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原创 什么是2.5D?2.5D和3D的区别?
3D和2.5D在维度和立体感上有所区别。简单来说,3D呈现的是真正的三维空间效果,具备更完全的立体感和视觉深度。而2.5D则是一种介于二维和三维之间的效果,它有一定的立体感和层次感,但在仿真程度和复杂度上略逊于真正的三维效果。
2024-08-02 16:16:29
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原创 Opencv高级图像处理
通过相机标定,可以确定相机的内参和外参,包括镜头的焦距、畸变参数、光轴中心坐标和像元尺寸等。这些参数是唯一确定的,当摄像机和镜头确定时。通过这些参数的转换和校正,可以实现对三维空间中任意平面上尺寸与位置的测量,从而提高机器视觉系统的测量和定位精度。在许多实际应用中,这两个步骤经常连续使用:首先应用Canny边缘检测来找到边缘,然后使用。**相机标定的主要作用和目的是为了提高机器视觉系统在三维测量和识别中的应用精度。向量的方向指定旋转轴,向量的大小指定旋转角度。函数 cv2.HoughCircles()
2024-06-18 11:50:46
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原创 相机的标定
双目相机的标定是确保它们能够准确聚焦和成像的关键步骤。以下是详细的标定步骤和可能的结果,同时考虑了不同光照条件和镜头光圈大小等因素对标定结果的影响。准备标定板:固定相机位置:采集标定图像:使用标定软件:计算标定参数:立体校正和验证:光照条件:镜头光圈大小:综上所述,双目相机的标定是一个精确且细致的过程,需要考虑多种因素以确保标定的准确性。通过遵循上述步骤并注意影响因素,可以获得高质量的标定结果,从而实现双目相机的准确聚焦和成像。参数分析在相机标定过程中,内参和外参是否会随着标定板的变化而变化,这个问题
2024-06-18 11:43:45
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原创 六种图算法的python实现
Prim算法是一种求解最小生成树的贪心算法。所谓最小生成树,就是对于给定的连通图,找到一棵包含所有顶点的树,且树上所有边的权重之和最小。Prim算法从一个顶点开始,每次选择与当前生成树距离最短的顶点加入到生成树中,直到所有顶点都加入为止。
2024-06-11 16:49:37
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原创 六个搜索算法及其python实现
搜索算法是利用计算机的高性能来有目的地穷举一个问题解空间的部分或所有的可能情况,从而求出问题的解的一种方法。这本质上是一种穷举算法,旨在列出所有的可能性以找到满足特定条件的解。
2024-06-07 14:45:21
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原创 十种排序算法的python实现
冒泡排序是一种简单的排序算法,它重复地遍历待排序的数列,一次比较两个元素,如果它们的顺序错误就把它们交换过来。遍历数列的工作是重复地进行直到没有再需要交换,也就是说该数列已经排序完成。适用于数据量较小且基本有序的数列排序。
2024-06-07 14:08:54
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原创 PyTorch和TensorFlow的技术性对比
综上所述,TensorFlow库实现了从数据预处理、模型构建、训练到评估和部署的全流程功能,为深度学习和机器学习研究者及开发者提供了一个强大且灵活的平台。综上所述,PyTorch是一个功能强大的深度学习框架,提供了丰富的工具和库来支持深度学习的各个环节,从数据处理到模型构建、训练和部署都提供了全面的支持。PyTorch和TensorFlow都拥有庞大的用户社区和丰富的教程、文档资源,为学习者和开发者提供了良好的支持。这两个框架都提供了数据加载和预处理的工具,使得用户可以方便地准备数据以供模型训练。
2024-06-07 11:18:30
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原创 numpy 函数库 分类整理概览
以下是一个表格,列出了上述NumPy函数及其简要说明:以下是一个表格,列出了上述NumPy函数及其简要说明:以下是一个表格,列出了上述NumPy函数及其简要说明:以下是一个表格,列出了上述NumPy统计和聚合函数及其简要说明。请注意,我移除了重复的函数,并添加了一些注释来解释某些函数:请注意,和有时也写作和,它们的功能是相同的。同样,某些函数(如和)可能需要额外的参数或特定的输入形状来正确执行操作。在使用这些函数时,建议查阅NumPy的官方文档以获取更详细的信息和示例。以下是一个表格,列出了上述NumPy数
2024-06-07 10:16:16
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原创 ufw防火墙基本操作
命令后,UFW会自动设置一个限制规则,该规则会监控到22端口的连接尝试。如果连接尝试的频率超过了UFW设定的阈值(通常是每分钟6次),那么后续的连接尝试将被暂时拒绝,直到下一个分钟周期开始。这有助于防止自动化的暴力破解攻击,因为这类攻击通常涉及在短时间内进行大量的连接尝试。规则并不会完全阻止所有的连接尝试,而是在检测到异常高的连接频率时,暂时延迟或拒绝额外的连接请求。请注意,在进行ufw防火墙配置时,务必谨慎操作,以免无意中锁定自己对系统的访问。防火墙配置应根据具体的系统和网络需求进行定制。
2024-06-06 10:23:27
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原创 Nginx介绍
Nginx可以作为反向代理服务器,将客户端的请求转发给后端的应用服务器(如Tomcat、Node.js等),然后将应用服务器的响应返回给客户端。:Nginx可以作为一个高效的静态HTTP服务器,处理大量的静态文件,如HTML、图片、视频等。:Nginx可以按照规则,将部分URL的内容缓存到本地,以提高网站的访问速度。:Nginx可以根据配置的规则,将客户端的请求分发到多个后端服务器上,实现负载均衡。这不仅可以提高系统的处理能力,还可以避免单点故障,提高系统的可用性。这有助于保护网站免受恶意攻击和滥用。
2024-06-06 10:12:13
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原创 计算两线段之间的最短距离
函数中计算两条线段之间的最短距离,通过计算所有可能的点到线段的距离组合,并找出其中的最小值。需要注意的是,这段代码没有直接检查线段是否相交,但如果它们相交,最短距离将计算为 0。来计算一个点到一条线段的最短距离。然后,它使用这个函数在。这段代码首先定义了一个函数。
2024-04-07 16:27:56
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原创 判断两个线段是否相交
