今天我们来实现RGB相机的控制程序，用来控制彩色相机的曝光、灵敏度、白平衡、亮度/色度降噪、设备端裁剪、相机触发器等。目录Setup1:创建文件Setup2:安装依赖Setup3:导入需要的包Setup4:全局变量Setup5:定义clamp函数Setup6:创建pipelineSetup7:创建节点Setup8:设置节点流名称Setup9:设置视频大小Setup10:建立链接关系Setup11:连接设备并启动管道Setup12:创建与DepthAI设备通信的输入队列和输出队列Setup13:计算最大裁剪比例Setup14:设置默认参数Setup15:设置相机模式Setup16:主循环获取视频
欢迎访问我的GitHub这里分类和汇总了欣宸的全部原创(含配套源码)：https://github.com/zq2599/blog_demos本篇概览本文是《Go语言基准测试(benchmark)三部曲》的第二篇，目标是掌握如何用基准测试来观察被测方法的内存分配情况今天除了常规的操作，即指定参数增加内存相关的测试结果，咱们还要针对内存分配问题增加几个方法用于对比验证，最终达到根据基准测试发现内存问题的目标基本操作查看方法中的内存使用情况，请在原来的benchmark测试命令中增加-benchmem参数，完整命令如下，用的是前文的BenchmarkFib和BenchmarkParallelFib
本文将介绍StableDiffusion使用的主要模型及其用法。1模型下载StableDiffusion(简称SD)模型主要从Huggingface,github,Civitai下载。Huggingface：主要提供主流AI绘画模型下载。github：也有一些小模型放在github下供下载使用。Civitai：AI艺术共享平台，可下载海量SD开源模型（推荐）。2模型类别SD支持不同类型的模型，比如：基础模型，Lora，ControlNet，VAE，CLIP等。模型扩展名一般为ckpt，safetensors，pt，pth等。下面介绍几种最重要的模型。3基础模型3.1介绍基础模型一般包含完整的T
一、简介 今天是Net高级调试的第二篇文章，第一篇文章记录了自己学习Net高级调试的第一步，认识一些调试工具，有了工具的倚仗，我们开始仗剑走天涯了，开始Net高级调试正式的征程了。我先说一下，我的文章，【调试测试】这部分一般分为两个部分，第一部分是要用到的所有测试代码样例，也为大家提供方便，我第一次做测试还是走了不少弯路的。第二部分，就是使用Windbg调试器调试代码的部分，但是，需要说明一下，使用Windbg还是有一些技巧的，或者说是方法的，如果大家不熟悉，建议提前熟悉一下，因为我的测试过程，不会把所有的过程都照搬下来，会省略一下不太重要的步骤，但是，如果是第一次使用这个软件的，调试的
修改用户的初始密码：mysql>alteruserroot@localhostidentifiedby'Qaz1234；或者：mysql>alteruseruser0identifiedby'Qaz_1234';在版本5.x中：mysql>setpassword=password(Qaz_1234');可执行文件：服务器端：mysgld多线程客户端：mysqlmysqladminmysqldumpmysqlbackupmysql>showdatabases;mysql>selectdatabaseO;mysql>selectuser0;mysql>createdatabasetestdb;my
目录一.二叉搜索树(BST)1.什么是二叉搜索树2.判断一颗二叉搜索树二.二叉搜索树CRUD操作1.二叉搜索树的数据结构2.添加操作3.查找操作1.查找最大值2.查找最小值3.查找任意值4.删除操作1.删除最大值2.删除最小值3.删除任意值5.其他操作1.打印操作(toString的实现)6.代码总体实现三.二叉搜索树的相关题目1.二叉搜索树和双向链表1.题目描述描述输入描述：返回值描述：2.问题分析3.代码实现2.将升序数组转化为平衡二叉搜索树1.题目描述2.问题分析3.代码实现一.二叉搜索树(BST)1.什么是二叉搜索树二叉搜索树（BinarySearchTree，简称BST）是一种常见的
Strimzi从入门到精通系列之二：部署Kafka一、认识Strimzi二、Strimzi的核心知识点三、Kafka集群、TopicOperator、UserOperator四、部署Kafka集群五、使用ClusterOperator部署TopicOperator六、使用ClusterOperator部署UserOperator一、认识StrimziStrimzi是一款用于在Kubernetes集群上管理ApacheKafka的开源项目。它使得在Kubernetes上部署、管理和监控Kafka成为可能，提供了一种高度可扩展和可靠的解决方案。Strimzi支持自动缩放、配置灵活、内置监控和告警等
开源音乐服务器自建音乐服务器Navidrome之一自建音乐服务器Navidrome之二开源音乐服务器6准备音乐资源可选Last.fmSpotify7安装Docker启动docker8安装音乐服务器9音乐上传使用miserver上传启动音乐服务器浏览器访问:账号10Navidrome第三方客户端SubstreamerSubtracksSubsonic6准备音乐资源可选Last.fmLast·fm是Audioscrobbler音乐引擎设计团队的旗舰产品，以英国为总部的网络电台和音乐社区。有遍布232个国家超过1500万的活跃听众。据说有6亿音乐资源。docker-compose.yml配置Navi
在上一篇文章中，我给大家写了一个Midjourney保姆级入门教程，如果你还不会使用Midjourney，那么点击【此处】了解。今天就让我们开始Midjourney的进阶之旅。Midjourney学习系列之二——Midjourney进阶之路经过第一篇的保姆教程，你已经可以用prompt做出各种AI作品了。但是你肯定好奇，怎样提词会得到更好的效果，达到自己想要的画面，你还想，怎样在一张原始图片上，让AI进行修改和创造，创意无限。那么在本篇，我将为你提炼AI绘图的关键技术概念，并指明进阶方向，让你少走弯路。这里我讨论三个话题，prompt、设置、垫图（就是以图生图）。一个一个讲，先抓住核心概念。
欢迎访问我的GitHub这里分类和汇总了欣宸的全部原创(含配套源码)：https://github.com/zq2599/blog_demos本篇概览本文是《StrimziKafkaBridge(桥接)实战之》系列的第二篇，咱们直奔bridge的重点：常用接口，用实际操作体验如何用bridge完成常用的消息收发业务官方的openapi接口文档地址:https://strimzi.io/docs/bridge/in-development/#_openapi整篇文章由以下内容构成：准备工作：创建topic生产消息消费消息，strimzibridge消费消息的逻辑略有些特殊，就是要提前创建stri
