一、存储算法BMP文件通常是不压缩的，所以它们通常比同一幅图像的压缩图像文件格式要大很多。例如，一个800×600的24位几乎占据1.4MB空间。因此它们通常不适合在因特网或者其他低速或者有容量限制的介质上进行传输。根据颜色深度的不同，图像上的一个像素可以用一个或者多个字节表示，它由n/8所确定（n是位深度，1字节包含8个数据位）。图片浏览器等基于字节的ASCII值计算像素的颜色，然后从调色板中读
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2024-07-18 06:53:57
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bpl = format->bpp*fmt->fmt.pix.with / 8; imagesize = bpl ? bpl * fmt->fmt.pix.height:fmt->fmt.pix.sizeimage;
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2020-12-20 13:29:00
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手工简单复现经典CNN网络测试前言：突然想把看到的机器视觉的经典网络（LeNet5、AlexNet、VGG16、GoogLeNet、ResNet）手工复现一遍，运气好的可以看到效果时逐渐趋于完美的，但现实是残酷的，这里把遇到的问题和部分结果记录以下(真心认为解决问题的过程就是成长的过程)1、导入相关包import torchvision
from torchvision.datasets impo
图像的大小计算1.位深和色深位深：即在某一分辨率下，每一个像素点可以有多少种色彩来描述，单位为“bit”(位)。典型的色深是8-bit、16-bit、24-bit和32-bit。深度数值越高，可以获得更多的色彩。图像深度是指存储每个像素所用的位数，也用于量度图像的色彩分辨率。图像深度确定彩色图像的每个像素可能有的颜色数，或者确定灰度图像的每个像素可能有的灰度级数.它决定了彩色图像中可出现的最多颜色数，或灰度图像中的最大灰度等级。比如一幅单色图像,若每个像素有8位，则最大灰度数目为2的8次方,即2
原创
2021-07-13 09:46:33
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索引图像的作用就是体积小，方便传输，只需要把索引表传输过去，接收方用对应的RGB颜色表还原就行。索引图像包括一个数据矩阵X，一个颜色映像矩阵Map。其中Map是一个包含三列、若干行的数据阵列，其中每个元素的值均为[0, 1]之间的双精度浮点型数据。Map矩阵的每一行分别表示红色、绿色和蓝色的颜色值。在MATLAB中，索引图像是从像素值到颜色映射表值的“直接映射”。像素颜色由数据矩阵X作为索引指向矩
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2024-05-11 18:36:25
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PCM采样一次大小为：采样位深/8*通道数 Bytes以8000采样率6bit采样深度单通道为例：每秒的大小为：8000*8/8*1=8000bytes
原创
2021-07-14 15:13:12
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# Java字符串大小计算
## 概述
在Java中，要计算字符串的大小，可以使用字符串的`length()`方法。该方法返回字符串中字符的个数，包括空格和标点符号。
下面我将向你展示如何实现Java字符串大小计算的步骤，并提供相应的代码示例和注释。
## 步骤
下面是计算Java字符串大小的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 步骤一 | 声明一个字符串变量
原创
2023-11-29 13:38:52
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# Java String 大小计算
## 1. 流程概述
在Java中，要计算一个字符串的大小，即该字符串包含的字符个数，可以通过以下步骤来实现：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 创建一个String类型的变量用于存储要计算大小的字符串 |
| 2 | 使用String类的length()方法获取字符串的长度 |
## 2. 代码示例
### 步骤1
原创
2024-06-13 05:10:52
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# MySQL 库大小计算指南
作为一名新入行的开发者，计算 MySQL 数据库的大小可以帮助你管理和优化数据库。本文将带你一步一步了解如何计算 MySQL 数据库的大小，我们将使用 SQL 查询和一些系统表来完成这个任务。以下是整个流程以及相应的代码示例。
## 流程概述
下面是计算 MySQL 数据库大小的主要步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2024-08-25 05:00:00
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# Java对象大小计算
在Java程序中，我们经常需要了解对象的大小，来优化内存使用和性能。本文将介绍如何计算Java对象的大小，并提供代码示例。
## 为什么需要计算对象大小？
在开发Java程序时，了解对象的大小对于优化内存使用和性能非常重要。以下是一些常见的应用场景：
1. 内存优化：了解对象的大小可以帮助我们找到内存占用较大的对象，进而优化内存使用。特别是在处理大量对象的场景中，
原创
2023-08-26 04:07:28
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# MySQL数据大小计算
MySQL是一种常用的关系型数据库管理系统，广泛用于存储和管理数据。在使用MySQL时，了解数据大小的计算方法对于数据库的性能优化和容量规划非常重要。本篇文章将为你介绍MySQL数据大小计算的相关知识，并提供代码示例进行实践。
