图像处理 物体 算法 深度
《最新出炉》系列初窥篇-Python+Playwright自动化测试-34-处理https 安全问题或者非信任站点-下篇
1.简介 这一篇宏哥主要介绍playwright如何在IE、Chrome和Firefox三个浏览器上处理不信任证书的情况，我们知道，有些网站打开是弹窗，SSL证书不可信任，但是你可以点击高级选项，继续打开不安全的链接。举例来说，想必大家都应该用过前几年的12306网站购票，点击新版购票，是不是会出现 ......
期望最大化（EM）算法：从理论到实战全解析
本文深入探讨了期望最大化（EM）算法的原理、数学基础和应用。通过详尽的定义和具体例子，文章阐释了EM算法在高斯混合模型（GMM）中的应用，并通过Python和PyTorch代码实现进行了实战演示。 关注TechLead，分享AI全维度知识。作者拥有10+年互联网服务架构、AI产品研发经验、团队管理经 ......
算法分析-寻找假币题
一.题目需求 你手里有70枚重量相等的真金硬币，但你知道其中有一枚是假币，比其他金币轻。你有一个平衡秤，你可以一次在两边放上任意数量的硬币，它会告诉你两边是否重量相同，或者如果不相同，哪边更轻。问题：请概述一个寻找假币的算法。你需要称量多少次？怎么使得称量次数最少？ 二、算法思想 1.算法分析1.1 ......
智能视野：图像识别的全球技术革命
图像识别技术正在全球范围内引领着一场技术革命，为各个领域带来深刻的变革。这一全球性的技术演进不仅在商业和科学领域展现出巨大潜力，还为人们的日常生活提供了更智能、更便捷的体验。 1. 商业智能的崛起： 图像识别技术在商业领域发挥着关键作用。从零售到制造，企业利用图像识别提高了产品识别、质量控制和供应链 ......
Java程序员必备技能：Collections工具类深度解析！
在之前的文章中，我们学习了单列集合的两大接口及其常用的实现类；在这些接口或实现类中，为我们提供了不少的实用的方法。 本篇文章我们来介绍一种java开发者为我们提供了一个工具类，让我们更好的来使用集合 Collections 工具类 Collections 是一个操作Set，List，Map等的集合工 ......
文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt （145）-- 算法导论12.1 5题
五、用go语言，因为在基于比较的排序模型中，完成n个元素的排序，其最坏情况下需要 Ω(nlgn) 时间。试证明:任何基于比较的算法从 n 个元素的任意序列中构造一棵二又搜索树，其最坏情况下需要 Ω(nlgn) 的时间。 我个人喜欢 灵小智 。 文心一言： 首先，我们要明白二叉搜索树（BST）的性质： ......
NUMA 处理器与进程绑定
引用：https://harrychen.xyz/2022/05/08/numa-processor-and-cpu-binding/ 无论是打超算比赛还是当高性能计算导论课程的助教时，“绑核”对于大部分人总是一个神秘的词。传说中它拥有让程序变快的神奇魔力，而不会绑核似乎就不是一个合格的 HPC 使 ......
Linux中断下半部处理机制-tasklet
转载原文：https://www.cnblogs.com/Wangzx000/p/17488378.html tasklet特性 (1)一种特定类型的tasklet只能运行在一个CPU上，不能并行，只能串行执行(2)多个不同的类型的tasklet可以并行在多个CPU上(3)软中断是静态分配的，在内核 ......
matplotlib之常见图像种类
Matplotlib 是一个用于绘制图表和数据可视化的 Python 库。它支持多种不同类型的图形，以满足各种数据可视化需求。以下是一些 Matplotlib 支持的主要图形种类： 折线图（Line Plot）： 用于显示数据随时间或其他连续变量的变化趋势。 plt.plot() 函数用于创建折线图 ......
差分算法总结
差分是前缀和的逆运算 一维差分 对于a1，a2，…，an，构造b1，b2，…，bn，使得ai = b1 + b2 + … + bi。此时，b数组成为a数组的差分，a数组称为b数组的前缀和。 题目链接： https://www.acwing.com/problem/content/799/ 代码模版： ......
Vue-mixin 混入处理
概述 再日常开发中，对于组件内部的方法多处存在相同的特点，往往会抽离出一个公共的方法方便调用，但是由于多个组件可能都需要用到这个方法，所以通过mixin混入的方式，将该方法独立抽离出来，方便多个组件的使用。 步骤 再src目录下创建一个mixins 再该目录下创建一个xxxx.js文件 编写对应的j ......
O(nlogn)排序算法
排序算法 介绍常见时间复杂度为\(O(nlogn)\)的排序算法 1. 快速排序 分治思想 #include<bits/stdc++.h> using namespace std; const int N = 1e5 + 10; int a[N]; void quick_sort(int l, in ......
DFS算法的非递归遍历分析
两种写法，一个是边表顶点号全部压栈，一个是类似后序非递归遍历 1、 void DFS(Graph G,int i) { int p,w; Stack S; InitStack(S); Push(S,i); visited[i]=true; while(!isEmpty(S)) { Pop(S,p); ......
