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RSS订阅原创 通俗易懂的解释Git操作中“合并”和“变基”的区别
Git 合并（merge）与变基（rebase）的核心区别总结： 1. 历史记录：合并保留分支独立提交历史并生成新合并节点，变基重写提交历史为线性结构； 2. 操作逻辑：合并整合两个分支的最新快照，变基将当前分支提交“移植”到目标分支； 3. 适用场景：合并适合多人协作保留完整历史，变基适合个人分支整理提交； 4. 风险：变基可能破坏公共分支历史，需谨慎使用]。两者最终代码结果一致，仅历史形式不同。
2025-04-02 17:32:12
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原创 【心理】如何提升共情能力
共情能力的提升需系统化训练，关键在于深度倾听与认知重构： 1. 自我觉察与镜像神经元激活：通过观察他人表情、肢体语言（如抱臂代表抗拒）感知情绪，利用镜像神经元模仿并理解他人体验； 2. 倾听技术升级：采用“转述确认法”（如“你希望…”句式）强化理解，避免评判性回应； 3. 多元视角拓展：阅读文学作品、观察不同文化情境，培养对多样性的包容； 4. 情感表达与行动整合：将共情转化为支持性语言（如“我理解你的沮丧”）或建设性建议，形成“情绪确认-需求分析-行动引导”的完整路径
2025-02-24 13:24:18
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原创 【心理】通过每天写日记的方式到三观重建，心态重建
日记是重建生活秩序、管理情绪的有效工具。观察日记通过记录日常行为与情绪波动，帮助识别消耗性事件并优化精力分配，形成对生活节奏的掌控感；感恩日记聚焦积极体验，对抗负面思维惯性，提升幸福感，尤其适合能量低谷期的心理修复13；成功日记则通过积累微小成就增强自我效能感，打破“习得性无助”的认知陷阱35。实践时建议采用结构化模板：【今日所做/所感/感恩/问题】，兼顾复盘与规划。每日15-30分钟的表达性写作可显著降低焦虑，其机制在于将抽象情绪转化为具象文字，释放大脑认知负荷。长期坚持还能提升自我觉察
2025-02-21 09:51:08
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原创 【心理】如何避免陷入“比较陷阱”
婚恋与职业发展存在多维交叉：1. 经济压力显著影响婚恋决策，如一线城市购房困境；2. 职业特性塑造择偶观，如银行从业者因工作强度与经济稳定性形成特定婚恋模式；3. 价值平衡成为关键，需协调工作投入与情感维系。建议通过清晰财务规划和理性择偶标准缓解矛盾，建立可持续发展的人生模式。
2025-02-21 09:35:19
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原创 C# 中对 Task 中的异常进行捕获
C# 中捕获 Task 异常的方法：一是 try-catch 与 await，简洁直观；二是 ContinueWith 检查 task.IsFaulted 及 task.Exception.InnerExceptions；三是 Task.WhenAll 或 Task.WhenAny 时 try-catch；四是 TaskScheduler.UnobservedTaskException，但不推荐。推荐 try-catch 与 await 组合，更安全。
2025-01-14 09:13:01
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原创 【沟通】如何Get到别人说话的重点
要Get到别人说话重点，一是集中注意力，排除干扰、保持眼神交流；二是理解话语结构，留意开头结尾与关联词；三是主动提问互动，适时追问、重复确认；四是分析背景意图，考虑语境、洞察目的。多练习，就能更好把握重点。
2025-01-10 16:31:09
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原创 【修心】说话前要三思是哪三思
“说话前要三思”包含三方面：一是思内容恰当与否，确保准确合适；二是思表达方式，选择合适口吻；三是思后果，预估对人际关系、事情进展的影响。总之，它提醒人们开口前慎重思考，使话语得体、有价值，利于人际交往与事情推动。
2025-01-10 15:45:11
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原创 【开源工业视觉库】启航规划
通过这样系统的规划与开发流程，有望构建出一个满足工业检测需求、高效且易用的视觉脚本工具。在实际开发过程中，需根据遇到的具体问题不断调整和完善各个环节的设计与实现。
2025-01-07 00:00:41
