<?xml version="1.0" encoding="utf-8" ?><rss version="2.0"><channel><title><![CDATA[zht678的博客]]></title><description><![CDATA[]]></description><link>https://blog.youkuaiyun.com/zht678</link><language>zh-cn</language><generator>https://blog.youkuaiyun.com/</generator><copyright><![CDATA[Copyright &copy; zht678]]></copyright><item><title><![CDATA[Hadoop-3.3.6 HA集群搭建笔记]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/zht678/article/details/148228865</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/zht678/article/details/148228865</guid><author>zht678</author><pubDate>Tue, 27 May 2025 13:58:26 +0800</pubDate><description><![CDATA[本文详细记录了Hadoop-3.3.6高可用(HA)集群的搭建过程。集群包含5个节点，采用主备NameNode架构，结合ZooKeeper实现故障转移。文章首先介绍了节点功能分配方案，然后从服务器配置开始，涵盖主机名修改、防火墙关闭、用户创建、SSH免密登录等基础设置。接着详细说明了JDK、ZooKeeper集群的安装与配置方法，包括myid文件创建和节点角色确认。整个搭建过程步骤清晰，为构建稳定可靠的大数据处理平台提供了完整的技术指导。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[OpenCV车牌识别（C++）]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/zht678/article/details/148008349</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/zht678/article/details/148008349</guid><author>zht678</author><pubDate>Tue, 20 May 2025 00:23:38 +0800</pubDate><description><![CDATA[本文介绍了基于OpenCV的车牌识别技术，重点讲解了车牌定位与字符分割的预处理步骤。通过图像缩放、灰度转换、高斯模糊、Gamma校正等操作增强车牌区域特征，去除背景干扰。接着，使用顶帽变换、差分增强、二值化、边缘检测等方法进一步提取车牌区域。最后，通过形态学闭运算和开运算增强车牌轮廓连通性，便于后续轮廓检测与定位。车牌定位部分则通过轮廓提取、形状筛选、面积占比和纹理判断等多维度条件，筛选出可能为车牌的矩形区域，并按宽高比排序，最终输出候选车牌位置。整个流程通过C++代码实现，为车牌识别提供了基础处理方案。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[MinGW64编译OpenCV]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/zht678/article/details/147940980</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/zht678/article/details/147940980</guid><author>zht678</author><pubDate>Wed, 14 May 2025 15:20:43 +0800</pubDate><description><![CDATA[打开cmd键入，输出下图所示表示配置成功。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[CUDA入门]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/zht678/article/details/147886809</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/zht678/article/details/147886809</guid><author>zht678</author><pubDate>Mon, 12 May 2025 05:12:35 +0800</pubDate><description><![CDATA[预计的性能影响取决于数据，对于更大的矩阵，影响会明显更小。一般来说，控制分支对大型输入数据集的边界条件检查的影响应该是不重要的，应该毫不犹豫地使用边界检查来确保完整的功能内核充满控制流结构这一事实并不意味着控制分支会大量发生。稍后我们将介绍一些自然会导致控制分支的算法模式。给定一个长度为nnn的数组x0x1xn−1x0​x1​xn−1​，和一个二元结合运算y0y1yn−1x0x0⊕x1x0⊕x1⊕⊕xn−1y。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[分布式并行计算+MPI]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/zht678/article/details/147830749</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/zht678/article/details/147830749</guid><author>zht678</author><pubDate>Sat, 10 May 2025 16:49:21 +0800</pubDate><description><![CDATA[并行计算复习笔记]]></description><category></category></item></channel></rss>