Rt = R *EXP(B*(1/T1-1/T2))这里T1和T2指的是K度即开尔文温度,K度=273.15(绝对温度)+摄氏度:其中T2=(273.15+25)Rt 是热敏电阻在T1温度下的阻值: R是热敏电阻在T2常温下的标称阻值: B值是热敏电阻的重要参数: EXP是e的n次方: 求T1 =ln(Rt/R)/B+1/T2C程序: #include "math.h" const float Rp=10000.0; //10K const float T2 = (273.15+25.

在前面的几篇文章中,我们介绍了EasyPR中车牌定位模块的相关内容.本文开始分析车牌定位模块后续步骤的车牌判断模块.车牌判断模块是EasyPR中的基于机器学习模型的一个模块,这个模型就是作者前文中从机器学习谈起中提到的SVM(支持向量机). 我们已经知道,车牌定位模块的输出是一些候选车牌的图片.但如何从这些候选车牌图片中甄选出真正的车牌,就是通过SVM模型判断/预测得到的.   图1 从候选车牌中选出真正的车牌 简单来说,EasyPR的车牌判断模块就是将候选车牌的图片一张张地输入到SVM模型中,

一.setXfermode(Xfermode xfermode) Xfermode国外有大神称之为过渡模式,这种翻译比较贴切但恐怕不易理解,大家也可以直接称之为图像混合模式,因为所谓的“过渡”其实就是图像混合的一种,这个方法跟我们上面讲到的setColorFilter蛮相似的.查看API文档发现其果然有三个子类:AvoidXfermode, PixelXorXfermode和PorterDuffXfermode,这三个子类实现的功能要比setColorFilter的三个子类复杂得多. 二.Avo

这篇文章主要介绍了apache性能测试工具ab使用详解,需要的朋友可以参考下   网站性能压力测试是服务器网站性能调优过程中必不可缺少的一环.只有让服务器处在高压情况下,才能真正体现出软件.硬件等各种设置不当所暴露出的问题. 性能测试工具目前最常见的有以下几种:ab.http_load.webbench.siege.今天我们专门来介绍ab. ab是apache自带的压力测试工具.ab非常实用,它不仅可以对apache服务器进行网站访问压力测试,也可以对或其它类型的服务器进行压力测试.比如ngin

转载: http://blog.csdn.net/yanbober/article/details/46481171 题外话:有段时间没有更新博客了,这篇文章也是之前写了一半一直放在草稿箱,今天抽空把剩余的补上的.消失的这段时间真的好忙,节奏一下子有些适应不过来,早晨七点四十就得醒来,晚上九点四十才准备下班,好像最近都与世隔离了一样:然而自己每天还要熟悉一大套自己不熟悉.各种协议差异的代码.其实换个角度考虑还是蛮好的,忙,但很充实,有新的挑战与收获. [工匠若水 http://blog.csdn

之前已经为大家介绍了一些LESS函数,大家应该对之前介绍的有所了解了.下面依旧为大家介绍LESS的函数,附加着一些小例子.希望这些有关LESS的函数能在大家编写LESS的时候有所帮助. saturation从颜色值中提取饱和度(@color) 从颜色对象中提取饱和度值.参数:@color: 颜色对象 (A color object.).返回值:百分比值 0-100. LESS代码 div { width:saturation(hsl(90, 100%, 50%)); } 编译后的CSS代码 di

[工匠若水 http://blog.csdn.net/yanbober 转载请注明出处.点我开始Android技术交流] 1 背景 不能只分析源码呀,分析的同时也要整理归纳基础知识,刚好有人微博私信让全面说说Android的动画,所以今天来一发Android应用的各种Animation大集合.英文厉害的请直接移步参考Android Developer. Android系统提供了很多丰富的API去实现UI的2D与3D动画,最主要的划分可以分为如下几类: View Animation: 视图动画在古

http://blog.csdn.net/zddblog/article/details/7521424 目录(?)[-] 尺度不变特征变换匹配算法详解 Scale Invariant Feature TransformSIFT Just For Fun zdd  zddmailgmailcom or zddhubgmailcom SIFT综述 高斯模糊 1二维高斯函数 2 图像的二维高斯模糊 3分离高斯模糊 1 尺度空间理论 2 尺度空间的表示 3 高斯金字塔的构建 尺度空间在实现时使用高斯金

尺度不变特征变换匹配算法详解Scale Invariant Feature Transform(SIFT)Just For Fun zdd  zddmail@gmail.com 对于初学者,从David G.Lowe的论文到实现,有许多鸿沟,本文帮你跨越. 1.SIFT综述 尺度不变特征转换(Scale-invariant feature transform或SIFT)是一种电脑视觉的算法用来侦测与描述影像中的局部性特征,它在空间尺度中寻找极值点,并提取出其位置.尺度.旋转不变量,此算法由 Da

原文:http://seanlook.com/2015/05/17/nginx-install-and-config/ nginx服务器安装及配置文件详解 nginx在工作中已经有好几个环境在使用了,每次都是重新去网上扒博客,各种编译配置,今天自己也整理一份安装文档和nginx.conf配置选项的说明,留作以后参考.像负载均衡配置(包括健康检查).缓存(包括清空缓存)配置实例,请参考 http://seanlook.com/2015/05/17/nginx-install-and-config

上图是paint中的各种set方法 这些属性大多我们都可以见名知意,很好理解,即便如此,哥还是带大家过一遍逐个剖析其用法,其中会不定穿插各种绘图类比如Canvas.Xfermode.ColorFilter等等的用法. set(Paint src) 顾名思义为当前画笔设置一个画笔,说白了就是把另一个画笔的属性设置Copy给我们的画笔,不累赘了 setARGB(int a, int r, int g, int b) 不扯了,别跟我说不懂 setAlpha(int a) 同上 setAntiAlias

