3.解决方法 4.关于函数setContentsMargins() 5.扩展 Qt的Layout边缘空白调整 最终效果： ? 但是这个控件被调用，但是这个控件边缘太大，看起来很丑，主要原因就是这个QHBoxLayout的边缘设置的太大。 下图：边缘太大 ? 下图：边缘设置为0后的效果 ? 2.边缘太大原因 边缘太大就是因为LedLabel.ui会自动生成一个文件ui_LedLabel.h，在这个里面有一段代码，将整体的这个QHBoxLayout的边缘默认设置的比较大 class Ui_LedLabel in Qt 4.6. */ 5.扩展 QLabel的显示圆形： https://blog.csdn.net/humanking7/article/details/88065087 Qt的Layout边缘空白调整
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Vite学习指南，基于腾讯云Webify部署项目。
边缘计算这个词近日来逐渐出现在人们的视线里，原因是什么？如何看待边缘计算？下面将根据边缘计算的兴起、边缘计算的定义与内涵、计算模型等几个系列为大家讲述。不当之处，敬请批评指正。 据Gartner预测，到2020年，智能终端设备规模将达到250亿台，思科估计是750亿台，IDC预测是500亿台，并且有超过50%的数据需要在网络边缘侧分析、处理与储存。 而这大量的智能终端将为基础网络带来诸多挑战，那就是智能互联的网络边缘侧面临着连接海量异构设备、业务实时性要求、应用智能化要求、安全与隐私要求等众多挑战。 一种全新的思路就是，希望能够通过网络，在海量的网络边缘设备实现云计算的功能。这种新兴的技术被称为“边缘计算”。 2016年11月30日，边缘计算产业联盟（ECC，Edge Computing Consortium）在北京成立。
云计算这个词，想必大部分人都听说过，也大致明白它的作用。 简单来说，云计算是计算服务的集中化，以最简单的形式利用共享数据中心基础设施和规模经济来降低成本。 ? 除了云计算之外，边缘计算这个词，现在也越来越多地出现在我们身边。 那么，究竟什么是边缘计算呢？ 边缘计算，是一种分散式运算的架构。 或者说，边缘运算将原本完全由中心节点处理大型服务加以分解，切割成更小与更容易管理的部分，分散到边缘节点去处理。 边缘节点更接近于用户终端装置，可以加快资料的处理与传送速度，减少延迟。 ? 搭配了分布式的边缘计算之后，通过智能路由等设备和技术，在不同设备之间传输数据可以有效减少网络流量，降低数据中心的负荷。 边缘计算发展简史 边缘计算的起源可以追溯到上个世纪90年代。 边缘计算的未来 边缘计算将会如何发展呢？ 随着越来越多的终端用户通过边缘计算来提高性能、功能，我们将会看到边缘计算的爆炸式增长。 边缘计算可加速数据流生成，包括毫无延迟的实时数据处理。
资源有限 嵌入式边缘节点往往资源有限，1G1C很常见，如何保证边缘资源有限的情况下，把边缘服务运行起来？ 资源混部 中心云 Kubernetes 既想管理中心云应用，又想管理边缘应用，怎么办呢？ 弱网 弱网的话，即使我们中心和边缘建立了连接，但是中心和边缘也会时不时的断网，断网的情况下如何保证边缘容器正常服务呢？还有重启边缘节点，边缘容器能够正常服务的问题。 边缘自治功能满足两个边缘场景：一是中心和边缘之间断网，边缘节点的服务是不受影响的；二是边缘节点重启，重启之后，边缘节点上的服务仍然能够恢复。 这个功能是怎么实现的？ 看看 lite-apiserver 的介绍就明白了。这个组件把边缘节点请求中心的管理数据全部都缓存下来了，利用落盘数据在工作，维持了边缘服务，即使重启也能正常提供服务。 可我仍有个疑问，要是有个边缘节点确实宕机了，服务也被驱逐到了其他边缘节点，但是后面这个边缘节点的健康性恢复了，边缘节点上的服务怎么处理？
资源较为集中的称为“中心云”，资源量较少的部署点称为“边缘云”，并在边缘计算云平台中存在少数的中心云和多数的边缘云，因此如何进行平台的资源调度变成十分重要。 边缘节点由于部署在边缘侧，通常只有数台服务器组成的虚拟化资源池，但是终端的各类设备是通过边缘侧接入边缘平台的，因此通常来说，边缘侧的资源短缺的压力比较大。 在边缘云中，存在大量的多种边缘服务器和边缘终端，需要通过边缘云进行统一管理，并实现对边缘应用的支持。 ? 中心云的存在是为了管理多个边缘云和为边缘云提供充足的虚拟化资源。 中心云通过管理网络来控制边缘云，并提供安全的连接，而在边缘云的网络发生中断时，边缘云可以通过独立的资源管理系统进行“自治管理”。在中心云上则会显示该边缘云“中断连接”，并尝试重连。 中心云与边缘云的关系如下图，中心云管理多个边缘云平台，工业PC和大量的网关，而边缘云则通过边缘网关接入各种设备、传感器等。 ?
