最近接到一个需求，客户需要使用打印标签的服务。需要手机端操作，那样就不能使用厂家驱动来使用了，之前没有接触过打印指令，看了现在商用打印机指令常用的esc/pos挺头疼的，cpcl还好一点不过也需要重新研究。
1. 需求分析 使用 OpenCV 图像像素读写操作原理，也就是 image[row][col] 获取和设值； 给图片添加水印：对应添加水印的位置，设置为水印图片的像素； 水印下能看到原图，也就是说水印必须是透明图片； 同时将水印透明位置像素(0,0,0)改变为同位置的图片的像素。 2. 直接将水印添加到图片 2.1 代码逻辑分析 读取水印logo图片； 读取需要添加水印的图片； 获取水印的宽高； 注意：此处水印使用的三通道读取，因此获取水印属性时需要加通道值。 利用图像像素读取设值原理，直接修改对应像素
空中三角测量一般分为两种：模拟空中三角测量（光学机械法空中三角测量）和解析空中三角测量（俗称：电算加密）。
（1）1-5分别为五组镜头的影像；kzd为控制点坐标以及照片(为避免后期麻烦，控制点坐标提前转化为csv格式)、pos为飞机飞行所生成的pos数据；
EasyCVR基于云边端一体化架构，能支持海量视频的轻量化接入与汇聚管理。在视频能力上，可提供视频监控直播、视频轮播、视频录像、云存储、回放与检索、智能告警、服务器集群、语音对讲、云台控制、电子地图、平台级联等。
图像拼接是一种很厉害的算法,它可以把多个小图像拼接成一个超大的图像。在文档管理系统里，图像拼接技术可以把好几个文档或图像片段合并在一起，形成更大、更全面的文档视图。这对于处理那些大型文档或者复杂的扫描文档来说特别有帮助。
本发明公开了一种基于卷积神经网络的语音特征匹配方法,包括:S1,预处理,提取音频信号的梅尔谱图,在时域上切割成图像片段,对图像片段做傅里叶变换得到频谱信号;并提取出特征向量;S2,将音频样本的特征向量按照时间顺序排列后进行池化处理形成语音记录文件,并将语音记录文件转换成二值特征序列;S3,语音特征匹配,利用语音查询文件与语音记录文件进行比较,查找出与语音查询文件具有相同内容的语音记录文件。本发明提高了语音识别的准确率,降低了语音识别系统的复杂性,增强了软件健壮性。
1. OAuth2.0深入理解 1.1. 概念 OAuth（Open Authorization）开放授权，表示将系统功能部分授权给第三方系统调用，实现更细颗粒度的权限控制 OAuth是一种在线授权或者现场授权；IAM服务是一种预先授权或者离线授权 通俗的将，OAuth协议的用途，比如我要用在线打印服务来打印网盘里的照片，一般做法有两种，一是从网盘下下来，上传到在线打印服务；二是把网盘账号密码告诉在线打印服务，由在线打印服务去做下载上传的操作。这两种做法一是太麻烦，二是不安全，OAuth就是为了这种情况设计
爬虫技术在当今信息时代中发挥着关键作用，用于从互联网上获取数据并进行分析。本文将介绍如何使用Haskell进行网络编程，从数据采集到图片分析，为你提供一个清晰的指南。我们将探讨如何使用亿牛云爬虫代理来确保高效、可靠的数据获取，并使用Haskell的强大功能来分析和处理数据。本文还将介绍如何使用Haskell的HTML解析库和图片处理库来提取和分析图片链接。
本发明公开了一种非接触式心理参数智能分析与评测系统,包括个人信息及数据采集模块、文本数据采集模块、文本数据处理模块、专家诊断临床文本数据模块、文本诊断识别、声音、面部表情数据采集模块;所述个人信息及数据采集模块,用于个人身份认证与管理;所述文本数据采集模块,用于根据诊断专家询问建立询问数据库,采用自动问询方式与患者进行病情在情绪、认知、兴趣、睡眠、食欲中任一或多个方面的数据采集;本发明采用非接触式采集语音情感、面部表情、文本信息作为分析的手段与方法,情绪数据能真实反映患者情绪变化和认知能力,不受患者主观或者客观的原因变化导致差异分析。
机器之心整理 作者：Ruslan Salakhutdinov 参与：Smith 「无监督学习」（Unsupervised Learning）现在已经成为深度学习领域的热点。和「有监督学习」相比，这种方法的最大优势就在于其无须给系统进行明确的标注（label）也能够进行学习。最近，在德国的图宾根，机器学习夏训营（Machine Learning Summer School）正在如火如荼地进行，其中来自 CMU 的 Ruslan Salakhutdinov 教授就带来了很多关于「无监督学习」的精彩内容。今天机器
