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最新推荐文章于 2022-12-13 23:38:48 发布
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#csdn #深圳 #博客 #机器视觉

2017年9月27日，作者在深圳开启技术分享之旅，专注于机器视觉领域的学习与实践，希望通过持续的努力，在该领域取得长足的进步。
今天是2017年9月27号，坐标深圳，开始尝试写一些关于技术类的东西，也算是对自己工作的一些总结和积累，希望自己能够在机器视觉这条路坚持下去！！
ZJOI 2019 补题记录
qq_31778155的博客
03-25 603
去年花了大概并不长的时间口胡了四个 (D1T2, D1T3, D2T1, D2T2)，感觉比 ZJOI 2018 不知道友好到哪里去了。然后 D1T1 不会算复杂度跑路了，D2T3 只会 （后面用奇技淫巧优化到了 然后卡了。 在 little_waxberry 神仙的指点下意识到 D2T3 只用关心每条直线最上面的一次 occurence（也就是说剥掉上层凸壳之后上面的直线只会起到增加其它直...
EF CodeFist 多重外键约束
丰达在线的专栏
10-21 6745
 对于多重外键的概念，请参考 Sql 多重外键约束 一章 http://blog.csdn.net/x_craft/article/details/40091071
深圳随游记2
思考，行动，再思考，再总结
03-17 992
今天继续在深圳游玩。   想去大梅沙和小梅沙，先做地铁到竹林，去福田公交总站等E13，结果等了40分钟，没等到，去小竹林公交站坐338转到了会展中心南站。结果意外发现E13到了，真是人算不如天算，还倒饶了一大圈。准备做E13，发现车小没有座位，还是等J1吧。没几分钟J1就到了，J1到大梅沙有二十几站，百度地图显示要2个小时，结果发现只花了1个小时，百度地图错得也太离谱了。还是老样子，先找地方吃
My SQL常用优化增改删
meira_go的博客
04-15 306
1、explain获取对应的执行计划 题目描述 获取select * from employees对应的执行计划 explain模拟优化器执行SQL语句，在5.6以及以后的版本中，除过select，其他比如insert，update和delete均可以使用explain查看执行计划，从而知道mysql是如何处理sql语句，分析查询语句或者表结构的性能瓶颈。 作用 1、表的读取顺序 2、数据读取操...
【转载】Linux下 编译C++ - 转向c++专栏 - 优快云博客
笑梦码侬生
11-22 569
本文主要介绍怎样使用在Linux系统开发C及C++程序，并且如何调试。对相应的Linux命令做一定解释。
不稳定的blog服务
理论联系实际
05-24 625
I have 3 blog now. The fist is smartcat.blog.com, but it can not be seen by myself at home. Then I apply another one at dlutcat.blog.tianya.cn, but it can not be seen at my University. So I remember t
Win32汇编：字符串浮点数运算过程
热门推荐
LYSHARK
09-04 1万+
该笔记重点复习字符串操作指令的一些使用技巧，以及浮点数运算相关内容，浮点数运算也是非常重要的知识点，在分析大型游戏时经常会碰到针对浮点数的运算指令，例如枪械换弹动作，人物跳跃时的状态，都属于浮点数运算范围，也就一定会用到浮点数寄存器栈，浮点指令集主要可分为，传送指令，算数指令，比较指令，超越指令，常量加载指令等。
vs2015调试时无法查看变量值（调试时无法查看string、vector等类型的值）
lak的专栏
01-15 2647
首先感谢 https://blog.csdn.net/u014552102/article/details/82466516 的说明 在 https://docs.microsoft.com/zh-cn/visualstudio/debugger/create-custom-views-of-native-objects?view=vs-2015 中查看 创建本机对象的自定义视图 的说明，下面结...
A share buffer infrastructure In Linux kernel through ION
tugouxp的专栏
12-13 603
ION是一种Linux内核中管理共享内存的机制，最初由Google开发，用于Android系统中的图形渲染和多媒体应用。the principle diagram,exporter process 输出FD，给另外两个进程作映射。
ID3decision tree-ID3决策树实现
Abner
11-03 1805
创建简单的数据集： 根据下图创建数据集：   图表的意思是：表中5个海洋动物，特征包括两个：1、不浮出水面是否可以生存，2、是否有脚蹼。我们可以将这些动物分成两类： 鱼类和非鱼类。 #create data set and lebels def CreateDataset(): dataset = [[1, 1, 'yes'], [1, 1,
基于单 camera的手势识别
成长的路途
07-29 4502
手势识别算法，无版权
人工智能入门第一课：手写字体识别及可视化项目（手写画板）（mnist）
qq_40947673的博客
02-06 2493
人工智能入门第一课：手写字体识别及可视化项目（手写画板）（mnist），使用技术（Django+js+tensorflow+html+bootstrap+inspinia框架） 直接上图，项目效果 1.训练模型 项目结构 运用tensorflow 70行代码即可搞定训练，首先大家需要下载mnist的数据集 大家可自行百度，形式如下 创建mnist_train.py文件 导入代码 # -*-c...
