摘要：本文主要讲解图像局部直方图均衡化和自动色彩均衡化处理。这些算法可以广泛应用于图像增强、图像去噪、图像去雾等领域。 本文分享自华为云社区《[Python从零到壹] 五十四.图像增强及运算篇之局部直方图均衡化和自动色彩均衡化处理》，作者： eastmount。 一.局部直方图均衡化 前文通过调用O
摘要：本文讲解常见的图像特效处理，从而让读者实现各种各样的图像特殊效果，并通过Python和OpenCV实现。 本文分享自华为云社区《[Python图像处理] 二十四.图像特效处理之毛玻璃、浮雕和油漆特效》，作者：eastmount。 一.图像毛玻璃特效 图像毛玻璃特效如图所示，左边为原始图像，右边
摘要：本篇文章将分享图像分类原理，并介绍基于KNN、朴素贝叶斯算法的图像分类案例。 本文分享自华为云社区《[Python图像处理] 二十六.图像分类原理及基于KNN、朴素贝叶斯算法的图像分类案例丨【百变AI秀】》，作者：eastmount 。 一.图像分类 图像分类（Image Classifica
摘要：介绍Python和OpenGL的入门知识，包括安装、语法、基本图形绘制等。 本文分享自华为云社区《[Python图像处理] 二十七.OpenGL入门及绘制基本图形（一）》，作者：eastmount。 一.OpenGL入门知识 1.什么是OpenGL OpenGL(Open Graphics L
通过前文(https://www.cnblogs.com/jilodream/p/18177695)的了解，我们已经大致明白了什么是docker，为什么要用docker，以及docker的基本设计思路是什么。今天来看下，docker的基本操作有哪些？ 1、linux下安装docker 首先我们来安装
基于 Vue、Element UI 和 Spring Boot + MyBatis 的动态表单系统前端实现解析 在现代企业信息系统中，动态表单是一种非常常见的功能。它可以根据业务需求灵活地调整表单结构，以满足不同的数据收集和展示需求。在本文中，我们将探讨一种基于 Vue、Element UI 和 S
跟着官方文档熟悉一遍创建spring工程的步骤 https://spring.io/guides/gs/spring-boot https://juejin.cn/post/7077958723829760008 demo简介 整个demo的预期目标是： 管理一堆玩家的数据，数据库使用的是现成的我们
跟硬件相关的命令有uname, lspci,/proc目录下的文件等，有时候Linux/Unix系统下获取有关硬件方面的信息，这个时候，就要用到dmidecode, 使用该命令可以查询BIOS、系统、主板、处理器、内存、缓存等非常重要信息。下面是其常用的几个命令: # dmidecode | gre
跟大家分享一份由唯品会资深技术专家，著名开源项目springSide作者——“江南白衣”，结合自己近20年软件开发、架构经验，深度总结的，针对高并发、海量数据场景下的一份性能调优手册（曾在Qcon分享），其内容涵盖微基准测试、JVM、并发与锁等主题方向上的调优笔记，内容含金量很高，大家一定看到最后，相信会对大家有所帮助或启发！
原文在这里。 1. 获取通道配置 peer channel fetch config config_block.pb -o $ORDERER_CONTAINER -c $CH_NAME --tls --cafile $TLS_ROOT_CA 上述命令需要在peer容器中执行 这一步得到对应通道的pr
内置函数是什么 了解内置函数之前，先来了解一下什么是函数 将使用频繁的代码段进行封装，并给它起一个名字，当我们使用的时候只需要知道名字就行 函数就是一段封装好的、可以重复使用的代码，函数使得我们的程序更加简洁、模块化，提高了代码的复用性 举个例子 我想实现一个求球表面积功能的程序，当我们知道半径 r
本文记录一下我在 Spring 自带的事件监听类添加 @RefreshScope 注解时遇到的坑，原本这两个东西单独使用是各自安好，但当大家将它们组合在一起时，会发现我们的事件监听代码被重复执行。希望大家引以为鉴，避免重复踩坑。耐心看完，你一定会有所收获！ 前置描述 最近有一个用户拉新的需求，需要在
前段时间跟几个大龄程序员一起吃饭，聊了大家的现状，后来写了篇博客总结了一下《从大龄程序员现状聊聊出路》，本想着给朋友们提供些观点和思路，结果被有些网友批评了。 1. 我的认知达不到赚快钱 有的网友认为我在瞎扯，有的觉得我在灌鸡汤，还有的认为我在指错路。 文中虽然总结了一些自认为有价值的观点，本想着让
最近，跟踪了15个月的项目，预算2000万，最终投标失败。投标价是倒数第二低，中标方是投标价倒数第一低，中标价基本是预算的50%左右，中标单位还是一个行业内有名的企业。 最近群友交流，反馈也是比较难做，如下图： 我们回顾过去，原来的程序员开发程序按代码行数收费，原来会OFFICE就可以找到工作，原来
今天跟同事请教项目管理问题时，get到一个项目管理的小技巧，就是使用`甘特图`来制定清晰可量化的项目计划， 简单的甘特图模版下载可参考此网站： - https://www.vertex42.com/ExcelTemplates/simple-gantt-chart.html 或者从本站直接下载： -
今天跟大家分享一个关于“状态机”的话题。给你讲清楚什么是状态机、为什么需要状态机、适用场景、有哪些具体的实现方案以及各个方案对比(附带github源码地址)
前言 前段时间跟一位前辈聊到前端职业发展该怎么去规划这个问题。他说到的其中几个点我觉得非常好： 第一是要有清晰的自我认知，知道自己在一个团队或者在一个项目中能发挥怎样的价值，不骄傲自大也不要妄自菲薄；
写在前面 前段时间跟领导讨论技术债概念时不可避免地提到了代码的质量，而影响代码质量的因素向来都不是单一的，诸如项目因素、管理因素、技术选型、人员素质等等，因为是技术债务，自然就从技术角度来分析，单纯从技术角度来看代码质量，其实又细分很多原因，如代码设计、代码规范、编程技巧等等，但我个人觉得这些都是技
LED虚拟拍摄-跟踪算法 图引用拍摄黑科技，LED虚拟影棚揭秘 标定流程 上面是一台Track设备,现精度比较高的主要是Redspy,Mosys,一般影视用这二种,其底层技术参考SMAL单目+惯性传感器(IMU),因为需要稳定精准的结果,实现上会贴红外反光片,使用红外相机得到这些贴片对应的稳定特征点
综上所述，LFU算法通过跟踪数据项的访问频次来决定淘汰对象，适用于数据访问频率差异较大的场景。与LRU相比，LFU更能抵御偶发性的大量访问请求对缓存的冲击。然而，LFU的实现较为复杂，需要综合考虑效率和公平性。在实际应用中，应当根据具体的数据访问模式和系统需求，灵活选择和调整缓存算法，以达到最优的性...
