4 共觞

尚未进行身份认证

远道而来。

等级
TA的排名 2w+

(2019-08-14更新) pycharm最新注册码【激活码】、在线激活 pycharm 完整方法(亲测有效)

2019-05-30修改如下:pycharm最新注册码,在线激活pycharm完整方法点击激活码网址,点击获得注册码,然后Ctrl+c复制该注册码

2019-08-17 22:35:38

python取整:向上取整,向下取整,四舍五入取整

#encoding:utf-8importmath#向上取整print"math.ceil---"print"math.ceil(2.3)=>",math.ceil(2.3)print"math.ceil(2.6)=>",math.ceil(2.6)#向下取整print"\nmath.floor---"print"math.floor(2.3...

2019-05-26 16:44:32

利用potracelib静态库批量生成eps矢量图

一、在工程中配置potracelib静态库新建一个工程,在添加的头文件处加入编译好的静态链接库,并通过Project–>右键Buildoptions–>Searchdirectories:(头文件的位置)以及Project–>Buildoptions–>Linkersettings:(加载库文件)设好置 编译器工程的库和头文件的搜索路径,现在就可以在新工程...

2019-05-18 11:50:58

codeblocks环境下配置与编译potracelib

一、环境win10codeblockspotrace-1.15源码二、配置potracelib库利用potrace的源码,梳理potrace算法核心代码的依赖关系,下图是src文件夹中的所有文件。在实际使用中,用不了那么多来编译potracelib,下面经过potracelib.c这一个头文件可以梳理potrace算法的核心代码的头文件之间的依赖关系,可以画出下图。根据上图可以得...

2019-05-18 10:57:59

sobel算子实现原理和c++实现sobel()检测边缘函数

一、OpenCV中的sobel()函数OpenCV中的Sobel(src,dst,ddepth,dx,dy,ksize=3,scale=1,delta=0,borderType=BORDER_DEFAULT)实现了边缘检测的功能。其中src表示输入矩阵;dst表示输出矩阵,即src与sobel核得到的卷积;ddepth表示输出矩阵的数据类型;dx,dy表示src与差分方向为水平方向上的So...

2019-05-18 10:43:48

毕业论文--参考文献条目的标准编排格式及示例

一、说明1、注释和参考文献是毕业论文的重要组成部分。所列出的注释和文献应当是作者亲自阅读或引用过的,不应简单转录他人文后的注释和文献。在写资料出处时一定要亲自核实,不要出现任何差错,以保证其真实可靠。2、所引用的注释和文献,应是公开出版的刊物,内部刊物一般不引用。要注意引用最新文献3、同一注释和参考文献在参考文献只能出现一次,但是如果该文献是多卷本则依据其卷数或册数多次出现,出现几次就是几...

2019-05-11 21:15:46

流程图介绍 以及工具推荐

流程图是符号化的图形语言,有自己的规范。产品中设计的流程图主要有三种,业务路程图、任务流程图、页面流程图。1、业务流程图业务流程图就是描述那些个体在什么条件下做了什么事情,他们之间有何关联。主要分三个方面:①涉及到哪些主体?②每个主体都有哪些任务?③各个主体之间怎么联系的?一般涉及到多个主体,每个主体之间有联系,比如p2p平台。这是p2p的业务流程图、涉及到借款人、平台、投资人、第三方...

2019-05-10 15:27:52

Python opencv(3)获取图像大小

图像矩阵的shape属性表示图像的大小,shape会返回tuple元组,第一个元素表示矩阵行数,第二个元组表示矩阵列数,第三个元素是3,表示像素值由光的三原色组成。importcv2importnumpyasnpfn="baboon.jpg"if__name__=='__main__':print'load%sas...'%fnimg=cv...

2019-05-09 15:45:22

字符编码详细解释(UTF、Unicode、GBK)

在开发过程中,字符编码始终是程序猿和程序媛们绕不开的一个话题。这里简要整理下有关字符编码的知识,供列位看官茶余饭后消遣:)本回答尽量直观地介绍相关概念,不纠缠相关规定的细节,以使读者能对字符编码有着更直观的理解。当然,这样很容易挂一漏万,难免出现纰漏,也望各位批评指正。众所周知,在计算机的世界,所有的信息都是0/1组合的二进制序列,计算机是无法直接识别和存储字符的。因此,字符必须经过编码才能被计算...

2019-05-09 15:43:48

Python 字符串操作(截取/替换/查找/分割)

Python截取字符串使用变量[头下标:尾下标],就可以截取相应的字符串,其中下标是从0开始算起,可以是正数或负数,下标可以为空表示取到头或尾。#例1:字符串截取str='12345678'printstr[0:1]>>1#输出str位置0开始到位置1以前的字符printstr[1:6]>>23456#输出str位置1开始到...

2019-05-09 01:05:54

ASCII码表

ASCII码对照表下表列出了字符集中的0-127(0x00-0x7F)。下表列出了字符集中的128-255(0x80-0xFF)。**数值8、9、10和13可以分别转换为退格符、制表符、换行符和回车符。这些字符都没有图形表示,但是对于不同的应用程序,这些字符可能会影响文本的显示效果。“空”表示在当前平台上不支持的字符。...

