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CI4(CodeIgniter 4)设置时区

一、源起 PHP程序设计,我们时常需要获取到当前时间,但是CodeIgniter4(以下简称CI4)默认时间是 America/Chicago 。...方法二 在用date()函数前之前加一行 date_default_timezone_set("Asia/Shanghai"); 三、个人觉得CI4更好的办法 上面提及的两种办法,我都觉得有点麻烦,...方法二的话在用之前加那一行,代码编写的时候就比较麻烦。...但在CI4,可以.env文件中加一行,就能解决 app.appTimezone = "Asia/Shanghai" 四、写在最后 CI4这个框架和PHP我了解的都不算太多,但是一番搜索下来关于CI4...的文章还是比较少,甚至于对于这个时区的问题基本没有介绍,那么就打算写下这篇文章来给未来的同学遇到这个问题的时候可以少走些弯路,我们共同进步。

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图像检索:基于内容的图像检索技术(一)

基于内容的图像检索方法充分发挥了计算机长于处理重复任务的优势,将人们从需要耗费大量人力、物力和财力的人工标注解放出来。...基于文本的图像检索方法始于上世纪70年代,它利用文本标注的方式对图像的内容进行描述,从而为每幅图像形成描述这幅图像内容的关键词,比如图像的物体、场景等,这种方式可以是人工标注方式,也可以通过图像识别技术进行半自动标注...典型的基于内容的图像检索基本框架如上图1.1所示,它利用计算机对图像进行分析,建立图像特征矢量描述并存入图像特征库,当用户输入一张查询图像时,用相同的特征提取方法提取查询图像的特征得到查询向量,然后某种相似性度量准则下计算查询向量到特征库各个特征的相似性大小...电子商务方面,谷歌的Goggles、 阿里巴巴的拍立淘等闪拍购物应用允许用户抓拍上传至服务器端,服务器端运行图片检索应用从而为用户找到相同或相似的衣服并提供购买店铺的链接;皮革纺织工业,皮革布料生产商可以将样板拍成图片...,当衣服制造商需要某种纹理的皮革布料时,可以检索是否存在相同或相似的皮革布料,使得皮革布料样本的管理更加便捷;版权保护方面,提供版权保护的服务商可以应用图像检索技术进行商标是否已经注册了的认证管理

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Codeigniter框架中使用NuSOAP

2、NuSOAP的使用 要使用NuSOAP,我觉得需要要对于SOAP有些基础得了解,附录的参考资料我们可以了解到一些知识,从下面的图片,也可以了解到SOAPWeb服务堆栈的地位。 ?...下面就结合CodeIgniter框架,来说明NuSOAP的使用。...> 这样,我们就可以在其他的文件通过CI常规的加载的方式来调用 NuSOAP 进行使用,比如在一个 Client类。...this->nusoap_client ); }catch(Exception $e){     echo $e->getMessage(); } 事实上,CI...建议感兴趣的同学可以看看IBM Developer Works关于SOAP的介绍,相信对于SOAP的理解和今后的使用会有很大帮助。 下面,是我自己试验的过程的两个例子,希望对大家有所帮助。

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图像检索:基于内容的图像检索技术(四)

基于树的图像检索方法将图像对应的特征以树结构的方法组织起来,使得检索的时候其计算复杂度降到关于图像库样本数目n的对数的复杂度。基于树结构的搜索方法有KD-树8、M-树9等。...此外,基于树结构的检索方法构建树结构的时候其占用的存储空间往往要比原来的数据大得多,并且对数据分布敏感,从而使得基于树结构的检索方法大规模图像数据库上也会面临内存受限的问题。...相比基于树结构的图像检索方法,基于哈希的图像检索方法由于能够将原特征编码成紧致的二值哈希码,使得基于哈希的图像检索方法能够大幅的降低内存的消耗,并且由于计算汉明距离的时候可以使用计算机内部运算器具有的...基于哈希的图像检索方法其关键之处在于设计一个有效的哈希函数集,使得原空间中的数据经过该哈希函数集映射后,汉明空间其数据间的相似性能够得到较好的保持或增强。...面向大规模图像检索时,除了采用图像哈希方法外,还有另一类方法,即向量量化的方法,向量量化的方法中比较典型的代表是乘积量化(PQ, Product Quantization)方法,它将特征空间分解为多个低维子空间的笛卡尔乘积

