无题

最新推荐文章于 2005-04-04 12:35:00 发布
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#活动

博客提到老师突然考试，好在有准备。临近圣诞节，还没有活动安排，博主期待收到礼物，同时表达了对家乡亲人的思念，以及对明天紧张日程的感慨。
    老师说好是不考试，今天来个突然袭击，好在早有准备，不然。。。。
    圣诞将至，还没有活动，有点。。。。
    昨晚又梦见远在家乡的亲人，我的真的很想回家。。。
    明天又是紧张的一天，真是。。。。。。
    明晚是圣诞节，有没有人给我礼物？？？
    
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...
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...
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》,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...
繁忙之后
BOBWOLF
04-04 1570
       来校块一个多月都是没事可干，无聊之极！上礼拜由于突发事件，忙碌了一周，自己还不争气，西安跑了一趟给病了，医生是要不留情的以下给打了1000毫升的点滴，打得我可是。。。       周末闲着没事在学校广场上一个座着休息，有淡淡绿色与花香飘入自己的嗅觉细胞，当时感觉真是舒服之极！本想好好好享受一下，可是。。。。       也许在繁忙之后才能感到这种。。。。。       
上课
BOBWOLF
03-05 1168
         快毕业的人了，感觉不上课有点不适应，总以为这样回很轻松，其实不然，整天大家都在喊“郁闷”二字，真是。。。          我们不也设计 开始作了，现在是资料收集，我们老师认真负责，给我们上课，感觉很好，感觉上课很是舒服,自己好像也觉得有事了，。。。           真是失去了才知道其的珍贵！
“享受”孤独
BOBWOLF
09-28 1150
          守住一份孤独，         你可以保持一个完整自由的灵魂；         你可以时刻保持一种平和的心态；         你可以毫无顾忌的作自己喜欢做的事情；         你可以很好拒绝自己厌恶的邀请；         你可以有很多时间思考自己的灵魂深处；         你可以观察周围的一切有生机的东西，去思考他们存在价值或合理性；         你可以时刻作一个
读书笔记
BOBWOLF
03-11 1093
是以下的五个问题使我对策略性有了了解，对策略性进行思考： 1你了解你的企业和你的竞争对手在全球的详细地位吗？（包括市场占有率、生产的能力、当今在区域内的地位） 2在过去的两三年里，你的部分对手采取了哪些行动以改变竞争局面？ 3你又在这两年里做了什么来改变这个局面？ 4在未来的两年，你最害怕你的竞争对手采取何种措施来改变竞争态势？ 5你在今后的两年里将会采取何种防范措施来避开他们的策略？
近况
BOBWOLF
03-09 1081
       开学以来就这样昏昏沉沉的过着，有点在堕落！       整天没事干，打打牌，上上网，出去锻炼一下，在没事干就看看书了！真有点想退休老头一样！       神仙也不过如此吧！       神仙不好当诶！       还是做人吧！虽然有点难，但比神仙好多了！
元宵佳节
BOBWOLF
02-22 1069
            往年的元宵节都在家过,没什么活动,有时会找朋友去转转!            今年在学校度过,一点意思没有!             记得小的时候每每这个时候姑姑们都来看看爷爷奶奶,我当时不懂事就缠着他们带我去过节,因为她们那里比较热闹,可以看龙灯,很是热闹!现在回想起来真是好笑!现在回家以后就会陪母亲聊天!
如何推销自己
BOBWOLF
10-14 1033
         大四的气息很浓，大家开始忙碌了，为了自己能有一个好的工作，开始制作简历、为了招聘会奔波真是。。。。大四。。。        每天都在思量这何去何从，面临着很多的抉择，在矛盾中徘徊，这也许是一个开始，一个序幕，高潮还在以后。。。。        约合我一样的毕业生能够早日将自己出售！        路在何方？        我们为有信心与自己作伴！        希望我不要整天求索
离开
BOBWOLF
01-06 1012
     开始选毕业设计了，离毕业越来越近，离家越来越远；     想起小时候，母亲曾说，咱们走吧，当时很小得我的就会问：“嫫，去哪儿？”     母亲就会说：“北京、上海 、天津。”     我当时不明白母亲为什么会这么说，现在想起来，到了高中才明白，母亲为什么要那样说，她不甘心呆在一个很小的地方，可是对此好像无能为力，只能在我面前说说。     我妈说，当时人们都以为她是只知青，到现在还有很多
数学建模成绩揭晓
BOBWOLF
10-12 1011
      数学建模我们获得陕西赛区二等奖，还算可以了！      我们学校有史以来得奖最多的一次！      我们的努力也算没有白费，至少对得起老师，对得起自己！      哈哈！
开学之初
BOBWOLF
02-21 1008
         新的开始我们更加的无聊,本来说好去实习,可是.......只能造宿舍等候通知,难受!         新年应该是新气象,可是好像更加的无聊,真是...        
improve myself
BOBWOLF
10-30 1005
     As a person wo must improve ourslves to suitable the society .Or we will be behinded .     在这个世界上我们有三个母亲：     第一母亲：生我养我的母亲！     第二母亲：叫我们成才的学校！     第三母亲：社会！·
opencv无题识别
最新发布
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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