2019-05-08 16:12:17

error: unknown type name 'uint64_t'|

unknowntypename‘uint32_t’error:unknowntypename‘uint64_t’|解决:添加头文件:#include<stdint.h>QMAKE_CXXFLAGS+=-O3-std=c++11

2019-04-29 22:27:42

error: (-5) When the input arrays in add/subtract/multiply/divide functions have different types

error:(-5)Whentheinputarraysinadd/subtract/multiply/dividefunctionshavedifferenttypes,theoutputarraytypemustbeexplicitlyspecifiedinfunctionarithm_op利用OpenCV函数voidaddWeighted(I...

2019-04-29 16:53:08

potracelib中文翻译 Potrace库应用程序接口

Potrace库应用程序接口1.范围Potrace库提供:•描绘,即,将位图转换为矢量表示(贝塞尔曲线和直线段)。不提供前端功能,如:•位图准备(比如,从文件中读取位图,通过阈值分割、缩放、过滤灰度级图像等方式来准备位图,等)不提供前端功能,如:•矢量表示的后续处理(例如转换为PostScript或SVG的文件格式、缩放+旋转、量化等)。2.数据描述2.1位图2.1.1坐标系...

2019-04-26 11:35:43

毕业设计——汉字字体的矢量化方法研究(4)利用potrace算法

因为一直陷入一个我需要写出来potrace算法的误区,所以迟迟未继续往下进行。

2019-04-20 10:24:44

codeblocks中文注释乱码、输出中文乱码以及使用OpenCV出现error: failure to convert GBK to UTF-8

一对于codeblocks的编码问题,minGW是gcc的编译器,默认保存格式是utf-8格式,但是我们打开Setting/Editor/EncodingSetting中可以看见,打开方式默认是windows-936(其实就是gbk格式)。保存和打开格式不一致的情况下,当然会乱码。二下面的操作可以满足:1、中文注释不乱码2、可以输出中文3、解决error:failureto...

2019-04-20 09:31:36

机器学习算法的基础(使用Python和R代码)之 SVM

SVM(支持向量机)这是一种分类方法。在此算法中,我们将每个数据项绘制为n维空间中的点(其中n是您具有的要素数),每个要素的值是特定坐标的值。例如,如果我们只有两个特征,如个体的高度和头发长度,我们首先在二维空间中绘制这两个变量,其中每个点有两个坐标(这些坐标称为支持向量)现在,我们将找到一些在两个不同分类的数据组之间分割数据的行。这将是这样的线,使得距离两组中的每一组中的最近点的距离...

2019-04-19 19:44:54

机器学习 支持向量机 --简单介绍

前言我第一次听到“支持向量机”这个名字,我觉得,如果这个名字本身听起来那么复杂,那么这个概念的表述将超出我的理解范围。幸运的是,我看到了一些大学讲座视频,并意识到这个工具是多么简单有效。在本文中,我们将讨论支持向量机如何工作。本文适合那些对此算法知之甚少且对学习新技术有好奇心的读者。在以下文章中,我们将详细探索该技术,并分析这种技术强于其他技术的案例。什么是分类分析?让我们考虑一个例子来理...

2019-04-19 16:57:18

机器学习算法的基础(使用Python和R代码)之 决策树

这是我最喜欢的算法之一,我经常使用它。它是一种监督学习算法,主要用于分类问题。令人惊讶的是,它既适用于分类因变量(离散型),也适用于连续因变量。在该算法中,我们基于最重要的属性/独立变量来将总体分成两个或更多个同类集,以尽可能地作为不同的组。有关更多详细信息,请参阅:简化决策树。在上图中,您可以看到人口根据多个属性分为四个不同的组,以确定“他们是否会玩”。为了将群体分成不同的异构群体...

2019-04-19 15:47:06

机器学习算法的基础(使用Python和R代码)之 逻辑回归

2.Logistic回归不要被它的名字搞混了!它是一个分类而不是回归算法。它用于根据给定的自变量集估计离散值(二进制值,如0/1、yes/no、true/false)。简单地说,它通过将数据拟合到logit函数来预测事件发生的概率。因此,它也被称为logit回归。因为它预测了概率,所以它的输出值在0到1之间(如预期的那样)。再次,让我们通过一个简单的例子来尝试理解这一点。假设你的...

2019-04-18 21:50:50

查看更多

勋章 我的勋章
  • 持之以恒
    持之以恒
    授予每个自然月内发布4篇或4篇以上原创或翻译IT博文的用户。不积跬步无以至千里,不积小流无以成江海,程序人生的精彩需要坚持不懈地积累!
  • 勤写标兵Lv1
    勤写标兵Lv1
    授予每个自然周发布1篇到3篇原创IT博文的用户。本勋章将于次周周三上午根据用户上周的博文发布情况由系统自动颁发。