朱利亚集合是一个在复平面上形成分形的点的集合.以法国数学家加斯顿·朱利亚(Gaston Julia)的名字命名. 朱利亚集合可以由下式进行反复迭代得到: 对于固定的复数c,取某一z值(如z = z0),可以得到序列 这一序列可能反散于无穷大或始终处于某一范围之内并收敛于某一值.我们将使其不扩散的z值的集合称为朱利亚集合. 以下使用OpenCV编码绘制Julia集图形: #include <Windows.h> #include<highgui/highgui.hpp> using

这个编程语言的新版本之所以受到整个人工智能界的关注,最主要的原因正是其将 C 语言的速度.Ruby 的灵活.Python 的通用性前所未有地结合在一起,支持并行处理,易于学习和使用,尤其适合科学和工程计算. 更早之前,在今年 TOIBE 8 月份编程语言排行榜上,Julia 已迅速攀升至第 50 名.根据 Julia 开发团队的说法,在七项基础算法的测试中,Julia 比 Python 快 20 倍,比 R 快 100 倍,比 Matlab 快 93 倍.也有越来越多的人相信,Julia 会成为

https://blog.csdn.net/jiake_yang/article/details/52589063 [OpenCV3.3]通过透视变换矫正变形图像 https://blog.csdn.net/rrrfff/article/details/77340641 OPENCV提供了输入图像直接进行hu矩匹配的函数,返回的是两个图像或轮廓之间hu矩的相似度: double cvMatchShapes(const void*object1,const void*object2,int met

Task是一个很好用的多任务处理类,并且通过Task可以对任务进行很好的控制. 下面将通过代码实现Redis集群在使用IServer.keys时通过多任务对多个服务器示例进行并行计算,并对返回key做汇总计算. 对于主从双服务器的redis使用keys可以很方便的取到所提供的正则匹配KEY集合,但在redis集群中每次只能获取一个redis实例匹配keys,如果先去遍历所有服务器则会十分慢,并且容易出现超时计算,这时我们就用Task为每台Reids服务器做一个异步的Task等待最后一个处理完汇总

前言 手上一直都有一堆的学生主机,各种各样渠道途径拿来的机器. 一直管理里面都比较蛋疼,甚至也不太记得住它们在哪是什么IP,管理起来很是头疼. 有阵子空闲的时候想折腾了一下边缘计算集群方案. 希望能把它们管理起来,做一个通用的计算方案. 问过dalao,给我推荐k3s. K3s | 轻量级Kubernetes | 物联网及边缘计算K8S解决方案 | Rancher ​ www.rancher.cn 道理上是挺好的,不过.... 看到Rancher是又惊又喜啊. 17年在http://ruff.i

什么是边缘计算? 边缘计算,是指在靠近物或数据源头的一侧,采用网络.计算.存储.应用核心能力为一体的开放平台,就近提供最近端服务.其应用程序在边缘侧发起,产生更快的网络服务响应,满足行业在实时业务.应用智能.安全与隐私保护等方面的基本需求.边缘计算处于物理实体和工业连接之间,或处于物理实体的顶端.而云端计算,仍然可以访问边缘计算的历史数据. 边缘计算在具有低时延.高带宽.高可靠.海量连接. 异构汇聚和本地安全隐私保护等特点的应用场景,如智能交通.智慧城市.智慧工厂和智能家居等行业或领域,存在非常

前言 滑块拼图验证码的失败难度在于每次图片上缺口位置不一样,需识别图片上拼图的缺口位置,使用python的OpenCV库来识别到 环境准备 pip 安装 opencv-python pip installl opencv-python OpenCV(Open Source Computer Vision Library)是一个开源的计算机视觉库,提供了很多处理图片.视频的方法. OpenCV库提供了一个方法(matchTemplate()):从一张较大的图片中搜索一张较小图片,计算出这张大图上各

对于一个区域,怎么进一步针对区域内部特征进行处理呢 ? 首先,我们要提取出来内部的某些特征才能说话,下面提取一些简单的特征,话不多说见代码: 1.平均数及方差参数: Mat tempMean, tempStddv; double MEAN, STDDV;// mean and standard deviation of the flame region ]; //cout << "mean=" << m << endl; meanStdDev(fla

效果图: 代码: // FindGravity.cpp : 定义控制台应用程序的入口点. // #include "stdafx.h" #include <iostream> #include <string> #include "cv.h" #include "highgui.h" #include <opencv2/core/core.hpp> #include <opencv2/highgui/hi

