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原创
2012-12-26 08:43:16
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原创
2014-03-12 09:21:40
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在进行“sad sad ncc python实现”的研究过程中，我发现这个主题涉及到深度学习领域中特别流行的问题，尤其是在图像处理和自然语言处理方面。下面我将详细记录我在解决此类问题时的思考过程和实现方案。
### 背景描述
“sad sad ncc”这一术语源于一种对于图像相似性比较的算法，特别是在视觉领域，它被广泛用于图像配准、目标检测、以及相似性搜索等场景。使用 Python 来实现这个
# 学习实现 Redis SAD（软件架构设计）
## 引言
在现代开发中，Redis 是一个非常流行的键值存储数据库，它在缓存、消息队列和数据持久化方面都有广泛应用。对于刚入行的小白，可能会对如何实现 Redis SAD (Simple Application Design) 感到困惑。在本文中，我将为你详细讲解如何实现 Redis SAD 的整个流程，并且为每一步提供必要的代码示例以及注释
原创
2024-09-21 07:14:21
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# 学习实现 SAD 架构的流程
在现代软件开发中，SAD（服务驱动架构）是一种常见的架构设计模式。这种架构通过松耦合的服务来提高系统的灵活性和可扩展性。本文将通过一个简单的流程来教你如何实现 SAD 架构。
## 流程图
以下是实现 SAD 架构的流程图：
```mermaid
flowchart TD
A[需求分析] --> B[设计服务]
B --> C[开发服务]
作者：李迎松
链接：双目立体匹配步骤详解 根据Schrstein和Szeliski的总结，双目立体匹配可划分为四个步骤：匹配代价计算、代价聚合、视差计算和视差优化。一 、匹配代价计算匹配代价计算的目的是衡量待匹配像素与候选像素之间的相关性。两个像素无论是否为同名点，都可以通过匹配代价函数计算匹配代价，代价越小则说明相关性越大，是同名点的概率也越大。每个像素在搜索同名点之前
the sad young men 这段内容是关于几部出版物的介绍，具体涉及到两本书的出版信息以及其中一本书的合著者。下面是对这段内容的详细讲解： 1. **Publications**：这个词是“出版物”的意思，这里作为标题，表明下面列出的是一些已出版的书籍或文章。 2. **Background
原创
2024-10-17 11:20:19
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前言Android Studio 的3.2版本出来很久，今天终于升级了。更新成功之后，Android Studio 会弹出一个更新内容的英文版，我就想翻译一下。如果译文里面有错误，麻烦看到的小伙伴跟我说一下，我去更正。谢谢！原文What New in 3.2
This panel describes some of the new features and behavior changes in
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2024-09-11 12:10:09
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在Linux系统中，/dev/sad是一个特殊的目录，它与红帽相关。红帽是一家专门提供企业级Linux技术解决方案的公司，其旗舰产品Red Hat Enterprise Linux（RHEL）在企业中得到了广泛应用。在Linux操作系统中，/dev目录是一个特殊的目录，用于存储所有设备文件。而在/dev目录下，有一个名为sad的子目录，这个目录与Red Hat Enterprise Linux密切
原创
2024-04-11 10:10:04
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不同于其它的机器学习模型，EM算法是一种非监督的学习算法，它的输入数据事先不需要进行标注。相反，该算法从给定的样本集中，能计算出高斯混和参数的最大似然估计。也能得到每个样本对应的标注值，类似于kmeans聚类（输入样本数据，输出样本数据的标注）。实际上，高斯混和模型GMM和kmeans都是EM算法的应用。在opencv3.0中,EM算法的函数是trainEM，函数原型为： bool trainE
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2024-06-27 18:49:44
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1.常用运算OpenCV图像运算包括如下函数：加法运算：add(src1, src2, dst=None, mask=None, dtype=None)减法运算：subtract(src1, src2, dst=None, mask=None, dtype=None)乘法运算：multiply(src1, src2, dst=None, scale=None, dtype=None)除法运算：di
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2024-03-05 16:45:31
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在网上看到动态的条形图，很好奇是怎么制作的，经过1天呕心沥血的查询资料，也勉强制作了一个动态条形图，想学的同学可以参考…。参考B站小莹莹和小海，用到的工具：PowerBIDesktop。下载网址 自己百度？我觉得还是要锻炼你们的搜索信息能力，不能惯着！算了，我知道你们懒~网址如下： https://powerbi.microsoft.com/zh-cn/downloads/ 百度网盘链接：链接：h
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2024-10-16 11:03:34
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题目大意 给你 \(q\) 个询问，每次询问 \([l,r]\) 这个区间内满足 \(x=a^p(a>0,p>1)\) 的 \(x\) 的数量。 \(1⩽q⩽10^5\)，\(1\leqslant l\leqslant r\leqslant 10^{18}\)。 解题思路 显然，\(\sqrt[2] ...
