OpenCVC++案例实战三十三《缺陷检测》前言一、结果演示二、缺陷检测算法2.1、多元模板图像2.2、训练差异模型三、图像配准3.1功能源码3.1功能效果四、多元模板图像4.1功能源码五、缺陷检测5.1功能源码六、效果演示总结前言本案例将使用OpenCVC++进行PCB印刷缺陷检测。目前缺陷检测算法可分为两大类：一：基于模板匹配的缺陷检测二：基于深度学习的缺陷检测，主要利用目标检测去识别缺陷部分。本文算法主要是基于模板匹配算法进行缺陷检测，参考《基于差异模型的印刷标签缺陷检测算法》一文，进行算法复现，感兴趣的朋友可以去阅读一下原文。一、结果演示二、缺陷检测算法2.1、多元模板图像通过工业相机
文章目录一、背景二、JMeter+selenium使用过程三、总结一、背景题主多年前在某社区看到有人使用jmeter+selenium做UI自动化测试的时候，感觉很是诧异、怪异，为啥？众所周知在python/java+selenium+testng/pytest这样的组合框架下，为啥要选择jmeter这个东西[本身定位是接口测试工具/负载工具(自动化)]和selenium结合做web自动化，百思不得其解？咱们已知JMeter是100%纯java语言开发的，那为啥不选择编程语言呢？那么它的出现又是因为什么呢？二、JMeter+selenium使用过程配置jmeter环境略安装selenium/w
感知组播组成员组播通信中，组播网络需要将组播数据发送给特定的组播组成员，因此组播网络需要知道组成员的位置与组成员所加的组播组。组播网络感知组播组成员的方法有手工静态配置和动态感知。手工静态配置在组播路由器上静态指定连接组播组成员的接口，静态配置组成员加组信息。手工静态方式灵活性差，配置工作量大，但相对比较稳定，对于新上线的组成员能够快速建立组播转发通路。动态感知通过IGMP协议通知组播网络，组播网络根据IGMP消息感知组播组成员所在接口，以及组成员加组信息。动态感知方式较为灵活，且配置简单，现网一般使用动态感知方式。IGMP概述IGMP（InternetGroupManagementProto
本文首发于公众号：Hunter后端原文链接：Django笔记三十一之全局异常处理这一篇笔记介绍Django的全局异常处理。当我们在处理一个request请求时，会尽可能的对接口数据的格式，内部调用的函数做一些异常处理，但可能还是会有一些意想不到的漏网之鱼，造成程序的异常导致不能正常运行，甚至会直接报给前端一个错误。为了避免这种情况的发生，令我们的后端服务看起来是正常的，就算有报错也可以很体面的给前端一个提示，以及后端做一些错误日志的记录，这里我们引入全局异常的处理。这里我们会用Django的中间件和日志的处理来实现，在本系列文章的第二十九篇和第三十篇，可以先熟悉下这两部分功能的使用。在介绍中间
文章目录1.1休眠与唤醒1.1.1适用场景1.1.2内核函数1.1.2.1休眠函数1.1.2.2唤醒函数19.1.3驱动框架1.1.4编程1.1.4.1驱动程序关键代码1.1.4.2应用程序1.1.5上机实验1.1.6使用环形缓冲区改进驱动程序1.2POLL机制1.2.1适用场景1.2.2使用流程1.2.3驱动编程1.2.4应用编程1.2.5现场编程1.2.6上机实验1.2.7POLL机制的内核代码详解1.2.7.1sys_poll函数1.2.7.2do_sys_poll函数1.2.7.3do_poll函数1.3异步通知1.3.1适用场景1.3.2使用流程1.3.3驱动编程1.3.4应用编程1
PCL点云处理之pcd文件的读写（一百三十三）前言一、pcd文件读写？二、使用步骤1.读入2.写出前言`处理点云数据的第一步总是把点云从不同格式的文件读取到自己的程序里，存储点云信息的文件包括但不限于pcd,las,ply,txt等等，由于我们用的是PCL库进行点云处理，所以最适合的还是pcd格式的点云文件，所以有必要学习如何从pcd文件中读取点云的信息：如坐标等，以及如何将处理后的点云数据输出到新的pcd文件中，这是点云处理最基本的要求，所以下面具体介绍pcd文件的点云读写。当然了，如果我们只有Las,或者txt格式的点云文件，没有pcd文件，但我们又不会读写其他格式文件，我们可以使用clo
大师兄的数据分析学习笔记(三十）：半监督学习大师兄的数据分析学习笔记(三十二）：模型评估（一）一、分类模型KNN朴素贝叶斯决策树支持向量机逻辑映射GBDT集成方法神经网络二、回归模型线性回归逻辑回归人工神经网络回归树与提升树三、聚类K-meansDBSCAN层次聚类法图分裂四、关联关联规则序列规则五、半监督学习标签传播六、模型的选择在当前的环境下，靠一种模型解决所有问题不现实，所以面对不同的情况，需要选择不同的算法模型。根据上图可以看出SKLEAN官网建议如下：样本如果有标签化的数据：样本线性的支持向量机如果线性的支持向量机不工作：如果是文本数据：使用朴素贝叶斯如果不是文本数据：使用KNN如果
注意：此代码实现的是求目标函数最大值，求最小值可将适应度函数乘以-1（框架代码已实现）。注意：此代码实现的是求目标函数最大值，求最小值可将适应度函数乘以-1（框架代码已实现）。注意：此代码实现的是求目标函数最大值，求最小值可将适应度函数乘以-1（框架代码已实现）。1.代码实现不了解非洲野狗算法可以先看看优化算法笔记（三十七）非洲野狗算法实现代码前需要先完成优化算法matlab实现（二）框架编写中的框架的编写文件名描述..\optimizationalgorithm\frame\Unit.m个体..\optimizationalgorithm\frame\Algorithm_Impl.m算法主体
文章目录一、前言二、问题描述三、问题解决四、拓展阅读4.1版本号查看4.2ipa包生成过程一、前言在应用RN开发跨平台APP阶段，从git中拉取项目，应用Jenkins进行组包时，发现最终生成的ipa安装包版本号始终与项目中设置的版本号不一致。二、问题描述经过仔细排查，发现Jenkins在Archive编译、归档阶段失败，但是后续Export阶段生成了ipa包。error:Multiplecommandsproduce'/Users/xxx/Library/Developer/Xcode/DerivedData/xxx-eomylkmdzkgaughihoblturddotc/Build/Pr
2022年，加密领域以Luna/UST的崩溃为起点开启了漫长的加密寒冬，在严峻的宏观环境下以及一系列戏剧性事件中遭受了沉重打击。2022年初，加密货币生态系统的市值达到近3万亿美元，而截至年底已蒸发2万亿美元，随之消失的还有Luna、3AC、FTX等大型参与者。但是，加密行业幸存了下来。在经历苦难的过程中，我们也看到了一些希望。以太坊于9月15日合并成功，完成了解决区块链“扩展性困境”的第一步；Otherside、StepN等项目引发热潮；暴雷事件也让行业重新认识到合规、健康发展的重要性。总而言之，2022年对加密行业来说是大苦大乐交织的一年。本文将回顾2022年加密行业发生的大事件，让我们一