含多类型充电桩的电动汽车充电站优化配置方法（Matlab代码实现）
01-04
含多类型充电桩的电动汽车充电站优化配置方法（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕含多类型充电桩的电动汽车充电站优化配置方法展开，基于Matlab代码实现，旨在解决充电站中不同类型充电桩的合理配置问题，以提升充电效率、降低运营成本并满足用户需求。文中结合实际应用场景，构建数学优化模型，可能涉及目标函数设计（如最小化投资成本、最大化服务能力）、约束条件（如电力容量限制、空间布局限制）以及多类型充电桩（如快充、慢充、超
【软件工程分析报告】网络设备配置技术笔记：路由交换安全策略综合应用
01-04
内容概要：本文档是一份关于交换路由配置的学习笔记，系统地介绍了网络设备的远程管理、交换机与路由器的核心配置技术。内容涵盖Telnet、SSH、Console三种远程控制方式的配置方法；详细讲解了VLAN划分原理及Access、Trunk、Hybrid端口的工作机制，以及端口镜像、端口汇聚、端口隔离等交换技术；深入解析了STP、MSTP、RSTP生成树协议的作用与配置步骤；在路由部分，涵盖了IP地址配置、DHCP服务部署（接口池与全局池）、NAT转换（静态与动态）、静态路由、RIP与OSPF动态路由协议的配置，并介绍了策略路由和ACL访问控制列表的应用；最后简要说明了华为防火墙的安全区域划分与基本安全策略配置。; 适合人群：具备一定网络基础知识，从事网络工程、运维或相关技术岗位1-3年的技术人员，以及准备参加HCIA/CCNA等认证考试的学习者。; 使用场景及目标：①掌握企业网络中常见的交换与路由配置技能，提升实际操作能力；②理解VLAN、STP、OSPF、NAT、ACL等核心技术原理并能独立完成中小型网络搭建与调试；③通过命令示例熟悉华为设备CLI配置逻辑，为项目实施和故障排查提供参考。; 阅读建议：此笔记以实用配置为主，建议结合模拟器（如eNSP或Packet Tracer）动手实践每一条命令，对照拓扑理解数据流向，重点关注VLAN间通信、路由选择机制、安全策略控制等关键环节，并注意不同设备型号间的命令差异。
光学分析在癌症治疗与诊断中的应用.zip
01-04
1.版本：matlab2014a/2019b/2024b 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
raml-java-parser修改版，含smal util for Cucumber进程
01-04
先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 RAML Java 解析器是一个分支项目，其中整合了我们用于连接 Cucumber 与 RAML 的实用工具，并且附带了一个实例。 这一构思的核心在于，通过在 Cucumber 的定义中应用服务的 displayName，能够使单元测试工具（例如 rest-assured）明确了解如何针对各个服务进行状态测试及其具体方法。
现代物流行业交通工具背景PPT模板
01-04
下载方式：https://pan.quark.cn/s/88340bbdd0a9 这是一套以交通工具为元素的，面向现代物流领域的PPT演示文稿模板，总共包含22页幻灯片。 模板的封面部分采用了多种蓝色及紫色色块进行装饰，并融合了若干物流运输工具，例如飞机、高速列车等作为视觉元素，用以构成背景设计，从而使得整个演示文稿模板与物流行业的主旨高度契合。 在内容页的设计上，模板继续运用蓝色与紫色进行色彩搭配，精心制作了20页采用扁平化设计的幻灯片图表。 此模板主要适用于构建物流行业相关的项目工作报告演示文稿。 文件存储格式为.PPTX。
深度学习基于LSTM的时间序列预测模型构建：电力负荷与金融股价波动分析系统实现
01-04
内容概要：本文是一份关于LSTM（长短期记忆网络）在时间序列预测中应用的超详细教程，系统讲解了LSTM的基本原理、核心门控机制（遗忘门、输入门、输出门）、常见变体（如GRU、双向LSTM），并通过Python实战案例演示了从数据预处理、模型构建、训练评估到结果可视化的完整流程。文章还介绍了超参数调优、多变量输入、模型融合等进阶优化技巧，并拓展了LSTM在金融、物联网、自然语言处理等领域的实际应用场景，帮助读者全面掌握序列预测核心技术。; 使用场景及目标：①理解LSTM如何解决传统RNN的梯度消失问题并捕捉长期依赖；②掌握使用PyTorch构建LSTM模型进行时间序列预测的全流程；③应用于电力负荷预测、股价走势分析、设备故障预警等实际业务场景。; 阅读建议：建议边学边练，结合文中提供的代码链接动手实践，重点关注数据预处理与模型调参环节，同时尝试将方法迁移至其他数据集以加深理解。
多旋翼无人机组合导航系统-多源信息融合算法（Matlab代码实现）
最新发布
01-04
多旋翼无人机组合导航系统-多源信息融合算法（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕多旋翼无人机组合导航系统，重点介绍了基于多源信息融合算法的设计与实现，利用Matlab进行代码开发。文中采用扩展卡尔曼滤波（EKF）作为核心融合算法，整合GPS、IMU（惯性测量单元）、里程计和电子罗盘等多种传感器数据，提升无人机在复杂环境下的定位精度与稳定性。特别是在GPS信号弱或丢失的情况下，通过IMU惯导数据辅助导航，实现连续可靠的位姿估计。同时，文档展示了完整的算法流程与Matlab仿真实现，涵盖传感器数据预处理、坐标系转换、滤波融合及结果可视化等关键环节，体现了较强的工程实践价值。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础和信号处理知识，从事无人机导航、智能控制、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①应用于多旋翼无人机的高精度组合导航系统设计；②用于教学与科研中理解多传感器融合原理与EKF算法实现；③支持复杂环境下无人机自主飞行与定位系统的开发与优化。; 阅读建议：建议结合Matlab代码与理论推导同步学习，重点关注EKF的状态预测与更新过程、多传感器数据的时间同步与坐标变换处理，并可通过修改噪声参数或引入更多传感器类型进行扩展实验。
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