二分查找框架int binarySearch(int[] nums, int target) {int left = 0, right = ...;while (...) {if (nums[mid] == target) {...} else if (nums[mid] < target) {left = ...;} else if (nums[mid] > target) {rig

专栏连接：openCV练习-各种openCV实践的案例前言使用OpenCV进行图像修复，在ps里面有现成的功能，但是今天使用代码尝试了下，感觉效果还不错。这个代码对比较细长的划痕、破损修复的效果比较好，但是对于一个区域类似于圆、矩形等形状修复效果并不是很好。下面会有例子展示。作为一名工程师，不需要打开ps，只需要编写十几代码就可以进行图像修复！！！环境：ubuntu、anaconda、python

科研狗的翻译软件：科研狗都知道一款软件：知云文献翻译官网：http://zhiyunwenxian.cn网上也有很多的博客介绍它：https://zhuanlan.zhihu.com/p/115055085https://zhuanlan.zhihu.com/p/277440366但是今天要介绍的不是它。而是mac自带的功能。mac最近一次更新之后，添加了很多的新功能。最让我心动的是全局翻译功能。

python实现二分查找二分查找又名折半查找。优点：查询速度快，性能好。缺点：要求查询的表为有序表原理：将表中间位置（mid）的数字与待查数字（data）做比较，如果相等：返回true，结束。如果不相等：则使用中间位置的记录将表分为前后两个子表。若data>mid 则进一步查找后一个表。若data<mid 则进一步查找前一个表。直到找到与data相等的值。如果没有则返回false。代码

专栏连接：openCV练习-各种openCV实践的案例前言使用OpenCV的轮廓检测，当我们加入对象的边界上的所有点时，我们得到一个轮廓。 通常，特定轮廓区域与边界像素有关，具有相似的颜色和强度。 每当强度或颜色变化很大，那么几乎总是从那里开始一个新的轮廓区域。环境：ubuntu、anaconda、python、vscode基本步骤1.读取图像并将其转换为灰度格式import cv2image =

文章目录环境：ubuntu、anaconda、python背景：数据集：要求：涉及到的技术：完整代码：数据文件截图：步骤：参考环境：ubuntu、anaconda、python背景：实验室的老师写论文需要对照实验，进行数据分类，需要将下面的方法在这个数据集上进行实验。多层前馈神经网络(MFFNN)、概率神经网络(PNN)、径向基神经网络、模糊神经网络、朴素贝叶斯、C4.5、随机森林、bagging

基于yolov5的谷物视频检测专栏链接：点我前言yolov5可以检测视频，实验室为该实验配备了一个工业相机，并想使用该相机进行实时检测，为了能使用该相机，今天去看了下yolov5的源代码。记录下自己的体会。一、先从readme开始detect.py runs inference on a variety of sources, downloading models automatically fr