基于这个原因，社区成立了Kubernetes物联网边缘工作组（Kubernetes IoT Edge Working Group），这是一个跨SIG的工作，致力于改进Kubernetes物联网和边缘部署 工作组鼓励社区成员分享他们的想法，以推动物联网和边缘技术的云原生开发。 Kubernetes物联网边缘工作组开发了一份新的白皮书，将这些安全挑战暴露在一个文档中。这份白皮书的目的是确定CNCF和Kubernetes社区应该认识到的边缘安全挑战和担忧的全面清单。 ，工作组希望： 在边缘确定一组通用的安全挑战（覆盖所有用例的大约80%的总安全关注点） 描述每个安全挑战，使所有具有中等技术水平的专业人员都能够理解问题 “随着物联网和边缘计算的普及，我们作为一个社区采取措施确保这些新技术尽可能安全是很重要的 白皮书涵盖了物联网和边缘实现在以下领域的潜在安全影响： 信任硬件 信任连接设备 在操作系统中 网络问题 边缘微服务 由于安全挑战的类型和它们发生的层是多种多样的，因此生成安全的边缘计算堆栈将需要许多供应商和贡献者协同工作
目前，市场上存在的边缘计算相关概念包括雾计算、边缘计算、多接入边缘计算/移动边缘计算、移动云计算等概念。这是边缘计算的第三篇，主要讲的内容是边缘计算的解决方案。 EdgeX Foundry专注于工业物联网边缘设备，即嵌入式PC，集线器，网关，路由器和本地服务器等边缘节点。 同时，CORD 4.1还将发布重点转移到了边缘数据中心领域，致力于成为部署边缘云和边缘计算新服务的最佳开源平台。 （白盒交换机，白盒vOLT等）。 Openstack 目前来看，OpenStack作为边缘计算云端平台特别具有吸引力，或者说在发展日渐面临一些困难的时候，边缘计算的浪潮，让OpenStack犹如又获得了一股新的推动力。
1.1 CoreImage的四种识别功能 1.2 边缘检测思路 1.3 用高精度边缘识别器识别特征 1.4 绘制边缘检测图层 1.5 Swift 版本 2.1 生成二维码 2.2 生成条码 2.3 读取二维码(二维码识别) 2.4 第三方框架 引言 为了提升用户体验，在OCR识别场景都将利用到边缘检测 ? 2、原理：采用原生CoreImage框架下CIDetector可进行边缘检测，识别到边缘之后使用CAShapeLayer将边缘绘制并显示 3、原理文章：https://kunnan.blog.csdn.net /article/details/117367345 I 、矩形边缘识别 1.1 CoreImage的四种识别功能 CoreImage下CIDetector.h自带了四种识别功能 /* 人脸识别 :@{CIDetectorAccuracy : CIDetectorAccuracyHigh}]; 识别到边缘之后使用CAShapeLayer将边缘绘制并显示
事实上，当前边缘AI芯片已不再是个小众领域，除地平线以外，包括谷歌、英伟达、英特尔、高通、华为、寒武纪均于近两年推出边缘AI芯片，AI芯片的战火已经由云端蔓延到了边缘。 在这种应用背景下，边缘计算应运而生。它与现有的云计算集中式处理模型相结合，能有效解决云中心和网络边缘的大数据处理问题。 边缘计算是云计算的一种补充和优化。 当然，边缘计算是一个持续迭代更新的概念，不同技术的融合，使得边缘计算的内核不断创新，例如人工智能和神经网络的应用，也正在赋能“边缘AI”的落地。 在边缘层，多个分布式边缘节点相互协作。在云端，由于边缘节点的分布式模型训练可能因其本地知识有限而未能经过良好训练，当边缘无法提供服务时，云利用全局知识进行进一步处理，并帮助边缘节点更新训练模型。 四、边缘AI所面临的挑战 近两年，边缘智能产业生态逐渐构建，不过在形势大好的背后，边缘智能仍然面临着各种各样的难题。 其一，由于云计算服务的下沉，有些流量直接通过本地边缘智能平台流出。
