题目描述 你有一个长度为 nn 的数列 ，这个数列由 0,10,1 组成，进行 mm 个的操作： 1~l~r1 l r ：把数列区间 [l, r][l,r] 内的所有数取反。即 00 变成 11 ，11 变成 00 。 2~l~r2 l r ：询问数列在区间 [l, r][l,r] 内共有多少个本质不同的子序列。 输入输出格式 输入格式： 第一行包含两个整数 n, mn,m ，意义如上所述。 接下来一行包含 nn 个数，表示数列 。 接下来 mm 行，每行包含三个数，表示一个操作，操作格式如上所述。 输
人工智能神经网络（ Artificial Neural Network，又称为ANN）是一种由人工神经元组成的网络结构，神经网络结构是所有机器学习的基本结构，换句话说，无论是深度学习还是强化学习都是基于神经网络结构进行构建。关于人工神经元，请参见：人工智能机器学习底层原理剖析,人造神经元,您一定能看懂,通俗解释把AI“黑话”转化为“白话文”。
Public Function GetSAPConnection() As Object Dim strStatus As String Dim oFunction As Object Dim oConnection As Object Dim result As Boolean Set oFunction = CreateObject("SAP.LogonControl.1") Set oConnection = oFunction.NewConnection oConnection.client = "700" oConnection.language = "zh" oConnection.ApplicationServer = "172.16.0.23" oConnection.user = "WMS001" oConnection.Password = "WMS001" oConnection.SystemNumber = "03" oConnection.codepage = "8400" result = oConnection.Logon(0, True) If result <> True Then Set oFunction = Nothing Set oConnection = Nothing Set GetSAPConnection = Nothing MsgBox "连接失败！" Else ' MsgBox "连接成功！" Set GetSAPConnection = oConnection End If End Function
这里使用VideoCapture类打开输入视频文件，使用VideoWriter类创建输出视频文件（甚至可以进行格式转换）。
openCV 是使用 Mat 进行存储图片，记录各种像素信息。那么 Mat 中的像素是如何记录和获取的呢？
对于Mat类矩阵的读取与更改，我们已经在矩阵的循环赋值中见过如何用at方法对矩阵的每一位进行赋值，这只是OpenCV提供的多种读取矩阵元素方式中的一种，本小节将详细介绍如何读取Mat类矩阵中的元素，并对其数值进行修改。在学习如何读取Mat类矩阵元素之前，首先需要知道Mat类变量在计算机中是如何存储的。多通道的Mat类矩阵是一个类似于三维的数据，而计算机的存储空间是一个二维空间，因此Mat类矩阵在计算机存储时是将三维数据变成二维数据，先存储第一个元素每个通道的数据，之后再存储第二个元素每个通道的数据。每一行的元素都按照这种方式进行存储，因此如果我们找到了每个元素的起始位置，便可以找到这个元素中每个通道的数据。图2-5展示了一个三通道的矩阵的存储方式，其中连续的蓝色、绿色和红色的方块分别代表每个元素的三个通道。
Harris角点检测与Shi-Tomasi角点检测都是经典的角点特征提取算法， 但两者在API的使用上有出入（详见文中代码或GitHub项目）；
最近在使用OpenCV的一些功能和方法，所以汇总一些关于OpenCV的方法在Android端上的调用吧。
作者 | 冰不语 01 Net类的设计与神经网络初始化 闲言少叙，直接开始 既然是要用C++来实现，那么我们自然而然的想到设计一个神经网络类来表示神经网络，这里我称之为Net类。由于这个类名太过普遍，很有可能跟其他人写的程序冲突，所以我的所有程序都包含在namespace liu中，由此不难想到我姓刘。在之前的博客反向传播算法资源整理中，我列举了几个比较不错的资源。对于理论不熟悉而且学习精神的同学可以出门左转去看看这篇文章的资源。这里假设读者对于神经网络的基本理论有一定的了解。 神经网络的要素 在真
