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火山引擎宋慎义：RTC产品需多样化才能良性发展

编者按：自大流行以来，我们见证了多媒体技术走向巅峰，RTC伴随着生活的方方面面，不可分割。一时间，多媒体圈空前热闹，资本涌入，人才争夺空前火爆，跳槽很多时候意味着薪资数倍增长。

LiveVideoStack_·2025-03-20 11:19

blender渲染有波纹光圈怎么解决

在使用Blender进行三维渲染作业时，偶尔会遇到渲染图像中出现波纹光圈的问题，这种情况的出现会影响渲染效果的质量，导致最终产品效果图无法达到理想的状态，那么此类危机出现时，该如何解决呢？

Renderbus瑞云渲染农场·2025-03-20 11:16

js将元素滚动到可见区域

scrollIntoViewIfNeeded方法在某些情况下会更加平滑地将元素滚动到可见区域，而不会强制滚动到视口的顶部或底部。它的兼容性也比scrollIntoView方法更好。

无足鸟丶·2025-03-20 10:43

【OpenCV C++】如何快速高效的计算出图像中大于值的像素个数？遍历比较吗？ No，效率太低！那么如何更高效？

4compare函数解释4.1参数解释4.2底层行为规则4.3应用示例4.4典型应用场景1问题一幅图像的目标区域ROI尺寸为60*35的灰度图，快速计算出大于backVal的像素个数，其中backVal

R-G-B·2025-03-20 10:12

【C语言】memset(含常见用途、注意事项)

memset用法及示例2.常见用途2.1初始化数组2.2清零动态分配的内存2.3初始化结构体2.4填充非零值3.注意事项4.总结1.memset用法及示例memset是C标准库中的一个函数，用于将一段内存区域填充为指定的值

司六米希·2025-03-20 10:06

在线视频创作平台（Vidnami）

它运用人工智能技术，能够分析输入的文本，自动从大量素材中选取合适的图像和视频片段，将文字快速转化为具有专业外观的视频，无需用户具备视频编辑经验。

deepdata_cn·2025-03-20 09:04

基于图像比对的跨平台UI一致性校验工具开发全流程指南——Android/iOS/Web三端自动化测试实战

一、需求背景与方案概述1.1为什么需要跨平台UI校验？在移动互联网时代，同一产品需覆盖Android、iOS和Web三端。由于不同平台的开发框架（如Android的MaterialDesign与iOS的Cupertino风格）及渲染引擎差异，UI界面易出现以下问题：布局错位：按钮位置偏移、文本换行不一致视觉差异：颜色色差、字体粗细不同交互逻辑冲突：滑动方向、弹窗动画不一致传统人工测试效率低且易遗漏

追寻向上·2025-03-20 09:32

移动端IOS的H5页面被键盘顶起后，底部有一大片空白区域的解决方法

在移动端开发中，当使用HTML5(特别是在Vue.js框架下)构建应用时，经常会遇到键盘弹出导致页面内容被顶起的问题。当键盘收起后，页面未能自动恢复到原来的位置。当键盘弹出时，你可以通过JavaScript监听键盘的显示和隐藏事件，并相应地调整页面的滚动位置。exportdefault{mounted(){window.addEventListener('focusin',this.handleF

不怕麻烦的鹿丸·2025-03-20 09:01

OpenCV第1课OpenCV 介绍及其树莓派下环境的搭建

机器视觉即用机器人代替人眼来做测量和判断，通过机器视觉产品（即图像摄取装置，分C

嵌入式老牛·2025-03-20 09:29

使用opencv鼠标回调函数选择ROI区域

可绘制多个ROI区域(图中红色区域)/****************************************函数名称:MouseCallbackDrawRect()函数功能:绘制矩形回调函数*

开门儿大弟子·2025-03-20 08:55

Opencv计算机视觉编程攻略-第一节图像读取与基本处理

1.图像读取导入依赖项的h文件#include#include#include#include项目Valuecore.hpp基础数据结构和操作（图像存储、矩阵运算、文件I/O）highgui.hpp图像显示

weixin_44242403·2025-03-20 08:55

智慧城市道路防护栏破损缺陷检测数据集VOC+YOLO格式6939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)：6939标注数量(xml