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原创 【VS Code使用技巧】设置中文
本篇博客聚焦VS Code使用技巧中设置中文界面这一内容。先是介绍准备工作，提醒确保已安装软件。接着详述两种设置方法，一是推荐通过安装“Chinese (Simplified) Language Pack for Visual Studio Code”插件后重启来实现；二是利用配置文件手动修改。最后给出相关温馨提示，打消使用顾虑，旨在帮助使用者轻松将VS Code界面切换为中文。
2025-01-02 11:51:35
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原创 Python+OpenCV系列：【打卡系统-完结】智能考勤的变革力量，企业管理的得力助手！
不同的企业有不同的工作特点和需求，“自定义上班下班时间”功能就像是一根神奇的“魔杖”，让企业可以根据自身情况灵活设定考勤规则。不管是实行弹性工作制的创新企业，还是遵循传统时间的行业，都能借助它打造出最适合自己的考勤方案，既能满足企业运营需要，又能提高员工的满意度，营造和谐的工作氛围呢。展示源码链接总之，这款基于 Python+OpenCV 的打卡系统，通过其精心设计的程序入口以及丰富实用的功能模块，真正实现了考勤管理的智能化、便捷化和精准化，成为了企业管理中不可或缺的得力助手。
2024-12-23 23:05:00
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原创 Python+OpenCV系列：【打卡系统-服务模块设计】服务模块大揭秘，考勤智能中枢的奇幻之旅
本篇博客聚焦Python+OpenCV员工打卡系统的服务模块设计。其中人事服务模块涵盖数据加载、员工增删、打卡记录添加等多重要功能，是人事管理的智慧大脑；人脸识别服务模块含导入包、训练识别器等内容，如同超级慧眼精准识别人脸。两大模块协同配合，共同助力打卡系统智能、高效运行。
2024-12-22 16:35:31
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原创 Python+OpenCV系列：【打卡系统-程序入口设计】程序入口设计大揭秘，打造智能打卡系统！
这篇文章详细剖析了使用 Python 和 OpenCV 构建智能打卡系统的模块化设计，包括用户权限管理、主菜单设计、人脸识别打卡、数据查询、考勤报表生成及灵活的考勤时间设置。文章强调了各模块的功能亮点和开发要点，提供了清晰的架构图和实用开发建议，为构建功能完善的考勤系统提供了全方位指导。通过这些实用技巧，你可以轻松打造企业级高效智能打卡工具。点赞、收藏并分享给需要的朋友吧！
2024-12-22 16:34:55
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原创 Python+OpenCV系列：【打卡系统-工具模块设计】工具模块深度揭秘，考勤智能化的核心秘籍！
本文聚焦Python+OpenCV员工打卡系统的工具模块设计。介绍了三大关键模块：公共工具模块似万能箱，含导入、随机数生成及时间格式检验等功能；IO流模块如数据流转管道，保障数据处理与存储；摄像头工具模块像前沿哨所，能拍照及开启摄像头打卡。各模块协同，助力打卡系统高效运转，展现智能考勤独特魅力。
2024-12-22 16:20:31
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原创 Python+OpenCV系列：【打卡系统-数据实体模块】数据实体模块大揭秘，考勤魔法由此开启！
本文深入剖析 Python+OpenCV 打卡系统的数据实体模块。构建员工类为考勤奠基，其属性涵盖关键信息助力身份识别。全局变量如幕后指挥，规范考勤规则。增删员工功能灵活应对人员变动，维持数据精准。分配 ID 则为员工打造专属标识，便于数据管理检索。此模块构建稳固架构，为考勤管理筑牢根基并推动系统高效运行。
2024-12-22 16:08:33
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原创 Python+OpenCV系列：【打卡系统-需求分析】需求大剖析，考勤革命开启！
在数字化浪潮汹涌澎湃的今天，传统的员工打卡方式正逐渐被智能技术所颠覆。而 Python 与 OpenCV 的梦幻组合，为打造超炫酷的打卡系统提供了无限可能。今天，就让我们深入探究一下这个打卡系统的需求分析，看看它究竟如何重塑考勤管理的新格局！
2024-12-22 16:00:35
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原创 Python+OpenCV系列：【打卡系统启航篇】 打造超神员工打卡系统，颠覆考勤管理！
