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1、登录海康官网，网址：https://www.hikvision.com/2、进入工具软件下载页。服务支持->下载->工具软件，如图所示。3、在“工具软件”栏，选择Hikvision Tools（含SADP、录像容量计算等工具）4、点击下载5、安装设备网络搜索软件S
基础篇【开发者portal在线开发插件系列一】profile和基本上下行消息 【开发者portal在线开发插件系列二】多条上下行消息（messageId的使用）基础场景见上面两个帖子，这里单独说明数组和可变长度数组的用法。话不多说，开始今天的演（表）示（演）===========
其实这个方法论一共就三步吧；总参考：https://bbs.huaweicloud.com/forum/thread-15956-1-1.html1-先按照第五期第一个教学视频，设置好自己的产品BearPi先，然后第一个视频没有什么问题的，细心弄好就好了；2-核心点在第二，要弄第
基于Swagger2构建Restfu API在线文档并进行接口的测试 1.引入Swagger2的依赖 <!-- 用于在线生成Restful API的文档以及测试服务 由于guava的用
明确评价标准 • 混沌演练的全流程都能产生价值，要明确混沌工程各环节的输出件和评价标准，并承载到在线演练平台中。 • 混沌演练是主动暴露风险的技术，通过及时激励来鼓励研发和运维人员主动暴露风险，并对风险制定好应急预案。
递归神经网络。2 动作定义对于某些“动作”其实可以理解为单帧图片识别。例如，抽烟这个动作。我们对抽烟的严谨定义就是，一个张图片里只要嘴巴位置叼着烟就是吸烟。宽松定义就是，图片中的嘴巴位置出现烟，或者手上出现烟就认为这个特征是吸烟。再宽松一点，图片中的嘴巴位置或者手上的位置出现类似烟的东西（例如白纸），就认为是抽烟。3
RCS支持点对点消息，支持群发、群聊，支持语音、图片、视频多媒体消息，还支持发送位置、名片等，甚至还支持消息云备份和阅后即焚。场景2：消息即平台，也是最被看重的场景，RCS商业富媒体消息，为企业和个人用户之间提供消息交互接口，在图片和视频等基础上增加了交互能力，方便企业向用户输出
作业功能上传使用Resnet50进行毒蘑菇检测的训练检测代码。我使用的测试图片为如下两张图片：在最初的预测代码运行后会出现一个BUG，那就是不管图片是什么，他的预测结果永远是一个标签。当初以为是我提交的图片有问题，后来我使用训练集进行训练也是如此。如下图所示：后来在学习总结帖中写
针对真实大规模天线阵列通信信道，采集到的数据是32万个信道数据样本，每个样本是一个矩阵（可以把单个样本视为一张图片）。在此给定数据的条件下，选手需要设计合理的神经网络结构来进行信道数据（等同于图片）的压缩和恢复。 本赛题规定压缩后的单个样本大小为128比特，即压缩后传输的管道容量为128比特。
!! 解决报错问题,继续体验生成图片 from pyecharts.charts import Bar from pyecharts.render import make_snapshot # 使用 snapshot-selenium 渲染图片 from snapshot_selenium
大家好，我是雄雄，欢迎关注微信公众号：雄雄的小课堂。 前言 前面写了一篇文章，jeecg-boot中上传图片到华为云obs云存储中 主要介绍了下，如何使用jeect-boot微服务将文件上传至obs中。 但是上传是没有问题，现在又遇到了个问题就是，obs得下行费用，也就是
赛题任务赛题是基于显微镜成像的金相图片评估定级，要求对于金相图片给出离散的评级以及置信度，因此我们将此评级任务视为图像分类任务来完成。数据处理在训练和推理过程中，我们将图像统一缩放到800×640。在训练时随机从图像中裁剪出384×384的区域作为网络输入。而在测试时从图像的中心
中显示（图片会完整显示） fitEnd 把图片按比例扩大/缩小到View的宽度，显示在View的下部分位置（图片会完整显示） center 按图片的原来size居中显示，当图片宽超过View的宽度，则截取图片的居中部分显示，当图片宽小于View的宽，则图片居中显示
【功能模块】转换成om模型后，模型的输入问题在已有视频样例中 模型输入都是单帧图片一个Mat(w,h,c),对视频的处理也是截取视频的单帧进行处理现在模型的输入是多帧图片作为输入 batch_size * num_images * (w,h,c) 五个维度的Mat想问一下多维
path：填写将图片存储到的文件夹名称，可自定义填写 customPath：可以选择默认/年月，此处影响的是图片的链接名称，选择年月则名称将带年月（如：…/20210822xxx.png) customUrl：自定义域名，PicGo会按照 自定义域名/存储路径/图片名 的方式生成访问链接
环输出每一张被解析到的数据内容，返回的i和d参数，i是指第N张图片，d是这张图片的数据内容，i从0开始计数。上面打印出来了这张图片的位置信息：左上角坐标（443，119），右下角坐标（613，289）,这个是一个图片绝对坐标值的位置。  
O(n)，其中 n 是数组 nums 的长度。 
