hough变换检测平行直线

机器学习 - 学习线性模型的重要性

作为初学者，要高效学习机器学习以及其中的线性模型，可以遵循以下几个步骤和建议：（一）、机器学习的整体学习策略打好数学基础线性代数：理解向量、矩阵、线性变换等，这些是理解模型表示（如y=w^Tx+b）和算法优化的基础

谦亨有终·2025-02-17 14:29

基于深度学习YOLOv10的PCB板缺陷检测系统（附完整资源+PySide6界面+训练代码）

PCB缺陷检测是生产过程中至关重要的一步。传统的缺陷检测方法主要依靠人工检查，这不仅效率低，而且容易受到人眼疲劳的影响。

人工智能_SYBH·2025-02-17 13:47

C++自研游戏引擎-碰撞检测组件-八叉树AABB检测算法实现

八叉树碰撞检测是一种在三维空间中高效处理物体碰撞检测的算法，其原理可以类比为一个管理三维空间物体的智能系统。这个示例包含两个部分：八叉树部分用于宏观检测，AABB用于微观检测。

千年奇葩·2025-02-17 13:17

应用行为检测工具【python源码】

使用说明基于python编写的应用行为检测工具源码。1、选择你想检测的exe文件，点击启动检测，等待日志显示。

PaceCN·2025-02-17 13:14

基于iNeuOS工业互联网平台的板材实时质检系统

目前针对刨花板的瑕疵识别工作主要以人工检测为主，缺陷种类繁多和视觉疲劳导致漏检率和误检率较高，极大限制了工厂的生产效率和产品质量。同时，工厂现有刨花板产线质检环节无法积累生产过程数据、无法形成有效数据

iNeuOS工业互联网·2025-02-17 12:38

【论文精读】Sparse4D v2: Recurrent Temporal Fusion with Sparse Model

2存在的问题2.1其他稀疏3D检测的问题PETR是query-based方法，但是为了实现特征融合，进行了全局注意力机制，导致高计算量。

EEPI·2025-02-17 12:36

必看！同步磁阻电机控制下，转子零位异常破局之法

然而，传统的同步磁阻电机控制技术，特别是在转子零位检测与控制领域，依然面临诸多挑战。转子零位的准确定位直接影响电机性能、控制精度以及系统可靠性。

物联高科·2025-02-17 11:30

绘制第一和第二主周期小波系数图

目录1.小波变换的结果2.提取第一和第二主周期的系数示例代码（假设`wavelet_coeffs`为小波变换结果）：3.绘制系数图示例代码：4.解释图形5.其他注意事项绘制径流演变的第一和第二主周期小波系数图的步骤可以分为以下几步

赵孝正·2025-02-17 11:59

小波变换系数计算实例_时间序列小波分析的操作步骤及实例分析

其中，时域分析具有时间定位能力，但无法得到关于时间序列变化的更多信息；频域分析(如Fourier变换)虽具有准确的频率定位功能，但仅适合平稳时间序列分析。

与何人说·2025-02-17 09:14

OpenCV：人脸检测与Haar级联分类器（十三）

一、Haar级联检测深度解析1.1Haar特征数学建模Haar特征的本质是通过矩形区域对比捕捉局部特征，其数学形式可扩展为四元组表示：特征定义：Haar(f)=(t,x,y,w,h)×s\text{Haar

WHCIS·2025-02-17 08:35

unity中的双击按钮检测和长按按钮的检测

之前我写过关于UGUI的接口的几篇博客地址1地址2之后今天使用上边的知识来实现一下按钮的双击和按钮长按的检测其实我们的思路就是每次按下检测按下时间如果长按时间超过某一特定的值那么我们判定长按至于双击的检测我们是当第一次按下之后抬起开始计时在特定值之前我们如果检测到按下第二次我们判定双击按钮

头号理想·2025-02-17 08:35

信息安全之网络安全

网络安全技术是一类包含内容极其广泛的技术，广义上说任何检测、防御和抵制网络攻击的技术都属于网络安全技术，而且很多网络安全技术都是攻击驱动型的。

黑客Jack·2025-02-17 06:20

【网络安全】Snort中文查询手册

Snort中文手册摘要snort有三种工作模式：嗅探器、数据包记录器、网络入侵检测系统。嗅探器模式仅仅是从网络上读取数据包并作为连续不断的流显示在终端上。数据包记录器模式把数据包记录到硬盘上。

