在开局之前，首先说明一点，Photoshop的USM锐化只是本文所指USM的一种比较特殊的例子而已。
零、前言 1.粒子效果的核心有三个点：收集粒子、更改粒子、显示粒子 2.Bitmap的可以获取像素，从而得到每个像素的颜色值 3.可以通过粒子拼合一张图片，并对粒子操作完成很多意想不到的效果 4.本项目源码见文尾捷文规范第一条，文件为BitmapSplitView.java ---- 一、初识 1.什么是Bitmap像素级的操作： 相信大家都知道一张jpg或png放大后会是一个个小格子，称为一个像素(px),而且一个小格子是一种颜色 也就是一张jpg或png图片就是很多颜色的合集，而这些合集
零、前言 1.第一次接触粒子是在html5的canvas，说是html的canvas，倒不如说是JavaScript的canvas，毕竟核心都在js。 2.经过长久的酝酿，感觉Java实现粒子运动好像也不是什么难事,Android粒子篇将用Android作为视口，带你领略粒子的炫酷。 3.关于性能方面，我想只要合理控制粒子的消失，还是可以接受的。只要不是无限级别，和游戏比起来，这点性能九牛一毛啦。 4.粒子效果的核心有三个点：收集粒子、更改粒子、显示粒子 5.为了纯粹，本文只实现下图的粒子效果:
内容来源：作者 | 张风捷特烈，链接 | https://www.jianshu.com/p/12184d861646
本文来告诉大家使用 GDI+ 的 Image.FromFile 加载图片文件和使用创建 Bitmap 传入图片文件有什么不同
颜色聚类 1 public static class KmeansColor 2 { 3 /* 4 * 聚类函数主体。 5 * 针对一维 double 数组。指定聚类数目 k。 6 * 将数据聚成 k 类。 7 */ 8 public static Color[][] cluster(Color[] p, int k) 9 { 10 int intRunCount = 0;
使用 Github 的时候，你有没有见过下面的提示？ $ git clone https://github.com/torvalds/linux Cloning into 'linux'... remote: Counting objects: 4350078, done. remote: Compressing objects: 100% (4677/4677), done. Receiving objects: 4% (191786/4350078), 78.19 MiB | 8.70 MiB/s
这就叫”清点对象”（counting objects），Github需要实时计算出来，需要克隆的对象总数。
Unix标准的复制进程的系统调用时fork（即分叉），但是Linux，BSD等操作系统并不止实现这一个，确切的说linux实现了三个，fork,vfork,clone（确切说vfork创造出来的是轻量级进程，也叫线程，是共享资源的进程）
参数二：dst，输出下采样后的图像，图像尺寸可以指定，但是数据类型和通道数与src相同，
通过FileReference获取选中的图片，调用它的load方法，将图片存入到内存中。使用Loader(flash.display.Loader)类的loadBytes方法，加载图片。
var BitmapData0:BitmapData = new BitmapData(550, 400, false, 0x0); var Bitmap0:Bitmap = new Bitmap(BitmapData0); addChild(Bitmap0); var dotArr:Array = new Array(); stage.addEventListener(MouseEvent.MOUSE_DOWN,mouse_down); function mouse_down(evt:MouseEvent) { var color:Number = 0xff000000+int(Math.random()*0xffffff); for (var i:Number = 0; i<500; i++) { var v:Number = Math.random()*10; var a:Number =Math.random()*Math.PI*2; var xx:Number = v*Math.cos(a)+stage.mouseX; var yy:Number = v*Math.sin(a)+stage.mouseY; var mouseP:Point=new