像素 图像15
python入门基础(15)--模块和python中数学、日期、时间类模块。
接上篇，当我们创建了很多类，比如 图书馆里的藏书，分社会科学类，艺术类、生活类、农业类、工业类等，而工业类又分为轻工业、重工业、信息工业，然后再细分。当分的越来越细时，程序就会越来越大。如何管理，便成了程序开发过程中一个重要的环节。于是可以按照图书馆分类管理的思想，对程序代码进行管理。 将一个应用程 ......
如何每5分钟、10分钟或15分钟运行一次Cron计划任务
一个cron job是一个在指定时间段执行的任务。这些任务可以按分钟、小时、月、日、周、日或这些的任何组合来安排运行。 Cron作业一般用于自动化系统维护或管理，例如备份数据库或数据、用最新的安全补丁更新系统、检查磁盘空间的使用情况、发送电子邮件等等。 每隔5分钟、10分钟或15分钟运行一次cron ......
数字图像处理-杨淑莹
图像处理相关基础 图像增强 增强方法分为两类，空间域法和频域法 空间域法包括主要在原图像上对像素的灰度值进行处理，包括点运算和局部运算，点运算直接修改单个像素点，局部运算是要看相邻像素之间的关系 频域法在图像的变换域上进行处理，然后进行反变换，得到增强的图像 图像存储 黑白图像-单值矩阵 灰度图像- ......
Typescript 测试驱动开发 TDD (15)
异步测试 (Asynchronous tests) 正如我们在探索JavaScript和TypeScript时所看到的，我们编写的大部分代码都是异步的。这意味着我们无法准确控制回调函数何时被调用，或者Promise何时解析，因为我们正在等待一个超出我们控制范围的事件发生。这经常在单元测试中引起问题， ......
力扣15.三数之和
给你一个整数数组 nums ，判断是否存在三元组 [nums[i], nums[j], nums[k]] 满足 i != j、i != k 且 j != k ，同时还满足 nums[i] + nums[j] + nums[k] == 0 。请 你返回所有和为 0 且不重复的三元组。 注意：答案中不可 ......
CVPR2023:SimpleNet:一个简单的图像异常检测和定位网络
论文题目： SimpleNet: A Simple Network for Image Anomaly Detection and Localization 摘要 我们提出了一个简单且应用友好的网络(称为SimpleNet)来检测和定位异常。SimpleNet由四个部分组成:(1)生成局部特征的预训 ......
算法训练day15 层序遍历、LeetCode 226
算法训练day15 层序遍历、LeetCode 226.101 层序遍历 层序遍历是一种广度优先的遍历方式 队列符合广度优先层层深入的逻辑，栈符合深度优先（递归）的逻辑 //逐层完整遍历 class Solution { public: vector<vector<int>> levelOrder( ......
CIIS 2023 丨聚焦文档图像处理前沿领域，合合信息 AI 助力图像处理与内容安全保障
近日，2023第十二届中国智能产业高峰论坛（CIIS 2023）在江西南昌顺利举行。大会由中国人工智能学会、江西省科学技术厅、南昌市人民政府主办，南昌市科学技术局、中国工程科技发展战略江西研究院承办。本次大会重点关注AI大模型、生成式AI、无人系统、智能制造、数字安全等领域，汇集了来自中国工程院、国 ......
图像加密算法总结
一、基于混沌Logistic加密算法 1.加密过程：混沌加密算法使用混沌序列作为密钥来对数据进行加密。混沌序列是由混沌系统生成的一系列看似随机的数字。通过将明文与混沌序列进行异或运算或其他操作，可以将数据转化为加密形式。只有拥有相同的混沌序列才能正确解密数据。[1] 混沌系统指的是一类非线性动力系统 ......
ClickHouse(15)ClickHouse合并树MergeTree家族表引擎之GraphiteMergeTree详细解析
GraphiteMergeTree该引擎用来对Graphite数据(图数据)进行瘦身及汇总。对于想使用ClickHouse来存储Graphite数据的开发者来说可能有用。 如果不需要对Graphite数据做汇总，那么可以使用任意的ClickHouse表引擎；但若需要，那就采用GraphiteMerg ......
KOA 框架最常用的 15 个中间件！
koa-router：提供全面的路由功能，比如类似Express的app.get/post/put的写法，URL命名参数、路由命名、嵌套路由、支持加载多个中间件 koa-bodyparser：post提交数据中间件，解析请求体时需要加载的中间件，支持x-www-form-urlencoded, ap ......
9月15日总结
责任链模式作为常用的设计模式而被大家熟知和使用。本文介绍责任链的常见实现方式，并结合开源框架如Dubbo、Sentinel等进行延伸探讨。 一、责任链介绍 在GoF 的《设计模式》一书中对责任链模定义的：将请求的发送和接收解耦，让多个接收对象都有机会处理这个请求。将这些接收对象串成一条链，并沿着这条 ......
代码随想录算法训练营day15 | ● 层序遍历 10 ● 226.翻转二叉树 ● 101.对称二叉树 2
层序遍历 102.二叉树的层序遍历 class Solution { public: vector<vector<int>> levelOrder(TreeNode* root) { vector<vector<int>> result; queue<TreeNode*> que; if(root ......
23.9.15
今天完成了java对话框的验证码设计 import javax.swing.*;import java.awt.*;import java.awt.event.ActionListener;import java.util.Random;import java.awt.event.ActionEve ......
