1. atomic与nonatomicatomic：原子属性确保属性的读取和写入操作在多线程环境中是线程安全的。这意味着，当一个线程正在读取或写入属性时，其他线程不能同时访问该属性。虽然这提供了线程安全性，但它也引入了性能开销，因为每次访问都需要加锁和解锁。nonatomic：非原子属性不提供线程安全性。多个线程可以同时访问和修改同一属性，这可能导致数据不一致。然而，非原子属性通常具有更高的性能，
来源：《OpenCV3编程入门》，怀念毛星云大佬?️ 说明：本系列重点关注各种图像轮廓与图像分割修复方法的原理、作用图像轮廓与图像分割修复虽然Canny之类的边缘检测算法可以根据像素之间的差异，检测出轮廓边界的像素，但是它并没有将轮廓作为一个整体。所以，下一步便是把这些边缘像素组装成轮廓。寻找物体的凸包凸包凸包(Convex Hull)是一个计算几何(图形学)中常见的概念。简单來说， 给定二维平面
来源：《OpenCV3编程入门》，怀念毛星云大佬?️ 说明：本系列重点关注各种图像变换方法的原理、作用和对比图像变换图像变换(imagetransfrom),即将一幅图像转变成图像数据的另一种表现形式。变换最常见的例子就是傅里叶变换(Fouriertransform),即将图像转换成源图像数据的另一种表示形式。这类操作的结果仍然保存为OpenCV图像结构的形式，但是新图像的每个单独像素表示原始输出
来源：《OpenCV3编程入门》，怀念毛星云大佬?️ 说明：本系列重点关注各种图像处理算法的原理、作用和对比漫水填充漫水填充法是一种用特定的颜色填充连通区域，通过设置可连通像素的上下限以及连通方式来达到不同的填充效果的方法。漫水填充经常被用来标记或分离图像的一部分，以便对其进行进一步处理或分析，也可以用来从输入图像获取掩码区域，掩码会加速处理过程，或只处理掩码指定的像素点，操作的结果总是某个连续的
来源：《OpenCV3编程入门》，怀念毛星云大佬?️ 说明：本系列重点关注各种图像处理算法的原理、作用和对比形态学滤波(1 ):腐蚀与膨胀形态学槪述数学形态学的概念： 数学形态学(Mathematical morphology)是立在格论和拓扑学基础之上的图像分析学科，足数学形态学阁像处现的基本理论。其基本的运算包括：二值腐蚀和膨胀、二值开闭运算、骨架抽収、极限腐蚀、击中击不中变换、形态学梯度、T
来源：《OpenCV3编程入门》，怀念毛星云大佬?️ 说明：本系列重点关注各种图像处理算法的原理、作用和对比线性滤波：方框滤波、均值滤波、高斯滤波平滑处理平滑处理(smoothing)也称模糊处理(bluring),是一种简单且使用频率很高的图像处理方法。平滑处理的用途有很多，最常见的是用来减少图像上的噪点或者失真。在涉及到降低图像分辨率时，平滑处理是非常好用的方法。图像滤波与滤波器图像滤波，指在
怀念毛星云大佬。。?️邂逅OpenCVOpenCV周边概念汄知图像处现、计算机视觉与OpenCV图像处理技术一般包括图像压缩，增强和复原，匹配、描述和识别3个部分，数字图像是指用工业相机、摄像机、扫描仪等设备经过拍摄得到的一个大的二维数组，该数组的元素称为像素，其值称为灰度值。而数字阁像处理是通过计算机对图像进行去除噪声、增强、复原、分割、提取特征等处珂的方法和技术。图像处理和计算机视觉的区别在于
问题IOS项目启动报错Cannot launch '/private/var/containers/Bundle/Application/***.app': Sending qLaunchSuccess packet failed 或者类似报错问题 无法启动launch的解决问题定位我是在操作期间更换了应用的签名证书 也就是Signing & Capablities -> Signi
深度学习深度学习是加深了层的深度神经网络加深网络本节我们将这些已经学过的技术汇总起来，创建一个深度网络，挑战 MNIST 数据集的手写数字识别向更深的网络出发基于3×3的小型滤波器的卷积层。激活函数是ReLU。全连接层的后面使用Dropout层。基于Adam的最优化。使用He初始值作为权重初始值。 进一步提高识别精度可以发现进一步提高识别精度的技术和 线索。比如，集成学习、学习率衰减、Data A
卷积神经网络卷积神经网络(Convolutional Neural Network，CNN)整体结构CNN 中新出现了卷积层(Convolution 层)和池化层(Pooling 层)，之前介绍的神经网络中，相邻层的所有神经元之间都有连接，这称为全 连接(fully-connected)全连接层： CNN层： 卷积层全连接层存在的问题数据的形状被“忽视”了。比如，输 入数据是图像时，图像通常是高、
与学习（神经网络的学习阶段）相关的技巧本章主题涉及寻找最优权重参数的最优化方法、权重参数的初始值、超参数的设定方法等。此外，为了应对过拟合，本章还将介绍权值衰减、Dropout 等正则化方法，并进行实现。 最后将对近年来众多研究中使用的Batch Normalization方法进行简单的介绍。参数的更新前面学习的随机梯度下降法(stochastic gradient descent)， 简称 SG
误差反向传播法一 个能够高效计算权重参数的梯度的方法计算图正向传播太郎在超市买了 2 个 100 日元一个的苹果，消费税是 10%，请计 算支付金额。反向传播（导数）如果苹果的价格增加某个微小值， 则最终的支付金额将增加那个微小值的 2.2 倍链式法则（可以了解下复合函数的链式求导法则）反向传播的计算顺序是，将信号 E 乘以节点的局部导数 ( )，然后将结果传递给下一个节点复合函数链式求导法则，这
神经网络的学习（神经网络的学习阶段，不是我们学习神经网络）从数据中学习训练数据和测试数据机器学习中，一般将数据分为训练数据和测试数据两部分来进行学习和 实验等。首先，使用训练数据进行学习，寻找最优的参数;然后，使用测试 数据评价训练得到的模型的实际能力。为了正确评价模型的泛化能力（指处理未被观察过的数据），就必须划分训练数据和测试数据。另外，训练数据也可以称为监督数据。只对某个数据集过度拟合的状态
《深度学习入门：基于Python的理论与实现》看了下，这本书对我这种没有任何深度学习基础的小白很有用也很友好，而且是本需要反复阅读加深记忆的读本，故将重要内容整理记录，方便后续快速回顾复习，与大家共勉～感知机感知机接收多个输入信号，输出一个信号。和实际的电 流不同的是，感知机的信号只有“流 / 不流”(1/0)两种取值。0 对应“不传递信号”，1 对应“传递信号”。感知机的定义图是一个接收两个输入
相同类型的题目尽量放在了一起，很多答案参考了很多博文，请使用自动生成的目录查看文章结构。Js的一些基础忽略点在JS中想要使用${}获取变量 要在\ \中使用(这个引号是～这个键的那个引号)Js的数据类型有哪些基本类型：String、Number、Boolean、Null、Undefined、symbol（ES6）引用类型：Object、Array、Date、Function、Error、RegEx
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