HALCON中存在两类基本变量:图像变量(iconic data)和控制变量(control data),其中图像变量包括image, region和XLD contours,控制变量包括integers, strings, handles等. 详细内容可参照quick_guide文档2.1.2节 Parameters and Data Structures,该文档在安装目录下的doc\pdf文件夹中. HALCON算子中的四种参数被三个冒号依次隔开:图像输入参数,图像输出参数,控制输入参数,控…

Chapter 1 :Classification 1.1 Gaussian-Mixture-Models 1.add_sample_class_gmm 功能:把一个训练样本添加到一个高斯混合模型的训练数据上. 2.classify_class_gmm 功能:通过一个高斯混合模型来计算一个特征向量的类. 3. clear_all_class_gmm 功能:清除所有高斯混合模型. 4. clear_class_gmm 功能:清除一个高斯混合模型. 5. clear_samples_class_gm…

Chapter 1 :Classification 1.1 Gaussian-Mixture-Models 1.add_sample_class_gmm 功能:把一个训练样本添加到一个高斯混合模型的训练数据上. 2.classify_class_gmm 功能:通过一个高斯混合模型来计算一个特征向量的类. 3. clear_all_class_gmm   功能:清除所有高斯混合模型. 4. clear_class_gmm   功能:清除一个高斯混合模型. 5. clear_samples_clas…

刚学Struts2 时 大家可能遇到过很多问题,这里我讲一下Action 接收参数的三种方法,我曾经在这上面摔过一回.所以要警醒一下自己..... 第一种:Action里声明属性,样例:accountName,password,message,并且要写get(),set() 方法.. public class MessageAction extends ActionSupport { // 接受客户端两个文本框的值 private String accountName; private Stri…

CNN中减少网络的参数的三个思想: 1) 局部连接(Local Connectivity) 2) 权值共享(Shared Weights) 3) 池化(Pooling) 局部连接 局部连接是相对于全连接来说的.全连接示意图如下: 比如说,输入图像为1000*1000大小,即输入层有1000*1000=10^6维,若隐含层与输入层的数目一样,也有10^6个,则输入层到隐含层的全连接参数个数为10^6 * 10^6=10^12,数目非常之大,基本很难训练. 一般认为人对外界的认知是从局部到全局的,而…

转载请标明出处:https://www.cnblogs.com/tangZH/p/7074853.html  很多人都用过LayoutInflater(布局填充器) 对于我来说通常使用下面两种:LayoutInflater.from(context).inflate(R.layout.recycle_foot_item,null);LayoutInflater.from(context).inflate(R.layout.recycle_foot_item,parent,false); 那么两个…

JVM实用参数(三)打印所有XX参数及值 原文地址:https://blog.codecentric.de/en/2012/07/useful-jvm-flags-part-3-printing-all-xx-flags-and-their-values/ 译者:李洪柱     校对:方腾飞 本篇文章基于Java 6(update 21oder 21之后)版本, HotSpot JVM 提供给了两个新的参数,在JVM启动后,在命令行中可以输出所有XX参数和值. -XX:+PrintFlagsFi…

都是以前的笔记了,有时间就整理出来了,SpringBoot接收前端参数的三种方法,首先第一种代码: @RestController public class ControllerTest { //访问路径:http://localhost:8080/hello/5 @GetMapping(value = "/hello/{id}") public String hello(@PathVariable("id") Integer id){ return "I…

原文链接:命令行运行Python脚本时传入参数的三种方式(原文的几处错误在此已纠正) 如果在运行python脚本时需要传入一些参数,例如gpus与batch_size,可以使用如下三种方式. python script.py ,, python script.py -gpus=,, --batch-size= python script.py -gpus=,, --batch_size= 这三种格式对应不同的参数解析方式,分别为sys.argv, argparse, tf.app.run, 前两…

[转载]torch参数:torch.backends.cudnn.benchmark的意义 来源:https://zhuanlan.zhihu.com/p/73711222 完整版请看原文,这里只截取一部分结论性的东西: 设置 torch.backends.cudnn.benchmark=True 将会让程序在开始时花费一点额外时间,为整个网络的每个卷积层搜索最适合它的卷积实现算法,进而实现网络的加速.适用场景是网络结构固定(不是动态变化的),网络的输入形状(包括 batch size,图片大小…