在这个例子中,ccw 函数计算叉乘来判断三个点的相对方向。intersect 函数使用 ccw 函数来检查两条线段是否相交。具体地,它检查线段的两个端点是否分别位于另一条线段的两侧。如果这两个条件都满足,则这两条线段相交。检查点相对于线段的位置:利用叉乘来检查一个点相对于线段的方向。如果两条线段相交,那么一条线段的两个端点分别位于另一条线段的两侧,反之亦然。需要注意的是,这个方法不会处理一些特殊情况,比如两条线段重叠或者端点重合的情况。针对这些特殊情况,可能需要进一步的逻辑来精确判断。
2024-04-07 16:26:22
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原创 linux 创建全局快捷方式
为分割符,可以看到一个个文件夹的路径。这些路径就是环境变量。这些文件夹中存放的命令或者文件可以被linux系统检索到,因此可以在系统内的任何位置执行或访问这些文件夹内的内容。需求:查找tensorboard命令,并使得该命令可以全局访问。成功启动tensorboard数据可视化服务。
2024-02-20 13:56:49
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原创 产品经理和软件工程师的职能划分
需求是分层次的。从上到下可以分为业务需求、用户需求、系统级需求,下层为上层服务。业务需求是战略级别,用户需求是用户的需求,系统级需求是系统需要具有的功能。产品经理会把业务需求或用户需求转化为系统级需求,软件工程师一般实现的就是系统级需求。
2022-12-13 11:34:11
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原创 python中的Base64
python中的Base64简述Base64编码 是一种基于 64 个可打印字符来表示二进制数据的方法。目前 Base64 已经成为网络上常见的传输 8 位二进制字节代码的编码方式之一。为什么会有 Base64 编码呢?因为有些网络传送渠道并不支持所有的字节,例如:传统的邮件只支持可见字符的传送,像 ASCII 码的控制字符就不能通过邮件传送。这样用途就受到了很大的限制。图片的二进制流的每个字节不可能全部是可见字符,这就导致图片的二进制流无法传送。最好的解决方式就是在不改变传统协议的情况下,做一种扩
2022-04-23 15:58:06
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原创 NLP 处理文本解决emoji、空白符及特殊字符问题
NLP 处理文本解决emoji、特殊文字和空白符问题爬虫爬取的文本中包含一些不需要的,例如空字符和emoji等。在 写入csv文件时,终端报错如下:UnicodeEncodeError: ‘gbk’ codec can’t encode character ‘\u200b’ in position 7: illegal multibyte sequence空白符问题如何移除文本中不可见的字符,例如 \u200b是一个无法在txt文本显示的字符。手动删除也删不掉。def remove_uppr
2022-04-17 13:27:13
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原创 python和C++的性能分析(寻找素数)
记录一次python和C++的运行效率比较。(突发奇想寻找100w以内的所有素数。以下是python的实现。import timestart_ = time.time()for x in range(2,round(1e6+1)): for y in range(1,round(x**0.5)): if x%y==0: continue else: print(f'{x}是素数')end_ = time.time()pri
2022-04-13 17:07:01
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原创 python 字典 根据value值排序, 获取top N个元素
python 字典 根据value值排序, 获取top N个元素现有需求,求解字典中值top n个键值对。实现代码如下:def sortedDictValues(adict): items = list(adict.items()) items.sort(key=lambda x:x[1],reverse=True) return [(key,value) for key, value in items]测试案例调用方法:k_list = {1:25,3:100,6:50
2022-04-10 13:15:53
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原创 NLP LDA 主题模型 实践(使用中文)
使用gensim实现中文主题分类。我的环境是jupyter notebook。更多API查看 [官网](https://radimrehurek.com/gensim/)以下是我的程序及文件。文件目录```shellE:.├─.ipynb_checkpoints├─assets└─out ```> assets 模型训练需要使用的文件> out 模型训练输出的文件> 包括数据可视化和日志文件等等
2022-04-09 15:14:49
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原创 list indices must be integers or slices, not tuple
list indices must be integers or slices, not tuplepython 原始的列表是不支持二维的切片的。因此传入元组报错。y = [[x for x in range(j)] for j in [20]*20]print(y)# y[1:6,3:8] 报错 # list indices must be integers or slices, not tuple[[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 1
2022-04-04 17:15:34
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原创 显存不足问题(OOM、RuntimeError: CUDA out of memory)
显存不足问题(OOM、RuntimeError: CUDA out of memory)。记录一次pytorch yolov3爆显存(windows使用任务管理器查看显存为4G)。2G显存:SSD、YOLOV4-TINY4G显存:YOLOV36G显存:YOLOV4、Retinanet、M2det、Efficientdet、Faster RCNN等8G+显存:随便选吧。需要注意的是,受到BatchNorm2d影响,batch_size不可为1,至少为2。问:为什么提示 RuntimeError:
2022-04-01 16:15:06
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原创 实现MillerRabin时发现报错 Run-Time Check Failure #2 - Stack around the variable ‘aa‘ was corrupted.