//利用曲线逼近,计算逼近曲线的长度 //首先创建一个逼近曲线 vector<Point2f> approx; approxPolyDP(contours[i], approx, 2, true); arcLength(contours[i], false); double dstLength = arcLength(approx, true);

double Time = (double)cvGetTickCount();//  算法过程Time = (double)cvGetTickCount() - Time ; printf( "run time = %gms\n", Time /(cvGetTickFrequency()*1000) );//毫秒 printf( "run time = %gs\n", Time /(cvGetTickFrequency()*1000000) );//秒

我们在检测图像的边缘图时,有时需要检测出直线目标,hough变换检测出直线后怎么能更进一步的缩小区域呢?其中,可以根据距离来再做一判断,就涉及到了点与直线的距离问题. 点到直线距离代码如下: //=================================排除干扰直线============================================ // 根据中心点与直线的距离 排除干扰直线 // 点(x0,y0)到直线Ax+By+C=0的距离为d = (A*x0+B*y0+C)/s

1. 腾达,C8:3A:35开头的MAC有效~network路由,MAC有效~以及00B00C开头的MAC有效之外的请您自己发现算法..这里只公布三个MAC地址算法,其余也可以算~这里就不公布出来了.TP-link的路由也有一套自己的算法,这里大家动动脑算吧~MAC与pin之间确实存在一定的关系,大家多多研究,我想将来很快就会被和谐以及...废话了,公布算法一:腾达C8:3A:35:88:99:AA 那么8899AA转换为十进制就是此路由的PIN码 8899AA转换成十进制为8952234这就是

vector<vector<Point>> vec_point;vector<Vec4i> hireachy;findContours(img_canny1, vec_point, hireachy, RETR_TREE, CHAIN_APPROX_SIMPLE, Point(0, 0));//绘制轮廓img3 = Mat::zeros(img1.size(),CV_8UC1);float maxw = 0;float maxh = 0;double degree =

#coding:utf-8 #第一种方式 很慢很慢 自己写的如何计算均值 ''' import cv2 import os def access_pixels(frame): print(frame.shape) #shape内包含三个元素:按顺序为高.宽.通道数 height = frame.shape[0] weight = frame.shape[1] channels = frame.shape[2] value_b = 0 value_g = 0 value_r = 0 print("

蒙特卡洛方法实现计算圆周率的方法比较简单,其思想是假设我们向一个正方形的标靶上随机投掷飞镖,靶心在正中央,标靶的长和宽都是2 英尺.同时假设有一个圆与标靶内切.圆的半径是1英尺,面积是π平方英尺.如果击中点在标靶上是均匀分布的(我们总会击中正方形),那么飞镖击中圆的数量近似满足等式 飞镖落在圆内的次数/飞镖落在标靶内的总次数=π/4 因为环包含的面积与正方形面积的比值是π/4. 因为环所包含的面积与正方形面积的比值是π/4. 我们可以用这个公式和随机数产生器来估计π的值. 伪代码如下: numb

-----------------------------------------------------------------用pc构建DIY计算集群目录/构建计算集群|-- /0前言|-- /1理论----|-- /1.1并行计算----|-- /1.2历史----|-- /1.3MPI消息传递接口*----|-- /1.4并行算法*|-- /2结构----|-- /2.1节点*----|-- /2.2网络拓扑----|-- /2.3存储----|-- /2.4分类|-- /3操作系统和软

00][100].在创建方阵时,方阵的阶数N(N<100)由外部输入.然后用两层"for循环"来给方阵 p左上角 N×N个位置赋值.具体实现如下: /* * 定义矩阵阶数N */ int N; /* * 定义一个全局矩阵 */ int p[100][100]; /* * 用随机数生成矩阵 */ void create(){ int i,j; for(i=0;i<N;i++) { for(j=0;j<N;j++) { int a=rand()%15;//产生随机数,并赋

OpenCV 计算图像的直方图 计算图像的直方图是图像处理领域一个非经常见的基本操作. OpenCV 中提供了 calcHist 函数来计算图像直方图.只是这个函数说实话挺难用的,研究了好久才掌握了些主要的使用方法. calcHist 函数 C++ 的函数原型例如以下: void calcHist(const Mat* images, int nimages, const int* channels, InputArray mask, SparseMat& hist, int dims, con

以下CUDA sample是分别用C++和CUDA实现的绘制Julia集曲线,并对其中使用到的CUDA函数进行了解说,code参考了<GPU高性能编程CUDA实战>一书的第四章,各个文件内容如下: funset.cpp: #include "funset.hpp" #include <random> #include <iostream> #include <vector> #include <memory> #include