摘要：
----------思路-- - 视频播放地址提取 直接解析一下原网页的源文件，利用正则就可以得到所有视频的播放地址，下面的代码以微信公共平台python教程的播放地址为例。 - 视频链接提取 这里利用了[飞驴视频下载API][1]进行视频链接提取，按照API的格式填写相关参数就... 阅读全文
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**1.Cameshift**Camshift这个算法是由均值漂移算法meanshift发展而来的，全称是连续自适应的MeanShift算法(Continuously Adaptive MeanSHIFT)；先简单说一下什么是meanshift先，对于meanshift的应用，我们举个没啥用的例子先... 阅读全文
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ubuntu 14.04安装/配置流程----------1.系统安装------ 这部分网上教程比较多，就不再重复了。语言推荐英文版，桌面系统推荐gnome3，相对于unity，美观而且实用，我现在用的是ubuntu-gnome的发行版（http://ubuntugnome.org/）。主要... 阅读全文
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键盘移动 (Move)一切都从键盘的移动k-> 上 upj-> 下 downh-> 左 leftl-> 右 rightz-> 重画屏幕，当前光标变成屏幕的第一行 (redraw current line at top of window)CTRL-f-> 跳到下一页 (page down)CTRL-... 阅读全文
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1）概述 两者都是评定个体间差异的大小的。欧几里得距离度量会受指标不同单位刻度的影响，所以一般需要先进行标准化，同时距离越大，个体间差异越大； 空间向量余弦夹角的相似度度量不会受指标刻度的影响，余弦值落于区间[-1,1]，值越大，差异越小。2）计算公式 欧氏距离（也叫欧几里得距离）公式： 余弦相似度的计算公式如下：3）归一化一般来说，为了比较的方便，都会对得到的结果进行归一化处理：1）在欧氏距离公式中，取值范围会很大，一般通过如下方式归一化： sim = 1 / (1 +dist(X,Y))2）因为余弦值的范围是 [-1,+1] ，相似度计算时一般需要把值归一化到 [0,1]，一般通... 阅读全文
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add矩阵加法，A+B的更高级形式，支持maskscaleAdd矩阵加法，一个带有缩放因子dst(I) = scale * src1(I) + src2(I)addWeighted矩阵加法，两个带有缩放因子dst(I) = saturate(src1(I) * alpha + src2(I) * beta + gamma)subtract矩阵减法，A-B的更高级形式，支持maskmultiply矩阵逐元素乘法，同Mat::mul()函数，与A*B区别，支持maskgemm一个广义的矩阵乘法操作divide矩阵逐元素除法，与A/B区别，支持maskabs对每个元素求绝对值absdiff两个矩阵的 阅读全文
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一、Gabor变换概述 Gabor变换是一种加窗短时Fourier变换（Window Fourier transform or Short Time Fourier Transform）。Fourier变换是整体上将信号分解为不同的频率分量（任何信号都可分解为复正弦信号之和），对确定性信号及平稳信号使用。其缺点为缺乏时间的局部性信息，并且对时变信号、非平稳信号的分析存在严重不足，(1)无法告知某些频率成分发生在哪些时间内；(2)无法告知某个时刻信号频谱的分布情况。 Gabor函数可以在频域不同尺度、不同方向上提取相关的特征。另外Gabor函数与人眼的生物作用相仿，所以经常用作纹理识别上，并.. 阅读全文
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这里对opencv里面的一些比较常见的函数做了一个归纳，有C接口的，也有C++接口的；更多函数可以查询最新的OpenCV文档1.cvNormalize功能：根据某种范数或者数值范围归一化数组.void cvNormalize( const CvArr* src, CvArr* dst,double a=1,double b=0, int norm_type=CV_L2,const CvArr* mask=NULL );src：输入数组dst：输出数组,支持原地运算a： 输出数组的最小/最大值或者输出数组的范数b：输出数组的最大/最小值norm_type：归一化的类型可以有以下的取值:CV_C 阅读全文
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一、PCA原理 PCA的原理就是将原来的样本数据投影到一个新的空间中，相当于我们在矩阵分析里面学习的将一组矩阵映射到另外的坐标系下。通过一个转换坐标，也可以理解成把一组坐标转换到另外一组坐标系下，但是在新的坐标系下，表示原来的原本不需要那么多的变量，只需要原来样本的最大的一个线性无关组的特征值对应的空间的坐标即可。 比如，原来的样本是30*1000000的维数，就是说我们有30个样本，每个样本有1000000个特征点，这个特征点太多了，我们需要对这些样本的特征点进行降维。那么在降维的时候会计算一个原来样本矩阵的协方差矩阵，这里就是1000000*1000000，当然，这个矩阵太大了... 阅读全文
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一、字符串分割函数：strtok原型：char *strtok(char *str, const char *delim);功能：分解字符串为一组字符串。参数说明：str为要分解的字符串，delim为分隔符字符串。返回值：从str开头开始的一个个被分割的串。当没有被分割的串时则返回NULL二、字符串查找函数：find函数原型：size_t find ( const string& str, size_t pos = 0 ) const;功能：查找子字符串第一次出现的位置。参数说明：str为子字符串，pos为初始查找位置。返回值：找到的话返回第一次出现的位置，否则返回string::np 阅读全文