算法 指纹 指纹识别 源码

1.二分查找的原则 当要查找的值target>mid 就在mid和right中查找 当要查找的值target<mid就在left和mid中查找 对于边界条件的处理： while(l<r) mid的取值是[l,r) 重点是下面部分，直接决定使用哪个二分模板。 1.3 中间值归属问题 这个问题其实比较灵 ......

首页 登录 字节微服务HTTP框架Hertz使用与源码分析｜拥抱开源 白泽z 2022-09-013,421 关注 一、前言 Hertz[həːts] 是一个 Golang 微服务 HTTP 框架，在设计之初参考了其他开源框架 fasthttp、gin、echo 的优势， 并结合字节跳动内部的需求， ......

最近有个项目，老同学让帮忙验证一个在ARM 板上跑 OpenHarmony，然后再集成一个CV算法上去，写这个文章主要是整理一下思路。如果有思路不对的地方，也烦请指出。 1. 个人做纯软件比较多，所以想着先不用板子，找个仿真环境，网上查了下，Qemu这个工具挺主流，那就先选它了，先跑起来这个 （On ......

.NET中的加密算法总结(自定义加密Helper类续) 1.1.1 摘要 相信许多人都使用过.NET提供的加密算法，而且在使用的过程我们必须了解每种加密算法的特点（对称或非对称，密钥长度和初始化向量等等）。我也看到过很多人写过.NET中加密算法总结，但我发现个别存在一些问题，很多人喜欢罗列每种加密算 ......

目录柯里化实现柯里化函数柯里化函数作用扁平化[双指针]有序数组合并判断一个字符串是否是回文字符串[字符串]两个版本号 version1 和 version2版本号大小比较排序 ['1.45.0','1.5','6','3.3.3.3.3.3.3'] => ['1.5','1.45.0','3.3.3 ......

Day26组合总和、分割回文串 By HQWQF 2024/01/13 笔记 39. 组合总和 给定一个无重复元素的数组 candidates 和一个目标数 target ，找出 candidates 中所有可以使数字和为 target 的组合。 candidates 中的数字可以无限制重复被选取。 ......

AQS 结构特性 内部包含 Node、ConditionObject 静态内部类，Node 用来存储没竞争到锁的线程状态、CondidtionObject 是对条件变量的封装； volatile int state 变量记录锁的状态，1 表示锁被持有、0 表示锁被释放，同时对应三个方法来更改/获取锁 ......

题目： 思路：这一道题其实和高精度加法的思路是差不多的，都是使用算式进行模拟。 重点：关于代码怎么写，在高精度加法那里还看不太出来（我也没有写），但是在高精度减法这里就完全可以看出来了。我们在加法算式里面，一般是A[i]+B[i]+t，但是也可以这么写：t+A[i]+B[i]，我们可以先写进位，然后 ......

SPFA算法是在bellman-ford算法基础上优化而来，所以我们先讨论bellman-ford算法 bellman-ford算法的核心是‘松弛’。那么什么是松弛呢？以下图为例： 假设数组d[i]表示源点s到达结点i的最短路径长度，那么松弛指的就是当d[a] + w < d[b]，也就是说，这时候 ......

5 拇指 拇指是手相术中最重要的部分之一。印度和中国的某些早期手相学派仅凭拇指就能评估一个人的性格和成功机会。拇指是看手相的微缩画布--小小的手指中蕴含着丰富的信息。拇指可以让你一目了然地了解一个人的深刻见解。从字面上看，它就像一幅人物性格的 "缩略图"。 拇指的大小和形状揭示了人性的三个基本要素： ......

引言 路漫漫其修远兮，吾将上下而求索。每天一篇论文，做更好的自己。 本文读的这篇论文为发表于2023年5月28日的一篇名为《基于融合语义信息改进的内容推荐算法》（基于融合语义信息改进的内容推荐算法）的文章，文章主要介绍了基于内容的推荐技术在电子商务和教育领域的广泛应用，以及传统基于内容推荐技术在语义 ......

导言： 在短视频系统源码的许多场景下，我们需要确保用户上传的视频满足一定的分辨率要求，以保证在后续的处理中能够获得良好的视觉效果。在短视频系统源码开发时需要对用户上传的视频分辨率进行限制，以确保页面加载和播放的性能。 技术实现步骤： 1、创建视频元素和 Canvas： const video = d ......

纯前端控制 前端写死配置文件，通过用户角色信息判断是否有权限。 例如 const anth = { 'admin': { //路由权限，如果路由权限为false/undefined则整个页面无权限 // 如果路由权限为true，则拥有全部路由下操作的权限 '/home': true, '/base/ ......

由于 QQ 9.7.20 版本后已经不能通过模拟网页快捷登录来截取 QQClientkey / QQKey，估计是针对访问的程序做了限制，然而经过多方面测试，诸多的地区、环境、机器也针对这种获取方法做了相应的措施，导致模拟网页快捷登录来截取数据被彻底的和谐，为了解决这个问题我们只能更改思路对 Ker... ......

快速求多项式 —— 秦九韶算法 计算 \(\sum^n_i{a_i \times x^i}\) 的值。 1. 朴素算法 算出每一项的值再相加，总共要进行 \(\frac{n(n + 1)}{2}\) 次乘法，\(n\) 次加法。 2. 秦九韶算法 \(a_0 + a_1x + a_2x^2 + \d ......

