图像的二值化或阈值化（Binarization）旨在提取图像中的目标物体，将背景以及噪声区分开来。通常会设定一个阈值T，通过T将图像的像素划分为两类：大于T的像素群和小于T的像素群。
webpack做的事情，仅仅是分析出各种模块的依赖关系，然后形成资源列表，最终打包生成到指定的文件中。 更多的功能需要借助loaders和plugins完成。比如说：在代码中有一张图片需要进行打包，webpack可以把图片读出来，但是不能将图片当做js代码来读，所以需要一个加载器loader来帮助我们把图片的二进制数据转变为js代码，loader的作用说白了就是将一种形式的代码通过逻辑转变成另一种形式的代码，转换后的代码webpack就能识别了。loader的功能定位是转换代码
图片上传格式一般是文件格式和base64格式，比较方便的是图片格式，后台可以方便的处理上传的图片。
我们要计算图片，需要将图片像素通过颜色空间转换为二进制数据，再将二进制数据转换为颜色，从而获取到这张图片的所有颜色数据。
上午遇到了一个需求.就是将小程序生成的码拼接个文字.小程序生成二维码也好.小程序码也罢.这些之前都有接触过.三下五除二就生成了.接下来的工作也是需要进行文字的拼接.
开发和维护一个桌面应用是比较复杂的，所以可以理解现在的公司门为何推动WEB应用或者各种跨平台版本，在过去的十几年里，已经有了很多尝试，Flash、Air、Java和Sliverlight，他们都各自取得了不同程度的成功
在第2篇中提到过，如果是二值图片（黑白图）或者灰度图片，一个像素需要一个8位二进制来表示。而对于彩色图像，一个像素则需要用3个8位二进制来表示。我们认为灰度图只有一个图层，而普通的彩色图像则有三个图层。
Base64是网络上最常见的用于传输8Bit字节码的编码方式之一，Base64就是一种基于64个可打印字符来表示二进制数据的方法。可查看RFC2045～RFC2049，上面有MIME的详细规范。
我大学那会儿，一个称为Ajax的东西对前端行业造成了深远影响，不仅是JS语言，而包括前端地位、职位兴起以及工作分工等。抛开IE6浏览器不谈，其他浏览器的Ajax实际上都是借助XMLHttpRequest实现的。
Android数据库中存取图片通常使用两种方式，一种是保存图片所在路径，二是将图片以二进制的形式存储（sqlite3支持BLOB数据类型）。对于两种方法的使用，好像第二种方法不如第一种方法更受程序员欢迎，他们认为，在很多数据库语言里，处理大字段都是不容易的，像图片这样的文件放在数据库里会有问题：对数据库的读写速度永远赶不上文件系统的处理速度，使数据库变得巨大；但也有很多人认为像图片这样的数据存放在数据库中也有好处：易于备份，且备份速度绝对比备份文件快，比较容易数据迁移等等。其实这两种方法都有优缺点，具体使用哪种方法要视情况而定。个人倾向于使用数据库存取图片，因为个人认为存到数据库里的数据不会因外部数据的变化而丢失改变，比如你拍照获得一张图片，如果是将路径存到数据库，当这张照片被删除之后，下次读取数据库就得不到想要的结果了。接下来详细介绍数据库存取图片的方法：
通过训练多层神经网络可以将高维数据转换成低维数据，其中有对高维输入向量进行改造的网络层。梯度下降可以用来微调如自编码器网络的权重系数，但是对权重的初始化要求比较高。这里提出一种有效初始化权重的方法，允许自编码器学习低维数据，这种降维方式比PCA表现效果更好。 降维有利于高维数据的分类、可视化、通信和存储。简单而普遍使用的降维方法是PCA(主要成分分析)--首先寻找数据集中方差最大的几个方向，然后用数据点在方向上的坐标来表示这条数据。我们将PCA称作一种非线性生成方法，它使用适应性的、多层“编码”网络将
原文链接 你是不是和我一样，对Node.js中的Buffer, Stream, 和 二进制数据一直都是很模糊的印象? 或者有的时候觉得，哎，我会用就行了，这些原理、底层的东西，应该交给Node.js的
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在日常编程中，我们经常会遇到需要将二进制文件转换为文本文件的情况。这可能是因为我们需要对文件内容进行分析、编辑或者与其他系统进行交互，而文本文件更易于处理和理解。在Python中，我们可以利用各种库和技术来完成这项任务。本文将介绍如何使用Python将二进制文件转换为文本文件，并提供实用的代码示例。
人工智能 这个行业在现在是非常火爆的，我相信大家都有所了解。我对这个行业的认识是薪资高，门槛高，大部分要求是研究生以上学历。作为普通二本院校的我有点感到绝望~但是学还是要学的，因为我觉得学习本身是为了提升自己的能力和提高自己的生活质量，工作只是提高生活质量的一种手段。所以这几天去接触了一点机器学习方面的知识，了解到了“ 监督学习 ”和 “ 非监督学习 ” 两个基本概念，今天我就来简单分享一下