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图像检索:基于内容的图像检索技术(二)

基于内容的图像检索技术 ? 相同物体图像检索 相同物体图像检索是指对查询图像的某一物体,从图像找出包含有该物体的图像。...这里用户感兴趣的是图像包含的特定物体或目标,并且检索到的图片应该是包含有该物体的那些图片。...如1.3图所示,给定一幅”蒙娜丽莎”的画像,相同物体检索的目标就是要从图像检索出那些包含有”蒙娜丽莎”人物的图片,经过相似性度量排序后这些包含有”蒙娜丽莎”人物的图片尽可能的排在检索结果的前面。...相同物体检索不论是研究还是商业图像搜索产业中都具有重大的价值,比如购物应用搜索衣服鞋子、人脸检索等。...相同类别图像检索 对给定的查询图片,相似图像检索的目标是从图像查找出那些与给定查询图像属于同一类别的图像

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图像检索:基于内容的图像检索技术(三)

图像特征作为直接描述图像视觉内容的基石,其特征表达的好坏直接决定了检索过程可能达到的最高检索精度。...为了对这些高维的特征有一个维度量级的定量认识,本文以词袋模型构建的特征向量为例,牛津大学建筑物图像数据集上试验了特征维度(在数值上跟聚类单词数目大小相等)对检索精度的影响,从图1.2可以看到,词袋模型的特征维度是非常高的...对图像数据库图像逐一进行特征提取,并将其以图像文件名和图像特征一一对应的方式添加到特征库; (2) 哈希编码。...值得注意的是,如果设计的哈希算法已经经过实验验证有效,那么实际的应用系统划分数据集的时候,可以将整个图像库既作为训练集也作为图像数据库,从而使得大规模图像上学到的哈希函数具备较好的适应性; (...采用哈希方法进行大规模图像检索的应用系统,通常会有重排这一步,但是设计哈希算法的时候,对性能进行指标评价直接采用的是汉明距离,也就是评价哈希算法性能的时候,不需要重排这一步。

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OpenCV:图像检索

OpenCV可以检测图像的主要特征,然后提取图像的特征,使其成为图像描述符。 这些图像特征,也就是图像描述符,可以作为图像搜索的数据库。 个人感觉就是,和「以图搜图」有点像。 ?...提了好几次特征了,那么什么是图像的特征呢? 图像特征就是指有意义的图像区域,具有独特性或易于识别性,比如角点、斑点以及高密度区。 角点可以通过OpenCV的cornerHarris来识别。...「SIFT」则是一种与图像比例无关的角点检测方法,尺度不变特征变换。 采用DoG和SIFT来检测关键点并提取关键点周围的特征。...剩下的太难了,以后慢慢了解~ / 02 / 图像检索 采用FLANN匹配,近似最近邻的快速库。 原始图片如下,为微博的Logo。 ? 目标图片如下,包含新浪微博的名称。 ? 代码如下。...也就意味着,我们能够利用原始图片(微博logo)从一个包含目标图片的图片库里检索到目标图片(包含微博logo)。 以图搜图,这还是很相似的。 当然,我并不知道以图搜图到底是通过何种办法实现的。

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VLAD算法简介 图像检索

(积聚),主要应用于图像检索领域 1.2 相关方法优缺点 深度学习时代之前,图像检索领域以及分类主要使用的常规算法有BoW、Fisher Vector及VLAD等。...BoW方法的核心思想是提取出关键点描述子后利用聚类的方法训练一个码本,随后每幅图片中各描述子向量码本各中心向量出现的次数来表示该图片,该方法的缺点是需要码本较大;FV方法的核心思想是利用高斯混合模型...(GMM),通过计算高斯混合模型的均值、协方差等参数来表示每张图像。...1.3 VLAD算法 VLAD算法可以看做是一种简化的FV,其主要方法是通过聚类方法训练一个小的码本,对于每幅图像的特征找到最近的码本聚类中心,随后所有特征与聚类中心的差值做累加,得到一个k*d的vlad...1.4 VLAD算法发展演变 VLAD算法的基础上Arandjelovic et al. All about VLAD 一文中提出了一种改进方法。

