毕设运用了hough变换提取仪表图像中的直线，但是太生硬，太粗糙。于是想多学习些直线提取的方法。 直线检测的方法从算法上分为三类：基于边缘检测的直线提取方法；基于假设检验策略的直线提取方法；基于空间变换的直线提取方法。hough变换就属于第三类，今天学习了一些radon变换的知识
本人最近在研究Radon变换，在查阅了各种资料之后在此写下个人的理解，希望与各位牛牛进行交流共同进步，也使得理解更加深刻些。 Radon变换的本质是将原来的函数做了一个空间转换，即，将原来的XY平面内的点映射到AB平面上，那么原来在XY平面上的一条直线的所有的点在AB平面上都位于同一点。记录A
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2023-12-08 16:21:23
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今日内容概要hashlib加密模块subprocess模块logging日志模块软件开发主要流程今日内容详细hashlib加密模块1.何为加密
将明文数据处理成密文数据 让人无法看懂
2.为什么加密
保证数据的安全
3.如何判断数据是否是加密的
一串没有规律的字符串(数字、字母、符号)
4.密文的长短有何讲究
密文越长表示使用的加密算法(数据的处理过程)越复杂
5.常见的加密算法有哪些
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2024-10-14 18:20:31
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直接点在dlang内置的dmd目录里面的vcbuild里面的dmd.sln没用.要这样:dub fetch dmd.然后在这个目录下面点dmd.sln然后按f7编译就成功了.
原创
2022-02-09 17:02:05
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直接点在dlang内置的dmd目录里面的vcbuild里面的dmd.sln没用.要这样:dub fetch dmd.然后在这个目录下面点dmd.sln然后按f7编译就成功了.
原创
2021-08-19 16:44:39
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# DMD 降维 Python 实现：深度解析
## 引言
数据降维是机器学习和数据分析中一个关键的步骤。它能够减少特征的数量，从而提高算法的效率和效果。动态模式分解（Dynamic Mode Decomposition, DMD）是一种强大的降维技术，特别适合处理时序数据。本文将介绍 DMD 的基本概念、算法原理，以及如何在 Python 中实现这一方法。
## 1. 什么是 DMD？
原创
2024-10-16 05:52:49
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# Python实现DMD和POD的教程
## 一、Overview
DMD（Dynamic Mode Decomposition）和POD（Proper Orthogonal Decomposition）是分析动态系统的重要工具。通过这两个工具，我们可以从时间序列数据中提取主要模式和动态特征。在本教程中，我们将学习如何使用Python实现DMD和POD。
## 二、流程概述
以下是实现D
w.b.(d作者)dmd后端的总体设计是简单的,复杂性来自指令集,没办法的事,内联汇编器也是,intel的初始设计管用了40年.而x87则不行了.重写代码,很难.1%花费500%的时间,还要花几年去解决过去已解决的.dmd后端12万行,包括:优化器,调试符号信息,生成异常处理表,及大量目标文件格式.实际生成代码约4万行.对现代cpu,调度器没啥用....
原创
2022-02-25 14:08:09
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w.b.(d作者)dmd后端的总体设计是简单的,复杂性来自指令集,没办法的事,内联汇编器也是,intel的初始设计管用了40年.而x87则不行了.重写代码,很难.1%花费500%的时间,还要花几年去解决过去已解决的漏洞.dmd后端12万行,包括:优化器,调试符号信息,生成异常处理表,及大量目标文件格式.实际生成代码约4万行.对现代cpu,调度器没啥用....
