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RSS订阅原创 【前端技术】vue中slot插槽的使用方法
插槽就是子组件中的提供给父组件使用的一个占位符，父组件可以在这个占位符中填充任何模板代码，如 HTML、组件等，填充的内容会替换子组件的标签。
2022-09-18 09:02:54
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原创 【工具使用】vscode离线安装插件并解决版本不兼容问题
进入插件市场 https://marketplace.visualstudio.com/ ，搜索需要的插件，右侧选择 Download Extension 下载离线安装包进入vscode安装路径的bin路径下2.vscode 离线安装插件版本不兼容解决方法将vsix解压缩修改extension目录下package.json文件中engines的vscode属性为对应vscode的版本再重新压缩和修改后缀为vsix...
2022-06-30 16:44:19
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原创 【前端技术】vue-router使用
router配置注册完的路由，不管是路由组件还是非路由组件都存在$route,$router属性$route：一般获取路由信息（路径，query，params等）$router：进行编程式导航，进行路由跳转（push，replace）路由可以设置mate属性，也就是每个路由身上携带的信息。自定义编写const router = new VueRouter({ routes: [ { path: '/foo', component: Foo, ch
2022-04-22 20:06:45
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原创 【软件测试】测试报告编写规范
规则测试用例的功能应该单一，同一个测试用例不能测试系统的不同功能。测试用例之间应该独立，测试用例的测试行为不能依赖其他用例。测试用例采用分层结构，测试特性按照操作相关划分子特性，子特性也可以继续划分，不同层次使用用例模板中的“级别”来进行区分用力中用到数字描述应该使用阿拉伯数字，不能使用汉字不要使用含糊不清的词语每个测试特性下的用例规模建议不超过100个测试用例整体分层不宜过高，建议不超过5层完整的测试用例必须包含以下信息：测试编号：开发项目编号测试项目：不要出现特殊字符测试用例
2021-04-11 00:15:37
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原创 【软件测试】缺陷评估
缺陷评估定义：Defect缺陷：指产品设计或制造过程中引入的不完善特征，这些特征会造成特定产品型号或批次在特定情况下，产生不良影响。Fault故障：故障是缺陷在一定输入情况下被激活的结果，使产品工作在非正式状态下，他在无适当容错措施情况下造成失效。Failure失效：指的是系统运行过程中系统行为与产品规格的偏离，通常指部分功能的丧失或错误，可能存在不同条件下导致失效，或者条件可以重复，因此一个缺陷可以使多次失效的来源。Debug调试：对未运行的软件进行调试的过程Fix修复：对已出现的缺陷进行修
2021-04-11 00:14:18
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原创 【软件测试】单元测试、集成测试、系统测试、验收测试
文章目录一、单元测试概念方法二、集成测试定义划分三、系统测试定义四、验收测试定义一、单元测试概念又称模块测试，针对软件设计的最小单元–程序模块，进行正确性检验的测试工作。单元测试主要关注每个具体单元模块内部的逻辑结构和功能是否正确，侧重于发现程序设计或实现的逻辑错误，属于白盒测试范畴。单元具有一些基本属性，如明确的功能，明确与其他部分的接口定义等，可清晰地与同一程序的其他单元划分开来。方法单元本身不能独立运行，必须为每个单元测试开发驱动模块和桩模块以构成一个可运行的软件系统进行测试。驱动模块
2021-04-11 00:12:29
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原创 【软件测试】黑盒测试、白盒测试、静态测试
文章目录一、黑盒测试1.定义2.分类3.常见黑盒测试方法1）功能测试方法（设计测试用例）2）性能测试方法3）可用性测试方法4.黑盒测试方法的实际使用5.黑盒测试经验二、白盒测试1.定义2.程序结构分析3.逻辑覆盖4.程序插装5.其他白盒测试方法三、静态测试1、定义2、静态分析3、软件审查一、黑盒测试1.定义不关心被测对象的内部实现，针对被测对象提供的外部各功能与规格来设计测试用例进行的测试2.分类功能测试功能测试兼容性测试一致性测试配置测试安全性测试性能测试可用性测试可靠性
2021-04-11 00:09:54
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原创 【软件测试】基本概念
一.定义软件测试是在软件投入正式运行前对需求分析、设计和编码的结果进行复查的活动。测试与调试的区别：目的不同：测试是发现错误；调试是改正/修正错误过程不同：测试活动是有序、可重复的活动，有较完备的工程方法支撑；调试则是不可重复的活动，针对具体问题/具体源程序不具备重复性。二.目的原则目的：发现软件开发各阶段的问题原则：尽早的、不断的进行软件测试明确测试输入预置条件和与之对应的预期输出结果避免测试自己编写的程序在测试设计时应充分考虑异常的输入情况充分考虑测试中的集群现象，80%的
2021-04-11 00:03:44
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原创 【天池比赛】街景字符编码识别
一、赛题理解1.注册报名 赛题链接：https://tianchi.aliyun.com/competition/entrance/531795/introduction2.解析赛题数据 报名之后可以获取到比赛中用到的数据，训练集（图片+标签），验证集（图片+标签），测试集（仅图片），其中标签为json文件，可以转换为自己需求的标注文件。训练集：标签：000000.png: {"height": [219, 219], "label": [1, 9], "left": [246, 323
2020-05-20 21:52:55
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原创 【经典卷积网络】AlexNet网络解析
原论文名：《ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks》alexnet网络中引入了Relu激活函数，标准化LRN（Local Response Normalization），Dropout，覆盖的池化操作(Overlapping Pooling) 等1.ReLu激活函数alex...