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动态规划“遇见”图像检索

两个对象的相似度的多少,统计学上常用的方法是对象多维属性空间的距离来量化。同样图像也是对象的一种; 它是有RGB三基色的像素点组合合成;RGB本身就是一张图像的属性;[0~255]是属性值域值。...但是同一张图像经过裁剪、旋转、光线的调节、滤镜是图像的像素值发生巨大的变化,所以如何简单粗暴的匹配两张图像的像素的精准确率就会大打折扣。...利用时间序列+动态规划的弹性匹配是一个稳定匹配相似图像的方法。 1,构造图像的时间序列。...将图像的RGB值,首尾拼接成一个一维数组;以索引下标作为横轴,RGB值作为纵轴,我们可以绘制出一个时间序列的折线图。...2,两个图像时序距离计算方法 统计我们了解到了很多距离计算的方法,比如:欧式距离、曼哈顿距离、欧几里得距离等,距离方法的选择要适合场景需要,选择最优的就行;可以尝试多种距离计算对比效果。

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图像检索(Image Retrieval)入门

图像检索技术许多领域中有着广泛的应用,如图像搜索引擎、图像版权认证、医学影像分析等。 这篇博客将带您入门图像检索的基本概念、方法和常用的技术。特征提取图像检索,特征提取是关键的一步。...SIFT图像检索具有较好的性能,但由于其计算复杂度较高,不适合大规模图像数据库。2....常见的图像检索方法除了上述特征提取和相似度度量方法外,还有许多图像检索方法研究和应用得到广泛的使用。以下是一些常见的图像检索方法:1....基于局部特征匹配局部特征匹配方法通过图像检测和匹配局部特征点来实现图像检索。例如,特征提取阶段使用SIFT或SURF提取局部特征,并通过匹配特征点检索相似图像。3....基于深度学习的检索方法深度学习模型图像检索任务取得了很大的成功。通过大规模数据集上进行训练的深度卷积神经网络,可以实现高效且准确的图像检索

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基于内容的图像检索技术:从特征到检索

其中,构建索引是检索服务启动时进行,负责将目标数据集的文本特征以某种方式组织到内存,方便后续快速检索和距离计算。...基础得到的视觉词库,计算所有图像(或视频帧)数据的BoVW向量。检索进程启动时,将目标数据库中所有图像的BoVW向量构建索引。...卷积神经网络多项视觉任务如分类、检测、分割等表现出 state-of-the-art 的效果,图像检索领域,基于CNN提取的深度特征同样也表现出远优于传统特征的效果。...[5]选择用于学习投影矩阵的训练数据时采用如下方式:对目标数据构建匹配关系图,所有相似的图像对被通过边连接,图构建完成后,采用以下方式选择训练数据图像对:若图像A和图像B不相连,且他们都与图像C相连...使用ANN检索到的匹配目标有效的原因在于:实际应用,如果距离测量准确地捕捉到查询所关注的核心内容,那么距离的细微差别就不重要了。

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图像检索系列——利用 Python 检测图像相似度

前言 最近在做一个海量图片检索的项目,可以简单的理解为“以图搜图”,这个功能一开始是搜索引擎带火的,但是后来电商领域变得非常实用。...制作这个图片检索的项目前,笔者搜索了一些资料,如今项目临近结尾,便在这里做一些简单的分享。本文先介绍图像检索最基础的一部分知识——利用 Python 检测图像相似度。...在给定的输入的图像,我们可以使用一个散列函数, 并基于图像视觉上的外观计算它的“图像散列”值,相似的头像,它的散列值应该也是相似的。...以下定义摘自维基百科: 信息论,两个等长字符串之间的汉明距离(英语:Hamming distance)是两个字符串对应位置的不同字符的个数。...之后我将会讲述如何通过深度学习抽取图像特征的方式来比较图片的相似度。 由于能力有限,整理描述的过程难免会有些错误,如有建议,可以留言区批评指正?

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