sinθ≈Δθ=1.22λ/d。 艾里斑是点光源通过衍射受限成像时，由于衍射而在焦点处形成的光斑。中央是明亮的圆斑，周围有一组较弱的明暗相间的同心环状条纹，把其中以第一暗环为界限的中央亮斑称作艾里斑。 艾里斑是以英国皇家天文学家乔治·比德尔·艾里的名字命名的。因为他在1835年的论文中第一次给出了这个现象的理论解释。衍射： 在经典物理学中，波在穿过狭缝、小孔或圆盘之类的障碍物后会发生不同
阅读官方《CUDA C++ Programming Guide》总结，括号中为自己理解，仅作参考。第一章 introduction为什么使用GPU异构计算好处与CPU相比：更高的instruction throughput 单指令多线程（SIMT）和 memory bandwidth ？与FPGA相比：编程没那么复杂CPU和GPU架构对比CPU：并行程度小、擅长执行串行程序（通过复杂的
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色谱过程和色谱流出曲线 一、色谱过程 掌握色谱过程的原理。
二、色谱流出曲线相关概念了解即可。(基线、色谱峰、峰高、标准差、半峰宽、峰宽、峰面积)，需要掌握的几点：1.一个组分的色谱峰可用三项参数即峰高或峰面积(用于定量)、峰位(用保留值表示，用于定性)及峰宽(用于衡量柱效)说明。2.对于正常峰，标准差为0.607倍峰高处的峰宽之半。3.半峰宽：掌握公式17-
# 使用Python分割图片：按宽高成两半
在现代计算机视觉和图像处理领域，分割图片是一个基本而重要的操作。通过对图片进行分割，我们可以分析和处理更小的部分，这在各种应用中都十分有用，例如图像识别、物体检测等。本文将介绍如何使用Python来将一张图片根据宽度和高度分成两半。
## 准备工作
在进行图片分割前，首先需要安装PIL（Pillow）库，这是一个强大的图像处理库。可以通过以下命令安
原创
2024-09-02 04:32:01
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# 从一维曲线中寻找半高宽Python
## 引言
在科学研究和工程应用中，我们经常需要从一维曲线中找到半高宽（Full Width at Half Maximum, FWHM），即曲线高度达到峰值的一半的宽度。这个问题在信号处理、光学、材料科学等领域都有广泛的应用。Python作为一种功能强大的编程语言，为我们提供了丰富的工具和库来解决这个问题。
本文将介绍如何使用Python来寻找一维曲线
原创
2023-12-07 10:41:35
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千兆光模块已经是十分成熟的系列产品，常见的传输速率为1.25G，2.5G等，封装类型为SFP。千兆光模块的型号比较多，下面易天光通信（ETU-LINK）就为大家详细地介绍下千兆光模块的类型。千兆光模块可以分为两大类，分别为单纤和双纤光模块，单纤指的是只有一个接口，收发一体，只需使用一根光纤即可进行传输。千兆单纤光模块的接口类型为SC，光纤类型为单模，通过搭配OS2单模光纤跳线最远可传输至160KM
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2024-10-19 12:46:52
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激光光束经过透镜聚焦后，其光斑最小位置称为激光焦点，如图下图所示。焦点光斑直径d数值可以由以下公式粗略计算：d=2fλ/D式中：f为聚焦镜的焦距；λ为入射光束的波长；D为入射光束的直径。通过公式可以看出，焦点的光斑直径d与聚焦镜焦距f和激光波长λ成正比，与入射光束的直径D成反比。如果导光及聚焦系统能设计为f/D≈1，则焦点光斑直径可达到d=2λ这说明基模高斯光束经过理想光学系统聚焦后，焦点光斑直径
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2023-10-05 22:58:33
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内存通常和CPU、硬盘被统称为电脑硬件“三大件”，其重要性可见一斑。作为直接和CPU进行沟通的桥梁，内存的性能直接影响了电脑的整体速度。简单来说，电脑的工作逻辑是每次数据处理任务都先交给内存，通过内存再传输至CPU，然后通过内存，再传输回到硬盘里。那么，既然要传输数据，就必然存在通道，而对于内存来说，通道就取决于位宽、时钟频率和带宽这三个参数了。位宽：又称“总线位数”，是指总线能同时传送的二进制数
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2024-07-18 09:01:36
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mysql异步复制mysql异步复制是指，mysql主库将事务信息写入binlog文件中的时候，此时主库会通过binlog dump线程给从库发送这些新的binlog变化，然后并不等待从库的响应继续提交事务并写入binlog，所以主库并不保证这些事务变化的binlog数据会传输并应用到任何从库。mysql全同步复制mysql全同步复制是指，当主库提交事务的binlog后，所有的从库节点必须全部收到
原创
2019-03-04 10:50:58
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# Python Image宽高详解
在日常开发和图像处理中，我们经常需要获取图像的宽度和高度信息，以便进行后续的操作。Python提供了多种库来处理图像，其中最常用的是Pillow（Python Imaging Library）库。本文将详细介绍如何使用Pillow库来获取图像的宽度和高度信息，并提供相关的代码示例。
