情景: 一级页面不显示导航栏 ,二级页面显示导航栏. 方法一 适用于push/pop: 一级页面中 - (void)viewWillAppear:(BOOL)animated { [super viewWillAppear:animated]; [self.navigationController setNavigationBarHidden:YES animated:animated]; } - (void)viewWillDisappear:(BOOL)animated { [super v

这次博客园的排版彻底残了..高清版请移步: https://zhuanlan.zhihu.com/p/24425116 本篇是前面两篇教程: 给深度学习入门者的Python快速教程 - 基础篇 给深度学习入门者的Python快速教程 - numpy和Matplotlib篇 的番外篇,因为严格来说不是在讲Python而是在讲在Python下使用OpenCV.本篇将介绍和深度学习数据处理阶段最相关的基础使用,并完成4个有趣实用的小例子: - 延时摄影小程序 - 视频中截屏采样的小程序 - 图片数据增

Text Reverse                                                                                  Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 65536/32768 K (Java/Others) Problem Description Ignatius likes to write words in reverse way. Given

服务器代理机制破解浏览器的同源策略 瀑布流功能实现分析 具体实现代码及业务实现分析 一.服务器代理机制破解浏览器同源策略 由于浏览器的同源策略无法请求不同域名下的资源,但是服务器的后台程序并不受同源策略的限制,所以就可以通过服务器的后台程序获取其他域名下的资源,然后再发送给浏览器,本质上还是在同源策略下实现的,毕竟服务器没有跨域这一说法,这种机制叫做服务器代理.(这篇博客不是为了解析服务器代理,所以不对服务器代理的实现做什么分析,只简单的描述浏览器在同源基础上获取其他域名下的资源). 二.瀑布流

1.存取图像 import cv2 img=cv2.imread('test.jpg') cv2.imwrite('test1.jpg',img) 2.图像的仿射变换 图像的仿射变换涉及图像的形状位置角度的变化,是深度学习预处理中常用的功能,仿射变换具体到图像中的应用,主要是对图像的缩放.旋转.剪切.翻转和平移的组合. 3.视频功能 两个模块:一个是VideoCapture,用于获取相机设备并捕获图像和视频,或是从文件中捕获   一个是VideoWriter,用于生成视频. import cv2

https://git-scm.com/download/win  git版本控制器下载地址(64位.32位) 官网地址:https://github.com/ Git账号:applepear456   密码:150xxxxxxxxxx   邮箱:xx@qq.com 点击创建项目 3.点击后跳转到下面页面,创建存储仓库 4. 完成创建 点击获取克隆地址: Clone or download 安装git cd 到创建项目的目录 git clone https://github.com/zhangx

一.读入图像 使用函数cv2.imread(filepath,flags)读入一副图片 filepath:要读入图片的完整路径 flags:读入图片的标志  cv2.IMREAD_COLOR:默认参数,读入一副彩色图片,忽略alpha通道 cv2.IMREAD_GRAYSCALE:读入灰度图片 cv2.IMREAD_UNCHANGED:顾名思义,读入完整图片,包括alpha通道 import cv2 img = cv2.imread('1.jpg',cv2.IMREAD_GRAYSCALE) 二

一.读入图像 使用函数cv2.imread(filepath,flags)读入一副图片 filepath:要读入图片的完整路径 flags:读入图片的标志  cv2.IMREAD_COLOR:默认参数,读入一副彩色图片,忽略alpha通道 cv2.IMREAD_GRAYSCALE:读入灰度图片 cv2.IMREAD_UNCHANGED:顾名思义,读入完整图片,包括alpha通道 import cv2 img = cv2.imread('1.jpg',cv2.IMREAD_GRAYSCALE) 二

一.Mat生成图片 面的简单代码就可以生成两种表示方式下,图6-1中矩阵的对应的图像,生成图像后,放大看就能体会到区别: import numpy as np import cv2 import matplotlib.pyplot as plt # 图6-1中的矩阵 img = np.array([ [[255, 0, 0], [0, 255, 0], [0, 0, 255]], [[255, 255, 0], [255, 0, 255], [0, 255, 255]], [[255, 255,

本文大部分内容来源于入门者的Python快速教程 - 番外篇之Python-OpenCV 本篇将介绍和深度学习数据处理阶段最相关的基础使用,并完成4个有趣实用的小例子: 延时摄影小程序 视频中截屏采样的小程序 图片数据增加(data augmentation)的小工具 物体检测框标注小工具 1 OpenCV 简介 OpenCV 是计算机视觉领域应用最广泛的开源工具包,基于 C/C++,支持 Linux/Windows/MacOS/Android/iOS,并提供了 Python,Matlab 和

1.https://github.com/ 注册账号 2. 点击 Start a project 3. 4. 5.      Clone or download 6.      安装git 7.      cd 到创建项目的目录 8.      git clone https://github.com/zhangxiaochuZXC/test007.git 9.       创建test.py文件10.     git config user.name 'wsw'          git co

