所谓开操作是指先腐蚀后膨胀的操作。在之前的文章二值图像分析:案例实战(文本分离+硬币计数)曾经介绍过开操作的用途。
那么我们先去jadx搜索一下这个url(novel-content)，看看有没有发现。
简单粗暴，直接有效。只需要预估好数据规划好节点。就能保证一段时间的数据支撑。使用HASH算法让固定的一部分请求落到同一台服务器上，这样每台服务器固定处理一部分请求，起到负载均衡+分而治之的作用。
当Java虚拟机遇到字节码new指令时，首先将去检查这个指令的参数是否能在常量池中定位到一个类的符号引用，并且检查这个符号引用代表的类是否已经被加载、解析和初始化过；如果没有，那么必须先执行相应的类加载过程
上图中，假设我们查找的是”a.png”，由于有4台服务器（排除从库），因此公式为hash(a.png) % 4 = 2 ，可知定位到了第2号服务器，这样的话就不会遍历所有的服务器，大大提升了性能！
车牌识别，是人工智能以及 OCR 领域的重要应用场景。通过拍摄的包含车牌的照片，实现识别出车牌文字的功能，能够大大提高车辆识别效率，在交通违规检测、罪案侦查中能提供有力支持，而 EasyPR，能够快速准确地识别中文车牌。 ◆ 简介 EasyPR，是 liuruoze 在 Gitee 上开源的中文车牌识别系统，仓库位于 https://gitee.com/liuruoze/EasyPR，目前版本为 1.6。 EasyPR 的目标是成为一个简单、高效、准确的非限制场景 (unconstrained situa
介绍到这里会有人问，有了webdriver等ui自动化后为什么还要用图像识别呢？我认为主要有以下这几点：
感谢Liuruoze的EasyPR开源车牌识别系统。 EasyPR是一个中文的开源车牌识别系统，其目标是成为一个简单、灵活、准确的车牌识别引擎。 相比于其他的车牌识别系统，EasyPR有如下特点： 它基于openCV这个开源库，这意味着所有它的代码都可以轻易的获取。 它能够识别中文，例如车牌为苏EUK722的图片，它可以准确地输出std:string类型的"苏EUK722"的结果。 它的识别率较高。目前情况下，字符识别已经可以达到90%以上的精度。 跨平台 目前除了windows平台以外，还有以下其他平
开发很好理解，程序员的主要本质工作，通过代码的方式去实现业务需求。开发过程中也是很有讲究的，选用什么语言，java、python、还是go，需要根据实际的情况，选择一个最适合的。比如一个团队5个人，只有1个人会使用go，5个人都会java，如果go和java都能实现业务需求，这时候使用java开发会是一个比较好的选择，因为使用go，维护成本会比较高，需要其他成员去学习相关语言。
谈到分库分表中间件时，我们自然而然的会想到 ShardingSphere-JDBC 。
导语：流水线的构建耗时是研发效能的重要环节，在手Q出包流水线构建中，混淆耗时占比45%。 R8是Android中替换Proguard新一代的混淆工具，同时它整合了class转Dex功能，将混淆和Dex功能集中到了一个工具中，对混淆耗时以及包大小有明显优化。 R8作为一个新工具，鲁棒性不如proguard，在面对手Q这个庞然大物时，出现了一些问题，本文主要分享一下R8在手Q应用遇到的问题，供后面有需要的同学参考。
今年面试我的看法就是真的好难啊。要准备基础还要刷算法题，不仅问安卓，还要问jvm虚拟机，顺便问问并发，还要会kotlin，最好还能来个flutter，给各位跪了。
有小伙伴后台和小白说，能不能推荐几个适合入门的开源视觉项目，因为根据实际项目和代码学起来相对来说比较快。小白收集了一些比较简单的开源的项目，会陆陆续续的分享给大家，文末有源码地址。
60、UI 测试做的是 iOS 还是 Android？讲讲 iOS 的 UI 怎么测？
