色彩定位（Color Location）是指通过对色彩匹配功能进行增强和扩展，以快速定位图像中特定颜色区域的过程。
Angular 团队最近一直在进行沟通， 通过现场活动来展示 Angular v17 的新功能， 以及一个名为 angular.dev 的新网站， 这将是未来的官方网站。 它具有相同的文档，但有一个新的交互式教程， 还有一个游乐场，可以在不安装任何东西的情况下尝试 Angular （就像 Vue 或 Svelte 一样）。
本方案将搭建一个基于机器视觉的流水线检测手机条码平台，把产品放置于流水线上，高速工业相机对其逐一采集后传送到计算机进行一系列的处理，最终检测出条码是否合格并把不合格的条码分拣出来， 完成自动检测手机条码质量的功能。
PyCharm 2016.3 公开预览版发布了，PyCharm是一种Python IDE，带有一整套可以帮助用户在使用Python语言开发时提高其效率的工具，比如调试、语法高亮、Project管理、代
最近利用智能合约代码中的错误进行的攻击造成了严重后果，修复错误并及时部署补丁合约具有很大的挑战性。即时修补尤为重要，因为由于区块链系统的分布式特性，智能合约始终在线，它们还管理着相当数量的资产。这些资产正处于危险之中，并且通常在攻击后无法收回。现有的升级智能合约的解决方案取决于手动过程。本文提出了一个名为EVMPATCH的工具（https://github.com/uni-due-syssec/evmpatch-developer-study ），该工具可立即自动修补错误的智能合约。 EVMPATCH具有用于流行的以太坊区块链的字节码重写引擎，并且透明/自动地将常见的现成合约重写为可升级合约。
在前几篇文章中我们一起学习了 Vue3 中新颖的 Composition API，而今天笔者要带大家一起看一下 Vue3 中的另一个新鲜的写法 —— setup。
WPF中在冒泡事件或者隧道事件会随其层间关系在visual tree上层层传递，但是，某些事件传递到某些控件是即会”终止“（不再响应相应的注册事件），给人一种事件终结者的印象。例如：textbox对mousdown事件。
链接 一致性哈希算法原理 一致性哈希算法 nginx的hash和一致性hash的区别
一、边缘检测的概念 边缘检测是图像处理与计算机视觉中极为重要的一种分析图像的方法，至少在我做图像分析与识别时，边缘是我最喜欢的图像特征。边缘检测的目的就是找到图像中亮度变化剧烈的像素点构成的集合，表现出来往往是轮廓。如果图像中边缘能够精确的测量和定位，那么，就意味着实际的物体能够被定位和测量，包括物体的面积、物体的直径、物体的形状等就能被测量。在对现实世界的图像采集中，有下面4种情况会表现在图像中时形成一个边缘。 深度的不连续（物体处在不同的物平面上）； 表面方向的不连续（如正方体的不同的两个面）； 物体材
当你和别的开发在聊到 Vue 3.0 版本发布，有哪些亮点时，你的答案之一肯定有“它变得更快了，性能上快了 1.2 ～ 2倍”。
随着业务与技术的发展，软件架构从最初单体结构逐步演变成AI赋能的分布式体系，基础框架技术能力不断成熟，数据、控制、服务等能力的深化为业务的快速建立与扩展提供了强大的支撑能力。与此同时，测试技术由被测体的业务与技术变革所牵引，从瀑布式跟进服务端单体的纵向测试能力建设发展到敏捷化的端到端全链路测试，尤其强化了精析测试能力的作用。质量保障过程从点面支撑进化到立体保障，复杂度从服务端向移动端迁移。
Nginx 是一款轻量级的 Web 服务器，也可以用于反向代理、负载平衡和 HTTP 缓存等。Nginx 使用异步事件驱动的方法来处理请求，是一款面向性能设计的 HTTP 服务器。
React-组件-TaggedTemplateLiterals是一项强大的React技术，它结合了React组件和模板文字标记。这种方法允许您在编写React组件时更灵活地处理模板文字字符串。通常，React组件内的JSX用于渲染UI，但Tagged Template Literals使您能够在组件中定义带有占位符的模板文字，并通过标记函数处理它们。
如今Node.js凭借其跨平台、高性能的JavaScript执行环境，被广泛应用于服务器端和桌面程序（如Skype）的开发。在过去几年中，有报道称其他动态编程语言（例如 PHP 和 Ruby）在共享对象方面是不安全的。然而，这种安全风险在 JavaScript 和 Node.js 程序中并没有得到很好的研究和理解。