FL1623863129·2025-03-20 06:05

SMOTE算法的改进与扩展

这样做可以增加这些关键区域的少数类样本数量，使得模型在

Java 第一深情·2025-03-20 06:33

JVM 深入浅出：一文看懂 JVM 内存结构

3.2.2.操作数栈3.2.3.动态链接3.2.4.方法正常结束3.2.5.方法异常结束4.堆5.方法区5.1.去永久代过程6.运行时常量池7.本地方法栈8.参考资料1.概述JVM把内存进行了划分，不同的内存区域有不同的功能

kkkllllss·2025-03-20 06:31

docker-compose install nginx(解决fastgpt跨区域)

CORS前言CORS（Cross-OriginResourceSharing，跨源资源共享）是一种安全措施，它允许或拒绝来自不同源（协议、域名、端口任一不同即为不同源）的网页访问另一源中的资源。它的主要作用如下：同源策略限制：Web浏览器的同源策略限制了从一个源加载的文档或脚本如何与另一个源的资源进行交互。这意味着默认情况下，浏览器会阻止一个源（例如，http://example.com）的网页向

CIAS·2025-03-20 05:53

使用Tiktoken进行文本分割：优化大语言模型的输入

引言在处理大语言模型时，因其对输入的token数量有限制，文本分割成为一个至关重要的任务。为了确保生成的文本块不会超过模型的token限制，我们需要使用与模型相同的tokenizer来计数和分割文本。

bhawfgrcbtwny·2025-03-20 03:15

机器视觉工程师必须知道读码器如何选型

特殊环境（高粉尘、强光）：需配备强光源补偿、高帧率图像传感器。码的类型一维码：传统激光扫描器（成本低）或线性图像式扫描器（破损码容错）。

视觉人机器视觉·2025-03-20 03:13

图像处理篇---图像预处理

文章目录前言一、通用目的1.1数据标准化目的实现1.2噪声抑制目的实现高斯滤波中值滤波双边滤波1.3尺寸统一化目的实现1.4数据增强目的实现1.5特征增强目的实现：边缘检测直方图均衡化锐化二、分领域预处理2.1传统机器学习（如SVM、随机森林）2.1.1特点2.1.2预处理重点灰度化二值化形态学操作特征工程2.2深度学习（如CNN、Transformer）2.2.1特点2.2.2预处理重点通道顺序

Ronin-Lotus·2025-03-20 02:00

机器视觉中图像的腐蚀和膨胀是什么意思？它能用来做什么？

腐蚀（Erosion）和膨胀（Dilation）是两种基本的形态学操作，通常用于二值图像（黑白图像）的处理。它们是形态学图像处理的基础，广泛应用于图像分割、边缘检测、噪声去除等任务。

yuanpan·2025-03-20 02:29

【大模型科普】AIGC技术发展与应用实践（一文读懂AIGC）

大模型是千亿参数的深度神经网络（如ChatGPT），经海量数据训练后能完成文本生成、图像创作等复杂任务，显著提升效率，但面临算力消耗、数据偏见等挑战。

·2025-03-20 01:36

蓝桥杯pythonB组备赛

P1003[NOIP2011提高组]铺地毯题目描述为了准备一个独特的颁奖典礼，组织者在会场的一片矩形区域（可看做是平面直角坐标系的第一象限）铺上一些矩形地毯。一共有n张地毯，编号从1到n。

暴力执码·2025-03-20 01:25

Halcon 和 opencv比有什么区别与优劣

OpenCV：定位：开源计算机视觉库，适用于通用图像处理和计算机视觉任务。目标用户：学术研究、教育、初创公司以及需要低成本解决方案的开发者。2.

yuanpan·2025-03-20 01:55

解决 Python 中 `cv2` 模块部分初始化导致的 `AttributeError`

解决Python中cv2模块部分初始化导致的AttributeError在Python开发中，尤其是使用OpenCV库进行图像处理时，可能会遇到一些令人困惑的错误。