OpenCV是一个基于BSD许可（开源）发行的跨平台计算机视觉和机器学习软件库，可以运行在Linux、Windows、Android和Mac OS操作系统上。[1] 它轻量级而且高效——由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成，同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。 OpenCV用C++语言编写，它具有C ++，Python，Java和MATLAB接口，并支持Windows，Linux，Android和Mac OS，OpenCV主要倾向于实时视觉应用，并在可用时利用MMX和SSE指令， 如今也提供对于C#、Ch、Ruby，GO的支持。近年来，在入侵检测、特定目标跟踪、目标检测、人脸检测、人脸识别、人脸跟踪等领域，opencv都是最火热的应用之一。
神奇的是，居然没有结果，这就有点意思了，App给我们加戏了，把一些明显的字符串做了加密隐藏。
今天在某APP中看到，有实习生放出的Java实习生入职测试题。看完之后，很庆幸自己不是实习生。
概述：谨以此文献给对数据有热情，想长期从事此行业的年轻人，希望对你们有所启发，并快速调整思路和方向，让自己的职业生涯有更好的发展。 根据数据应用的不同阶段，我将从数据底层到最后应用，来谈谈那些数据人的必备技能。 1、大数据平台 目前很火，数据源头，各种炫酷新技术，搭建Hadoop、Hive、Spark、Kylin、Druid、Beam~，前提是你要懂Java，很多平台都是用Java开发的。 目前很多企业都把数据采集下来了，对于传统的业务数据，用传统的数据是完全够用的，可是对于用户行为和点击行为这些数据或
在自动内存管理机制下，不再需要手动回收每个对象，不容易出现内存泄漏和内存溢出问题，但正因为将控制内存的权力交给了Java虚拟机，一旦出现内存泄漏和溢出方面的问题，需要深入了解Java虚拟机的底层原理才能更快的排查问题。
很多读者私信问我，自己工作三年多了，随着工作年限的不断增长，感觉自己的技术水平与自己的工作年限严重不符。想跳槽出去换个新环境吧，又感觉自己的能力达不到心仪公司的标准，即使投了简历也没人来通知自己面试。就这样在原来的公司一天天的混日子，时间久了，感觉自己废了，就这么恶性循环着。
体验APP通讯,实现聊天功能以及聊天项目的设计思路，选用高性能传输非阻塞的netty框架进行开发,秒级响应
“数据结构与算法”不管是在Java还是在任何语言中都是核心基础知识，就像是盖楼的地基一样，它被广泛的应用于架构的最底层，对于这部分知识的掌握程度能够决定读者以后的高度。
垃圾回收对于Javaer来说是一个绕不开的话题，工作中涉及到的调优工作也经常围绕垃圾回收器展开。面对不同的业务场景没有一个统一的垃圾回收器能保证可GC性能。因此对程序员来说不仅要会编写业务代码，同时也要卷一下JVM底层原理和调优知识。这种局面可能因为ZGC的出现而发生改变，新一代回收器ZGC几乎不需要调优的情况下GC停顿时间可以降低到亚秒级。
线上服务GC问题，是JAVAJAVA程序比较典型的问题，也是非常考验工程师的排查能力。能真正排查定位的人不多，要么原理没吃透、要么没有实战经验，看到此问题无从下手。
1大数据平台 目前很火，数据源头，各种炫酷新技术，搭建Hadoop、Hive、Spark、Kylin、Druid、Beam~，前提是你要懂Java，很多平台都是用Java开发的。 目前很多企业都把数据采集下来了，对于传统的业务数据，用传统的数据是完全够用的，可是对于用户行为和点击行为这些数据或者很多非结构化的数据，文本、图像和文本类的，由于数据量太大，很多公司都不知道怎么进行存储。 这里面要解决的是实时、近实时和离线的大数据框架如何搭建，各数据流之间如何耦合和解耦，如何进行容灾、平台稳定、可用是需要重点
