标签(空格分隔):数字图像处理 opencv 当我们用特定软件打开一张图片或者更改某些位图的格式为txt时,就会发现图像的本质不过就是一堆数据罢了. 采样 我们可以用相机采样到一幅二维图像,图像的分辨率(精细程度)取决于你的相机的像素. (ps:采样有各种理论,当然你也可以简单认为是小孔成像.负责采样的不仅仅是可见光,我们平时做的X光片,哈勃望远镜等采集的就不是可见光) 当然也有三维扫描仪,可以采样到三维图像: 图为:3Dsystem Sense 3D手持扫描仪 如果要谈采样理论貌似是图形学的范…

<OOC>笔记(0)——为何要看这本书 <OOC>全名是<Object-oriented Programming with ANSI-C>,作者Axel-Tobias Schreiner写于1993年10月.全书221页,步步为营地讲述了作者用C来实现封装.继承.多态.异常处理和自动化工具的过程. 为何要看这本书 这本书吸引我的理由如下: 我也研究过OOC的问题,想和作者对比对比,取长补短. 学习C实现异常处理try{}catch()finally{}的方法. 学习C语…

梁国辉获Yes评分表系统3.0计算机软件著作权 Liang Guohui won the Yes score system 3 computer software copyright 登记证书如下 Registration certificate is as follows:…

​ 0 序篇 2015年11月,Google正式发布了Tensorflow的白皮书并开源TensorFlow 0.1 版本. 2017年02月,Tensorflow正式发布了1.0.0版本,同时也标志着稳定版的诞生. 2019年10月,TensorFlow在经历七个多月(2019年3月1日-2019年10月1日)的 2.0 Alpha 版本的更新迭代后发布 2.0 正式版. 2.0 正式版官方介绍视频 https://v.qq.com/x/page/b3003v2g8dq.html 虽然 2.0…

本文字数:3825字 预计阅读时间:20分钟 导读 http2.0是一种安全高效的下一代http传输协议.安全是因为http2.0建立在https协议的基础上,高效是因为它是通过二进制分帧来进行数据传输.正因为这些特性,http2.0协议也在被越来越多的网站支持.据统计,截止至2018年8月,已经有27.9%的网站支持http2.0. 本文将从概述.原理.实战及检测等方面来详细介绍http2.0,希望能够加深你的理解. 什么是http2.0协议? 在http2.0官网①的描述是: http/2…

---------------------------opencv1.exe - 系统错误---------------------------无法启动此程序,因为计算机中丢失 opencv_world310d.dll.尝试重新安装该程序以解决此问题. ---------------------------确定   --------------------------- 复制目录:D:\OpenCV3\opencv\build\x64\vc14\bin 3个dll文件到:C:\Windows\S…

1.创建项目后环境配置: 附加文件夹:加入 $(EngineRoot) $(EngineRoot)cocos $(EngineRoot)cocos\editor-support $(EngineRoot)build\Debug.win32 ..\proj.win32 通用属性加入 (先从 cocos2d-x-3.0rc0 中 extensions   cocos\editor-support   cocos\ui 加入进去) libcocosstudio libExtensions libGUI…

一:CPU架构 精简指令集CPU:SPARC系列.PowerPC系列.ARM系列.其中,ARM CPU广泛应用于手机.PDA.导航系统等设备. 复杂指令集CPU:x86架构的CPU,大量用于个人电脑,又分为x86_32位.x86_64位.(32.64的区别在于一次读取多少位数据) 二:超线程 CPU的超线程是指:可以将寄存器分成两组,轮流竞争一个CPU,造成“两个核心”的假象,从而4核CPU都可以达到8核的假象.…

http://product.dangdang.com/25207334.html 内容 简 介 本书总的指导思想是在掌握深度学习的基本知识和特性的基础上,培养使用TensorFlow进行实际编程以解决图像处理相关问题的能力.全书力求深入浅出,通过通俗易懂的语言和详细的程序分析,介绍TensorFlow的基本用法.高级模型设计和对应的程序编写. 本书共22章,内容包括Python类库的安装和使用.TensorFlow基本数据结构和使用.TensorFlow数据集的创建与读取.人工神经网络.反馈神…

众所周知,如果你想研究Deep Learning,那么比较常用的配置是Linux+GPU,不过现在很多非计算机专业的同学有时也会想采用Deep Learning方法来完成一些工作,那么Linux+GPU的环境就有可能会给他们带来一定困扰,我写这篇文章就是为了让这些同学可以不用去装Linux系统,不用去涉及GPU,就可以基于Caffe框架跑出一个简单的神经网络. CNN基础知识:https://zhuanlan.zhihu.com/p/22038289?refer=intelligentunit(…