samples专题

OpenCV2.4.10之samples_cpp_tutorial-code_learn-----ImgTrans(仿射变换)

本系列学习笔记参考自OpenCV2.4.10之opencv\sources\samples\cpp\tutorial_code和http://www.opencv.org.cn/opencvdoc/2.3.2/html/genindex.html 本博文将继续学习opencv-tutorial-code中的ImgTrans，这里讲主要介绍仿射变换。仿射变换是直角坐标系的一种，描述的是一

OpenCV2.4.10之samples_cpp_tutorial-code_learn-----ImgTrans(图片边框与图片卷积)

本系列学习笔记参考自OpenCV2.4.10之 opencv\sources\samples\cpp\tutorial_code和 http://www.opencv.org.cn/opencvdoc/2.3.2/html/genindex.html 本博文将继续介绍如何给一张图片添加边框以及如何对一张图片进行卷积。核心函数为copyMakeBorder与filter2D 1.co

OpenCV2.4.10之samples_cpp_tutorial-code_learn-----ImgTrans(Canny边缘检测)

本系列学习笔记参考自OpenCV2.4.10之 opencv\sources\samples\cpp\tutorial_code和 http://www.opencv.org.cn/opencvdoc/2.3.2/html/genindex.html 本博文接下来将介绍图像变换相关的Demo,如下图所示: CannyDetector_Demo.cpp(Canny边缘检测)

OpenCV2.4.10之samples_cpp_tutorial-code_learn-----ImgProc(图像处理)

本系列学习笔记参考自OpenCV2.4.10之 opencv\sources\samples\cpp\tutorial_code和 http://www.opencv.org.cn/opencvdoc/2.3.2/html/genindex.html 本博文将继续学习 OpenCV2.4.10中tutorial-code下的ImgProc，还有对于涉及到的知

OpenCV2.4.10之samples_cpp_tutorial-code_learn------安装配置与第一个Opencv程序

本系列学习笔记参考自OpenCV2.4.10之 opencv\sources\samples\cpp\tutorial_code和 http://www.opencv.org.cn/opencvdoc/2.3.2/html/genindex.html opencv作为一个开源的二维图形库，提供了一套完整的二维图像处理等相关算法的C/C++实现。自opencv2.0版

openresty flamegraph samples

安装依赖systemtap https://blog.csdn.net/u011944141/article/details/89512116 下载火焰图绘制相关工具 cd /optsudo git clone https://github.com/openresty/nginx-systemtap-toolkit.gitsudo git clone https://github.com

D3D9 Samples(16)--Pick

D3D9 Samples(16)--Pick 运行 Microsoft DirectX SDK (June 2010)中的 DirectX Sample Browser。找到Pick，然后点Install Project安装这个项目。先编译运行下项目，看看效果：这个例子演示用鼠标选中模型中的一个面的算法。在屏

D3D9 Samples(15)--CustomUI

D3D9 Samples(15)--CustomUI 打开CustomUI项目。编译运行：这个例子展示了DXUT提供的GUI系统。在dialog中展示各种控件的用法。 1. 对话框CDXUTDialog 1.1 初始化 InitApp g_SampleUI.Init( &g_

D3D9 Samples(13)--EffectParam

D3D9 Samples(13)--EffectParam 打开EffectParam项目。编译运行：这个例子展示D3DX effect系统的特征。这里加载了7个模型，在一个圆环中循环展示。 1. 创建模型 1.1 定义了一个结构数组用以存放模型名称和文件 struct ME

Android之Gradle Plugin Samples 之Gradle Library Projects

Gradle Library Projects Gradle 项目可以依赖于其它组件。这些组件可以是外部二进制包，或者是其它的 Gradle 项目。在本例中， app/build.gradle 中有以下内容： dependencies {compile fileTree(dir: 'libs', include: ['*.jar'])compile 'co

六把橘子树吉他音源 Orange Tree Samples Guitars Bundles Kontakt

Orange Tree Samples Guitars Bundles | 10.3GB Orange Tree Samples 六把原声木吉他和电吉他音源合集，Kontakt加载音色库。 Acoustic Steel Strings Acoustic SLIDE Lap Steel Lap Steel SLIDE Stratosphere Strawberry 1&2 Kont

玩转OpenVINO之一：cpp samples和demo的编译

今天开始，决定给最新版的OpenVINO留个纪念，写一个OpenVINO的使用系列吧。原来还想写个源码解析什么，但Optimizer代码才看了一点就觉得这事该免了，暂时不打算细写了，主要原因是代码量比pytorch/mxnet等这些框架还要大，而且各个模块之间关系复杂，不是一朝半天能说明白的。能写到哪里，目前还不知道，但前面已经有过一些经历，又因为没有时间写太具体的教程，只能是在回过头来看

Samples_Event explorer_watch properties注释解读研究

这个例子可以学习事件和属性，挺有意思的，故格了这个程序一个礼拜了，大概明白了一点，全端出来共享一下了 <html><head><meta charset="utf-8" /><meta name="viewport" content="initial-scale=1,maximum-scale=1,user-scalable=no" /><title>Event explorer / watch

Found input variables with inconsistent numbers of samples: [138474, 66]

X,Y的维度数量不匹配。如下图修改上述问题产生的原因即可。X为特征，Y为标签，应该是一一对应关系。这里我选取的数据是二维数据，即Xdata有138474行（Xdata.shape[0]），66列（Xdaya.shape[1]）。所以在Ydata中也应该有138474行(Ydata.shape[0])。

