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搜索关键字:形状    ( 2957个结果
物理层
物理层 一、基本概念 物理层解决如何在连接各种计算机的传输媒体上传输数据比特流,而不是指具体的传输媒体物理层的主要任务:确定传输媒体的接口的一些特性,包括,机械特性:接口形状,大小,引线数目电气特性:例如规定电压范围(-5V-5V)功能特性:例如规定-5V上0,+5V是1过程特性:也称规程特性,规定 ...
分类:其他好文   时间:2020-03-06 19:09:29    阅读次数:75
OpenCV3入门(十二)角点检测
1、角点介绍 角点检测(Corner Detection)是计算机视觉系统中用来获得图像特征的一种方法,广泛应用于运动检测、图像匹配、视频跟踪、三维建模和目标识别等领域中,也称为特征点检测。在图像中角点是一个重要的局部特征,它决定了图像中关键区域的形状,体现了图像中重要的特征信息。目前,角点检测方法 ...
分类:其他好文   时间:2020-03-06 01:29:07    阅读次数:122
06-数组内部操作
import numpy as np #1.append a=np.array([1,2,3,4,5,6,7,8,9]) print(np.resize(a,(3,3)),"\n ")#改变数组的形状 b=np.array([[1,2,3],[4,5,6]]) print(np.append(b,1 ...
分类:编程语言   时间:2020-03-05 20:45:31    阅读次数:71
idea 插件之 SequenceDiagram
idea 插件之 SequenceDiagram 1. 功能简介 生成简单序列图。 单击图形形状来导航代码。 从图中删除类。 将图表导出为图像。 通过“设置”>“其他设置”>“序列”从图表中排除类 智能接口(实验) 使用方式 1、选中方法名(注意不要选类名),然后点击鼠标右键(显示可选项),选择Se ...
分类:其他好文   时间:2020-03-04 23:22:08    阅读次数:793
移动端车牌识别的应用
移动端车牌识别的应用OCR(OpticalCharacterRecognition,光学字符识别)是指电子设备(例如扫描仪或数码相机)检查纸上打印的字符,通过检测暗、亮的模式确定其形状,然后用字符识别方法将形状翻译成计算机文字的过程;衡量一个OCR技术产品性能好坏的主要指标有:拒识率、识别率、识别速度、多场景适应性,易用性等。移动端车牌识别的应用场景:1、停车管理系统会用到移动扫描车牌识别,停车管
分类:移动开发   时间:2020-03-04 16:21:09    阅读次数:91
Vectoraster 7.4.6 | 光栅图案和半色调
Download Vectoraster是一种图形实用程序,用于基于图像或渐变创建基于矢量的光栅图案和半色调。栅格图案和点形状可以在整个图案中更改和变化,以产生许多不同的样式。始终显示结果栅格,并在您更改参数时实时更新。然后可以轻松地将结果作为矢量导出为EPS或PDF文件,将图像导出为JPEG,PN ...
分类:其他好文   时间:2020-03-03 00:40:28    阅读次数:68
产品经理分享第三章:功能点与流程设计
功能点一定是用来解决特定问题的,解决大问题的是大功能点,解决小问题的是小功能点,大功能点一般包含多个小功能点。在设计功能点时,需要分析我们要去解决的问题,并优先去解决主要问题、效用大、见效快、好实现的功能。 功能点在操作时候的各种步骤,信息的输入输出,判断逻辑可以用流程图这种清晰明白的工具去表示。一 ...
分类:其他好文   时间:2020-03-02 17:42:23    阅读次数:93
[Excel VBA] Shape.Type属性名称及对应值列表
当一个工作表中有多种Shape类型的时候,可以通过Shape.Type属性值返回一个代表形状类型的MsoShapeType数值。通过该数值可知该图形的类型。 列表如下: 名称 值 说明 msoAutoShape 1 自选图形 msoCallout 2 标注 msoCanvas 20 画布 msoCh ...
分类:编程语言   时间:2020-03-02 10:51:27    阅读次数:769
【57】目标检测之Anchor Boxes
Anchor Boxes 到目前为止,对象检测中存在的一个问题是每个格子只能检测出一个对象,如果你想让一个格子检测出多个对象,你可以这么做,就是使用anchor box这个概念。 我们还是先吃一颗栗子: 假设你有这样一张图片,对于这个例子,我们继续使用3×3网格,注意行人的中点和汽车的中点几乎在同一 ...
分类:其他好文   时间:2020-02-28 19:14:15    阅读次数:59
使用torchsummary打印torch模型结构,包括每层名字以及形状
import models from torchsummary import summary model = models.resnet50(pretrained=False, num_classes=7, scale=1) print(model) summary(model, (3, 640, ...
分类:其他好文   时间:2020-02-26 20:31:19    阅读次数:183
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