通过本次 Python+OpenCV 员工打卡系统的实战开发，我们深刻体会到了技术创新为企业管理带来的巨大变革。这个系统不仅提高了考勤管理的效率和准确性，还为企业节省了大量的人力和物力成本。然而，技术的发展永无止境，未来我们可以进一步优化系统性能，如提高人脸识别的准确率、增加多模态识别功能等，让员工打卡系统更加智能、便捷，为企业管理的现代化进程贡献更多力量。如果你也对 Python 编程和计算机视觉技术感兴趣，欢迎关注我的博客，我们将一起探索更多有趣且实用的技术项目！
2024-12-22 15:52:50
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原创 工业软件日志记录指南：如何做到“精准、高效、专业”？
优秀的日志记录系统不仅是软件稳定运行的基石，更是开发团队的核心竞争力。通过高效工具和最佳实践，打造精准、专业的日志系统，为工业软件赋能！
2024-12-20 07:00:00
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原创 Python+OpenCV系列：AI看图识人、识车、识万物
物体识别是计算机视觉中的关键任务，通过算法从图像或视频中检测并分类特定目标。例如：识别人脸、识别汽车品牌、甚至是分类宠物品种。借助 OpenCV 和 Python，我们可以轻松构建从简单到复杂的物体识别系统，包括基于传统机器学习的模型和深度学习的预训练模型（如 MobileNet、YOLO、ResNet）。借助 Python 和 OpenCV，你可以轻松实现从简单到复杂的物体识别。无论是用传统方法还是现代深度学习模型，OpenCV 都提供了丰富的工具。赶紧尝试，在 AI 的道路上迈出第一步！
2024-12-16 22:58:52
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原创 Python+OpenCV系列：玩转视频处理，让你的代码“动”起来！
本文详细介绍了如何使用Python结合OpenCV实现视频处理，包括视频读取、灰度化、保存、实时检测等核心操作。文章通过多个代码实例演示如何逐帧处理视频，添加特效，或利用Canny边缘检测实现实时目标标注。同时，针对实际应用场景，还介绍了多线程加速以提升处理效率的方式。无论是初学者还是资深开发者，本文内容都能帮助快速掌握视频处理的基础与高级技巧。学会这些，你的项目将更生动、更智能！
2024-12-15 19:57:21
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原创 Python+OpenCV系列：图形检测——让机器“看懂”世界的秘密武器
本文介绍了如何使用Python和OpenCV进行图形检测，包括圆形、矩形和多目标检测。图形检测是计算机视觉中的重要任务，广泛应用于自动化、安防和医疗等领域。通过具体的代码示例，本文展示了如何使用霍夫圆变换进行圆形检测，使用轮廓检测方法识别矩形，并实现多目标检测，能够自动识别图像中的不同形状。通过这些技术，开发者能够实现高效、精准的图形分析，解决实际问题，提升工作效率。希望本文能激发读者对图形检测的兴趣，并鼓励他们深入探索OpenCV的强大功能。
2024-12-14 14:52:31
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原创 写下人生第一行代码！C# 程序员必学的“Hello, World!”入门教程
想要成为C#开发高手，第一步就是学会写出你的第一个C#程序——“Hello, World!这不仅是编程语言的传统入门项目，更是每一个程序员的必经之路。今天，我们将一步步带你了解如何用C#实现这一经典程序，让你亲手体验编程的魔力。准备好了吗？让我们一起开始！环境配置5min搞不定，这里可让电脑自己转圈圈链接:看看其他人是否如何配置的吧1链接:看看其他人是否如何配置的吧2链接:看看其他人是否如何配置的吧3你已经迈出了编程的第一步，成功地编写并运行了第一个 C# 程序！
2024-12-14 12:53:06
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原创 为什么C#是你编程之路的最佳起点？这篇文章告诉你真相！
在编程语言的海洋中，C#（C-Sharp）常常因为它的多才多艺而被开发者们热爱。那么，为什么C#是你编程之路的最佳起点？今天，我们将揭开C#的神秘面纱，探索它为开发者带来的无穷可能，带你了解这门语言背后的强大优势。C# 不仅是一门语言，更是一把强大的编程工具。它的多功能性、高效率、跨平台能力和强大的社区支持让它成为了现代开发者的首选语言。如果你是一个初学者，想从基础入手，C# 将是你的理想选择。今天就开始，迈出学习编程的第一步，打开 C# 编程的大门！赶紧加入我们，开始这段 5 分钟学会 C# 的旅程吧。
2024-12-14 12:43:02
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原创 打造一份出色的技术文档：从复杂到简明的完美呈现