openstack社区近日发布了《Cloud Edge Computing: Beyond the Data Center》（边缘计算白皮书），用以引导社区和云计算人员关注边缘计算，并参与到边缘计算的标准和体系结构的制定中 边缘计算是什么？ 边缘计算是指利用靠近数据源的边缘来完成运算。运算可以在大型运算设备内完成，也可以在中、小型运算设备、本地网络内完成。 而用于边缘运算的设备可以是移动设备、智能家居等家用终端，也可以是PC，甚至可以是ATM机、摄像头等。 边缘计算和云计算有什么关系？ 云计算是中心化的计算模型，边缘计算是去中心化的分布式计算模型。 边缘计算可以提供云计算无法提供的实时性低延迟、高响应服务，如边缘分析、本地决策、边缘安全防火墙等。边缘计算与云计算的关系是相互补充的关系，而不是对立的关系。 边缘计算为什么又被提及？ 边缘计算并非新生事物，其原理已经出现了很多年。但随着人工智能、物联网大数据的发展，以及5G时代到来，与这些领域息息相关的边缘计算又被重新推向了风口浪尖。
二 边缘智能 1.内涵与演进 边缘智能是指在靠近数据产生端的边缘侧,人工智能算法、技术、产品的应用。 边缘智能旨在利用人工智能技术为边缘侧赋能,是人工智能的一种应用与表现形式，也是边缘计算与人工智能互动融合的新模式。 ? 边缘计算兴起，并与人工智能融合演进。 算力将成为边缘计算及边缘智能发展的关键 边缘计算实时性、本地性的特点，决定了本地算力在边缘智能时代扮演着至关重要的角色。 边缘侧的智能能否实现，一方面取决于边缘侧的算法模型是否适用，另一方面更取决于边缘侧是否能够提供足够的算力保障。 ★ 关注边缘计算， 就关注边缘计算社区， 一起促进边缘计算领域知识传播！
作为全球边缘领域极具影响力的盛会，本届2019边缘计算产业峰会（ECIS2019）以“智联5G，绽放边缘”为主题，汇聚全球顶级行业专家、企业领袖、生态伙伴和行业分析师超过1000人，将着重探讨边缘计算在我国的发展趋势 为加速并保障边缘计算产业的发展，提升典型价值场景下的边缘安全保障能力，边缘计算产业联盟（Edge Computing Consortium，缩写为ECC）与工业互联网产业联盟（Alliance of Industrial Internet，缩写为AII）共同研究编写了《边缘计算安全白皮书》（以下简称《白皮书》），在今天的2019边缘计算产业峰会（ECIS 2019）上重磅发布。 这是全球首个系统性研究边缘计算安全领域的研究报告。 以下为《边缘计算安全白皮书》全文： 公众号后台回复“安全”即可下载白皮书pdf版。 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 公众号后台回复“安全”，即可下载边缘计算安全白皮书完整版！
OpenCV 边缘检测 Canny算子 Canny 边缘检测算子，其算法步骤大体如下： 1) 用高斯滤波器对输入图像做平滑处理 (大小为 5x5 的高斯核) ? 角度方向近似为四个可能值，即 0, 45, 90, 135 3) 对图像的梯度强度进行非极大抑制 可看做边缘细化：只有候选边缘点被保留，其余的点被移除 4) 利用双阈值检测和连接边缘 若候选边缘点大于上阈值 Laplace算子 索贝尔算子 (Sobel) 和拉普拉斯算子 (Laplace) 都是用来对图像进行边缘检测的，不同之处在于，前者是求一阶导，后者是求二阶导。 ? 因此，对于 Sobel 和 Scharr 函数，通常各自求其 x 和 y 方向的导数，然后通过加权来进行边缘检测。 /xinxue/p/5348743.html [OpenCV3编程入门读书笔记5-边缘检测]https://www.cnblogs.com/justkong/p/7297836.html