【Vue原理】Compile - 源码版 之 optimize 标记静态节点
对于许多C ++开发人员来说，API设计可能会在其优先级列表中排名第3或第4。大多数开发人员都倾向于使用C ++来获得原始功能和控制权。因此，性能和优化的想法占据这些开发者的时间的百分之八十。
手背静脉识别技术作为一种全新的特征识别技术，相比于传统的生物识别技术（如指纹识别）具有许多明显的优势，然而对于该技术的研究尚处于刚刚起步阶段，使用计算机来直接进行静脉识别与身份匹配仍然较为困难，为了方便后续特征识别，提高静脉识别的准确度和优越性，有必要对获取的静脉图像进行一系列处理，得到静脉的骨架结构。 题目主要要求为： 1.对采集图像进行背景去除，取得手背部分； 2.计算采集手背的质心并提取手背有效区域； 3.提取手背静脉走势； 4.对提取的静脉进行细化处理，去除毛刺； 5.改进算法，提高程序的通用性和适普性； 6.在图像分割上尝试不同的方法，并比较结果的好坏。
Halcon中对应的例子为novelty_detection_dyn_threshold.hdev，如下：
constexpr 是 C++11 引入的一个关键字，用于指定表达式或函数的值在编译时就可以确定。使用 constexpr 可以在编译期进行优化，从而提高程序的运行效率。以下是 constexpr 的详细解释：
finalize()是Object的protected方法，子类可以覆盖该方法以实现资源清理工作，GC在回收对象之前调用该方法。
不要直接用类名点变量来改变属性值，一般都用get、set方法。封装的基本原则：将你的实例变量标记为私有，并提供公有的getter与setter来控制存取动作。
标记模板文字还有一个额外的好处；向目标函数传递一个从字符串生成的参数数组。这些参数的排列方式如下：首先，一个字符串数组包围内插值，然后是每个内插值。
箭头功能值得流行。 它的语法简洁明了，使用词法绑定绑定 this，它非常适合作为回调。在本文中，通过了解决学习5个最佳实践，以便我们可以从中学习更多箭头函数的知识，并从它身上获得更多的好处。
（1）爱鱼 https://www.cnblogs.com/mightycode/p/6394810.html
不知不觉间，Java 迎来了其正式的 JDK 22 版本，这是一个短期版本，可以从 Oracle.com（https://www.oracle.com/java/technologies/downloads/）下载，将获得 Oracle 为期六个月的高级支持。
我们不必在声明局部变量的地方对其进行初始化，但需要在使用它之前为其赋值。例如，以下代码是有效的，因为Dart可以在传递给print（）时检测到lineCount为非空：
Python里，简单的人脸识别有很多种方法可以实现，依赖于python胶水语言的特性，我们通过调用包可以快速准确的达成这一目的。这里介绍的是准确性比较高的一种。
使用 C# 语言编写字符串常量的时候，你可能会发现可以使用 "" 而不能使用 string.Empty。进一步可以发现 string.Empty 实际上是一个静态只读字段，而不是一个常量。
取值 含义 cv2.CHAIN_APPROX_NONE 存储了所有的轮廓点。也就是说，等高线的任意2个后续点(x1，y1)和(x2，y2)将是水平、垂直或对角线邻居，即 max (abs (x1-x2),abs (y2-y1)) = 1。 cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE 压缩水平、垂直和对角线段，只留下它们的端点。例如，一个直立的矩形轮廓用 4 个点进行编码。 cv2.CHAIN_APPROX_TC89_L1 运用了 Teh-Chin 连锁近似演算法的一种 cv2.CHAIN_APPROX_TC89_KCOS 运用了 Teh-Chin 连锁近似演算法的一种
个人认为，计算属性是由其他状态（其_依赖项_）组成的状态。但在某些情况下，计算属性也许达不到我们想要的效果，可能很多人都不知道这一点，所以本文将试图解释一下。
