python学opencv|读取图像（三十八 ）阈值自适应处理-爱代码爱编程
【1】引言 前序学习了5种阈值处理方法，包括(反)阈值处理、(反)零值处理和截断处理，相关文章链接为： python学opencv|读取图像（三十三）阈值处理-灰度图像-CSDN博客 python学opencv|读取图像（三十四）阈值处理-彩色图像-CSDN博客 python学opencv|读取图像（三十五）反阈值处理-CSDN博客 python
large language models are human-爱代码爱编程
题目 大型语言模型是人类级别的提示工程师 论文地址：https://arxiv.org/abs/2211.01910 项目地址：https://github.com/keirp/automatic_prompt
【原创】大数据治理入门（14）《数据治理角色与职责》入门必看 高赞实用-爱代码爱编程
数据治理角色与职责 引言：数据治理团队的组织结构 在大数据时代，数据治理已成为企业发展的关键环节。一个有效的数据治理团队可以确保数据的一致性、完整性和安全性，支持业务决策和创新。本文将详细介绍数据治理团队的组织结构，
[computer vision]实验一：图像的基本操作-爱代码爱编程
目录 一、实验内容 二、实验代码 2.1 实验源码 2.2 实验结果 一、实验内容 分别使用PIL库和OpenCV库读取图像并实现可视化、调整图像大小、图像掩模等，对比OpenCV读取和PIL读取的差异；绘制图像的轮廓与直方图；实现图像的灰度变换、直方图均衡化；实现图像的不同高斯模糊、计算导数；形态学计数（计算圆形个数等）、去噪；实
python编程-爱代码爱编程
形态变换 图像处理中的形态学操作是处理图像结构的有效方法。以下是一些常见的形态学操作的介绍及其在 OpenCV 中的实现示例。 1. 腐蚀（Erosion） 腐蚀操作通过消除图像边界来减少图像中的白色区域（前景），使物体的边界向内收缩。它的作用是去除小的噪点。根据内核的大小，边界附近的所有像素都将被丢弃。因此，前景对象的厚度或大小在图像中减少或只是白
rust 的核心工具链-爱代码爱编程
Rust 的核心工具链由多个工具和组件构成，它们共同协作，帮助开发者从编写代码到最终运行和发布完成整个开发过程。Rust 的工具链设计简洁而强大，旨在提升开发效率，确保代码质量和性能。 1. rustc（Rust 编译器）
机器学习皮马印第安人糖尿病数据集预测报告-爱代码爱编程
目录 1.项目选题与设计方案 1.1项目选题 1.2设计方案 2.功能实现 2.1 主要功能介绍 2.2 开发环境及平台介绍 2.3 实现过程 2.3.1数据分析 2.3.2算法设计 2.3.3 python代码 3.个人心得体会 1.项目选题与设计方案 1.1项目选题 我国的糖尿病患者初诊时约８０％已出
数据增强方法及其工具-爱代码爱编程
数据增强（Data Augmentation）是指在训练深度学习模型时，通过对现有数据进行一系列变换，从而生成新的样本。数据增强有助于增加数据的多样性，减少过拟合，提升模型的泛化能力，尤其是在数据量有限的情况下。数据增强可以
aigc -爱代码爱编程
网罗开发 （视频号同名） 大家好，我是 展菲，目前在上市企业从事人工智能项目研发管理工作，平时热衷于分享各种编程领域的软硬技能知识以及前沿技术，包括iOS、前端、Harmony
opencv对直方图的计算和绘制-爱代码爱编程
【欢迎关注编码小哥，学习更多实用的编程方法和技巧】 1、直方图的计算 cv::calcHist 是 OpenCV 中用于计算图像直方图的函数。它可以处理多通道图像，并通过指定图像、通道、掩膜、直方图大小和范围等参数来生成直方图。 函数原型 void cv::calcHist( const Mat* images, int ni
计算机网络 （49）网络安全问题概述-爱代码爱编程
前言 计算机网络安全问题是一个复杂且多维的领域，它涉及到网络系统的硬件、软件以及数据的安全保护，确保这些元素不因偶然的或恶意的原因而遭到破坏、更改或泄露。 一、计算机网络安全的定义 计算机网络安全是指利用网络管理控制和技术措施，保证在一个网络环境里，数据的保密性、完整性及可使用性受到保护。这包括物理安全和逻
文献精汇|121 模型：用于高收益交易的 lstm 驱动的协整策略-爱代码爱编程
121 模型：用于高收益交易的 LSTM 驱动的协整策略的目标——旨在将深度学习的预测能力与金融计量经济学的基本原则相结合。以下是使 121 模型与众不同的基本思想和方法，以及它如何使用机器学习来驾驭金融市场的复杂性并根据微
移动端布局 -爱代码爱编程
响应式布局实现方法 主流的实现方案有两种: 通过rem \ vw/vh \ 等单位,实现在不同设备上显示相同比例进而实现适配. 响应式布局,通过媒体查询@media 实现一套HTML配合多套CSS实现适配. 在学习移动端适配之前,还需要学习移动端适配原理: 移动端适配原理(Viewport) 了解VSCode中自动生成的head标签中的vi
模板 进阶-爱代码爱编程
博客ID：LanFuRen C系列专栏：C语言重点部分 C语言注意点 C++基础 Linux 数据结构 C++注意点 今日好题 声明等级：黑色->蓝色->红色 欢迎新粉加入，会一直努力提供更优质的编程博客，希望大家三连支持一下啦 目录 1）非类型模板 2）模板特化 1.函数模板特化 2.类模板特化 3）加
docker 基础语法学习，k8s基础语法学习，零基础学习-爱代码爱编程
下面是关于Docker和Kubernetes的基础语法学习资料，包括一些关键概念和示例代码。 Docker 基础语法 1. 安装 Docker 首先，你需要安装 Docker。以下是不同操作系统上的安装指南： Windows/Mac: 下载并安装 Docker Desktop。 Linux: 根据你的发行版使用包管理器安装 Docker。例如，
通过视觉语言模型蒸馏进行 3d 形状零件分割-爱代码爱编程
大家读完觉得有帮助记得关注和点赞！！！对应英文要求比较高，特此说明！ Abstract This paper proposes a cross-modal distillation framework, PartDistill, which transfers 2D knowledge from vision-lang
springboot+vue研究生导师管理信息系统源码+论文-爱代码爱编程
SpringBoot+Vue研究生导师管理信息系统源码+论文 代码可以查看文章末尾⬇️联系方式获取，记得注明来意哦~🌹 分享万套开题报告+任务书+答辩PPT模板 作者完整代码目录供你选择： 《
springboot+vue牙科诊所管理系统源码+论文-爱代码爱编程
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springboot+vue学生网课学习效果评价系统源码+论文-爱代码爱编程
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python编程-爱代码爱编程
角点检测（Corner Detection）是计算机视觉和图像处理中重要的步骤，主要用于提取图像中的关键特征，以便进行后续的任务，比如图像匹配、物体识别、运动跟踪等。下面介绍几种常用的角点检测方法及其应用。 1. Harris角点检测 Harris角点检测是一种经典的角点检测算法，基于图像的局部特征，通过计算图像的自相关矩阵来判断一个点是否为角点。