Point(stage.mouseX,stage.mouseY); if (Math.random()>0.6) { var cc:Number = 0xffffffff; } else { cc= color; } dotArr.push([xx, yy, v*Math.cos(a), v*Math.sin(a), cc,mouseP]); } } var cf:ConvolutionFilter = new ConvolutionFilter(3, 3, [1, 1, 1, 1, 32, 1, 1, 1, 1], 40,0); stage.addEventListener(Event.ENTER_FRAME,enter_frame); function enter_frame(evt:Event) { for (var i:Number = 0; i<dotArr.length; i++) { BitmapData0.setPixel32(dotArr[i][0],dotArr[i][1],dotArr[i][4]); dotArr[i][0] += dotArr[i][2]*Math.random(); dotArr[i][1] += dotArr[i][3]*Math.random(); var dotP:Point=new Point(dotArr[i][0],dotArr[i][1]); var b1:Boolean=Point.distance(dotP,dotArr[i][5])>80; var b2:Boolean=Math.abs(dotArr[i][2])+Math.abs(dotArr[i][3])<0.5; if ((b1 || b2) && Math.random()>0.9) { dotArr.splice(i,1); } } BitmapData0.applyFilter(BitmapData0.clone(),BitmapData0.rect,new Point(0, 0),cf); }
相机技术由胶片向图像传感器的进化，极大的推动了摄像的普及。图像的载体由胶卷转变为计算机存储这也为计算器视觉的形成做了很重要的铺垫。
作者：junerver 链接：https://www.jianshu.com/p/ca3a12bc4911 引言 人脸识别这件事想来早已经不新鲜，在 Android 中的应用也并不广泛，所以网上相关资料乏善可陈。但是在面对特殊的应用场景时，人脸识别的功能还是有一定的用处的，比如在考勤领域。 网上能搜到的很多示例比较多的是基于科大讯飞或者face++实现的，其中有一个示例做的非常漂亮，推荐大家看一看，SwFace：https://github.com/tony-Shx/Swface。该项目基于讯飞SDK实现
填充算法 递归 private void fillsearch(Bitmap bmp, int x, int y, byte[,] flag,int num) { //向左 如果为1返回 如果不是1 计算当前值 如果不在范围内设为1返回 并且向下递归 if (Math.Abs(bmp.GetPixel(x, y).B - num) >50) { flag[x, y] = 2;
在虚幻引擎程序运行时，如果将画面保存为mp4的文件？通过InVideo插件的一个函数即搞定。本文主要介绍其实现思路。
学习一下linux kernel namespace的代码还是很有必要的，让你对docker容器的namespace隔离有更深的认识。我的源码分析，是基于Linux Kernel 4.4.19 (https://www.kernel.org/pub/linux/kernel/v4.x/patch-4.4.19.gz)版本的，由于namespace模块更新很少，因此其他相近版本之间雷同。User namespace由于与其他namespaces耦合在一起，比较难分析，我将在后续再作分析。 Kernel，Nam
private FilterInfoCollection videoDevices;
平时写过多进程多线程程序，比如使用linux的系统调用fork创建子进程和glibc中的nptl包里的pthread_create创建线程，甚至在java里使用Thread类创建线程等，虽然使用问题不大，但需要知道底层原理。这次在自己写操作系统的时候，看了一遍linux内核的进程创建过程。算是有了比较深入的理解。
