A: 本文收集了一些减小程序安装包大小的相关技巧(当第一次下载和安装程序时)。...如果是针对升级程序的话，可以看这篇文章(减小iOS应用程序升级时所需下载的大小)(这与第一次安装使用的工作原理有所不同)。...注意：将长文本内容和表数据等从代码中移除，并添加到外部文件中，这样可以减小最终安装包下载的大小——因为这些文件的压缩效果更好。...不同的硬件，将运行不同的可执行代码。虽然这样优化后的程序，只能针对某些设备运行，但是这大大减小可执行程序的大小。...将数据从代码中剥离出来 将所有的资源(例如很长的字符串)从代码中剥离出来，并存入外部文件，这样会减小最终文件下载的大小，因为这些文件的压缩效果更好。
go build -ldflags "-s -w" > -s 的作用是去掉符号信息。 -w 的作用是去掉调试信息。...可减少50%左右的大小 UPX 压缩 安装 UPX，并使用 最高级别的压缩 下载地址：https://github.com.../upx/upx/releases 执行命令：upx -9 *.exe 可再减少50%左右的大小 > -o 指定压缩后的文件名。
CNN刚刚入门，一直不是很明白通过卷积或者pooling之后图像的大小是多少，看了几天之后终于搞清楚了，在这里就结合keras来说说各层图像大小是怎么计算的，给刚入门的一点启发吧！...keras中的convolution和pooling keras我们以0.2的版本来介绍，0.1对的版本有不一样的地方。...0.1的版本的border_mode可以有三种：valid，same，full，0.2版本中的只有两种少了full。 ?...', activation='relu', W_regularizer=l2(weight_decay))) # 第二层卷积，filter大小4*4，数量32个，图像大小（36-4+1）*（20-4-...chars_model.add(Dropout(0.3)) # 第三层卷积，filter大小4*4，数量64个，图像大小15*7 chars_model.add(Convolution2D(64,
上篇，我们学习了一项重要的技术:将一组旋转的边界框坐标按左上、右上、右下和左下排列的可靠性如何。 今天我们将利用这一技术来帮助我们计算图像中物体的大小。请务必阅读整篇文章，看看是如何做到的!...测量图像中物体的大小类似于计算相机到物体的距离——在这两种情况下，我们都需要定义一个比率来测量每个计算对象的像素数。 我将其称为“像素/度量”比率，我将在下面中对其进行更正式的定义。...“单位像素”比率 为了确定图像中对象的大小，我们首先需要使用参考对象执行“校准”(不要与内在/外在校准混淆)。...使用这个比率，我们可以计算图像中物体的大小。 用计算机视觉测量物体的大小 现在我们了解了“像素/度量”比率，我们可以实现用于测量图像中对象大小的Python驱动程序脚本。...0.955 输出如下所示： 可以看到，我们已经成功地计算出了图像中每个对象的大小——我们的名片被正确地报告为3.5英寸x 2英寸。
我们如何通过引入具有多阶段构建过程的Dockerfiles来减小Golang镜像的大小？...让我们从一个通用的Dockerfile开始，它负责处理基本的事务，如依赖项、构建二进制文件、暴露必要的端口等，以便为Go中的一个非常基础的REST API提供服务。...C绑定（其大小仅为6.05MB！）...现在镜像大小已降至11.7MB。 这个好到足够了吗？ 我会说是的，但是为了实验的缘故，我们还是尽量挑战一下极限。...这些特殊情况很少见，所以在为了仅仅5.36MB（实际上是alpine:latest的大小，如果你仔细想想，这本身就是相当了不起的事情）而给自己找麻烦之前，要三思。
在图像中测量物体的大小与计算从相机到物体之间的距离是相似的，在这两种情况下，我们需要定义一个比值，它测量每个给定指标的像素个数。...我将其称为「像素/度量」比率，在下一节中我将更正式地定义它。 「像素/度量」比率 为了确定图像中物体的大小，我们首先需要使用一个 参考物体进行「校准」(不要与内部/外部校准混淆)。...利用这个比率，我们可以计算图像中物体的大小。 基于计算机视觉的物体尺寸检测 既然我们知道「像素/度量」比率 ，就可以实现用于测量图像中物体大小的 Python 驱动程序脚本。...图 2：使用 OpenCV 、Python 、计算机视觉和图像处理技术测量图像中物体的大小。 上图所示，我们已经成功地计算出图像中每个物体的大小——我们的名片被正确地显示为 3.5 英寸 x 2英寸。...总结 在本篇博客中，我们学习了如何通过 Python 和 OpenCV 检测图像中的物体大小。
从媒体库插入的图像中删除图像大小属性 删除图像大小属性可完全控制 CSS 属性，可将以下代码添加到主题 functions.php 文件中： /*** 移除图片高度和宽度属性从文章内容中的图片上*/ function...add_filter( 'post_thumbnail_html', 'salong_remove_image_size_attributes' ); // 从添加到WordPress文章的图像中删除图像大小属性...，此代码将从图像中去除图像大小属性，再添加图像到文章中。...已上传到文章中的现有图像不受影响。...使用 CSS 使图像大小属性失效 对于响应式图片或者延迟加载时的默认图片都是较好的解决方法，将以下代码添加到主题 CSS 样式文件中： img { width: initial !