之前写过一个类似的代码，是把水印信息打散以后随机添加到原图中，并提供了水印信息的提取功能，请参考：Python实现图像空域随机水印加入与提取。本文代码功能：为指定文件夹中的所有图像文件批量添加水印，水印位置在左上角、中间、右下角这三个位置中随机选择。 from random import randint from os import listdir from PIL import Image #打开并读取其中的水印像素，也就是不是白色背景的像素 #读到内存中，放到字典中以供快速访问 im = Image.o
但是，下课之前我说，今天的作业，如何如何要求，格式什么样，标明用了多长时间，然后就有同学在学习群里问我，。。原话记不太清了，大概意思就是，自己写的看不明白了，还得再写一遍呀？
今天有一个同学在后台留言给我，“想问什么叫初级的前端？会哪些是初级前端啊？” 因为手机码字麻烦，我简单回复他，“就是一些业务逻辑简单的开发工作呗。” 回家之后，想了想，决定写一篇文章专门回复一下。 在
在开启vsftpd端口后发现用客户端工具能登陆,但无法浏览文件和新建文件.此时看了一下ftp的协议,发现ftp有主动模式和被动模式.在服务端开21端口是让客户端进来,并没有出去的端口,还在服务端开启出去的端口,最后还要添加ftp相应的模块,整个操作有点复杂,今天写下来对自己以后加深印像。
Root 编译整理 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 不管是一家人出游玩耍，还是朋友聚会轰趴，总错过很多来不及掏手机而转瞬即逝的欢乐。 今天终于开售的谷歌AI相机Clips，就像你私人摄影师，用
我知道，这是因为我没什么耐心，态度不好。在我的印像中，互联网好，前端就好。你学的好，属于你的前端趋势就好。
本文要点在于Python扩展库pillow中Image类的运用。图像空域随机水印的主要思路在于：在原始图像中随机选取一些位置替换为水印图片中的非背景像素，同时生成日志文件记录替换的位置和水印中像素位置的对应关系，然后可以根据加入水印的图片和日志文件来提取和验证水印。 from os import remove from os.path import isfile from random import sample, choice from PIL import Image def mergeWaterMa
Imagenomic Portraiture是一款Photoshop和Lightroom插件，帮助用户自动化并简单化肖像照片的后期处理工作。
stream可以对数组和集合的元素以流的形式进行操作，可以让我们更方便的操作数组、集合元素。
《不联网不插U盘就安全了？黑客能用声波攻击你的硬盘》文章摘要：研究人员发现了一种利用声波攻击硬盘的方法，可以导致硬盘损坏和数据丢失。攻击者可以利用声波干扰机械硬盘的正常工作模式，使其产生暂时或者永久拒绝服务状态，从而阻止数据被访问。这种攻击方式需要物理接触硬盘，因此可以通过远离硬盘来避免受到攻击。研究人员建议使用加密等方法保护硬盘中的数据。
今天早上在开始讲零基础课的时候，我看了一眼旁边桌上的书，就跟我的学生们聊了一会，看书的必要性。有些前端和互联网方面的书，确实是垃圾，但也要看看，为啥呢？因为面试的时候，你没法保证每一句话都是干货。就是大致的翻看一下，然后在脑子里有个印像也就算了。 写js这东西，其实并不能每个人都像我一样，在写JS中找到乐趣，就乐意写这东西直到50岁眼瞎为止。 那肯定有人要问，也许我不仅写JS写不到35，可能我连3、5年的时间都写不到。那我学JS的意义在哪里呢？直白的讲，也就是挣点钱儿。培训班学费一万，干一二年后，第三年工资
参数0-用于主相机，例如在笔记本电脑网络摄像头中被视为主相机。1-代表中学，依此类推。
消息队列一般都会想到kafka,rabbitmq,Rockermq, 其实，给你印像做缓存的Redis也是能做消息队列.
