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RSS订阅原创 秒懂C语言指针常见的两种运算符*与&的含义
&就是取址运算符，从字面上看很容易理解，我们都知道我们定义的每一个变量都会在计算机内存上随机开辟一个独一无二的地址空间用来存储该变量的值。而&运算符就是用来获取某个变量的地址空间。运行以上代码，可以发现第一行和第二行输出了相同的一大串数值，而*p则输出了与变量a相同的数值10；运行以上代码，可以发现输出结果是一串很长的数字，该数字就是这个存储数据10的变量a的地址。与取址预算符&相反，该运算符是用来提取某一地址空间上存储的变量值。声明形式： 数据类型 *指针名;指针：一种保存变量地址的变量。
2023-10-11 09:07:20
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原创 【Vue】构建vue项目的几种方法以及区别
总的来说，npm init vue@latest和vue create用于创建基于 Vue.js 的项目，而npm init vite@latest用于创建基于 Vite 的项目。它们都是创建前端项目的命令，但使用的工具链和项目模板有所不同。npm init vue@latest和npm init vite@latest是通过 npm 包管理器直接安装 Vue.js，并创建一个基本的项目结构，而vue create是使用 Vue CLI 创建项目，并提供了更多的项目配置选项。
2023-09-08 10:48:26
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原创 Vue中常见的几种组件间通信方法
当然这里所说的父子不一定是真正的父子，也可以是祖孙组件，在层数很深的情况下，可以使用这种方式来进行传值。在上面的代码中，子组件获取到了父组件的parentVal值，父组件改变了子组件中message的值。父组件通过:val="value"的形式定义要传给子组件的值value绑定到val上。拿到的是所有的子组件的实例，它是一个数组，并且是无序的。得到的是undefined，而在最底层的子组件拿。子组件通过props的方法接收父组件绑定的val。访问到的是上一级父组件的实例，可以使用。的实例，在这实例上再拿。
2023-02-17 14:36:00
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原创 【vue】关于vue2和vue3响应式原理的区别
我们都知道，在Vue2中的数据响应式原理存在许多缺陷。例如无法对新增和直接删除的数据做到响应式，无法直接操作数组进行响应式处理等等。而在Vue3中，作者很好的解决了这些缺陷，让我们来对比一下Vue2与Vue3对数据响应式处理的具体区别吧。
2023-01-10 18:16:40
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原创 【Vue3】watch的几种用法
name : '张三' , age : 20 , a : {b : {})vue3默认开启深度监听，且设置deep:false无效ractive定义的响应式数据无法正确获取到oldV的值//上方代码watch改写为 watch(() => student . name ,(newValue , oldValue) => {})监听对象的某个属性需要将watch函数的第一个参数写为一个函数需要监听的属性作为返回值，可以正确的获得oldValue。
2023-01-08 18:06:39
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原创 【Vue3】ref与reactive详解
进行判断对数据进行拦截处理。relactive定义的响应式是深层次的。通过给每个属性添加getter和setter对数据进行劫持处理。在Vue3中对引用数据类型的响应式处理是通过es6的。在JS内想要获取修改定义的数据时需要通过。基本数据的响应式原理还是用。与reflect，（
2023-01-08 11:10:57
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原创 JSONP实现前端跨域问题
在页面上，js脚本，css样式文件，图片这三种资源是可以与页面本身不同源的。jsonp就利用了script标签进行跨域取得数据。JSONP允许用户传递一个callback参数给服务器端，然后服务器端返回数据时会将这个callback参数作为函数名来包裹住JSON数据。这样客户端就可以随意定制自己的函数来自动处理返回的数据了。JSONP只能解决get请求，不能解决post请求。JQuery中的JSONP实现。
2022-09-07 18:30:11
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原创 【JavaScript】防抖与节流的简单实现