图像传感器HDR技术
动态范围是成像中非常重要的一个性能指标，它描述了在一幅图像里能够同时体现高光和阴影部分内容的能力。如果动态范围比较窄，很容易出现亮处过曝或者暗处全黑的不理想效果。 动态范围的数学定义为： \[DR = 20log_{10}\frac{i_{max}}{i_{min}} \]其中，\(i_{max}\ ......
15-Vue核心-列表过滤和列表排序
列表过滤 监视属性，实现列表过滤 <!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <title>基本列表</title> <!-- 引入Vue --> <script type="text/javascript" src= ......
15-1 ACL实验
实验一（基本ACL的应用） 学会配置基础的ACL 拓扑 在AR1对应位置配置ACL，使PC1禁止访问PC2 配置 PC1配置，PC2参考PC1 AR1配置 <Huawei>sys [Huawei]sys AR1 [AR1]inte gi 0/0/0 [AR1-GigabitEthernet0/0/0 ......
15 ACL基础
ACL可以通过对网络中报文流的精确识别，与其他技术结合，达到控制网络访问行为、防止网络攻击和提高网络带宽利用率的目的，从而切实保障网络环境的安全性和网络服务质量的可靠性。 ACL 组成 ACL由若干条permit或deny语句组成。每条语句就是该ACL的一条规则，每条语句中的permit或deny就 ......
即时通讯技术文集（第21期）：后端架构设计基础入门系列 [共15篇]
为了更好地分类阅读 52im.net 总计1000多篇精编文章，我将在每周三推送新的一期技术文集，本次是第21 期。 [- 1 -] 新手入门：零基础理解大型分布式架构的演进历史、技术原理、最佳实践 [链接] http://www.52im.net/thread-2007-1-1.html [摘要] ......
图像识别在自动驾驶和智能安防中的关键应用
图像识别在自动驾驶和智能安防中的关键应用 随着人工智能和深度学习技术的发展，图像识别已经成为了自动驾驶和智能安防领域的关键应用之一。图像识别技术能够通过处理和分析图像数据，帮助自动驾驶车辆和智能安防系统实现更准确、更高效的运行。本文将介绍图像识别在自动驾驶和智能安防中的关键应用及其相关技术。 一、图 ......
全志T3(armhf) - QT5(qt5.15.10)编译与使用
1. 导入交叉编译器路径加入PATH export PATH=$PATH:/opt/ext-toolchain/bin/ 我的交叉编译工具链放在 /opt/ext-toolchain下 ls /opt/ext-toolchain arm-linux-gnueabihf bin gcc-linaro- ......
Uncaught ReferenceError: defineProps is not defined at Son1Com.vue:2:15
百度翻译一下未捕获的反应错误，defineProps这个函数没定义。原本以为是宏编译器没开的原因，网上搜了有说在.eslintrc.cjs中配置开启"vue/setup-compiler-macros": true。我的项目创建时没有加eslint所以没有这个配置文件，我又重新创建项目添加这个代码规 ......
Go每日一库之15：gojsonq
简介 在日常工作中，每一名开发者，不管是前端还是后端，都经常使用 JSON。JSON 是一个很简单的数据交换格式。相比于 XML，它灵活、轻巧、使用方便。JSON 也是RESTful API推荐的格式。有时，我们只想读取 JSON 中的某一些字段。如果自己手动解析、一层一层读取，这就变得异常繁琐了。 ......
图像识别技术如何改变智能家居的体验？
图像识别技术在智能家居中的应用正在改变我们的生活体验。通过图像识别技术，智能家居可以更准确地识别用户，并自动调整环境以适应用户的需求。以下是图像识别技术在智能家居中的一些应用： 人脸识别：通过人脸识别技术，智能家居可以自动识别家庭成员，并根据他们的习惯和偏好调整环境。例如，当家庭主人在家时，智能照明 ......
基于百度AI实现文字和图像敏感内容审核
前言 百度AI是指百度公司的人工智能技术全称。它采用深度学习技术，包括自然语言处理、语音识别、计算机视觉、知识图谱等，可应用于各个领域如互联网、医疗、金融、教育、汽车、物流等。百度AI的发展将帮助人类更好地理解世界和提高生活品质，接下来就通过一个小案例演示实现百度AI在文字和图像敏感审核运用。 项目 ......
Xcode 15 正式版发布（百度网盘下载） - Apple 平台 IDE
发布日期：September 18, 2023，北京时间 9 月 19 日凌晨 Xcode 15 Release (15A240d) - Apple 平台 IDE IDE for iOS/iPadOS/macOS/watchOS/tvOS/visonOS 请访问原文链接：https://sysin. ......
每天一个linux命令（15）：tail 命令
tail 命令从指定点开始将文件写到标准输出.使用tail命令的-f选项可以方便的查阅正在改变的日志文件,tail -f filename会把filename里最尾部的内容显示在屏幕上,并且不但刷新,使你看到最新的文件内容. 1．命令格式; tail[必要参数][选择参数][文件] 2．命令功能： ......
龙格现象 图像对比及Python代码实现
先定义牛顿插值函数，输入插值点和我拟合的点，毕竟是拟合光滑曲线，而画图都是点点相连，所以拟合点越多，曲线越光滑。 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np def newton_interpolation(X,Y,x): """ 计算x点的 ......
牛顿插值法 不同阶图像对比及Python代码实现
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np def newton_interpolation(X,Y,x): """ 计算x点的插值 """ sum=Y[0] temp=np.zeros((len(X),len(X))) #将第一行赋值 fo ......