节点红色贡献堆栈英雄MySQL 节点，用于读取和写入MySQL或MariaDB数据库。 它使用TLS（SSL）加密，并且与“缓存SHA2密码”身份验证方法兼容（MySQL> = 8）。 请记住：如果喜欢，请加注星标！ :smiling_face_with_hearts: 官方仓库： : 赞助商 node-red-contrib-stackhero-mysql由开发。 如果您正在寻找功能强大的托管服务，例如Node-RED，MySQL或MariaDB，则应认真考虑Stackhero :nerd_face: 用法 这个节点真的很简单。 将查询放在topic变量中，如果有参数，请将其放在payload变量的对象中。 您将在payload输出变量中获得结果。 例子： msg . topic = 'SELECT * FROM `users` WHERE `name` = :name AND `age` > :age;' ; msg . paylo

3.0版本以前的OpenCV可以直接使用SIFT和SURF等，但是3之后的版本有我们需要的功能，只是它的SIFT等等被移动到nonfree.hpp里去了。需要额外配置opencv_contrib 在此这前需要cmake 在此之前 我几乎配置的快吐血。希望我的可以帮助到需要的小伙伴。 注意opencv的版本要与opencv_contrib相对应！！！

opencv-contrib-python-4.2.0.34, 直接pip install +文件名，和cmake什么的说拜拜。 cp后面的是对应的python版本，cp36就是python3.6，那个3.x.x是opencv的版本。根据自己的python版本下载，我下的是opencv_python-3.4.1+contrib-cp36-cp36m-win_amd64.whl。 安装完后就可以用啦。

树莓派使用的opencv3 python模块，方便在树莓派上安装。

keras_contrib包，下载后直接按照如下安装 1.解压 2.cmd环境下进入解压位置 3. cd keras-contrib python setup.py install

NILMTK-贡献 该存储库包含使用 NILMTK 的快速实验 API 实现的能量分解任务的所有最先进算法。 你可以在找到这篇论文。 所有曾经使用过的笔记本都可以在找到。 使用 NILMTK-contrib，您可以使用以下算法： 加性因子隐马尔可夫模型 具有信号聚合约束的加法隐马尔可夫模型 判别稀疏编码 RNN 去噪自动编码器 序列2点 序列2序列 窗口GRU 上述最先进的算法已添加到此存储库中。 您可以使用新的 NILMTK 的快速实验 API 执行以下操作： 跨多个设备的培训和测试 跨多个数据集的训练和测试（迁移学习） 跨多个建筑物的培训和测试 使用人工骨料进行训练和测试 不同采样频率的训练和测试 请参阅此以了解有关 API 用法的更多信息。 引文 如果你发现这个 repo 对你的研究有用，请考虑引用我们的论文： @inproceedings { 10.1145/33

安装opencv_contrib_cuda的详细过程，实测成功

倒角 计算两个边缘图像之间的倒角距离，然后应用梯度下降优化使轮廓点变形以向边缘移动 编译： g++ * .cpp ` pkg-config --cflags --libs opencv ` 或使用make命令

模块:opencv-contrib-python 使用cv2，出现最常见的ImportError: DLL load failed: 找不到指定模块，具体可以参考文章：https://blog.csdn.net/u011971558/article/details/84842080

编译环境为Windows 10 64位 + Visual Studio 2017，基于最新正式版本OpenCV 4.0.0 和OpenCV-Contrib 4.0.0编译，支持CUDA10.0, Qt 5.11.2, OpenGL， 支持所有Contrib 模块，全部优化编译，默认AVX2 指令集，只包含x64 版本，不包含x86 版本。 支持CUDA 编译非常耗时，整个编译加优化历时超过10个小时，为方便大家在此分享给大家使用了。