其中OpenCV提供了许多边缘检测滤波函数，这些滤波函数都会将非边缘区域转为黑色，将边缘区域转为白色或其他饱和的颜色。 不过这些滤波函数都很容易将噪声错误地识别为边缘，所以需要进行模糊处理。 5个步骤，使用高斯滤波器对图像去噪、计算梯度、在边缘上使用非最大抑制(NMS)、在检测到的边缘上使用双(double)阈值去除阳性(false positive)、分析所有的边缘及其连接，保留真正的边缘并消除不明显的边缘 下面就来实现一下「跳一跳」的边缘检测，得以获取方块的中心位置。 / 01 / 边缘检测 Canny边缘检测代码如下。 下面是原图像灰度图和边缘检测图像。 ? 接下来，通过边缘检测图像找到方块的第一个顶点(上顶点)。 为了跳过小白圈的影响，在上顶点高度的基础上加上80个像素大小。 然后往下方遍历，宽度值保持不变，直至找到像素值不为0的点。 便得到了方块的下顶点坐标。
6.1 简介 6.1.1 什么是边缘？ 边缘是图像强度函数快速变化的地方 6.1.2 如何检测边缘？ 为了检测边缘，我们需要检测图像中的不连续性，可以使用导数来检测不连续性。 ? 边缘检测的一般标准包括： 以低的错误率检测边缘，也即意味着需要尽可能准确的捕获图像中尽可能多的边缘。 检测到的边缘应精确定位在真实边缘的中心。 双阈值法非常简单，我们假设两类边缘：经过非极大值抑制之后的边缘点中，梯度值超过TH的称为强边缘，梯度值小于TH大于TL的称为弱边缘，梯度小于TL的不是边缘。 可以肯定的是，强边缘必然是边缘点，因此必须将T1设置的足够高，以要求像素点的梯度值足够大（变化足够剧烈），而弱边缘可能是边缘，也可能是噪声，如何判断呢？ 当弱边缘的周围8邻域有强边缘点存在时，就将该弱边缘点变成强边缘点，以此来实现对强边缘的补充。
目标 Canny边缘检测的简单概念 OpenCV函数：cv2.Canny() 教程 Canny边缘检测方法常被誉为边缘检测的最优方法，废话不多说，先看个例子： import cv2 import numpy 经验之谈：之前我们用低通滤波的方式模糊了图片，那反过来，想得到物体的边缘，就需要用到高通滤波。推荐先阅读：番外篇：图像梯度。 Canny边缘检测 Canny边缘提取的具体步骤如下： 1，使用5×5高斯滤波消除噪声： 边缘检测本身属于锐化操作，对噪点比较敏感，所以需要进行平滑处理。 4，滞后阈值： 经过前面三步，就只剩下0和可能的边缘梯度值了，为了最终确定下来，需要设定高低阈值： 像素点的值大于最高阈值，那肯定是边缘（上图A） 同理像素值小于最低阈值，那肯定不是边缘 像素值介于两者之间 ，如果与高于最高阈值的点连接，也算边缘，所以上图中C算，B不算 Canny推荐的高低阈值比在2:1到3:1之间。
目前，市场上存在的边缘计算相关概念包括雾计算、边缘计算、多接入边缘计算/移动边缘计算、移动云计算等概念。 2015年，卡内基梅隆大学、华为、英特尔等发起成立的OpenEdgeComputing.org(开放边缘计算联盟)，对边缘计算架构的定义如下：边缘计算提供了与用户非常接近的小型数据中心（边缘节点）。 而边缘计算产业联盟(Edge Computing Consortium，简称ECC)，对边缘计算的定义如下:边缘计算是在靠近物或数据源头的网络边缘侧，融合网络、计算、存储、应用核心能力的分布式开放平台， 边缘网络通常由终端设备（例如移动手机、智能物品等等）、边缘设备（例如边界路由器、机顶盒、网桥、基站、无线接入点等等）、边缘服务器等构成。 因此，雾计算、多接入边缘计算、移动边缘计算、移动云计算等概念最终将走向融合，可以统称为边缘计算。 ?
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