Leuanghing·2025-03-20 01:55

Camera常用算法介绍1

Camera常用数据格式及算法介绍1二、Camera常用算法介绍2.1基础图像处理算法2.1.1HDR算法2.1.1.1HDR算法概述2.1.1.2发展历程2.1.1.2.1传统多帧合成阶段（2010年代初期

记录美好·2025-03-20 01:23

EmbodiedSAM：在线实时3D实例分割,利用视觉基础模型实现高效场景理解

2025-02-12，由清华大学和南洋理工大学的研究团队开发一种名为EmbodiedSAM（ESAM）的在线3D实例分割框架。

数据猎手小k·2025-03-20 01:21

【图像处理基石】什么是HDR图片？

HDR（高动态范围图像，HighDynamicRange）是一种通过技术手段扩展照片明暗细节的成像方式。以下是关于HDR的详细说明：核心原理动态范围：指图像中最亮和最暗区域之间的亮度差。

AndrewHZ·2025-03-20 01:47

深度学习-130-RAG技术之基于Anything LLM搭建本地私人知识库的应用策略问题总结(一)

文章目录1AnythingLLM的本地知识库1.1本地知识库应用场景1.2效果对比及思考1.3本地体现在哪些方面1.3.1知识在本地1.3.2分割后的文档在本地1.3.3大模型部署运行在本地2问错问题带来的问题

皮皮冰燃·2025-03-20 00:43

3DMAX点云算法：实现毫米级BIM模型偏差检测（附完整代码）

通过点云预处理、语义分割、模型配准及差异分析，最终实现建筑构件毫米级偏差的可视化检测。文中提供关键代码实现，涵盖点云处理、特征提取与深度学习模型搭建。

夏末之花·2025-03-20 00:42

【python】图形用户界面和游戏开发

图形用户界面和游戏开发文章目录图形用户界面和游戏开发基于tkinter模块的GUI使用Pygame进行游戏开发制作游戏窗口在窗口中绘图加载图像实现动画效果碰撞检测事件处理基于tkinter模块的GUIGUI

usp1994·2025-03-20 00:10

逾越TAO·2025-03-19 23:39

数据增强：扩充数据集提升模型泛化能力

1.2.数据增强的应用场景数据增强广泛应用于各种机器学习任务中，包括：图像识别:对图像进行旋转

AI天才研究院·2025-03-19 23:06

【FPGA教程案例31】通信案例1——基于FPGA的ASK调制信号产生

FPGA教程目录MATLAB教程目录-----------------------------------------------------------------------------------

fpga和matlab·2025-03-19 23:03

vscode连接远程服务器docker里的容器--使用remote ssh

欢仔要学习·2025-03-19 22:28

使用TensorFlow、OpenCV和Pygame实现图像处理与游戏开发

在本篇文章中，我们将介绍如何结合使用TensorFlow、OpenCV和Pygame来进行图像处理和游戏开发。

UwoiGit·2025-03-19 22:25

机器学习之KMeans算法

KMeans算法的数学原理3.KMeans算法的步骤3.1初始化簇中心3.2分配数据点3.3更新簇中心3.4停止条件4.KMeans算法的优缺点4.1优点4.2缺点5.KMeans算法的应用场景5.1图像分割

知舟不叙·2025-03-19 21:24

医图论文 CVPR‘24 | 适应医学图像中泛化异常检测的视觉-语言模型

论文信息题目：AdaptingVisual-LanguageModelsforGeneralizableAnomalyDetectioninMedicalImages适应医学图像中泛化异常检测的视觉-语言模型作者

小白学视觉·2025-03-19 21:21

机器学习流程—数据预处理清洗

文章目录机器学习流程—数据预处理清洗定义问题数据预处理数据加载与展示重复数据处理数据类型空值处理无关特征删除数据分布删除异常值生成标签和特征数据分割机器学习流程—数据预处理清洗数据处理是将数据从给定形式转换为更可用和更理想的形式的任务

不二人生·2025-03-19 21:50

专门为高速连续扫描设计的TDI工业相机

TDI（TimeDelayIntegration，时间延迟积分）工业相机是一种基于特殊CCD（电荷耦合器件）技术的成像设备，主要用于高速、高灵敏度、高分辨率的图像采集场景。