其实对于目前的形式来说，虽然像 U 盘、固态硬盘、甚至光盘这些信息储存介质（设备）的容量越来越高，但是不得不说这些设备的可靠性依然像悬着的一块石头，虽然这块石头确实牢牢的粘在天花板上，但是毕竟是粘上去的，总有可能会突然掉下来。
路遥工具箱是一款基于C# WPF开发的开源工具箱软件，旨在解决开发过程中常见的功能性需求，并将其自动化。目前已经拥有十数项实用功能，让你的开发工作事半功倍！
刚开始做前端的时候，有个功能卡住我了，就是裁剪并上传头像。当时两个方案摆在我面前，一个是flash，我不会。另一个是通过iframe上传图片，然后再上传坐标由后端裁剪，而我最终的选择是后者。有人会疑惑，为什么不用H5的Canvas和FormData，第一要考虑ie8的兼容性，第二那时候眼界没到，这种新东西光是听听都怕。 后来随着Mobile项目越做越多，类似的功能开发得也越来越多，Canvas+FormData成为了标配方案。但做的多了却一直没有静下心来研究，浏览器怎么使用H5的方式裁剪并把文件发送出去
最近在做一个海量图片检索的项目，可以简单的理解为“以图搜图”，这个功能一开始是搜索引擎带火的，但是后来在电商领域变得非常实用。在制作这个图片检索的项目前，笔者搜索了一些资料，如今项目临近结尾，便在这里做一些简单的分享。本文先介绍图像检索最基础的一部分知识——利用 Python 检测图像相似度。
这篇文章，我们将一起探讨，web应用中能对图片进行什么样的优化，以及反思一些“负优化”手段
文：志俊（沪江Web前端） 本文原创，转载请注明作者及出处 在使用React Native开发中，我们熟练的采用JavaScript的方式发送请求的方式发送一个请求到服务端，但是处理这个请求的过程其
在很多编程语言中，我们都会发现一个奇怪的现象，就是计算 0.1 + 0.2，它得到的结果并不是 0.3，比如 C、C++、JavaScript 、Python、Java、Ruby 等，都会有这个问题。
Blob、ArrayBuffer、File、FileReader、FormData这些名词总是经常看到，知道一点又好像不知道，像是同一个东西好像又不是，总是模模糊糊，最近终于下决心要弄清楚。
爬虫、大数据、测试、Web、AI、脚本处理，自动化运维与自动化测试，机器学习（例如谷歌的Tensor Flow也是支持Python），可以混合C++、Java等来编程（胶水语言）等等。
先说说我为什么要写这篇文章，在这之前，我遇到了一个问题，就是复制不了PDF的文字内容，而我偏偏又想获取到。 我尝试了很多办法，先是将PDF转成Word文档，这样就可以从文档中把内容复制出来了，但是这些格式转换的工具基本都收费，自然就不用再考虑了。 我还想过将要复制的文字部分截图下来，然后发到手机上，通过手机QQ的提取文字内容功能将文字提取出来然后复制：
我们在做项目的时候，有时候遇见要实现Word文件，图片实现上传和下载，springmvc给我们提供了很好的方法，以下将从前端到后端进行详解，附带源码和实现效果
编程：就是让计算机为解决某个问题而使用某种程序设计语言编写程序代码，并最终得到结果的过程。
由于 JavaScript中没有将小数的 二进制转换成 十进制的方法，于是手动实现了一个。
互联网环境中，大访问量，数据库速度和性能方面很重要。一般在数据库存储图片的做法比较少，更多的是将图片路径存储在数据库中，展示图片的时候只需要连接磁盘路径把图片载入进来即可。因为图片是属于大字段。一张图片要占用1M甚至几十M，所以使用数据库很浪费资源，但是如果图片量很小的情况下可以尝试，或者直接在后台开辟空间存储文件（这样也给服务器造成了不小的压力），所以最好还是使用第三方文件上传平台，像七牛云，阿里云，腾讯云等等（坐等打钱）。
如果你允许用户从你的网站上下载某些文件，那你可能会遇到 Blob 类型。为了实现上述的功能，你可以很容易从网上找到相关的示例，并根据实际需求进行适当的调整。对于部分开发者来说，在完成上述功能之后，他们并不会继续思考 Blob 是什么？
在我们进行前端开发时，针对项目优化，常会提到一条：针对较小图片，合理使用Base64字符串替换内嵌，可以减少页面http请求。 并且还会特别强调下，必须是小图片，大小不要超过多少KB，等等。 那么，Base64又到底是什么呢？
ico 图标格式是一种包含多种尺寸位图的容器格式，Windows 用这种格式来作为图标是为了能让文件图标在各种不同显示尺寸下都能看起来清晰可辨。可是，相当多的平面设计软件都没有内嵌 ico 格式的支持（尤其是 macOS 版的），导致设计师很难直接输出 ico 格式的图标。另外，有些自称能 png 转 ico 格式的图片转换器虽然能生成 ico 格式，但这种 ico 格式内只包含一种位图尺寸，导致在很小或很大时图标显示非常模糊。
