shell脚本语法使用CRT软件登录到linux虚拟机，使用pwd命令查看当前路径为/root目录 使用vi编辑器编写第一个shell文件 hello.sh， 注意一定要以.sh结尾 编写第一个shell文件，#!/bin/bash 是必须要写的，表示要是/bin/bash这个执行脚本的命令执行接下来写的脚本, echo "hello world !!"表示想前端打印一句话 通

Ubuntu14.04虚拟机上运行opencv打开笔记本内置摄像头摄像处理程序，报错如下：VIDEOIO ERROR: V4L/V4L2: VIDIOC_S_CROP原因：val/v4l2等必要的依赖库安装在opencv之后，opencv库编译时没有编译进去解决方法：opencv卸掉重装具体步骤...

转载地址：http://blog.51cto.com/wuweizhu/2096062作为一款服务器级别的操作系统，linux充分考虑了远程登录的问题，无论是从linux、windows还是其他一些操作系统登录到linux都是非常方便的，本文介绍使用linux和windows登录到远程linux服务器的方式。1、linux系统登录到远程linux服务器：有多种不同的协议可供选择，也许SSH...

UNIX来源        Bell实验室的Ken Thompson开始利用一台闲置的 PDP-7计算机开发了一种多用户，多任务操作系统。很快，Dennis Richie加入了这个项目，在他们共同努力下诞生了最早的UNIX。Richie受一个更早的项目——MULTICS的启发，将此操作系统命名为 Unix。早期UNIX是用汇编语言编写的，但其第三个版本用一种崭新的编程语言C重新设计了。C是Ri..

第一步，局部平均自适应阈值化方法对亮度不均匀情况适应性强，因此用该方法对图像二值化，均衡化后得到了理想的门限，效果如图2所示。第二步，图像膨胀分离各个黑块四边形的衔接，由于膨胀的是白色像素点，因此能够缩小黑块四边形，断掉衔接，效果如图3所示。第三步，检测四边形，计算每个轮廓的凸包，多边形检测，以及判断是否只有四个顶点，若是则为四边形，再用长宽比、周长和面积等约束去除一些干扰...

https://www.bookstack.cn/read/PaddleOCR/FAQ.md#4rqxz2【精选】OCR精选10个问题Q1.1.1：基于深度学习的文字检测方法有哪几种？各有什么优缺点？A：常用的基于深度学习的文字检测方法一般可以分为基于回归的、基于分割的两大类，当然还有一些将两者进行结合的方法。（1）基于回归的方法分为box回归和像素值回归。a. 采用box回归的方法主要有CTPN

c++编译过程简介了解编译过程的益处c++工程相关的问题什么是库？静态库和动态库又有什么区别？头文件起什么作用？编译过程简介名词：编译：把源文件中的源代码翻译成机器语言，保存到目标文件中。如果编译通过，就会把CPP转换成OBJ文件。编译单元：每个cpp就是一个编译单元，每个编译单元相互之间是独立且相互不知的。一个编译单元（Transla...

Github项目地址不回复有关“如何配置”的任何问题2017-01-13 :现在已经更新到OpenCV3.2如果懒得自己配，可以直接下载，包括使用Cmake作为工具的 OpenCV 3.x for Android（支持Java 和 NDK C++,不需要额外配置，不需要OpenCV Manager），提供一个简单的相机Preview demo （注意，只包含armeabi-v7a

获取源代码Shell$ git clone https://github.com/opencv/opencv.git1$git clonehttps://github.com/opencv/opencv.git安装依赖库Shell#借助系统自带的ope

一说起“深度学习”，自然就联想到它非常显著的特点“深、深、深”（重要的事说三遍），通过很深层次的网络实现准确率非常高的图像识别、语音识别等能力。因此，我们自然很容易就想到：深的网络一般会比浅的网络效果好，如果要进一步地提升模型的准确率，最直接的方法就是把网络设计得越深越好，这样模型的准确率也就会越来越准确。那现实是这样吗？先看几个经典的图像识别深度学习模型： 这几个模型都是在世界