摘要： 🚀 方法一：P/Invoke（Platform Invocation Services） 原理：通过Windows API提供的机制，直接调用C#编译的DLL中的函数优点： 实现简单，无需复杂配置 原生支持Windows平台，与.NET Framework无缝集成 适合调用少量独立函数 缺点： 仅 阅读全文

摘要： 解决方案分析在C#开发中，项目A要使用项目B的功能而不直接引用B，有多种松耦合的实现方式。每种方案都有其适用场景和权衡考量。 核心解决方案对比方案 耦合度 性能 安全性 维护性接口抽象 低 高 高 中反射调用 低 中 中 低插件架构 低 高 高 高进程间通信 极低 中 高 中 方案一：接口抽象 + 阅读全文

摘要： AIGC: Label: 1 ContentProducer: 001191120116MA06RXPJ451NM01 ProduceID: namipn90aKEkrQReqKn90aKEkrQReqI ReservedCode1: 30440220659b4268dbd90f406ebf3f92 阅读全文

摘要： Git 全局设置 git config --global user.name "flyinghigher1996"git config --global user.email "m18680248091@163.com" 创建一个新仓库 git clone https://gitcode.com/f 阅读全文

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