转载自:blog.csdn.net/hello_hwc IOS SDK详解 前言: 在开发的过程中,有时候创建View没办法通过Storyboard来进行,又需要AutoLayout,这时候用代码创建就派上用场了,这篇文章我会详解用代码实现的两个主要函数,然后讲解一个Demo,最后Demo我会附上下载链接. 用代码实现的函数一 第一个函数通过描述两个view的参考线之间的约束来创建约束,例如有一个label和一个textfield.约束这样描述 label的右边参考线和textfield的右边参

我正在做一个开源的中文车牌识别系统,Git地址为:https://github.com/liuruoze/EasyPR. 我给它取的名字为EasyPR,也就是Easy to do Plate Recognition的意思.我开发这套系统的主要原因是因为我希望能够锻炼我在这方面的能力,包括C++技术.计算机图形学.机器学习等.我把这个项目开源的主要目的是:1.它基于开源的代码诞生,理应回归开源:2.我希望有人能够一起协助强化这套系统,包括代码.训练数据等,能够让这套系统的准确性更高,鲁棒性更强等等

源:STM32F103的11个定时器详解 STM32F103系列的单片机一共有11个定时器,其中:2个高级定时器4个普通定时器2个基本定时器2个看门狗定时器1个系统嘀嗒定时器 出去看门狗定时器和系统滴答定时器的八个定时器列表; 8个定时器分成3个组:TIM1和TIM8是高级定时器TIM2-TIM5是通用定时器TIM6和TIM7是基本的定时器这8个定时器都是16位的,它们的计数器的类型除了基本定时器TIM6和TIM7都支持向上,向下,向上/向下这3种计数模式 计数器三种计数模式向上计数模式:从0开

源:串口通信中ReadFile和WriteFile的超时详解! 在用ReadFile和WriteFile读写串行口时,需要考虑超时问题.如果在指定的时间内没有读出或写入指定数量的字符,那么ReadFile或WriteFile的操作就会结束.要查询当前的超时设置应调用GetCommTimeouts函数,该函数会填充一个COMMTIMEOUTS结构.调用SetCommTimeouts可以用某一个COMMTIMEOUTS结构的内容来设置超时. 有两种超时:间隔超时和总超时.间隔超时是指在接收时两个字符

本文主要讲述RSA算法使用的基本数学知识.秘钥的计算过程以及加密和解密的过程. 安全体系(零)—— 加解密算法.消息摘要.消息认证技术.数字签名与公钥证书 安全体系(一)—— DES算法详解 1.概述 RSA公钥加密算法是1977年由罗纳德·李维斯特(Ron Rivest).阿迪·萨莫尔(Adi Shamir)和伦纳德·阿德曼(Leonard Adleman)一起提出的.1987年首次公布,当时他们三人都在麻省理工学院工作.RSA算法以他们三人姓氏开头字母命名. RSA是目前最有影响力的公钥加密

上一篇已经讲解过,array和slice的一些基本用法,使用array和slice时需要注意的地方,特别是slice需要注意的地方比较多.上一篇的最后讲解到创建新的slice时使用第三个索引来限制slice的容量,在操作新slice时,如果新slice的容量大于长度时,添加新元素依然后使源的相应元素改变.这一篇里我会讲解到如何避免这些问题,以及迭代.和做为方法参数方面的知识点. slice的长度和容量设置为同一个值 如果在创建新的slice时我们把他的长度和容量的值设置为样的值,那么在appen

1.总结部分 常用指令 ls      显示文件或目录 -l            列出文件详细信息l(list) -a            列出当前目录下所有文件及目录,包括隐藏的a(all) mkdir         创建目录 -p            创建目录,若无父目录,则创建p(parent) cd             切换目录 touch          创建空文件 echo            创建带有内容的文件. cat              查看文件内容 nl

本文主要详述了HDFS的组成结构,客户端上传下载的过程,以及HDFS的高可用和联邦HDFS等内容.若有不当之处还请留言指出. 当数据集大小超过一台独立的物理计算机的存储能力时,就有必要对它进行分区,并存储到若干台独立的计算机上.Hdfs是Hadoop中的大规模分布式文件存储系统. HDFS的特点 HDFS文件系统可存储超大文件 1)HDFS是一种文件系统,自身也有块(block)的概念,其文件块要比普通单一磁盘上文件系统大的多,hadoop1.0上默认是 64MB,2.0默认是128MB.与其他

0.聚类 聚类就是对大量的未知标注的数据集,按数据的内在相似性将数据集划分为多个类别,使类别内的数据相似度较大而类别间的数据相似度较小,聚类属于无监督的学习方法. 1.内在相似性的度量 聚类是根据数据的内在的相似性进行的,那么我们应该怎么定义数据的内在的相似性呢?比较常见的方法是根据数据的相似度或者距离来定义的,比较常见的有: 闵可夫斯基距离/欧式距离 上述距离公式中,当p=2时,就是欧式距离,当p=1时,就是绝对值的和,当p=正无穷时,这个距离变成了维度差最大的那个值. 杰卡德相似系数 一般是

卷积神经网络(CNN)详解与代码实现 本文系作者原创,转载请注明出处:https://www.cnblogs.com/further-further-further/p/10430073.html 目录 1.应用场景 2.卷积神经网络结构 2.1 卷积(convelution) 2.2 Relu激活函数 2.3 池化(pool) 2.4 全连接(full connection) 2.5 损失函数(softmax_loss) 2.6 前向传播(forward propagation) 2.7 反向