打造一份出色的技术文档并非易事，但它是成功的项目和高效团队不可或缺的组成部分。通过清晰的结构、简洁的表达、详细的示例和定期的更新，我们可以为团队成员、开发者以及其他利益相关者提供一份真正有用的技术文档。希望通过这篇文章，能激发你在技术文档编写上的热情，不仅能让你的项目顺利进行，还能提高团队的协作效率。
2024-12-14 00:28:27
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原创 Python+OpenCV系列：膨胀和腐蚀——图像形态学操作深度解析
在计算机视觉中，膨胀和腐蚀是两种基本的图像形态学操作。膨胀通过扩展前景区域，增大物体，常用于填补小空洞和连接物体；腐蚀则通过收缩前景区域，使物体变小，主要用于去除噪声和分离相邻物体。膨胀和腐蚀操作通过结构元素（Kernel）控制图像变化，常用于图像去噪、物体分割和边缘增强等任务。本文详细介绍了膨胀和腐蚀的基本原理、应用场景，并展示了如何在Python中使用OpenCV实现这些操作。膨胀和腐蚀的组合操作，如开运算和闭运算，也在实际应用中发挥着重要作用。
2024-12-13 23:18:31
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原创 Python+OpenCV系列：滤波器的魔力
本文介绍了Python结合OpenCV进行图像滤波处理的多种方法，包括均值滤波、高斯滤波、中值滤波等基础滤波器，以及双边滤波、拉普拉斯锐化和边缘检测等高级滤波器的具体实现。文章通过代码实例演示了如何应用不同滤波器，并对其特点和适用场景进行了对比分析，帮助读者理解各类滤波器的优缺点。无论是去噪、锐化还是提取边缘，这些滤波器都为图像处理提供了高效的工具。期待你的实践和反馈！
2024-12-12 23:43:05
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原创 Python+OpenCV系列：模版匹配
模板匹配是图像处理中一种常见的技术，旨在通过寻找图像中与模板图像相似的区域。OpenCV 提供了 `cv2.matchTemplate()` 函数来执行模板匹配，它通过计算模板和目标图像的相似度来确定最佳匹配位置。本文介绍了单目标模板匹配、多目标模板匹配和多模板匹配的实现方法。对于多目标匹配，通过设定阈值筛选出多个匹配位置；对于多模板匹配，通过循环处理每个模板来识别多个目标。模板匹配在目标检测和物体跟踪中广泛应用，但在背景复杂或图像变化较大的场景下，可能需要结合其他技术以提高匹配准确性。
2024-12-11 23:12:35
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原创 Python+OpenCV系列：图像的运算
本文介绍了 Python + OpenCV 中的图像加权和与覆盖操作。图像加权和通过 `cv2.addWeighted()` 函数将两幅图像按给定权重进行融合，用于图像合成和增强。图像覆盖通过按位运算和区域裁剪，将一幅图像叠加到另一幅图像的特定区域，常用于标志叠加、图像合成等场景。通过示例代码，展示了如何实现图像加权和与覆盖操作。掌握这些技术可以帮助图像处理项目提升灵活性和创意，广泛应用于图像融合、特效制作等领域。
2024-12-11 22:29:54
454
原创 Python+OpenCV系列：图像的位运算
本文介绍了 Python 和 OpenCV 中常见的图像位运算，包括按位与、按位或、按位异或、按位取反等操作。位运算用于图像合成、掩模应用和区域提取等任务。通过 `cv2.bitwise_and()`, `cv2.bitwise_or()`, `cv2.bitwise_xor()`, `cv2.bitwise_not()` 等函数，可以高效地进行图像处理。位运算在目标检测、图像分割和图像融合等领域广泛应用，能够提高图像处理效率和精度，是图像分析的重要工具。
2024-12-10 22:27:48
1323
2
原创 Python + OpenCV 系列：图像阈值处理
本文介绍了Python和OpenCV中常用的图像阈值处理技术。阈值处理通过将图像的像素值与设定的阈值进行比较，将图像分为两类，常用于图像分割、目标检测等任务。文章详细讲解了几种常见的阈值方法，包括二值化阈值、反向二值化、截断阈值和平滑阈值。还介绍了自适应阈值和Otsu’s阈值法，后者可以自动选择最佳阈值，适用于背景和前景对比明显的图像。此外，本文还探讨了阈值处理在图像分割、文档分析、物体检测和医学影像等领域的应用。通过掌握这些阈值方法，读者可以有效地进行图像预处理和分析。
2024-12-09 23:11:37
1085
原创 Python+OpenCV系列：图像的几何变换