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概述：谨以此文献给对数据有热情，想长期从事此行业的年轻人，希望对你们有所启发，并快速调整思路和方向，让自己的职业生涯有更好的发展。 根据数据应用的不同阶段，我将从数据底层到最后应用，来谈谈那些数据人的必备技能。 1、大数据平台 目前很火，数据源头，各种炫酷新技术，搭建Hadoop、Hive、Spark、Kylin、Druid、Beam~，前提是你要懂Java，很多平台都是用Java开发的。 目前很多企业都把数据采集下来了，对于传统的业务数据，用传统的数据是完全够用的，可是对于用户行为和点击行为这些数据或者很
谨以此文献给对数据有热情，想长期从事此行业的年轻人，希望对你们有所启发，并快速调整思路和方向，让自己的职业生涯有更好的发展。 根据数据应用的不同阶段，本文将从数据底层到最后应用，来谈谈那些数据人的必备技能。 1、大数据平台 目前很火，数据源头，各种炫酷新技术，搭建Hadoop、Hive、Spark、Kylin、Druid、Beam~，前提是你要懂Java，很多平台都是用Java开发的。 目前很多企业都把数据采集下来了，对于传统的业务数据，用传统的数据是完全够用的，可是对于用户行为和点击行为这些数据或者很多非
大家好，我是BNTang，最近又去忙其他事情去了，终于有时间来水一篇文章啦，本文给大家介绍一下如何使用 ShardingSphere + MySQL 进行分表分表，分表分库之后我们又该如何进行查询，好了废话不多说开始咯。
自从使用滴滴开源的夜莺监控系统之后，偶尔会收到cpu报警的邮件，姜同学分析了一下原因大多都是java进程进入了循环或是死锁而得不到释放造成的，接下来姜同学就模拟下cpu使用率超过100%以及两种方案的排查过程。
大家好，我是千与千寻，今天给大家介绍的AI算法可以称得上是图像分割领域的GPT-4.0，号称可以分割一切的AI图像分割算法——Segment Anything。
构建一个属于自己的知识体系，能够让我们学到的知识体系化。让自己清楚哪块是自己的知识盲区，哪块已经构建起根基。然后根据实际情况，有针对性的进行模块学习。让自己成为一个合格的Android工程师。
易泊PC端车牌识别SDK融合了车牌定位、车牌字符切分、车牌字符识别等算法，使该系统具有识别效率高、速度快、适应性强、使用方便等优势，技术处于国际先进水平。大力发展机器人、人工智能产业，巡逻机器人也被多家机器人研发厂商所研发，代替传统的人工作业人，机器人替代人公作业，更省时省力便捷高效。现今不少机器人嵌入了PC端车牌识别SDK去用于可疑车辆的巡逻抓拍！
相信大家都有点外卖的时候去按照附近公里排序的习惯，那附近的公里是怎么设计的呢？今天shigen带你一起揭秘。
其中，bx、by表示汽车中点，bh、bw分别表示定位框的高和宽。以图片左上角为(0,0)，以右下角为(1,1)，这些数字均为位置或长度所在图片的比例大小。
本系列为吴恩达老师《深度学习专项课程(Deep Learning Specialization)》学习与总结整理所得，对应的课程视频可以在这里查看。
好的分析工具能起到事半功倍的效果，利用分析利器JMC、JFR，可以实现性能问题的准确定位。
本文转载自携程技术中心 作者简介 潘鹏举，携程酒店研发部 BI 经理，负责酒店服务相关的业务建模工作，主要方向是用机器学习帮助业务创造价值。本文首发作者知乎，略有修改，点击底部“阅读原文”可直接跳转。 前言: 谨以此文献给对数据有热情，想长期从事此行业的年轻人，希望对你们有所启发，并快速调整思路和方向，让自己的职业生涯有更好的发展。 根据数据应用的不同阶段，我将从数据底层到最后应用，来谈谈那些数据人的必备技能。 1 大数据平台 目前很火，数据源头，各种炫酷新技术，搭建Hadoop、Hive、Spark、Ky
目前很火，数据源头，各种炫酷新技术，搭建Hadoop、Hive、Spark、Kylin、Druid、Beam~，前提是你要懂Java，很多平台都是用Java开发的。
由于手机流量有限，又要加快app的运行效率，因此好的app都有做图片缓存。图片缓存说起来简单，做起来就用到很多知识点，可算是集Android技术之大全了。只要理解图片缓存的算法，并加以实践把它做好，我觉得差不多可以懂半个Android的开发。