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2021-11-03 13:50:00
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# 立体匹配 SAD 的实现指南
在计算机视觉中，立体匹配是一项重要的任务，它通过两个或多个视角捕获的图像来重建三维场景。我们将使用平方绝对差（Sum of Absolute Differences，SAD）方法来实现这一功能。本文将详细介绍如何在 Python 中实现立体匹配的 SAD 方法。
## 实现流程
首先，我们需要明确实现的步骤。下面是一个简要的流程表：
| 步骤 | 描述 |
在我们添加用户时，如果点击过快，可能数据库会出现两个一模一样的数据，这个原因有很多种，但是我遇到的是因为同时执行了两个线程，同时插入了两个一样的数据，那么我来分享下解决之道！！ 这里就要引入分布式锁了，如果使用synchronized这个锁的话，就是锁的力度比较强，锁的范围有点大，此处利用的redis中的redisson这个锁进行操作首先需要引入redis和redisson的相关j
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2023-09-23 12:41:09
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##仅记录工程中的工作 opencv中提供了多种双目视觉匹配的算法实现，比如BM，SGBM，HH，VAR等，这些算法实现在calib3d文件中，并在opencv提供的 sample文件中有具体的例子，具体的算法实现和例子可以查看opencv库，这里不对算法的实现原理做解析。以下只说明各个算法接口和参数的意义。opencv中使用setParamName和getParamName来设置和获
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2024-05-10 17:23:01
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OpenCV的算术与位运算一、图像的加法运算import cv2
import numpy as np
bus = cv2.imread("./image/bus.jpg")
# 图的加法运算就是矩阵的加法运算
# 因此，加法运算的两张图必须是相等的
# print(bus.shape)
img = np.ones((1080, 810, 3), np.uint8) * 100
# 合并
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2024-03-18 11:40:06
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1. Maximally Stable Extremal Regions其中描述了一个新的图像元素类型－最大极值稳定区域 (the Maximally Stable Extremal Regions)。相关概念可以通俗的介绍如下。想象使用所有阈值对灰度图像 $I$ 进行二值化。假定低于阈值的为黑色，高于阈值的为白色。我们想象将这所有的二值图像组成一个电影 $I_t$ ，其中 $t$ 是阈值为 $t
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2024-08-29 17:06:36
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本章我们学习一下Hilditch算法的基本原理，从网上找资料的时候，竟然发现两个有很大差别的算法描述，而且都叫Hilditch算法。不知道那一个才是正宗的，两个算法实现的效果接近，第一种算法更好一些。第一种算法描述参考paper和代码：Linear Skeletons from Square CupboardsSpeedup Metho
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2024-03-27 15:20:03
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总感觉自己停留在码农的初级阶段，要想更上一层，就得静下心来，好好研究一下算法的东西。OpenCV作为一个计算机视觉的开源库，肯定不会只停留在数字图像处理的初级阶段，我也得加油，深入研究它的算法库。就从ml入手吧，最近做东西遇到随机森林，被搞的头大，深深感觉自己肚子里货太少，关键时刻调不出东西来。切勿浮躁，一点点研究吧。这次就先介绍一下机器学习中的一个常用算法SVM算法，即支持向量机Support
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2024-04-25 10:45:52
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