using System; using System.Collections.Generic; using System.IO; using System.Linq; using System.Text; using System.Threading.Tasks; namespace _Direct ...
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2021-08-21 16:48:00
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Directory 类
该类公开，主要用于创建、移动和枚举通过目录和子目录的静态方法。此类不能被继承。
命名空间： System.IO;
程序集： mscorlib（在 mscorlib.dll 中）
Directory 类型公开以下成员。
方法：
名称
用法
说明
CreateDirectory(string path
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2014-09-11 16:23:00
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Directory类是静态类，无需声明对象，可以直接使用。 主要有以下一些
原创
2022-07-12 10:28:01
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Active Directory 的早期阶段，企业常常在用户可能登录的每个站点均部署域控制器。例如，银行通常在每个支行都安装 DC。其中的逻辑是每个支行的用户都能登录并访问本地网络资源，即使 WAN 失效也能如此。本文是《Active Directory教程》的第三篇，讲述了Windows Server 2008 只读域控制器。
那时，实际的 DC 安全需求没有被很好地理解。我看到过控制器堆放在桌子下面，路过的人可以轻易接触到它们。直到几年后，Active Directory 架构师才完全领会到不安全的 DC 所带来的安全风险，IT 组织开始将 DC 重新放回到中央数据中心。这以使分支用户必须经由 WAN 进行验证，但由于提高了安全性，这也是值得的。
原创
2011-09-20 09:11:24
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File类、Directory类，都是静态类，可以直接使用类名 FileInfo类、DirectoryInfo类，都是动态类，需要new对象，通过对象来操作 【文件的创建、复制、移动、删除】using System.IO; 【文件基本信息】 Name，文件名 FullName，完整目录（包括文件名）
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2019-05-04 17:25:00
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错误信息显示 opencv/cv.h: No such file or directory 表明编译时未能找到 OpenCV 的头文件。这通常发生在 OpenCV 未被正确安
原创
2024-04-24 13:43:31
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文件夹类Directory的常用方法;了解Directory类的一些主要方法;获取文件的基本信息
原创
2009-10-10 23:34:18
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对初学者来说,我们总是希望通过Opencv实现一些功能，当我们去研究一个陌生的东西，我们总是想着利用他去实现某一个
原创
2022-07-07 17:33:28
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文件夹类Directory的常用方法;了解Directory类的一些主要方法;获取文件的基本信息
原创
2009-10-10 23:40:18
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工作中java常用的工具类org.apache.commons.io.FileUtilsorg.apache.commons.lang3.StringUtilsjava.util.Objectsorg.apache.commons.lang.ArrayUtilsorg.apache.commons.lang.StringEscapeUtilsorg.apache.commons.codec.di
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2024-02-11 19:53:34
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# 如何设置Python3的working directory
## 概述
在Python3中，设置工作目录是非常重要的，因为它可以帮助您组织项目文件，导入模块和执行脚本。本文将向您介绍如何在Python3中设置工作目录。
### 步骤概览
下面是设置Python3工作目录的步骤概览：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 导入os模块 |
| 2 | 获取当前
原创
2024-06-30 06:33:44
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关于OpenCV3的KMeans/GMM分割应用C++实现的DEMO–更换证件照片背景作者：Simon Song分割算法的应用1.KMEANS:是一种聚类算法，主要过程： 流程图： 参数k–> 初始化中心点–>根据每个样本与中心的距离，分配聚类编号–>对编号相同的样本，计算新的中心位置–>当距离(D)小于阈值(T)或迭代(Iteration)次数大于迭代次数（C）->
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2024-08-09 10:24:23
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KMeans方法：KMeans是一种无监督的学习方法，对于一个分类问题，我们在输入分类数目之后，需要初始化每个分类的中心位置。用距离度量的方法进行归类，任意一个样本离中心距离越近，就把它归为某类。 步骤一： 假设上图有一个2分类的样本，样本编号分别为1、2，在图中使用“X”表示，距离1样本近的，则把样本标记为1，距离2样本近的，就把样本标记为2，得到如下图：步骤二： 根据分类好的样本重新计算中心点
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2024-05-07 09:32:04
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前言：为什么要装opencv_contrib opencv3的版本之后只包含基本内容，众多著名的检测算子（如SIFT、SURF和ORB等内容）因为版权问题转移到了一个名为xfeature2d的第三方库中，而opencv_contrib就包含了xfeature2d这个库的内容，因此必须安装opencv_contrib。如果本来已经装了OpenCV，想要再装OpenCV_contrib，不必卸载Ope
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2024-09-02 09:48:48
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opencv4
问题
nx上默认安装的是opencv4，采用cmake编译的时候，cmake也能找到opencv4，但是编译时候报错：
fatal error: opencv2/opencv.hpp: No such file or directory#include <opencv2/opencv.hpp>
解决方案
这是因为opencv头文件的路径中多了一个opencv4的文
原创
2021-09-06 17:37:18
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OpenCV中通过VideoCaptrue类对视频进行读取操作以及调用摄像头，下面是该类的API。
1.VideoCapture类的构造函数：
VideoCapture::VideoCapture();
VideoCapture::VideoCapture(const string& filename);
VideoCapture::VideoCapture(int device);
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2020-03-18 10:46:00
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目标了解如何在OpenCV中使用cv2.kmeans()函数进行数据聚类理解参数输入参数sample：它应该是np.float32数据类型，并且每个特征都应该放在单个列中nclusters(K)：结束条件所需的簇数criteria：这是迭代终止标准条件。满足此条件后，算法迭代将停止。实际上，它是3个参数的元组，分别是(type, max_iter, epsilon)：type 终止条件的类型，它具
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2024-04-06 12:52:08
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一、聚宽数据1、聚宽数据1.在聚宽数据这个页面可以看到聚宽平台集成好的各大类数据，如下图，点击可以查看详情与用法 2.但实际上可能有些数据要在API文档里才比较容易能找到，比如龙虎榜数据等。这时用ctrl+f进行网页搜索可以快速搜索需要的数据。 二、几种常用数据的取用方法1、获取指数成分股成分股指数是指从指数所涵盖的全部股票中选取一部分较有代表性的股票作为指数样本，
分类器的训练以分为以下三部进行：1、 样本的创建 2、 训练分类器 3、 利用训练好的分类器进行目标检测。 对检测物体要确定其属性：是否为绝对刚性的物体，也就是检测的目标是一个固定物体，没有变化（如特定公司的商标），这样的物体只要提供一份样本就可以进行训练。 但绝大
K-means算法算是个著名的聚类算法了，不仅容易实现，并且效果也不错，训练过程不需人工干预，实乃模式识别等领域的居家必备良品啊，今天就拿这个算法练练手。 总结来说，这个算法的步骤如下：1.随机选取样本中的K个点作为聚类中心 2.计算所有样本到各个聚类中心的距离，将每个样本规划在最近的聚类中 3.计算每个聚类中所有样本的中心，并将新的中心代替原来的中心 4.检查新老聚类中心的距离，如果距离超过规定
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2024-02-19 21:02:38
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