转自：携程技术中心（微信公号：ctriptech），作者：潘鹏举。 潘鹏举: 携程酒店研发部 BI 经理，负责酒店服务相关的业务建模工作，主要方向是用机器学习帮助业务创造价值。 ---- 前言: 谨以此文献给对数据有热情，想长期从事此行业的年轻人，希望对你们有所启发，并快速调整思路和方向，让自己的职业生涯有更好的发展。 根据数据应用的不同阶段，我将从数据底层到最后应用，来谈谈那些数据人的必备技能。 1、大数据平台 目前很火，数据源头，各种炫酷新技术，搭建Hadoop、Hive、Spark、Kylin、Dr
作者简介 潘鹏举，携程酒店研发部 BI 经理，负责酒店服务相关的业务建模工作，主要方向是用机器学习帮助业务创造价值。本文首发作者知乎，略有修改，点击底部“阅读原文”可直接跳转。 前言: 谨以此文献给对数据有热情，想长期从事此行业的年轻人，希望对你们有所启发，并快速调整思路和方向，让自己的职业生涯有更好的发展。 根据数据应用的不同阶段，我将从数据底层到最后应用，来谈谈那些数据人的必备技能。 1、大数据平台 目前很火，数据源头，各种炫酷新技术，搭建Hadoop、Hive、Spark、Kylin、Druid、Be
作者简介 潘鹏举，携程酒店研发部 BI 经理，负责酒店服务相关的业务建模工作，主要方向是用机器学习帮助业务创造价值。本文首发作者知乎，略有修改，点击底部“阅读原文”可直接跳转。 前言: 谨以此文献给对数据有热情，想长期从事此行业的年轻人，希望对你们有所启发，并快速调整思路和方向，让自己的职业生涯有更好的发展。 根据数据应用的不同阶段，我将从数据底层到最后应用，来谈谈那些数据人的必备技能。 1、大数据平台 目前很火，数据源头，各种炫酷新技术，搭建Hadoop、Hive、Spark、Kylin、Druid
这个样本和之前的小视频App的套路有点类似。签名的名称和算法估计都是一样的。所以搞明白这个，估计也能搞明白最新版的小视频App。
这篇是看完吴恩达老师的 deeplearning.ai 课程里目标检测课程的学习笔记，文章的图片主要来自课程。
apt生成的是java的class，而且不能更改原始的类，而transform这个东西你可以为所欲为，但是毕竟操作的是字节码，风险系数更高，面试官还特地问了我下是不是有classnotfound问题，其实貌似真的发生过，但是想想感觉有些丢人没敢承认，毕竟有点一知半解。
一个应用App的启动速度能够影响用户的首次体验，启动速度较慢(感官上)的应用可能导致用户再次开启App的意图下降，或者卸载放弃该应用程序。
的特征图.将结果输入到两层具有 400 个神经元节点的全连接层中，然后使用 softmax 函数进行分类--表示 softmax 单元输出的 4 个分类出现的概率。
这次我们学习构建神经网络的另一个问题，定位分类问题。这意味着我们不仅需要判断图片中是不是一辆车，还要在图片中将他标记出来。“定位”的意思是判断汽车在图片中的具体位置。 分类定位问题通常只有一个较大对象位于图片中间位置，我们要对它进行识别和定位。而在对象检测问题中，图片中可以含有多个对象。甚至单张图片中会有多个不同分类的对象。因此，图片分类的思路可以帮助学习分类定位，而对象定位的思路有助于学习对象检测。 图片分类问题：例如，输入一张图片到多层卷积神经网络，它会输出一个特征向量，并反馈给softmax单元来预测图片类型。
cnocr是用来做中文OCR的Python 3包。cnocr自带了训练好的识别模型，安装后即可直接使用。cnocr主要针对的是排版简单的印刷体文字图片，如截图图片，扫描件等。cnocr目前内置的文字检测和分行模块无法处理复杂的文字排版定位。如果要用于场景文字图片的识别，需要结合其他的场景文字检测引擎使用。
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