2020-05-02 14:37:15
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原创 【经典卷积网络】LeNet-5网络解析
LeNet5网络较小，包含深度学习基本模块：卷积层，池化层，全连接层。该网络共有7层，不包含输入，每层都包含可训练参数；每个层有多个Feature Map，每个FeatureMap通过一种卷积滤波器提取输入的一种特征，然后每个FeatureMap有多个神经元。各层参数详解：1.input层将输入图像的尺寸统一归一化为32*32。该网络一般用于mnist手写数据集，只有...
2020-05-02 10:48:02
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原创 【图像处理】阈值分割
图像阈值分割一、简介阈值分割常用在灰度图像中，将灰度值以一定的阈值进行分割，分为0或者255，使图像的像素值只有0或者255（非黑即白）。由于不同物体的像素值不同，根据设置的阈值，将图像中的物体以像素级分割出来，有利于图像的进一步处理，使图像变得简单，而且数据量减小，能凸显出感兴趣的目标的轮廓。要进行二值图像的处理与分析，首先要把灰度图像二值化，得到二值化图像。二、二值化处理（全局阈值）图...
2020-04-29 20:24:49
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原创 【图像处理】色彩空间变换
彩色空间变换一、简介 一般图像是有红（R）、绿（G）、蓝（B)三个通道，每个通道由（0-255）不同的值组成，这就构成了多彩的图像，这称为图像的颜色空间。在图像处理中，还有另外的颜色空间（如HSV，HIS），这些更具有可分离性和可操作性。所以很多的图像算法需要将图像从RGB转换为其他空间。二、RGB与灰度空间互转 RGB（红绿蓝）是依据人眼识别的颜色定义出的空间，可表示大部分颜色。但在...
2020-04-25 18:34:51
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原创 【图像处理】数据增广-平移变换
几何变换一、简介在目标检测深度学习中，经常出现数据量较少的情况，常用的扩大数据集的方式分为两种，一种为传统图像算法增广，另一种为深度学习数据增广。这里只记录下传统图像的数据增广。传统图像算法中，常用几何变换来进行数据增广，其中常用方法有：缩放，平移，旋转，仿射等。二、平移从字面意思可以看出来，平移只限于图像在水平或者垂直的方向上移动一段距离。在图像处理中平移变换也是这样。图像可以看做为像...
2020-04-23 22:04:46
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原创 python中装饰器简单使用总结
装饰器是python中独有的功能，能够在不改变原函数的情况下添加额外的功能。此方法在工程中还算常用，抽空总结下装饰器的使用方法。1.简单装饰器普通装饰器，装饰器无参数，函数无参数当使用装饰器时，调用返回函数名的方法时，返回的时innerdef wapper(main): def inner(*args,**kwargs): print("add function") main()...
2019-08-14 21:47:28
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原创 【图像处理】图像轮廓与分割
目录：1、图像轮廓与图像分割。练习理解函数所包含的返回值使用findCountous和drawCountours函数进行练习2、了解分水岭算法的原理，使用API进行实现一、图像轮廓定义轮廓可以简单认为成将连续的点（连着边界）连在一起的曲线，具有相同、的颜色或者灰度。轮廓在形状分析和物体的检测和识别中很有用。为了更加准确，要使用二值化图像。在寻找轮廓之前，要进行阈值化处理、或者 C...
