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SpringMVC笔记

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Opencv获取笔记本摄像头

 视频流和摄像头都是一帧一帧图片拼起来的,所以打开摄像头就是获取每帧的图片。defvideo_demo():capture=cv.VideoCapture(0)while(True):ret,frame=capture.read()#ret和frame为read函数的两个返回值,其为一帧一帧的图片frame=cv.flip(frame,1)#原来的摄像打开是镜像的,加了这一步后,摄像中的动作跟随人。cv.imshow("video",frame)c=cv.waitKey(50)ifc==27:#判断是否在时间内按了escbreakret,frame=capture.read()ret代表是否获

Python笔记14-实战小游戏飞机大战(上)

文章目录功能规划安装pygame绘制游戏窗口添加玩家飞机图像屏幕上绘制飞船代码重构驾驶飞船全屏模式射击本示例源码地址点击下载功能规划玩家控制一艘最初出现在屏幕底部中央的飞船。玩家可以使用箭头键左右移动飞船,还可使用空格键射击。游戏开始时,一群外星人出现在天空中,并向屏幕下方移动。玩家的任务是射杀这些外星人。玩家将所有外星人都消灭干净后,将出现一群新的外星人,其移动速度更快。只要有外星人撞到玩家的飞船或到达屏幕底部,玩家就损失一艘飞船。玩家损失三艘飞船后,游戏结束。第一阶段将为玩家创建一艘飞船,它可左右移动,并且能在用户按空格键时开火。第二阶段生成一群外星人。然后让这群外星人向两边和下面移动,并

SpringMVC-异常处理

目录HandlerExceptionResolver接口使用注解实现异常分类管理(@ControllerAdvice和@ExceptionHandler)使用@ControllerAdvice对不同的Controller分别捕获异常并处理HandlerExceptionResolver接口在SpringMVC中,提供了一个全局异常处理器,用于对系统中出现的异常进行统一处理在一般的系统中,DAO层、Service层及Controller层出现异常都以“throwsException”的形式向上层抛出,最后都会由SpringMVC的前端控制器(DispatcherServlet)统一交给全局异常处

easyx 学习笔记(四):鼠标操作

学习视频【C/C++/EasyX】学编程,做游戏,小白快速入门图形编编程消息处理ExMessage:结构体,用于保存鼠标消息    ExMessage结构体中成员                message表示“当前消息是什么”        x             表示“鼠标的x坐标”        y        表示“鼠标的y坐标”        message消息标识:消息标识消息类别描述WM_MOUSEMOVEEX_MOUSE鼠标移动消息WM_MOUSEWHEEL鼠标滚轮拨动消息WM_LBUTTONDOWN左键按下消息WM_LBUTTONUP左键弹起消息WM_LBUTTOND

Redis核心技术与实战【学习笔记】 - 28.Redis 6.0新特性(多线程、客户端缓存与安全)

简述Redis6.0新增了几个关键新特性,分别是面向网络处理的多IO线程、客户端缓存、细粒度的权限控制,以及RESP3协议的使用。其中,面向网络处理的多IO线程可以提高网络请求处理的速度,而客户端缓存可以让应用直接在客户端本地读取数据,这两个特性可以提升Redis的性能。除此之外,细粒度权限控制让Redis可以按照命令粒度控制不同用户的访问权限,加强了Redis的安全保护。RESP3协议则增强客户端的功能,可以让应用更加方便地使用Redis的不同数据类型。1.从单线程处理网络请求到多线程处理在Redis6.0中,非常受关注的第一个特性就是多线程。Redis一直被大家熟知的就是它的单线程架构,虽

Compressing Vector OLE-论文笔记

论文作者:EletteBoyle,GeoffroyCouteau,NivGilboa,andYuvalIshai论文地址:CompressingVectorOLE1.准备工作1.1VOLE(VectorObliviousLinearEvaluation)        VOLE是ObliviousTransfer(OT)的算术类比。在VOLE中,参与者发送一对向量(u,v)属于,而参与者提供一个标量x。VOLE输出w=ux+v给接收者。VOLE还有一个随机化版本,其中发送方的输入(u,v)由功能随机选择并作为输出传递给发送方。类似于将OT简化为随机OT的过程,确定性VOLE功能也可以简化为其随

读十堂极简人工智能课笔记02_选对路径与犯错

1. 符号人工智能1.1. 在符号处理中,单词被当成遵循一套规则、互相关联的符号1.2. 符号人工智能让计算机能用单词来思考1.3. 符号人工智能是最早、最成功的人工智能形式之一1.4. 20世纪初的时候,伯特兰·罗素、库尔特·哥德尔和大卫·希尔伯特等数学家就已经在探索数学的极限,试图弄清楚是不是所有东西都是可证明的1.5. 悖论1.5.1. 罗素证明数学是不完备的1.5.1.1. 不可能把数学里的所有命题都证明出来1.6. 逻辑是一种极为强大的表示方法1.6.1. 逻辑里头表达的任何东西都必须是真或假,这就允许我们表达知识1.7. 谓词逻辑是一种相对复杂和常用的逻辑1.7.1. 甚至允许我们

【原创】MQTT开发笔记(四)- 压力测试

一、前言      Jmeter是apache公司基于java开发的一款开源压力测试工具,体积小,功能全,使用方便,是一个比较轻量级的测试工具,使用起来非常简单。因为jmeter是java开发的,所以运行的时候必须先要安装jdk才可以。jmeter是免安装的,拿到安装包之后直接解压就可以使用,同时它在linux/windows/macos上都可以使用。jmeter可以做接口测试和压力测试。其中接口测试的简单操作包括做http脚本(发get/post请求、加cookie、加header、加权限认证、上传文件)、做webservice脚本、参数化、断言、关联(正则表达式提取器和处理json-jso

超简单,不用GPU,3步教你轻松在笔记本上部署聊天大模型 LLaMA

大家好啊,我是董董灿。今天带大家在自己的电脑(笔记本)上部署一个类似于chatGPT的AI聊天大模型。部署完之后,你就拥有了一个私人AI聊天机器人,无需联网,随时进行实时对话。0.简单说下背景大模型我们都不陌生了,但是以chatGPT为代表的大模型是闭源的,他们的源代码不开放,我们只能用他们的商业化产品。好在Meta(也就是原来的FaceBook) 开源了他们家的大模型LLaMa。之所以叫“大”模型,是因为它的参数量巨大。以LLaMa举例子,它开源了LLaMa-7B,LLaMa-33B等模型,后面的数字就代表着参数数量。7B,就意味着参数有70亿,但是很多人微调后,发现它的效果却一点也不输拥有

【北邮鲁鹏老师计算机视觉课程笔记】07 Local feature-Blob detection

【北邮鲁鹏老师计算机视觉课程笔记】07Localfeature-Blobdetection1实现尺度不变性不管多近多远,多大多小都能检测出来找到一个函数,实现尺度的选择特性2高斯偏导模版求边缘做卷积3高斯二阶导=拉普拉斯看哪个信号能产生最大响应高斯二阶模版检测尺度(用二阶过零点检测边缘)高斯二阶导有两个参数:方差和窗宽最后图表示当信号与高斯滤波核能匹配的时候,能产生一个极大值准备一堆模版上去卷积,看看哪个能产生最大响应但是随着信号变化发生了信号衰减高斯偏导核信号的总面积:随着方差的变大,会越来越小所以乘以σ\sigmaσ,消去后进行补偿对于拉普拉斯乘以σ2\sigma^2σ24怎么进行多尺度检