无题三

最新推荐文章于 2022-08-03 09:07:51 发布
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田野山涧春油然，子衿少年愁狂澜。
试问人间情何物，直叫生者死不还。

无题3
qingqingzijin1的博客
02-20 136
默默的转身 走向远方 曾经的过去 早已成为泛红的枫叶 从枫林的顶端慢慢跌落 默默的走进沉默 记忆中蔓生的衰草 已将所有曾经的足迹覆盖 对你 我只是过客 也只能转身离开 仿佛从不曾来 ...
无题无题无题
m0_61230957的博客
10-16 613
本文叙述一些个人在大三和大四需要做出选择时，积累的一些信息以及感想。
无题
飞上云端看彩虹
06-30 328
1.mysql是什么锁？ 2.什么时候用到复合主键？ 3.举列子说明为什么不用遵循第三范式？ 4.如果三台服务器都连接同一个局域网，怎么保证每台服务器都被访问到？ 5.spring中的bean是如何加载的？ 6.为什么要使用多线程? 7.请设计一个数据表，统计每一个用户的抽奖次数，并写出sql？     8.有一个含有100个数的数组，请写一个算法计算出每相邻两个数的和或者相邻三个数的和，并...
无题十三
wiscourper的博客
08-03 2283
春风又见杨柳色，庭院花枝笑独眠。孤身应更悲晚春，残梦犹叹花绝艳。
无题三首之一
diligentcat的专栏
04-05 850
三月出差至常州，回程前作 原约相邀游抱犊，一纸急令启长途。 花木经行无心赏，钟声夜伴尤秉烛。 塞北朔风三月暮，江南梅雨四月初。 别前同游舣舟亭，明月何须到六都。
无题　
05-18 362
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...
无题 无题
gdpt09的博客
12-17 339
自动卜卦程序，根据曾仕强老先生卜挂教程编写，自动出卦象，解卦需网上自查
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
### 三、《无题》的不同解读 #### 1. 爱情诗说 - 这种观点认为，《无题》主要表达了诗人对于爱情的执着和无奈。通过对昨夜美好时光的回忆，以及今夜分离的现实，展现了爱情中的喜悦与哀愁。 #### 2. 失意说 - 从另...
无题(5)
08-19
由于提供的文件内容和标签信息表明，内容很可能是一首诗或者是文学作品的一部分，而标题和描述均是“无题(5)”，标签为“课件”。这并不涉及直接的IT知识点。但考虑到这些信息可能是用于某种特定的课件或者是需要在...
无题(4)
08-19
由于给定的文件信息中【标题】和【描述】均为“无题(4)”，并没有提供具体的信息点，同时【部分内容】实际上是一段古诗文，这并不是可以展开的IT知识点。根据您的要求，以下我将从【标签】“课件”这一线索出发，...
无题(2)
08-19
根据给定的信息，【标题】和【描述】均显示为“无题(2)”，而【标签】显示为“课件”，【部分内容】提供了一段文字，然而这段文字实际上是一首古诗的内容，似乎与IT或技术无关。从信息来看，可能是OCR扫描错误，这...
2无题——学生学习课件
11-23
#### 三、无题诗的基调 无题诗的情感基调可以概括为“浓烈而凄清”。所谓“浓烈”，是指诗人在表达情感时毫不掩饰，直抒胸臆，展现了一种强烈的情感张力。而“凄清”则是指即使在深情厚谊之中，也总伴随着一种难以...
QT属性动画--设置样式属性(其他属性)
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lizequan的博客
03-02 13万+
这里写自定义目录标题故事背景遇到的问题解决过程最终方法感悟 故事背景   最近在制作一个按钮切换的动画特效中接触了属性动画这部分内容，并由此产生了一些思考。 遇到的问题 解决过程 最终方法 感悟 ...
Volatile的其他特性
我想月薪过万的博客
03-03 13万+
2.1 volatile总体概览 在上一节中，我们已经研究完了volatile可以实现并发下共享变量的可见性，volatile除了保证可见性外，volatile还具备如下一些突出的特性： volatile的原子性问题：volatile不能保证原子性操作 禁止指令重排序：volatile可以防止指令重排序操作 2.2 volatile不保证原子性 2.3 代码测试 package Ls; /** * 目标：研究Volatile的原子性操作 * <p> * 基本观点：V.