51camera·2025-03-19 21:49

工业相机的主要参数及计算

工业相机是机器视觉系统中的关键组件，其本质是将光信号转变为有序的电信号，进而实现数字图像的获取，广泛应用于工业生产、检测、测量等领域。其成像原理与小孔成像类似，但更为复杂。

51camera·2025-03-19 21:49

3月19日随笔

.周日去食堂收集五四述职材料4.学计算机二级（这么多天了还没行动）今天下午上完英语课之后和同学们去了海边，本来说的是为了班级风采视频拍一些素材，但是Max的无人机在海滩上被禁飞了，好像这一片都是禁飞的区域

Kamui_0us·2025-03-19 20:18

深度革命：ResNet 如何用 “残差连接“ 颠覆深度学习

这一年，微软亚洲研究院的何恺明团队带着名为ResNet（残差网络）的模型横空出世，在ImageNet图像分类竞赛中以3.57%的错误率夺冠，将人类视觉的识别误差（约5.1%）远远甩在身后。

安意诚Matrix·2025-03-19 20:46

linux Redhat9.5采用DNS主从实现跨网段解析

文章目录主从服务器DNS实现跨网段解析一、服务器规划二、主服务器配置1、安装`bind`2、修改主配置文件3、配置区域配置文件4、配置正向解析文件5、配置反向解析文件6、检查并启动服务三、从服务器配置1

梨涡~陌然·2025-03-19 19:37

前端 Blob 详解

在前端开发中，Blob常用于处理文件、图像、视频等二进制数据。2.创建Blob可以通过Blob构造函数创建Blob对象。

yqcoder·2025-03-19 18:58

matlab数据处理：创建网络数据

%创建网格数据[X,Y]=meshgrid(x_data,y_data);如x_data=[1234]X=1234123412341234XY_data=[X(:),Y(:)];%将X和Y合并成一个向量X(:)表示将矩阵排成一列XY_data=1111222233334444

见你背影·2025-03-19 18:56

python反爬虫处理--处理验证码（Tesseract 库）的安装与使用

在Python中，可以采用多种方法来解决这一问题，具体取决于验证码的类型（如文本、图像或滑块验证等）。

范哥来了·2025-03-19 17:51

主从dns+nfs+nginx综合实验

目录1.实验要求2.配置主DNS1安装bind软件编辑主配置文件编辑区域数据文件检查配置文件和区域文件是否有误重启服务测试dns1是否生效3.配置从DNS2安装bind编辑从DNS2的主配置文件防火墙放行测试

睡不够觉·2025-03-19 16:14

鸿蒙Next，图片上传01（扩展02截图保存到相册）-组件截图另通过沙箱保存到相册

1.componentSnapShot组件截图的get方法，得到PixelMap像素图像数据@ohos.arkui.componentSnapshot(组件截图)-UI界面-ArkTSAPI-ArkUI

·2025-03-19 16:16

什么是机器视觉3D引导大模型

以下从技术架构、行业应用、挑战与未来趋势等方面综合分析：一、技术架构与核心原理多模态数据融合与深度学习3D视觉引导大模型通常整合RGB图像、点云数据、深度信息等多模态输入，通过深度学习算法（如卷积神经网络

视觉人机器视觉·2025-03-19 16:42

华为OD机试 - 字符串分割转换（Python/JS/C/C++ 2024 E卷 100分）

一、题目描述给定一个非空字符串QS，其被N个‘;’分隔成N+1个子串，给定正整数数组K，要求除第一个子串外，其余的子串每K个字符组成新的子串，并‘-’分隔。对于新组成的每一个子串，如果它含有的小写字母比大写字母多，则将这个子串的所有大写字母转换为小写Q字母；反之，如果它含有的大写字母比小写字母多，则将这个子串的所有小写字母转换为大写字母；大小写字母的数量相等时，不做转换。二、输入描述输入为两行，第

哪吒·2025-03-19 14:28

【深度学习遥感分割|论文解读2】UNetFormer：一种类UNet的Transformer，用于高效的遥感城市场景图像语义分割

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985小水博一枚呀·2025-03-19 14:58

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