Walter_Jia·2025-02-17 05:43

PCS的dq坐标系控制方程化简推导

αβ坐标系下的控制方程为：Uαβ–Eαβ=RIαβ+Ld(Iαβ)/dtUαβ–Eαβ-RIαβ=Ld(Iαβ)/dt令Uαβ–Eαβ-RIαβ=Xαβ有：Xαβ=Ld(Iαβ)/dt根据dq逆变换公式

weixin_42668920·2025-02-17 03:57

解决方案之高效检测PDF文件中的XSS攻击问题

因此，高效检测PDF文件中的XSS

·2025-02-17 03:57

DXF文件解析：详细的提取图形坐标数据说明

本文介绍如何提取DXF文件中常用的图形的坐标数据，包括：POINT（点）、LINE（直线段）、ARC（圆弧）、CIRCLE（圆）、POLYLINE（多段线）、LWPOLYLINE（轻量多段线）

MotionHao·2025-02-17 02:20

【RK3588嵌入式图形编程】-SDL2-鼠标输入处理

鼠标输入处理文章目录鼠标输入处理1、概述2、鼠标移动事件3、鼠标点击事件4、鼠标点击位置5、鼠标双击6、鼠标进入和离开事件7、总结在本文中，将介绍如何在SDL2中检测和处理鼠标输入事件，包括鼠标移动、按钮点击以及窗口进入

视觉与物联智能·2025-02-17 01:12

FWT快速沃尔什变换

处理位运算类卷积，板子很简单，就是需要记住正变换和逆变换的参数来看一道异或的例题给一堆数，他们两两异或，能得到的不同值有多少种？这个数据量，用常规思路根本没法做的。

一条大祥脚·2025-02-17 01:07

景联文科技数据处理平台：支持高质量图像标注服务

常见的图像标注类型：边界框标注：这是最常用的标注方式之一，通常用于物体检测任务。通过绘制矩形框来确定图像中目标物体的位置，可以是二维或三维形式。

景联文科技·2025-02-17 00:35

景联文科技医疗数据处理平台：强化医疗数据标注与管理，推动医疗数字化新篇章

医疗数据不仅包括传统的纸质病历，还有电子病历、实验室检测结果、医学影像等多样化的数字信息。为确保这些数据能为临床决策、科研分析和患者护理提供有力支持，需要由具备专业知识的医学专家来进行处理。

景联文科技·2025-02-17 00:34

柑橘叶子病害检测数据集VOC+YOLO格900张3类别

数据集格式：PascalVOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件，仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件)图片数量(jpg文件个数)：900标注数量(xml文件个数)：900标注数量(txt文件个数)：900标注类别数：3标注类别名称(注意yolo格式类别顺序不和这个对应，而以labels文件夹classes.txt为准):["canker","kar

FL1623863129·2025-02-16 23:28

三种方式实现人车流统计（yolov5+opencv+deepsort+bytetrack+iou）

一、运行环境1、项目运行环境如下2、CPU配置3、GPU配置如果没有GPUyolov5目标检测时间会比较久二、编程语言与使用库版本项目编程语言使用c++，使用的第三方库，onnxruntime-linux-x64

Jayson God·2025-02-16 23:24

从0开始的操作系统手搓教程附二——调试我们的操作系统（bochs调试小记）

毕竟伴随代码量的增大，出错的概率自然也会直线的上升。我们可以调试OS的什么我们可以查看页表，查看GDT,IDT等后面我们编写操作系统会使用到的数据结构可以看到当前线程流的栈的数据可以反

charlie114514191·2025-02-16 22:22

大厂学院雷丰阳 JUC 学习笔记

在发生异常时会主动释放锁，lock需要我们在finally语句中释放，不然会死锁；通过lock可以知道锁有没有获取成功，synchronied不行3.从性能上：在1.6前没提出锁升级过程时，重量级锁在被系统检测到后会阻塞尝试获