DBV-00107: Unknown header format 故障处理---惜分飞
联系：手机/微信(+86 17813235971) QQ(107644445) 标题：DBV-00107: Unknown header format 故障处理 作者：惜分飞©版权所有[未经本人同意,不得以任何形式转载,否则有进一步追究法律责任的权利.] 客户linux平台被勒索病毒加密,其中有or ......
数据的处理——字符串的拼接
#1.直接用运算符拼接s1='holle's2='world'print(s1+s2)print('-'*20)#2.用字符串join()方法print(''.join([s1,s2])) #holleworld，这里是用空字符拼接，拼接的内容可以随意定义例如print('*'.join([s1,s ......
cmd与bat批处理脚本入门
字符串替换 @echo off set a1=你是good好孩子 ::去掉good set res=%a1:good=% echo %res% ::把变量a1中的"你"替换为"她们" set res=%a1:你=她们% echo %res% pause 字符串截取 @echo off set myv ......
基于图像形态学处理和边缘提取算法的路面裂痕检测matlab仿真
1.算法运行效果图预览 2.算法运行软件版本 matlab2022a 3.算法理论概述 路面裂痕检测是基于图像处理和机器视觉的一种重要应用。通过图像形态学处理和边缘提取算法，我们可以有效地检测出路面的裂痕。路面裂痕检测主要基于图像处理和机器视觉的原理。首先，通过图像采集设备获取路面的图像。然后，利用 ......
基于深度学习网络的烟雾检测算法matlab仿真
1.算法运行效果图预览 2.算法运行软件版本 matlab2022a 3.算法理论概述 基于深度学习网络的烟雾检测算法是一种端到端的检测方法，主要分为基于候选区域的二阶段目标检测器和基于回归的单阶段目标检测器两类。 基于候选区域的二阶段目标检测器的原理是，先通过训练区域候选网络（RPN）生成候选区域 ......
wireshark命令行处理文件（相关）
1. 合并多个文件。且追加（-a）模式，更快。 2. 抽取 符合过滤条件的 数据： 3. 转换成 时间戳 + Hex 格式文本 上图，抽取 time_epoch（时间戳）和 data 字段，写入 指定的文件。 参考： ......
前缀和算法总结
前缀和思维导图： 一维前缀和算法模版： 1 #include <iostream> 2 3 using namespace std; 4 5 const int N = 100010; 6 7 int n, m; 8 int s[N]; 9 10 int main() 11 { 12 scanf(" ......
时间复杂度为 O(nlogn) 的排序算法
归并排序遵循分治的思想：将原问题分解为几个规模较小但类似于原问题的子问题，递归地求解这些子问题，然后合并这些子问题的解来建立原问题的解 ......
最小生成树（Kruskal和Prim算法）
最小生成树（Kruskal和Prim算法） 部分资料来源于：最小生成树（Kruskal算法）_kruskal算法求最小生成树-CSDN博客、【算法】最小生成树——Prim和Kruskal算法-CSDN博客 关于图的几个概念定义： 连通图：在无向图中，若任意两个顶点vi与vj都有路径相通，则称该无向图 ......
算法期中考错题
多机调度问题:设有n个独立的作业{1,2,…,n}，由m台相同的机器{1,2,…,m}进行加工处理，作业i所需的处理时间为ti（1≤i≤n），每个作业均可在任何一台机器上加工处理，但未完工前不允许中断，任何作业也不能拆分成更小的子作业。多机调度问题要求给出一种作业调度方案，使所给的n个作业在尽可能短 ......
算法设计与分析作业
算法设计与分析作业 作业要求：需要文字的部分手写拍照截图；算法要求程序代码完整；运行结果正确。提交PDF格式的电子文件。 第一章算法初步 第一章算法初步 题目 1 2 3 总分 分数 第1题，第3题，第4题 T1 \(n\)、\(a\)变量为已知输入，\(x\)变量已被定义，请计算每段代码的时间复杂 ......
Proj4：改进LiteOS中物理内存分配算法
Proj4：改进LiteOS中物理内存分配算法 实验目的 掌握LiteOS系统调用的自定义方法 实验环境 Ubantu和IMX6ULL mini 实验内容 （从代码角度详细描述实验的步骤和过程） 原先代码: 1 /* 2 3 * Description : find suitable free bl ......
突破视界：图像识别在智慧时代的崭新前景
在智慧时代的浪潮中，图像识别技术如一支崭新的利箭，突破视界，引领着科技的巅峰。这项技术的崛起不仅改变了我们对于图像处理的认知，更为智能化的未来开启了崭新的前景。 **1. 深度学习的引领：** 图像识别技术的突破主要得益于深度学习的崛起。通过深度神经网络的训练，计算机能够模拟人类的视觉系统，实现对图 ......
Matlab figure中鼠标定位图像中像素点的坐标
matlab鼠标定位图像中像素点的坐标_matlab提取像素点坐标_lsg^_^zss的博客-CSDN博客 mainf=imshow('C:/XXXXXXXX/Desktop/1.png'); impixelinfo; ......
聊一聊深度学习中的调参技巧？
转自这里： http://www.imooc.com/article/305024 作者为 会写代码的好厨师 本期问题 能否聊一聊深度学习中的调参技巧？ 我们主要从以下几个方面来讲. 1. 深度学习中有哪些参数需要调？ 2. 深度学习在什么时候需要动用调参技巧？又如何调参？ 3. 训练网络的一般过程 ......