$OPENCV例子opencv-4.5.5\samples\gpu\generalized_hough.cpp的代码分析$

OPENCV例子opencv-4.5.5\samples\gpu\generalized_hough.cpp的代码分析

该程序演示了使用广义霍夫变换进行任意对象查找，仅检测位置，无需平移和旋转。相关类的继承关系如下图：示例的调用关系如下图： main的调用关系如下图: main的流程图如下图: main的UML逻辑图如下图: 示例源代码： #include <vector> #include <iostream> #include <string>

ARCGIS 10.x 中找回Samples工具箱的方法

ARCGIS 9.3中有一个很好用的脚本工具箱Samples（采样），它包括 Create Features From Text File 和 Write Features To Text File等有用工具，包括的相关工具如下图所示：可是在ArcGIS 10.x 中，ArcToolbox中并没有工具箱 Samples，今天处理数据需要用到工具 Create Features Fro

【Python】data=make_blobs(n_samples=500,centers=5,random_state=4)

Python语句解释： data=make_blobs(n_samples=500,centers=5,random_state=4)X,y=data#将生成的数据集进行可视化plt.scatter(X[:,0],X[:,1],c=y,cmap=plt.cm.spring,edgecolor='k')#camp也就是colormap，可以理解为接受一个数值，输出一个指定的颜色的字典pl

Atlas Samples Suse Linux 10.1

http://asyncpostback.com/ 这是一个展示Altas的相关Features的例子网站,网站的所有例子都有代码,是学习Altas的绝好教程Novell 发布了 SUSE Linux 10.1. 这个版本包含完整的Mono 开发环境和许多基于Mono的桌面应用. 对于专注于.net开发的你非常有必要来了解Mono.因为Mono的支持者是Novell。Novell和Micro

Entity Framework samples For RTM

随着.NET Framework 3.5 SP1 和 Visual Studio 2008 SP1的发布,Entity Framework也正式发布了,相应的Sample目前已经更新到RTM版本,可以从http://code.msdn.microsoft.com/adonetefx 下载.从Beta版本到RTM的更新参看Updated Entity Framework Samples for R

【深度学习NLP论文笔记】《Towards Crafting Text Adversarial Samples》

Abstract 文本fool的方法：修改原始样本：删除或替换一些重要的单词，或引入新的单词。我们的算法最适用于在每个类的例子中有子类别的数据集。基于情绪分析的IMDB电影评论数据集和性别检测的Twitter数据集的实验结果显示了我们所提出的方法的有效性。 1.introduction 使用Word2Vec方法进行数据预处理和特征提取。但是Word2Vec的离散特征使得将向量映射到单词变

【opencv450-samples】轮廓点拟合椭圆fitellipse.cpp

测试示例 /*********************************************************************************** This program is demonstration for ellipse fitting. Program finds* contours and approximate it by ellips

AES200设备AI Samples 测试文档

AES200设备AI Samples 测试文档 1. 验证设备软件环境 1.1. 检测NPU信息 [root@localhost ~]# npu-smi info+------------------------------------------------------------------------------------------------+| npu-smi 22.0.1

《Defect detection on new samples with siamese defect-aware attention network》论文阅读笔记

这篇文章2022年四月接受的。摘要目前基于深度学习的缺陷检测方法大多依赖于大规模的标注数据，无法使经过训练的深度学习模型适应训练期间未观察到的新样本。作者提出一种新的感知注意网络（SDANet），该网络具有模板比较检测策略，以匹配新样本，而无需快速收集新数据和重新训练模型。在SDANet中，使用连体特征金字塔网络从输入图像和模板图像中提取多尺度特征，提出缺陷感知注意模块以获取输入特征和模板

AR初体验之Vuforia官网的Samples运行

2017的春节就快到了，风风火火的集福如火如荼中，此时的AR扫一扫识别引起了我的兴趣，决定着手研究一下。在网上搜索一番之后，发现有名的第三方库就是Vuforia，所以就先研究这个了。可能现在很多人也对Vuforia有所认知，我只是刚刚入门的，这篇文章只是讲述下我在跑起官网demo中遇到的坑，也好自己重新梳理下好填坑。直入主题： 1、我们需要有自己的一个账户，https://devel

TRAINING CONFIDENCE-CALIBRATED CLASSIFIERS FOR DETECTING OUT-OF-DISTRIBUTION SAMPLES(翻译)

用于检测分布外样本的置信度校正分类器的训练原文：https://arxiv.org/pdf/1711.09325.pdf 摘要在许多实际的机器学习应用中，检测测试样本是来自于分布内（即，由分类器训练的分布）还是来自分布外与它有很大不同的问题出现了。然而，最先进的深度神经网络在其预测中高度自信，即不区分内部和外部分布。近年来，为了解决这一问题，人们提出了几种基于阈值的检测器。然而，由于以往的工作

论文阅读 (四)：Multi-Instance Learning by Treating Instances As Non-I.I.D. Samples (MIGraph miGraph2009)

文章目录引入1 算法提出1.1 算法示例1.2 MIGraph1.2.1 图核定义1.2.2 边界定义 1.3 miGraph1.3.1 关联矩阵1.3.2 图核定义 2 实验引入论文地址：https://cs.nju.edu.cn/zhouzh/zhouzh.files/publication/icml09miGraph.pdf 论文出发点：包中的实例非独立同分