Run-Time Check Failure #2 - Stack around the variable ‘aa’ was corrupted.记录一次在VS2019中使用C++实现MillerRabin代码时的报错。Run-Time Check Failure #2 - Stack around the variable ‘aa’ was corrupted.这个报错的位置有点奇怪,在函数末尾。MillerRabin()最终发现是这边游标越界了,数组长度只有50。int m_power(
2022-03-25 16:12:04
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原创 创建Swagger UI文档的步骤
Swagger是一个基于网络的API文档框架。它被用来为API创建交互式文档,这些API是为特定目的而建立的。与其他文档类型相比,Swagger UI文档享有许多优势。它是开源的使你能够创建和分享API文档允许你测试API在这篇文章中,我将逐步解释创建Swagger UI文档的过程,以便通过Flask REST API框架中构建的API获得 "Hello World "响应。我将使用Python和YAML文件来实现Swagger UI和API,并给出解释。作为前提条件,你应该对Flask AP
2022-03-25 09:27:45
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原创 JS数组常用API使用说明(19个,详细)
JS常用数组总结1.push()功能:在数组末尾添加一个或多个元素参数:添加的元素序列返回值:返回的是原数组增加元素后的长度特点 会改变原数组var ary = [1, 3, 5, 3];ary.push(7, 9);console.log(ary);//[1, 3, 5, 3, 7, 9]2.unshift()用法基本与push()一样,只是在数组前面添加元素var ary = [1, 3, 5, 3];ary.unshift(0, -1);console.log(ar
2022-03-14 20:11:42
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原创 the request was rejected because no multipart boundary was found
前端完整报错如下:Could not parse multipart servlet request; nested exception is java.io.IOException: org.apache.tomcat.util.http.fileupload.FileUploadException: the request was rejected because no multipart boundary was found前端使用React进行开发分析:由于后端设置的是multipart f
2022-03-13 08:38:02
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原创 使用base64格式字符串播放音频
使用base64格式字符串播放音频前端框架:React平台:Node.js现有需求:使用base64格式字符串播放音频遇到的坑:现在的前端发展迅速,网上很多以前的代码无法使用,都已经过时,而且找不到最新文档,这个是当前能够用的代码。base64格式音频播放前端控制台报错如下:DOMException: Failed to load because no supported source was found.解决方案:let snd = new Audio(`data:audio/x-wav
2022-03-07 20:46:37
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原创 TensorFlow安装GPU(cuda、cudnn)须注意事项
在安装框架的时候一定要注意安装版本对应的问题(经验之谈)。官网的安装包下起来很麻烦,如果可以的话还是在csdn或者百度云这种国内的网站上去找了下载吧。因为我自己之前已经为从官网上下载安装包踩过一次坑了,这次我没太纠结在官网下载的问题。我发现NVIDIA官网下载的链接都是失效的。404错误。...
2022-02-13 18:08:49
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原创 ERROR: Could not find a version that satisfies the requirement tensorflow==1.12.1
pip install tensorflow==1.12.1报错如下ERROR: Could not find a version that satisfies the requirement tensorflow1.12.1 (from versions: 2.5.0rc0, 2.5.0rc1, 2.5.0rc2, 2.5.0rc3, 2.5.0, 2.5.1, 2.5.2, 2.5.3, 2.6.0rc0, 2.6.0rc1, 2.6.0rc2, 2.6.0, 2.6.1, 2.6.2, 2.6
2022-02-13 18:00:29
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原创 Markdown 中 LaTex 数学公式命令
Markdown 中 LaTex 数学公式命令这个简书的一篇博客符号挺全的,转发一下。Markdown 中 LaTex 数学公式命令
2022-02-09 19:01:01
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IPCore,Vivado封装基础逻辑门IP核
2021-10-24
PotPlayerSetup64_1.7.21305.0.exe
2020-11-28
OpenCV--Python-Toturial中文.zip
2020-07-12
空空如也
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