如给定触发时间1000ms如果在1000ms内没有再次触发事件，那么执行函数如果在1000ms内再次触发函数，那么当前的计时取消，重新开始计时。
2022-09-05 10:31:49
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原创 【计算机视觉】基于BOW的图像检索
简单的说便是从图片检索数据库中检索出满足条件的图片，图像检索技术的研究根据描述图像内容方式的不同可以分为两类：一类是基于文本的图像检索技术，一类为基于内容的图像检索技术。它最早用于对于文章内容的检索，原理是将文本看作是单词的集合，不考虑其中的语法，上下文等等。通过建立词典，对每个单词出现次数进行统计，以便得到文本内容的分类。计算机视觉的专家从中获得灵感，将其用于图像的检索中，就有了Bag Of Features。BOW(Bag of Feature)是一种图像特征提取方法，它借鉴了文本分类的思路（Bag o
2022-06-18 16:40:55
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原创 计算机网络期末总复习——第四章 网络层
网络层要设计得尽量简单，向其上层只提供简单灵活的、无连接的、尽最大努力交付的数据报服务。进程之间通信的可靠性由运输层负责。与网际协议 IPv4 配套的 3 个协议：1.地址解析协议 ARP (Address Resolution Protocol)2.网际控制报文协议 ICMP (Internet Control Message Protocol)3.网际组管理协议 IGMP (Internet Group Management Protocol)如何将异构的网络互相连接起来？可以通过使用中间设备，
2022-06-16 23:25:10
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原创 计算机网络期末总复习——第三章 数据链路层
链路是从一个结点到相邻结点的一段物理线路，数据链路则是在链路的基础上增加了一些必要的硬件（如网络适配器）和软件（如协议的实现）。数据链路层是在物理层和网际层之间的协议，提供相邻结点的可靠数据传输数据链路层协议数据单元：帧使用一对一的点对点通信方式使用一对多的广播通信方式。必须使用专用的共享信道协议来协调这些主机的数据发送。封装成帧 (framing)：在一段数据的前后分别添加首部和尾部，构成一个帧。首部和尾部的一个重要作用就是进行帧定界（即确定帧的界限）最大传送单元 MTU (Maximum T
2022-06-09 22:28:14
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原创 计算机网络期末总复习——第二章 物理层
物理层考虑的是怎样才能在连接各种计算机的传输媒体上传输数据比特流，而不是指具体的传输媒体。作用：尽可能屏蔽掉不同传输媒体和通信手段的差异。
2022-06-09 12:38:25
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原创 计算机网络期末总复习——第一章 概述
计算机网络是指将=地理位置不同的具有独立功能的多台计算机及其外部设备，通过通信线路连接起来，在网络操作系统，网络管理软件及网络通信协议的管理和协调下，实现资源共享和信息传递的计算机系统边缘部分： 由所有连接在互联网上的主机组成，由用户直接使用，用来进行通信（传送数据、音频或视频）和资源共享。核心部分：由大量网络和连接这些网络的路由器组成，为边缘部分提供服务（提供连通性和交换）。...
2022-06-09 12:37:34
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原创 【python计算机视觉】相机标定
1.什么是相机标定2.相机标定数学坐标分析3.镜头畸变对成像的影响4.相机标定常用方法1. 传统相机标定法2.主动视觉相机标定法3. 相机自标定法5.基于Opencv相机标定实现6.总结1.什么是相机标定所谓的相机标定就是将外界世界的坐标信息转化为计算机（自带相机/摄像头）可以理解的“距离”，将世界坐标系转换到相机坐标系。我们可以理解为从一个坐标系转换到另一个坐标系所需要的转换关系就是相机标定。简单地说：A=F(B)，其中F()就是相机标定要做的工作。 通俗地讲，例如：我和你在世界坐标系（平常我们所说.
2022-05-22 20:37:52
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原创 【计算机视觉】图片拼接
一、图像拼接介绍图像拼接技术就是将数张有重叠部分的图像（可能是不同时间、不同视角或者不同传感器获得的）拼成一幅无缝的全景图或高分辨率图像的技术。图像拼接在医学成像、计算机视觉、卫星数据、军事目标自动识别等领域具有重要意义。图像拼接的输出是两个输入图像的并集。图像配准（image alignment）和图像融合是图像拼接的两个关键技术。图像配准是图像融合的基础,而且图像配准算法的计算量一般非常大,因此图像拼接技术的发展很大程度上取决于图像配准技术的创新。早期的图像配准技术主要采用点匹配法,这类方法速度慢、