原创
2021-08-20 09:22:06
271阅读
dmd -c test.dobj2asm test.obj >test.asm
原创
2021-10-25 11:14:48
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前言一提到React，学过的人都会想到提高性能的两大神奇特色：虚拟DOM & diff算法。React diff作为Virtual DOM的加速器，其算法的改进优化是React整的界面渲染的基础，以及性能提高的保障。虽然开发中不需要知道其运行机制，但是理解之后有助于更好的理解React组件的生命周期，以及优化React程序。React diff表示什么？表示React针对传统的diff算法
dmd结构原文在此github的raw数据与渲染出来数据不一样.简直太搞笑.目录结构dmd/驱动和前端dmd/backend/x86/x86-64生成代码,同dmc共享.但不与ldc/gdc共享dmd/root/仅dmd使用的工具库DMD结构平坦,本节按编译过程划分组,方便浏览.驱动文件目的mars.d入口,定义主.cli.d命令行接口.globals.d存储命令行选项.dinifile.d从sc.ini或d
原创
2021-08-20 09:14:19
167阅读
原文在此
所有D编译器分为两部分:前端和后端
前端:词法和解析d语法,实例化模板.ldc(llvm)/gdc(gcc)/dmd(boost)共享.
后端:生成代码,优化,输出目标文件
胶水层:连接前后端.
编译周期
词法(令牌数组(lexer))–构建简单语法树(parser)–然后三阶段语义处理(mars中,语义1,2,3)依次接近最终表示(解析类型,实例化模板)–
阶段
任务
1语义
分析所有声明的完整签名(聚集类型成员,函数参数和返回及变量类型,求值(pragma(msg))).
原创
2022-02-25 10:30:14
134阅读
原文比其他编译器快.基本设计很简单.节点类型上每个表达式有个生成函数.用标准分析数据流数学来优化.分配寄存器和
原创
2022-02-26 11:43:58
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有一句话是这样说的：“凡事预则立，不预则废”，说的是我们在做事之前，最好制定好你的计划，然后有序的去执行，这样不会产生过多的错误和不爽，如果什么都不准备的话，人就容易废掉。今天，你废了么？为了让我们不要那么快的废掉，要不我们用 Python 来写一个网页版的 todolist， 然后在里面制定自己的计划怎么样？可能你会想到像这种简单一些的网页交互，可以用 Flask 来实现，不过小帅b今天要给你介
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2023-12-29 19:07:55
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dmd -c test.d
obj2asm test.obj >test.asm
原创
2022-02-16 10:21:23
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dmd结构原文在此github的raw数据与渲染出来数据不一样.简直太搞笑.目录结构dmd/驱动和前端dmd/backend/x86/x86-64生成代码,同dmc共享.但不与ldc/gdc共享dmd/root/仅dmd使用的工具库DMD结构平坦,本节按编译过程划分组,方便浏览.驱动文件目的mars.d入口,定义主.cli.d命令行接口.globals.d存储命令行选项.dinifile.d从sc.ini或d
原创
2022-02-25 10:30:18
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原文在此所有D编译器分为两部分:前端和后端前端:词法和解析d语法,实例化模板.ldc(llvm)/gdc(gcc)/dmd(boost)共享.后端:生成代码,优化,输出目标文件胶水层:连接前后端.编译周期词法(令牌数组(lexer))–构建简单语法树(parser)–然后三阶段语义处理(mars中,语义1,2,3)依次接近最终表示(解析类型,实例化模板)–阶段任务1语义分析所有声明的完整签名(聚集类型成员,函数参数和返回及变量类型,求值(pragma(msg))).
原创
2021-08-20 09:12:44
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谷禾健康
心血管疾病（CVD）已成为主要的健康问题，是导致发病率和死亡率高的主要原因，2型糖尿病（T2DM）患者发生CVD和重大心血管不良事件（MACE：心衰梗死、中风、死亡）风险更高，且预后较差。传统的CVD风险指标以及T2DM的血糖控制都不能很好地预测T2DM患者发生CVD的风险。
肠道菌群最近被认为是一种新型的内分泌器官，它通过产生生物活性代谢产物，在调节宿主的心脏代谢和肾脏功能
dmd编译速度太慢
原创
2022-10-29 10:49:36
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