老叶的思考

最新推荐文章于 2025-11-25 11:44:22 发布
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每个人的心里，都藏了一个了不起的自己，只要你不颓废，不消极，一直悄悄的酝酿着乐观，培养着豁达，坚持善良，只要在路上，就没有到达不了的远方。

转发的[呲牙]

林震南
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MySQL备份问题排查和思考
老叶茶馆
11-02 901
本文为辽宁振兴银行DBA团队投稿。作者：roidba、流转的时光。1. 背景2. 疑点3. 问题分析4. 问题定位5. checking permissions的疑惑6. 探索优化思路7....
江苏省泰兴市老叶初级中学、西城中学2020学年八年级语文下学期期中试题 新人教版.doc
10-12
这份文档是江苏省泰兴市老叶初级中学和西城中学2020学年八年级语文下学期期中试题，属于新人教版教材配套的考试资料，主要目的是检测学生在这一阶段对语文知识的掌握情况。 【标签解析】 "语文试卷"指的是该文档是...
『老叶茶馆』2021年度热文推荐
老叶茶馆
12-30 296
下面是『老叶茶馆』微信公众号2021年度热文列表，按时间先后顺序列出。有几篇文章值得多次回味，请各位读者们查收。MySQL SQL优化的正确姿势MySQL数据库CPU问题一则count 浅...
开年推荐一个前 B 站技术大佬老叶
chengjun_java的专栏
01-02 67
最近认识一位新朋友叶总，真的有点东西！比如这篇：2024总结：这一年，我觉得自己像个傻逼还有这篇：方法不对、努力白费：总监不放权、经理不规划、员工不思考叶总，前 B 站技术总监，已经写了 150 + 篇原创，内容主要在职场、技术管理、深度思考、创业相关，大家去看看，文章是写的真好！值得关注和学习。...
InnoDB如何快速杀掉堵塞会话的思考
老叶茶馆
01-09 1042
作者：八怪（高鹏） 中亦科技数据库专家hu.com/p/d95bba14eddf如何快速找到并杀掉引起事务阻塞的session。本文主要讲述MySQL 5.7.29，也会加入和8.0的...
mysql show processlist Time为负数的思考
老叶茶馆
11-21 792
导读：作者：高鹏（网名八怪），《深入理解MySQL主从原理32讲》系列文的作者。想阅读八怪源码文章欢迎订阅本文建议横屏观看，效果更佳一、问题来源这是一个朋友问我的一个问题...
UPDATE 时主键冲突引发的思考
chiwei0843的博客
04-13 305
作/译者：叶金荣（Email: ），来源：http://imysql.cn，转载请注明作/译者和出处，并且不能用于商业用途，违者必究。 假设有一个表，结构如下： mysql> CREATE TABLE `a` ( `id` int(10) unsigned ...
从一件有意思的小事说说什么是运维DBA思维、需求描述和换位思考
老叶茶馆
09-25 206
我最开始想的是，不就是要连一下嘛，可能是为了跑个简单的查询语法或函数（因为也没说版本要求），所以本着最小化权限等级要求，就只授予了只读权限（运维DBA思维，必要的权限控制最小化），虽然也同时给了对全部数据对象的只读权限（这已经是突破原则的事了）。但万万没想到的事，Z的需求要有读写权限的账号，这就是需求描述问题了，其实应该一开始就把这个需求讲清楚，而不是只轻描淡写地说个“借连下”，让我产生的误会。那好办，正好有个GreatSQL 8.4版本的环境，于是就给新建了一个账户，并且还“贴心地。
思考：如何做积极主动的人
weixin_33836874的博客
09-30 93
今天和一个同事聊到了关于如何做积极主动的人。 第一、每个人应该心里都希望自己做一个积极主动的人， 第二、让别人也认可你是一个积极主动的人。 对于第一点，很简单，但是第二点可不是这么容易的事情咯 结合今天和探讨，在这里和大家分享几点经验和教训，还是先上图，这个习惯是老叶培养的，用图说明、总结问题。 有事做事情：对于别人交给任务该如何做？ 别以为你按时完成别...