2022-04-13 20:48:45
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原创 【计算机视觉】Harris-SIFT特征点检测
一、Harris角点算法Harris算法原理基本思想：如果像素周围显示存在多于一个方向的边，就认为该点为兴趣点，也称改点为角点。Harris角点检测器可以给出图像中检测到兴趣点，但它并没有提供在图像间对兴趣点进行比较的方法，我们需要在每个角点添加描述子，以及对这些描述子进行比较，在图像中搜索有价值的特征点时，使用角点是一种不错的方法。 角点是很容易在图像中定位的局部特征， 并且大量存在于人造物体中（例如墙壁、 门、 窗户、 桌子等产生的角点）。 角点的价值在于它是两条边缘线的接合点， 是一种二维特征，
2022-04-08 16:38:20
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原创 【python计算机视觉】图像的直方图，高斯滤波处理
直方图直方图基本原理什么是直方图呢 ？通过直方图我们可以对整幅图像的灰度分布有一个整体的了解。直方图的 x 轴是灰度值（ 0 到 255）， y 轴是图片中具有同一个灰度值的像素点的数目。关于直方图的重要函数解释cv2.calcHist () 可以帮助我们统计一幅图像的直方图。cv2.calcHist(images; channels; mask; histSize; ranges[; hist[; accumulate]])images: 原图像（图像格式为 uint8 或 float32）
2022-03-10 12:08:55
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原创 数字图像处理课程设计（基于matlab的Hough变换检测图像边缘提取，包含完整代码）
数字图像处理课程设计，基于matlab appdesigner设计的Hough变换检测的图像边缘提取小程序
2022-01-12 17:56:47
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原创 机器学习期末总复习详解
机器学习实战第一章 人工智能引擎机器学习与人工智能，深度学习的关系：进行机器学习的步骤机器学习算法的分类第二章 模型评估经验误差与过拟合评估方法性能度量第三章 k邻近算法KNN算法流程时间复杂度kd树k邻近算法优缺点第四章 决策树决策树算法流程划分选择信息增益ID3增益率C4.5基尼指数CART剪枝处理剪枝的基本策略预剪枝后剪枝第五章 朴素贝叶斯算法贝叶斯公式拉普拉斯修正第六章 逻辑斯蒂回归logistic回归:分类问题第七章 支持向量机最大间隔与分类拉格朗日乘子与对偶问题第一章 人工智能引擎机器学习与
2022-01-04 14:58:38
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原创 数字图像处理(冈萨雷斯版)期末总复习
第一章 绪论什么叫图像？什么叫数字图像？什么叫像素？什么叫数字图像处理？数字图像的数学本质？数字图像的物理本质？灰度图像和彩色图像的存储量计算方法？彩色图像转灰度图像的方法？简述采样定理第二章 灰度变换与空间滤波三级目录第一章 绪论什么叫图像？什么叫数字图像？什么叫像素？ 图像是指景物在某种介质上再现的视觉信息。图像是具有特定信息的某种集合体，本质上图像可以认为是数据的集合。 一幅图像可以定义为一个二维函数f(x,y),其中x,y是空间坐标，而f在任意坐标(x,y)处的幅度称为图像在该点的灰度.
2021-12-27 16:10:45
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原创 【机器学习】SVM支持向量机（详解）
什么是SVM最大间隔与分类对偶问题1.等式约束2.不等式约束的KKT条件3.KKTSMO高效优化算法编程求解线性SVM通过SMO-SVM实现对鸢尾花数据集的二分类总结什么是SVMSVM（全称Support Vector Machine）中文名支持向量机。SVM是一种监督机器学习算法，是一种二分类模型，它的目的是寻找一个超平面来对样本进行分割，分割的原则是间隔最大化，最终转化为一个凸二次规划问题来求解。可用于分类或回归挑战。然而，它主要用于分类问题。最大间隔与分类如果一个线性函数能够将样本分开，称这.
2021-12-24 18:11:22
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原创 【C++】基于opencv的数字图像处理系统（附源码）
这是基于opencv以及调用某位大佬cvui的库进行创作的图形化界面数字图像处理系统，该系统能对图像进行五种增强操作处理，分别是灰度图像log变换增强，彩色图像log变换增强，拉普拉斯算子增强，图像的反转以及图像的饱和度增强。完整代码在页尾，自取。话不多说，上截图源码地址:github(image-processing-System)温馨提示：使用此代码前请先下载cvui库：cvui...
