但我需要更多缓存…Neil Cameron 这个话题是我永恒的最爱。行内有些RAID厂商总是宣称他们的控制卡比其他家的缓存更多，所以更好；也有若干系统开发商坚决相信更多缓存真的就意味着更高的性能。不过当然了
内容概要：1.使用3D建模软件建模2.3D扫描原理3.3D扫描方法概述4. 基于结构光的3D扫描5.结构光3D扫描仪的特点6.结构光3D扫描仪的应用场景7.主流3D扫描仪的技术参数1.使用3D建模软件建模ACG领域（游戏、影视、动画）的常用3D建模软件：3dsmax, Maya, Blender, Cinema4D建筑和工业设计中的常用建模软件：AutoCAD、Rhino优点：精度高，流程比较成熟
SSD，全称Single Shot MultiBox Detector，是Wei Liu在ECCV 2016上提出的一种目标检测算法，Wei Liu2009年本科就读于南京大学本科，后来是北卡罗莱娜大学博士。 ECCV的全称是European Conference on Computer Vision(欧洲计算机视觉国际会议) ，两年一次，是计算机视觉三大会议（另外两个是IC
这是网上找到的参考图，接下来就要参考这张图制作一个下雪后的林中小屋。建模利用比较简单的多边形建模技巧，通过挤压、画线、倒角等命令得出基本的造型。场景营造用VRay置换模式来丰富地面细节。雪地效果屋顶和场景里的积雪制作，利用Noise命令和编辑多边形里面的软选择来实现，这部分难度并不大，不过如果想要做得精细就要花点时间去做。另外做雪的方法还可以用粒子来做，不过计算的时间会很长，3dMax还有其他可以
IIR滤波器的MATLAB设计 1 FDATool界面设计 1.1 FDATool的介绍 FDATool(Filter Design&Analysis Tool)是MATLAB信号处理工具箱里专用的滤波器设计分析工具，MATLAB 6.O以上的版本还专门增加了滤波器设计工具箱(Filter Design Toolbox)。FDA
文章目录前言一、循迹模块二、程序设计1.前进函数2.右转函数3.左转函数4.后退函数三、超声波模块1.原理2.工作原理3.时序图4.计算公式5.设计思路总结前言上期博客，博主已经将小车的基本的电机，电机驱动模块，STM32C8T6基本调试完成，并将小车组装完成，并可以让小车进行基本的前进运动，经过一周的调试，博主的小车基本能完成循迹功能，避障模块打算运用超声波测距进行实施，现在对超声波模块已经有了
一、HSV颜色模型介绍HSV（Hue, Saturation, Value）是根据颜色的直观特性创建的一种颜色空间, 也称六角锥体模型。该模型中颜色的参数分别是色调（H）、饱和度（S）、明度（V）。（1）色调 H：用角度度量，取值范围为0°～360°。从红色开始按逆时针方向计算，红色为0°，绿色为120°,蓝色为240°。它们的补色是：黄色为60°，青色为180°,紫色为300°。（2）饱和度 S
1.引言8051的时序单位有4个，分别是时钟周期、状态周期、机器周期和指令周期。如图（图片来自网络）2.时钟周期（振荡周期）P时钟周期就是为单片机提供定时信号的振荡源的周期，即晶振、RC振荡器等提供给单片机的频率的倒数。时钟周期又可以称为节拍或拍，用P表示。一般来说，提供给51单片机的晶振是12MHz或者11.0592MHz，12MHz的周期就是1/12 us。3.状态周期S两个时钟周期为一个状态
为了显示三维图形，MATLAB提供了各种各样的函数。有一些函数可在三维空间中画线，而另一些可以画曲面与线格框架。另外，颜色可以用来代表第四维。当颜色以这种方式使用时，由于它不再象照片中那样显示信息的自然属性----色彩，而且也不是基本数据的内在属性，所以它称作伪彩色。为了简化对三维图形的讨论，对颜色的介绍推迟到下一章。在这一章，主要讨论绘制三维图形的基本概念。以下所讨论的函数和它们的特征总结在表2
学校里有门图像处理的课程最终需要提交一个图像处理系统，正好之前对于opencv有些了解，就简单的写一个人脸识别小程序吧效果图如下 笔者IDE使用Pycharm，GUI编程直接使用内置的tkinter环境：python3.6opencv4.1首先导入需要使用的各个库#-*- coding: utf-8 -*-