偷偷儿·2025-02-16 21:40

【Spring Boot】Spring Boot解决循环依赖

目录循环依赖一、前言二、Bean的创建过程三、循环依赖检测机制3.1实例化阶段3.2属性填充阶段3.3依赖注入循环依赖一、前言环依赖是指两个或者多个bean互相依赖对方，从而形成一个闭环。

m0_54851477·2025-02-16 20:05

opencv全面详解教程

通过conda安装2.3从源码编译（高级）3.OpenCV基本操作3.1读取和显示图像3.2保存图像3.3视频处理4.图像处理操作4.1调整大小和裁剪4.2颜色空间转换4.3图像平滑（滤波）4.4边缘检测

听忆.·2025-02-16 18:21

计算机视觉：COCO数据集

COCO（CommonObjectsinContext）是一个广泛使用的计算机视觉数据集，主要用于图像识别、物体检测、分割和关键点检测等任务。

00&00·2025-02-16 17:15

android wifi安全检测,Android系统下检测Wifi连接互联网是否正常的代码

/****判断网络状态是否可用**@returntrue:网络可用;false:网络不可用*/publicbooleanisConnectInternet(){ConnectivityManagerconManager=(ConnectivityManager)test.this.getSystemService(Context.CONNECTIVITY_SERVICE);NetworkInfon

吴敬欣·2025-02-16 17:41

shiro 反序列化漏洞解决方案

问题版本shiro1.2.4官方默认key：kPH+bIxk5D2deZiIxcaaaA==获取相关信息解决方案：升级到更新版本：1.3.0兼容jdk1.7检测工具：shiro_attack-4.7.0

小明同学哦·2025-02-16 17:40

WEB漏洞-XXE&XML之利用检测绕过

XXE"xmlexternalentityinjection"-XML外部实体注入漏洞服务端接收和解析了来自用户端的xml数据,而又没有做严格的安全控制,从而导致xml外部实体注入xml基本语法XML被设计用来结构化、存储以及传输信息;恰恰相反,HTML是被设计用来显示数据，其焦点是数据的外观。XML没有预定义的标签。它仅仅是纯文本而已。有能力处理纯文本的软件都可以处理XML。XML不会做任何事情

网小白白·2025-02-16 16:37

AWS上基于Llama 3模型检测Amazon Redshift里文本数据的语法和语义错误的设计方案

一、技术栈选型核心服务：AmazonRedshift：存储原始文本和检测结果AmazonBedrock：托管Llama370B模型AWSLambda：无服务计算（Python运行时）AmazonS3：中间数据存储

weixin_30777913·2025-02-16 15:30

Java GC性能分析与调优实战

一、JVMGC1、JVM线程简介在ThreadDump中，有一些JVM内部的后台线程来执行，譬如垃圾回收或者低内存的检测等等任务，这些线程往往在JVM初始化的时候就存在，如下所示：1.HotSpotVMThread

wespten·2025-02-16 15:58

AI：236-基于RCS-OSA的YOLOv8改进 | 增强空间对象注意力实现小物体检测精度提升

本文收录于专栏：精通AI实战千例专栏合集https://blog.csdn.net/weixin_52908342/category_11863492.html从基础到实践，深入学习。无论你是初学者还是经验丰富的老手，对于本专栏案例和项目实践都有参考学习意义。每一个案例都附带关键代码，详细讲解供大家学习，希望可以帮到大家。正在不断更新中~文章目录1.通过RCS-OSA替换C2f实现暴力涨点2.理论

一键难忘·2025-02-16 13:14

【Bluedroid】BLE连接过程详解

根据蓝牙SPEC，当一个设备（称为Advertiser）在广播模式下发送广播包时，它遵循一定的时序和规则，以便其他设备（称为Observer或Scanner）可以检测到它，并在适当的时机发送连接请求。

byte轻骑兵·2025-02-16 13:12

什么是平面环形无影光源

平面环形无影光源是一种特殊设计的光源，主要用于消除阴影，提供均匀照明，常见于摄影、显微镜、工业检测等领域。以下是其关键特点和应用：关键特点环形设计：光源呈环形，光线从四周均匀照射，减少阴影。

