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场景在之前的knn算法和余弦算法等算法中，都有很重要的概念，叫做矩阵和向量。这个是机器学习中很重要的概念。今天来深入学习一些矩阵和向量的一些知识。向量(Vector)向量是一个有序的数字列表，可以在几何中表示为从原点出发的箭头。在机器学习中，向量通常用于表示数据点或特征。一个向量可以是列向量或行向量，区别在于其排列方式：列向量：一个n行1列的矩阵，表示为竖直排列的数字列表。行向量：一个1行n列的矩阵，表示为水平排列的数字列表。向量可以用来表示一个数据点的多个特征，其中每个数字代表一个特征。向量在机器学习和数据科学中的应用非常广泛，它们可以用来表示数据点的特征、进行数据分析、以及在各种算法中实现

Tensor中统计学相关的函数torch.mean()#返回平均值torch.sum()#返回总和torch.prod()#计算所有元素的积torch.max()#返回最大值torch.min()#返回最小值torch.argmax()#返回最大值排序的索引值torch.argmin()#返回最小值排序的索引值torch.std()#返回标准差torch.var()#返回方差torch.median()#返回中间值torch.mode()#返回众数值torch.histc()#计算input的直方图torch.bincount()#返回每个值得频数分布函数Tensor的torch.distri

docker1.初识Docker1.1.什么是Docker1.1.1.应用部署的环境问题1.1.2.Docker解决依赖兼容问题1.1.3.Docker解决操作系统环境差异1.1.4.小结1.2.Docker和虚拟机的区别1.3.Docker架构1.3.1.镜像和容器1.3.2.DockerHub1.3.3.Docker架构1.3.4.小结1.4.安装Docker2.Docker的基本操作2.1.镜像操作2.1.1.镜像名称2.1.2.镜像命令2.1.3.案例1-拉取、查看镜像2.1.4.案例2-保存、导入镜像2.1.5.练习2.2.容器操作2.2.1.容器相关命令2.2.2.案例-创建并运行

1.组件重用样式如果每个组件的样式都需要单独设置，在开发过程中会出现大量代码在进行重复样式设置，虽然可以复制粘贴，但为了代码简洁性和后续方便维护，可以采用公共样式进行复用的装饰器@Styles。@Styles装饰器可以将多条样式设置提炼成一个方法，直接在组件声明的位置调用。通过@Styles装饰器可以快速定义并复用自定义样式。用于快速定义并复用自定义样式。当前@Styles仅支持[通用属性]和[通用事件]。 @styles方法不支持参数@Styles可以定义在组件内或全局，在全局定义时需在方法名前面添加function关键字，组件内定义时则不需要添加function关键字。注意:组件内@Sty

文章目录0简介1前言2图像检索介绍(1)无监督图像检索(2)有监督图像检索3图像检索步骤4应用实例最后0简介今天学长向大家分享一个毕业设计项目毕业设计深度学习图像搜索算法-图像搜索引擎(源码分享)项目运行效果：毕业设计深度学习图像搜索算法-图像搜索引擎项目获取：https://gitee.com/assistant-a/project-sharing1前言图像检索：是从一堆图片中找到与待匹配的图像相似的图片，就是以图找图。网络时代，随着各种社交网络的兴起，网络中图片，视频数据每天都以惊人的速度增长，逐渐形成强大的图像检索数据库。针对这些具有丰富信息的海量图片，如何有效地从巨大的图像数据库中检索

一、微信小程序应用内跳转（1）wx.navigateTo({url:'....这个里面放需要跳转的页面的地址'})wx.navigateTo({url:'../deng_lv/deng_lv'})wx.navigate是一种很常用的跳转方式，官方解释为：保留当前页面，跳转到应用内的某个页面采用navigate进行跳转后，左上方会有个小箭头，点击小箭头可以返回跳转前的界面 （2）wx.redirectTo({url:'.......这里面放置跳转界面的地址'})wx.redirectTo({url:'../deng_lv/deng_lv'})wx.redirectTo与navigate有所不同，

图像处理算法涵盖多个领域，主要包括滤波（平滑、降噪）、增强、边缘锐化、纹理分析（去骨架、连通性）、图像分割（灰度、颜色、频谱特征、纹理特征、空间特征）、变换（空域和频域、几何变换、色度变换）、几何形态分析（Blob分析）、匹配（模板匹配、搜索匹配）等。此外，还有色彩分析（色度、色密度、光谱、自动白平衡）以及立体测量。图像变换中又包括空域与频域、几何变换、色度变换和尺度变换，其中傅立叶变换等间接处理技术将空间域的处理转换为频域处理，可减少计算量，并获得更有效的处理。如需了解更多关于图像处理算法的信息，建议查阅相关资料或咨询专业人士。好的，以下是图像处理算法的相关介绍：此外，还有多种经典的图像处理

1.什么是云计算？答：话说英特尔创始人戈登·摩尔曾说过：“集成电路上可容纳的晶体管数目，约每隔两年便会增加一倍”。换言之，就是：处理器的性能每隔两年翻一倍。如此快速的发展，导致硬件的成本越来越低，单个企业也就买得起大量的服务器。对于很多大型企业来说，在业务高峰期所需的硬件资源很多，但平均下来的负荷并不高，然而服务器还得按照最大需求来配，分配很不灵活，这就导致了资源的浪费。如果能把这些服务器闲置的能力整合成一个资源池，然后再出租给其他公司使用的话，不但变废为宝，甚至还能开拓出新的商业模式。也就是说，大家都各自买服务器花钱多不说，还有利用率低，扩容麻烦的问题，我来大量买入服务器，组成一个大池子，按

形态学图像处理0.前言1.腐蚀和膨胀1.1腐蚀1.2膨胀1.3对偶性2.开操作和闭操作3.击中或不击中变换4.一些基本的形态学算法4.1边界提取4.2孔洞填充5.形态学重建5.1测地膨胀和腐蚀6.灰度级形态学6.1腐蚀和膨胀6.2一些基本算法6.3灰度级形态学重建7.小总结0.前言参考博客：opencv图像处理模块(6)——击中击不中-知乎(zhihu.com)第三版教材中图片下载地址：bookimagesdownloadsvs2019配置opencv可以查看：VS2019&Opencv4.5.4配置教程前情回顾：数字图像处理第三章灰度变换和空间滤波学习笔记数字图像处理第四章频率域滤波学习笔记