这篇文章介绍了利用 Python 和 OpenCV 实现图像几何变换的基本方法，涵盖平移、缩放、旋转、仿射变换和透视变换等操作。通过代码示例，详细讲解了每种变换的数学原理与实现步骤。文章还分享了边界处理、插值方法和变换顺序等实用技巧，并探讨了几何变换在图像校正、特征对齐、数据增强及视觉特效等场景中的应用。掌握这些技能能够有效提升图像处理效率，满足不同项目需求，是学习 OpenCV 的重要环节。
2024-12-09 21:51:25
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原创 【PID】温控、调速的应用
PID控制在工业温控和调速系统中起到了核心作用，能够根据系统的误差和变化趋势进行精确调节，确保系统在设定的目标下平稳运行。在工业应用中，了解和掌握PID控制的原理与调节技巧，可以大大提高生产过程的效率和产品的质量。通过合理的优化调整，可以使PID控制系统在不同应用中发挥出色的性能，帮助工业自动化实现更高效、更精确的目标。
2024-12-07 18:55:22
1411
原创 【架构】常见的架构模式
常见的架构模式包括单体架构、微服务架构、分层架构、事件驱动架构、服务网格架构、客户端-服务器架构和无服务器架构。每种架构有其适用的场景和特点。单体架构简单但难以扩展，微服务架构灵活但运维复杂，分层架构适合清晰的模块化设计，但可能导致性能瓶颈。事件驱动架构解耦性强，适合异步处理，服务网格架构增强了微服务间的通信与安全性。客户端-服务器架构经典而广泛应用，无服务器架构则减少运维成本，适合弹性扩展。选择架构模式时需根据系统规模、复杂度及具体需求做出平衡。
2024-12-07 00:26:11
807
原创 Python+OpenCV系列：绘制中文的方法
在Python中，使用OpenCV绘制中文需要处理字体加载问题，因为OpenCV默认不支持中文。通过以上方法，您可以在Python的OpenCV环境中轻松实现中文文字的绘制！
2024-12-07 00:10:57
1360
原创 Python+OpenCV系列：绘制图形和文字
本文介绍了如何使用OpenCV在图像上绘制直线、矩形、圆形、椭圆和文字。通过示例代码，展示了每种图形的基本绘制方法，包括设置颜色、粗细和线条类型等参数。此外，说明了如何使用cv2.putText在图像中添加文字，适合用于图像标注和说明。最后提供了图像显示与保存的方法，拓展了绘图功能在物体检测、调试和可视化中的实际应用。本文为初学者提供了清晰的操作步骤，是理解OpenCV绘图功能的实用指南。
2024-12-06 23:48:48
953
原创 【基础】c# FileStream 对象不会自动释放
FileStream对象不会自动释放资源。为避免资源泄露，应使用using语句或显式调用Dispose方法来释放文件流资源。
2024-12-06 17:43:54
564
原创 Python+OpenCV系列：GRAY BGR HSV
GRAY、BGR和HSV是常见的三种色彩空间。GRAY仅表示亮度信息，适用于图像简化和特征提取，计算简单；BGR包含蓝、绿、红三色通道，是图像显示和存储的标准格式，但不便于单独调整颜色属性；HSV通过分离色相、饱和度和亮度，便于颜色分析和调节，适合目标检测和颜色分割。GRAY适合边缘检测，BGR用于彩色图像处理，HSV则在颜色过滤和分析中具有优势。选择哪种色彩空间取决于具体的图像处理任务。
2024-12-05 00:18:43
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原创 【架构】工作流和行为树的关系
工作流（Workflow）和行为树（Behavior Tree）是两种常见的逻辑控制模型。工作流主要用于描述任务的顺序和状态转移，适用于业务流程和系统任务自动化，强调过程的有序性和状态管理。行为树则用于复杂的实时决策，常用于游戏 AI 和机器人控制，侧重动态行为选择和优先级控制。工作流适合静态且有固定顺序的任务，而行为树适合实时响应和灵活决策。在复杂应用中，两者可以结合使用：工作流处理全局流程，行为树管理局部的动态行为。选择使用哪种模型，取决于任务的特点和需求。
2024-12-04 15:44:53
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原创 Python+OpenCV系列：绕不开的Numpy库
NumPy是Python科学计算生态系统中的基础工具。通过学习创建数组、索引切片、广播机制、数学运算等功能，可以高效地处理数据分析任务。同时，其线性代数和随机模块功能更是高级计算的得力助手。
2024-12-03 23:46:45
944
ESP32 8266 Arduino 环境库文件
2022-09-03
深度学习新技术及相关案例分析.pdf
2020-05-26
设计模式之策略模式源代码
2020-03-31
WPF Demo EX
2019-09-01
ChartControl控件的使用
2018-11-22
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