”去他丫的北上广，老子要去成都定居了！“一名33岁老码农有话说
欢迎关注公众号：【码农突围】，公号后台回复9999，可以获取一份500页的LeetCode刷题笔记。
12-19 2125
“不后悔来成都，这里真的生活质量相比北京、深圳要高很多，巴适的很”，这是老叶最近和我聊天聊的，老叶是一名工作12年的程序员，在北京，深圳都呆过，一直没有合适的城市让他心安或者是有归属感，来成都后，就定下了自己以后都在这座城市了。 老叶是湖南人，12年前，从一个一般二本学校毕业后，还是个初生牛犊不怕虎的小伙子，毕业后，就去闯北京，起初是求生存，在北京一家小公司干着，月薪只有3000，相比现在年轻人一...
小学一年级科学上册观察叶教案.doc
10-06
《小学一年级科学上册观察叶教案》是一份针对一年级学生的科学教学计划，旨在培养孩子们对植物及自然界的观察力和思考能力。本节课的主题是观察植物的叶子，以加深学生对植物基本特征的理解。 课程内容涵盖了教科书...
根据你思考，激光雷达通过形态差异、反射强度差异、空间位置差异该如何去挑选
09-05
嗯，用户这次的提问很聚焦，明确要求我结合形态差异、反射强度差异和空间位置差异三个维度，详细说明在甘蔗老叶识别场景中如何挑选激光雷达。这实际上是对我之前技术方案的深化需求。 用户可能正在为农业科研或智能...
Java总结进阶之路 （基础二 ）
2509_94006474的博客
11-24 627
提示：java总结学习之路。
YOLO 训练车牌定位模型 + OpenCV C++ 部署完整步骤
西部秋虫的博客
11-25 372
本文详细介绍了使用YOLOv8训练车牌定位模型并通过OpenCV C++部署的完整流程。主要内容包括：1）数据集准备与标注，使用LabelImg工具生成YOLO格式数据；2）YOLOv8模型训练，重点参数配置和模型优化；3）模型转换为ONNX格式以适应OpenCV DNN模块；4）C++部署实现，包括VS环境配置、预处理、推理和后处理代码详解。整个过程从数据采集到最终部署，提供了关键参数设置和常见问题解决方案，实现高效准确的车牌检测系统。
Python全栈开发项目——AI智能聊天机器人
qiao_yue的博客
11-24 580
本项目实现了AI聊天功能，具有语音输入和聊天背景自定义等亮点功能
使用python的pywin32库实现CANape工程自动化案例
qq_42746084的博客
11-24 803
摘要 本教程介绍使用Python控制CANape进行自动化数据采集与MF4文件分析的方法。主要内容包括： 环境配置：需Windows系统、CANape软件、Python 3.8+及相关库（pywin32、asammdf等） 核心功能： 通过COM接口控制CANape 实现基础数据采集、条件触发录制、定时批量采集等功能 支持批量标定参数写入与验证 提供MF4文件离线分析方案 典型应用案例： 基础数据采集与保存 基于信号阈值的触发录制 定时批量数据采集 批量标定参数验证 技术实现： 使用win32com操作CA
四、python其它高级语法
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2301_79964758的博客
11-25 284
本文介绍了Python中的迭代器和生成器概念。迭代器通过实现__iter__和__next__方法实现惰性加载，示例演示了自定义迭代器模拟range功能。生成器是迭代器的语法糖，通过推导式或yield关键字创建，具有内存占用小的优势（示例显示生成器仅占用192字节，而列表占用8448728字节）。此外还介绍了property属性的两种实现方式：装饰器方式（@property和@属性名.setter）和类属性方式（property()函数），用于将方法封装为属性访问。
98-爬取租房网站信息-1
11-24 165
import aiohttp #异步的网络请求模块。import asyncio #异步请求。操作系统：windows11。语言：Python3.10。开发环境：PyCharm。#导入伪造头部的信息。
Python科学计算库NumPy使用
2509_93947176的博客
11-23 456
