Mat cop二值图 int n 填充比n小的孔洞 函数默认为4连通 如想改为8连通 自行修改代码即可。
采用接地装置暂态特性的时域电网络模型对变电站集中接地装置与接地网互连/独立时,变电站地网上暂态电位升进行仿真计算,评估变电站地网电位升对变压器中性点的反击风险,并分别计算了两种情况下雷电流入地点(集中集中装置引下线)与变压器中性点之间的防反击安全距离,以及集中接地装置冲击阻抗的安全限值。采用感光胶片对平板电极进行了火花放电形貌特征观测试验,结合平板电极冲击试验,将土壤电离过程分为四个阶段：局部放电阶段、电离延迟阶段、贯穿电离阶段与电离恢复阶段,并研究了四个电离阶段电气参数的变化特征,分析了电极的瞬时电阻与电离过程的对应关系。对不同尺寸的单根水平接地极与接地网的火花放电形貌特征进行观测试验,研究了接地装置周围土壤中火花放电的种类与特征、放电发展过程与放电点分布规律。火花放电观测结果表明,接地极周围土壤中火花放电主要分为局部放电与树枝状放电。两种形式放电点分布规律为：局部放电的放电点较多,沿导体表面密集分布,放电强度较弱；当土壤中场强超过其临界击穿场强,局部放电就发展成为强烈的树枝放电。
本项目将使用python3去识别图片是否为色情图片，会使用到PIL这个图像处理库，并且编写算法来划分图像的皮肤区域
该文介绍了如何通过使用一系列技术工具，包括操作系统、应用程序和硬件设备，来保护计算机系统免受恶意软件攻击。具体来说，文章讨论了如何通过使用沙箱、入侵检测和防御系统、安全信息和事件管理（SIEM）工具、网络流量分析、日志记录和审计等技术，来检测、阻止和消除恶意软件。此外，文章还讨论了一些最佳实践，例如使用最新的安全技术、实施安全策略和建立应急响应计划等，以保护企业和个人免受恶意软件攻击。
Fig.1 Cerebral artery, from Gray's Atlas of Anatomy 3rd Edition
memblock 分配器 涉及到 内存块 类型 , 在 Linux 内核中 , 使用 struct memblock_type 结构体 描述 ,
GitHub：https://github.com/nzbin/Framework7-CityPicker Demo：https://nzbin.github.io/Framework7-CityPicker/ 📷 前言 最近在做移动端项目的时候遇到了省市区选择的功能。以往做项目时都是省市区分开的下拉框样式。这次希望实现效果图要求的级联选择器。我是 Framework7 框架的忠实粉丝，庆幸的是 Fra
HBase每张表在底层存储上是由至少一个Region组成，Region实际上就是HBase表的分区。HBase新建一张表时默认Region即分区的数量为1，随着数据增长一个分区在达到一定大小时会自动Split，一分为二。
作为 5 年以上工作经验的技术人员，或多或少在系统维护，系统保障，系统调优遇到过上面的这几个场景，你可能是通过重启，调整一些 jvm 参数解决，如果大家需要深入的探究找到问题的原因，可以耐心看看下文我对 G1 的一些总结。
参考DSM-5的强迫症、选择困难症的相关文字，尝试用上下游脑区深度学习模型进行模拟。我们补充选择困难症一种新情况，前向传播可能在中途返回上游脑区的前额叶。对于偏见的深度学习模型，不理想的数据可能跳过了前额叶；但喜欢的数据经过前额叶后，会跳过带有情绪记忆的脑区。抑郁症的模型可能和情绪记忆、突触兴奋性和神经元活性有关。
memory：表示可用可分配的内存； 结束完memblock算法初始化前的准备工作，回到memblock算法初始化及其算法实现上面。memblock是一个很简单的算法。
最近项目需求是实现高亮功能引导页的效果，查了很多资料Android确实没有类似iOS的抠图的现成控件，就自己写一个，具体如下：
从reddit/hackernews/lobsters/meetingcpp摘抄一些c++动态
从输出文件${sn}_fastp.json文件中获取过滤前后Q20,Q30比例,总的reads
本文主要研究一下eureka client的fetch-remote-regions-registry属性
在iOS开发中，处理文本的视图控件主要有4中，UILabel，UITextField，UITextView和UIWebView。其中UILabel与UITextField相对简单，UITextView是功能完备的文本布局展示类，通过它可以进行复杂的富文本布局，UIWebView主要用来加载网页或者pdf文件，其可以进行HTML,CSS和JS等文件的解析。
