解决ubuntu/linuxmint错误: Failed to download repository information Check your Internet connection在更新Ubuntu的过程中，最常见的错误之一，无论是通过软件更新程序还是终端，都是“下载库信息失败，请检查您的互联网连接。但是，这是一个常见的错误，适用于任何Ubuntu更新错误。你需要知道的是它到底出了什么问题

1）linux下Anaconda管理的（安装的）包的位置linux 下是 anaconda/lib/pythonx.x/site-packages2）windows下Anaconda管理的（安装的）包的位置具体路径为 盘符:\Anaconda\Lib\site-packages标色的地方为你自己下载Anaconda的位置...

getStructuringElement 原型：Mat getStructuringElement(int shape, //核的形状0：矩形1：十字交叉形2： 椭圆Size ksize,//核大小Point anchor=Point(-1,-1) //核中心位置，默认位于形状中心处);#include "core/core.hpp"#include "highgui/highgui.hpp"#

pytorch的torchvision无法保存真正的灰度图像在图像相关的深度学习模型中，有时候需要保存训练中的图像或者测试得到的图像（尤其是低级视觉任务比如去噪、超分辨率、压缩重建等），一般使用如下方式进行图像保存(torchvision.utils中的save_image()函数）：torchvision.utils.save_image(output.data,'%d.bmp'% (idx),

相机的自动对焦要求根据拍摄环境和场景的变化，通过相机内部的微型驱动马达，自动调节相机镜头和CCD之间的距离，保证像平面正好投影到CCD的成像表面。这时候物体的成像比较清洗，图像细节信息丰富。图像清晰度评价算法有很多种，在空域中，主要思路是考察图像的领域对比度，即相邻像素间的灰度特征的梯度差；在频域中，主要思路是考察图像的频率分量，对焦清洗的图像高频分量较多，对焦模糊的图像低频分量较多。这里实现3种

【代码】【笔记】Llama3中文微调，并加载微调后的模型：中文Fine Tuning数据集介绍、如何使用Ollama 和 LM studio本地加载Fine Tuning后的模型。

Link:https://huggingface.co/spaces/ggml-org/gguf-my-repo原文：

从技术上来说，单帧HDR要比多帧HDR简单不少，在早期设备处理能力不足的时候，速度快，没拖影，性能要求低的单帧HDR反而要更有优势。到了HDR＋时代，单帧HDR渐渐不敌多帧合成HDR。技术的迭代就是这么残酷。这些技术曾经短暂地在部分手机上应用过，但是很快因为效果不佳也退出了市场。数次尝试结果都很一般，硬件 HDR 的出路在何方呢？针对这一问题，主流厂商也给出了自己的答案。一、行交织 HDR多帧异曝

GitHub源码地址

时隔多年，居然又要在Linux下编译OpenCV，然而这次居然折腾了一晚上，没想到会出现那么多问题。索性写个文章记录一下，防止下一次又碰壁。我是在虚拟机上跑的ubuntu18.04。配置如下：第一步 ：下载依赖文件，这一步非常重要，如果是缺少某个依赖文件，编译过程也不会出错，但是在使用opencv函数的时候就是提示错误，只能删了重新编译，非常的坑。所以一定要先下载依赖文件。所以一定要先下载依赖文件