ImageMagick 是一个方便的多用途命令行工具，它能满足你所有的图像需求。ImageMagick 支持各种图像类型，包括 JPG 照片和 PNG 图形。...调整图像大小 我经常在我的 Web 服务器上使用 ImageMagick 来调整图像大小。例如，假设我想在我的个人网站上发一张我的猫的照片。...我手机里的照片非常大，大约 4000x3000 像素，有 3.3MB。这对一个网页来说太大了。我使用 ImageMagick 转换工具来改变照片的大小，这样我就可以把它放在我的网页上。... 的照片调整到一个更容易管理的 500 像素宽度，请输入: $ convert PXL_20210413_015045733.jpg -resize 500x sleeping-cats.jpg 现在新图片的大小只有...但是，如果只提供宽度，ImageMagic 就会为你做计算，并通过调整输出图像的高度比例来自动保留长宽比。
OpenCV提供了resize函数来改变图像的大小，函数原型如下： void resize(InputArray src, OutputArray dst, Size dsize, double fx=...0, double fy=0, int interpolation=INTER_LINEAR ); 先解释一下各个参数的意思： src：输入，原图像，即待改变大小的图像； dst：输出，改变大小之后的图像...，这个图像和原图像具有相同的内容，只是大小和原图像不一样而已； dsize：输出图像的大小。...如果这个参数不为0，那么就代表将原图像缩放到这个Size(width，height)指定的大小；如果这个参数为0，那么原图像缩放之后的大小就要通过下面的公式来计算： dsize = Size(round...正常情况下，在使用之前dst图像的大小和类型都是不知道的，类型从src图像继承而来，大小也是从原图像根据参数计算出来。
问题来由 最近有人问一个问题，就是它有个大小800MB的图像文件，发现无法通过OpenCV的imread函数加载，只要一读取，程序就直接崩溃了。...我问了图像的大小，计算像素数量之后发现总像素数目已经超过了OpenCV声明最大像素数目限制，所以肯定无法读取了！...大家都知道OpenCV中读取图像的函数是imread，函数功能如下： Mat cv::imread( const String & filename,...、tiff、hdr等格式图像文件 加载超大图像限制与突破 加载超大图像遇到的最常见的一个错误就是 提示电脑内存不够了，但是很多时候电脑内存是足够，但是还是无法加载，原因很简单，主要是OpenCV本身对加载的图像大小是由限制的...，这个限制定义在 modules\imgcodecs\src\loadsave.cpp 这个源码文件中，有三个关于图像imread时候最大图像宽、高、像素数目大小限制，定义的代码为： static const
问题来由 最近有人问一个问题，就是它有个大小800MB的图像文件，发现无法通过OpenCV的imread函数加载，只要一读取，程序就直接崩溃了。...我问了图像的大小，计算像素数量之后发现总像素数目已经超过了OpenCV声明最大像素数目限制，所以肯定无法读取了！...大家都知道OpenCV中读取图像的函数是imread，函数功能如下： Mat cv::imread( const String & filename, int...，原因很简单，主要是OpenCV本身对加载的图像大小是由限制的，这个限制定义在 modules\imgcodecs\src\loadsave.cpp 这个源码文件中，有三个关于图像imread时候最大图像宽...2^20 支持的最大图像高度2^20 支持的最大像素数目2^30 函数validateInputImageSize会首先校验图像的大小， static Size validateInputImageSize