ui.Chart.image.regions(image, regions, reducer, scale, seriesProperty, xLabels)
本文主要研究下eureka server的RemoteRegionRegistry
https://stackoverflow.com/questions/20515554/colorize-voronoi-diagram/20678647#20678647
参考DSM-5的强迫症、选择困难症的相关文字，尝试用上下游脑区深度学习模型进行模拟。我们补充选择困难症一种新情况，前向传播可能在中途返回上游脑区的前额叶。对于偏见的深度学习模型，不理想的数据可能跳过了前额叶；但喜欢的数据经过前额叶后，会跳过带有情绪记忆的脑区。
原文：Regulation of eukaryotic gene expression by the untranslated gene regions and other non-coding elements
作者：Eric Fu 链接：https://ericfu.me/g1-garbage-collector/
allocation failture，当收集垃圾，从一个区域复制数据到另一个区域时，找不到可用区域时，会引发allocation failture，进而引起full gc （stop the world）
给你一些区域列表 regions ，每个列表的第一个区域都包含这个列表内所有其他区域。
堆中具有垃圾回收机制，但是垃圾回收的前提是堆中的对象不再被引用(实际上，回收引用的算法是根可达算法，后面会讲述，这里的表述是不准确的)，因此如果我们有过多无法被回收的对象，就可能导致内存溢出。
The conjectures of Obsessive-compulsive disorder and Difficult decisions based on the Deep learning model for upstream and downstream brain regions
传统的计算机结构中，整个物理内存都是一条线上的，CPU访问整个内存空间所需要的时间都是相同的。这种内存结构被称之为UMA（Uniform Memory Architecture，一致存储结构）。但是随着计算机的发展，一些新型的服务器结构中，尤其是多CPU的情况下，物理内存空间的访问就难以控制所需的时间相同了。在多CPU的环境下，系统只有一条总线，有多个CPU都链接到上面，而且每个CPU都有自己本地的物理内存空间，但是也可以通过总线去访问别的CPU物理内存空间，同时也存在着一些多CPU都可以共同访问的公共物理内存空间。于是乎这就出现了一个新的情况，由于各种物理内存空间所处的位置不同，于是访问它们的时间长短也就各异，没法保证一致。对于这种情况的内存结构，被称之为NUMA（Non-Uniform Memory Architecture，非一致存储结构）。事实上也没有完全的UMA，比如常见的单CPU电脑，RAM、ROM等物理存储空间的访问时间并非一致的，只是纯粹对RAM而言，是UMA的。此外还有一种称之为MPP的结构（Massive Parallel Processing，大规模并行处理系统），是由多个SMP服务器通过一定的节点互联网络进行连接，协同工作，完成相同的任务。从外界使用者看来，它是一个服务器系统。
对于目标识别任务，比如判断一张图片中有没有车、是什么车，一般需要解决两个问题：目标检测、目标识别。而目标检测任务中通常需要先通过某种方法做图像分割，事先得到候选框；直观的做法是：给定窗口，对整张图片滑动扫描，结束后改变窗口大小重复上面步骤，缺点很明显：重复劳动耗费资源、精度和质量不高等等。 针对上面的问题，一种解决方案是借鉴启发式搜索的方法，充分利用人类的先验知识。J.R.R. Uijlings在《Selective Search for Object Recoginition》提出一种方法：基于数据驱动，与具体类别无关的多种策略融合的启发式生成方法。图片包含各种丰富信息，例如：大小、形状、颜色、纹理、物体重叠关系等，如果只使用一种信息往往不能解决大部分问题，例如：
总而言之，就是先把影像和区域弄好，然后设置自己的要遍历的内容，最后成图，成图的部分分为三点，第一个是设置影像中最合性的内容，也就是你要选择ui.Chart.image.后面的内容，然后设置你选择要出图的类型，最后设置图上的一些标题大小等等。
在之前的文章：EurekaClient自动装配及启动流程解析中，我们提到了在类DiscoveryClient的构造方法中存在一个刷新线程和从服务端拉取注册信息的操作
