首先介绍下文件操作的相关概念吧，文件一般指存储在外部介质上的数据的集合，即一般数据是以文件的形式存储在外部介质上，这个介质可以是我们的硬盘也可以是其他的具有存储能力的物体。
Numpy:是Numerical Python的简称，它是目前Python数值计算中最为基础的工具包，Numpy是用于数值科学计算的基础模块，不但能够完成科学计算的任而且能够用作高效的多维数据容器,可用于存储和处理大型矩阵。Numpy的数据容器能够保存任意类型的数据，这使得Numpy可以无缝并快速地整合各种数据。Numpy本身并没有提供很多高效的数据分析功能。理解Numpy数组即数组计算有利于更加高效地使用其他如pandas等数据分析工具。
5.开始、读训练数据、计算平均脸、计算协方差矩阵、计算特征值、特征矩阵、 PAC降维、子空间模型、检测
用load函数导入mat文件大家都会。可是今天我拿到一个数据，文件后缀名竟然是‘.data’。该怎么读呢？
int fourcc, // 编码形式，使用 CV_FOURCC()宏
==如果有报无法找到opencv_world343.dll的Error，请把C:\opencv\build\x64\vc14\bin下的opencv_world343.dll文件复制到C:\Windows 目录下即可==
Dalvik 虚拟机支持垃圾收集，但是这不意味着你可以不用关心内存管理。你应该格外注意移动设备的内存使用，手机和平板的内存空间是受到限制的。
本文将详细介绍如何使用CMake编译OpenCV4.8 CUDA版本并给出Demo演示，方便大家学习使用。
之前用 python 给 nuswide 提取了 VGG19 特征，因为文件太大，超过 .mat 限制，存成 .h5，见 [1]。现在一个 matlab 程序要读，可以用 h5disp 查看 .h5 文件内容的结构（各个 datasets），然后用 h5read 读。
除了txt格式外，Julia还可以对csv等格式，但Julia自带的数据序列化工具JLD2速度速度更快，扩平台，重点推荐。
wb 是以写的形式打开 ‘pickle_example.pickle’ 这个文件, 然后 pickle.dump 你要保存的东西去这个打开的 file. 最后关闭 file 你就会发现你的文件目录里多了一个 ‘pickle_example.pickle’ 文件, 这就是那个字典了.
Excel表格里面数字有加粗，根据题目，排队，按列升序之后加粗变黑，修改宽高得到二维码
31、chr函数，获取指定的字符 例子： #获取指定的字符for i in range(65,70): print str(chr(i)) 结果： A BCDE 32、random.shuffle 例子： ll=range(9)#返回列表print ll #shuffle函数随机打乱列表中的元素顺序print random.shuffle(ll) print ll 结果： [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8] None [8, 5, 1, 4, 2,
（1）方法原型： CV_WRAP virtual bool read(OutputArray image);
给定一个矩阵A,一个非负整数b和一个正整数m，求A的b次方除m的余数。 其中一个nxn的矩阵除m的余数得到的仍是一个nxn的矩阵，这个矩阵的每一个元素是原矩阵对应位置上的数除m的余数。 要计算这个问题，可以将A连乘b次，每次都对m求余，但这种方法特别慢，当b较大时无法使用。下面给出一种较快的算法(用A^b表示A的b次方)： 若b=0，则A^b%m=I%m。其中I表示单位矩阵。 若b为偶数，则A^b%m=(A^(b/2)%m)^2%m，即先把A乘b/2次方对m求余，然后再平方后对m求余。 若b为奇数，则A^b%m=(A^(b-1)%m)*a%m，即先求A乘b-1次方对m求余，然后再乘A后对m求余。 这种方法速度较快，请使用这种方法计算A^b%m，其中A是一个2x2的矩阵，m不大于10000。
如果说R语言学习者会有的书，大概率会有这一本。本书可以说是R语言学习者和使用者的一个分水岭，在此之前是各种copy调试，在此之后开始用R做一些自己的事情。其实这样的书可以罗列出好几本：
