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[Python从零到壹] 三十四.OpenCV入门详解——显示读取修改及保存图像
杨秀璋的专栏
01-23 1万+
欢迎大家来到“Python从零到壹”，在这里我将分享约200篇Python系列文章，带大家一起去学习和玩耍。上一篇文章介绍了图像处理基础知识，这篇文章将详细讲解OpenCV入门知识，包括OpenCV常见数据类型、显示图像、读取像素、修改像素、创建图像、复制图像、保存图像等内容。希望文章对您有所帮助，如果有不足之处，还请海涵。接下来，让我们开启整个系列的学习吧！
GNN在计算机视觉中的应用综述
Jeff zhao
07-01 8868
摘 要：近几年，机器学习和深度学习发展迅速。研究人员借鉴了卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和深度自动编码器（AutoEncoder）的思想，定义和设计了用于处理图数据的神经网络结构，这类方法统称为图神经网络(Graph Neural Networks，GNN）。如今，GNN在人工智能领域应用广泛，其中最大应用领域之一是计算机视觉（Computer Vision, CV）。近年来，国内外许多研究机构和科研人员不断探索利用GNN解决图像分类、目标检测、动作识别等多种计算机视觉任务，并取得很多优秀.
【模式识别】模式识别课程复习
IPSG
12-11 6654
李老师模式识别课程：不记下来考完过不了多久就忘完了。 知识点1： 正态分布下的最小错误率bayes 在两类二维问题中，每类的特征向量都是正态分布的，协方差矩阵相同为 ，并且已知两类的均值分别为μ1=(1, 0)T，μ2=(－1, 0)T先验概率相等。 (1) 根据最小错误率分类器对特征向量x=(0, 1)T分类； (2) 主轴长度为 ，画出从 (0, 1)T到μ1的Mahalanobis等距离曲线...
cvpr常用资源整理
rodgeliao的专栏
07-26 7901
cvpr常用资源整理(ing...) 作者：tornadomeet 出处：http://www.cnblogs.com/tornadomeet  跟opencv相关的： http://opencv.org/ 2012年7月4日随着opencv2.4.2版本的发布，opencv更改了其最新的官方网站地址。 http://www.opencvchina.com/ 好像12年才有这个
《模式识别》最新课程下载—模式识别国家重点实验室
一步步，一寸寸，一点点，一天天，慢慢来
11-08 3008
转自：http://www.opencv.org.cn/forum/viewtopic.php?f=10&t=23175 《模式识别》最新课程下载—模式识别国家重点实验室 Pattern Recognition Course （模式识别课程）：http://www.sigvc.org/bbs/thread-170-1-1.html 中国科学院自动化研究所 模式识别国家重点实验室的
常用牛人主页链接（计算机视觉、模式识别、机器学习相关方向,陆续更新。。。。）
TreeFish2012的专栏
12-17 1万+
常用牛人主页链接（计算机视觉、模式识别、机器学习相关方向,陆续更新。。。。） 牛人主页（主页有很多论文代码） Serge Belongie at UC San Diego Antonio Torralba at MIT Alexei Ffros at CMU Ce Liu at Microsoft Research New England Vittorio Ferrari at
Web开发之Vue.js(学校)
2301_76876837的博客
09-09 2965
人类对更便捷、高效、舒适生活的追求是推动技术发展的根本动力之一。企业为了获取竞争优势和经济利益，不断投入研发，推动技术创新。社会和环境问题的日益严峻也推动了技术的发展，以寻求解决方案。科学研究的不断深入为技术发展提供了理论基础和创新思路。
机器学习入门基础（万字总结）（建议收藏！！！）
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subsistent的博客
12-04 18万+
机器学习是人工智能的重要技术基础，涉及的内容十分广泛。本文章涵盖了机器学习的基础知识，主要包括机器学习的概述、 回归、分类、聚类、神经网络、文本分析、图像分析、深度学习等经典的机器学习基础知识，还包括深度学习入门等拔高内容。介绍机器学习的基础概念和知识，包括机器学习简史、主要流派、与人工智能、数据挖掘的关系、应用领域、算法、一般流程等。伴随着计算机计算能力的不断提升以及大数据时代的迅发展人工智能也取得了前所未有的进步。
【深度学习】谷歌工程师万字好文：我们为何追求高性能深度学习？如何实现？...
fengdu78的博客
08-02 576
原文：High Performance Deep Learning作者：Gaurav Menghani（谷歌研究院 | 软件工程师）译者：青苹果深度学习技术的突破性进展彰显了其令人难以置信...
