是什么是模板匹配？模板就是一副已知的小图像，而模板匹配就是在一副大图像中搜寻目标，已知该图中有要找的目标，且该目标同模板有相同的尺寸、方向和图像元素，通过一定的算法可以在图中找到目标，确定其坐标位置模板匹配的参数介绍：1. 图像金字塔：Numberlever2. 起始角度：AngleStart3. 角度范围：AngleExtern4. 角度步长：AngleStep5. 优化算法：Optimizat
原创
2023-05-07 11:56:12
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Unknowncolumn‘多出来的字段名称’in‘fieldlist’具体的解决方案用到的还是注解，它有一个属性叫exist，设置该字段是否在数据库表中存在，如果设置为false则不存在，生成sql语句查询的时候，就不会再查询该字段了。...
原创
2022-08-05 21:53:48
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目前这里整合了java、ant、springmvc的路径表达式规范，并会持续更新如果实际有变。Patterns：表达式，规则。PatternSet：表达式序列，表达式清单。matches：相对，匹配。directory：目录。下面是翻译ant文档的解释：正如前面所述，patterns用于对文件的包含和不包含。这些patterns看上去和DOS和UNIX中使用的patterns非常相似：'*'&nb
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2023-07-17 22:11:14
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对于图像的相似性匹配常用的方法包括以下几种： 1. 获取（区域或全局）直方图（颜色直方图，灰度直方图，LBP，HOG等）直接利用各种相似性距离度量，或者计算其各阶矩，或者对其曲线进行二值化，然后进行比较。 其中各种相似性距离度量在另外一篇博客中做了介绍，各种矩常用的包括一阶矩（即均值），二阶矩（即方差），无穷阶矩（最大值）；曲线的二值化是 g(i) = hist(i)>hist(i+1)?
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2023-09-01 08:32:46
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MyBatisPlus-映射匹配兼容性的简单示例
原创
2022-10-09 00:07:48
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基于灰度的匹配算法又称为基于模板的匹配算法，子图与模板图对应位置上灰度值计算得出一个值，这个值可以是对应像素相减绝对值的加和（即SAD算法），也可以将计算出的和除以模板像素个数，即（MAD算法），其它基于灰度的图像匹配算法均基于此思想，只不过所计算的值不同。以下将逐个进行介绍。SAD算法 参考图
模板图
SAD算法即模板与参考图对应像素相减的绝对值求和，然后在依次滑动模板遍历
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2023-09-04 18:36:07
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题意: 给你n个王子和m个公主,每个王子可以和自己喜欢的公主结婚,问你在不影响最大匹配的前提下每个王子都可以去哪些公主. 思路: 所有王子向他喜欢的公主连一条边,然后匹配一遍,之后再每个匹配的公主连一条指向娶她的王子一条边,然后对...
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2014-04-30 21:24:00
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# 文本相似性匹配及其在Java中的应用
在当今信息爆炸的时代，文本数据的快速增长使得文本相似性匹配成为一项重要的技术。文本相似性匹配不仅可以在搜索引擎优化、推荐系统、内容分类等众多领域发挥作用，还能帮助我们提高信息获取的效率。本文将探讨文本相似性匹配的基本概念、常用算法，并通过一个Java开源示例加深理解。
## 什么是文本相似性匹配？
文本相似性匹配是通过计算不同文本之间的相似性来判断它
一阶段模型（yolo系列）【yolo1】 1、图像归一化为448x448x3，先通过Googlenet：inception（也称GoogLeNet）是2014年提出的，由多个下图的 inception模块串联，感觉是spp的前身，1*1卷积可以视为对单个像素的全连接运算，提升了非线性能力，多个分支用多个不同大小的卷积核能在多个尺度上同时进行卷积，然后拼接提取到不同尺度的特征，
题意: 给你n个王子和m个公主,每个王子可以和自己喜欢的公主结婚,问你在不影响最大匹配的前提下每个王子都可以去哪些公主.思路: 所有王子向他喜欢的公主连一条边,然后匹配一遍,之后再每个匹配的公...
