无题

于 2010-04-27 11:18:00 发布
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暮从琵琶行，山月随人归。

却顾所来径，苍苍横翠微。

相携及田家，童稚开荆扉。

绿竹入幽径，青萝拂行衣。

欢言得所憩，美酒聊共挥。

长歌吟松风，曲尽星河稀。

我醉君复乐，陶然共忘机。

tianyapiaoboke
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无题：idetest
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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...
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百度地图GPS导航软件压缩包
06-17
资源下载链接为： https://pan.quark.cn/s/5c50e6120579 在Android移动应用开发中，定位功能扮演着极为关键的角色，尤其是在提供导航、本地搜索等服务时，它能够帮助应用获取用户的位置信息。以“baiduGPS.rar”为例，这是一个基于百度地图API实现定位功能的示例项目，旨在展示如何在Android应用中集成百度地图的GPS定位服务。以下是对该技术的详细阐述。 百度地图API简介 百度地图API是由百度提供的一系列开放接口，开发者可以利用这些接口将百度地图的功能集成到自己的应用中，涵盖地图展示、定位、路径规划等多个方面。借助它，开发者能够开发出满足不同业务需求的定制化地图应用。 Android定位方式 Android系统支持多种定位方式，包括GPS（全球定位系统）和网络定位（通过Wi-Fi及移动网络）。开发者可以根据应用的具体需求选择合适的定位方法。在本示例中，主要采用GPS实现高精度定位。 权限声明 在Android应用中使用定位功能前，必须在Manifest.xml文件中声明相关权限。例如，添加<uses-permission android:name="android.permission.ACCESS_FINE_LOCATION" />，以获取用户的精确位置信息。 百度地图SDK初始化 集成百度地图API时，需要在应用启动时初始化地图SDK。通常在Application类或Activity的onCreate()方法中调用BMapManager.init()，并设置回调监听器以处理初始化结果。 MapView的创建 在布局文件中添加MapView组件，它是地图显示的基础。通过设置其属性（如mapType、zoomLevel等），可以控制地图的显示效果。 定位服务的管理 使用百度地图API的LocationClient类来管理定位服务
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基于QT5与Qt Creator的多功能计算器界面设计
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opencv无题识别
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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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