特征提取是计算机视觉和图像处理中的一个概念。它指的是使用计算机提取图像信息，决定每个图像的点是否属于一个图像特征。特征提取的结果是把图像上的点分为不同的子集，这些子集往往属于孤立的点、连续的曲线或者连续的区域。 特征的定义         至今为止特征没有万能和精确的定义。特征的精确定义往往由问题或者应用类型决定。特征是一个数字图像中“有趣”的部分，它是许多计算机图像分析算法的起点。因

1、BSD TCP/IP协议栈    BSD栈历史上是商业栈的起点，大多数专业TCP/IP栈（VxWorks内嵌的TCP/IP栈）是BSD栈派生的。这是因为BSD栈在BSD许可协议下提供了这些专业栈的雏形，BSD许用证允许BSD栈以修改或未修改的形式结合这些专业栈的代码而无须向创建者付版税。同时，BSD也是许多TCP/IP协议中的创新（如广域网中饿拥塞控制和避免）的点。 2

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机器学习(Machine Learning)机器学习是人工智能（Artificial Intelligence）的核心。它和统计学有着密不可分的关系。作为对比，让我们先来看一看这两个领域的区别。传统的统计学的特点： 低维数据；数据中有大量噪点（Noise）；数据中没有复杂的结构，且所有结构均可以被简化为一个相对简单的模型；面临的主要问题是如何从数据中分辨出正确的结构

现在常用的电平标准有TTL、CMOS、LVTTL、LVCMOS、ECL、PECL、LVPECL、RS232、RS485等，还有一些速度比较高的LVDS、GTL、PGTL、CML、HSTL、SSTL等。下面简单介绍一下各自的供电电源、电平标准以及使用注意事项。 TTL：Transistor-Transistor Logic 三极管结构。 Vcc：5V；VOH>=2.4V；VOL=2V

简介：革命就是人们的思考和行为方式在性质和广度两方面发生的重大变化。按照这个定义，云计算的确算得上是革命了。云计算在计算机架构、软件和工具开发方面带来了根本性变化，当然也改变了我们存储、发布和使用信息的方式。本文的目的是帮助您了解这次革命的性质，让您能够适应和受益于云计算。近几年，信息技术 (IT) 领域出现了一种新模型 — 云计算。尽管云计算只是一种交付计算资源的新方式，

下面是前端时间搜集整理的一些和计算机视觉、模式识别的资源，拿出来与大家分享下。以后，我将把图像处理真正的作为我的兴趣来玩玩了，也许不把研究作为谋生的手段，会更好些。标题作者主题关键字类别来源备注nipsfast.pptNando de Fr

声明：本文为笔者原创，转载请注明出处：blog.csdn.net/carson2005        基于内容的图片检索（Content Based Image Retrieval, CBIR），也有人称之为以图搜图，是一个很老的研究领域，它是利用机器学习、模式识别、计算机视觉等相关技术对图片的内容进行分析、检测、检索的一种应用。随着近年来模式识别与机器学习的快速发展，该领域又逐渐火热起来

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一、一个BUG引发的问题    如果研发过程中有一个BUG：“不断的切换手机语言出现花屏现象”。这个问题我们如何验证呢？我想，最好的方式应该是自动化测试。    那么，自动化测试可以完成哪些任务呢？    简单的说，那些重复性的测试工作，都可以交给自动化完成：        1、设置手机的语言        2、添加、删除、收藏联系人        3、拨号、挂