我是一个闲不住的人，刚搞完禁用WebQQ的IE BHO插件，又迷上了WOL，众所周知，要写一个WOL的利用程序必须先得到远程主机群的MAC地址数据库，那怎样去获取这个数据库呢？是在每一个远程主机上安装客户端？呵呵，我开始就是这样想的，但在后来的学习中，我发现自己真傻，人家Microsoft明明提供了一个SendARP的API，就这么一个API就可以不在远程主机安装客户端的情况下获取它的MAC地址，
2 动态电压和频率缩放 很多操作系统处于它们的工作负载时为变化的。因此有能力来减少或增加core性能来匹配期望core的负载。将core的时钟降低会减少动态功耗。 DVFS为节省功耗的技术：功耗与频率之间为线性关
0534 运算结果超过 32 位。 0535 该管道的另一方有一进程。 0536 等候进程打开管道的另一端。 0994 拒绝对扩展属性的访问。 0995 由于线程退出或应用程序的要求，I/O 操作异常终止。 0996 重叠的 I/O 事件不处于已标记状态。 0997 正在处理重叠的 I/O 操作。 0998 对内存位置的无效访问。 0999 执行页内操作出错。 1001 递归太深
引言深度学习目前已成为发展最快、最令人兴奋的机器学习领域之一，许多卓有建树的论文已经发表，而且已有很多高质量的开源深度学习框架可供使用。然而，论文通常非常简明扼要并假设读者已对深度学习有相当的理解，这使得初学者经常卡在一些概念的理解上，读论文似懂非懂，十分吃力。另一方面，即使有了简单易用的深度学习框架，如果对深度学习常见概念和基本思路不了解，面对现实任务时不知道如何设计、诊断、及调试网络，最终仍会
命令提示符 主提示符 【登入用户@主机名 工作目录】 辅助提示符 root：# 普通：$命令格式 命令字 【选项】 【参数】 选项：调节命令功能 -短格式（多个短格式选项可写一起） --长格式 参数：命令操作的对象，如文件，目录等。 ——————————————————————————————————————内部命令 与 外部命令 命令：用于实现某一类功能的指令或程序 命令的执行依赖于解释器程序
论文：Bag of Freebies for Training Object Detection Neural Networks 网上有很多对该论文的介绍，请自行百度：两幅图像相加后，结果已经不是一幅合理的图像了，这跟我们通常说的数据扩增完全不是一回事，为什么效果还会好？(x1,y1),(x2,y2),…,(xn,yn)(x1,y1),(x2,y2
什么是数据库管理系统？数据库管理系统(Database Management System)是一种操纵和管理数据库的大型软件，用于建立、使用和维护数据库，简称DBMS。数据库管理系统的特点是什么？1.数据结构化 2.数据的共享性高，冗余度低，易扩充 3.数据独立性高 4.数据由DBMS统一管理和控制数据库管理系统的主要功能是什么？1.数据定义 2.数据操作 3.数据库的运行管理 4.数据组织，存储
SEMI-SUPERVISED REGRESSION WITH GENERATIVE ADVERSARIAL NETWORKS FOR END TO END LEARNING IN AUTONOMOUS DRIVING半监督回归生成对抗神经网络用于自动驾驶的端到端学习挑战和贡献相关工作生成对抗网络算法实验数据集训练配置实验结果结论 半监督回归生成对抗神经网络用于自动驾驶的端到端学习AD（AUTO
只是我在学习坐标变换过程中记录的笔记，可能有理解错误或不到位之处。0.预备：齐次坐标在处理图像变换的过程中，需要使用齐次坐标。使用其次坐标可以方便地将空间的平移、缩放、旋转等用矩阵表示。齐次坐标(Homogeneous Coordinates)是一个用于投影几何的坐标系统。这里不对齐次坐标进行详细的解释，只使用这样一个概念来解决图像变换中的问题。如果一个点的坐标为(x,y,z)，则将其扩展到四维后
（1）问题的提出： 对于摄影师来说，一幅作品的好坏取决于拍摄 + 后期，随着计算机视频技术的飞速发 展，后期处理越发重要。然而对于一部视频的后期处理是非常复杂且专业和耗费资金设备及时间精力的事情。本文提出一种利用PHOTOSHOP、LIGHTROOM等顶级图像处理软件提取滤镜参数，实现高效实时渲染视频的方法，适用于视频图像提高清晰度，
