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最近项目中使用到了Sqlite3来保存结果数据，大约100万条数据，插入到sqlite数据库中竟然耗时5分钟，这在真个数据处理流程中占用了太多的时间，是不可接受的，那么如何优化sqlite的写数据的性能呢？ 优化方式 通过查阅资料和其他大牛们的博客，确定有几个点可以尝试： 关闭写同步，PRAGMA 阅读全文
posted @ 2022-03-06 09:47
陈小蓝
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噪声来源 相机传感器在拍摄图像的时候，可能会收到外界环境以及感光芯片本身质量的影响，成像之后在传输的过程中的传输介质也可能受到其他干扰，导致最终接收到的图像上存在一些干扰信息，这些干扰信息，被称之为噪声。在后续的图像分析过程中，如果不事先把噪声去除掉，将会影响图像分析的结果。 接下来我们简单介绍几种 阅读全文
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陈小蓝
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摘要：
文章目录 std::functionstd::bindcode std::function 作为c++11新增的内容，std::function的实例可以对任何可调用对象实体进行存储、复制、和调用。 其实就是一个对所有可调用对象的封装，通过一套方法调用一切。 可调用对象包括： 普通函数函数指针Lam 阅读全文
posted @ 2022-03-06 09:47
陈小蓝
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摘要：
libtorch需要使用c++14的编译器 下载LibTorch，官网下载 https://pytorch.org/ 调试的时候建议使用cpu+debug版本，到实际使用部署的时候再切换为cuda版本。 helloworld #include "torch/library.h" #include " 阅读全文
posted @ 2022-03-06 09:47
陈小蓝
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定义用到的变量 nvjpegHandle_t nvjpeg_handle; // nvjpeg句柄 nvjpegEncoderState_t encoder_state; // nvjpegEncoderParams_t encoder_params; // 准备图像数据，输入数据指针应该是显存指针 阅读全文
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陈小蓝
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什么是TensorRT TensorRT是由Nvidia推出的C++语言开发的高性能神经网络推理库，是一个用于生产部署的优化器和运行时引擎。其高性能计算能力依赖于Nvidia的图形处理单元。它专注于推理任务，与常用的神经网络学习框架形成互补，包括TensorFlow、Caffe、PyTorch、MX 阅读全文
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陈小蓝
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介绍 Torchvision是torch的一部分，主要提供一些torch的辅助功能，主要分为六部分内容： torchvision.datasetstorchvision.iotorchvision.modelstorchvision.opstorchvision.transformstorchvis 阅读全文
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陈小蓝
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LeNet5 介绍 LeNet通常就指LeNet5，该网络诞生于1998年，作者是Yann LeCun，当初被设计用来识别手写数字，是最早的CNN网络之一，被后续学者奉为经典，该论文的下载地址 http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download;jsessio 阅读全文
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陈小蓝
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Demo代码以及测试数据下载：https://download.csdn.net/download/Ango_/15946085 图像分类是神经网络最典型的应用之一，常用的分类网络有AlexNet、LeNet、VGGNet、GoogleNet、Inception网络、ResNet、DenseNet等 阅读全文
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陈小蓝
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[net] # Testing #batch=64 #subdivisions=8 # Training batch=64 subdivisions=4 width=416 height=416 channels=1 momentum=0.9 decay=0.0005 angle=45 satura 阅读全文
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陈小蓝
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文章目录 数据流向图实现方式主要功能点从摄像头获取视频数据图像Base64编码Websocket服务通过websocket广播 完整代码gohtml5 效果图参考 数据流向图 实现方式 通过opencv抓取摄像头的视频数据按帧处理将每一帧压缩成jpg格式并编码成base64格式通过websocket 阅读全文
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陈小蓝
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文章目录 概念特点与传统apps对比什么是 Service WorkerService Worker 的生命周期Demo实例 概念 WPA 的英文全称是Progress Wab Apps，翻译为渐进式应用。 来自 appsco.pe 的解释 WAP是传统应用的未来发展方向。webbrowser技术的 阅读全文
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陈小蓝
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Combinatorics 排列组合相关功能 ComplexExtensions 对System.Numerics类中复数相关功能的扩展 Constants 数学中常用的一些常数。 ContourIntegrate 对库的参数进行配置。 Differentiate 导数，对函数求一阶导数和二阶导数等 阅读全文
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陈小蓝
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文章目录 什么是windows服务如何注册windows服务用vc++实现windows服务：Golang 实现 Windows 服务 什么是windows服务 Windows 服务是主要用于服务器环境而长期运行的应用程序， 这类程序不需要有用户界面或者任何模拟输出。 任何的用户消息通常都是记录在W 阅读全文
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陈小蓝
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文章目录 QuPath脚本是Groovy脚本编辑器示例统计对象统计不同类型的对象循环类别计数计算百分比面积统计 附加技术点默认方法和导入QP和QPEx中的静态方法导入静态方法 参考文档 QuPath脚本是Groovy QuPath脚本是基于Groovy创建的。选择Groovy是因为Groovy具有很 阅读全文
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陈小蓝
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目录 目录基本思想模拟过程计算过程 基本思想 基于拓扑理论的数学形态学的分割算法，基本思想是把图像看作是地形地貌，图像中每一点的灰度值表示该点的海拔高度，每一个局部极小值及其影响区域成为集水盆，集水盆的边界则形成分水岭。 模拟过程 在每一个局部极小值表面，刺穿一个小孔，然后慢慢把整个模型浸入水中，随 阅读全文
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陈小蓝
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目录 文章目录 目录退火原理爬山算法模拟退火模拟退火伪代码算法评价参考文献 退火原理 模拟退火算法来源于固体退火原理，将固体加温至充分高，再让其徐徐冷却。加温时，固体内部粒子随温升变为无序状，内能增大，而徐徐冷却时粒子渐趋有序，在每个温度都达到平衡态，最后在常温时达到基态，内能减为最小。 根据Met 阅读全文
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陈小蓝
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基于go的websocket大多使用gorilla/websocket iris也提供了websoket的封装，github.com/kataras/iris/v12/websocket 不过iris官方给的示例基本上都是依赖官方的js库实现的neffos.js Neffos.js对websocke 阅读全文
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陈小蓝
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摘要：
K均值（K-Means）算法是一种无监督的聚类学习算法，他尝试找到样本数据的自然类别，分类是K由用户自己定义，K均值在不需要任何其他先验知识的情况下，依据算法的迭代规则，把样本划分为K类。K均值是最常用的聚类技术之一，通过不断迭代和移动质心来完成分类，与均值漂移算法的原理很相似。 K均值算法的实现过 阅读全文
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陈小蓝
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GoCV GoCV是go语言版的opencv封装，基于opencv4.0+ 项目地址：https://gocv.io/ 环境配置 配置可参考官网教程 https://gocv.io/getting-started/windows/ OpenCV编译 过程中opencv是需要我们自己编译的，openc 阅读全文
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陈小蓝
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