无题

于 2010-09-10 23:19:00 发布
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若无缘，三千大千世界，百万菩提众生，为何与我笑颜独展，惟独与汝相见？

若有缘，待到灯花百结之后，三尺之雪，一夜白发，至此无语，却只 有灰烬，没有复燃？

无题：idetest
02-25
Create React App入门 该项目是通过。 可用脚本 在项目目录中，可以运行： npm start 有关更多信息，请参见有关的部分。 npm run eject 注意：这是单向操作。 eject ，您将无法返回！... 如果您对构建工具和配置选择...
无题　
05-18 334
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...
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
根据给定文件的信息，我们可以从中提炼出多个相关的知识点，包括对李商隐及其作品《无题》的深入分析。下面将详细展开这些知识点。 ### 一、李商隐及其诗歌创作背景 李商隐（约813-约858），唐代著名诗人，与杜牧...
【《无题》,阅读训练题及答案】无题阅读题答案.docx
11-13
在探究生命的意义与本质时，人们常常会迷失于纷繁复杂的思绪与情绪之中，如同林清玄在其著作《无题》中所述，他与禅师的对话揭示了人生简化的真谛：饥饿时吃饭，困倦时睡眠。然而，这一简单的行为背后，隐藏着深刻的...
【《无题,席慕容》阅读及答案】 无题席慕容阅读答案.docx
11-13
【《无题,席慕容》阅读及答案】这篇文章主要探讨的是不同代际间的乡愁情感。席慕容在文章中描述了自己对故乡的深深眷恋，而她的孩子们却并未受到同样的“血脉”包袱影响，他们对母亲的乡愁持有一种理解和宽容的态度...
《无题》李商隐 赏析和答案.pdf
10-31
《无题》是唐代著名诗人李商隐的代表作品之一，此诗以无题为名，却蕴含着深邃的情感和丰富的艺术手法，成为中国古典文学中广为传颂的佳作。李商隐用其独特的文学才华，将个人的情感体验转化为普遍的情感共鸣，使得...
springboot企业合同管理系统设计与实现 _毕业论文和ppt答辩稿.zip
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记单词应用demo，以此为基础可以改正成其他新型单词记忆APP
08-17
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基于Master-Worker进程模型调度系统，Python3实现
08-17
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【嵌入式系统】基于RISC-V架构的EAM2011芯片开发与应用：高性能实时控制解决方案设计及代码实现奕斯伟计算（含详细代码及解释）
08-17
内容概要：本文介绍了奕斯伟科技集团基于RISC-V架构开发的EAM2011芯片及其应用研究。EAM2011是一款高性能实时控制芯片，支持160MHz主频和AI算法，符合汽车电子AEC-Q100 Grade 2和ASIL-B安全标准。文章详细描述了芯片的关键特性、配套软件开发套件（SDK）和集成开发环境（IDE），以及基于该芯片的ESWINEBP3901开发板的硬件资源和接口配置。文中提供了详细的代码示例，涵盖时钟配置、GPIO控制、ADC采样、CAN通信、PWM输出及RTOS任务创建等功能实现。此外，还介绍了硬件申领流程、技术资料获取渠道及开发建议，帮助开发者高效启动基于EAM2011芯片的开发工作。 适合人群：具备嵌入式系统开发经验的研发人员，特别是对RISC-V架构感兴趣的工程师和技术爱好者。 使用场景及目标：①了解EAM2011芯片的特性和应用场景，如智能汽车、智能家居和工业控制；②掌握基于EAM2011芯片的开发板和芯片的硬件资源和接口配置；③学习如何实现基本的外设驱动，如GPIO、ADC、CAN、PWM等；④通过RTOS任务创建示例，理解多任务处理和实时系统的实现。 其他说明：开发者可以根据实际需求扩展这些基础功能。建议优先掌握《EAM2011参考手册》中的关键外设寄存器配置方法，这对底层驱动开发至关重要。同时，注意硬件申领的时效性和替代方案，确保开发工作的顺利进行。
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内容概要：本文详细介绍了如何在C#应用程序中通过海康威视的SDK实现视频回放与检索功能。文章首先概述了海康威视SDK的功能及其提供的关键接口，如NET_DVR_FindFile、NET_DVR_PlayBackByTime、NET_DVR_StopPlayBack和NET_DVR_PlayBackControl。接着，通过具体代码示例展示了SDK初始化与设备登录、视频回放与检索操作、历史录像文件检索、视频回放启动与控制以及回放停止的完整流程。最后，针对常见的回放失败、视频卡顿、无法停止回放和时间格式问题提供了调试建议和解决方案，确保开发者能够顺利实现并调试视频回放功能。 适合人群：具有C#编程基础，从事安防监控系统开发的技术人员。 使用场景及目标：①帮助开发者在C#环境中集成海康威视设备的视频回放与检索功能；②解决视频回放过程中可能出现的问题，如回放失败、视频卡顿等，确保系统的稳定性和可靠性。 阅读建议：开发者应重点关注SDK接口的具体调用方式和参数设置，同时参考提供的调试建议，确保在实际项目中能够高效实现视频回放功能。此外，建议结合海康威视官方文档进一步深入理解各接口的详细功能和应用场景。
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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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