问题来由 最近有人问一个问题，就是它有个大小800MB的图像文件，发现无法通过OpenCV的imread函数加载，只要一读取，程序就直接崩溃了。...我问了图像的大小，计算像素数量之后发现总像素数目已经超过了OpenCV声明最大像素数目限制，所以肯定无法读取了！...tiff、hdr等格式图像文件 之前写过一篇imread的各种读图像技巧跟方式，链接如下： OpenCV中各种类型Mat数据读取 OpenCV中高效的像素遍历方法，写出工程级像素遍历代码 加载超大图像限制与突破...这个源码文件中，有三个关于图像imread时候最大图像宽、高、像素数目大小限制，定义的代码为： static const size_t CV_IO_MAX_IMAGE_WIDTH = utils::getConfigurationParameterSizeT...2^20 支持的最大图像高度2^20 支持的最大像素数目2^30 函数validateInputImageSize会首先校验图像的大小， static Size validateInputImageSize
在计算机领域，大小端（Endianness）是指字节序的排列顺序。简单来说，就是存储器中多字节数据的字节序列，从高到低或从低到高的顺序不同。那么，何谓大小端呢？...什么是大小端 以4字节整型为例，它的二进制表示方式是32位的。...在x86架构的CPU中，通常采用小端序，而在MIPS架构的CPU中，通常采用大端序。在网络传输中，由于不同机器之间采用的存储方式可能不同，为了保证数据的正确传输，需要对数据进行大小端转换。...BSD socket中的大小端转换支持 在网络编程中，大小端问题是非常重要的。因为不同的CPU架构可能有不同的字节序，而网络通信是跨平台的，因此需要进行字节序转换。...这样就完成了对端口号的大小端转换。
在CNC切削加工过程中，造成加工误差的原因很多，刀具径向跳动带来的误差是其中的一个重要因素，它直接影响机床在理想加工条件下所能达到的最小形状误差和被加工表面的几何形状精度。...主轴本身径向跳动带来的影响 产生主轴径向跳动误差的主要原因有主轴各个轴颈的同轴度误差、轴承本身的各种误差、轴承之间的同轴度误差、主轴挠度等，它们对主轴径向回转精度的影响大小随加工方式的不同而不同。...这些因素都是在机床的制造和装配等过程中形成的，作为机床的操作者很难避免它们带来的影响。 2....刀具中心和主轴旋转中心不一致带来的影响 刀具在安装到主轴的过程中，如果刀具的中心和主轴的旋转中心不一致，必然也会带来刀具的径向跳动。...二是可以减小刀具的伸出长度，刀具伸出长度越大，加工时刀具变形就越大，加工时处在不断的变化中，刀具的径向跳动就会随之不断变化，从而导致工件加工表面不光滑同样，刀具伸出长度减小20%，刀具的径向跳动量也会减小
在图像处理应用中，将两张或者多张图片混合显示是非常常见的一种操作，应用场景包括但不限于：加水印、标签，插入画中画，遮盖等等。 最常见的图像混合模式是普通混合模式，比如加水印。...除了普通混合模式外，还有多种图像混合模式，包括但不局限于：正片叠底（multiply）、滤色模式（screen）、叠加模式（overlay）、柔光模式（softlight）、强光模式（hardlight...下面是各种混合模式的计算公式，这里选择最常见的12种混合模式作为例子。其它的混合模式可以类似实现。...这里就要实现自定义的FragmentShader了。 ? 这里的返回值是T和S的α值，后续会有一个跟底图的α融合过程。该融合过程可以放在shader中实现，也可以让OpenGL自动实现。...---- 更多关于移动开发，图像处理的相关技术，请持续关注我们的公众号！ 作者简介：dreamqian(钱梦仁)，外号"大魔王"，天天P图iOS工程师
为了在openCV中使用这种类型的插值来调整图像的大小，我们在cv2中使用了cv2.INTER_NEAREST插值标志 import numpy as np import cv2 from matplotlib...这种形式的插值只会让每个像素更大，当我们想要调整图像的大小时，这通常是有用的，而这些图像没有像条形码那样复杂的细节。...既然我们已经理解了这些值是如何得到的，那么让我们把它放到一个2x2图像的环境中，这个图像已经进行了最近的近邻插值。 考虑将2x2图像投影到4x4图像上，但只有角落像素保留这些值。...为了在openCV中使用这种类型的插值来调整图像的大小，我们在cv2中使用了cv2.INTER_LINEAR插值。...因此，我们可以看到不同的插值技术有不同的用例。因此，了解在调整图像大小时最有用的插值类型非常重要。