## 1. 安装Pillow库
在开始之前，我们首先需要安装Pillow
原创
2023-10-25 20:57:55
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在Python的图像处理领域，获取图像的宽度和高度是常见的需求，特别是在使用如OpenCV等库进行计算机视觉任务时。利用`imread`函数读取图像后，很多开发者希望快速获得图像的尺寸，以便进行后续的处理。然而，虽然这个操作看似简单，但背后涉及的内容确实不容小觑。本篇博文将深入探索如何使用Python获取图像的宽高，并讨论其背景、核心维度、特性、实战对比、深度原理和生态扩展。
### 背景定位
# 如何使用Python OpenCV获取图像的宽度和高度
## 引言
对于刚入行的小白来说，学习和掌握Python OpenCV的使用可能会感到有些困惑。在本文中，我将教会你如何使用Python OpenCV库获取图像的宽度和高度。通过简单的步骤和示例代码，你将能够轻松地完成这项任务。
## 整件事情的流程
下面是我们实现获取图像宽度和高度的整个流程：
| 步骤 |
原创
2024-01-20 05:59:45
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1.前言
第一次在学校机房里见到计算机，还是上古时期。
计算机型号大概是LASER-310吧，有点记不清了。
那会儿，显示器还是单色的，只能显示文本，每行最多显示80个字符。
想看图片，印象中只能用针式打印机打印在两侧穿孔的宽行打印纸上，每个像素用一个字符表示，不同的字符代表不同的灰度，就像下图这个样子。
有没有感觉到浓郁古风呢？
其实，随便一张照片，十
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2024-09-12 12:29:55
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# Python中求取图像的宽高
在图像处理领域，了解图像的尺寸是进行进一步操作的基础。Python作为一门强大的编程语言，提供了多种库来处理图像，其中最常用的是Pillow库（PIL的一个分支）。本文将介绍如何使用Python和Pillow库来获取图像的宽度和高度，并通过代码示例进行演示。
## 环境准备
首先，确保你的Python环境中已经安装了Pillow库。如果尚未安装，可以通过以下
原创
2024-07-20 12:31:27
45阅读
# 获取全屏宽高：Python实现指南
作为一名经验丰富的开发者，我经常被问到如何使用Python获取全屏的宽高。这个问题对于初学者来说可能有点棘手，但别担心，我会一步步教你如何实现。
## 流程概览
首先，让我们通过一个流程图来了解整个过程：
```mermaid
flowchart TD
A[开始] --> B[导入模块]
B --> C[获取屏幕尺寸]
C -
原创
2024-07-30 10:31:22
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# 使用Python获取文字的宽高
在图形用户界面(GUI)开发、游戏开发或数据显示项目中，获取文字的宽高是一个非常常见的需求。本文将通过详细的步骤指导您如何使用Python获取文本的宽度和高度。我们将使用`Pillow`库，这是一个强大的图像处理库，常用于图形工作。
## 流程概述
我们将通过以下几个步骤来实现这一功能：
| 步骤 | 描述
原创
2024-08-08 15:39:26
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将此题分为两个步骤：找出高频词汇首先我们需要使用python中的jieba库；目前最好的 Python 中文分词组件，它主要有以下 3 种特性：支持 3 种分词模式：精确模式、全模式、搜索引擎模式支持繁体分词支持自定义词典 使用管理员身份打开CMD：输入pip install jieba下载成功后打开pyCharm->File->Settings->Project In
# Python 定义 PDF 的宽高
PDF（Portable Document Format）是一种常用的电子文档格式，用于在不同操作系统和设备上保持文档的一致性和可读性。在使用 Python 生成 PDF 文件时，我们经常需要定义 PDF 的宽度和高度，以确保生成的 PDF 文件符合我们的预期。
## 定义 PDF 的宽度和高度
在 Python 中，我们可以使用第三方库 `repor
原创
2024-01-09 05:29:11
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如何使用Python获取图片的宽高
## 引言
在开发过程中，我们经常需要获取图片的宽度和高度信息。在Python中，有多种方法可以实现这个目标。本文将指导小白开发者学习如何使用Python获取图片的宽高。
## 任务概述
我们的任务是教会一位刚入行的小白如何使用Python获取图片的宽高。具体来说，我们将按照以下步骤完成这个任务：
1. 安装必要的Python库
2. 加载图片文件
3.
原创
2023-12-20 09:26:27
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在计算机视觉领域，光斑检测是一项重要的技术，这项技术在图像处理、视觉识别等多个领域都有着广泛的应用。然而，如何快速且准确地检测光斑，成为了众多开发者面临的一大技术痛点。
在初期技术研发阶段，光斑检测的主要痛点包括检测精度、处理速度以及系统的稳定性。以下是一个关于技术债务的四象限图，什么地方需要研发团队关注：
```mermaid
quadrantChart
title 技术债务分布
