无题

最新推荐文章于 2019-05-18 18:27:05 发布
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博客表明专业技术、文学和英语将是作者一生从事的职业或追求的目标。

    专业技术，文学，英语，将是我这一生所从事的职业或所所示的目标！

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最新部编版九年级上册语文无题ppt课件_精美学习课件ppt
11-23
根据给定文件的信息，我们可以从中提炼出多个相关的知识点，包括对李商隐及其作品《无题》的深入分析。下面将详细展开这些知识点。 ### 一、李商隐及其诗歌创作背景 李商隐（约813-约858），唐代著名诗人，与杜牧...
【《无题,席慕容》阅读及答案】 无题席慕容阅读答案.docx
11-13
【《无题,席慕容》阅读及答案】这篇文章主要探讨的是不同代际间的乡愁情感。席慕容在文章中描述了自己对故乡的深深眷恋，而她的孩子们却并未受到同样的“血脉”包袱影响，他们对母亲的乡愁持有一种理解和宽容的态度...
无题　
05-18 358
一只猫在夜的路灯下阴影中小跑 我站在楼上撕着裂口唇的皮 女人美丽的肥臀 转过来是一男子 打过去的电话没人接 对方用我的声音在回答 夜是巨兽吐出的舌头 我们在梦魇中酣然入睡 遥远的年代 此刻和我一样心情的人 已经忘了曾经的对话 那...
【《无题》,阅读训练题及答案】无题阅读题答案.docx
11-13
在探究生命的意义与本质时，人们常常会迷失于纷繁复杂的思绪与情绪之中，如同林清玄在其著作《无题》中所述，他与禅师的对话揭示了人生简化的真谛：饥饿时吃饭，困倦时睡眠。然而，这一简单的行为背后，隐藏着深刻的...
《无题》李商隐 赏析和答案.pdf
10-31
《无题》是唐代著名诗人李商隐的代表作品之一，此诗以无题为名，却蕴含着深邃的情感和丰富的艺术手法，成为中国古典文学中广为传颂的佳作。李商隐用其独特的文学才华，将个人的情感体验转化为普遍的情感共鸣，使得...
无题：idetest
02-25
Create React App入门 该项目是通过。 可用脚本 在项目目录中，可以运行： npm start 有关更多信息，请参见有关的部分。 npm run eject 注意：这是单向操作。 eject ，您将无法返回！... 如果您对构建工具和配置选择...
基于 MATLAB 的 5G NR L1 层专用仿真脚本
12-02
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政府部门如何借助数字化升级路径突破产品同质化严重，并打造差异化的产业升级？.docx
12-02
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STM32F407 FreeRTOS + LittlevGL + FatFS 移植示例
最新发布
12-02
本资源文件包含了一个基于STM32F407微控制器的移植示例，其中集成了FreeRTOS操作系统、LittlevGL图形库以及FatFS文件系统（版本0.14）。该示例还支持电阻屏输入接口，适用于学习和研究目的。 主要功能 FreeRTOS操作系统: 提供了多任务管理功能，确保系统能够高效地处理多个任务。 LittlevGL图形库: 提供了丰富的图形界面功能，支持按钮、滑块、图表等多种控件，适用于嵌入式设备的图形界面开发。 FatFS文件系统: 支持文件的读写操作，方便在嵌入式设备上进行数据存储和管理。 电阻屏输入接口: 支持电阻屏的输入操作，用户可以通过触摸屏与系统进行交互。 适用场景 本示例主要用于学习和研究嵌入式系统开发，特别是针对STM32F407微控制器的应用开发。开发者可以通过该示例快速了解如何在STM32F407上集成FreeRTOS、LittlevGL和FatFS，并进行相应的功能扩展。
Matlab实现路径规划算法项目_包含Dijkstra算法和A算法的路径规划工具_用于机器人导航自动驾驶模拟游戏AI寻路物流配送优化无人机航迹规划虚拟角色移动网络路由.zip
12-02
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激光光束传输与谐振腔仿真ABCDRez
12-02
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12-02
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STM32 CMSIS DSP库函数汇总函数资源
12-02
本资源包含STM32的CMSIS（Cortex Microcontroller Software Interface Standard）中DSP（Digital Signal Processing）库函数的汇总函数。由于新版本的CMSIS不再提供这些汇总函数，我们特此整理此资源，供开发者使用。 这些汇总函数能够帮助开发者快速访问和使用STM32的DSP库中的各项功能，提高开发效率。 使用说明 下载后解压该资源文件。 将解压出的文件逐个添加到DSP库函数的相应文件夹中。
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12-02
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推广易网站源码 v4.1
12-02
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opencv无题识别
12-08
OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库，广泛应用于图像处理、计算机视觉和模式识别等领域。物体识别是OpenCV的一个重要应用场景，以下是一些常见的物体识别方法和技术： 1. **特征提取与匹配**： - **SIFT（尺度不变特征变换）**和**SURF（加速稳健特征）**：这些算法用于检测和描述局部特征，能够在图像中识别出相同的物体，即使它们的大小、旋转或光照条件发生变化。 - **ORB（定向快速旋转BRIEF）**：一种快速的特征检测和描述算法，适用于实时应用。 2. **模板匹配**： - 通过在图像中滑动一个模板（已知物体的图像），并计算模板与图像区域的相似度，来找到物体的位置。 3. **机器学习与深度学习**： - **支持向量机（SVM）**：用于分类和回归分析，可以用于物体识别任务。 - **卷积神经网络（CNN）**：深度学习模型，特别适合处理图像数据，能够自动学习图像的特征并进行分类。 4. **目标检测算法**： - **Haar级联分类器**：基于积分图和AdaBoost算法，用于实时人脸检测。 - **YOLO（You Only Look Once）**和**SSD（Single Shot MultiBox Detector）**：实时目标检测算法，能够在单次前向传播中同时进行目标定位和分类。 5. **实例分割**： - **Mask R-CNN**：在目标检测的基础上，进一步分割出目标的精确轮廓。 OpenCV提供了丰富的API和工具，可以方便地实现上述方法。以下是一个简单的示例代码，展示如何使用OpenCV进行模板匹配： ```python import cv2 import numpy as np # 读取原始图像和模板图像 original_image = cv2.imread('original_image.jpg') template = cv2.imread('template.jpg') template_gray = cv2.cvtColor(template, cv2.COLOR_BGR2GRAY) w, h = template_gray.shape[::-1] # 转换为灰度图 gray_original = cv2.cvtColor(original_image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 模板匹配 result = cv2.matchTemplate(gray_original, template_gray, cv2.TM_CCOEFF_NORMED) threshold = 0.8 loc = np.where(result >= threshold) # 绘制矩形框 for pt in zip(*loc[::-1]): cv2.rectangle(original_image, pt, (pt[0] + w, pt[1] + h), (0, 255, 255), 2) # 显示结果 cv2.imshow('Detected', original_image) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() ```
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