import sys
import importlib
import cv2
i
相机固定向下安装是手眼搭配中最简单的应用模式，也是大家最常用，最容易理解的一种方式。就让我们从这种简单的应用场景一起思考其中的一些奥妙吧。— Edited By Hugo 如上图所示：要让机器人的手抓住杯子，就必须知道杯子跟手的相对位置关系，而杯子的位置则是通过机器人的眼睛看见的，所以，我们只需要知道机器人的手可以眼睛的转换关系，就可以随时抓
目录step1 运行环境和前期准备step2 编译OpenCV源码(Contrib扩展模块和GPU模块)step3 测试总结 目前的OpenCV3分为稳定的核心功能库和contrib扩展库（包括特征点检测等功能）两个部分，官网下载的编译好的OpenCV仅包括核心功能，因此如果要使用扩展库必须使用Cmake自己进行编译。 OpenCV中有GPU模块，可以使用NVIDIA显卡来加速计算，但是直接用官
本文面向零基础开发者，详解如何借助直播美颜SDK实现高质量美白滤镜功能。文章从美白原理、功能实现流程、调试技巧到常见问题解决，全面剖析从“死白”到“自然透亮”的优化过程，帮助开发者快速打造适配不同场景的美白效果，提升直播画面美感与用户体验。
显著性目标检测模型通常需要花费大量的计算成本才能对每个像素进行精确的预测，因此这使得其几乎不适用于低功耗的设备。本文旨在通过提高网络计算效率来缓解计算花费与模型性能之间的矛盾。本文提出了一种灵活的卷积模块，即广义的OctConv（generalized OctConv, gOctConv），以有效的利用级内和跨级的多尺度特征，同时通过一种新颖的动态权重衰减方案来减少特征的冗余。这种有效的动态权重衰
前面两篇博文呢，介绍了 OpenCV 的环境搭配以及最基本的几个函数的使用，而这一篇博文则还是延续以 Demo 讲述 OpenCV API 的方式，因为有些 API 是用得很多的，所以必须要熟练，而至于其他的一些比较罕见的 API ，则可以通过在 OpenCV 官网上下载必要的 API 文档来熟悉就 OK 了，对于在前面呢，基本上介绍了 IplImage 以及 CvCapture 的使用，下面的
本文深入解析了美颜SDK在直播场景下实现美白滤镜的底层原理与实时处理方案，从肤色检测、亮度色温调整、细节保护到GPU加速等技术细节，结合性能优化与用户体验设计，揭示了美白滤镜如何在毫秒级延迟内呈现自然、细腻的效果。同时展望了AI驱动的美白技术趋势，为直播平台、美颜工具开发者提供了实用参考。
本文所说的Web Form指的是基于.net 平台开发网站的框架（我们通常称之为：Asp.net)，Web Form实际上分为两个部分：Web Form（可视化界面）和Asp.Net（后台web组件）。所有System.Web.UI.*命名空间下的可以称为Web Form ，System.Web.*命名空间下的可以称为Asp.net。Asp.net诞生于2
基础原理
三坐标测量仪（Coordinate Measuring Machine，CMM）这种集机械、电子、计算机技术于一体的三维测量设备，其核心技术原理在于：当接触式或非接触式测头接触感应到工件表面时，测量系统会瞬间记录三个坐标轴光栅尺的精确位置数据，形成空间点坐标（X，Y，Z）。通过在X、Y、Z三个相互垂直的坐标轴上移动精密测头，采集工件表面的空间坐标点，再通过专业软件系统计算出几何尺寸、形位
在精密制造领域，薄壁零件（如电机端盖、航空结构件）的三坐标检测长期面临一个隐蔽而顽固的挑战：装夹变形。
在薄壁件测量中，传统方法对“装夹导致的变形误差”几乎无法觉察。当这种变形在测量时被掩盖，装配时却暴露，最终会导致产品振动、异响甚至失效——当壁厚仅2-3mm的端盖承受传统虎钳数百牛顿的夹紧力时，其微米级的形变足以让高端电机的NVH（噪声、振动与声振粗糙度）性能失控。
薄壁件在装夹过程中变形本质