原创
2022-07-20 16:41:23
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本文导读系统兼容性设计随业务的不断变更和发展、系统和架构也在不断的调整和优化这其中既有新业务、新系统的上线，也有老业务、老系统、老数据的迁移。在这些新老的变化过程中，我们既不能导致业务的间断影响可用率，更不能产生资损造成公司损失。为了防范这些新旧间处理的风险，我们需要从数据、系统、发布、业务等各个环节做好兼容性设计。一、 资损防控系统设计资损防控规范从系统架构层面整体来看，支付公司的系统可以抽象为
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2024-10-18 14:17:12
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SURF算法为每个检测到的特征定义了位置和尺度，尺度值可用于定义围绕特征点的窗口大小。不论物体的尺度在窗口是什么样的，都将包含相同的视觉信息，这些信息用于表示特征点以使得它们与众不同。
在特征匹配中，特征描述子通常用于N维向量，在光照不变以及少许透视变形的情况下很理想。另外，优质的描述子可以通过简单的距离测量进行比较，比如欧氏距离。
使用
SURF
进行特征
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2024-02-27 12:57:48
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surf特征+FLANN特征匹配+knn筛选匹配点+单应性矩阵映射#include "stdafx.h"#include #include #include #include "opencv2/nonfree/features2d.hpp"#include#include using namespace cv;using namespace std;int main( )
原创
2021-12-22 11:45:24
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surf特征+FLANN特征匹配+knn筛选匹配点+单应性矩阵映射#include "stdafx.h"#include #include #include #include "opencv2/nonfree/features2d.hpp"#include#include using namespace cv;using namespace std;int main( )
原创
2022-04-11 13:36:19
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# NLP相关性算法与隐式匹配算法探索
自然语言处理（NLP）是一个快速发展的领域，其中相关性算法和隐式匹配算法在信息检索、推荐系统等方面得到了广泛应用。本文将对这些算法进行简要介绍，并提供代码示例，以帮助读者理解其基本原理和应用。
## 1. 什么是相关性算法？
相关性算法的主要目标是评估文本之间的相关性。它通常应用于搜索引擎、问答系统等场景。在NLP中，相关性可以通过多种方式进行测量，包
原创
2024-10-16 04:50:05
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# Python 中的 CV2 灰度相关性匹配
在计算机视觉领域，图像匹配是一个重要的研究方向。灰度相关性匹配是图像处理中的一种有效算法，它可以用于寻找相似的图像部分。本文将介绍使用 Python 的 OpenCV (cv2) 库进行灰度相关性匹配的基本概念和实现方法，并提供相关的代码示例。
## 1. 灰度相关性匹配的基本概念
灰度相关性匹配主要是通过比较两幅图像的灰度值来进行匹配。在实际
原创
2024-09-04 04:36:38
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背景常见的余弦夹角算法、欧式距离、Jaccard相似度、最长公共子串、编辑距离等。这些算法对于待比较的文本数据不多时还比较好用，如果我们的每天采集的数据以千万计算，性能就是一个非常大的瓶颈。传统的hash算法只负责将原始内容尽量均匀随机地映射为一个签名值，原理上相当于伪随机数产生算法。传统的hash算法产生的两个签名，如果相等，说明原始内容在一定概率下是相等的；如果不相等，除了说明原始内容不相等外
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2023-09-17 16:11:52
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作者丨梦寐mayshine@知乎（已授权）编辑丨极市平台导读 本文先从图像特征开始介绍，后分点阐述特征子和描述子的相关分类及特点，最后以图像展示了特征匹配的关系，完整的叙述了整个建模过程中特征点检测与匹配的知识。一、图像特征介绍1、图像特征点的应用相机标定：棋盘格角点阴影格式固定，不同视角检测到点可以得到匹配结果，标定相机内参图像拼接：不同视角匹配恢复相机姿态稠密重建：间接使用特征点
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2022-10-05 10:50:49
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本文先从图像特征开始介绍，后分点阐述特征子和描述子的相关分类及特点，最后以图像展示了特征匹配的关系。
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2021-07-19 09:42:14
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在现代电子电路设计中，运算放大器（运放）作为一种基本的电子元件，广泛应用于模拟信号处理、信号调理、滤波、比较等多种领域。运放电路的性能、稳定性和精确度在很大程度上取决于电路中各个元件的参数，其中电阻的匹配性尤为关键。电阻匹配的重要性不仅体现在提升电路的性能上，还直接影响了信号的质量和系统整体的可靠性。电阻匹配的定义电阻匹配指的是在运放电路中，多个电阻的阻值之间的差异控制在一个相对较小的范围内。通常
