以

前言：☆本文属于技术总结类干货分享，是实战但又不同于实战，所以不能保证每位同学读后都可以立马自己也输出一篇合格的专利；☆但通过本文的总结分享，已经帮身边同学半年内输出大于100篇专利，所以如果你细致的读到最后

我们都是小白狗·2022-11-19 12:43

池化技术总结

池化技术总结主要用的池化操作有平均池化、最大池化、全局平均池化，全局自适应池化。此外还有很多，如RoI池化、金字塔池化、重叠池化、随机池化、双线性池化等。池化的作用抑制噪声，降低信息冗余。

中科哥哥·2022-11-19 07:11

Java之JNI技术总结

昨天和一部zzz一起研究解决一个java调用第三方dll的问题，从零开始学习了jni技术的应用，现在总结如下。事情的起因是一部的一个项目需要用到一个爱国者提供的基于U盘的加密技术。对方提供了U盘和一个dll动态链接库hiddenIO.dll。在U盘的隐藏区域内可以储存USB-Key信息，通过这个dll里的两个方法可以使用c/c++编写程序在U盘的隐藏区域读写信息，对方提供了示例代码。由于一部的项目

sauphy·2022-11-19 02:23

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