文件去重软件CzkawkaCzkawka（tch•kav•ka（国际音标：[ʈ͡ʂkafka]），波兰语中的“打嗝”）是一个简单、快速且免费的应用程序，可以从您的计算机中删除不必要的文件。特点：用内存安全的 Rust 编写惊人的快——由于使用了或多或少的高级算法和多线程免费，开源，无广告多平台 - 适用于 Linux、Windows、macOS、FreeBSD 等缓存支持...

Microsoft Designer :https://designer.microsoft.com/design注：文末附 AI对人生寄语的解析通过对opencv的学习，机器视觉水平也从入门（十分之）二级提升到了入门（十分之）五级。主页菜单已更新，欢迎订阅！机器视觉订阅链接【opencv】示例-watershed.cpp 通过用户的鼠标输入分水岭算法可以使得图像的不同部分分割开来【openc..

亮度、对比度和gamma校正在图像处理中是非常重要的基础操作，它们用来改善图像的视觉效果，让图像的细节更加清晰，或者适应不同的显示设备和输出媒介。下面分别对这三种操作做个简要解释：亮度调整（Brightness Adjustment）:亮度是指图像的整体光度或明亮程度。调整图像的亮度可以提高或降低图像的整体亮度水平。在某些场合，比如照片太暗或太亮时，适当调整亮度可以使图像细节更加容易被观察到。对比

该代码主要实现的功能是视频中光流的计算与可视化。首先使用OpenCV的VideoCapture对象打开视频文件，并每帧提取视频帧。接着，对连续两帧图像使用Dense Optical Flow，这里使用了DIS (Dense Inverse Search)算法来计算它们之间的光流向量。计算得到的光流向量分解为x和y分量，并转换为极坐标表示的大小和角度。这些信息通过归一化并映射到HSV色彩空间来对光流

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项目 “WinForm_Ollama_Copilot” 是一个使用Windows Forms作为前端的Ollama AI Copilot应用程序。这个项目的目的是提供一个用户界面(UI)，通过它，用户可以与Ollama AI进行交互。以下是该项目的一些关键特点和功能：Ollama Copilot: 这是一个为Windows操作系统设计的Ollama AI的用户界面。它允许Copilot响应自动转发

前言在工业领域，本地开源大模型的潜在应用场景非常多样，一些不那么显而易见的可能包括：智能柔性装配：大模型可以应用于生产线的智能化改造，通过理解和生成工业执行指令，实现柔性化的装配和生产。工业企业智能中台：大模型可以作为企业智能中台的核心，整合分散的数据，提供辅助决策和运筹规划，从而提高整体运营效率。质量检测与安全监测：结合视觉传感技术，大模型可以对指定区域或人员进行实时监测，快速发现异常信息，降低

这段代码展示了一个使用YOLOv9进行对象检测的简单测试框架。代码主体以及其功能分为以下几个关键部分：创建测试图片数组_testImages，它包含了图片文件名和对应的标签。使用buildTests方法来从给定的文件名中加载图片并调整尺寸，准备测试数据集。实现了DisplayImageWithPredictions方法，该方法接收一个System.Drawing.Image对象和一组...

一、原理梯度提升算法是一种集成学习方法，它可以将多个弱分类器或回归器组合成一个强分类器或回归器，提高预测性能。梯度提升算法的核心思想是利用损失函数的负梯度作为残差的近似值，然后用一个基学习器拟合这个残差，再将其加到之前的模型上，从而不断地减小损失函数的值。梯度提升算法有以下几个特点：梯度提升算法可以用任何可微分的损失函数，如平方误差、绝对误差、交叉熵等，这使得它比其他基于指数损失函数的算法更加灵活

1. 下载LM Studiohttps://lmstudio.ai/2. 安装后打开主界面3. 下载自己感兴趣的大模型由于网络原因，通过IDM手动下载后拷贝到相应文件夹下点击下载后，左下角点击“ 1 downloading”可以查看详情从详情中提取出模型下载地址然后手动下载，比如“https://huggingface.co/TheBloke/phi-2-GGUF/resolve/main/phi