人工智能

用霍夫变换HoughLines检测直线3

书名:OpenCV计算机视觉编程攻略(第3版) 作者:[加]罗伯特·拉戈尼尔 译者:相银初 出版社:人民邮电出版社 出版时间:2018-05 ISBN:9787115480934 一、实现原理 1、累加器 霍夫变换的目的是在二值图像中找出全部直线,并且这些直线必须穿过足够多的像素点。 它的处理方法是,检查输入的二值分布图中每个独立的像素点,识别出穿过该像素点的所有可能直线。 如果同一条直线穿过很

✨解锁 AI Agent 新姿势!手把手教你用 Python 搭建 MCP 服务,对接沪深数据 API,量化交易MCP 服务 (保姆级教程)✨

✨解锁 AI Agent 新姿势!手把手教你用 Python 搭建 MCP 服务,对接沪深数据 API (保姆级教程)✨标签: MCP, AI Agent, Python, API对接, 量化交易, 效率神器, 后端开发作者: PGFA哈喽 CSDN 的小伙伴们!👋 我是 PGFA!今天给大家分享一个超酷的技术——模型上下文

DeepSeek、Grok、ChatGPT4.5和Gemini四大AI模型深度解析:谁才是你的最佳助手

在AI技术爆发的今天,DeepSeek、Grok、ChatGPT4.5和Gemini这四大主流模型各显神通。本文大白话帮你理清它们的优缺点,看完就知道该选谁干活了! 一、四大金刚的看家本领1. DeepSeek:省钱小能手 这个国产AI最擅长精打细算,训练成本只要557万美元(其他家动不动上亿)&#x

【使用分享】Aspose.Words for Java高级进阶用法,彻底掌握Aspose.Words

在这篇文章中,我将尽可能全面地介绍Aspose.Words for Java的高级用法,让读者对此组件的功能有一个较为全面的了解。 邮件合并:邮件合并是Aspose.Words的核心功能之一,可以在Word模板中定义邮件合并区域,使用Java代码填充数据源,大批量生成自定义Word文件。相关API主要有:MailMerge、MergeField 等。 比较文档:Aspose.Words提供比较两

Kafka笔记

一、背景知识 Kafka定义 传统定义:Kafka 是一个分布式的基于发布/订阅模式的消息队列,主要应用于大数据实时处理领域。 最新定义:Kafka 是一个开源的分布式事件流平台,被数千家公司用于高性能数据管道、流分析、数据集成和关键任务应用。 消息队列 传统的消息队列的主要应用场景包括: 缓存/消峰、 解耦和异步通信。目前企业中比较常见的消息队列产品主要有 ActiveMQ、RabbitMQ、R

如何写金句

1. 对金句的定义:结构上对仗或者内容上有启发 2. 操作1:同字韵。比如说:人生没有如果,只有后果和结果。建议:先选词,再写句。 3. 操作2:哪有···只有···比如说:那有什么天生如此,只是我们每天坚持。 4. 操作3:AB和BA在同一句里出现 。比如说:只有心里装着美好,眼睛看到的才会美好。 5. 操作4:A的反义词不是B,而是C。比如说:细心的反义词,不是粗心,而是不上心。 6. 操作5

C#:在画布内移动动态绘制五角星

《学习OpenCV(中文版)》 作者:(美)布拉德斯基(Bradski,G.) (美)克勒(Kaehler,A.) 著 出版社:清华大学出版社 出版时间:2009年10月 一、五角星 已知五角星的外接圆半径r,如何求五角星十个顶点的坐标? 如图, A(rcos18

BSA分析-实战笔记(五)绘图

参考: 以水稻为例教你如何使用BSA方法进行遗传定位(下篇) - 简书 (jianshu.com) 使用QTLseqr进行BSA-seq分析 - 简书 (jianshu.com) 加上拟合线 文献中有拟合线(黑色的那个),如何按照每1Mb为窗口,每次移动10kb计算均值 以KY0DN1为例 calcValueByWindow <- function(pos, value,

高手如何深度学习?

如何深度学习:一是尽可能获取并亲自钻研一手知识。二是尽可能用自己的话把所学的知识写出来。——《认知觉醒》——周岭 高手与普通人学习的差别在哪? 高手学习有两个特点: 一是尽量去获取第一手知识。 所谓第一手知识,是指专业研究成果、行业学术文章、行业研究数据报告等。第一手知识,是其他知识的源头。 借鉴第一手知识而写成的书籍或演讲报告等,是第二手知识。 第三手知识,是在第二类知识的基础上写出来的文章。比

【拥抱AI】一文讲清楚MCP(Model Context Protocol)核心功能及应用

什么是MCP(Model Context Protocol)? MCP(Model Context Protocol)是Anthropic推出的一个开放协议,旨在统一LLM应用与外部数据源和工具之间的通信协议,为AI开发提供了标准化的上下文交互方式。 MCP的主要功能包括数据集成、工具集成、模板化交互、安全性、开发者支持