工作簿中有多个Excel表格现需要把这4个表格合并到一个表格中，结果如下图所示。由于每个表格的 A列姓名顺序、个数均不相同，其他列内容也完全不一样，所以手工合并太麻烦。之前最常用的方法是：把每个表的姓名放在一个总表中，删除重复值，得到所有姓名在总表中设置公式，用Vlookup公式逐个从每个表中查找对应的值，再用IFerror函数把查找产生的错误值转换成空值。设置这么多Vlookup公式真的有些麻烦
一、前言视频摘要又称视频浓缩，是对视频内容的一个简单概括，先通过运动目标分析，提取运动目标，然后对各个目标的运动轨迹进行分析，将不同的目标拼接到一个共同的背景场景中，并将它们以某种方式进行组合。视频摘要在视频分析和基于内容的视频检索中扮演着重要角色。视频摘要主要运用在对长时间的监控视频的压缩上，它可以将不同时刻场景内目标的运动显示在同一时刻，这样大量减少了整个场景事件的时间跨度。一般的视频摘要的步
image类 图像可以是另一个image对象，或者是从 (bmp/pgm/ppm)文件读入的image对象。两个图像都必须是相同的尺寸和类型（灰度图/彩色图） 获取/设置像素点：通过image.get_pixel(x, y)方法来获取一个像素点的值。 对于灰度图: 返回(x,y)坐标的灰度值.对于彩色图: 返回(x,y)坐标的(r,g,b)的tuple.通过image.set_pixel(x, y
完成文档扫描校正后，接下来要进行字符识别。这里需要应用的工具是Tesseract OCR——Tesseract OCR 是一个开源的光学字符识别（OCR）引擎，它可以将图片中的文字转换为可编辑的文本格式。该项目由 Google 维护，是目前世界上最准确的开源 OCR 引擎之一。Tesseract OCR 支持多种编程语言调用，本项目的主要编程语言是 C/C++，同时提供了 Python 等语言的接
前言Transformer、目标检测、语义分割交流群欢迎关注公众号CV技术指南，专注于计算机视觉的技术总结、最新技术跟踪、经典论文解读、CV招聘信息。计算机视觉入门1v3辅导班 论文：https://arxiv.org/pdf/2301.11145.pdf论文出发点目前点云语义分割最先进的解决方案通常建立在自动编码器架构或完全卷积模型之上，其内部结构在很大程度上取决于任务和所处理
今天我来说一下怎么使用里面新增加的一项功能“操控变形”功能。这个功能还是很有作用的。 1、 首先我们用ps打开一张图片 2、 新建一个副本图层，并抠去背景色，如图所示： 3、 在副本图层单击 右键—转化为智能对象 4、 菜单栏“编辑”—“操控变形” 5、 人物图像的身体就会有网格出现 6、 工具上面我们可以通过选项改变网格的浓度程度，点越多，细节可以调整得更好 7、 调整好以后我们可以在网格上点击
1.相关链接代码下载地址：https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSeg2、简介PaddleSeg是百度基于自家的PaddlePaddle开发的端到端图像分割开发套件。包含多种主流的分割网络。PaddleSeg采用模块化的方式设计，可以通过配置文件方式进行模型组合，帮助开发者在不需要深入了解图像分割原理的情况，实现方便快捷的完成模型的训练与部署。3、优势（1）：
QML动态组件指的是按需分配，需要时我们就创建一个自定义组件，也就是所谓的对象延迟实例化，而不是在程序一开始就创建它，不需要时我们就把它销毁以节约内存，而不是传统意义上的隐藏或覆盖。我们可以使用Component与Loader，也可以使用JavaScript的形式来完成。先来介绍一下Component——progress属性，加载组件的过程，从0.0到1.0变化。status属性，加载组件的状态，
1. ODD （Operational Design Domain）一文详解自动驾驶的运行设计域（ODD)基本概念
自动驾驶需要在地球上各个国家地区都能正确工作。因此要求综合考虑各种不同类型的道路、道路标记、交通标志等，以及环境问题，如天气状况。确保自动驾驶汽车在其预定的运行环境中表现充分，是整个自动驾驶系统验证的关键部分。运营设计域ODD（Operational Design Domain
随着自动驾驶汽车和自动赛车越来越受欢迎，对更快、更准确的检测器的需求也越来越大。但对机器来说图像分辨率和计算资源的限制使得检测更小的物体成为一个真正具有挑战性的任务，也是一个开放的研究领域。本研究探索了如何对YOLOv5进行修改，以提高其在检测较小目标时的性能，并在自动赛车中进行了特殊应用。为了实现这一点，作者研究了替换模型的某些结构会如何影响性能和推理时间。在这一过程中在不同的尺度上提出一系列的
