D415是深度图像的摄像机我们使用python进行驱动1.环境安装python版本3.7，下面这些包使用pip都可以安装上，我是使用conda创建的环境，可能有的与使用别的环境不太一样2.获取双目图像我们使用普通彩色图像与红外线图像import pyrealsense2 as rsimport numpy as npimport cv2pipeline = rs.pipeline()config

先创建一个Pte设置行数与pte的距离由于我们要让超出部分在窗口上消失，所有我们需要一个固定位置，固定尺寸的父控件来限制label把label放父控件里设置label的内容现在我们把内容放到label中效果是这样的这个我也不知道是为什么，但是有解决方式给label移动一下就可以移动的y是1.5倍行数，这个是测试出来的现在就是这样的了我们再移动一下QWidget()然后取消掉我们的背景颜色感觉差不多

1百度爬虫爬取图像这个的项目路径在这里BaiduSpider: BaiduSpider，一个爬取百度搜索结果的爬虫，目前支持百度网页搜索，百度图片搜索，百度知道搜索，百度视频搜索，百度资讯搜索，百度文库搜索，百度经验搜索和百度百科搜索。我给它搞成一个demo，这样我们用图像的时候可以搞一个关键字直接使用了from baiduspider import BaiduSpiderimport reque

目录1常用的1.1创建一个集合 set()1.2取交集 __and__()1.3集合中是否包含指定元素 __contains__()1.4取交集之后赋值给自身 __iand__()1.5取并集之后赋值自身 __ior__()1.6集合做差之后赋值给自身 __isub__()¶1.7去除两个集合中相同的元素，然后将不相同的元素生成一个集合，之后赋值给自身 __ixor__()1.8取并集 __or_

进入 Linux_for_Tegra/tools/kernel_flash/images/external ，将其中的 system.img 重命名为 system.img.bak。之后进入 Linux_for_Tegra，将 Linux_for_Tegra/bootloader 中的 system.img 重命名为 system.img.bak。该方法需要极大的空间来存储img文件与raw文件，

有时需要出一些示意图，像是电脑桌子或者大屏幕这种东西，我们可以不自己画，用别人的图就行了，可以在网上买一些图库，或者在网站上找一些别人画好的图，比如。我们现在有这样一个需求，我需要将装配图A插入到装配图B中，但是装配图A的比例与装配图B的其他零件大小比例不一致。这里是没有solidworks能打开的格式的，这个时候就需要转换格式了，你可以通过能打开max文件的软件进行转换，你也可以在线转换，比如。

docker的镜像体积比较小，我们以mysql为例，在docker中mysql仅有516M。你正常安装一个mysql是要大于516M的docker镜像可以分为4类可以使用第三方的镜像中心，我们在公司自己开发镜像的时候不会把资源发到官方的镜像中心中，而是会自己整一个。在第三方的镜像中心中镜像的命名一般为 域名（或IP）/上传镜像人的名字/软件的名称docker镜像有一些松耦合（相互的关联性不强）的只

图像语义分割是计算机读懂图像的基础，所以叫图像语义分割，左侧是图像语义分割，右侧是实例分割，语义分割关注种类，实例分割关注个体，像我们左侧的语义分割，分割后机器就能大致了解，图里有5只羊，1个人，1条狗，这样我们再结合其他的操作，就可以让机器对这个图片进行描述给不同类的物体赋给不同的数值语义分割我们有两个网络可以使用，一个是FCN(fully convolutional network,全卷积网络

kaggle是一个可以下载数据集的网站，除了可以下载数据集以外，我们还可以使用kaggle的免费GPU资源，我们可以在kaggle上训练模型这个是kaggle的网址Kaggle: Your Machine Learning and Data Science Community如果没注册的朋友可以注册一个账号，在注册账号中验证码环节会出现过不了墙无法看到验证码的问题，我们在谷歌浏览器中安装一个插件可

labelimg是专注于标注矩形框的工具。