2019-08-08 23:19:36
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原创 【图像处理】边缘检测
目录：1、边缘检测常用的算子canny算子、sobel算子和laplacian算子，尝试各自效果2、霍夫变换，直线检测和圆检测图像梯度当用均值滤波器降低图像噪声时，会带来图像模糊的副作用。但是当我们要求清晰的图像时，就不能使用之前的图像变换来求像素值了。图像模糊是因为图像中物体的轮廓不明显，轮廓边缘灰度变化不强烈，层次感不强造成的，那么反过来考虑，轮廓边缘灰度变化明显些，层次感强些是不...
2019-08-06 23:50:16
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原创 目标检测中计算图像的交并比（IOU)
交并比为目标检测中一个重要的概念，来进行预测框（ground truth）与标注框的重合率来对检测的正确率进行比较。图示如下：交并比计算公式：IOU=C⋂GC⋃GIOU=\frac{C \bigcap G }{C \bigcup G}IOU=C⋃GC⋂G代码示例：# -*-coding:utf-8 -*- # 计算图像的（IOU）交并比def Iou(box1,box2):...
2019-08-04 19:38:38
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原创 【图像处理】形态学转换
目录：1.了解膨胀腐蚀的基本原理2.练习实现图像的膨胀腐蚀操作3.练习实现图像的开操作和闭操作4.练习实现图像的顶帽和黑帽操作形态学转换定义形态学通常表示生物学的一个分支，该分支主要研究动植物的形态和结构。在图像中我们使用形态学表示数学形态学的内容，将数学形态学作为工具从图像中提取表达和描绘区域形状的有用图像分量，如边界，骨架和凸壳。数学形态学的语言是集合论。形态学为大量的图像...
2019-08-04 14:35:32
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原创 【图像处理】图像滤波
OPENCV学习（三）目录1、学习了解线性滤波的基本原理2、练习实现均值滤波和高斯滤波3、学习了解非线性滤波的原理4、练习实现中值滤波和双边滤波空间滤波定义 空间滤波是一种采用滤波处理的影像增强方法。其理论基础是空间卷积和空间相关。目的是改善影像质量，包括去除高频噪声与干扰，及影像边缘增强、线性增强以及去模糊等。分为低通滤波（平滑化）、高通滤波（锐化）和带通滤波。...
2019-08-01 22:38:47
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原创 【图像处理】灰度化与直方图
opencv学习（二）目录1、灰度化的常用方法2、了解灰度变换应用场景并加以实现：反转、对数变化、幂律变化、分段性变换3、练习图像直方图，直方图匹配4、了解二值化常用方法阈值选取原理和方法，并练习实现对比效果，熟悉各自的应用场景一、灰度化1、原理由于图片是由像素点组成，每个点是由RGB三个分量组成的，范围均为0~255，灰度图是指只含亮度信息，不含有色彩信息的图...
2019-07-28 16:42:26
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原创 【图像处理】基本概念
opencv学习（一）目录：1、什么是opencv，它有哪些优势？2、opencv 安装和环境配置3、了解数字图像的基本概念：像素、彩色图像、灰度图像、二值图像、图像算数操作4、练习numpy中array的基本操作5、练习图像的加载、保存、以及算术操作一、什么是 opencv OpenCV是一个基于BSD许可（开源）发行的跨平台计算机视觉库，可以运行在Linux、Win...
2019-07-28 16:25:37
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原创 python3中opencv读取和保存图片中出现的问题
1.路径中不含中文# 读取图片img = cv2.imread(imgPath)cv2.imwrite("saveName",img)直接使用 cv2.imread() 和cv2.imwrite() 方法即可2.路径中含有中文路径中含有中文时，需要编解码才能读取和保存cv2.imdecode()函数从指定的内存缓存中读取数据，并把数据转换(解码)成图像格式;主要用于从网络传输数据中...
2019-07-14 22:27:48
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原创 XGBoost原理小结
【任务三 XGB算法梳理】CART树算法原理损失函数分裂结点算法正则化对缺失值处理优缺点sklearn参数应用场景一、CART树CART假设决策树是二叉树，内部结点特征的取值为“是”和“否”，左分支是取值为“是”的分支，右分支是取值为“否”的分支。这样的决策树等价于递归地二分每个特征，将输入空间即特征空间划分为有限个单元，并在这些单元上确定预测的概率分布，也就是在输入给定的条...