视频推拉流EasyDSS视频直播点播平台，集视频直播、点播、转码、管理、录像、检索、时移回看等功能于一体，可提供音视频采集、视频推拉流、播放H.265编码视频、存储、分发等视频能力服务。
理解序列数据 —— 如语言、音乐或视频 —— 是一项具有挑战性的任务，特别是当它依赖于大量的周围环境时。例如，如果一个人或一个物体在视频中消失，很久以后又重新出现，许多模型就会忘记它的样子。在语言领域，长短时记忆(LSTM)神经网络覆盖了足够的上下文来逐句翻译。在这种情况下，上下文窗口（在翻译过程中需要考虑的数据范围），从几十个词到大约 100 个词不等。最新的 Transformer 模型不仅改进了逐句翻译的性能，还可以通过多文档摘要生成整个 Wikipedia 的文章。这是可能的，因为 Transformer 使用的上下文窗口可以扩展到数千个单词。有了这样一个大的上下文窗口，Transformer 可以用于文本以外的应用，包括像素或音符，使其能够用于生成音乐和图像。
据外媒报道，加拿大电视频道TV5将Realities应用于其纪录片《Terred’Exploration》系列。Realities是一款VR摄影制图作品展示应用，其主要作用是辅助影片展示世界各地景色。
说到娱乐，相信有不少人脑子里最先想到的莫过于’’游戏’’这一词，而与之息息相关也是这几年内不断茁壮成长的’’电子竞技’’。曾几和时我们能想到’’打游戏’’也能成为吃饭的工具，更能跃升成为国际赛事，也成为一种全新型态的’’产业’’，这一切的一切都拜互联网所赐，因为互联网，我们所生活的环境也不断的改变我们生活的方式与三观。
我建议这样思路写组件：首先一个大函数就是一个模块，可以简单到只是用function写，通过config对象写配置。然后通过传参调用，把这些模块连接起来，能实现功能，之后再对函数模块进行二次优化迭代。 在具体的操作上，第一步，就是像我们现在正在做的，先把下拉框啊，弹窗啊，菜单啊，都单独的写出来。让它们每个都能正常运行，并且具有一定的复用性。 第二步，上述那些组件写好之后，就把它们在同一个页面上引入，然后用这些组件来拼装成一个页面。这就是最简单的页面组件化、模块化了。 第三步，在拼装页面的过程中，逐步的迭代优化
每一个seoer都想做好seo，而做好seo并不是做好基础seo工作就可以，他需要在正确的seo优化方案的前提下做循序渐进的工作，才可以长期保持网站搜索排名效果。
记得之前的印像，比如是：阿甘被看作是个傻瓜、阿甘比较能跑、阿甘跟珍妮的激情戏这种。。。稍微表面一些。
比如，在Coco-Stuff数据集里，标好一幅图需要19分钟，164,000幅就超过5万小时了。
在破解Amazon的验证码的时候，利用机器学习得到验证码破解精度超过70%，主要是训练样本不够，如果在足够的样本下达到90%是非常有可能的。 update后，样本数为2800多，破解精度达到90%以上，perfect!
做图像识别有很多不同的途径。谷歌最近发布了一个使用Tensorflow的物体识别API，让计算机视觉在各方面都更进了一步。 API概述 这个API是用COCO（文本中的常见物体）数据集训练出来的。这是
深度学习是一个了不起的方法，用于遥感数据集，如卫星或航空照片的目标检测和分割/匹配。然而，就像深度学习的许多其应用场景一样，获得足够的带标注的训练数据可能会耗费大量的时间。在这篇文章中，我将介绍一些我们的工作，即使用预先训练好的网络来在遥感数据的目标检测任务中避免标注大型训练数据集的大量繁琐工作。
我记得有一个广告行业的牛人说过，“至少有一半的广告费都是白费的，但我不知道是哪一半”。他叫什么名字我忘记了，只记得这句话。 后来我发现这句话也适合于前端学习，至少在我身上，这句话是适用的。 我之前学习前端开发的那些年，至少有一半的时间、精力是白费的。虽然现在我知道哪一半是白费的，但当时肯定是不知道的。 那可是50%的时间、精力啊，就这么浪费了。可惜吗？ 不可惜！就像玩游戏探地图一样，你不多探几条路，你永远不知道哪条路是正确的；吃饭也是这样，不吃完前四个包子，你永远不可能吃到第五个包子。
每年，美国有超过 230,000 名乳腺癌患者的确诊取决于癌症是否已经转移。转移检测由病理学家检查大片生物组织进行。这个过程是劳动密集型的并且容易出错。
