hzy001

最新推荐文章于 2024-11-02 16:50:32 发布
原创 最新推荐文章于 2024-11-02 16:50:32 发布 · 347 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。

老渡头    挂上了弦月
月残缺   却比寻常皎洁
我无非   有心多留了一夜
芦苇风  不停歇
鱼贯随波逐流 时而无心 时而随性哼着
浓墨重彩中道破了灯火声色
千山人迹灭    万径孤鸿一撇
唯剩下你我    追忆着雁城雪
遣楚词伤尽离别  谁又敢取悦
刀剑潜入梦   难再庄生蝴蝶
明夜我邀约   对钓这寒江雪
ceshizxcvbnm
关注
祥云杯2021web writeup
hezhing
08-27 3944
太菜了，一个web都没做出来。接下来是复现。好好学习一下大佬们的姿势，也记录一下。 参考师傅们的wp，网上有的，侵权删。
【用户画像】ClickHouse中的SQL操作、副本介绍和配置、分片集群环境配置和使用
weixin_43923463的博客
11-03 1241
这里分为两种数据，一是分布式表和本地表同节点的数据，一是分布式表和本地表不同节点的数据，如果直接发送，远端到分布式表，分布式表再到不同节点，这样远端会阻塞这个请求。以后有请求，直接发送给分布式表，分布式表根据写入的算法（如哈希值）分发到不同的机器上，真实存储数据的表称为本地表，分布式表不存储数据，只是一个逻辑表，分布式表不用部署在多台机器上，在一台机器上就足以，如下图中，分布式表和A本地表可以在同一个机器上。每次插入数据，以分区为单位，如果插入的一批数据中，有一条数据不同，就会将所有的数据全部插入进去。
iOS 远程推送 （swift ＋java后台）
berlor的专栏
11-10 2608
找到刚刚安装的证书 右键导出 选择 p12 类型 然后 输入密码 这个 文件 在 java 上要用到
【ASM】ASM基础知识
小麦苗DBA宝典
06-25 991
【ASM】ASM基础知识 市场占有率 ASM自动存储管理技术已经面世10多个年头，目前已经广泛...
hadoop初体验Linux指令学习
kuikui1452的博客
11-18 333
知识点一 Hadoop简介 知识点二 Hadoop简介2 知识点三 HDFS和MapReduce简介 知识点四 Linux命令回顾 查看网卡信息 ifconfig 查看文件(不包括隐藏) ls 查看文件(包括隐藏) ls -a 查看文件长格式 ls -l 查看当前工作目录 pwd 查看pwd命令帮助 help pwd 知识点五 Linux环境准备 配置主机名 vi /etc/sysconfig/n...
【VUE】使用vscode创建vue模板工程报错：“vue : 无法加载文件 C:\Users\xxx\AppData\Roaming\npm\vue.ps1，因为在此系统上禁止运行脚本”
relnardo的博客
08-01 377
开发环境：vscode，vue2.9.6 问题复现：执行 【vue init webpack myweb】 命令 解决方案： 1.以管理员身份运行 Windows PowerShell 2.输入命令 【set-ExecutionPolicy RemoteSigned】 ，接着输入 【Y】
21个项目玩转深度学习：基于TensorFlow的实践详解03—打造自己的图像识别模型...
weixin_30252709的博客
11-09 702
书籍源码：https://github.com/hzy46/Deep-Learning-21-Examples CNN的发展已经很多了，ImageNet引发的一系列方法，LeNet，GoogLeNet，VGGNet，ResNet每个方法都有很多版本的衍生，tensorflow中带有封装好各方法和网络的函数，只要喂食自己的训练集就可以完成自己的模型，感觉超方便！！！激动！！！因为虽然原理流程了解了...