前面的关于ps中的%CPU的含义一文已经介绍了CPU占用率的含义，那么为什么有时会在ps的输出中看到CPU占用率超出%100的现象呢？我们知道在/proc目录下每个进程都会有一个以它的PID以名字的目录，这个目录中有一个stat文件，它包含了和这个进程状态相关的各种信息，它的各个数值对应的含义在内核文档的Documentation/filesystems/proc.txt文件中有明确的定义：
Activity是四大组件之一，它提供一个界面让用户点击和各种滑动操作，这就是Activity
关于RDPY RDPY是一款功能强大的RDP远程桌面协议实现工具，该工具基于纯Python开发，并提供了完整的客户端和服务器端应用程序。 RDPY基于事件驱动的网络引擎Twisted构建，RDPY支持标准RDP安全层、RDP over SSL和NLA认证（通过ntlmv2认证协议）。 RDPY提供了下列RDP和VNC代码： 1、RDP中间人代理（用于记录会话）； 2、RDP蜜罐； 3、RDP截图工具； 4、RDP客户端； 5、VNC客户端； 6、VNC截图工具； 7、RSS Pl
模板匹配是图像处理中最基本、最常用的匹配方法。目前我司用hacon去做的，还进行了二次封装，可以设置图片的旋转角度等信息，这个设计公司机密，这里我就用opencv（NET封装版叫emgucv）去实现这个功能。
下图形象地展示了一张图像中的各个像素点数据是如何存储的， 因为图像本身的像素点比较多，下图显示的图像像素数据只是图片左上角20×20大小的部分数据：
但是，单靠人工核验健康码容易造成人员拥堵，增加病毒交叉感染的风险，其实完全可以使用计算机来实现自动核验。
目前市场上主流的图片加载框架就是glide和fresco，个人觉得深入学习一款就可以，glide就是我的选择，在maven上可以看到Glide项目已经到4.11版本了，由于公司项目还是4.8版本，目前就以4.8版本为例，分析一下Glide是如何加载到网游美女图片。写这个文章主要是为了学习Glide的网络图片资源加载流程。
本文所描述的所有内容和算法，均未使用任何外部库，且已经在开源压缩软件PicSizer中使用
在 Linux 中，进程是我们非常熟悉的东东了，哪怕是只写过一天代码的人也都用过它。但是你确定它不是你最熟悉的陌生人？我们今天通过深度剖析进程的创建过程，帮助你提高对进程的理解深度。
As3.0中的位图(Bitmap/BitmapData)编程功能十分丰富，下面这些是官方文档上的基本示例： 1.位图使用(模糊)滤镜 //创建一个矩形区域的BitmapData var bmd:BitmapData = new BitmapData(80, 30, false, 0xefefef); //画个红色的矩形 var rect:Rectangle = new Rectangle(20, 10, 40, 10); bmd.fillRect(rect, 0xFF0000); //找到红色矩形的右上
需要注意的是，这两个工具都需要是 RISC-V 版本的，因为 xv6 是依赖 RISC-V 指令集架构的。
在OA的自动化处理系统中，通过审批的最终节点，可能会对WORD文件加盖电子章，比如定位带有指定文字的Range周围加盖电子章，骑缝章，甚至水印图片。比如如下效果图：
基于 Apache Doris 在读写流程、副本一致性机制、 存储机制、高可用机制等方面的常见疑问点进行梳理，并以问答形式进行解答。在开始之前，我们先对本文相关的名词进行解释：
PDFium[1] 是 Chromium 的 PDF 渲染引擎，许可协议为 BSD 3-Clause。不同于 Mozilla 基于 HTML5 的 PDF.js[2]，PDFium 是基于 Foxit Software （福昕软件）的渲染代码，Google 与其合作开源出的。
在WinForm中，可以使用Graphics类的DrawImage方法来绘制图像。具体步骤如下：
我最近在实现我的WMS服务器的时候，发现了一个超级郁闷的问题，问题描述如下:客户需要动态叠加一个透明层到底图上，比如说公交线路层，这个层有透明背景，于是可以叠加到其他图层上去。使用openlayer动态叠加图层很方便，我想这还不容易，使用透明png不就OK了，测试结果表明，在我机器的IE8上，非常正常。我正暗自得意，另一位兄弟用IE6一看，完蛋了，IE6不支持透明PNG,汗，这下要了命了，赶紧翻openlayers的资料，发现可以针对IE6特别使用透明滤镜。使用方法很方便，只要设置要透明的层
在之前笔者有介绍过《在Android设备上使用PaddleMobile实现图像分类》，使用的框架是百度开源的PaddleMobile。在本章中，笔者将会介绍使用腾讯的开源手机深度学习框架ncnn来实现在Android手机实现图像分类，这个框架开源时间比较长，相对稳定很多。
