一:引入1.高斯金字塔    高斯金字塔是通过高斯平滑和亚采样获得一些向下采样图像2.拉普拉斯金字塔    拉普拉斯金字塔是通过源图像减去先缩小后再放大的图像的一系列图像构成的二:resize( )函数resize( )为OpenCV中专职调整图像大小的函数。函数原型:C++: void resize(InputArray src,OutputArray d
目标:1.从图片文件打开图片(imread)2.显示图片(namedWindow和imshow)3.转换当前图片为灰色图片(cvtColor)4.保存图片(imwrite)代码:#include <opencv2/core/core.hpp> #include <opencv2/highgui/highgui.hpp> #include <opencv2/opencv
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背景:项目需要利用c++部署yolov5的.pt文件 尝试intel厂商的openvino套件版本:vs2019 openvino==2022.3(只用部署所以只下载runtime)opencv==4.5.5 (模型部署的前处理和后处理)流程:一、软件下载opencv的下载链接:Releases · opencv/opencv (github.com) 下载后进行解压openvin
K Nearest Neighbors这个算法首先贮藏所有的训练样本,然后通过分析(包括选举,计算加权和等方式)一个新样本周围K个最近邻以给出该样本的相应值。这种方法有时候被称作“基于样本的学习”,即为了预测,我们对于给定的输入搜索最近的已知其相应的特征向量。CvKNearestclass CvKNearest : public CvStatModel //继承自ML库中的统计模型基类{public: CvKNearest();//无参构造函数 virtual ~CvKNearest(); //虚函数定义 CvKNearest( const CvMat* _train_data, const
转载 2011-08-06 11:58:00
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1. 准备工作(1) 搭建NDK环境    需要安装Eclipse、Cygwin和android-ndk(2) 下载OpenCV库     这里采用的是OpenCV版本是2.3.1,注意这里为下载Android版的OpenCV库      http://opencv.org/downloa
转载 2024-02-29 13:09:37
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在使用Eclipse的Build Project功能时,提示以下错误: An internal error occurred during: “Build Project”. GC overhead limit exceeded 如图: 搜索的一下,是属于Java.lang.OutOfMemoryE
转载 2017-07-19 14:47:00
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## 解决Linux内存不足的问题 ### 1. 简介 在实际的应用场景中,经常会遇到Linux内存不足的情况,这会导致系统运行缓慢甚至崩溃。在这篇文章中,我们将介绍如何诊断和解决Linux内存不足的问题。 ### 2. 解决步骤 下面是解决Linux内存不足问题的步骤: | 步骤 | 操作 | | ---- | ---- | | 1. 查看内存使用情况 | 使用命令查看当前系统内存使用情况
原创 2024-05-29 10:59:48
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# MySQL 内存不足问题及解决办法 ## 引言 MySQL是一种常用的关系型数据库管理系统,被广泛应用于各种Web应用和大型数据存储中。然而,当我们使用MySQL进行大规模数据处理时,可能会遇到内存不足的问题。本文将介绍MySQL内存不足问题的原因,以及如何通过优化和调整MySQL配置来解决这个问题。 ## 1. MySQL 内存管理 在了解如何解决 MySQL 内存不足问题之前,首先
原创 2023-10-05 09:04:34
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原文 OpenCV实现KNN算法 K Nearest Neighbors 这个算法首先贮藏所有的训练样本,然后通过分析(包括选举,计算加权和等方式)一个新样本周围K个最近邻以给出该样本的相应值。这种方法有时候被称作“基于样本的学习”,即为了预测,我们对于给定的输入搜索最近的已知其相应的特征向量。 C
转载 2016-12-23 16:10:00
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作者:编程迷思“Redis 是目前最火爆的内存数据库之一,通过在内存中读写数据,大大提高了读写速度,可以说 Redis 是实现网站高并发不可或缺的一部分。我们使用 Redis 时,会接触 Redis 的 5 种对象类型(字符串、哈希、列表、集合、有序集合),丰富的类型是 Redis 相对于 Memcached 等的一大优势。在了解 Redis 的 5 种对象类型的用法和特点的基础上,进一步了解 R