视觉人机器视觉·2025-02-16 12:07

YOLOv1 损失函数

余将董道而不豫兮·2025-02-16 11:01

Vue.js 配置 Babel、Webpack 和 ESLint

它们分别负责代码转译、模块打包和代码质量检测，合理配置它们能大大提高项目的开发效率和质量。下面我将详细介绍它们的作用，并提供具体的配置示例。

轻口味·2025-02-16 11:25

TypeScript 面试题

对类型声明和类型检测的认识：在TypeScript中，通过类型声明来指定变量的类型；指定类型后，当为变量赋值时，TS编译器会自动进行类型检测，检查值是否符合指定的类型，符合则赋值，否则报错。

花铛·2025-02-16 11:55

Python实战：解析labelme标注数据——如何将数据转换为COCO格式

在计算机视觉中，标注数据是非常重要的，而Labelme是一个简单易用的自由标注工具，被广泛应用于图像语义分割、目标检测、实例分割等领域，然而标注数据并不总是以我们需要的格式存在，因此需要进行适当的转换，

程序员杨弋·2025-02-16 11:24

yolov8(8.2.10)+deepsort（demo）

只需要训练好yolov8的检测模型然后调用：results=model.track(frame,persist=True)#执行跟踪，persist=True表示持续跟踪。

fengsongdehappy·2025-02-16 10:19

拉普拉斯逆变换 (Inverse Laplace Transform)

拉普拉斯逆变换(InverseLaplaceTransform)概述拉普拉斯逆变换是拉普拉斯变换的逆过程，用于将频域中的函数转换回时域。

正是读书时·2025-02-16 09:39

服务器防护(ubuntu)

最近发现服务器一直在被暴力破解，具体情况看我上一章节我的服务器被暴力破解，所以在网上整理下检测服务是否已经被别人破解成功和如何防护的方法1.如何确认已经被暴力破解#查看最近登录成功的Ip,陌生的IP或可疑用户成功登录

平时不搬砖·2025-02-16 08:31

fastadmin后台使用websocket

在backend-init.js中：断线重连、心跳检测define(['backend'],function(Backend){varsocket;//websocket的实例varlockReconnect

玉阳软件yuyangdev_cn·2025-02-16 07:24

PrimeFaces实战：IdleMonitor与Ajax的完美结合

通过IdleMonitor，我们可以轻松地检测用户何时处于空闲状态以及何时从空闲状态恢复活跃状态。结合Ajax技术，我们可以在用户状态变化时动态地更新页面内容，而无需重新加载整个页面。

t0_54program·2025-02-16 06:46

【人工智能在制造业的具体应用案例-质量控制】

质量控制通常涉及产品检测、缺陷识别、数据分析等。可能用到的技术包括图像处理、机器学习模型、实时监控和数据收集等。我们已经了解预测性维护的步骤，所以需要类比但调整到质量控制上。

局外人_Jia·2025-02-16 05:13

很多智能手表都用6739芯片_不怕看就怕比：五款智能手表硬件大解析

智能手表其实功能上大家都大同小异，主要作为手机的辅助屏接收信息或通知，或者增加运动检测功能。具体来看看各个智能手表在硬件上有什么不同。SamsungGearFitGe

weixin_39875832·2025-02-16 04:36

工业相机选型五要素

例如在精密电子元件检测中，高分辨率相

普密斯科技·2025-02-16 04:29

码农救星！Python使用助手智能体，让编程效率起飞

今天必须给大家分享一款神器——我的Python使用助手智能体，它堪称咱们编程路上的得力小助手，有了它，编程效率直线飙升！

WilsonShiiii·2025-02-16 03:56

边界扫描测试（Boundary Scan Test）优缺点

边界扫描测试（BoundaryScanTest）定义：主要基于IEEE1149.1和1149.6标准（JTAG），通过芯片内置的扫描链访问和控制引脚状态，主要用于检测硬件连接的物理缺陷。

JTAG测试白头翁·2025-02-16 03:23

【图像处理】使用Python进行实时人脸检测和识别

在本教程中，我们将使用face_recognition库来检测和识别视频流、图像甚至使用网络摄像头实时检测和识别人脸。二、基本概念人脸识别和人脸检测是计算机视觉领域的两个独立任务。

无水先生·2025-02-16 03:22

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