   给定n个权值作为n个叶子结点,构造一棵二叉树,若带权路径长度达到最小,称为哈夫曼树(Huffman Tree).哈夫曼树是带权路径长度最短的树,权值较大的结点离根较近.    构造 假设有n个权值,则构造出的哈夫曼树有n个叶子结点. n个权值分别设为 w1.w2.….wn,则哈夫曼树的构造规则为: (1) 将w1.w2.…,wn看成是有n 棵树的森林(每棵树仅有一个结点): (2) 在森林中选出两个根结点的权值最小的树合并,作为一棵新树的左.右子树,且新树的根结点权值为其左.右子树根结点权

题目链接:点击打开链接 在诊断肿瘤疾病时,计算肿瘤体积是很重要的一环.给定病灶扫描切片中标注出的疑似肿瘤区域,请你计算肿瘤的体积. 输入格式: 输入第一行给出4个正整数:M.N.L.T,其中M和N是每张切片的尺寸(即每张切片是一个M×N的像素矩阵.最大分辨率是1286×128):L(<=60)是切片的张数:T是一个整数阈值(若疑似肿瘤的连通体体积小于T,则该小块忽略不计). 最后给出L张切片.每张用一个由0和1组成的M×N的矩阵表示,其中1表示疑似肿瘤的像素,0表示正常像素.由于切片厚度可以认为

Linux Pwn入门教程系列分享如约而至,本套课程是作者依据i春秋Pwn入门课程中的技术分类,并结合近几年赛事中出现的题目和文章整理出一份相对完整的Linux Pwn教程. 教程仅针对i386/amd64下的Linux Pwn常见的Pwn手法,如栈,堆,整数溢出,格式化字符串,条件竞争等进行介绍,所有环境都会封装在Docker镜像当中,并提供调试用的教学程序,来自历年赛事的原题和带有注释的python脚本. 课程回顾>> Linux Pwn入门教程第一章:环境配置 Linux Pwn入门教程

文章转自:https://www.kancloud.cn/aollo/aolloopencv/262768 一.读入图像 使用函数cv2.imread(filepath,flags)读入一副图片 filepath:要读入图片的完整路径 flags:读入图片的标志  cv2.IMREAD_COLOR:默认参数,读入一副彩色图片,忽略alpha通道 cv2.IMREAD_GRAYSCALE:读入灰度图片 cv2.IMREAD_UNCHANGED:顾名思义,读入完整图片,包括alpha通道 impor

转载:https://www.cnblogs.com/shizhengwen/p/8719062.html 一.读入图像 使用函数cv2.imread(filepath,flags)读入一副图片 filepath:要读入图片的完整路径 flags:读入图片的标志  cv2.IMREAD_COLOR:默认参数,读入一副彩色图片,忽略alpha通道 cv2.IMREAD_GRAYSCALE:读入灰度图片 cv2.IMREAD_UNCHANGED:顾名思义,读入完整图片,包括alpha通道 impor

首先 队列的基本用法 头文件 #include<queue> priority_queue < int/string/struct> q//  q为队列的名字 基本操作 q.push() 入队 (入队可以将整个结构体中的数据直接入队,后面的pop,top 都是如此) q.top()  返回队首元素 q.pop()  清除队首元素 q.empty() 如果队列是空 则返回1 以杭电1434为例 Problem Description 一批幸福的列车即将从杭州驶向幸福的终点站——温州,

关于OpenCV简介  OpenCV是一个基于BSD许可(开源)发行的跨平台计算机视觉库,可以运行在Linux.Windows.Android和Mac OS操作系统上.它轻量级而且高效——由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成,同时提供了Python.Ruby.MATLAB等语言的接口,实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法.OpenCV用C++语言编写,它的主要接口也是C++语言,但是依然保留了大量的C语言接口. 在计算机视觉项目的开发中,OpenCV作为较大众的开源库,拥有了丰富的常

知识杂项 libc是Linux下的ANSI C的函数库. LOOKUP函数 数组形式:公式为= LOOKUP(lookup_value,array) 式中 array-包含文本.数字或逻辑值的单元格区域或数组它的值用于与 lookup_value 进行比较. str.ljust(width[, fillchar]) 1.width -- 指定字符串长度. 2.fillchar -- 填充字符,默认为空格. 返回一个原字符串左对齐,并使用空格填充至指定长度的新字符串.如果指定的长度小于原字符串的长

From Here: https://zhuanlan.zhihu.com/p/24425116 Python下使用OpenCV 本篇将介绍和深度学习数据处理阶段最相关的基础使用,并完成4个有趣实用的小例子: - 延时摄影小程序 - 视频中截屏采样的小程序 - 图片数据增加(data augmentation)的小工具 - 物体检测框标注小工具 其中后两个例子的代码可以在下面地址直接下载: frombeijingwithlove/dlcv_for_beginners 6.1 OpenCV简介 O

cookie和sessioncookie:网站中,http请求是无状态的,第一次和服务器连接后并且登陆成功后,第二次请求服务器依然不能知道当前请求是哪个用户.cookie的出现就是解决了改问题,第一次登陆后服务器返回数据(cookie是存储数据的一种格式)给浏览器,然后浏览器保存到本地,用户第二次请求的时候,就会携带cookie数据自动携带给服务器,服务器通过浏览器携带的数据就能判断当前用户.cookie存储数据有限,不同浏览器不同的存储大小,但一般不超过4kb,因此cookie只能存储小量数据