深度学习三大领域：大数据与数据挖掘、计算机视觉、自然语言处理；在计算机视觉中，卷积神经网络（CNN）扮演着重要角色，用来提取图像的特征；卷积神经网络是深度学习中极其重要的神经网络模型，在此基础上发展成计算机视觉领域，目前计算机神经有图像分类、目标检测、图像分割等分支，其落地项目也很多。其中大部分算法都是在卷积神经网络的基础上进行改进而成，想学习好卷积神经网络需要配合各种网络模型图去理解。

1、下载Qt Visual Studio Tools插件，下载成功后重启VS2022并安装插件（关闭时会自动弹出安装插件界面，点击Modify即可）2、添加Qt环境，路径就是安装Qt路径中的msvc2019_64。选中qmake.exe，双击即可添加成功。3、 新建 qt 项目。

全连接神经网络是学习深度学习的基础，其中最重要的原因是，全连接神经网络利用了反向传播算法进行参数更新，使得神经网络可以通过不断喂给数据进行参数更新达到不断学习的目的，反向传播算法是梯度下降法在深度神经网络上的具体实现方式。反向传播算法其原理就是利用梯度下降法来不断更新神经网络的参数，目前几乎所有的神经网络参数的更新的方式都是利用的梯度下降法或者经过优化的梯度下降法。

例如，对于一个2倍放大的操作，像素的坐标会变成原来的两倍，如1.5、3.7等。opencv 最常用的图像旋转方法是使用 cv::warpAffine() 函数，它需要指定输出图像的大小，和插值算法；opencv 最常用的图像缩放方法是使用 cv2::resize() 函数，它需要指定输出图像的大小，和插值算法；opencv 最常用的图像翻转方法是使用 cv::flip() 函数，它需要指定图像翻转

Qt 是一款跨平台的 C++ GUI 库，支持多种操作系统，包括嵌入式设备。本教程将以 Buildroot 构建 Qt 的方式为例，讲解如何在嵌入式设备上移植 Qt 应用程序。本文以 Buildroot 构建 Qt 为例，讲解了如何在嵌入式设备上移植 Qt 应用程序。需要注意的是，不同的移植方法适用于不同的硬件和软件环境，具体操作步骤可能会有所区别。在进行 Qt 移植之前，我们需要详细了解嵌入式设

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的时候，该方法才会被调用。该方法的目的是创建一个安全的 HTTP 请求工厂，使我们可以通过 HTTPS 连接到另一个 URL。该方法接收一个请求对象，从中获取上下文路径、Servlet 路径和路径信息，并将它们组合成完整的 URL 路径并返回。该方法接收一个请求对象，从中获取请求体（如果有），将其转换为字符串，并返回该字符串。来实现信任所有证书，并将其设置为请求工厂中的 SSL 套接字工厂，然后返

在Qt 安装完成之后，gcc.exe，g++.exe，qmake.exe就已经有了，我们可以选择使用，也可以不使用，我一般都是使用自己的c/c++版本。官方下载地址：https://sourceforge.net/projects/mingw-w64/files/5、打开 qt creator：菜单栏 -> 工具 -> 外部 -> 配置 -> 构建套件(kit)我下载的版本：cmake-3.24.