Mat的操作的row和col总结
经常忘了他两哪个在前哪个在后 1.at访问像素点的value的时候一定是row在前，映射到坐标系就是y在前(row) 实际上是at<type>(row,col) 2.申明Mat()的时候，Mat(rows,cols,type) 3.申明size的时候，Size（width，height） 4.申明rect的，Rect（x,y,width,height） 总结：只要是涉及到宽高的一定是宽在前，涉及到行列，都是行在前（row），可以发现一个规律，只要是Mat本身的函数都是rows在前。访问像素值也
Opencv 如何保存原始数据图以及如何按原值读取
最近在用深度相机，因为深度相机的值是以毫米为单位，都是几千，所以如果直接imwrite的话，会被直接归一化到0-255. 按照原值进行保存： 我的相机输出的深度值是以CV_16UC1类型，
vector<int> compression_params;
compression_params.push_back(CV_IMWRITE_PNG_COMPRESSION); //PNG格式图片的压缩级别
compression_params.push_back(9); //这里设置保存的图像质量级
Linux下的精确计时函数
std::chrono::high_resolution_clock::time_point tnow = std::chrono::high_resolution_clock::now();
std::chrono::high_resolution_clock::time_point tpost = std::chrono::high_resolution_clock::now();
std::cout << "open camera cost time: " << std::chrono:
RANSAC算法以及图像算法中的应用
Ransac的缩写是Random Sample Consensus。 Ransac算法的直线拟合算法大致步骤如下： k是迭代次数，n是每次采样点个数，t是拟合的阈值，如果是直线拟合，可以理解为check的点到拟合出的直线距离，小于则是inliner否则为outliner。 如果迭代过程中，发现有合适的足够的点满足，那么就认为这个模型是比较优良的模型，将优良的模型中的内点以及可能的内点，重新进行拟合。如果拟合的误差小于最大误差，那么就更新最优化的模型，一直到迭代结束。 算法的步骤：
Given
arping，ping，hping3常用参数
文章目录 1.arping 1.1 arping干嘛用的？ 1.2 参数 2.ping 2.1 ping干嘛用的？ 2.2 参数 3.hping3 3.1 hping3干嘛用的？ 3.2 参数 1.arping 1.1 arping干嘛用的？ arping主要干的活就是查看ip的MAC地址及IP占用的问题。信息安全领域用来二层主机发现。 1.2 参数 完整的参数用法 参数 作用 -c 指定发包数量 -d 发现IP欺骗。当有相同的IP的不同MAC地址reply的时候，arping会退出，退出码为
nmap简单参数教程
文章目录 Nmap介绍 主机发现 参数 端口发现 Nmap识别的端口状态 参数 Nmap僵尸扫描 服务发现 Nmap脚本的使用 参数 Nmap一些用法 nmap按脚本分类扫描 两个WAF扫描脚本 nmap按应用服务扫描 smb扫描： Mssql扫描： Oracle扫描： 其他一些比较好用的脚本 Nmap介绍 Nmap是一款非常强大的实用工具,可用于： 1.检测活在网络上的主机（ 主机发现 ） 2.检测主机上开放的端口（ 端口发现 ） 3.检测到相应的端口服务（ 服务发现 ） 4.软件版本检测脆
Netdiscover使用
文章目录 Netdiscover简介 参数 使用举例 Netdiscover简介 专用的二层发现工具。拥有主动和被动发现两种方式。
参数 参数 意义 -i：网卡 选择你监控的网卡。比如eth0 -r：range 指定IP段。比如192.168.0.0/24 -l：filename 从文件读取range列表 -p 被动模式。默默的侦听指定的网卡以发现别的二层主机 -t ARP包发送间隔。单位毫秒。这个可以用来规避检测系统的告警。 -c 发包数量 使用举例 netdiscover -i et
LeetCode160——相交链表
版权声明：我的GitHub：https://github.com/617076674。真诚求星！ https://blog.csdn.net/qq_41231926/article/details/86355471 我的LeetCode代码仓：https://github.com/617076674/LeetCode 原题链接：https://leetcode-cn.com/problems/intersection-of-two-linked-lists/description/ 题目描述：
LeetCode162——寻找峰值
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LeetCode164——最大间距
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BP神经网络原理推导
本文会完成BP神经网络的推导过程，先介绍BP神经网络的历史，然后介绍BP神经网络的结构，然后再开始推导，最后介绍BP神经网络的优缺点以及几个优化的方法。 目录 1 BP神经网络的历史 2 BP神经网络的结构 2.1 神经元 2.2 输入层 2.3 隐含层 2.4 输出层 3 结构图及符号声明 3.1 结构图 3.2 符号声明 4 BP神经网络的推导 4.1 前向过程 4.2 反向过程 5 更新公式 5.1 权值更新公式 5.2 偏置值更新公式 6、BP神经网络的优缺点 6.1 优点 6.2 缺
The Seven Percent Solution
版权声明：仅供研究，转载请注明出处。 https://blog.csdn.net/CSUstudent007/article/details/86419042
#include <iostream>
#include "stdio.h"
#include "string.h"
using namespace std;
int main()
{
char c[1000];
while(gets(c))
{
if(c[0]=='#')break;
Scrapy框架的学习(9.Scrapy中的CrawlSpider类的作用以及使用，实现优化的翻页爬虫)
1.CrawlSpider类通过一些规则（rules），使对于链接（网页）的爬取更具有通用性， 换句话说，CrawlSpider爬虫为通用性的爬虫， 而Spider爬虫更像是为一些特殊网站制定的爬虫。它基于Spider并有一些独特属性 rules: 是Rule对象的集合，用于匹配目标网站并排除干扰 parse_start_url: 用于爬取起始响应，必须要返回Item 2. Scrapy中的爬虫方法继承四种类来建立我们的scrapy爬虫， 他们是：Spider类，CrawlSpider类， C
Bootstrap中表格问题详解
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win10通过SecureCRT在Linux服务器上部署及使用Fuseki（二）
上一节介绍了基本工具，下面开始具体的操作流程 三、具体步骤 1.部署SecureCRT，通过ip和密码连接Linux系统，具体怎么连接就不多说了，不会的可以百度，很多教程。 2将下载好的Fuseki.tar文件传送到Linux系统上。 在SecureCRT上点击File——》Connect SFTP session进入SFTP窗口 SFTP中如果需要操作win系统，需要在linux命令前加个l。例如cd 表示进入linux系统某个文件，lcd表示进入win中某个文件。具体命令教程在此链接htt
NDK开发_cwin配置+编程简单步骤
版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/Mr_ZJC/article/details/86419046 最近在调试 车辆识别demo,说实话，虽然最初接触jni的时候，是在eclipse工程中进行开发的，不过后面遇到的项目都是直接放到了android 源码中编译的，所以对于在eclipse中的ndk开发，其实记忆有点模糊了，包括 Android.mk的编写，都有点小区别吧。 这里简单记录下，权当简单回顾吧。 ==============
Visual Studio Code插件-英汉词典初版发布 2018-11-06
VS插件市场地址: 英汉词典 - Visual Studio Marketplace 开源在: program-in-chinese/vscode_english_chinese_dictionary 如题图, 在VS Code插件页中搜索"英汉词典", 即可安装. 之后如果继续开发相关插件, 也会以"中文编程"作者发布. 在编辑器中选中任何英文词/短语, 如果在词典中有匹配词条, 就在状态栏显示所有释义和词形. 为尽量确保状态条不会过长而被IDE自动隐藏, 当释义/词形过长时, 仅截取前半部
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