无题

原创 于 2014-10-31 20:54:43 发布 · 718 阅读 · 0 ·
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#随感


涂鸦二文。


无题


文/天地尘埃2020



 其一

茫茫夜色送夕阳，梦里长空步步忙。

寸寸柔肠尽驱凉，九弯十曲更着香。



其二

朝霞满室是夕阳，看取银屏字字忙。

暖暖心窝不惧凉，天涯海角亦闻香。
谢妃子姐姐赠玉：

夜色不忍看夕阳，披星戴月也奔忙。

寒夜西风更招凉，深度睡眠一觉香。


ZSY2012
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源码来自：https://pan.quark.cn/s/bf538b3b739d pytest Flow3D Python wrapper for running and managing simulations in FLOW-3D Getting Started Installation In the environment with create a new : - This command can also create a huggingface dataset: #### 2.1 Create Workspace HuggingFace Dataset #### Which runs runs the following command to initialize a dataset for the workspace (defaults to HuggingFace) Navigate to created workspace directory and use package with file. Usage for individual simulations Initialize Simulation folders and file. Edit generated file to your specific configurations Generate prepin file from Run Simulation (and all other postprocessing and visualization steps) - This also runs the following with default arguments: #...
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基于人工神经网络的类噪声环境声音声学识别（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了基于人工神经网络的类噪声环境声音声学识别方法，并提供了Matlab代码实现。该研究聚焦于在复杂、类噪声环境下对声音信号进行有效识别的技术方案，利用人工神经网络强大的非线性拟合与模式识别能力，提取声音特征并完成分类任务。文中详细阐述了信号预处理、特征提取、模型构建与训练等关键步骤，展示了如何通过Matlab平台实现完整的声学识别流程，适用于低信噪比条件下的实际应用场景。; 适合人群：具备一定信号处理和机器学习基础，熟悉Matlab编程，从事音频识别、环境监测、智能传感等领域研究的科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①应用于环境噪声干扰严重的语音或声音事件识别场景，如工业监控、城市声音感知、安防检测等；②帮助读者掌握基于神经网络的声音识别系统设计方法，理解从原始音频到模型输出的全流程实现机制； 阅读建议：建议结合提供的Matlab代码进行实践操作，重点关注声音信号的时频域特征提取与神经网络模型的训练调参过程，同时可拓展至其他深度学习模型以提升识别性能。
C++检查器代码分析功能(V2.3)
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已经博主授权,源码转载自 https://pan.quark.cn/s/98fdf73a1860 Visual Studio integration add-in for Cppcheck This project is archived because I'm no longer interested in using or maintaining it. Feel free to fork and continue the development. Build status Cppcheck is a C and C++ source code static analysis tool. This plugin integrates Cppcheck into Visual Studio and allows: * automatically checking every C / C++ source file upon saving; * checking the currently selected project in the Solution Explorer (menu -> Tools -> Check current project); * convenient message suppression management with options to suppress specific messages, all messages in a given file, specific message types in a given file, message types globally, solution-wide and project-wide....
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opencv无题识别
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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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