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RSS订阅原创 CentOS系统yum出现Could not retrieve mirrorlist问题
当使用yum命令来搜索或安装软件时，如果出现Could not retrieve mirrorlist，即无法检索镜像列表。
2024-09-28 18:43:50
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原创 MySQL学习（索引）
特点：所有数据都存储在叶子节点，使用双向链表存放，非叶子节点不存储数据，当范围查找时很方便。叶节点存放的是数据，效率高于MyISAM，但需要额外的磁盘空间。通过某种算法，构建数据模型，用于提高数据库查询的效率。缺点：插入数据时需要旋转，范围查询时需要回旋，效率低。缺点：可能产生不平衡，形成向右的斜线，类似链表结构。优点：通过字段值计算hash值，定位数据速度快。特点：与二叉树相比，左右子树的深度之差不超过1。下面两幅图分别为B-TREE和B+TREE。左子树小于根节点，右子树大于根节点。
2024-09-22 20:17:45
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原创 MySQL学习（存储过程）
*局部变量: 只在begin...end中有效在begin...end中定义，使用declare关键字语法：declare var_name 类型 [default value];用户变量：当前会话（连接）有效不需要提前声明语法：@var_name系统变量：分为全局变量和会话变量全局变量：在MySQL启动时服务器自动初始化为默认值，默认值可以通过my.ini文件更改语法：@@global.var_name会话变量：每次建立新的连接的时候，由MySQL将全局变量的值复制给会话变量。
2024-09-19 17:32:56
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原创 多层感知器（MLP）学习
Py1exw1b1exw1b1exw0b0Py1exw1b1exw1b1exw0b0Py0exw0b0exw1b1exw0b0Py0exw0b0exw1b1exw0b0Softmax函数可以将任意向量转化成概率分布，函数的输入叫做logits。定义逻辑回归。
2024-08-16 12:35:50
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原创 反向传播与梯度累积
初始化函数参数： value表示值，prevs表示直接的前序节点， op表示计算符号（针对计算节点），label表示变量名。由于每个数据点在反向传播的时候，不依赖于其他数据点的反向传播，启发我们可以用多次累加的方式达到同样的效果，避免计算图膨胀。ordered 用于存储排序后的节点序列，visited 是一个集合，用于记录已经访问过的节点，以避免重复访问。如图所示当有n个数据点时计算图会包含n个重复的部分（比较胖），这样的现象叫计算图膨胀，后果是内存使用量增大。结果如下图所示，与上图右半部分是一样的。
2024-08-09 11:05:25
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原创 SSM与Mamba模型学习
是一种基于RRN的用于描述系统状态随时间变化的数学模型，由状态方程和观测方程组成。连续空间的时序建模状态方程通常是一个一阶或高阶的线性或非线性微分方程，描述系统状态如何随时间演化。观测方程通常是一个线性或非线性方程，表示观测数据与系统状态之间的关系，描述如何从系统状态中获得观测数据。ABC是固定的，所以叫时不变。SSM思路是从LTI线性时不变系统到线性最后到非线性，牺牲通用性，换得特定场景的高性能。时序离散化与GNN。
2024-06-01 19:28:28
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原创 生成对抗网络（GAN）学习
对D而言要让V最大，即log(D(x))和log(1-D(G(z)))最大，相当于判别器能够将训练集的数据判别为真，生成器输出数据判别为假。GAN网络由一个生成器和一个判别器组成，生成器接受一个随机噪声图像并生成一个伪样本图像送入到判别器中，判别器判断该样本是真实的图像还是生成的图像，然后反复迭代修改参数，生成器试图生成更加真实的图像来骗过判别器，而判别器试图提高判别真实与生成图像的能力，二者相互对抗，最终得到可以生成最为逼真的新样本图像的生成器。latent_dim是生成器输入的随机噪声向量的维度。
2024-05-30 08:15:31
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原创 transformer学习
CNN：对相对位置敏感，对绝对位置不敏感。卷积时通常把序列分成很多小窗口，每个窗口的权重是一样的，即权值共享，在窗口内进行加权求和。前后没有关联性，可并行计算且平移不变形。是局部关联性建模，依靠多层堆积进行长程建模。RNN：依次有序递归建模，当前时刻输出依赖于当前时刻输入和之前时刻输出。对顺序敏感，串行计算耗时大，不能长程建模，计算复杂度与序列长度呈线性关系，单步计算复杂度不变，对相对位置和绝对位置都敏感。
2024-05-29 11:19:01
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原创 Linux常用指令
linux常用命令遍历查看ls：遍历当前目录下所有的文件包括文件夹，是以缩略图的方式呈现ls -l：遍历当前目录下所有的文件包括文件夹，是以详细列表的方式呈现pwd：查看当前所在的目录切换目录cd 目录：切换到对应的目录cd…：返回上一级目录cd…/…：返回上上级操作文件夹mkdir 目录名：创建目录rm -rf 目录名：删除目录，包含内部文件my 源目录名 新目录名：重命名目录cp -r 源目录名 目标地址：拷贝目录如果目标地址存在，则复制源目录到目标地址如果目标
2024-03-12 16:07:10
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原创 银行卡号识别
