张士玉小黑屋

该系列文章是讲解PythonOpenCV图像处理知识，前期主要讲解图像入门、OpenCV基础用法，中期讲解图像处理的各种算法，包括图像锐化算子、图像增强技术、图像分割等，后期结合深度学习研究图像识别、图像分类应用。希望文章对您有所帮助，如果有不足之处，还请海涵~上一篇文章主要介绍目标检测原理，通过七个问题来普及什么是目标检测，然后利用ImageAI实现最简单的目标检测案例。这篇文章将详细介绍图像去雾算法

故事的由来开头：小姐姐HR小姐姐看简历比较累，需要一直手动点击下一个按钮，才能前往下一个简历一位同事-后端架构师小哥哥想给HR做一个自动查看下一个简历的工具，又不想做得复杂，不想做成浏览器插件这种，于是手写JS代码，想在浏览器中的console控制台写代码就自动执行，实现打开简历后若干秒自动查看下一个简历的功能问题来了当同事小哥哥在控制台写在JS代码时候，用document.querySelect这个API一直获取不到DOM节点，我当时觉得他写的选择器不对劲，于是要他简

Linux系统中的项目发布配置流程一、在Linux中安装jdk，并对jdk的环境变量进行配置，配置路径/usr/local/src/,安装完成之后通过Java-version指令查看jdk配置是否成功source/etc/profile让环境变量生效二、在Linux系统中安装数据库mriaDB1.数据库的安装和启动2.数据库初始化3.切换数据库mysql4.修改数据库表5.刷新数据库权限三.配置防火墙  1.检查防火墙状态    2.防火墙配置，开机不需要启动防火墙  3.手动开启和关闭防火墙指令（这

该系列文章是讲解PythonOpenCV图像处理知识，前期主要讲解图像入门、OpenCV基础用法，中期讲解图像处理的各种算法，包括图像锐化算子、图像增强技术、图像分割等，后期结合深度学习研究图像识别、图像分类应用。希望文章对您有所帮助，如果有不足之处，还请海涵~上一篇文章主要介绍目标检测原理，通过七个问题来普及什么是目标检测，然后利用ImageAI实现最简单的目标检测案例。这篇文章将详细介绍图像去雾算法

2021陇剑杯网络安全大赛-iOS题目描述：一位ios的安全研究员在家中使用手机联网被黑，不仅被窃密还丢失比特币若干，请你通过流量和日志分析后作答：解题思路：10.1黑客所控制的C&C服务器IP是__3.128.156.159__。查看具体的tcp流，可以发现这⾥有转发操作10.2黑客利用的Github开源项目的名字是_stowaway_。（如有字母请全部使用小写）上

整理|祝涛出品|CSDN（ID：CSDNnews）据报道，杰出的华人科学家、美国特拉华大学电子与计算机工程系终身教授、数据流体系结构的先驱人物高光荣逝世，享年76岁。高光荣先生于1945年出生，1968年获得清华大学电气工程学士学位，1980年在华中科大读研期间出国学习，于1982年获美国麻省理工学院硕士学位。1986年于美国麻省理工学院获博士学位，是新中国成立后第一位获得麻

文章目录前言一、HTTP协议✨1.HTTP的特点和缺点2.HTTP报文结构是怎样的3.常见的HTTP请求头和响应头HTTPRequestHeader常见的请求头HTTPResponsesHeader常见的响应头4.HTTP有哪些请求方法5.GET和POST请求的区别6.PUT和POST请求的区别7.OPTIONS请求方法的使用场景8.常见HTTP状态码9.详细描述一下301和302状态码10.304状态码是什么意思？详细描述一下HTTP

目录引言有趣的现象精度损失两个浮点数的比较浮点数与0的比较 总结引言在细谈浮点数与0比较之前，我们要引入一个小概念“浮点数是如何存储的”，我们知道整型在计算机中存储的是二进制，那么浮点数呢，是否也一样呢？我们看个例子：intmain(){intn=9;float*pfloat=(float*)&n;printf("n的值为:%d\n",n);printf("*pfloat的值为:%f\n",*pfloat);*pfloat

首先我们应该清楚：“能编程”，“会编程”和“学编程”是不同的概念。从根本上说，编程就是和计算机沟通，学习编程可以让自己变得理性、严谨起来，从电脑的角度去思考问题，去解决问题。目前大众学编程的主要目标，是锻炼逻辑思维、创新思维，发展和培养对于计算机的兴趣。所以可以看到，学习编程的大军中有很大比例是青少年群体。而成人学习编程，更多是为了找到一个不错的工作，积累软件开发的基本知识和技能。这种和个人利益直接相关的学习，是需要大量的阅读、实践、指导和复盘的。千锤百炼的操练和持之以恒的学习

前言Bert/Transformer结构及其变体，已成为自然语言处理(NLP)、语音识别(ASR)等领域的主流序列建模结构。并且，相比于卷积操作的局部特征提取能力、以及平移不变性，Self-attention的全局Context信息编码能力，能够使视觉模型具备更强的特征表达能力、与领域适应性。因此在计算机视觉领域，VisionTransformer结构也日益流行、方兴未艾。然而，Transformer模型的高计算复杂度与参数量，限制了模型的推理部署（包括服务端与移动端应用），其计算、存储与运行时内存等资