魔法串 Time Limit: 3000/1000 MS (Java/Others) Memory Limit: 65535/32768 K (Java/Others) Total Submission(s): 1607 Accepted Submission(s): 594 Problem Description 小明和他的好朋友小西在玩一个新的游戏，由小西给出一个由小写字母构成的字符串，小明给出另一个比小西更长的字符串，也由小写字母组成，如果能通过魔法 转换使小明的串和小西的变成
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__
翻译：陈之炎 校对：吴振东、林夕 本文约3600字，建议阅读10分钟本文为大家系统地介绍了OpenCV官方教程。 写在前边 让读者朋友们较为系统地了解和学习OpenCV官方教程，数据派THU翻译组联合研究部共同推出OpenCV官方教程翻译系列。由于所列章节较多，教程将被分为多篇文章持续更新发布。 原文链接：https://docs.opencv.org/4.5.2/de/d7a/tutorial_table_of_content_core.html 目标 我们可以通过多种方式从现实世界中获取数字图像，比如：
人工神经网络(ANN) 简称神经网络(NN)，最早它的产生跟并行计算有关系，主要是学习生物神经元互联触发实现学习、完成对输入数据的分类与识别。最基本的单元是神经元，有一个输入值，一个输出值，神经元本身根据激活函数来说决定输出值，最简单例子就是感知器
OpenCV中神经网络介绍与使用 一：神经网络介绍 人工神经网络(ANN) 简称神经网络(NN)，最早它的产生跟并行计算有关系，主要是学习生物神经元互联触发实现学习、完成对输入数据的分类与识别。最基本
假如有一组字符，长度未知，进行格式化对其。首先算出所有字符中最长的。然后再进行格式化输出。
碰见一种特殊情况，Android 设备没有默认集成Camera摄像头。只好选择了 usb 摄像头。
在JavaCV中，Mat 对象是一个非常重要的类，用于表示和操作图像、矩阵和多维数据。以下是关于JavaCV中的Mat对象的一些重要信息：
在使用OpenCV进行图像处理时，可能会遇到一个常见的错误消息："Layout of the output array img is incompatible with cv::Mat (step[ndims-1] !"。本文将详细解释这个错误的原因以及如何解决它。
寄语：本文将对传统图像算法的数据增广方式进行学习，以最常用的平移和旋转为例，帮助大家梳理几何变换的概念和应用，并对其在OpenCV的框架下进行了实现。
在大数据程序流行的今天，许多程序都面临着共同的难题：程序输入数据趋于无限大，抵达时间又不确定。一般的解决方法是采用回调函数（callback-function）来实现的，但这样的解决方案很容易
使用 python 实现深度学习时， python 中的 NumPy 库高效易用，令人惊艳。但因为刚入门 python ，过于精简的语法反而让我感到不适应，所以想着 C/C++ 是否也存在这样的矩阵处理库，答案是肯定的。尽管如此，还是总想着自己模仿着使用 C++ 写一个矩阵工具，所以就有了这篇文章。 ps：如果真的想要使用 C++ 进行科学计算，还是得使用正儿八经的处理库。
在 MATLAB 中，有一个非常有用的函数 reshape ，它可以将一个 m x n 矩阵重塑为另一个大小不同（r x c）的新矩阵，但保留其原始数据。
我们通过摄像头拍摄时，除非是俯视图拍摄，否则都会出现变形。离摄像头进的地方大，离摄像头远的地方小。
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。
Mask-RCNN可以看成是在Faster-RCNN的基础上多出一个分支实现的实例分割网络二值化mask层输出，而且这个分支mask分割网络是全卷积网络，结构显示如下：
但手动地做还是可以的：大多数OpenCV函数仍会手动地为输出数据开辟空间。当传递一个已经存在的 Mat 对象时，开辟好的矩阵空间会被重用。也就是说，我们每次都使用大小正好的内存来完成任务。
完整版教程下载地址：http://www.armbbs.cn/forum.php?mod=viewthread&tid=94547 第21章 DSP矩阵运算-加法，减法和逆矩阵 本期教程主
在MATLAB中可调用的C或Fortran语言程序称为MEX文件。MATLAB可以直接把MEX文件视为它的内建函数进行调用。MEX文件是动态链接的子例程，MATLAB解释器可以自动载入并执行它。MEX文件主要有以下用途： 对于大量现有的C或者Fortran程序可以无须改写成MATLAB专用的M文件格式而在MATLAB中执行。 对于那些MATLAB运算速度过慢的算法，可以用C或者Frotran语言编写以提高效率。
