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error while loading shared libraries: libopencv_highgui.so.3.0: cannot open shared object file: No such file or directory
找不到需要的库。
locate libopencv_imgcodecs.so.3.0
查找这个库的所在目录，发现在/usr/local/opencv-3.0.0/目录下
在/etc/ld.so.conf.d目录中新建一个xxx.conf文件
并在其内容中写入刚才找到的库的路径：
例如vim /etc/ld.so.conf.d/opencv.conf
添加：
/usr/local/lib
/usr/local/opencv-3.0.0/lib
（注意，编辑此文件需要su权限）
保存后执行：
ldconfig
NISwGSP (natural image stitching with the global similarity prior)算法
NISwGSP (natural image stitching with the global similarity prior)算法采用局部扭曲模型，用网格网格引导每个图像的变形。目标函数用于指定经线的所需特征。除了良好的对齐和最小的局部失真之外，我们还在目标函数中添加了全局相似性。该先验约束每个图像的扭曲，使其类似于整体的相似变换。选择相似性变换对结果的自然性至关重要。我们提出了为每个图像选择合适的比例和旋转的方法。所有图像的扭曲被一起解决，以最小化全局失真。
error while loading shared libraries：解决方法
曾编译一个项目，链接opencv动态库。编译通过但运行可执行文件时如下 error while loading shared libraries：libopencv_highgui.so.3.4:cannot open shared object file: No such file or directory 出现这个情况一般是找没有把库的安装路径配置到系统文件中去 解决方法如下： 查找...
matlab全景图拼接代码-NISwGSP_Ubuntu:在原有框架的基础上，做了一些修改，增加了一些模块
matlab全景图代码具有全局相似性先验的自然图像拼接 感谢原作者的贡献。 基于原作者的存储库，我修复了一些错误并添加了一些功能。 Ubuntu： 这个存储库是我们在ECCV 2016论文中的 C++ 实现， Natural Image Stitching with the Global Similarity Prior 。 如果您使用我们工作中的任何代码或数据，请引用我们的论文。 下载 ， 和 我们在相同设置（网格大小、特征点和参数）的 42 组图像上测试了四种最先进的方法和我们的方法。 建造 cd 到 ./vlfeat-0.9.20 并构建 vlfeat； 在 ubuntu 中，"make" 足以完成这项任务 使用 CMake 配置项目并确保使用“./vlfeat-0.9.20/bin/***（名称取决于您的系统）/libvl”设置 VLFEAT_LIBRARY mkdir 构建 cd build && cmake .. && make 请注意 DEAFULT BUILD-TYPE 是“调试” 用法 下载代码并编译。 你需要Eigen 、 VLFeat 、 OpenCV 3.0.0
NISwGSP-基于全局相似性先验的自然图像拼接
算法步骤： （1）特征检测及匹配 通过SIFT检测每个图像中的特征及其匹配 （2） 图像两两匹配图验证 参考文章Brown, M., Lowe, D.G.: Automatic panoramic image stitching using invariant features. Int. J. Comput. Vis. 74(1), 59–73 (2007) （3） APAP方法生成匹配点 （4） 焦距估计和3维旋转角估计 （5） 尺度和旋转角估计 （6） ...
NISwGSP-master_imagestitching_C++_APAP_图像拼接_
NISwGSP stitching . 新一代的图像拼接
2025红队实战：Win11环境下ZAP、CobaltStrike与免杀套件深度评测
在网络安全领域，渗透测试与红队行动是评估系统防御能力的关键手段。其核心原理在于模拟真实攻击者的技术与流程，以发现潜在的安全漏洞。这项技术的价值在于主动识别风险，提升整体安全防护水平，广泛应用于企业安全评估、漏洞挖掘和攻防演练等场景。随着Windows 11系统普及，其增强的安全机制（如内存完整性、基于虚拟化的安全）对传统攻击工具链提出了新的挑战。本文聚焦于**CobaltStrike二开版**与**免杀套件**在Win11环境下的实战应用与深度对抗，探讨如何优化工具链以应对现代端点检测与响应（EDR）和高级
windows下VS配置NISwGSP代码
windows下用vs配置NISwGSP
优雅谈大模型：“System2”与“System 1”
研究人员探索了三种System 2方法——RaR、S2A 和 BSM，这些方法已经成功提炼到新的LLM，这个新的模型与System 1相比，产生了更好的结果，而且成本低于System 2。然而这种方法是有局限性，只能适用于特定的任务。
何川, 周军. 具有直线结构保护的网格化图像拼接[J]. 中国图象图形学报, 2018
本文在NISwGSP（natural image stitching with the global similarity prior）算法基础上提出了一种具有直线结构保护的图像拼接算法（MISwLP）。该算法通过提取直线并施加约束，在保证重叠区域配准的同时，对网格进行相似性连续约束和直线结构约束，进而求得网格优化最优能量，对网格进行变形。最终得到较好的拼接效果 本文首先分析了当前图像拼接面临的主...