1.基本概念 opencv中的人脸检测使用基于Harr的级联分类和基于LBP的级联分类。 Harr是在2001年，由Viola和Jones等人提出的，它的脸部检测的基本思想是：对于面部正面的大部分区域而言，会有眼睛所在的区域比前额和脸颊更暗，嘴巴应该比脸颊更暗等情况。和这样类似的比较大约有20个，通过这样的比较决定该区域是否为人脸。 LBP是在2006年由Ahonen等人提出的，相比于Harr，LBP有更快的速度。通过比较想读亮度直方图来确定是否为人脸。但是对于稳定性，LBP要弱于前者。 Opencv自带训练好的人脸检测模型，存储在sources/data/haarcascades文件夹和sources/data/lbpcascades文件夹下。其中几个.xml文件如下： 人脸检测器（默认）：haarcascade_frontalface_default.xml 人脸检测器（快速Harr）：haarcascade_frontalface_alt2.xml 人脸检测器（侧视）：haarcascade_profileface.xml 眼部检测器（左眼）：haarcascade_lefteye_2splits.xml 眼部检测器（右眼）：haarcascade_righteye_2splits.xml 嘴部检测器：haarcascade_mcs_mouth.xml 鼻子检测器：haarcascade_mcs_nose.xml 身体检测器：haarcascade_fullbody.xml 人脸检测器（快速LBP）：lbpcascade_frontalface.xml
本文主要介绍如何使用OpenCV获取不规则区域的最大内切圆。（公众号：OpenCV与AI深度学习）
文件系统是OS用于明确磁盘或分区上的文件的方法和数据结构——即在磁盘上组织文件的方法
想做的是这么一个东西：识别视频（或者摄像头获得的实时视频）中的人脸，并判断是谁（因为数据采集的原因，找了身边的5个朋友采集了一些数据），如果不是这几个人，标记为其他人。 功能上其实比较简单，主要是想体会一下这整个过程，做下来还是有很多值得注意的地方的。大致框架也比较简单：
这个东西以前在看知乎的时候就看到过，感觉挺好玩的。最近又看到了，细细看了一下原理，恍然大悟这不就是一个空域滤波么？写一个应该很好玩吧？于是就动手了，为了显示方便用的Opencv的Mat数据结构来存取数据和显示。写了一下午差不多就可以了，后面再加了些配置文件的接口，并给了一些配置文件，这里记录一下。
题目 人类基因组外显子区域长度 学员：x2yline 具体题目详情请参考生信技能树论坛 题目数据来源为：ftp://ftp.ncbi.nlm.nih.gov/pub/CCDS/current_huma
OpenCV本身提供了一些GUI方法，但使用起来仍有局限性。以C++为例，实际应用中我们大多会使用Qt或MFC来编写GUI程序。相较之下，Qt比MFC更易上手且界面样式更丰富，所以越来越多的C++视觉开发者和公司都倾向用Qt做视觉项目的GUI。
如何找到somatic的突变信息的maf文件，仍然是从UCSC的XENA浏览器里面选择NSCLC的里面的LUAD数据集即可，这个是网页里面的鼠标点击操作。值得注意的是网页里面关于同一个癌症有两个跳转链接哦（其中一个带有GDC的前缀）：
https://github.com/Arctanxy/DeepLearningDeployment/tree/master/SimplestNCNNExample
写完今天这一篇，Python小知识这块就完了，一共四篇，也就是我过了一遍《零压力学Python》后记录下来的一些重要的点，希望对初学者或者复习Python基础的读者有所帮助，再多的话我就不说了，一切都在知识里面，加油。
以下是对两位大神的博客进行简单整理得到：http://blog.csdn.net/weicao1990/article/details/53379881
Eigen是一个高层次的C ++库，有效支持线性代数，矩阵和矢量运算，数值分析及其相关的算法。Eigen是一个开源库，从3.1.1版本开始遵从MPL2许可。
每一个像素有三种颜色——红色、绿色和蓝色。通过不同光源的组合，形成真彩色，有暗的，有明亮的。
为什么美颜摄像这么简单的功能，OpenCV这个开源项目网上很少有代码呢？对于在windows平台下，生成h264视频流也比价麻烦，没有现成的api可以使用，需要借助MinGw编译libx264，或者ffmpeg才能使用。