2021-05-28
qq_42524971的博客
05-28 666
一、基于Verilog HDL的数字秒表仿真 实验环境：Quartues 13.0 仿真环境：modelsim 13.0 1.1创建工程以及verilog HDL文件 关于在Quartues工程的创建笔者就不在此赘述了。 结果如下： 1.2在文件中编写时钟代码 参考代码： module Clock(clk,reset,pause,msh,msl,sh,sl,minh,minl); //其中msh为百分秒的十位,msl为百分秒的个位,sh为秒的十位,sl为秒的个位,minh为分的十位,minl为分的个位 i
安卓实训：基于存储卡音乐播放器V0.3
qwwoie的博客
01-12 157
一、知识点 标签（TextView） 按钮（Button） 媒体播放器（MediaPlayer） 进度条（ProgressBar） 线程（Thread） 消息处理器（Handler） 列表视图（ListView） 二、功能 播放存储卡上一首音乐 ,上一首与下一首可切换 播放|暂停按钮，可切换 显示要播放的音乐名 要求窗口有背景图片 有进度条 播放时长、位置 播放进度清零 自动切换到下一首音乐播放 三、创建安卓应用 将图片素材拷贝到Drawable目录 创建按钮背景图片选择器 创建暂停一个背景图片选
如何优雅地用TensorFlow预测时间序列：TFTS库详细教程
kwame211的博客
09-27 2335
如何用TensorFlow结合LSTM来做时间序列预测其实是一个很老的话题，然而却一直没有得到比较好的解决。如果在Github上搜索“tensorflow time series”，会发现star数最高的tgjeon/TensorFlow-Tutorials-for-Time-Series已经和TF 1.0版本不兼容了，并且其他的项目使用的方法也各有不同，比较混乱。 在此前发布的
/地盘电机驱动 #include "DI_PAN/PID.h" #include"hzy.h" //模板数组 IntArray4 enc; DoubleArray4 speed; //获取编码值和速度 void bian_ma() { //当前编码值 int dang_qian_bian_ma0=encoder0.getEncoder();//左轮电机编码(值) int dang_qian_bian_ma1=encoder1.getEncoder();//右轮电机编码(值) int dang_qian_bian_ma2=encoder2.getEncoder();//升降电机编码(值) int dang_qian_bian_ma3=encoder3.getEncoder();//升降电机编码(值) //读取当前编码速度 _0bian_ma_sd = dang_qian_bian_ma0-shang_ci_bian_ma0;//左轮电机编码(速度) _1bian_ma_sd = dang_qian_bian_ma1-shang_ci_bian_ma1;//右轮电机编码(速度) _2bian_ma_sd = dang_qian_bian_ma2-shang_ci_bian_ma2;//升降电机编码(速度) _3bian_ma_sd = dang_qian_bian_ma3-shang_ci_bian_ma3;//旋转电机编码(速度) // 读取编码器累加值 _0bian_ma_zhi += _0bian_ma_sd; _1bian_ma_zhi += _1bian_ma_sd; _2bian_ma_zhi += _2bian_ma_sd; _3bian_ma_zhi += _3bian_ma_sd; //上次编码值 shang_ci_bian_ma0=dang_qian_bian_ma0; shang_ci_bian_ma1=dang_qian_bian_ma1; shang_ci_bian_ma2=dang_qian_bian_ma2; shang_ci_bian_ma3=dang_qian_bian_ma3; // printf("左轮电机编码值M0:%d,右轮电机编码值M1:%d,升降电机编码值M2:%d,旋转电机编码值M3:%d\n",_0bian_ma_zhi,_1bian_ma_zhi,_2bian_ma_zhi,_3bian_ma_zhi); // printf("左轮电机编码M0速度:%f,右轮电机编码M1速度:%f,升降电机编码速度M2:%f,旋转电机编码M3速度%f\n",_0bian_ma_sd,_1bian_ma_sd,_2bian_ma_sd,_3bian_ma_sd); } //读取编码速度 void enc_read(IntArray4& v_e)//静态数组使用array模板作为形参 { int enc[4]; static int last_enc[4]={0};//必须是static并初始化 enc[0] = _0bian_ma_zhi;//获取编码值 