Halcon 的 Hdevelop 可以快速编写算子开发图像处理算法，本文记录将 Hdevelop 代码导出到 C++ 应用程序的方法。 背景 正确安装 Halcon 我的版本是 20.11 下载链接：https://www.mvtec.com/cn/downloads/halcon 本文内容自官方教学视频整理扩展而来 正确安装、配置例程代码、系统变量 📷 Halcon 导出到 C++ 在 Halcon 中调试和开发图像处理算法更加便利快捷 开发完成的项目可以以工程或代码形式导出，导出后可以直接供
前面介绍的SMURF流程的运行以失败告终了，不过这个是这篇文章的参考方法，至于这篇文章改进过的方法，还没有试过，这就试一下，顺便考虑是否能把6区的移植过来，搞个6R呢，可能，算法上有略微的区别，毕竟这篇Science研究的是肿瘤中的含量很少的微生物，用了严格的去污染策略，不管怎样，试试吧！
mser 的全称:Maximally Stable Extremal Regions 第一次听说这个算法时，是来自当时部门的一个同事， 提及到他的项目用它来做文字区域的定位，对这个算法做了一些优化。 也就是中文车牌识别开源项目EasyPR的作者liuruoze,刘兄。 自那时起就有一块石头没放下，想要找个时间好好理理这个算法。 学习一些它的一些思路。 因为一般我学习算法的思路：3个做法， 第一步，编写demo示例。 第二步，进行算法移植或效果改进。 第三步，进行算法性能优化。 然后在这三个过程中，不断来回地
https://learnku.com/docs/laravel/9.x/queries/12246
memblock 分配器 定义在 Linux 内核源码的 linux-4.12\include\linux\memblock.h#48 位置 ;
为了分析不同类型、组织起源肿瘤的共性、差异以及新课题。TCGA于2012年10月26日-27日在圣克鲁兹，加州举行的会议中发起了泛癌计划。参考：https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC6000284/ 为此我也录制了系列视频教程在：TCGA知识图谱视频教程（B站和YouTube直达）
RegionsServer 负责管理regions Hbase 的表拆分成多个regionsd 类似传统的RDMS的sharding或partiting 管理多个regions 向client提供服务、 通常运行再集群中工作节点 服务多个regions Master 监控所有 regionServer进度 急群众metadata信息 改变的接口 zooKeeper 维护HBase配置信息服务 NameNode 维护HDFS元数据信息 DataNode 维护HD
c. 点击浏览，找到halcon安装目录下的halcondonet.dll, 添加-》确定；
本文主要研究下JEP 248: Make G1 the Default Garbage Collector
在 memblock_add 函数 中 , 调用 memblock_add_range 函数 插入了一块内存 ;
了解如何使用 SELECT、FROM、JOIN、WHERE、GROUP BY、HAVING、ORDER BY、OFFSET 和 FETCH 使用 SQL 检索数据。
准备:需要两张表，一张地区表和一张姓氏表 (地区表得到应该不难，姓氏表我是搜索中国姓氏自制的哈，底部会附上表结构)
此时地图消息就在你的node_modules/echarts/map/china中
本文主要分享 Eureka-Client 向 Eureka-Server 获取全量注册信息的过程。
我们前面的两篇文章讲了7系列的时钟结构和clock region内部具体组成，这篇文章我们来讨论下MRCC和SRCC的区别。只有7系列的FPGA中才有MRCC和SRCC的说法，到了UltraScale系列，都是叫GC。
ui.Chart.image.byRegion(image, regions, reducer, scale, xProperty)
在蛋白质分子中，包含多个结构特异并且功能区里的区域，这些区域称之为domain， domain 可以看做蛋白质功能的基本单位，蛋白质的功能由包含的多个domain共同决定。研究domain, 可以更好的研究蛋白质功能。
本文通过阐述一个高并发批量写入数据到 TiDB 的典型场景中，TiDB 中常见的问题，给出一个业务的最佳实践，避免业务在开发的时候陷入 TiDB 使用的 “反模式”。
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