在现代制造业的精密版图中，三坐标测量机（CMM）是确保产品性能、生产流程顺畅的核心保障。从汽车零部件的精密制造，到航空航天领域的严苛装配，再到电子设备的微尺寸雕琢，三坐标测量机精准测量工件三维尺寸、形状及位置的能力，成为了质量把控与生产优化的关键利刃。
三坐标测量机精密数控系统如同设备的 “智慧大脑”，纳米级的运动分辨率，让每一次测量指令都能被精准执行，复杂轮廓的测量任务也能轻松应对，测量效率大幅
数学形态学是数学形态学图像处理的基本理论。其基本的运算包括：二值腐蚀和膨胀、二值开闭运算、骨架抽取、极限腐蚀
击中击不中变换、形态学梯度、Top-hat变换、颗粒分析、流域变换、灰值腐蚀和膨胀 灰值开闭运算、灰值形态学梯度最基本的形态学操作为 膨胀(dilate)和腐蚀(erode) 膨胀就是求局部最大值的操作，会使图像中的高亮区域逐渐增长(变得更白)
腐蚀就是求局部最小值的操作，图像的
深孔测量是三坐标性能的试金石。汽车阀体与航空发动机高温合金件虽然都是深孔检测范围，但其面临的技术挑战却存在差异：
1、汽车阀体的核心挑战在于复杂多孔系的空间位置测量，需星型测针和路径优化。
汽车液压阀体通常是采用铸铁或铝合金材料，壁厚均匀，孔径多在Φ5mm-Φ20mm范围。其挑战在于多孔系复杂空间位置关系。如新能源汽车液压单元体的尺寸参数多达300余个，多为位置交错的异形孔，需在单次装夹中完成全尺
对于大多数人来说，拍摄微距摄影的目的就是要获得一张清晰锐利的照片。虽然说创意、构图、色彩和内容也都非常重要，但是如果你的胶片上没有足够丰富的细节，再好的照片也总让人觉得有些遗憾。如何获得清晰锐利的照片呢？说复杂也复杂，说简单也简单：除了选择合适的器材外，从技术上讲就是尽一切可能减少拍摄时的各种位移，包括被摄物和拍摄器材。下面结合我的一些经验具体谈一谈这个问题。 图1、Niko
CVPR 2019 《SalGAN: visual saliency prediction with adversarial networks》
传统的解决视觉显著性预测的工作往往只是基于单方面的设计针对于显著性预测的损失函数，这样的方式得到的结果往往在选定的度量方式上表现良好，但可能换种度量方式来看，表现就不一定也是好的了。因此，作者将GAN的思想引入到了视觉显著性问题中，提出了一种基于
浮点数在计算机中表达为二进制（binary）小数。例如：十进制小数:0.125是 1/10 + 2/100 + 5/1000 的值，同样二进制小数:0.001是 0/2 + 0/4 + 1/8。这两个数值相同。唯一的实质区别是第一个写为十进制小数记法，第二个是二进制。不幸的是，大多数十进制小数不能完全用二进制小数表示。结果是，一般情况下，你输入的十进制浮点数仅由实际存储在计算机中的近似的二进制浮点
进度到了《OpenCV入门教程》的第三章，图像基本操作部分（1）早期的 OpenCV 中，使用 IplImage和 CvMat数据结构来表示图像。IplImage和CvMat都是 C语言的结构。使用这两个结构的问题是内存需要手动管理，开发者必须清楚的知道何时需要申请内存，释放。这给开发者带来了 一定的负担——开发者应该将更多精力用于算法设计。因此 在新版本的 OpenCV 中 引入了
SQLite是一个持久性数据存储在iPhone上流行的API，因此在上攻的发展是显而易见的。作为一个程序员，你的工作稳定和有据可查的API。干净利索地从应用程序代码中分离出来的所有安全问题和管理的基本框架SQLCipher和OpenSSL项目的框架代码都是开放的源代码，所以用户可以放心的应用程序不使用不安全的代码或专有的安全。此外，这些项目可以编译和支持的Mac OS X，Windows上，甚至L
小编之前完部落冲突，因为很长时间没玩了，十一重新下载了一个部落冲突，登录后发现尼玛，，，我之前的小镇全没了，又从0开始了，我那可是10本满防的账号，那会玩了好几年的成果，怎能说没就没呢，（前提是你登录了苹果的game center，这里有你的游戏记录）今天我们来注册一个美国的苹果账号ID，下载一个国际版的部落冲突，找回之前的成果。今天小编就借助这篇文章手把手教大家如何花费5分钟的时间，注册一个美版