<?xml version="1.0" encoding="utf-8" ?><rss version="2.0"><channel><title><![CDATA[胡闳图的博客]]></title><description><![CDATA[]]></description><link>https://blog.youkuaiyun.com/familiar_code</link><language>zh-cn</language><generator>https://blog.youkuaiyun.com/</generator><copyright><![CDATA[Copyright &copy; familiar_code]]></copyright><item><title><![CDATA[图像识别dlib工具的安装]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/familiar_code/article/details/150447219</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/familiar_code/article/details/150447219</guid><author>familiar_code</author><pubDate>Sat, 16 Aug 2025 17:43:43 +0800</pubDate><description><![CDATA[因为安装完python包的cmake模块后安装dlib还是报错找不到cmake，查找资料说原因是需要安装CMake构建工具也就是这个CMake程序，而非python的cmake模块，有的又说CMake程序以及python的cmake模块都需要安装。总结：虽然安装dlib-20.0.0.tar.gz总是报错，最后还是通过安装轮子文件（whl文件）成功安装dlib工具，但是感觉之前各个依赖工具的安装还是必要的。**5、**安装dlib库成功后，安装face_recognition就是水到渠成了。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[使用VB将excel用例自动转填到word规程用例]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/familiar_code/article/details/146174082</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/familiar_code/article/details/146174082</guid><author>familiar_code</author><pubDate>Tue, 11 Mar 2025 17:15:23 +0800</pubDate><description><![CDATA[实现通过VB将excel中指定内容循环复制到word文档表格的指定位置中，其中包括多个word表格中内容的循环填写。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[转载：一口气搞懂模型蒸馏]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/familiar_code/article/details/145592921</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/familiar_code/article/details/145592921</guid><author>familiar_code</author><pubDate>Wed, 12 Feb 2025 15:09:46 +0800</pubDate><description><![CDATA[转载一篇关于模型蒸馏通俗易懂的文章。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[磁盘挂载相关]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/familiar_code/article/details/142550457</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/familiar_code/article/details/142550457</guid><author>familiar_code</author><pubDate>Thu, 26 Sep 2024 11:40:38 +0800</pubDate><description><![CDATA[mkfs.xfs -f /dev/sdb1，其中/dev/sdb1表示对磁盘/dev/sdb进行了分区，sdb1表示第一个分区，那么创建文件系统使用该命令表示对/dev/sdb1分区进行格式化。查询系统的UUID，并写入到/etc/fstab文件当中，因为在Linux中，如果要让磁盘在每次开机后自动挂载到指定的目录下，我们需要将挂载信息写入/etc/fstab文件中。挂载的设备：指的是要挂载的物理磁盘或物理磁盘的分区，它的标识通常以/dev开头，后面跟着分区信息（如/dev/sda）。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[求助，关于web界面自动化用例编写如何点击按钮自动回填xpath或ID？]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/familiar_code/article/details/141953280</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/familiar_code/article/details/141953280</guid><author>familiar_code</author><pubDate>Fri, 06 Sep 2024 10:42:23 +0800</pubDate><description><![CDATA[之前写终端自动化用例时接触到Airtest工具，这个工具可以录制用户的一系列操作，并直接转化成代码，比如点击某个按钮时，直接通过poco回填出控件的位置代码。但是貌似这种方法并不能移植到web界面的自动化上，好像Airtest工具对于web界面的自动化只能通过截图方式。不需要我手动查找xpath再复制，再粘贴。现在工作遇到个问题，就是每次通过RF编写测试用例自动化脚本时，查找某个按键的xpath等都要到开发者模式界面去复制xpath，之后在粘贴到RF的表格中，觉得比较麻烦。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[word编辑文档不想每次回车都自动编号]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/familiar_code/article/details/141952530</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/familiar_code/article/details/141952530</guid><author>familiar_code</author><pubDate>Fri, 06 Sep 2024 10:18:42 +0800</pubDate><description><![CDATA[原来这个问题很简单，在不想编号换行时可以按下【shift+回车】，如果想编号换行时直接按下【回车】就这么简单。原来这个方法是和处理excel单元格换行是类似的，excel想换下一个单元格直接按【回车】，在同一个单元格内换行使用【shift+回车】，愚蠢的我竟然没想到可以移植到word文档处理上。写word文档时每次回车后都自动编号，以前愚蠢的手动删除，之后继续写，但是这有个问题，就是如果你后面想让它继续自动编号时，又不编号了。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[傅里叶级数的展开演示]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/familiar_code/article/details/135248234</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/familiar_code/article/details/135248234</guid><author>familiar_code</author><pubDate>Wed, 27 Dec 2023 22:30:39 +0800</pubDate><description><![CDATA[目前由于在图像处理或信号处理中经常用到傅里叶变换来将空间或时间域变换成频率域分析，所以最近重新翻阅当年高数书籍，看了一遍书中的在2周期的傅里叶级数展开，这次有了更深入的理解。下面我们先简单介绍傅里叶级数在2周期的展开公式，之后以一个经典例子来理解傅里叶级数。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[图像 M 邻接的理解]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/familiar_code/article/details/134882426</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/familiar_code/article/details/134882426</guid><author>familiar_code</author><pubDate>Sat, 09 Dec 2023 02:07:14 +0800</pubDate><description><![CDATA[但是一旦确定邻接的两个像素的灰度值，那么这个V集合就确定了，例如 q 和 p 的灰度都是1，那么V={1}，这个V集合就被唯一确定，这点对于理解后面的M邻接很重要。再例如下图中，同样中间1为像素p，右上角3为像素q，即确定了V={1，3}，从图中可知，N4(p)={0，2，3}，N4(q)={0，2}，所以。例如下图中，假设中间的1为像素p，右上角1为像素q，所以确定了V={1}，就当前的图来看，N4(p)={0，1}，N4(q)={0，1}，所以。解释：其中V是定义灰度值的集合，例如在8比特灰度中（]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[图像像素、分辨率与其在显示器上显示]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/familiar_code/article/details/134848717</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/familiar_code/article/details/134848717</guid><author>familiar_code</author><pubDate>Thu, 07 Dec 2023 11:44:16 +0800</pubDate><description><![CDATA[但我们可以想象是将原图像中的每一个像素都放大四倍，即用相同大小的四个像素进行替换，新得到的四个像素看做一个大像素。这样每个大像素和大像素的点距就变大了，这样这张图像在显示器上分辨率就好像下降到了50PPI（其实分辨率没变，只是将原图的每一个像素来使用等大小的四个像素来替换）。从而间接实现了图像在显示器上分辨率的改变。：图像的分辨率通过dpi来表示，即每英寸的点数，例如一副图像8英寸宽，6英寸高，且分辨率为100dpi。实际的显示器就是通过不同的插值方法来缩小、放大图像的，进而来模拟图像分辨率的不同。]]></description><category></category></item></channel></rss>