设置参数pycharm中参数设置在运行中点击编辑配置找到项目在Parameters中输入参数和图像路径相对路径所以图片与项目要在一个文件夹，不能出现中文名。定义一个绘图函数对模板操作读取一个模板图像转化为灰度图转化为二值图找到外轮廓对轮廓进行从左到右排序，并定义一个字典遍历每一个轮廓，填入字典中初始化卷积核对图像操作读取输入图像，改变为合适大小，并转化为灰度图礼帽操作，突出更明亮区域，过滤掉背景等无关信息sobel算子梯度检测，计算x，和y方向的梯度
2024-01-05 21:21:02
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原创 图像中的傅里叶变换及低通与高通滤波
高频：在图像中变化剧烈的灰度分量，如边界。低频：在图像中变化缓慢的灰度分量。可以看到幅度谱图中心位置即为0频率处。
2023-12-30 17:33:56
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原创 直方图与均衡化
统计图像中相同像素点的数量。使用(images, channels, mask, histSize, ranges)函数：原图像图像格式为uint8或float32，当传入函数时应用[]括起来，例如[img]。：同样用中括号括起来，告诉我们统幅图像的直方图，如果图像是灰度图就是[0]，如果是彩色图可以是[0],[1],[2],分别对应BGR。：掩膜图像，统幅图像使用None，若使用一部分需要自行制作。：BIN的数目，也要中括号。：像素值范围一般为[0,256]
2023-12-29 20:52:01
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原创 模板匹配方法
类似于卷积，模板在原图像上从原点进行滑动，计算模板与原图像被覆盖的地方的差别程度，共用6种计算方法，将每次计算的结果放到一个矩阵里，作为结果输出。假如原图像大小为AxB，模板为axb，则输出结果的矩阵大小为（A-a+1，B-b+1）方法：cv2.TM_SQDIFF：计算平方不同，结果越小越相关。cv2.TM_CCORR：计算相关性，结果越大越相关。cv2.TM_CCOEFF：计算相关系数，结果越大越相关。cv2.TM_SQDIFF_NORMED：计算归一化平方不同，结果越接近0越相关。
2023-12-28 18:33:54
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原创 轮廓检测与处理
使用cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_NONE)函数读取轮廓。
2023-12-27 20:51:10
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原创 Canny边缘检测
minVal<梯度值<maxVal：连有边界则保留，否则丢弃。所有像素点完成高斯滤波相当于完成一次平滑处理。梯度值>maxVal：处理为边界。梯度值<minVal：直接丢弃。使用的是Sobel算子。阈值越大边界要求越高。
2023-08-18 23:07:43
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原创 梯度计算方法（sobel，scharr，laplacian算子）
此图模板大小为3Gx为水平变化，图像A与奇数大小的模板卷积。右-左Gy为垂直变化，图像A与偶数大小的模板卷积。下-上ddepth：图像深度，通常-1dx，dy为水平与垂直方向ksize：sobel算子大小。
2023-08-16 13:09:10
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原创 腐蚀操作与膨胀操作
取一个像素点，判断周围规定范围是否出现0，若出现置0，否则不变。调用erode函数，iterations为迭代次数，kernel为核。取核大小为30,30，迭代的次数为1, 2，3。
2023-08-10 12:49:28
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原创 图像阈值操作
cv2.THRESH_BINARY_INV：THRESH_BINARY的反转。cv2.THRESH_TOZERO_INV：THRESH_TOZERO的反转。imread函数中添加cv2.IMREAD_GRAYSCALE参数。cv2.THRESH_BINARY：超过阈值部分取最大值，否则取0。cv2.THRESH_TRUNC：大于阈值部分设为阈值，否则不变。cv2.THRESH_TOZERO：大于阈值部分不变，否则为0。
2023-08-10 12:08:25
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原创 数值计算，图像融合
2.两图像相加（用“+”连接）：像素矩阵元素相加，超过255时对255取余，加前需保证shape值相同。3.使用add函数加两个图像：像素矩阵元素相加，超过255时取255，加前需保证shape值相同。一种是直接设置shape值（与实际shape值相反）1.直接加数字：相当于像素矩阵每个元素加这个常数。2.addWeighted函数。1.resize函数（调整图像shape值）先查看两图片并设置相同shape值。再调用addWeighted函数。
2023-08-09 11:56:04
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原创 OpenCV边界填充
使用copyMakeBorder函数进行边界填充。BORDER_CONSTANT: 常量法（取0）BORDER_REFLECT_101: 反射法。5个参数分别为图像值、上下左右宽度和填充方法。BORDER_REPLICATE: 复制法。先设置上下左右的边界宽度（全部设为50）BORDER_REFLECT: 反射法。BORDER_WRAP:外包装法。
2023-08-08 11:34:31
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原创 BGR通道
可以看到不同通道像素点矩阵不同，但shape值是相同的。第三个参数0，1,，2分别表示B，G，R通道。B通道像素点矩阵及及shape值。G通道像素点矩阵及及shape值。调用merge函数合并通道。
2023-08-08 11:14:21
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原创 Python-OpenCv读取，输出图像