在web服务端开发中，字符的编解码几乎每天都要打交道。编解码一旦处理不当，就会出现令人头疼的乱码问题。
如果将JavaScript代码转化成能执行的二进制字符串，是不是很有意思呢？起码看起来会很酷，运行效果如下图：
前端需要处理buffer的情况不多，可以说很少见。但是理解这个概念对我们来说并没有什么坏处。还是那句话，我并不善于去写各种API的具体的使用方法，更多的是去描述我自己的一个思考的过程。因为API我们可以查文档，但是，思考的过程并不是每个人都可以跟你分享的。
本文介绍了如何将图片转换成datauri格式并嵌入到网页中。首先介绍了datauri格式的特点和优势，然后通过具体代码实现进行了详细说明。最后，给出了一段代码示例和github demo地址，以帮助读者更好地理解实现过程。
btoa() 方法用于将一个字符串进行 Base64 「编码」。例如，以下代码将字符串 "Hello, world!" 进行 Base64 编码：
今天，在QQ群有个群友问了个问题：“nodejs读取图片，转成base64，怎么读取呢？” 想了一下，他想问的应该是 怎么样把图片嵌入到网页中去，即如何把图片转成对应的 datauri。
这个问题是我以前带过的实习生在面试的时候遇到的一道面试题，当我听到这个问题的时候我觉得挺有意思，下面我来解答一下这个问题吧。 我们都知道图片有两种传输方式base64和file对象。base64的本质是字符串，GET 请求的参数在URL中，因此直接把图的base64数据放到URL里是可以实现GET请求上传图片的。下面的代码就是将file对象转base64后上传的代码：
DOS不是那个windows的前身，而是Denial of Service，有做过系统安全方面的小伙伴可能对这个再熟悉不过了，简单点讲，DOS就是服务型响应不过来，从而拒绝了正常的服务请求。
计算机只能执行二进制文件，但是如果人工使用二进制编写代码，无疑是非常困难的，需要付出巨大的成本。 学过 C++ 或者 Java 的都知道，使用这两种预约编写的源码文件要运行，必须先进行编译，编译就是将源码转成二进制的机器码的过程。 执行编译的工具是一个特殊的软件，我们叫它为编译器（Compiler）。 编译器识别代码中的词汇、句子以及各种特定的格式，并将他们转换成计算机能够识别的二进制形式，这个过程就是编译（Compile）。
我们知道一个字节可表示的范围是 0 ～ 255（十六进制：0x00 ～ 0xFF）， 其中 ASCII 值的范围为 0 ～ 127（十六进制：0x00 ～ 0x7F）；而超过 ASCII 范围的 128～255（十六进制：0x80 ～ 0xFF）之间的值是不可见字符。
栈，英文 Last In First Out 简称 LIFO，遵从后进先出的原则，与 “队列” 相反，在栈的头部添加元素、删除元素，如果栈中没有元素就称为空栈。
后置型递增和递减操作语法不变，只不过由前面放到了后面，而且最重要的是：后置型递增和递减的操作都是在变量执行之后在操作的。如下：
陈映平 云汉金融科技前端负责人，前IMWEB团队成员，专注前端技术与架构设计 写在前面 在web服务端开发中，字符的编解码几乎每天都要打交道。编解码一旦处理不当，就会出现令人头疼的乱码问题。 不少从事node服务端开发的同学，由于对字符编码码相关知识了解不足，遇到问题时，经常会一筹莫展，花大量的时间在排查、解决问题。 文本先对字符编解码的基础知识进行简单介绍，然后举例说明如何在node中进行编解码，最后是服务端的代码案例。本文相关代码示例可在这里找到。 关于字符编解码 在网络通信的过程中，传输的都是二进制的
算法：形态学无边缘活动轮廓（MorphACWE，morphological chan vese）是指一组用于图像分割的方法（类似于活动轮廓算法）。形态学蛇算法比活动轮廓算法更快且在数值上更稳定，因为它们在二进制数组上使用形态学运算符（如膨胀/腐蚀），而活动轮廓算法是在浮点数组上求解偏微分方程。
编程：就是让计算机为解决某个需要解决的问题而使用某种程序设计语言编写的代码，并最终得到我们想要的结果。
随着编程和计算机科学越来越受欢迎，我们经常需要进行进制转换。本文将介绍一个简洁、美观、适用于移动设备的进制转换工具，并详细讨论其实现。
从前端转入 Node.js 的童鞋对这一部分内容会比较陌生，因为在前端中一些简单的字符串操作已经满足基本的业务需求，有时可能也会觉得 Buffer、Stream 这些会很神秘。回到服务端，如果你不想只做一名普通的 Node.js 开发工程师，你应该深入去学习一下 Buffer 揭开这一层神秘的面纱，同时也会让你对 Node.js 的理解提升一个水平。
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