Matlab读取和保存mat文件数据 在matlab命令行中输入save 变量名a，将a变量保存在新生成的a.mat文件 在当前文件夹中，可以看到新生成的a.mat文件，需要注意的是在保存数据到mat文件中的时候，可以设置mat文件名，保存的变量，保存的路径 “load a”，读取a.mat文件数据，读取之后，就可以直接使用mat文件里面的a变量, 或者可以直接双击文件名，就可以load mat文件中的变量了 如果我们想保存多个变量到mat文件中，可以通过save('data.mat','a','b')的
JVM相关的异常，一直是一线研发比较头疼的问题。因为对于业务代码，JVM的运行基本算是黑盒，当异常发生时，较难直观的看到和找到问题所在，这也是我们一直要研究其内部逻辑的原因。
补充知识：python读取mat或npy文件以及将mat文件保存为npy文件（或npy保存为mat）的方法
这里举个例子，有一个学生structure，包含姓名、邮箱、学号、成绩，应该如何创建这个structure
由于项目需要，要在win10环境下实现“眼在手上”的手眼系统，为此查阅了不少资料。但大多是理论资料，或者不可用的代码。虽然本人基于Halcon 12.0实现了手眼标定，但代码太冗余，效率低。因此本人拟通过Opencv4实现手眼标定。 （第一次写博客，不足之处敬请批评指正！）
内存泄漏原理 : 长生命周期对象 , 持有短生命周期对象的引用 , 并且是强引用持有 , GC 无法释放该短生命周期对象引用 , 造成 OOM ;
本文主要介绍OpenCV4.8中一维码检测与解码使用演示（步骤 + 源码）。
于是，写了个小界面。新手入门，一般酷爱循环。因为书本上一开始介绍的就是循环，函数，字符串之类的。前几章学完，就找一些实例去练习。慢慢地，认为没有什么问题是一个循环解决不了的。如果有，那就用两个循环解决。于是，嵌套，并列，判断。选择都用上了。
Widows 分析dump文件的工具太多了，而且都是傻瓜式的点点就好了。但是生产上分析dump文件的话，还是linux工具比较方便，因为生产上的dump文件一般都至少是GB级别的，这么大的文件拷贝到本
可以看出，mat文件内容被保存时，会自动添加一些信息：__header__，__version__，__globals__
在前面几期中，小绿简单的解读了第七讲的几个程序，运行这些程序或调用这些程序包装成的函数可以实现：
本文以我司生产环境Java应用内存泄露为案例进行分析，讲解如何使用Eclipse的MAT分析定位问题
对于使用CAE进行仿真计算的的用户而言，材料的定义是一个细致且繁琐的过程，细致是因为材料参数对于仿真结果至关重要，需要确认每个参数的准确性；繁琐是当材料较多且含有多种属性时，定义和编辑属性的工作量较大。而采用脚本来定义材料是一个很好的方式。大型通用仿真CAE软件WELSIM可以通过自动化测试系统支持脚本定义材料，对于大量的材料集，可以通过XML脚本实现。
在最基本的形式和形状中，“计算机视觉”是一个术语，用于标识用于使数字设备具有视觉感觉的所有方法和算法。 这意味着什么？ 好吧，这就是听起来的确切含义。 理想情况下，计算机应该能够通过标准相机（或与此相关的任何其他类型的相机）的镜头看到世界，并且通过应用各种计算机视觉算法，它们应该能够检测甚至识别并计数人脸。 图像中的对象，检测视频馈送中的运动，然后执行更多操作，这些操作乍一看只能是人类的期望。 因此，要了解计算机视觉的真正含义，最好知道计算机视觉旨在开发方法以实现所提到的理想，使数字设备具有查看和理解周围环境的能力。 值得注意的是，大多数时间计算机视觉和图像处理可以互换使用（尽管对这个主题的历史研究可能证明应该相反）。 但是，尽管如此，在整本书中，我们仍将使用“计算机视觉”一词，因为它是当今计算机科学界中更为流行和广泛使用的术语，并且因为正如我们将在本章稍后看到的那样，“图像处理”是 OpenCV 库的模块，我们还将在本章的后续页面中介绍，并且还将在其完整的一章中介绍它。
VBO（Vertex Buffer Object）是指顶点缓冲区对象，而 EBO（Element Buffer Object）是指图元索引缓冲区对象，VAO 和 EBO 实际上是对同一类 Buffer 按照用途的不同称呼。
VBO（Vertex Buffer Object）是指顶点缓冲区对象，而 EBO（Element Buffer Object）是指图元索引缓冲区对象，VAO
首先我们谈谈MarkDown编辑器，我感觉些倒是挺方便的，因为用惯了LaTeX，对于MarkDown还是比较容易上手的，但是我发现，MarkDown中有这样几个问题一直没能找到具体的解决方法：
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