图形图像算法中必须要了解的设计模式(2) AI越来越火热，人工智能已然成风！而人工智能最重要是各种算法，因此机器学习越来越受到追捧，算法越来越被重视。...算法越来越多，自建的算法库也越来越庞大而难于管理； 这个时候，让你的算法具有更好通用性、拓展性就显得极为重要！因此，你必须要掌握几个重要的设计模式来解决这些问题。...今天介绍一种在算法领域中应用最广泛的设计模式——策略模式。 策略模式 定义一系列算法，将每个算法都封装起来，并且使他们之间可以相互替换。策略模式使算法可以独立于使用它的用户而变化。...策略模式是对算法、规则的一种封装。它具有以下的优点： 算法（规则）可自由地切换。 避免使用多重条件判断。 方便拓展和增加新的算法（规则）。...这里我们就要用到策略模式。来，我们一起看一下具体的代码实现吧。
文字信息越来越多地被图片、声音、视频信息所替代，而视频又是由一针一针的图像组成的，因此图形图像的处理变得越来越热门和重要，众多的专家、学者、工程师投入到这个领域。...前面我们已经写了《图形图像算法中必须要了解的设计模式(1)》和《图形图像算法中必须要了解的设计模式(2)》，今天将完结这一系列的最后一篇文章《图形图像算法中必须要了解的设计模式(3)——模板方法模式》。...应用案例 模板方法模式非常简单，以至于我都不觉得它是一个模式。因为只要是在使用面向对象的语言进行开发，你就有意无意之中已经在使用它了，举一个例子。...在图形图像的处理中，对图像像素进行微分求导，进行图像的锐化处理，是一个非常基础而又重要的算法。在对图像的一阶微分求导算法中，有两个非常重要的算法：水平微分算子和垂直微分算子。...这样设计之后，我们的代码是不是非常简洁明了，而且容易拓展。是不是非常简单，因为模板方法模式只是用了面向对象的继承机制。而这种继承方式，你在自己写的代码中可能很多地方已经有意无意就这么用了。
图形图像算法中必须要了解的设计模式(1) 随着信息的多元化，信息的概念不仅仅指的是文字，它还包含图片、声音、视频等其它丰富的信息。...今天介绍其中一个最重要的设计模式——装饰模式。...在图像处理中，图像的灰度化、梯度化（锐化）、边缘化、二值化都是图像处理的基本算法，在进行真正的核心算法之前，经常需要进行这些预处理。...如我曾经在开发的一个用于医疗影像领域的细胞检测和识别项目时，就用到这样的一些处理过程： 将图像规格化(将所有图片缩放到 800*600) 平滑去噪处理 图像的灰度化 图像的梯度化 图像的二值化 真正的识别处理...这里两种不同的预处理顺序，结果是有略微不同的。想知道我是如何将这个代码精简到两行的吗？这都得归功于装饰模式，下面就一起看看装饰模式的实现方式吧！
MySQL在Linux下数据库名、表名、列名、别名大小写规则是这样的： 1、数据库名与表名是严格区分大小写的； 2、表的别名是严格区分大小写的； 3、列名与列的别名在所有的情况下均是忽略大小写的...； 4、变量名也是严格区分大小写的； 而Windows下的MySQL却是大小写不敏感的，所有表名和数据库名都会变成小写。...，是开启了大小写敏感的，这样一来test_tab,TEST_TAB是完全不同的两个对象。...尤其需要注意这种兼容性的问题，如果对于存储过程等还存在疑虑，也可以开启测试模式。...这个参数只能够保证登录用户密码的大小写敏感，其他还是和原来一样,12c中这个参数变了味儿，在新版本中已经过期， 在设置的时候务必需要保证sqlnet.ora中的设置需要兼容，文件中的参数SQLNET.ALLOWED_LOGON_VERSION_SERVER
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