- 本节书摘来自华章计算机《OpenCV 4计算机视觉项目实战》 一书中第二章，第2.12节，作者[西班牙]大卫·米兰·埃斯克里瓦（David Millán Escrivá）[西班牙]维尼休斯·G.门东萨（Vinícius G. Mendon）。 本节书摘来自华章计算机《OpenCV 4计算机视觉项目实战》 一书中第二章，第2.12节，作者[西班牙]大卫·米兰·埃斯克里瓦（David Millán Escrivá）[西班牙]维尼休斯·G.门东萨（Vinícius G. Mendon）。
- 本节书摘来自华章计算机《OpenCV 4计算机视觉项目实战》 一书中第二章，第2.10节，作者[西班牙]大卫·米兰·埃斯克里瓦（David Millán Escrivá）[西班牙]维尼休斯·G.门东萨（Vinícius G. Mendon）。 本节书摘来自华章计算机《OpenCV 4计算机视觉项目实战》 一书中第二章，第2.10节，作者[西班牙]大卫·米兰·埃斯克里瓦（David Millán Escrivá）[西班牙]维尼休斯·G.门东萨（Vinícius G. Mendon）。
- 本节书摘来自华章计算机《OpenCV 4计算机视觉项目实战》 一书中第二章，第2.8节，作者[西班牙]大卫·米兰·埃斯克里瓦（David Millán Escrivá）[西班牙]维尼休斯·G.门东萨（Vinícius G. Mendon。 本节书摘来自华章计算机《OpenCV 4计算机视觉项目实战》 一书中第二章，第2.8节，作者[西班牙]大卫·米兰·埃斯克里瓦（David Millán Escrivá）[西班牙]维尼休斯·G.门东萨（Vinícius G. Mendon。
- 本节书摘来自华章计算机《OpenCV 4计算机视觉项目实战》 一书中第二章，第2.3节，作者[西班牙]大卫·米兰·埃斯克里瓦（David Millán Escrivá）[西班牙]维尼休斯·G.门东萨（Vinícius G. Mendon。 本节书摘来自华章计算机《OpenCV 4计算机视觉项目实战》 一书中第二章，第2.3节，作者[西班牙]大卫·米兰·埃斯克里瓦（David Millán Escrivá）[西班牙]维尼休斯·G.门东萨（Vinícius G. Mendon。
- 本节书摘来自华章计算机《OpenCV 4计算机视觉项目实战》 一书中第一章，第1.3.15节，作者[西班牙]大卫·米兰·埃斯克里瓦（David Millán Escrivá）[西班牙]维尼休斯·G.门东萨（Vinícius G. Mendon。 本节书摘来自华章计算机《OpenCV 4计算机视觉项目实战》 一书中第一章，第1.3.15节，作者[西班牙]大卫·米兰·埃斯克里瓦（David Millán Escrivá）[西班牙]维尼休斯·G.门东萨（Vinícius G. Mendon。
- 本节书摘来自华章计算机《OpenCV 4计算机视觉项目实战》 一书中第一章，第1.3.3节，作者[西班牙]大卫·米兰·埃斯克里瓦（David Millán Escrivá）[西班牙]维尼休斯·G.门东萨（Vinícius G. Mendon。 本节书摘来自华章计算机《OpenCV 4计算机视觉项目实战》 一书中第一章，第1.3.3节，作者[西班牙]大卫·米兰·埃斯克里瓦（David Millán Escrivá）[西班牙]维尼休斯·G.门东萨（Vinícius G. Mendon。
- 每个博客园的园友或许都会有这种经历：自己辛辛苦苦，认认真真的写了篇博客，然后满心欢喜的发到了博客园首页，当你以为大功告成坐等点击量暴表的时候，却发现自己的博文根本无人问津。那将是何等的痛苦:(不要再自我怀疑，不要再自怨自艾，博客不火，不一定是博文内容不够严谨深入，也不一定是你能力不足，而可能仅仅是因为你选择了错误的发表时机。本文基于博客园近3个月4000篇首页博文，运用大数据分析，机器学习，... 每个博客园的园友或许都会有这种经历：自己辛辛苦苦，认认真真的写了篇博客，然后满心欢喜的发到了博客园首页，当你以为大功告成坐等点击量暴表的时候，却发现自己的博文根本无人问津。那将是何等的痛苦:(不要再自我怀疑，不要再自怨自艾，博客不火，不一定是博文内容不够严谨深入，也不一定是你能力不足，而可能仅仅是因为你选择了错误的发表时机。本文基于博客园近3个月4000篇首页博文，运用大数据分析，机器学习，...
- 春哥的编程之旅起于抄书，就算如今已是罕见的编程高手，春哥依然逢人大力推荐他的抄书学编程之法。春哥先后在中国雅虎、淘宝、Cloudflare 就职，但开源世界是他如一的眷念。如今，春哥已全身心投入 OpenResty 的崭新蓝图，期待 OpenResty 未来能在工业界、互联网行业引领“机器编程”革命。很荣幸这次图灵访谈可以对话春哥，让我们来一起了解一下春哥的快意程序人生。春哥，本名章亦春，开... 春哥的编程之旅起于抄书，就算如今已是罕见的编程高手，春哥依然逢人大力推荐他的抄书学编程之法。春哥先后在中国雅虎、淘宝、Cloudflare 就职，但开源世界是他如一的眷念。如今，春哥已全身心投入 OpenResty 的崭新蓝图，期待 OpenResty 未来能在工业界、互联网行业引领“机器编程”革命。很荣幸这次图灵访谈可以对话春哥，让我们来一起了解一下春哥的快意程序人生。春哥，本名章亦春，开...