resize函数设置图像大小参数（此处长宽各为为原图1/2大小）destroyAllWindows()清除桌面图像。新建一个show.py文件写输出函数分别调用。waitKey(0)保持图像直到按任意键。调用imread函数生成像素点矩阵。调用时show.cv_show()print函数查看矩阵。调用imshow函数。
2023-08-07 11:51:43
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原创 STL算法
不变序列不会修改算法所作用的容器或对象，使用与所有容器，时间复杂度O(n)min：求两个对象较小的（可自定义比较器）max：求两个对象较大的（可自定义比较器）min_element：区间最小值（可自定义比较器）max_element：区间最大值（可自定义比较器）for_each：对区间的每个元素都做某种操作count：等于某值的元素个数count_if：符合某种条件的元素个数find：等于某值的元素find_if：符合某种条件的元素。。。变值算法修改元区间或目标区间元素的值，不可属
2021-05-04 23:26:22
80
原创 关联容器
关联容器set，multiset，map，multimap内部元素有序排列，新元素插入的值取决于它的值，查找速度快成员函数：find：查找等于某个值得元素lower_bound：查找某个下界upper_bound：查找某个上界equal_range：同时查找上界与下界（返回pair模板）count：某个值得元素个数insert：插入元素或区间pair模板1）multiset：multiset<A>//默认用"<"比较大小multiset<A,Myles
2021-05-04 22:24:26
88
原创 next_permutation全排列
#include"bits/stdc++.h"using namespace std;//使用next_permutation算法实现全排列int main(){ string xx="132";//string sort(xx.begin(),xx.end()); cout<<xx<<endl; while(next_permutation(xx.begin(),xx.end())){ cout<<xx<<
2021-05-04 21:43:45
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原创 容器适配器（栈 stack，队列 queue，优先队列 priority_queue）
栈 stack#include"bits/stdc++.h"#include"stack"using namespace std;int main(){ stack<double> xx; xx.push(1.2);xx.push(2.4);xx.push(2.4);xx.push(3.6); while(!xx.empty()){ cout<<xx.top()<<" ";//后进先出，栈顶变化 xx.po
2021-05-03 22:09:27
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原创 multimap关联容器
通过使用multimap实现学生信息的添加与查询#include"bits/stdc++.h"#include"map"using namespace std;class CStudent{//创建一个学生类 public: struct Cinfo{//含ID与name的结构体 int id; string name; }; int score; Cinfo info;//定义info};typedef multimap&
2021-05-03 21:31:06
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原创 linux目录结构，vi
级层式树状目录结构，最上层是根目录“/”，在此目录下创建其他目录/bin 【常用】（/usr/bin，/usr/local/bin）Binary缩写，存放最经常使用的命令/sbin （/usr/sbin，/usr/local/sbin）s是super user，存放系统管理员使用的系统管理程序/home 【常用】存放普通用户的主目录/root 【常用】系统管理员的用户主目录/lib 系统开机所需要的最基本的动态连接共享库，几乎所有应用程序都要用到/lost+found 一般情况
2021-05-02 18:30:00
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原创 虚拟机1
虚拟机克隆1）直接拷贝一份安装好的虚拟机文件2）使用vmware的克隆操作（需要先关闭Linux系统）创建链接克隆（原始虚拟机的引用，空间少，必须能够访问原始虚拟机）创建完整克隆（完全独立，空间大）可完全当单独文件虚拟机快照状态存档迁移与删除cut移除加删除...
2021-05-01 22:52:48
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原创 函数模板，类模板
类模板的实现#include"bits/stdc++.h"using namespace std;template<class T1,class T2>//类模板class P{ public: T1 k; T2 v; P(T1 xk,T2 xv):k(xk),v(xv){} bool operator < (const P<T1,T2> & m) const;};template<class T1,class.
2021-04-21 23:16:47
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原创 文件的读写
#include"bits/stdc++.h"using namespace std;int main(){ vector<int> v; ifstream r("in.txt",ios::in);//读取文件 ofstream w("out.txt",ios::out);//写入文件 int x; while (r>>x) { v.push_back(x);//读取x到v； } sort(v.beg
2021-04-18 12:58:09
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空空如也
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