均值 实例 图像vtk
IDEA一个项目启动多个实例，以集群启动
在微服务开发场景下，服务大多是以集群方式部署的。在本地开发时 有时候会需要以集群的方式启动项目，同时启动多个实例来测试一些相关功能（例如分布式锁），此时不需要打包之后再仍到测试环境去启动多个实例，在IDE中就可以同时启动多个实例。 首先用idea打开项目，不用打开多个idea，因为你会发现同一个项目 ......
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 ......
hive的相关学习1---wordCount实例
1、新建一个名为file1.txt的txt文件存储数据 2、在sss数据库中新创建一个名为docs的表 create table if not exists docs(line string); 3、将file1.txt的数据导入到新创建的docs表中 load data local inpath ......
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 ......
R语言Apriori关联规则、K-means均值聚类数据挖掘中药专利复方治疗用药规律网络可视化|附代码数据
全文链接：http://tecdat.cn/?p=30605 原文出处：拓端数据部落公众号 应用关联规则、聚类方法等数据挖掘技术分析治疗抑郁症的中药专利复方组方配伍规律。方法检索治疗抑郁症中药专利复方，排除外用中药及中西药物合用的复方。 最近我们被要求撰写关于用药规律的研究报告，包括一些图形和统计输 ......
基于C语言的串口AT指令发送实例解析
一 知识点 1 AI指令后面一定要加 \n\r 2 注意AT指令里面待双引号的这种，要使用斜杠隔开。 二 源码： void Set_Pdu_Mode(void) { u8 a = 1; if(atKey == 1)//允许发送AT指令 { atKey = 0; UartSendStr("test s ......
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 ......
javaweb项目实现文件上传的实例
对于文件上传javaweb项目这是一个应用广泛的案例。例如，在办理银行卡的过程中，会有一个签名步骤。签名后，此页面将上传到银行系统。在这里，它被使用javaweb项目文件上传功能。因此，文件上传在今天更受欢迎。接下来，让我们来看看一个上传javaweb项目文件的实例。 首先需要下载两个jar包，分别 ......
采用ResNet网络+TSNE降维算法对自建图像数据集进行二维可视化显示
起因：某一天下午，我在“玩”的时候，突然接到了老板的电话，说是要对图像做可视化降维。因此，我拿到了一批图像的数据。 数据的特点： 1、数据集的图像分为4类，并且每一种类的图像多少不均衡。 2、数据集图像是一个大文件夹，里面包含4个文件夹，而且里面命名非常不规范。 3、数据集图像大小也不一样。 任务: ......
扩展的多曝光图像合成算法及其在单幅图像增强中的应用。
针对Exposure fusion算法存在的Out-of-range Artifact和low frequency halo两个瑕疵，分析了Extended Exposure Fusion的改进过程，并进一步借助有关方法实现了单幅图像的Simulated Exposure Fusion过程。 ......
Stable Diffusion基础：ControlNet之图像提示（垫图）
本文给大家分享 Stable Diffusion 的基础能力：ControlNet 之图片提示。 这篇故事的主角是 IP-Adapter，它的全称是 Text Compatible Image Prompt Adapter for Text-to-Image Diffusion Models，翻译成 ......
linux常用命令大全（linux基础命令入门到精通+实例讲解+持续更新+命令备忘录+面试复习）
作者：蓝藻（罗蓝国度） 创建时间：2018.7.3编辑时间：2020.03.28 前言 本文特点 授之以渔：了解命令学习方法、用途：不再死记硬背，拒绝漫无目的； 准确无误：所有命令执行通过（环境为centos7），拒绝复制粘贴； 实用性高：命令多为实际工作中用到的，实例讲解，拒绝纯理论； 条理清晰： ......
MFC-SetupDiGetDeviceInstanceId获取设备的实例ID字符串
void show_instanceid_media() { // GUID_DEVCLASS_MEDIA HDEVINFO dev_info = SetupDiGetClassDevs(NULL, 0, 0, DIGCF_ALLCLASSES | DIGCF_PRESENT);//查询与指定参数匹 ......
04 图像标签
<!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <title>图像标签</title> </head> <body> <img src="/resources/image/1.png" alt="爱莉希亚" title=" ......