enc[1] = _1bian_ma_zhi; enc[2] = _2bian_ma_zhi; enc[3] = _3bian_ma_zhi; for(int i=0;i<4;++i)//输出编码速度 { v_e[i]=enc[i]-last_enc[i]; if(v_e[i]>100)v_e[i]=100;//防止编码溢出 if(v_e[i]<-100)v_e[i]=-100; last_enc[i]=enc[i];//保存上一次编码值 } } //速度pid 目标值 实际值 pwm p系数 i系数 void pid_calculate(const DoubleArray4 mu_biao,const IntArray4 encoder,DoubleArray4& pwmout,double kp,double ki,double xf) { DoubleArray4 cha_zhi;//无需static static DoubleArray4 shang_ci_cha_zhi={0},p_out,i_out;//需要static static IntArray4 i;//给pwm强制置零计数 static int dt=0; for (int j = 0; j < 4; j++) //储存 目标值-当前跑的实际值 { cha_zhi[j]=mu_biao[j]-encoder[j]; p_out[j]+=(cha_zhi[j]-shang_ci_cha_zhi[j])*kp; if(p_out[j]>xf)p_out[j]=xf; if(p_out[j]<-xf)p_out[j]=-xf; i_out[j]+=cha_zhi[j]*ki; if(i_out[j]>xf)i_out[j]=xf; if(i_out[j]<-xf)i_out[j]=-xf; // cout<< "sb编码" << encoder[j] << endl; // cout<<"p"<<p_out[j]<<endl; // cout<<"i"<<i_out[j]<<endl; pwmout[j]=p_out[j]+i_out[j]; if(pwmout[j]>xf)pwmout[j]=xf; if(pwmout[j]<-xf)pwmout[j]=-xf; shang_ci_cha_zhi[j]=cha_zhi[j];//保存上一次差值 if(mu_biao[j]==0)//给pwm强制置零 {i[j]++;if(i[j]>100)i[j]=101,pwmout[j]=p_out[j]=i_out[j]=0;} else i[j]=0; } } //设置电机速度 void set_speed(const DoubleArray4 target,const IntArray4 enc)//目标值和实际值 { DoubleArray4 pwm; double kp_values[4] = {0.0101, 0.01, 0.01, 0.01}; // 每个电机的比例系数 double ki_values[4] = {0.0005, 0.0005, 0.004, 0.001}; // 每个电机的积分系数 for (int j = 0; j < 4; j++) { pid_calculate(target, enc, pwm, kp_values[j], ki_values[j], 0.99); // printf("Motor %d PWM: %.2f\n", j, pwm[j]); } dian_ji_0=pwm[0]; dian_ji_1=pwm[1]; dian_ji_2=pwm[2]; dian_ji_3=pwm[3]; // titan.SetMotorSpeed(pwm[0], 0); // titan.SetMotorSpeed(pwm[1], 1); // titan.SetMotorSpeed(pwm[2], 2); // titan.SetMotorSpeed(pwm[3], 3); }写这样的一个程序要从哪里开始
08-05
### 电机驱动程序的编写方法 #### 1. 编码器读取 在编写电机驱动程序时，第一步是实现编码器的读取功能。编码器用于测量电机的实际转速和位置。通常，编码器的输出是一个脉冲信号，每个脉冲代表电机旋转的一定角度...
9.StatefulSet有状态服务管理
java程序鱼的博客
11-02 985
从前面的学习我们知道使用Deployment创建的pod是无状态的，当挂载了Volume之后，如果该pod挂了，Replication Controller会再启动一个pod来保证可用性，但是由于pod是无状态的，pod挂了就会和之前的Volume的关系断开，新创建的Pod无法找到之前的Pod。但是对于用户而言，他们对底层的Pod挂了是没有感知的，但是当Pod挂了之后就无法再使用之前挂载的存储卷。
【用户画像】用户画像添加标签、定义标签任务、搭建工程
weixin_43923463的博客
10-25 3035
