本文编辑 : 严小样儿 编程工具 : Oracle、Linux、Xstart、CRT或Xshell 阅读时长 : 15分钟
/usr/X11R6/bin/xauth: timeout in locking authority file /home/oracle/.Xauthority查看/home/ubuntu权限
Xmanager是一款小巧、便捷的浏览远端X窗口系统的工具。在工作中经常使用Xmanager来登录远端的Linux系统，在X窗口系统上作图形化的操作。Xmanager可以将PC变成X Windows工作站（非开源）。它是Windows 95/98/ME和Windows NT/2000/XP /2003平台下一个性能优秀的X11R6 PC X服务器。就像运行在PC上的任何Windows应用程序一样，它可以无缝拼接到Linux应用程序中。在Linux/UNIX和Windows网络环境中，Xmanager 是最好的连通解决方案。
XManager是什么软件？XManager是一款高性能的X11R7 PC X服务器，可以应用到Windows应用程序中。在UNIX/Linux和Windows网络环境中，XManager是更好的连通解决方案。下面一起来看下XManager主要功能和优势介绍。
要说ggplot2中那些使用不多但是却功能强大的图层函数，我首先想到的就是geom_rect、geom_linerange、geom_segment、geom_ploygon。
图像边缘检测是图像处理与计算机视觉领域最基础也是最重要的任务之一，早期的Canny边缘检测到现在还在使用，但是Canny边缘检测过于依赖人工阈值的设定，无法在通用场景下工作，如何找到一个在自然场景下可以正确工作的边缘检测器，答案是使用CNN。2015年的时候有人提出了基于卷积神经网络的边缘检测算法HED全称为《Holistically-Nested Edge Detection》， 先看一下HED与Canny的效果对比：
K-means聚类算法思路非常易懂 算法描述： 1、假定我们要对N个样本观测做聚类，要求聚为K类，首先选择K个点作为初始中心点； 2、接下来，按照距离初始中心点最小的原则，把所有观测分到各中心点所在的类中； 3、每类中有若干个观测，计算K个类中所有样本点的均值，作为第二次迭代的K个中心点； 4、然后根据这个中心重复第2、3步，直到收敛（中心点不再改变或达到指定的迭代次数），聚类过程结束。
写这篇文章已经拖了很久了，因为一直在准备后续的 Myers‘Diff之线性空间细化 。最初不知道是什么时候发现 DiffUtil 对比列表 item 数据进行局部刷新，git 文件对比都用到了这个算法。上个月刚好再一次看到了就想深入了解一下。但发现发现国内的博客和帖子，对这个算法的讲述内容比较少，每篇文章都讲述了作者自己认为重要的内容，所以有一个点搞不懂的话没法整体性的进行理解。刚开始我自己就有一个点没想清楚想了好几天，我觉得程序员不能怕算法，书读百遍其义自现，阅读算法代码也是如此，平时多思考偶尔的一点灵光出现会减少你死磕算法浪费的时间。
Putty是一个免费的、Windows 32平台下的telnet、rlogin和ssh客户端，但是功能丝毫不逊色于商业的telnet类工具。用它来远程管理Linux十分好用，其主要优点如下：
首先选择图片的一块区域，然后将这块区域放大，然后再绘制到原先的图片上，保证两块区域的中心点一致
算法的重要性，我就不多说了吧，想去大厂，就必须要经过基础知识和业务逻辑面试+算法面试。所以，为了提高大家的算法能力，后续每天带大家做一道算法题，题目就从LeetCode上面选 ！
点击上方蓝字关注我们 微信公众号：OpenCV学堂 关注获取更多计算机视觉与深度学习知识 HED算法介绍 图像边缘检测是图像处理与计算机视觉领域最基础也是最重要的任务之一，早期的Canny边缘检测到现在还在使用，但是Canny边缘检测过于依赖人工阈值的设定，无法在通用场景下工作，如何找到一个在自然场景下可以正确工作的边缘检测器，答案是使用CNN。2015年的时候有人提出了基于卷积神经网络的边缘检测算法HED全称为《Holistically-Nested Edge Detection》， 先看一下HED与Ca
一年一度的暑假如期而至，每年必不可少的，便是《西游记》这部经典电视连续剧的播出，作为一名90后，对于这部经典剧的情谊，就是观看已成为一种习惯。依然深刻的记得，小时候妈妈为了催促我睡觉，而关掉我的《西游记》，那种哀求不成继而绝望的感觉，至今记忆犹新。长大后只要得空在家，哪怕手里做着其他的事情，也要把电视开着，听一听《西游记》。“你挑着担，我牵着马，迎来日出，送走晚霞——”这首基本人人能唱几句的歌曲，陪着我们一代又一代人，走过童年，青年和少年，甚至中年，或许还有将来的老年。坐在沙发上，当熟悉的音乐响起，心中突然冒出一股莫名的激动，电视里活泼生动的师徒几人，即便都能背出的故事情节，依旧能让我露出微笑。
/*****************获取叉乘*******************/ defun(GetCross (p1 p2 p) p1x=car(p1) p1y=nth(1 p1) p2x=car(p2) p2y=nth(1 p2) px=car(p) py=nth(1 p) let((res) res=(p2x-p1x)*(py-p1y)-(px-p1x)*(p2y-p1y) ) ) /*****************判断1个坐标在bbox上*****************
有一些球形气球贴在一堵用 XY 平面表示的墙面上。墙面上的气球记录在整数数组 points ，其中points[i] = [xstart, xend] 表示水平直径在 xstart 和 xend之间的气球。你不知道气球的确切 y 坐标。
给定一个M×N的迷宫图,求一条从指定入口到出口的最短路径.假设迷宫图如图所示(M=8, N=8) 对于图中的每个方块,空白表示通道,阴影表示墙。所求路径必须是简单路径，即在求得路径上不能重复出现同