企业网拓扑图之小型办公局域网组网实例（一）
拓扑结构设计是计算机网络设计的基础和起点，重要性是显而易见的。在任何情况下，网络拓扑设计都是以在满足可靠性和安全性的基础上尽可能地降低费用、减少时延，提高链路利用率为基本原则来安排网络节点间的连接，并以此为基础来形成网络的拓扑。接下来本文将结合网络拓扑设计来展示小型办公局域网是如何进行组网应用...... ......
本地搭建Redis集群实例
## 什么是Redis集群 Redis集群是Redis的分布式实现，它允许你将多个Redis实例组合成一个集群，从而提供更高的可用性和可扩展性。Redis集群使用复制和分片技术来实现高可用性和可扩展性。 ## 为什么要使用Redis集群 Redis集群可以提供以下优势： - 高可用性：Redis集群 ......
《动手学深度学习 Pytorch版》 6.2 图像卷积
import torch from torch import nn from d2l import torch as d2l 6.2.1 互相关计算 X = torch.tensor([[0.0, 1.0, 2.0], [3.0, 4.0, 5.0], [6.0, 7.0, 8.0]]) K = t ......
vue通过js代码实例化组件
最近在写项目的一些公共组件（一些选择器），很多个地方都需要用，所以在main.js全局声明了，但发现子页面调用还是有挺多的地方需写。 例如，要在template实例化组件，并用ref绑定，然后在js里的methods里写方法。 main.js 声明全局组件 第一种方案 一开始想到的是用ref绑定组件 ......
Python机器学习——鸟类图像分类
（一）选题背景： 1.生物多样性保护：鸟类是地球上最为丰富和多样的脊椎动物类群之一，对于生态系统的稳定和生物多样性的维持起着重要作用。通过开展鸟类图像分类研究，可以帮助精确地辨别鸟类物种，有助于监测鸟类的分布、数量和迁徙情况，从而更好地实施生物多样性保护和生态环境管理。 2.环境监测和生态学研究：鸟 ......
spring依赖注入单例模式下（默认都是单例），类变量（实例变量）线程安全问题
java变量是程序中最基本的存储单元，其要素包括变量名，变量类型和作用域。Java的变量类型有： 成员变量类中的变量（独立于方法之外的变量） 局部变量类的方法中的变量。而 java类的成员变量又有俩种： 静态变量（类变量）： 独立于方法之外的变量，用 static 修饰。 实例变量： 独立于方法之外 ......
mysql 排名实例
select item.*, @rank := @rank + 1 AS personRank from ( select detail.entity_id, sum(detail.amount) as sumAmount from bonus_plan_calculate_detail detai ......
图像语义分割的图片标注及标注图片的读取 --- labelme
labelme的安装 1：先打开anaconda prompt 命令行创建一个虚拟环境： conda create --name labelme python=3.6 conda create -n lab python=3.6 2:激活虚拟环境： conda activate lab 3:安装la ......
深度学习---图像目标检测网络
前面介绍了图像分类网络，并重点解析了ResNet及其应用以及MobileNet系列的轻量化分类网络，这一篇接着介绍图像目标检测网络。 目标检测具有巨大的实用价值和应用前景。 应用领域包括人脸检测、行人检测、车辆检测、飞机航拍或卫星图像中道路的检测、车载摄像机图像中的障碍物检测、医学影像在的病灶检测等 ......
Recognize Anything:一个强大的图像标记模型
Recognize Anything是一种新的图像标记基础模型，与传统模型不同，它不依赖于手动注释进行训练;相反，它利用大规模的图像-文本对。RAM的开发过程包括四个关键阶段: 通过自动文本语义解析获得大规模的无标注图像标签。 结合标题和标注任务，训练一个自动标注的初步模型。该模型由原始文本和解析后 ......
拉普拉斯金字塔在多图HDR算法中的应用以及多曝光图像的融合算法简介。
对于多图像的多曝光融合，在相机的应用中较为广泛，我们同时也可以认为这是另外一种的HDR算法，目前能够找到最为详细的和效果还不错的也包含本文所描述的 ......
VS2019配置VTK开发环境
1.软件和工具 （1）visual studio 2019版本 （2）cmake3.26.5：https://cmake.org/download/ （3）vtk9.3.0：https://vtk.org/download/ 2.配置cmake 下载解压好对应的安装包后，在该目录下新建 vtk-in ......