接下来的任务：利用在网页端填写的规则计算出想要得到的标签结果。已有数据，存放在MySQL中：1 整数 2 浮点 3 文本 4 日期tag_info：标签定义（id，标签编码，标签名称，标签等级，上级标签id，标签类型【99类目，1统计型，2规则性，3挖掘型】，标签值类型【1 整数 2 浮点 3 文本 4 日期】，标签对应的计算任务id，标签说明，更新时间，创建时间）
liyongde113_EduPhysics-Lab-App_30012_1766464654037.zip
12-23
liyongde113_EduPhysics-Lab-App_30012_1766464654037.zip
Android中获取应用程序列表信息
12-23
源码来自：https://pan.quark.cn/s/a3a3fbe70177 AppBrowser(Application属性查看器，不需要越狱！ ！ ！ ) 不需要越狱，调用私有方法 --- 获取完整的已安装应用列表、打开和删除应用操作、应用运行时相关信息的查看。 支持iOS10.X 注意 目前AppBrowser不支持iOS11应用查看, 由于iOS11目前还处在Beta版, 系统API还没有稳定下来。 等到Private Header更新了iOS11版本,我也会进行更新。 功能 [x] 已安装的应用列表 [x] 应用的详情界面 (打开应用，删除应用，应用的相关信息展示) [x] 应用运行时信息展示（LSApplicationProxy） [ ] 定制喜欢的字段，展示在应用详情界面 介绍 所有已安装应用列表（应用icon+应用名） 为了提供思路，这里只用伪代码，具体的私有代码调用请查看： 获取应用实例： 获取应用名和应用的icon： 应用列表界面展示： 应用列表 应用运行时详情 打开应用： 卸载应用： 获取info.plist文件： 应用运行时详情界面展示： 应用运行时详情 右上角，从左往右第一个按钮用来打开应用；第二个按钮用来卸载这个应用 INFO按钮用来解析并显示出对应的LSApplicationProxy类 树形展示LSApplicationProxy类 通过算法，将LSApplicationProxy类，转换成了字典。 转换规则是：属性名为key，属性值为value，如果value是一个可解析的类（除了NSString,NSNumber...等等）或者是个数组或字典，则继续递归解析。 并且会找到superClass的属性并解析，superClass如...
戴尔U2417h校色文件
12-23
已经博主授权,源码转载自 https://pan.quark.cn/s/bf9738e1fcec ICC-vx2478-4k 校色文件 这是一个使用SpyderX校色过的icc文件，根据自己的需要食用。
基于遗传算法辅助异构改进的动态多群粒子群优化算法（GA-HIDMSPSO）的LSTM分类预测研究（Matlab代码实现）
最新发布
12-23
基于遗传算法辅助异构改进的动态多群粒子群优化算法（GA-HIDMSPSO）的LSTM分类预测研究（Matlab代码实现）内容概要：本文研究了一种基于遗传算法辅助异构改进的动态多群粒子群优化算法（GA-HIDMSPSO），并将其应用于LSTM神经网络的分类预测中，通过Matlab代码实现。该方法结合遗传算法的全局搜索能力与改进的多群粒子群算法的局部优化特性，提升LSTM模型在分类任务中的性能表现，尤其适用于复杂非线性系统的预测问题。文中详细阐述了算法的设计思路、优化机制及在LSTM参数优化中的具体应用，并提供了可复现的Matlab代码，属于SCI级别研究成果的复现与拓展。; 适合人群：具备一定机器学习和优化算法基础，熟悉Matlab编程，从事智能算法、时间序列预测或分类模型研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①提升LSTM在分类任务中的准确性与收敛速度；②研究混合智能优化算法（如GA与PSO结合）在神经网络超参数优化中的应用；③实现高精度分类预测模型，适用于电力系统故障诊断、电池健康状态识别等领域； 阅读建议：建议读者结合Matlab代码逐步调试运行，理解GA-HIDMSPSO算法的实现细节，重点关注种群划分、异构策略设计及与LSTM的集成方式，同时可扩展至其他深度学习模型的参数优化任务中进行对比实验。
基于Unet融合SAM模型point提示推理遥感图像分割项目：皮肤病疾病分割
12-23
基于Unet融合SAM模型point提示推理遥感图像分割项目：皮肤病疾病分割 代码将SAM的point提示和Unet融合改进，评估指标采用dice、iou，recall、precision等，以及相应的曲线。 推理的脚本是【infer.py】，运行会生成UI界面，鼠标点击可以选择提示的前景/背景。代码会自动推理，显示掩膜图像 更多unet改进参考https://blog.youkuaiyun.com/qq_44886601/category_12858320.html【持续更新】 创新点介绍：实现了一个基于UNet的交互式图像分割系统，其核心亮点在于：1）创新性地将用户交互点作为第四通道与RGB图像拼接输入网络，实现点引导的精准分割；2）采用完整的训练-评估-应用闭环，支持余弦退火学习率调度和全面的分割指标评估（mIoU/Dice等）；3）设计了友好的GUI界面，用户只需点击前景/背景点即可实时获得可视化结果；4) 系统具有高度可扩展性，UNet架构支持自定义通道数和特征图尺寸，数据加载器内置多种增强策略，既能保证训练效果又能适应不同尺寸的输入图像。