三维视觉智能焊接系统：免示教技术的工业应用实践
本文深入探讨了三维视觉智能焊接系统中免示教技术的工业应用实践。该系统通过三维视觉相机实时扫描工件，自动识别焊缝并生成轨迹，将产线换型时间从数小时缩短至几分钟，显著提升了生产柔性。文章详细解析了其核心硬件、算法及工厂部署流程，并展望了与数字孪生、工艺智能化融合的未来趋势。
Win10 LTSC 2021 CPU占用率飙升？KB5017308补丁修复全攻略
本文针对Windows 10 LTSC 2021系统中因wsappx进程导致的CPU占用率异常飙升问题，提供了详细的解决方案。核心在于安装微软官方发布的KB5017308补丁，该补丁能从根本上修复系统组件缺陷，使CPU占用恢复正常。文章详解了补丁的下载、安装步骤、注意事项及安装后的验证方法，是解决此问题的权威指南。
图像拼接|具有直线结构保护的网格化图像拼接
参考 具有直线结构保护的网格化图像拼接 这篇论文的方法，在NISwGSP算法框架上新增直线保持项，保护典型的直线结构不被弯曲。
树莓派驱动步进电机
步进电机一般由电机、驱动器构成，树莓派连接驱动器控制电机。 一、接线 DIR+/- 用于控制方向，PUL+/- 用于控制转动； 正极DIR+ 和 PUL+ 接到GPIO口，两个负极接到GPIO口或地线均可，控制的时候不使用。 实验中，DIR+ 接35口，PUL+ 接38口。 树莓派4B GPIO口如图所示 远离树莓派USB的一侧 是 1、2、3号口 二、驱动 DIR控制方向，使用高电平或低电平控制； PUL控制转动，使用脉冲驱动。 三、代码 import RPi.GPI.
mongod: error while loading shared libraries: libcrypto.so.1.0.0: cannot open shared object file:
mongod: error while loading shared libraries: libcrypto.so.1.0.0: cannot open shared object file: No such file or directory 经过：参考菜鸟教程Linux 平台安装 MongoDB | 菜鸟教程 在linux上安装mongodb，启动mongodb服务时，发现这个报错。 mongod --dbpath /var/lib/mongo --logpath /var/log/mongo
用《Flappy Bird》游戏带你搞懂强化学习：从Q-learning到DQN的保姆级实战
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把 ABAP SQL 窗口函数讲透：从 OVER 到 LEAD、RANK 与累计分析
ABAP SQL窗口函数在不丢失明细记录的前提下，为每行数据提供组内统计和排名功能。它通过OVER子句定义计算窗口，支持三类函数：聚合型（AVG/SUM等）、排名型（ROW_NUMBER/RANK等）和取值型（LEAD/LAG）。相比GROUP BY会合并多行数据，窗口函数保留原始记录同时附加计算结果，特别适合需要保留明细又要展示统计信息的业务场景，如销售排名、客户分层分析等。语法核心是OVER子句，通过PARTITION BY分组，ORDER BY排序，可灵活定义计算范围。
mongod: error while loading shared libraries: libcrypto.so.1.0.0: cannot open shared object file: No
调优地址：https://www.cnblogs.com/swordfall/p/10427150.html#auto_id_17 下载路径：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/gnu/glibc/ http://ftp.gnu.org/gnu/glibc/ 参考地址：https://blog.csdn.net/off...
深度学习工具包 DeepLearningToolbox
深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")
android 蓝牙通讯demo
android 下蓝牙通讯demo，实现了发现蓝牙，使能蓝牙，通过蓝牙发送消息。
图像拼接实现
#include #include #include #include usingnamespace std; usingnamespace cv; intmain() { //cv::Mat a =(cv::Mat_(2,2) //cv::Mat b =(cv::Mat_(2,2) //cv::Mat c =(cv::Mat_(2,2) //cv::Mat d = (cv:
IEM模型，地表粗糙度模拟
利用微波反演土壤水分时候，利用IEM模型可以实现对随机地表的模拟
解决:mongod启动报错缺少libcrypto.so.1.1
[root@VM-8-9-centos local]# mongod -f /usr/local/mongodb5/mongodb1.conf mongod: error while loading shared libraries: libcrypto.so.1.1: cannot open shared object file: No such file or directory 使用repotrack下载依赖 [root@VM-8-9-centos local]# yum -y install.
LinePhone3.2.7(android端最新版本) sip客户端
SIP客户端For android：LinePhone3.2.7(最新版本)，官网地址：http://www.linphone.org/
/mongo: error while loading shared libraries: libcrypto.so.1.1: cannot open shared object
这个错误提示表明在运行./mongo命令时，系统无法找到名为libcrypto.so.1.1的共享库文件。共享库文件是一些可被多个程序共享使用的代码和数据的集合，它们在系统中被动态加载。解决这个问题的方法是确保系统中已经安装了所需的共享库文件。4.也可以通过安装libcrypto.so.*全部安装。
解决centos9安装mongodb数据库错误：mongod: error while loading shared libraries: libcrypto.so.1.1: cannot open
mongod: error while loading shared libraries: libcrypto.so.1.1: cannot open
【Ubuntu版】源码编译安装opencv（一）
一、参考资料 在ubuntu下安装opencv4.1.0详细步骤 二、写在前面 博主以安装 opencv 4.1.0为例； opencv官方教程； 需要的环境： GCC 4.4.x or later CMake 2.8.7 or higher Git GTK+2.x or higher, including headers (libgtk2.0-dev) pkg-config Python 2.6 or later and Numpy 1.5 or later with developer packag
error while loading shared libraries: libcrypto.so.1.0.0: cannot open shared object file解决
有1.1版本，那就直接在该目录下建立软连接，使得需要用1.0版本的时候，直接带调用这个1.1的。cd到该目录的上一级的lib文件夹，查看有无1.1版本。哪个程序报错就which一下，看看具体路径。今日份报错，mark。
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