LSTM擅长时序数据的处理，但是如果时序数据是图像等三维图形来讲，因为有着丰富的空间信息并且每一个点和周围是有很强的相关性的，普通的LSTM很难刻画这种空间特征,于是在LSTM的基础上加上卷积操作捕捉空间特征，对于图像的特征提取会更加有效。
在二维空间中有许多球形的气球。对于每个气球，提供的输入是水平方向上，气球直径的开始和结束坐标。由于它是水平的，所以纵坐标并不重要，因此只要知道开始和结束的横坐标就足够了。开始坐标总是小于结束坐标。
(4) 编写显示数字时钟函数。注意要自己用矩形填充(FillRect)擦除背景。
题目：https://leetcode-cn.com/problems/minimum-number-of-arrows-to-burst-balloons/
通过canvas可以协助我们做很多颜色计算的辅助，比如颜色转换，渐变颜色计算。本文着重讲解渐变计算颜色的插值计算。
力扣题目链接：https://leetcode-cn.com/problems/minimum-number-of-arrows-to-burst-balloons
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很久没有作图了，主要是一时找不到应该练手的案例。 然后昨天逛网易数独栏目的数据新闻，看到一幅还不错的案例，对于我来说值得一试，然后就手痒给照葫芦画瓢弄出来了。（主要是其中涉及到的细节处理很麻烦） 当然过程是花了些时间的，主要是需要慢慢打磨其中的细节，需要利用很多技术来处理图形版面的交接位置。 令我感触最深的是，想要用ggplot2随心所欲的画图，ggplot2掌握的再熟练，也只是勉强过的了技术关，而图表背后的思维和结构更考验人，更具有挑战性。 好在我学习R语言之前，就已经利用Excel临摹了大量的高难度信息
这个是公众号读者留言问到的问题，今天的推文介绍一下我想到的实现办法 首先是准备示例数据 处理前的示例数据如下总共四列 x,y是散点的位置坐标 node是给散点起得名字 group表示分组 处理后的示例数据也是一样的 还有一个配对分组文件 接下来先做散点图 library(ggplot2) library(readxl) library(dplyr) library(ggstar) df1<-read_excel("practice/example.xlsx",sheet = "Sheet1") d
https://www.oracle.com/technetwork/database/enterprise-edition/downloads/112010-linx8664soft-100572.html
本科毕设论文写作过程中，老师指出我用matlab画的图太丑，需要好好改改。于是我这几天参考网上资料，对画图的一些细节进行了设置，得到的图确实比以前好了些。而且我matlab用的不多，很多东西这次用过，下次碰可能要过很长时间，许多之前记得的东西都忘了，所以写下来是很有必要的。另外我现在画的图也只是比之前稍微好点，所以就起了这样一个题目。
分析了Canny的优劣，并给出了OpenCV使用深度学习做边缘检测的流程，文末有代码链接。
在二维空间中有许多球形的气球。对于每个气球，提供的输入是水平方向上，气球直径的开始和结束坐标。 由于它是水平的，所以y坐标并不重要，因此只要知道开始和结束的x坐标就足够了。 开始坐标总是小于结束坐标。平面内最多存在104个气球。
高斯模糊（英语：Gaussian Blur），也叫高斯平滑，是在Adobe Photoshop、GIMP以及Paint.NET等图像处理软件中广泛使用的处理效果，通常用它来减少图像噪声以及降低细节层次。这种模糊技术生成的图像，其视觉效果就像是经过一个半透明屏幕在观察图像，这与镜头焦外成像效果散景以及普通照明阴影中的效果都明显不同。高斯平滑也用于计算机视觉算法中的预先处理阶段，以增强图像在不同比例大小下的图像效果（参见尺度空间表示以及尺度空间实现）。 从数学的角度来看，图像的高斯模糊过程就是图像与正态分布做卷
转载自丨3d tof 原文地址：在OpenCV中基于深度学习的边缘检测 推荐阅读：普通段位玩家的CV算法岗上岸之路（2023届秋招）
为帮助大家能在6月18日的比赛中有一个更好的成绩，我会将蓝桥杯官网上的历届决赛题目的四类语言题解都发出来。希望能对大家的成绩有所帮助。
Intersection Time Limit: 1000MS Memory Limit: 10000K Total Submissions: 16322 Accepted: 4213 Description
FreeRtos 提供的几种 heap 管理在源码目录 Source/Portable/MemMang 下，选择哪种类型管理直接在编译时把原文件加入（比如在 makefile SRC中加入）即可， 堆大小是 FreeRTOSConfig.h 中的常量 configTOTAL_HEAP_SIZE，默认是17*1024，即17KB。
问题如下： cat -n file1file2 命令的意思是？ A 只会把文件file1的内容输出到屏幕上。 B 把文件file1和file2连在一起，然后输出到屏幕上。 C 创建文件file1和fi
There are a number of spherical balloons spread in two-dimensional space. For each balloon, provided input is the start and end coordinates of the horizontal diameter. Since it's horizontal, y-coordinates don't matter and hence the x-coordinates of start and end of the diameter suffice. Start is always smaller than end. There will be at most 104balloons.