2021-12-12 18:31:55
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原创 2020国赛能力挑战赛java试题3-1
题目描述在一个由小写英文字母(a-z)组成的字符串中，查找最长子串，其头尾字母相同，且中间不包含该头尾字母，并输出最左边的该类子串。输入说明1行，为待处理字串(长度≤200)。输出说明一行，为满足条件的子串输入样例adfasjdoiasldhlfa输出样例fasjdoiasldhlf解题思路首先将字符串转化为字符数组，然后通过选择排序进行字符匹配，当匹配到一样的字符时便跳出第二层循环，并记录当前字符串的长度与起始点，以此类推逐渐找到最大值。代码import java.uti
2021-12-08 23:59:35
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原创 【C++】STL应用（详解）
（一）、 泛型程序与STL1.泛型程序设计的基本概念2.STL简介（一）、 泛型程序与STL1.泛型程序设计的基本概念 首先先了解一下什么是泛型程序。所谓的泛型程序设计就是编写不依赖与具体数据类型的数据。C++中，模板是泛型程序设计的主要工具。泛型程序设计的主要思想是将算法从特定的数据结构中抽象出来，使算法成为通用的、可以作用于各种不同的数据结构。2.STL简介 标准模板库（Standard Template Library，STL）是面向对象程序设计与泛型程序设计思想相结合的一个良好典范。.
2021-11-26 16:33:47
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原创 【web前端】JavaScript DOM元素(节点的创建appendChild()，删除removeChild()，修改replaceChild())
创建新的 HTML 元素 (节点) - appendChild()实例：<!DOCTYPE html><html> <head> <meta charset="utf-8" /> <title></title> </head> <body> <div id="div1"> <p id="demo">原始节点</p> <button id="
2021-11-23 13:09:42
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原创 【机器学习实战】Logistic回归实战（详解）
（一）、什么是Logistic回归（二）、基于Logistic回归和Sigmoid函数的分类1.Sigmoid函数2.Logistic回归的优缺点3.logistic回归的一般过程（三）、梯度上升最优算法python实现1.梯度上升法的基本思想2.普通梯度上升算法实现3.随机梯度上升算法实现3.随机梯度算法运行测试（四）、Logistic实战之预测病马死亡率1.数据收集2.分析数据3.训练算法（一）、什么是Logistic回归 Logistic回归（logistic regression）是统计学习.
2021-11-21 11:55:50
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原创 【C++】模板(简单详细）
C++模板一、模板1.为什么要使用模板？2.模板定义：3.模板分类：4.使用模板目的：二、函数模板1.什么是函数模板：2.函数模板的定义形式：3.一般模板函数用法（compare)4.特化模板函数用法三、类模板1.什么是类模板：2.类模板的定义形式：一、模板1.为什么要使用模板？ C++最重要的特性之一就是代码重用，为了实现代码重用，代码必须具有通用性。通用代码需要不受数据类型的影响，并且可以自动适应数据类型的变化。这种程序设计类型称为参数化程序设计。 因此C++就有了“模板”这一名词，模板是C
2021-11-16 23:21:37
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原创 【机器学习实战】朴素贝叶斯应用之垃圾邮件过滤
1.什么是朴素贝叶斯2.贝叶斯公式3.朴素贝叶斯常用的三个模型4.朴素贝叶斯实现垃圾邮件过滤的步骤5.垃圾邮件过滤实验：（一）、准备收集好的数据集，并下载到本地文件夹（二）、朴素贝叶斯分类器训练函数（三）、朴素贝叶斯分类器训分类函数（四）、测试朴素贝叶斯分类器，使用朴素贝叶斯进行交叉验证（五）测试结果截图5.总结1.什么是朴素贝叶斯 NaïveBayes算法，又叫朴素贝叶斯算法。 朴素：特征条件独立； 贝叶斯：基于贝叶斯定理。属于监督学习的生成模型，实现简单，没有迭代，并有坚实的数学理论（即.
2021-11-14 12:16:21
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原创 【HTML】秒懂内联元素和块级元素的区别
内联元素和块级元素1.内联元素（inline）（一）内联元素的概念（二）内联元素的特性（三）HTML标签中常见的内联元素2.块级元素（block）（一）块级元素的概念（二）块级元素的特性（三）HTML标签中常见的块级元素1.内联元素（inline）（一）内联元素的概念内联元素(html规范中的概念)英文:inline element，其中文叫法有多种，如:内联元素、内嵌元素、行内元素、直进式元素等。基本上没有统一的翻译。另外提到内联元素，通常会涉及到的属性是display:inline;这个属性能够修
2021-11-01 16:51:22
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原创 【C++】面向对象(多态）
C++面向对象编程 多态一、什么是多态？1.多态的概念一、什么是多态？1.多态的概念（1）根据实际的对象类型决定函数调用的具体目标；（2）同样的调用语句在实际运行时有多种不同的表现形态体现，这就是多态，同一语句具有多种形态...
