张士玉小黑屋

 OSPF区域类型：  区域类型：   骨干区域    非骨干区域  特殊区域：   不允许接收4类LSA和5类LSA的区域，称为特殊区域    特殊区域的应用场景    希望保护一个OSPF区域，不受“外部链路”的影响时，就可以将该区域配置为“特殊区域”   特殊区域类型：  StubArea末梢区域  Totally StubArea 完全末梢区域  NSSA（NotSoStub Area）  Totally NSSA完全N

📢博客主页：https://blog.csdn.net/as604049322📢欢迎点赞👍收藏⭐留言📝欢迎讨论！📢本文由小小明-代码实体原创，首发于CSDN🙉📢未来很长，值得我们全力奔赴更美好的生活✨去年年底，我分享了通过python对PDF指定区域提取文字，详见：对pdf

模块：GM65条码模块平台：正点原子精英版作用：模块连接到串口3，在LCD屏上打印扫描到的数据和数据长度，左半区域为历史数据，右区域为实时数据及其长度效果图：驱动程序：unsignedintusart_table_get[20];//条码数据存储unsignedintmax=0;//条码数据数量voidUSART3_IRQHandler(void)

评价一个路由协议的好坏：占用资源多少收敛速度快慢选路是否合理RIP以跳数作为开销值来选路，就可能存在不合理性RIP–距离矢量性协议以跳数作为开销值进行选路，本身存在不合理性由于RIP本身计时器时间较长，收敛速度较慢RIP单个数据包占用资源并不算大，但是因为RIP存在30s一次的周期更新，所以整体看来，RIP的资源占用很大由于RIP三个维度的表现都不算太好，所以只能适用于中小型网络环

这里面我们可以创建一个车牌识别的应用，其中的API Key及Secret Key后面我们调用车牌识别检测接口时会用到。

前言前段时间，用PyQt5写了两篇文章，关于Python自制一款炫酷音乐播放器、自定义桌面动画挂件。有粉丝问我，为什么要用PyQt5？之前没接触过PyQt5，能不能多分享一些这方面的开发案例？今天就继续给大家分享一个实战案例，带大家一起用Python的PyQt5开发一个车牌自动识别系统！首先一起来看看最终实现的车牌识别系统效果图：下面，我们就开始介绍如何实现这款自动车

目录引言流程1、检查是否有bind，没有则进行安装2、修改主配置文件以及备份3、添加内容到区域配置文件以及备份4、区域配置文件复制5、配置数据区配置文件6、关闭防火墙、安全子系统、开启服务7、把ip加入到解析配置文件8、测试实操引言因为在公司经常要做正向DNS解析工作，所以就把之前DNS一件部署的脚本又整理了一遍，同时也分享给有需要的人流程1、检查是否有bind，没有则进行安装2、修改主配置文件以及备份3、添加内容到区域配置文件以及备份4、区域配置文件复制5、配置数据区配置文件6、关闭防火墙、安全子系统、开启服务

OpenCV图像处理之——分水岭算法的图像分割1.效果图2.原理3.源码参考这篇博客将介绍如何使用分水岭算法进行基于标记的图像分割，OpenCV通过cv2.watershed()实现；1.效果图官方示例——水果分割效果图如下：共分了8块，可交互式的进行分割；原图VS硬币分割效果图如下：可以看到有的硬币及边界被正确检测，有的并没有；（检测

域名系统DNS本章内容-名字解析介绍-DNS服务工作原理-实现主服务器-实现反向解析区域-实现从服务器-实现子域-实现转发-实现智能DNS-DNS排错-实现Internet的DNS构架1名字解析介绍和DNS当前TCP/IP网络中的设备之间进行通信，是利用和依赖于IP地址实现的。但数字形式的IP地址是很难记忆的。当网络设备众多，想要记住每个设备的IP地址，可以说是“不可能完成的任务”。那么如何解决这一难题呢？

由于工作繁忙原因，对人脸识别技术原理的连载停了一段时间，从今天开始尝试恢复回来。我们先回想一下前面完成的工作。这几节主要任务就是为神经网络的训练准备足够多的数据，第一步是创建不包含或者包含人脸部分小于30%的图片，我们从人脸图片数据集中的每张图片随机选取一个矩形区域，确定该区域与人脸区域不重合或重合部分少于30%，这部分数据我们成为neg，目的是告诉网络没有人脸的图片是怎样的。接着再次选取一系列区域，这次

深入JVM-CodeCache内存池1.本文内容本文简要介绍JVM的CodeCache(本地代码缓存池)。2.CodeCache简要介绍简单来说，JVM会将字节码编译为本地机器码，并使用CodeCache来保存。每一个可执行的本地代码块，称为一个nmethod。nmethod可能对应一个完整的Java方法，或者是内联后的方法。即时编译器（just-in-time，JIT）