现在越来越多的手机要使用到深度学习了，比如一些图像分类，目标检测，风格迁移等等，之前都是把数据提交给服务器完成的。但是提交给服务器有几点不好，首先是速度问题，图片上传到服务器需要时间，客户端接收结果也需要时间，这一来回就占用了一大半的时间，会使得整体的预测速度都变慢了，再且现在手机的性能不断提高，足以做深度学习的预测。其二是隐私问题，如果只是在本地预测，那么用户根本就不用上传图片，安全性也大大提高了。所以本章我们就来学如何包我们训练的PaddlePaddle预测模型部署到Android手机上。
前言 内存问题是软件领域的经典问题，平时藏得很深，在出现问题之前没太多征兆。而一旦爆发问题，问题来源的多样、不易重现、现场信息少、难以定位等困难，就会让人头疼不已。 微信在过去 N 多的版本迭代中，经历了各式各样的内存问题，这些问题包括但不限于 Activity 的泄漏、Cursor 未关闭、线程的过度使用、无节制的创建缓存、以及某个 so 库悄无声息一点点的泄漏内存，等等。有些问题甚至曾倒逼着我们改变了微信的架构（2.x 时代 webview 内核泄露催生了微信多进程架构的改变）。时至今日微信依然偶尔
TensorFlow Lite是TensorFlow针对移动和嵌入式设备的轻量级解决方案。它可以在移动设备上高效运行机器学习模型，因此您可以利用这些模型进行分类、回归或其他功能，而无需和服务器交互。
GitHub：https://github.com/kwwwvagaa/NetWinformControl
TNN：由腾讯优图实验室打造，移动端高性能、轻量级推理框架，同时拥有跨平台、高性能、模型压缩、代码裁剪等众多突出优势。TNN框架在原有Rapidnet、ncnn框架的基础上进一步加强了移动端设备的支持以及性能优化，同时也借鉴了业界主流开源框架高性能和良好拓展性的优点。
在 http://www.codeproject.com/KB/edit/AlphaBlendedTextControls.aspx 的基础上增加了水印文字
Zint是一个软件，允许在任何广泛的公共领域条形码标准中轻松编码数据，并允许将这种功能集成到您自己的程序中。
1.什么是bitmap？为什么使用bitmap？Roaring bitmap与其他bitmap编码技术相比有哪些优势？2.Roaring bitmap将32位无符号整数按照高16位分容器，即最多可能有216=65536个容器(container)，存储数据时，按照数据的高16位找到container（找不到就会新建一个），再将低16位放入container中。高16位又称为共享有效位，它用于索引应该到哪个容器中查找对应的数值，属于roaring bitmap的一级索引。3.Roaring bitmaps以紧凑高效的两级索引数据结构存储32位整数。高密度块使用位图存储;稀疏块使用16位整数的压缩数组。当一个块包含不超过4096个整数时，我们使用一个排好序的16位整数数组。当有超过4096个整数时，我们使用2^16 位的位图。为什么按4096作为阀值呢？仅仅是因为当数据块中的整数数量超过这个值之后，bitmap将比数组的内存使用率更高。
Paddle Lite是飞桨基于Paddle Mobile全新升级推出的端侧推理引擎，在多硬件、多平台以及硬件混合调度的支持上更加完备，为包括手机在内的端侧场景的AI应用提供高效轻量的推理能力，有效解决手机算力和内存限制等问题，致力于推动AI应用更广泛的落地。
using System; using System.Collections.Generic; using System.Text; using System.IO; using System.Drawing; using System.Drawing.Drawing2D; using System.Drawing.Imaging; namespace System { /// /// 图片处理类 /// public class
要实现的自定义控件效果大致如下，实现过程中用到了比较多的自定义View的API，觉得比较有代表性，就分享出来也当做学习总结 项目代码已上传github :https://github.com/DaLeiGe/AndroidSamples/tree/master/ProgressView
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