LeetCode 452. Minimum Number of Arrows to Burst Balloons 已知在一个平面上有一定数量的气球，平面可以看作一个坐标系，在平面的x轴的不同位 置安
一，搭建无人值守服务器安装软件（PXE + DHCP+TFTP+ Kickstart+ FTP）IP:192.168.2.10
OSD，on-screen display的简称，即屏幕菜单式调节方式。一般我们按一下Menu键后屏幕弹出的显示器各项调节项目信息的矩形菜单，比如调亮度，色调，饱和度等信息，这个显示这个菜单的功能就是视频行业的OSD。
常规Monkey测试执行的是随机的事件流，但如果只是想让Monkey测试某个特定场景这时候就需要用到自定义脚本了，Monkey支持执行用户自定义脚本的测试，用户只需要按照Monkey脚本的规范编写好脚本，存放到手机上，启动Monkey通过-f 参数调用脚本即可。
为方便描述，用数组points记录每个气球的两端点位置，points [i] = [xstart,xend]。
在二维空间中有许多球形的气球。对于每个气球，提供的输入是水平方向上，气球直径的开始和结束坐标。由于它是水平的，所以y坐标并不重要，因此只要知道开始和结束的x坐标就足够了。开始坐标总是小于结束坐标。平面内最多存在104个气球。
贪心法，又称贪心算法，贪婪算法，在对问题求解时，总是做出在当前看来最好的选择，期望通过每个阶段的局部最优选择达到全局最优，但结果不一定最优
项目有个web页面卡片类型UI，卡片有不同宽高大小。现在想在卡片上增加一个封面边框，设计给出的切图
一年多以前我脑子一热，想做一款移动应用：一款给学生朋友用的“错题集”应用，可以将错题拍照，记录图像的同时，还能自动分类。比如拍个题目，应用会把它自动分类为"物理/力学/曲线运动"。当然，这个项目其实不靠谱，市场上已经有太多“搜题”类应用了。但过程很有趣，导致我过了一年多，清理磁盘垃圾时，还舍不得删掉这个项目的“成果”。 这个项目，核心要解决的问题就是文本分类。所以最初想到的方案是先 OCR 图片转文本，然后分词，再计算 tf-idf，最后用 SVM 分类。但这个方案的问题是：开源 OCR 普遍需要自己训练
BIOS.h是C语言里的一些头文件，包含了很多通用的函数和端口的定义，是为了让你在编写程序的时候方便调用的，在编译的时候会参与编译。
Cobbler 可以用来快速建立 Linux 网络安装环境，它已将 Linux 网络安装的技术门槛，从大专以上文化水平，成功降低到初中以下，连补鞋匠都能学会。网络安装服务器套件 Cobbler(补鞋匠)从前，我们一直在做装机民工这份很有前途的职业。自打若干年前 Red Hat 推出了 Kickstart，此后我们顿觉身价倍增。不再需要刻了光盘一台一台地安装 Linux，只要搞定 PXE、DHCP、TFTP，还有那满屏眼花缭乱不知所云的 Kickstart 脚本，我们就可以像哈里波特一样，轻点魔棒，瞬间安装上百台服务器。这一堆花里胡哨的东西可不是一般人都能整明白的，没有大专以上学历，通不过英语四级，根本别想玩转。总而言之，这是一份多么有前途，多么有技术含量的工作啊。很不幸，Red Hat 最新(Cobbler项目最初在2008年左右发布)发布了网络安装服务器套件 Cobbler(补鞋匠)，它已将 Linux 网络安装的技术门槛，从大专以上文化水平，成功降低到初中以下，连补鞋匠都能学会。对于我们这些在装机领域浸淫多年，经验丰富，老骥伏枥，志在千里的民工兄弟们来说，不啻为一个晴天霹雳。
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