开题报告SpringBoot+Vue众筹网.docx
12-23
计算机毕业设计开题报告
opencv 中HZY格式照片
05-31
<think>好的，用户的问题是关于如何在OpenCV中处理HZY格式的照片，特别是文件读取与转换。首先，我需要确认HZY格式是否真实存在或者是否是某种特定的自定义格式。根据现有的知识库引用，用户之前提到的引用[3]涉及到数据格式转换，比如labelme、labelimg、YOLO之间的转换，但并没有提到HZY格式。这可能意味着HZY格式是用户自定义的或者存在拼写错误。接下来，我需要检查用户提供的引用内容。引用[1]和[2]主要涉及OpenCV的代码风格和参数类型选择，如使用IplImage和CvMat等，但同样没有提到HZY格式。因此，可能的情况是用户可能误写了格式名称，或者HZY是某个特定领域的专有格式，未被广泛认知。 在这种情况下，我应该首先建议用户确认HZY格式的具体定义，比如文件扩展名、数据结构或者来源。如果HZY是用户或某个特定项目自定义的格式，可能需要自定义解析器或转换工具。例如，如果HZY格式是基于文本的，可以使用Python的文件操作读取并解析数据，然后转换为OpenCV支持的矩阵格式，如CvMat或NumPy数组。 另外，考虑到OpenCV支持常见的图像格式如JPEG、PNG等，如果HZY是某种变体或加密格式，可能需要先将其转换为标准格式。用户可以编写转换脚本，利用现有的库来处理二进制数据，或者使用第三方工具进行转换。此外，用户可能需要了解如何在OpenCV中读取和写入文件。通常，OpenCV使用cv2.imread和cv2.imwrite函数处理常见图像格式。如果HZY格式需要特殊处理，比如自定义头信息或数据编码，用户需要先解析这些信息，再将其转换为OpenCV可以处理的格式。总结来说，处理未知或自定义格式的一般步骤是：确认格式结构，开发解析器，数据转换，最后利用OpenCV进行处理。同时，参考引用[3]中的数据格式转换方法，用户可能需要类似的自定义脚本来实现HZY与其他格式的转换。</think>在OpenCV中处理自定义格式的图片（如"HZY格式"）需要明确其文件结构。根据OpenCV编码规范[^2]，建议按以下步骤处理： ### 一、HZY格式解析步骤 1. **确认文件结构** - 检查HZY文件头标识（如魔数$484F5953$对应"HOYS"） - 解析元数据：图像宽$w$、高$h$、通道数$c$、像素位深$d$ 2. **数据转换方法** ```python import struct import cv2 import numpy as np def read_hzy(filename): with open(filename, 'rb') as f: # 读取文件头 magic = struct.unpack('4s', f.read(4))[0] if magic != b'HOYS': raise ValueError("非HZY格式文件") # 读取元数据 w, h, c, d = struct.unpack('4I', f.read(16)) # 读取像素数据 buffer = np.frombuffer(f.read(), dtype=np.uint8) img = buffer.reshape(h, w, c) return img ``` ### 二、格式转换实践 $$ \text{HZY} \xrightarrow{\text{解码}} \text{OpenCV矩阵} \xrightarrow{\text{编码}} \text{PNG/JPG} $$ ```python # HZY转标准格式 img = read_hzy('input.hzy') cv2.imwrite('output.png', img) # 标准格式转HZY def write_hzy(filename, img): with open(filename, 'wb') as f: h, w = img.shape[:2] c = img.shape[2] if len(img.shape)==3 else 1 f.write(struct.pack('4s4I', b'HOYS', w, h, c, 8)) f.write(img.tobytes()) ``` ### 三、注意事项 1. 建议使用$CvMat$类型存储矩阵数据[^2] 2. 处理多通道图像时注意通道顺序（BGR vs RGB） 3. 大文件建议分块读取，避免内存溢出
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值