前言 前段时间摸了下机器学习，然后我发现其实openCV还是一个很浩瀚的库的，现在也正在写一篇有关yolo的博客，不过感觉理论偏多，所以在学yolo之前先摸一下opencv，简单先写个项目感受感受opencv。 流程 openCV实际上已经有一个比较完整的模型了，下载在haarcascades 这里 ......

原创 给我馍馍 给我馍馍 2019-03-28 22:42 在闲暇时间做了一个TOTP相关的开源项目，在项目初步完成之余，我尝试对[RFC6238]文档进行了翻译，供大家参考与查阅，若有不妥之处，还望各位前辈海涵斧正。 生活中我们会经常使用到TOTP的算法应用，如银行的动态口令器、网络游戏中的将军令 ......

六、用go语言，说明如果红黑树的表示中不提供父指针，应当如何有效地实现 RB-INSERT。 文心一言： 红黑树是一种自平衡的二叉搜索树，其中每个节点都包含一个颜色属性（红色或黑色），并且满足以下性质： 节点是红色或黑色。 根节点是黑色。 所有叶子节点（NIL或空节点）都是黑色。 如果一个节点是红色 ......

开发医疗保险欺诈识别监测模型时，选择合适的模型和构建有效的模型是至关重要的。以下是一些建议： 模型选择： 逻辑回归： 适用于线性关系，简单、快速，容易解释。 决策树和随机森林： 能够处理非线性关系，对异常值和噪声相对鲁棒，易于解释。 支持向量机（SVM）： 在高维空间中表现良好，对于复杂的非线性关系 ......

医疗保险欺诈识别模型的训练与调优是一个关键的步骤，它直接影响模型的性能。以下是一些建议： 1. 数据准备与预处理： 数据清理： 处理缺失值、异常值，确保数据的质量。 特征工程： 提取有助于欺诈检测的特征，可能需要与领域专家一起进行。 数据平衡： 处理正负样本不平衡，可以考虑欠采样、过采样或使用权重调 ......

在开发医疗保险欺诈识别监测模型时，特征工程是一个关键的步骤，它有助于提取、转换和选择最相关的特征，以改善模型的性能。以下是在开发医疗保险欺诈识别监测模型时进行特征工程的一些建议： 基本特征提取： 提取基本的医疗保险相关特征，如就医次数、就医地点、就医科室、医疗费用等。 时序特征： 如果数据包含时间信 ......

以下是开发医疗保险欺诈识别监测模型的一般性步骤： 数据集分析与预处理： 对给定的16000条数据集进行初步分析，了解数据的结构、特征。 进行数据清洗，处理缺失值、异常值等。 进行多维特征信息分析，以了解医疗保险欺诈的潜在特征。 特征工程： 提取能够描述医疗保险欺诈的特征因子集合。这可能需要领域专业知 ......

数据集加载： 使用工具如Pandas库加载数据。使用pd.read_csv()等函数加载数据集到DataFrame。 初步数据探索： 使用head()、info()、describe()等方法查看数据的前几行、基本信息和统计摘要。 使用shape属性获取数据集的大小。 处理缺失值： 使用isnull ......

通过上一篇博客，我们成功将有角度的图片进行“摆正”，接下来我们来提取图片中的文字。 我们使用Tesseract来处理图片并提取文字，相关下载安装请参考：Python下Tesseract Ocr引擎及安装介绍 - 黯然销魂掌2015 - 博客园 (cnblogs.com) 同时我们需要下载第三方Lib ......

限流：计数器、漏桶、令牌桶 三大算法的原理与实战（史上最全） 令牌桶算法原理及实现(图文详解) https://mikechen.cc/20379.html Redis 实现限流的三种方式 https://juejin.cn/post/7033646189845151757 ......

前言 出于工作需要和个人好奇，本文对UE重叠事件更新的主要函数UpdateOverlaps从源码的角度进行了详细的分析，通过阅读源码，深入理解重叠事件是如何被触发和更新的。 解决问题 阅读本文，你将得到至少以下问题的答案： BeginComponentOverlap和EndComponentOver ......

1 限流介绍 1.1 什么是限流 顾名思义，就是流量限制。限流是对服务下游的保护，保证在大量请求面前，还能从容不迫的提供正常服务； 限流是对某一时间窗口内的请求数进行限制，保持系统的可用性和稳定性，防止因流量激增而导致的系统运行缓慢或宕机。 1.2 为什么要限流 当瞬时海量请求传入服务下游，往往会对 ......

AI烟火检测算法是安防领域中一种重要的技术手段，它可以有效地检测和预防火灾等危险情况。在安防场景中，烟火检测算法可以应用于多个领域，如森林防火、商场楼宇、工厂工地、校园、社区、仓库等场景中。 ......

题目：485. 最大连续 1 的个数 易错点： 代码示例： class Solution: def findMaxConsecutiveOnes(self, nums: List[int]) -> int: cnt = 0 max_cnt = 0 for i in nums: if i == 1: ......

之前的网址已经不能用了。 https://source.codeaurora.org/external/imx/imx-manifest 新的网址到了 github 上。 这个网址。 https://github.com/nxp-imx 然后可以下载对应版本的uboot . ......