随笔分类 - 工程问题
摘要：参考资料：https://blog.csdn.net/qq_40344790/article/details/134947607 http://wiki.ros.org/cv_bridge/Tutorials/UsingCvBridgeToConvertBetweenROSImagesAndOpen
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摘要：智能指针是C++11的新特性，包括共享指针、独占指针、弱指针，其主要目的是智能管理内存，防止内存泄漏。 如果计数为0，会立即delete。此外，独占指针其生命周期只在作用域内。 //动态数组申请方法 shared_ptr<int[]> p(new int[10]); //动态变量申请方法 share
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摘要：尝试着用request库去爬取了一些B站视频 参考和抄了一些博主的代码和思路，我略作了修改，目前是不能爬取带分页的视频（只需要略作修改，也可爬取）： b站视频爬虫_哔哩哔哩_bilibili Python爬取B站视频，只需一个B站视频地址，即可任意下载 - 腾讯云开发者社区-腾讯云 (tencent
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摘要：今天看了网络爬虫爬取图片的内容，主要是讲利用正则匹配爬图片。 Day3 - 3.正则解析案例01_哔哩哔哩_bilibili 所以就想着用学到的内容去试一下，我直接用这个方法去爬B站的图片。 （1）查找一下图片元素 最终，我们要给可匹配的正则，'<img src="(.*?)" alt=.*?>'。
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摘要：网络爬虫是一个很有意思的技术，我一直都想尝试着学习网络爬虫这项技术。 其基本原理比较简单：就是模拟客户端发送请求，得到服务器端的响应，从中获取到有用的信息。 但是现在的网站基本都有防爬策略、且会对请求或者服务器端进行一定加密。所以，我建议尽量一开始尽量去爬取无加密的网站，有加密的网站需要取看源码（比
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摘要：socket提供了套接字，以方便我们想读取文件一样进行网络进程间的数据通信。 在网络通信中，套接字一定是成对出现的。一端的发送缓冲区对应对端的接收缓冲区。我们使用同一个文件描述符索发送缓冲区和接收缓冲区。 服务器端的一对多代码实现： (14条消息) 用C++实现简单的一对多Socket通讯（二）_t
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摘要：该段代码来自：(2条消息) 3、FFMPEG拉流转OpenCV并推流& Opencv 读视频转FFMPEG并推流_sxj731533730的博客-CSDN博客 该作者的其他文章也十分具有工程的借鉴意义，不知道作者本人是何方圣神？ 笔者抄袭了该段代码，添加了一些注释并修改了一些不合适的地方。 ffmp
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摘要：在调用opencv自带的cap时，发现视频并非实时，延迟了1s左右的时间。 对于辅助驾驶的高实时性而言，延迟1s是灾难性的，是无法容忍的。 因此，我审视了自己写的代码。 cv::VideoCapture cap(0); ... while(...) { cap >> img; ... } 结果发现并
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摘要：首先，需要先搭建环境和依赖项。 pip3 install rknn_toolkit-1.7.0-cp37-cp37m-linux_aarch64.whl --user rknn_toolkit-1.7.0-cp37-cp37m-linux_aarch64.whl该驱动一般自带。 如果pip3没安装的
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摘要：GPU是并行方面的行家，可是我发现当我利用libtorch，一个GPU同时运行多个模型进行推理时，两个模型的耗时都有大幅度的增加，这是很令人疑惑的问题。 按照CPU线程同步的思路，如果我开启多个线程进行工作，相比于单个线程的工作，其耗时是轻微增加或不增加的。 所以我的内心产生了一个疑惑，难道GPU不
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摘要：一、初始化 着色器语言中如果没有给定一个变量的值，其内部仍然会给一个变量进行初始化。 以vec3为例，会赋值给他vec3(0.0,0.0,0.0)。 在uniform块中，默认binding=0。 二、glm库的分析 glm中有旋转矩阵、位移矩阵、透视变换矩阵等，使用起来较为方便。 glm::rot
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摘要：一、准备 在安装opencv库之前，需要预先安装一些必要的依赖项： sudo apt-get install build-essential cmake git libgtk2.0-dev pkg-config libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-de
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摘要：一、国家标准 前向碰撞预警的标准文件是GB_T 33577-2017。该标准初步定义了这项技术。需要注意的是，性能试验环境被设置为白天，也就是说到2017年，大多数厂家没有解决天气恶劣的环境干扰。 不过时至今日，一半以上的厂家都解决了这个问题，该标准就显得有点宽松了。 二、技术方向 前向碰撞预警有这
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摘要：opencv的级联分类器是一个比较好用的工具，在正样本较小的情况下，可以取得不错的效果。他的原理是基于adaboost，了解他的原理，这是非常非常重要的，这有关模型参数的调整，直接影响到模型的好坏。opencv官网给出了相关教程。http://www.opencv.org.cn/opencvdoc/
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