## 什么是MySQL数据大小？
在MySQL中，数据大小是指数据库中存储的实际数据占用的空间大小。这个大小是指MySQL数据文件的大小，
原创
2023-09-03 16:39:17
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# Java 数据大小计算
在Java中，我们经常需要计算数据的大小，无论是为了了解内存使用情况还是为了优化性能。本文将介绍如何计算不同类型的数据在内存中所占的大小，并提供相应的代码示例。
## 1. 基本数据类型
Java中有8种基本数据类型：byte、short、int、long、float、double、char和boolean。这些数据类型在内存中的大小是固定的。
### 1.1
原创
2023-11-25 09:35:31
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# Redis Value 大小计算教程
## 1. 引言
Redis 是一个高性能的键值存储数据库，常用于缓存和持久化数据。在实际开发中，我们可能需要对 Redis 中某个键的值进行大小计算，以便于更高效的管理和优化存储。此文将为你提供一个关于如何实现 Redis value 大小计算的详细教程。
## 2. 流程概述
以下是实现 Redis value 大小计算的流程：
| 步骤 |
原创
2024-09-20 15:03:17
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10、kafka的配置文件说明Server.properties配置文件说明 #broker的全局唯一编号，不能重复
broker.id=0
#用来监听链接的端口，producer或consumer将在此端口建立连接
port=9092
#处理网络请求的线程数量
num.network.threads=3
#用来处理磁盘IO的线程数量
num.io.threads=8
#发送套接
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2024-10-28 22:51:37
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概要CNN在进行卷积操作的时候，可以认为是输入图像（Input）与卷积核（Kernel）的对应加权求和。其中，卷积的时候，又可分为输出图像（Output）比输入图像缩小的卷积（VALID）即常规情况，与卷积后长宽不变的情况（SAME），还有一种情况是FULL模式，这种不经常用。 维度就是图像的通道数，想象一个通道为3的RGB图像，维度=3。也可以把input想象成一个立方体，有长宽高属性，如下图:
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2024-04-08 10:14:54
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声卡对声音的处理质量可以用三个基本参数来衡量，即采样频率、采样位数和声道数。 采样频率是指单位时间内的采样次数。采样频率越大，采样点之间的间隔就越小，数字化后得到的声音就越逼真，但相应的数据量就越大。声卡一般提供11.025kHz、22.05kHz和44.1kHz等不同的采样频率。 采样位数是记录每 ...
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2021-04-16 08:01:00
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声卡对声音的处理质量可以用三个基本参数来衡量，即采样频率、采样位数和声道数。采样频率是指单位时间内的采样次数。采样频率越大，采样点之间的间隔就越小，数字化后得到的声音就越逼真，但相应的数据量就越大。声卡一般提供11.025kHz、22.05kHz和44.1kHz等不同的采样频率。采样位数是记录每次采样值数值大小的位数。采样位数通常有8bits或16bits两种，采样位数越大，所能记录声音的变化度就越细腻，相应的数据量就越大。声道数是指处理的声音是单声道还是立体声。单声道在声音处理过程中只有单数据流，而立体声则需要左、右声道的两个数据流。显然，立体声的效果要好，但相应的数据量要比单声道的数据量加
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2013-06-28 19:49:00
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## Java 线程池大小计算
在 Java 编程中，线程池是一种用于管理线程的工具，通过线程池可以有效地控制并发线程的数量，提高程序的性能和稳定性。但是，确定线程池的大小是一个比较复杂的问题，需要考虑诸多因素。
### 确定线程池大小的因素
确定线程池大小时，我们需要考虑以下几个因素：
1. 任务的性质：是 CPU 密集型任务还是 IO 密集型任务？
2. 系统资源：CPU 的核心数，内
原创
2024-06-03 05:20:43
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# Android shape 圆环大小计算实现教程
## 1. 整体流程
在实现Android shape圆环大小计算的过程中，我们需要按照以下步骤进行操作：
| 步骤 | 操作 |
|---|---|
| 1 | 创建一个XML文件，定义圆环的外观样式和大小 |
| 2 | 在布局文件中引用该XML文件 |
| 3 | 在Java代码中动态计算圆环的大小 |
| 4 | 更新圆环的大小
原创
2024-01-28 04:57:27
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# MySQL叶子节点大小计算
在数据库的设计与管理中，了解数据结构的细节至关重要。对于MySQL这样的关系型数据库，数据的存储结构往往会影响查询的性能和效率。本文将重点介绍MySQL中叶子节点大小的计算方法，并提供相关的代码示例。
## 1. 什么是叶子节点？
在数据库中，B树（或其变种B+树）广泛用于索引。叶子节点即为树的最底层节点，主要存储数据或者指向数据的指针。了解叶子节点的大小对于