如果想生成全零或全一的数组，可以用 或 ，指定形状就行，比如 会生成一个 2 行 3 列的零矩阵。另外， 类似于 Python 的 range，但更灵活，能生成等差数列。我在项目中常用这些来算统计量，比如均值、标准差，NumPy 提供了 、 等函数，一键搞定。我自己就是通过项目逐步深入的，现在回想起来，NumPy 不仅提升了我的编程效率，还让我对数据有了更深的理解。简单说，如果数组形状不匹配，NumPy 会自动扩展小数组来匹配大数组。比如，一个标量加一个数组，标量会被广播到数组的每个元素。
通过机器视觉来识别甘蔗老叶，进而拟合出甘蔗老叶高度线
09-05
虽然给定引用中未直接提及利用机器视觉识别甘蔗老叶并拟合甘蔗老叶高度线的方法，但可以结合相关领域的通用思路进行推测。 ### 图像采集与预处理 首先，需要使用合适的图像采集装置获取甘蔗图像。由于装置采集的图像通常为RGB模型，为避免计算机处理图像时因三个量相互影响产生色差或颜色失真而导致误判，可将其转换为HSI模型，例如采用几何推导法进行RGB - HSI转换，将RGB中的亮度因素进行圆柱极坐标的双椎体转换，把三维变为二维，在平面中求出HSI模型的色调分量值，以便更好地突出甘蔗老叶的特征[^1]。 ### 目标检测与识别 车牌的检测定位本质是特定目标检测任务，同样，识别甘蔗老叶也可看作是目标检测任务。可以采用如Cascade LBP这种机器学习方法，利用OpenCV训练级联分类器，该方法依赖CPU进行计算，对于常用场景效果较好、检测速度较快；也可以使用基于深度学习的检测算法，如Mobilene - SSD、YOLO - v5等，利用大批量标注的甘蔗老叶图像数据进行训练，从而检测出甘蔗老叶的位置[^2]。 ### 边缘检测与感兴趣区域提取 借鉴简单车道线识别的方法，使用梯形掩模区域与预处理后的图像进行bitwise_and操作，只得到感兴趣区域内的边缘检测图，进而获取甘蔗老叶的边缘信息。bitwise_and函数可将两张图片做“与”操作，使用时需注意三张图（掩模图、原图、输出图）的大小和颜色通道数量[^4]。 ### 高度线拟合 在识别出甘蔗老叶的边缘后，可利用数学方法对边缘点进行拟合，例如最小二乘法等，以得到甘蔗老叶的高度线。 以下是一个简单的Python示例代码框架，仅为示意，实际应用中需要根据具体情况进行调整： ```python import cv2 import numpy as np # 图像读取 image = cv2.imread('cane_image.jpg') # RGB转HSI（这里只是示例，实际需要完整的转换代码） # hsi_image = rgb_to_hsi(image) # 目标检测（这里假设使用YOLO - v5，实际需要完整的模型加载和推理代码） # detected_leaves = yolo_detection(image) # 边缘检测与感兴趣区域提取 mask = np.zeros_like(image) # 定义梯形掩模区域（示例） pts = np.array([[100, 500], [200, 300], [600, 300], [700, 500]], np.int32) pts = pts.reshape((-1, 1, 2)) cv2.fillPoly(mask, [pts], (255, 255, 255)) roi_image = cv2.bitwise_and(image, mask) # 边缘检测 gray = cv2.cvtColor(roi_image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) edges = cv2.Canny(gray, 50, 150) # 高度线拟合（这里只是简单示意，实际需要根据边缘点进行拟合） # 假设已经获取到边缘点 # edge_points = get_edge_points(edges) # height_line = least_squares_fit(edge_points) cv2.imshow('ROI Image', roi_image) cv2.imshow('Edges', edges) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() ```
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