TNN是腾讯优图实验室开源的高性能、轻量级神经网络推理框架TNN((https://github.com/Tencent/TNN/blob/master/README_CH.md)),github上也有比较详细的例子来说明如何在端上运行图像类的模型，但demo 更多是图像类相关的示例，而且里面做了一层层的封装，很难让一个初学者直接上手一步步构建出可推理的结果， 本文主要从初学者的角度出发，按照TNN的API文档一步步构建出非图像模型的入门文档。（本文不再详述如何编译和集成TNN工程，有需要的同学可直接参考Demo文档）；
列表类占用的内存数倍于数据本身占用的内存，Python自带的列表类会储存每一个元素的数据信息，数据类型信息，数据大小信息等。这是因为Python语言是一种可以随时改变变量类型的动态类型语言，而C语言和Fortran语言是静态类型语言，静态类型语言一般会在建立变量前先定义变量，并且不可以修改变量的变量类型。总的来说，numpy模块有以下两个优点：
M斐波那契数列 Time Limit: 3000/1000 MS (Java/Others) Memory Limit: 65535/32768 K (Java/Others) Total Submission(s): 1534 Accepted Submission(s): 435 Problem Description M斐波那契数列F[n]是一种整数数列，它的定义如下： F[0] = a F[1] = b F[n] = F[n-1] * F[n-2] ( n > 1 ) 现在给
使用Python对NoiseX-92噪声数据集进行预处理使用了如下四个python库：
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，
题目：重塑矩阵 在 MATLAB 中，有一个非常有用的函数 reshape ，它可以将一个 m x n 矩阵重塑为另一个大小不同（r x c）的新矩阵，但保留其原始数据。 给你一个由二维数组 mat 表示的 m x n 矩阵，以及两个正整数 r 和 c ，分别表示想要的重构的矩阵的行数和列数。 重构后的矩阵需要将原始矩阵的所有元素以相同的 行遍历顺序 填充。 如果具有给定参数的 reshape 操作是可行且合理的，则输出新的重塑矩阵；否则，输出原始矩阵。
Hi 大家好，我是张小猪。欢迎来到『宝宝也能看懂』系列之 leetcode 周赛题解。
其中 Gener_mat 函数用于生成一个300*500的矩阵，矩阵大部分值为0，在坐标(20, 20)处有一个40*80的区域，值为1。
模板匹配是一种最原始、最基本的模式识别方法，研究某一特定对象物的图案位于图像的什么地方，进而识别对象物，这就是一个匹配问题。它是图像处理中最基本、最常用的匹配方法。模板匹配具有自身的局限性，主要表现在它只能进行平行移动，若原图像中的匹配目标发生旋转或大小变化，该算法无效。
需要为项目提供一套畸变校正的算法，由于需要大量的矩阵运算，考虑到效率和适时性，使用JNI开发，希望把有关数组短阵的处理的变换全部放入C语言中处理。
通用函数（ufunc）是一种对ndarray中的数据执行元素级运算的函数。你可以将其看作简单函数（接受一个或多个标量值，并产生一个或多个标量值）的矢量化包装器通用函数的输入是一组标量，输出也是一组标量，它们通常可以对应于基本数学运算，如加、减、乘、除等。
最近在 LeetCode 的讨论区发现好多同学在求助，因为他们遇到了一些真题，不知道如何处理。
完整版教程下载地址：http://www.armbbs.cn/forum.php?mod=viewthread&tid=94547 第22章 DSP矩阵运算-放缩，乘法和转置矩阵 本期教程
akka-stream的数据流可以由一些组件组合而成。这些组件统称数据流图Graph，它描述了数据流向和处理环节。Source,Flow,Sink是最基础的Graph。用基础Graph又可以组合
在处理深度图的时候，在用 cv::imread 读取深度图像时，本以为得到的是单通道图，但实际是三通道图。所以仔细看了一下 cv::imread 函数。
本篇内容基于java环境下，介绍OpenCV 4.6.0v 中创建 Mat 对象时传递的 CvType 参数。
全国排名：1336 / 3107，43.0%；全球排名：5345 / 12349，43.3%
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