sharding-jdbc示例代码
12-19
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ENVI+Deep+Learning+V1.0深度学习操作教程
12-19
内容概要：本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程，重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用，以实现遥感图像中特定目标（如集装箱）的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化与训练，到执行分类及结果优化的完整流程，并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架，采用ENVINet5（U-Net变体）架构，支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据，适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群：具备遥感图像处理基础，熟悉ENVI软件操作，从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员，尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标：①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标（如车辆、建筑、道路、集装箱等）；②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置（如Patch Size、Epochs、Class Weight等）；③通过模型调优与结果反馈提升分类精度，实现高效自动化信息提取。; 阅读建议：建议结合实际遥感项目边学边练，重点关注标签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节，充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化，同时注意软硬件环境（特别是NVIDIA GPU）的配置要求以保障训练效率。
QPdfiumDemo
12-19
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【网络安全竞赛】基于DVWA的代码级攻防技术：SQL注入至RCE利用链的实战设计与自动化防御方案研究
最新发布
12-19
内容概要：本文通过改造DVWA漏洞靶场，构建了一条从SQL注入到文件上传再到远程命令执行（RCE）的完整攻击链，重点展示代码级攻防技术。文中详细解析了二次注入、图片马精制、竞争上传和LD_PRELOAD沙箱逃逸等高阶技巧，并提供了完整的Python利用脚本与官方修复补丁，强调在真实竞赛场景下的实战应用与防御策略。同时展望了自动化Patch评估、微服务漏洞链和合规审计等未来发展方向。; 适合人群：具备一定Web安全基础，参加CTF竞赛或从事渗透测试工作的安全从业者，以及蓝队防守人员和安全培训讲师。; 使用场景及目标：①在高校CTF比赛中作为高难度Web题型，检验选手综合攻防能力；②用于企业招聘中考察候选人实战编码与应急响应能力；③辅助安全培训中进行攻击复现与防御规则编写。; 阅读建议：学习者应结合DVWA环境动手实践每个攻击环节，深入理解Payload构造原理与系统底层机制，同时对比官方Patch掌握安全编码规范，提升攻防双向能力。
量子信息科学入门
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本书全面介绍量子信息科学的核心概念，涵盖量子计算、量子通信与退相干机制。从基本的量子比特出发，深入探讨纠缠、量子门、测量及错误校正等关键技术。结合理论与实验视角，解析量子隐形传态、量子密码学与量子算法的实现原理。书中融合多位领域专家的讲义，兼顾初学者与研究前沿，是进入量子信息技术领域的理想指南。
企业传播全渠道新闻发稿策略与GEO优化效果评估：基于AI驱动的媒体投放及多维度ROI分析系统设计
12-19
内容概要：本文系统阐述了企业新闻发稿在生成式引擎优化（GEO）时代下的全渠道策略与效果评估体系，涵盖当前企业传播面临的预算、资源、内容与效果评估四大挑战，并深入分析2025年新闻发稿行业五大趋势，包括AI驱动的智能化转型、精准化传播、首发内容价值提升、内容资产化及数据可视化。文章重点解析央媒、地方官媒、综合门户和自媒体四类媒体资源的特性、传播优势与发稿策略，提出基于内容适配性、时间节奏、话题设计的策略制定方法，并构建涵盖品牌价值、销售转化与GEO优化的多维评估框架。此外，结合“传声港”工具实操指南，提供AI智能投放、效果监测、自媒体管理与舆情应对的全流程解决方案，并针对科技、消费、B2B、区域品牌四大行业推出定制化发稿方案。; 适合人群：企业市场/公关负责人、品牌传播管理者、数字营销从业者及中小企业决策者，具备一定媒体传播经验并希望提升发稿效率与ROI的专业人士。; 使用场景及目标：①制定科学的新闻发稿策略，实现从“流量思维”向“价值思维”转型；②构建央媒定调、门户扩散、自媒体互动的立体化传播矩阵；③利用AI工具实现精准投放与GEO优化，提升品牌在AI搜索中的权威性与可见性；④通过数据驱动评估体系量化品牌影响力与销售转化效果。; 阅读建议：建议结合文中提供的实操清单、案例分析与工具指南进行系统学习，重点关注媒体适配性策略与GEO评估指标，在实际发稿中分阶段试点“AI+全渠道”组合策略，并定期复盘优化，以实现品牌传播的长期复利效应。
手机端AIDE编译器安卓版推箱子游戏软件代码.txt
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文件行政工作满意度调查表sheet
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C++面试题解析[可运行源码]
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本文详细解析了C++方向的常见面试题，涵盖了从基础概念到高级技术的多个方面。内容包括函数内字符数组越界问题、引用与指针的区别、C/C++程序的内存分区、快速排序的思想与优化、IO多路复用机制、Linux常用命令、动态规划的本质、MySQL优化、索引使用条件、SQL语句优化、数据库索引底层实现、HTTP与HTTPS区别、高并发系统设计、链表相交问题、IP地址存储、new/delete与malloc/free区别、函数重载与覆盖、大小端机器、守护进程、多线程优缺点、长连接与短连接、二分图应用、class与struct区别、虚函数与纯虚函数、memset函数等。这些内容不仅帮助求职者准备面试，也为开发者提供了深入的技术参考。
基于JavaScript的金融市场模拟器源代码，用于模拟金融市场行为、投资者心理和生成机器学习训练数据的仿真系统
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野狼LOL解机器码工具2021.2.19版一键优化更新
1. 文件格式与用途：“野狼机器码正式版2021.2.19更新.rar”是一个压缩包文件，通常包含多个文件，用于软件安装、更新或分发。RAR是一种常见的压缩格式，具有较高的压缩比和较好的文件完整性保护功能。从标题可以...
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