2019-03-05 19:16:43
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原创 GBDT梯度提升决策树小结
GBDT算法梳理目录前向分布算法负梯度拟合损失函数回归二分类，多分类正则化优缺点sklearn参数应用场景一 、前向分布算法提到前向分布算法，必须要说的就是AdaBoost算法，AdaBoost算法最基本的性质就是它能够在学习过程中不断减少训练误差，即在训练集上的分类误差率。AdaBoost最终分类器的误差界定为1N∑i=1NI(G(xi)≠yi)≤1N∑iexp(−yi...
2019-03-03 19:09:21
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原创 随机森林算法小结
目录：集成学习概念个体学习器概念boosting bagging结合策略(平均法，投票法，学习法)随机森林思想随机森林的推广优缺点sklearn参数应用场景1、集成学习概念集成学习(Ensemble learing)是使用一系列学习器进行学习，并使用某种规则把各个学习结果进行整合从而获得比单个学习器效果更好的一种机器学习方法。对于训练数据，我们通过若干个个体学习器，通过...
2019-03-01 18:27:59
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原创 python中删除列表中重复元素
在面试中，很可能遇到给定一个含有重复元素的列表，删除其中重复的元素，下边给出三种方法来实现这个功能。1. 使用内置函数setlists = [1,1,2,3,4,6,6,2,2,9]lists = list(set(lists))先将列表转换为集合，因为集合是不重复的，故直接删除重复元素，而且输出结果为排序后的2.使用del函数或者remove函数lists = [1,1...
2018-07-19 09:12:50
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原创 从sklearn.datasets 导入 fetch_olivetti_faces失败原因
在学习sklearn库过程中，练习人脸自动补全的功能，从sklearn.datasets中导入fetch_olivetti_faces模块时，提示错误，即使下载替换提示文档后，依然报错，经搜索后发现，是证书错误，https造成的，需要在代码中导入以下包import ssl ssl._create_default_https_context = ssl._create_unverified_con...
2018-07-09 20:08:04
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原创 python下使用多种方法实现字符串翻转
最近了解到python面试中经常出现的一道面试题，给定一个字符串，用多种方法实现字符串的翻转，例如：输入：abcdefg输出：gfedcba下边将给出6种解法，解决此类问题：1，直接翻转，使用python自带的字符串处理方法string = 'abcdefg'string[::-1]2, 转换为列表，使用列表翻转，然后再拼接为字符串lists = list(string)lis...
2018-06-27 19:36:54
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原创 python中字符串string的简单用法
字符串str:在python中用” ” 双引号,或者 ’ ‘单引号括起来的内容就是字符串，本文只写了简单的字符串的用法，字符串中的函数操作有很大的作用，再以后的编程中将会经常用到。字符串拼接 str1+str2,输出中间没有空格str1 = "Hello World"str2 = "Today is full of hope"print(str1+str2)字符串不能直接与其他类型...
2018-04-05 10:34:21
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原创 排序算法的python实现（持续更新中...）
排序的python实现时间复杂度排序： O(1) < O(logn) < O(n)< O(nlogn) < O(n^2)< O(n^2logn) < O(n^3)list1 = [12,34,1,25,78]1 .插入排序（insertSort）将一个数据插入到已经排好的有序数列中，从而得到一个新的有序序列，从而得到一个新的、个数加一的有序数据...
2018-03-25 15:08:44
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原创 python中list列表的使用方法
python中list列表的使用方法列表是多个有序的序列，可以存放多种元素，列表是可变的1.创建列表创建空列表：list = [] 创建带有元素的列表 ：list1 = [13,25,16,48,59,63]2.列表的访问与替换访问列表：list[索引] 替换列表内容：list[索引] = 内容3.列表的操作列表的组合：list3 = list1 + l...
2018-03-20 20:50:27
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原创 hdoj 2206 IP的计算
/*IP的计算Time Limit: 3000/1000 MS (Java/Others) Memory Limit: 32768/32768 K (Java/Others)Total Submission(s): 7866 Accepted Submission(s): 1536Problem Description在网络课程上，我学到了很多有关IP的知识。IP全称叫网际协...
2014-08-15 19:24:09
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空空如也
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