张士玉小黑屋

一、基本原理图像边缘是图像的重要信息，而Canny算子则是用于边缘检测的经典算法。在用Canny算子进行边缘检测之前必须有效地抑制噪声，该算法使用的是高斯平滑滤波。接下来计算图像中每一点的梯度向量，根据梯度向量可以得到梯度方向和梯度幅值。梯度方向在(-π，π]范围内，将梯度方向离散到4个方向，分别为上下方向、左右方向、主对角线方向、副对角线方向，根据离散后的梯度方向对梯度幅值进行非极大值抑制。例如，如果图像中点(x,y)的梯度方向沿上下方向，那么将点(x,y)的梯度幅值分别与点(x-1,y)和点(x+1,y)的梯度幅值进行比较；如果点(x,y)的梯度幅值大于另外两点，那么该点有可能是边缘点，将它的梯度幅值保留；如果点(x,y)的梯度幅值不大于另外两点，那么该点一定不是边缘点，将它的梯度幅值

1：在MMFNet中作者提出了几种传统的融合方法，（a）将RGB和Depth首先concat然后经过卷积最后生成特征图。（b）将RGB和Depth分别进行卷积，然后再add融合。（c）将RGB和Depth先进行卷积，经过transformation，再经过反卷积，融合起来。（d）RGB和Depth分别卷积，将depth融合再分别经过卷积，最后经过反卷积。这些经典的方法仍然有参考意义。2：MMFNet的融合方法，其中RCU模块就像是SENet的雏形，不过当时还没有提出注意力机制。MRF模块就参考了上图中的b。3：我自己试过的通过ASPP来对RGB和Depth进行特征提取，但是效果很不好。类似于这一种，分别对RGB和Depth进行PPM或者ASPP操作，然后进行拼接，最后经过1x1卷积，效果

Python是一门广泛应用于科学计算、机器学习、数据分析等领域的编程语言。在Python中，内置了多种数据类型，包括数字、字符串、列表、元组、集合和字典等。这些数据类型具有不同的特点和用途。数字类型是表示数字的数据类型，通常分为整数和浮点数两种类型。整数是没有小数点的数字，可以表示正数、负数或零，而浮点数则是带有小数点的数字。数字类型可以进行数学计算、逻辑运算和表示数据等场景。字符串类型是由字符序列组成的不可变序列，可以用单引号、双引号或三引号来表示。字符串类型用于表示文本和字符数据，可以进行拼接、切片、查找和替换等操作。列表类型是由任意类型的有序元素组成的序列，可以用方括号来表示。列表类型用于表示一组有序数据，可以进行增删改查等操作。元组类型与列表类似，但是元组是不可变的，一旦创建

报错信息：npmERR!codeFETCH_ERRORnpmERR!errnoFETCH_ERRORnpmERR!invalidjsonresponsebodyathttps://registry.npmjs.org/@riophae%2fvue-treeselectreason:Invalidresponsebodywhiletryingtofetchhttps://registry.npmjs.org/@riophae%2fvue-treeselect:报错原因是node和npm的版本太高了，我当时安装的是最新版本，最新版本经常出错，建议降低版本（尝试过更换淘宝源、npmcacheclean--force的解决办法，都无法解决问题

牙叔教程简单易懂调用api的代码leturl="https://api.openai.com/v1/completions";letanswer=awaitaxios//使用axios发送post请求.post(url,data,{headers:headers}).then((res)=>{returnres.data.choices[0].text.trim();}).catch((err)=>{console.log(err.response.data);return"error";});很简单吧,就是一个post请求调用api须知字符限制问题+答案<4000,单位

文章目录前言一、技术介绍二、实现途径三、总结前言上篇文章，讲了经典卷积神经网络-resnet，这篇文章通过resnet网络，做一些具体的事情。一、技术介绍总的来说，第一步首先要加载数据集，对数据进行一些处理，第二步，调整学习率一些参数，训练好resnet网络模型，第三步输入图片或者视频通过训练好的模型，得到结果。二、实现途径1.加载数据集，对数据进行处理，加载的图片是（N,C,H,W）对图片进行处理成（C,H,W），通过图片名称获取标签，进行分类。train_paper=r'E:\桌面\资料\cv3\数据集\罚拳_公开\train\paper'train_rock=r'E:\桌面\资料\cv3\数据集\罚拳_公开\train\rock'train_scissors=r'

数据表格（纯前端）快速使用首先需要引入layui的css和js<linkrel="stylesheet"href="../static/layui/css/layui.css"><scriptsrc="../static/layui/layui.js"charset="utf-8"></script>然后再定义一个table标签，并写入js代码即可快速使用<tableid="demo"></table><script>layui.use('table',function(){vartable=layui.table;table.render({

生命周期就是组件或者实例，从创建到被销毁（初始化化数据、编译模板、挂载DOM、渲染一更新一渲染、卸载）的一系列过程，我们称这是Vue的生命周期文章目录一、Vue的生命周期阶段二、生命周期钩子函数1.beforeCreate2.created3.beforeMount4.mounted5.beforeUpdate6.updated7.beforeDestroy8.destroyed一、Vue的生命周期阶段vue生命周期分为四个阶段第一阶段（创建阶段）：beforeCreate，created第二阶段（挂载阶段）：beforeMount（render），mounted第三阶段（更新阶段）：beforeUpdate，updated第四阶段（销毁阶段）：befo

给定一个N×M的矩阵A，请你统计有多少个子矩阵(最小1×1，最大N×M)满足子矩阵中所有数的和不超过给定的整数K?输入格式第一行包含三个整数N,M和K。之后N行每行包含M个整数，代表矩阵A。输出格式一个整数代表答案。数据范围对于30%的数据，N,M≤20，对于70%的数据，N,M≤100，对于100%的数据，1≤N,M≤500;0≤Aij≤1000;1≤K≤250000000。输入样例：3410123456789101112输出样例：19样例解释满足条件的子矩阵一共有19，包含：大小为1×1的有10个。大小为1×2的有3个。大小为1×3的有2个。大小为1×

准备SpringBoot3正式版本已发版了半个月，SpringSecurity6也一并更新，但是网络上的相关中文文档较少，盲目进行集成容易出错，所以本文讲如何快速集成。这里不再赘述SpringBoot3和SpringSecurity6是做什么的，能来这的都知道。先确保以下信息：SpringBoot至少是3.0.0版本SpringSecurity至少是6.0.0版本（这里由SpringBoot管理，直接上starter即可）本文要解决的问题：SpringSecurity6的集成和配置开始集成1、Maven增加依赖，如果你已经有了，或者SpringInitializr新建项目时加了，忽略这一步<dependency><groupId&g