【安卓基础】Android直接通过路径来操作其他应用的私有目录，可以吗？
m0_48179608的博客
03-02 9206
在上篇文章[【安卓基础】一文搞懂Android历代版本文件访问权限变化](https://blog.youkuaiyun.com/m0_48179608/article/details/122838494)我们对同一个应用的的文件访问权限做了比较。 那么不同应用之间文件访问又有什么限制呢？我们准备分二到三篇文件来阐述。 这篇文章，主要来看下不同系统版本下，我们直接通过路径来访问其它应用的**内部存储、外部存储私有目录**，看看能不能访问以及不同系统版本的区别。
Silane-PEG-NHS，SIL-PEG-NHS，可以用来修饰蛋白质、多肽以及其他活性基团，NHS-PEG-Silane
qq_39152602的博客
03-03 13万+
英文名称：Silane-PEG-NHS 中文名称：硅烷-聚乙二醇-活性酯 分子量：1k，2k，3.4k，5k，10k，20k（可按需定制） 质量控制：95%+ 存储条件：-20°C，避光，避湿 用 途：仅供科研实验使用，不用于诊治 外观: 固体或粘性液体，取决于分子量 注意事项：取用一定要干燥，避免频繁的溶解和冻干 溶解性：溶于大部分有机溶剂，如：DCM、DMF、DMSO、THF等等。在水中有很好的溶解性 取用：现配现用，将包装从冰箱中取出，置于干燥器中缓慢升至室温，打开瓶盖，取用。取用.
[Golang]力扣Leetcode—中级算法—其他—两整数之和（位运算）
皮埃尔的博客
03-03 13万+
[Golang]力扣Leetcode—中级算法—其他—两整数之和（位运算）
语音分离基于平均谐波结构建模的无监督单声道音乐声源分离（Matlab代码实现）
01-01
【语音分离】基于平均谐波结构建模的无监督单声道音乐声源分离（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了基于平均谐波结构建模的无监督单声道音乐声源分离方法，并提供了相应的Matlab代码实现。该方法通过对音乐信号中的谐波结构进行建模，利用音源间的频率特征差异，实现对混合音频中不同乐器或人声成分的有效分离。整个过程无需标注数据，属于无监督学习范畴，适用于单通道录音场景下的语音与音乐分离任务。文中强调了算法的可复现性，并附带完整的仿真资源链接，便于读者学习与验证。; 适合人群：具备一定信号处理基础和Matlab编程能力的高校学生、科研人员及从事音频处理、语音识别等相关领域的工程师；尤其适合希望深入理解声源分离原理并进行算法仿真实践的研究者。; 使用场景及目标：①用于音乐音频中人声与伴奏的分离，或不同乐器之间的分离；②支持无监督条件下的语音处理研究，推动盲源分离技术的发展；③作为学术论文复现、课程项目开发或科研原型验证的技术参考。; 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码与网盘资料同步运行调试，重点关注谐波建模与频谱分解的实现细节，同时可扩展学习盲源分离中的其他方法如独立成分分析（ICA）或非负矩阵分解（NMF），以加深对音频信号分离机制的理解。
python餐厅点餐系统（代码+数据库+LW）
最新发布
01-01
摘 要 如今社会上各行各业，都喜欢用自己行业的专属软件工作，互联网发展到这个时候，人们已经发现离不开了互联网。新技术的产生，往往能解决一些老技术的弊端问题。因为传统餐厅点餐信息管理难度大，容错率低，管理人员处理数据费工费时，所以专门为解决这个难题开发了一个餐厅点餐系统，可以解决许多问题。 餐厅点餐系统实现的功能包括菜品类型管理，菜品信息管理，轮播图管理以及对已完成，未支付，已取消，已支付，已退款等状态的订单进行管理等功能。该系统采用了Mysql数据库，Python语言等技术进行编程实现。 餐厅点餐系统可以提高餐厅点餐信息管理问题的解决效率，优化餐厅点餐信息处理流程，保证餐厅点餐信息数据的安全，它是一个非常可靠，非常安全的应用程序。 关键词：餐厅点餐系统；Mysql数据库；Python语言
opencv无题识别
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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