张士玉小黑屋

目录直方图处理技术概述直方图均衡化公式推导 Matlab代码实现图像的规定化数学推导单映射Matlab代码效果展示​编辑 组映射Matlab代码直方图处理技术概述灰度级范围[0,L-1]的数字图像，在实际使用中，用哥灰度级的像素总数除以MN的整幅图像的像素数量，归一化到规律中进行计算，这样可以解除面积对哥灰度级在所有橡树中分布的影响，仅仅靠概率进行分析个灰度级的分布。在较暗的图像中，直方图的分量集中在灰度级的低段。低对比度图像具有较窄的直方图，且都集中于[0,L-1]的灰度级的某一部分，较为集中。高对比度图像的直方图的分量覆盖了很宽的灰度范围，且像素数量的分布也没有太不均匀，只有少数灰度级的像素数量要高出许多。可以直观的得出结论：若以一幅图像的像素占据整个

YOLOV7训练自己的数据集以及训练结果分析(手把手教你)YOLOV7训练自己的数据集整个过程主要包括：环境安装----制作数据集----参数修改----模型测试----模型推理一：环境安装condacreate-nyolov7python=3.8condaactivateyolov7#cudacudnntorch等版本就不细说了，根据自己的显卡配置自行下载#v7guihub代码地址https://github.com/WongKinYiu/yolov7gitclonehttps://github.com/WongKinYiu/yolov7.git#下载到本地也行#cd到v7项目中condaactivateyolov7pipinstall-rrequ

目录前言封装基于RAII思想封装的锁封装一个自己的Thread类线程池线程池概念线程池的应用场景模拟实现自己的线程池测试线程池测试用任务使用线程前言这是博主有关多线程的第五篇博客，前面没看的这边放上链接，建议去看看。Linux多线程（线程概念、线程控制部分）_Sola一轩的博客-CSDN博客Linux]多线程（线程互斥、线程同步部分）_Sola一轩的博客-CSDN博客【Linux】生产者消费者模型_Sola一轩的博客-CSDN博客Linux]信号量及基于环形队列的生产消费模型_Sola一轩的博客-CSDN博客        这次在实现线程池相关的代码前，我们先封装一下pthread库的锁和线程相关的接口，方便我们的使用和让代码更简洁。封

1背景python被称为胶水语言，其优势是能够粘结各种不同的语言。同时，python有着更大的“亲民性”，很容易进行开发。但是，python最大的问题就是计算速度不够。通常可以用CUDA或者C++对一个python程序进行加速，加速策略如下：大规模算术运算、矩阵运算等过程用底层语言这里使用C++编写，python只负责传参和处理结果数据；十分常用的函数，我们可以用C++写成“算子”，然后python调用算子即可，如边缘检测的Sobel算子；最终实现方式：C++代码编写完成后，编译为.so文件python调用.so文件中的函数等，实现编程开发效率的提升（python可以更高效的完成接口或者数据处理的代码开发）和运行速度的提升（C++运行算子速度快）2一个最简单的例

一.问题描述当我们在做项目的时候，创建一张用户表，如何让该表的主键id从0开始自增？网上搜索了很多解决方案，最后发现了一种方法必实现且有效的方案。下面就来介绍实现方法二.解决方案1.实现步骤（1）创建一张新表，规定好自增规则（若该表已经存在，则删除掉再创建即可）（2）在数据库中对该表插入一条指定id为1的表数据（3）再插入一条不指定id内容的数据表，让表的id自增（4）使用mybatisPlus创建生成实体类时，指定该实体类的id自增规则为数据库只增规则2.演示创建一张新用户表，规定好自增规则（若该表已经存在，则删除掉再创建即可）AUTO_INCREMENT=1,只增规则为下一条表记录id只增1createtableifnote

 本篇文章会对Linux下的常用进行详细解释，并附加实例。通俗易懂，希望会对你有所帮助。根据内容量、内容的难易程度、内容的重要程度，分为上中下篇来讲解。 文章目录一、什么是Linux的指令呢？ 二、Linux下的常用指令2、1ls指令2、1、1ls-a2、1、2ls-l2、1、3ls-d2、2pwd指令2、3cd指令2、4touch指令2、5mkdir指令2、5、1mkdir-p 2、6 rmdir指令 和 rm指令 2、6、1rmdir指令2、6、2 rm指令2、7man指令2、8cat指令2、8、1cat-n2、8、2 cat-b2、8、3

在本文中，我想跟大家聊聊自己看到的最新Web开发趋势。（元）框架单页应用程序（SPA）及各类相关框架（包括React.js、Vue.js、Svelte.js等）或多或少都经历过一定的炒作周期，也用多年阅历证明了自身强大的生命力。但随着以这些解决方案为基础的元框架的快速兴起，可以看到应用程序正在明显从客户端渲染（CSR）转向服务器端渲染（SSR）。如今，无论你使用哪一种JavaScript框架，总能看到SSR的影子。其中最具人气的Next.js元框架就以React.js为基础。React核心开发者AndrewClark将2022年发布的新版本称为“真正的React18”，因为其中包含React团队为底层库基础构建块构建的所有battery（例

第1关：进程创建前后TR寄存器值的分析编程要求根据相关知识，回答问题：（将答案填写在/data/workspace/myshixun/第一关.txt中）0号进程的fork系统调用（main.c:147）中的陷入指令的地址是多少？0号进程执行fork系统调用之前，TR寄存器的值为多少？0号进程刚执行完fork系统调用时，TR寄存器的值为多少？准备阶段本实训需要设置内核版本1为调试分析的对象，用gdb调试内核，内核版本1的压缩文件存放在/data/workspace/myshixun/exp1中。首先先解压内核，敲熟悉的老铁已经形成手指肌肉记忆，秒搞定，还不会的友友可以跟着来。 1.打开终端，分别输入以下指令。cp/data/workspace

目录1、将集合list转换成string1.1、使用String.join()方法： 1.2、使用StringBuilder： 1.3、使用Java8的StreamAPI(推荐)：总结：2、将string转换成list2.1、使用String的split()方法：2.2、 使用Java8的StreamAPI的splitAsStream()方法： 总结：1、将集合list转换成string将一个Java集合List转换为String很简单，可以使用String.join()或StringBuilder等方法。下面是几个示例：1.1、使用String.join()方法：List<String>list=newArrayList<&g

 ?博客首页：Sonesang的博客?欢迎关注?点赞?收藏⭐️留言?❤️：热爱Java与算法学习，期待一起交流！?作者水平很有限，如果发现错误，求告知，多谢！?有问题可私信交流！！！ 目录算法实力=知识点+刷题量+速度+灵活的大脑C++组知识点java组知识点python组知识点最近五年考点库函数必考点hello大家好啊，蓝桥杯还有十天不到就要开赛啦，今天蓝桥杯省赛的省赛冲刺营结课了，最后一讲学长分析了历年考点，并且进行了押题，现在我们就来看一下学长押了哪些内容吧算法​ 这是学长冲刺班的知识点，我们可以对应的去看一下进行复习实力=知识点+刷题量+速度+灵活的大脑速度：比赛只有4小时，平时做练习题时不要慢悠悠刷题量：提高编码熟练度