近期项目中使用到了 IS64LV25616AL 的芯片，因此我要总结一下。 IS64LV25616AL这个是256*16的的，数据格式是16位，所以一共有512KB的空间，比较大了，stm32F103zet6才64KB内部SRAM。 可以使能byte enable，进行8位的访问，只要设置好了后，可以像片内的sram一样，随意访问的片外的sram，可以使用指针形式，可以at绝对地址定位的方式（ac5、ac6两种方式都可以，但是有所区别）。 stm32把片内外设的1GB的空间用于访问 nor/psram nand pcsd等，也就是书上说的地址映射，而且每个块都是4*64MB，共4个，既4*4*64MB。而且在nor/psram这个bank1的区域又分为4个小区域，这个小区域都有地址分配的，可以参考stm32的参考手册，而且每个小区域有相应的NE片选引脚，可以在stm32cubemx中进行设置，所以NE引脚是要结合硬件设计手动来选择的，而且也不能随便设置。其他的地址线、数据线、信号线等等，stm32cubemx会自动设置好，我们只要关心NE片选即可，十分方便。 另外stm32F103ze系列是有fsmc控制器的，引脚数目小于100的是没有的，其他高性能的stm32也是有的，具体就是要看芯片手册了。 把外部SRAM当做外部存储器来使用，上面的步骤就结束了的，而如果把外部SRAM当做内存使用，或者把部分堆栈空间放到外部SRAM，还需要做一些其他的设置，可以参考安富莱的教程和strongerhuang的博客。
标注通常是AI模型训练过程中最艰巨的部分。在计算机视觉中尤其如此，传统的标记工具需要人类来描绘给定图像中的每个对象。例如，在流行的Coco + Stuff数据集中标记单张图片需要19分钟；标记包含164000张图像的整个数据集将花费53000小时。
Compact watershed segmentation number of segments: 256
据我了解的前端从业者，有以下几种心态， 一，我就干着，有机会了就转产品经理、业务、管理； 二，走一步看一步吧，也不知道这行业能有多大发展； 三，这行火啊，钱多，赶紧进来挣钱； 四，王八咬棍不撒嘴，我要一直干下去。 我先说，我是第四种。我不止一次的明确说，我要干到50岁。那这几种心态有什么区别呢？坦率的讲，都OK，都没问题，都对。每个人做决定都是基于自己的实际情况。 但从我个人的偏见来讲，我是实名反对上述三种心态的。因为这三种心态集中反映了一种投机者的心态。有机会就来，扎一笔就跑，见利就走，见好就收。这种心态
人工智能领域中增长最快的子领域之一是自然语言处理（NLP），它处理计算机与人类（自然）语言之间的交互，特别是如何编程计算机以处理和理解大量自然语言数据。
1912年4月14日泰坦尼克号与冰山相撞，断裂成两截后沉入大西洋底3700米处，造成1490人丧生。遇难人数：1490人， 幸存人数：711人， 幸存率为：32.3%。我们从卡梅隆导演的大作《泰坦尼克号》感受的灾难残酷，人的渺小，爱情的伟大，但是从幸存者的数据分析中，我们发现不仅有温情，还有冰冷。我让尝试从数据中脑补一下巨大灾难面前的冰冷与温情，重回泰坦，何去何从？
在人工智能驱动的软件开发不断发展的格局中，ReplaceAnything 作为一种尖端工具出现，使开发人员和创意人员能够彻底改变他们的内容创建过程。这一创新的应用程序可让您根据您的描述无缝地用新生成的图像替换图像的任何部分。此类技术的影响涵盖从数字营销到游戏开发的各个领域，让我们得以一睹创造力边界显着扩展的未来。
将Transformer引入视觉领域后，研究人员们一直在寻求更好的模型架构来适应视觉领域的通用任务。但将Transformer从NLP领域迁移到CV领域面临着众多挑战，与文本相比图像中的视觉实体尺度变化剧烈、图像分辨率很高，带来了多尺度建模与计算量巨大的严峻问题。
OpenAI的GPT-4V和谷歌最新的Gemini多模态大语言模型一经推出就得到业界和学界的热切关注: 一系列工作都从多角度展示了这些多模态大语言模型对视频的理解能力。人们似乎相信我们离通用人工智能artificial general intelligence (AGI) 又迈进了一大步！
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