以前我在Windows上使用ffmpeg(我在某处找到的0.52版本)。现在我正在移植到linux和最新的ffmpeg。到目前为止，我在2行中有4个错误在这样简单的一行上:size=avpicture_get_size(pix_fmt,nWidth,nHeight);我得到:initializingargument1of‘intavpicture_get_size(PixelFormat,int,int)’C/C++Problem和invalidconversionfrom‘int’to‘PixelFormat’C/C++Problem在这么简单的线上avpicture_fill((A
一、立体几何基础知识1.1平面表示 三维平面的统一表示方法：1.2法向量 假设（x1,y1,z1）、（x2，y2，z2）为平面上两个点，那么可以得到： (x2-x1,y2-y1,z2-z1)是平面上的一个向量，并且根据上式可知，（A,B,C）与这个向量垂直，显然（A,B,C）为平面的法向量。1.3过定点且与平面垂直的直线方程 假设（x0,y0,z0）为空间中的任意一点，它在平面上的投影坐标为（x,y,z），那么由这两个点组成的向量也是平面的法向量，则应与法向量（A,B,C）平行，从而可以得到：
目录普通位置式PID控制 模糊PID控制区间划分模糊化清晰化改进模糊PID的MATLAB代码模糊PID的m测试使用文件，可一步步运行了解详细过程模糊PID的主函数和功能函数matlab代码模糊PID的使用和调参技巧普通位置式PID控制PID控制分为比例，微分，积分三项，其公式如下：U(t)=Kp∗err(t)+Kd∗[err(t)−err(t−1)]+Ki∗∑err(t) PID控制的比例环节为P，P越大参数的比例作用越明显，响应更快，消除误差的能力越强，但是系统的惯性也越强。比例太大时会造成系统的震荡，使系统不稳定，造成超调。PID控制的微分环节为D，D能够反映偏差的变化趋势，对超调进行预防
并查集的使用#并查集模板N=400fa=[]definit():#初始化，默认自身为根接点foriinrange(N):fa.append(i)defmerge(x,y):#发现可以合并，默认选x的根节点为根接点fa[find(x)]=find(y)deffind(x):#相等就是根结点，不然就递归查找根接点iffa[x]==x:returnxelse:fa[x]=find(fa[x])returnfa[x]#并查集模板N=int(800000)#注意将初始并查集设置大一点，不然可能出现段错误fa=[]definit():#初始化，默认自身为根接点foriinrange(N):fa.appen
01需求描述在微信公众号上面，其实有很多很不错的文章，但是微信官方给我提供的方式只有几种：点赞、收藏、在看。或者有时候，有人通过转发到自己的朋友圈的方式，做文章的留存。因此，爬取与存储微信公众号的文章的需求便产生了。02用Python实现的爬取工作通过Python的【Selenium】与【】，我实现了一个简易的爬虫；并且通过ruamel.yaml，将不同的爬取需求需要更改的设置统一到了一个配置文件中，便于工具化的使用。该脚本工具对应的代码在这里，需要的朋友可以自行下载：https://download.csdn.net/download/huangbangqing12/8740092503脚本
最近很火的ChatGPT在AIGC很多领域独领风骚，展示了人工智能的魅力，不过它是openai发起的，对中国大陆的用户并不友好，当然有很多翻墙方法再加上可以在https://sms-activate.org/getNumber上注册虚拟手机号是可以注册的。其实也有很多类似ChatGPT的中文对话大模型也表现不俗，比如今天的主角ChatYuan，下面将介绍一下如何使用ChatYuan进行推理，总共介绍两种API调用方式：1）Huggingface；2）ModelScope；一、HuggingfaceAPI：#加载模型fromtransformersimportT5Tokenizer,T5ForC
最近在做的一个调度系统的需求里，有一个需求，需要用到ftp服务器进行文件的下载和上传。刚好新分配的两个linux服务器上没有搭建ftp，想着就用docker安装一下。 安装的方式，参照：Linux下使用docker搭建ftp服务器-william_zhao-博客园顺序无非，拉取镜像，启动镜像，访问服务器。1）docker拉取ftp镜像dockerpullfauria/vsftpd2）启动ftp镜像dockerrun-d-p2121:21-p2020:20-p21100-21110:21100-21110\-v/home/dispatch/ftp/root:/home/vsftpd/ftp\-e
一、简介：1、用户输入正确的用户名、密码、验证码点击登录即可跳转到管理员页面。2、用户输入错误的用户名或者密码或者验证码需要错误信息提示（数据校验） 二、实现步骤1、新建一个项目（创建项目过程和数据库略，可参考我的往期文章）2、新建templates文件夹下新建登录页login.html和管理员页面admin.html3、model.py新建一个管理员类，然后命令行运行这两条命令，创建一张表pythonmanage.pymakemigrationspythonmanage.pymigrateclassAdmin(models.Model):username=models.CharField(v
一、c#WebView2简介 1.一开始使用WebBrowser，因为WebBrowser控件使用的是ie内核，经过修改注册表切换为Edge内核后，发现Edge内核版本较低，加载一些视频网站提示“浏览器版本过低“，”视频无法加载“。2.WebBrowser内核版本与WebView2比较WebBrowser内核版本：内核版本(Version)Edge18.9200兼容WebKit537.36 Chrome70 UserAgent:Mozilla/5.0(WindowsNT6.2;WOW64)AppleWebKit/537.36(KHTML,likeGecko)Chrome/70.0.3538.1
今天我们介绍一下使用python做时间序列数据分析和预测中异常值检测的方法，常用的异常值检测方法有以下几种：3sigma:基于正太分布，当数据值超过±3个标准差(3sigma)时为异常值。z-score:z标准分数，它测量数据值到平均值的距离,当数据与平均值相差2个标准差时z-score为2，如果将z-score为3作为异常值判断标准时,便相当于3sigma。箱体法(box):它基于数据的四分位值来判断异常值。多维度异常值判断法，通过数据特征的多个维度综合判断数据是否为异常值。注：3sigma，z-score，箱体法(box)都是从数据值本身的单一维度去分析和判断异常值，从而有一定的局限性,
