摘要： ProcDump 优点 强大的监控能力：ProcDump 可以监控多种性能指标，如 CPU 利用率、内存分配、.NET 垃圾回收等，并能根据这些指标的变化灵活设置触发条件，生成进程的核心转储文件，帮助开发人员深入了解应用程序在不同负载下的运行状态，以便更好地进行性能优化和问题排查1. 灵活的配置选项 阅读全文

摘要： Thread类 优点：简单易用，适合快速启动线程执行简单任务。缺点：功能较少，不适合复杂的线程管理，需要手动管理线程的生命周期。 Task并行库（TPL） 优点：现代并发的首选，提供丰富的API和更好的异常处理。 缺点：学习曲线较陡峭，需要理解任务、并行度等概念。 BackgroundWorker组 阅读全文

摘要： 边缘检测分割：通过检测图像中的边缘来分割图像，例如Canny边缘检测算子。 区域生长分割：从一组种子点开始，逐步增长区域，直到满足一定的相似性条件。 区域分裂与合并分割：通过分裂和合并区域来分割图像，例如基于区域的分裂合并算法。 基于阈值的分割：除了简单的全局阈值分割，还有局部阈值分割、动态阈值分割 阅读全文

摘要： 错误1 ★★★ 使用WeifenLuo.WinFormsUI.Docking，界面关闭时候，出现HalconDotNet.HOperatorException:“HALCON error #5154: Wrong values for image area in operator get_windo 阅读全文

摘要： 十种常见的CNN架构 LeNet优点：是最早的卷积神经网络之一，对于手写数字识别等小规模图像分类任务表现良好。缺点：对于大规模图像数据集或高维数据处理能力有限。应用场景：手写数字识别、简单的图像分类任务。AlexNet优点：引入了ReLU激活函数和Dropout技术，大幅提高了网络的准确性和稳定性。 阅读全文

摘要： 在处理3D图像或点云数据时，可能会遇到一些异常点，这些点可能是由于噪声、错误的测量或其他因素造成的。这些异常点可能会对图像分析和处理的准确性产生负面影响。为了提高数据质量，通常需要通过滤波算法来去除这些异常点。以下是几种常见的3D点云数据去噪和滤波方法：统计滤波器（StatisticalOutlie 阅读全文

摘要： 方式1： 这段代码的作用是创建并配置了一个ParallelOptions对象，用于设置并行操作的选项 其中，MaxDegreeOfParallelism属性指定了并行度的上限，即同时执行的任务数量。通过设置为Environment.ProcessorCount， 可以将并行度设置为当前计算机可用的处 阅读全文

摘要： 在WPF中，现双向绑定： 使用Binding元素的Mode属性设置为TwoWay。例如：<TextBox Text="{Binding Path=PropertyName, Mode=TwoWay}" /> ，这将将TextBox的值绑定到PropertyName属性，并且当TextBox的值更改时 阅读全文

摘要： 映射 数据库映射（ORM）：将数据库表和对象模型之间进行映射，方便开发人员进行对象操作和数据库访问。优点是可以简化数据库操作、提高开发效率，缺点是对于复杂查询和性能要求较高的场景可能会有性能问题。适用于大部分需要与数据库打交道的应用场景。 关系映射：将关系型数据库中的表和表之间的关系映射到对象模型中 阅读全文

摘要： 竞态条件（Race Condition）：多个线程对共享资源进行读写操作时，可能会产生无法预测的结果。解决方案：使用互斥锁、信号量、读写锁等同步机制来保护共享资源的访问。 示例代码： #include <mutex> std::mutex mtx; // 声明互斥锁 void threadFunc( 阅读全文