在计算机视觉中，为了从图像中提取空间物体的三维几何信息，必须建立图像中像点位置和空间物体表面点三维几何位置的互相对应关系。这种对应关系是由摄像系统成像的几何模型决定的。模型中的参数也就是摄像机的参数，一般的，利用摄像机进行二维或三维的扫描，必须先确定摄像机的参数，在大多数条件下这些参数必须通过实验与计算来确定，而确定这些参数的过程被称为摄像机的标定
相机
接下来就进入聊天界面了，我的界面效果如下几个图所示： 这其中包括两个点：仿微信按住说话功能，表情管理 第一个，按住说话 按钮的功能，通过重写Button完成， /** * 控制录音Button * 1、重写onTouchEvent；（changeState方法、wantToCancel方法、reset方法）； * 2、编写AudioDialogManage、并与该类AudioRecord
目标检测是深度学习的一个重要应用，就是在图片中要将里面的物体识别出来，并标出物体的位置，一般需要经过两个步骤：1、分类，识别物体是什么 2、定位，找出物体在哪里 除了对单个物体进行检测，还要能支持对多个物体进行检测，如下图所示： 这个问题并不是那么容易解决，由于物体的尺寸变化范围很大、摆放角度多变、姿态不定，而且物体有很多种类别，可以在图片中出现多种物体、
Model之间的【多对多】【一对多】【 一对一】的关系怎么设定，或者说数据表之间的【多对多】【一对多】【 一对一】的关系怎么设定；1、属性特性我们先讲一下这些字段或者叫属性，它们的属性怎么设定，比如说这个name这个属性，它在数据库中的字段类型是NVARCHAR(MAX)，而实际上它的长度应该有一定限制，比如要求长度不超过100，那可以使用DataAnnotations的attribute[Max
二维码生成和解析目录二维码生成和解析简介生成二维码其他样式二维码彩色二维码示例pyzbar解析二维码opencv识别解析二维码参考资料简介二维码（2-Dimensional Bar Code），是用某种特定的几何图形按一定规律在平面（二维方向上）分布的黑白相间的图形记录数据符号信息的。
它是指在一维条码的基础上扩展出另一维具有可读性的条码，使用黑白矩形图案表示二进制数据，被设备扫描后可获取其中所包
一个完整的项目构建过程通常包括清理、编译、测试、打包、集成测试、验证、部署等步骤，Maven从中抽取了一套完善的、易扩展的生命周期。Maven的生命周期是抽象的，其中的具体任务都交由插件来完成。1.生命周期Maven定义了三套生命周期：clean、default、site，每个生命周期都包含了一些阶段（phase）clean pre-clean:执行一些需要在clean之前
准确地说，视频是由一系列图像组成的动作序列，并且该序列中的每个图像都将在要显示的动作序列的时间轴中接替前一个图像。 这些静止图像称为视频帧。每个视频帧之间的时间差越小，刷新率就越高，并且视频中的运动表现得越自然。现代视频编码将这些帧分为三类
iImage source: Wikimedia commons
I-frame 信息帧信息帧用帧内压缩，用
机器学习函数关于机器学习的函数，很多在OpenCV的中文官网上有解释，这里不再重复贴出 CvSeq内存管理函数简要说明(1)CreatSeq功能:函数cvCreatSeq创建一序列并返回指向该序列的指针.格式CvSeq* cvCreatSeq(int seq_flags,int header_size, int elem_size,CvMemStorage* storage);参数:se
终于在REDirectUI中添加了D3D渲染方式，这只是底层渲染方式，仅作为第一步。启动渲染引擎时并不要求一定要使用D3D，只在显式指定使用D3D且机器具备硬件加速能力的情况下才使用D3D，否则仅使用DDRAW。 由于这只是UI引擎，并非为游戏而设计，因此更多的CPU时间用来处理标准窗口消息，而不是循环render frame。游戏的目的是处理大量的渲染细节，因此通常都是贴图再贴图，游戏
我几乎完全就是照着WIKI百科上的算法实现的，不过是用Matlab而已。使用了两步法进行标记，一步法我还没怎么看。两步法中第二步是比较麻烦的，其中用到了不相交集合的一些理论，尤其是不相交集合森林，我这里的find_set函数就是参考《算法导论》311页的算法写的。如果用c++写，也许需要自己构造数据结构。 好吧，下面是我理解的算法过程： 1.首先要确定是标记8邻域连通还是4邻域连通，如果是