为什么要重构 上两个月主要做了一件事情，那就是把 OEA 框架中的 TreeGrid 控件，从结构上重新设计，并大量重构现有代码。而花较大精力做这件事的原因，主要是因为： 业务中需要支持一系列新功能：整行编辑、上下箭头键进行导航、合计行、锁定列 等。 控件显示性能较差，需要支持列虚拟化。 和 OEA 元数据系统耦合，希望独立为单独的控件程序集，提高复用性。 不支持 xaml 声明的格式。原控件直接在后台用 OEA 代码生成，本质上作为一个 WinForm 控件来用。 整个 TreeGrid
转载：https://vanmieghem.io/blueprint-for-evading-edr-in-2022/
文章作者：Tyan 博客：noahsnail.com | CSDN | 简书
本文主要介绍Bochspwn Reloaded(https://github.com/googleprojectzero/bochspwn-reloaded)内核未初始化漏洞检测技术，它采用污点追踪对内核层向用户层泄露数据的行为进行检测。
上一篇主要讲了Dart的类与函数，由于内容有太多，我就把剩下的内容分开写一篇文章。 这一篇我们讲Dart的泛型、异步、库等有关详解，内容较多，希望大家可以耐心看完。我也是花了很长时间研究的。喜欢的就点个赞，打个赏吧。 感谢大家支持。
豌豆贴心提醒，本文阅读时间7分钟 LaTeXila 是一个多语言 LaTeX 编辑器，专为那些偏爱 GTK+ 外观的 Linux 用户设计。这个软件除了操作简单、功能强大之外，定制性也很高，所以我非常建议对LaTeX感兴趣的朋友去尝试一下。 在这篇文章中，我会着重于展示LaTeXila的使用及其主要功能，不过这里我们首先解决一个问题，为什么使用LaTeX而不是别的。 为何选择使用 LaTeX提到创建文档，很多人习惯于使用LibreOffice 或者 Abiword这种“常规”工具。 但是与其相对的
研究一下人家是怎么通过编译选项来优化性能的 DEBUG: C++/Code Generation/Enable String Pooling: Yes (/GF) 该选项使编译器能够为执行过程中程序映像和内存中的相同字符串创建单个副本，从而得到较小的程序，这种优化称为字符串池 C++/Code Generation/Enable C++ Exceptions: No 禁用C++异常 C++/Code Generation/Enable Function-Level Linking: Yes (/Gy) 此选
AQS，全称AbstractQueuedSynchronizer，是Concurrent包锁的核心，没有AQS就没有Java的Concurrent包。
一、概述 模板是HTML页面，可以根据传递的数据进行填充 二、模板存放目录 在工程下创建templates模板目录进行模板文件的存放 三、将templates标记为模板文件夹 如果使用的pycharm进行工程的创建 则templates已经选好为Jinja2模板引擎 如果为手动创建工程 则需手动选择模板引擎 选择templates->Mark Directory as -> Template Folder 📷 选择Template language -> Jinja2 -> ok 📷 四、定义模板 inde
本文结合R语言，展示了异常检测的案例，主要内容如下： （1）单变量的异常检测 （2）使用LOF（local outlier factor，局部异常因子）进行异常检测 （3）通过聚类进行异常检测 （4）对时间序列进行异常检测 单变量异常检测 本部分展示了一个单变量异常检测的例子，并且演示了如何将这种方法应用在多元数据上。在该例中，单变量异常检测通过boxplot.stats()函数实现，并且返回产生箱线图的统计量。在返回的结果中，有一个部分是out，它结出了异常值的列表。更明确点，它列出了位于极值之外的胡须。
笔者在之前讲解g1 youngGC源码的中提到过关于g1写屏障和Rset(记忆集合)等相关知识点，之前限于文章长度(ps:全部介绍完博客会比较长)跳过了这个部分只是简单介绍了下概念，今天我们来继续从源码出发，探究g1的写屏障和记忆集合等相关技术内幕。
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