2021-10-30 18:57:42
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原创 【懒人必备】学前端必须知道的网站1（各种炫酷颜色CSS代码）
网站如下图，通过copy css即可获取图中的颜色代码网址https://webgradients.com/
2021-10-28 16:21:01
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原创 【C++】面向对象(封装,继承)
C++面向对象编程一、 面向对象编程中的一些重要名词解释：1.类：①是一组具有相同属性和行为的对象的抽象。②类不是一个实体的存在，例如人类这个类别，学生不是一个实体的存在，而学生中的的姓名，性别，年龄，学号………才是这个类别中的实体，学生并不是。类只是一个模子,确定对象将会有的特征(属性)和行为(方法);③类是面向对象程序设计方法的核心，利用类可以实现对数据的封装和隐藏。④在面向对象程序设计中，程序模块是由类构成的。类是对逻辑上相关的函数与数据的封装，它是对问题的抽象描述2.封装：①是面向对
2021-10-28 15:19:57
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原创 【机器学习】通过ID3,C4.5,CART算法构建决策树
决策树（一）、决策树的简介（二）、构造决策树的三种构造方法1.基于信息增益生成决策树（ID3算法）2.基于信息增益率生成决策树（C4.5算法）3.基于基尼指数生成决策树（CART算法）总结（一）、决策树的简介决策树(decision tree)是一种基本的分类与回归方法。决策树模型呈树形结构，在分类问题中，表示基于特征对实例进行分类的过程。它可以认为是if-then规则的集合，也可以认为是定义在特征空间与类空间上的条件概率分布。其主要优点是模型具有可读性，分类速度快。学习时，利用训练数据，根据损失函数最
2021-10-27 22:25:15
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原创 【机器学习实战】KNN算法的两个经典例子(电影类型判断，约会网站的改进)
KNN算法的两个常用实际例子一、使用K-邻近算法来对电影的类型进行判断1.实验思路：2.代码实现：3.运行截图：4.完整代码展示：二、在约会网站上使用KNN算法1.实验思路及代码实现：（一）准备数据：从文本文件中解析数据（二）分析数据：使用Matplotlib创建散点图（三）准备数据：归一化数值（四）测试算法：作为完整程序验证分类器（五）使用算法：构建完整可用系统一、使用K-邻近算法来对电影的类型进行判断1.实验思路：通过电影场景里面的打斗镜头次数与接吻镜头次数的比较然后根据KNN算法来进行判断该电影
2021-10-10 19:02:48
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原创 【C++】CMatrix类的构造与创建
一、CMatrix类的代码实现CMatrix.cpp#include "CMatrix.h"#include <fstream>#include <assert.h>#include<string.h>CMatrix::CMatrix() : m_nRow(0), m_nCol(0), m_pData(0) // c++里初始化方式相当于括号内{ /*m_nRow = 0; m_nCol = 0; m_pData = 0;*/}CMatrix::C
2021-10-09 15:51:31
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原创 python【机器学习实战】K-邻近算法(KNN)
什么是K-邻近算法？K-邻近算法(k-NearestNeighbor)简称KNN，是分类算法中的一种。KNN通过计算新数据与历史样本数据中不同类别数据点间的距离对新数据进行分类。简单来说就是通过与新数据点最邻近的K个数据点来对新数据进行分类和预测。K-邻近分类算法是数据挖掘（classification）技术中最简单的算法之一，其指导思想是”近朱者赤，近墨者黑“，即由你的邻居来推断出你的类别。k-邻近算法工作原理存在一个样本数据集合，也称作训练样本集，并且样本集合每个数据都存在标签，即我们知道样本集中
2021-10-03 18:37:19
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原创 在eclipse中通过JDBC接口实现Java程序连接MYSQL并实现增删改查（上）
方法一 通过statement对象进行操作首先先把准备工作做一下， 新建连接建立好数据库并导入相关数据然后就可以开始建立连接了1.加载驱动，连接数据库Class.forName("com.mysql.jdbc.Driver")//加载驱动Connection conn = DriverManager.getConnection("jdbc:mysql://localhost:3306/test","root", "123456");//获取连接对象，test为所创建的数据库名称，root为自己
2021-07-23 15:57:33
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原创 解决eclipse打开tomcat服务器8080端口被占用问题
解决eclipse打开tomcat服务器8080端口被占用问题错误提示如下：Several ports (8005, 8080, 8009) required by Tomcat v9.0 Server at localhost are already in use. The server may already be running in another process, or a system process may be using the port. To start this server y
2021-07-23 14:14:55
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数字图像处理课程设计（基于matlab的Hough变换检测图像边缘提取）
2022-01-12
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