在box逆时针旋转过程，与x正轴相交的第一条边就是w，另外是h，w和h的大小没有必然联系。以下opencv的版本为4.0.6，尤其以前的老版本有很大差异。3、按照最小角度旋转，下面是伪代码，注意就是angle的问题。1、cv::RotatedRect返回的w，h，angle。angle返回值是[0,90]，为图示所讲的角度。// angle>0时，绕逆时针旋转。

明明已经正常安装nvidia驱动，但是关闭屏幕后（例如挂起，或者重新启动后），出现nvidia lost。nvidia无法启动X的问题。1、使用dmesg可以查看到，使用nvidia-bug-report.sh进行得到日志2、在当前文件夹下获取日志，nvidia-bug-report.log[5.283] (II) LoadModule: "glxserver_nvidia"[5.283] (WW

MNN/build/libMNN.so,MNN/build/express/libMNN_Express.so,MNN/build/tools/cv/libMNNOpenCV.so ,MNN-3.3.0/build/source/backend/opencl/libMNN_CL.so添加到libs，在CPU中耗时是1600ms，在opencl耗时是5ms，就是加载模型创建session稍微慢点，反

注意VENV_DIR这行代码，不会创建新的虚拟环境，使用anconda的虚拟环境。5、修改启动脚本，将webui-user.bat文件进行修改。1、利用anconda安装pytorch gpu的环境。3、安装stable-diffusion-webui。2、win下安装git。

KNN、Kmeans是常用机器学习算法，但也经常弄混。本文将详细介绍这两种算法含义、实现过程、用途、区别等方面进行详细讲解。1、KNN属于监督学习，属于分类学习（需要进行训练）。最简单粗暴就是将预测点与所有点距离计算，然后保存并排序，选出前面K个值看看哪些类别比较多，则预测的点属于哪类。(1) 流程对未知类别属性的数据集中的每个点依次执行以下操作：a、计算已知类别数据集中的点与当前点之间距离（曼哈

感光器件是工业相机用来感光成像的部件。1英寸CCD尺寸=长12.8mm*宽9.6mm，对角线为16mm之对应面积，三边比例为4:3:5. CCD尺寸比例定义，例如：1）1/2" CCD的对角线就是 1"的一半为8mm，面积约为 1/42）1/4" CCD的对角线就是 1"的1/4，即为 4mm，面积约为1/16。1/2.5inchCCD感光面积<1/1.8inch...

(1) 假设一个图像的灰度，这个图像的灰度是3阶，灰度共生矩阵是3阶方阵（灰度共生矩阵的阶数等于灰度的等级数）(2) 表示像素对的位置关系（两个像素相对位置关系）注意这里的x+a,y+b的写法水平:a=1,b=0垂直:a=0,b=1正45:a=-1,b=1负45:a=1,b=1(3)n(i,j),i和j都是灰度等级，n表示灰度等级i和j的像素对，在δ定义的位置关系下，出现的次数比如n(0,0),δ

损失函数可以分为三类：回归损失函数、分类损失函数和排序损失函数1、L1 loss计算实际值和预测值之间的绝对值之和的平均值。y表示标签，pred表示预测值。（回归问题），当目标变量的分布具有异常值时，即与平均值相差很大的值，它被认为对异常值具有很好的鲁棒性。import torchdef lossTest():input=torch.randn(3,5,requires_grad=True)tar

1、开山之作:LeNet对经典LeNet-5做深入分析:1)输入图像是单通道的28*28大小的图像，矩阵表示[28,28,1]2)conv1所用卷积核尺寸5*5,滑动步长1,卷积核数目20,该层后图像尺寸变为28-5+1=24,输出矩阵[24,24,20]3)pool1核尺寸为2*2,步长2,输出矩阵[12,12,20]4)conv2所用卷积核尺寸5*5,滑动步长1,卷积核数目50,该层后图像尺寸

1、定义二叉树是n（n>=0）个结点的有限集合，该集合或者为空集（空二叉树），或者由一个根结点和两棵互不相交的、分别称为跟结点的左子树和右子树的二叉树组成。2、特点每个结点最多有两棵子树，所以二叉树不存在度大于2的结点。左子树和右子树是有顺序的，次序不能颠倒。即使树中某结点只有一棵子树，也要区分它是左子树还是右子树。3、基本形态空二叉树、只有一个根节点、根结点只有左子树、根结点只有右子树、根