- 本节书摘来自华章计算机《OpenCV 4计算机视觉项目实战》 一书中第一章，第1.2节，作者[西班牙]大卫·米兰·埃斯克里瓦（David Millán Escrivá）[西班牙]维尼休斯·G.门东萨（Vinícius G. Mendon。 本节书摘来自华章计算机《OpenCV 4计算机视觉项目实战》 一书中第一章，第1.2节，作者[西班牙]大卫·米兰·埃斯克里瓦（David Millán Escrivá）[西班牙]维尼休斯·G.门东萨（Vinícius G. Mendon。
- 常常说，没有经历过高考的人生是不完整的，过来之后才知道高考对人生的意义。今天早上表姐在微信群里面说孩子得了腮腺炎，最关键的是孩子今天高考，大人很慌，还给班主任打了电话，给安慰说，其实心态最重要，保持心态稳定就对高考影响不大，如果为此慌了就不好说，最后喝了点药就去了。这让我想起了我当时候高三的时候。高考的前一天，害怕晚上紧张睡不着觉，中午特意去体育场打了几个小时篮球，回来之后没来的及好好洗一下... 常常说，没有经历过高考的人生是不完整的，过来之后才知道高考对人生的意义。今天早上表姐在微信群里面说孩子得了腮腺炎，最关键的是孩子今天高考，大人很慌，还给班主任打了电话，给安慰说，其实心态最重要，保持心态稳定就对高考影响不大，如果为此慌了就不好说，最后喝了点药就去了。这让我想起了我当时候高三的时候。高考的前一天，害怕晚上紧张睡不着觉，中午特意去体育场打了几个小时篮球，回来之后没来的及好好洗一下...
- 前言时间格式对于任何一个工程师来说都是绕不开的知识，爬虫工程师同样如此。爬虫工程师要将不同网站的相同类型内容存放在同一个数据表当中，常见的有：* 站点 A 的时间格式为 “2018-5” * 站点 B 的时间格式为 “3天前” * 站点 C 的时间格式为 “5-10 8:25” 复制代码在数据库存储的时候，应该选用哪种时间格式合适呢？新建字段的时候是选择 DATE 格式还是 DATETIME... 前言时间格式对于任何一个工程师来说都是绕不开的知识，爬虫工程师同样如此。爬虫工程师要将不同网站的相同类型内容存放在同一个数据表当中，常见的有：* 站点 A 的时间格式为 “2018-5” * 站点 B 的时间格式为 “3天前” * 站点 C 的时间格式为 “5-10 8:25” 复制代码在数据库存储的时候，应该选用哪种时间格式合适呢？新建字段的时候是选择 DATE 格式还是 DATETIME...
- 神马是算法？算法（Algorithm）是指解题方案的准确而完整的描述，是一系列解决问题的清晰指令，算法代表着用系统的方法描述解决问题的策略机制。也就是说，能够对一定规范的输入，在有限时间内获得所要求的输出。如果一个算法有缺陷，或不适合于某个问题，执行这个算法将不会解决这个问题。不同的算法可能用不同的时间、空间或效率来完成同样的任务。一个算法的优劣可以用空间复杂度与时间复杂度来衡量。算法中的指... 神马是算法？算法（Algorithm）是指解题方案的准确而完整的描述，是一系列解决问题的清晰指令，算法代表着用系统的方法描述解决问题的策略机制。也就是说，能够对一定规范的输入，在有限时间内获得所要求的输出。如果一个算法有缺陷，或不适合于某个问题，执行这个算法将不会解决这个问题。不同的算法可能用不同的时间、空间或效率来完成同样的任务。一个算法的优劣可以用空间复杂度与时间复杂度来衡量。算法中的指...
- 卷积核与特征提取线性滤波与卷积的基本概念 线性滤波可以说是图像处理最基本的方法，它可以允许我们对图像进行处理，产生很多不同的效果。做法很简单。首先，我们有一个二维的滤波器矩阵（有个高大上的名字叫卷积核）和一个要处理的二维图像。然后，对于图像的每一个像素点，计算它的邻域像素和滤波器矩阵的对应元素的乘积，然后加起来，作为该像素位置的值。这样就完成了滤波过程。对图像和滤波矩阵进行逐个元素... 卷积核与特征提取线性滤波与卷积的基本概念 线性滤波可以说是图像处理最基本的方法，它可以允许我们对图像进行处理，产生很多不同的效果。做法很简单。首先，我们有一个二维的滤波器矩阵（有个高大上的名字叫卷积核）和一个要处理的二维图像。然后，对于图像的每一个像素点，计算它的邻域像素和滤波器矩阵的对应元素的乘积，然后加起来，作为该像素位置的值。这样就完成了滤波过程。对图像和滤波矩阵进行逐个元素...
- 一般来说，利用以下经验公式进行估算系统的平均并发用户数和峰值数据：1、平均并发用户数为 C=nL/T2、并发用户数峰值 C‘=C+3*根号CC是平均并发用户数，n是login session的数量，L是login session的平均长度，T是值考察的时间长度，C’是并发用户数峰值。 一般来说，利用以下经验公式进行估算系统的平均并发用户数和峰值数据：1、平均并发用户数为 C=nL/T2、并发用户数峰值 C‘=C+3*根号CC是平均并发用户数，n是login session的数量，L是login session的平均长度，T是值考察的时间长度，C’是并发用户数峰值。
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