# 如何解决PyTorch内存不足问题 作为一名经验丰富的开发者,我们经常会遇到PyTorch模型训练时出现内存不足的问题。这时我们需要对代码和资源进行优化,以确保训练顺利进行。在本文中,我将向你介绍如何解决PyTorch内存不足的问题。 ## 流程概述 首先,让我们看一下整个解决问题的流程,以便更好地理解每个步骤。 ```mermaid pie title PyTorch内存不足
原创 2024-07-07 04:34:57
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GitLab CI支持创建多个构建,并评估每次代码提交是否通过测试和以及对您产品的影响。在构建过程中,会生成大量二进制文件,如果不能正确的大规模管理这些文件,就会导致二进制文件管理混乱。为了克服这个问题,Artifactory被无缝地集成到GitLab CI构建过程中,以便更好的发布和管理这些二进制文件,并通过JFrog CLI, GitLab CI缓存、发布您的依赖包、制品包和构建信息
转载 2024-07-12 04:44:57
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笔记31-徐 一些SQL内存使用的错误理解以及内存使用状况分析1 --一些SQL内存使用的错误理解以及内存使用状况分析 2 3 --1、Windows上还有很多物理内存没有被使用,就意味着SQL不缺内存 4 --SQL很可能设置了max server memory,约束了SQL继续申请内存的能力 5 --32位机器上,由于虚拟地址空间的限制,SQL可能已经无法继续申请内存
​文本分类中KNN算法,该方法的思路非常简单直观:如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别,则该样本也属于这个类别。该方法在定类决策上只依据最邻近的一个或者几个样本的类别来决定待分样本所属的类别。   KNN方法虽然从原理上也依赖于极限定理,但在类别决策时,只与极少量的相邻样本有关。因此,采用这种方法可以较好地避免样本的
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:://blog..net/lyflower/article/details/17282 文本分类中KNN算法,该方法的思路非常简单直观:如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别,则该样本也属于这个类别。该方法在定类决策上只依据
转载 2016-04-17 19:45:00
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之前就是各种内存分不清楚,这里赶紧进行记录,适合于深度学习入门场景几种内存概念共享内存共享内存是进程间通信中最简单的方式之一。共享内存 (shared memory)指在多处理器的计算机系统中,可以被不同中央处理器(CPU)访问的大容量内存。物理内存物理内存指通过物理内存条而获得的内存空间,而虚拟内存则是指将硬盘的一块区域划分来作为内存。常见的物理内存规格有256M、512M、1G、2G等,现如今
目录1.基本概念2.KNN2.1 KNN Classifier2.2 KNN Regressor2.3 距离3.细节讨论3.1 性能分析3.2 K值分配3.3 加权最近邻分类器4.代码分析5.参考资料 1.基本概念KNN(K-Nearest Neighbors, K近邻)是有监督学习中普遍使用的方法之一,其中,KNN分类器一般将观察值的类别判定为离它最近的k个观察值中所占比例最大的分类,KNN
转载 2024-04-01 06:53:40
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KNN近邻分类法(k-Nearest Neighbor)是一个理论上比较成熟的方法,也是最简单的机器学习算法之一。这个算法首先贮藏所有的训练样本,然后通过分析(包括选举,计算加权和等方式)一个新样本周围K个最近邻以给出该样本的相应值。这种方法有时候被称作“基于样本的学习”,即为了预测,我们对于给定的输入搜索最近的已知其相应的特征向量。简单说来就是从训练样本中找出K个与其最相近的样本,然后看这K个样
转载 2024-04-25 11:42:16
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### 解决运行系统内存不够问题的流程 为了解决运行系统内存不够的问题,我们可以利用Kubernetes(K8S)中的资源调度和控制机制来管理容器的资源。下面是对解决这个问题的具体步骤,以及每一步需要做的事情和相应的代码示例: | 步骤 | 操作 | 代码示例 | | --- | --- | --- | | 1 | 根据应用程序的内存需求定义资源请求和限制 | `kubectl apply -
原创 2024-05-16 11:08:32
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# 解决“yarn打包内存不够”的问题 ## 一、问题背景 作为一名经验丰富的开发者,我们经常会遇到项目打包时内存不足的情况。这时候就需要我们来优化打包过程,以保证项目能够顺利打包完成。 ## 二、解决方案 ### 1. 技术栈 在这个问题中,我们使用的是Yarn作为包管理工具,我们需要通过一些优化操作来解决内存不足的问题。 ### 2. 解决步骤 为了让小白开发者更容易理解,我整理了解决问
原创 2024-07-11 05:42:54
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