1、在树莓派中运行含有下面代码的时候，出现的问题。我尝试着网上的解决办法，如0换成-1，仍然解决不了问题。
video_capture = cv2.VideoCapture(0)
当我使用以下命令查看树莓派视频设备的时候，发现没有video0 这个摄像头设备，于是，我重复了整个安装摄像头的过程，还是没有发现video0。于是我猜测摄像头坏了。
ls /dev/video*
2、我又使用USB摄像头，该摄像头无需安装驱动，直接可以使用。运行ls /dev/video* 可以发现video0。并且对摄像头进行任何操作都可以，能成功拍摄照片。
所以当软件没有任何问题的时候，只能排查硬件的问题
2023-02-01 21:48:20
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索引html
生成自定义的 index.html 文件
安装
$ npm install indexhtml
用法
var indexhtml = require ( 'indexhtml' )
indexhtml ( {
title : 'hello world' ,
js : 'bundle.js' , // or [..] is ok
css : [ 'default.css' , 'pretty.css' ] , // or 'single.css' is ok
meta : [
{ name : 'viewport' , content : 'width=device-width, initial-scale=1' }
] ,
content : '
yo
' } ) 将输出： <!DOCTYPE html > < html
2022-12-29 18:49:33
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Flesch_Index
#Intro Code计算文本文件或文档中单词的Flesch索引和阅读级别
Flesch可读性索引是Rudolf Flesch博士发明的一种工具，用于估计文档的阅读和理解难度。 索引不考虑单词的含义，仅考虑单词的长度和句子的长度，以便为文档分配可读性索引。 可读性指数越高，文档越容易理解。
Flesch可读性索引通常被转换为理解文档通常必需的教育水平，如下表所示。
屏幕截图2021-03-26为00.58.55
Flesch的公式计算索引
2022-12-11 10:21:01
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Keras用IMDB数据源(imdb.npz + imdb_word_index.json)
from tensorflow.keras.datasets import imdb
(train_data, train_labels), (test_data, test_labels) = imdb.load_data(num_words=10000)
# word_index is a dictionary mapping words to an integer index
word_index = imdb.get_word_index()
# We reverse it, mapping integer indices to words
reverse_word_index = dict([(value, key) for (key, value) in word_index.items()])
# We decode the review; note that our indices were offset by 3
# because 0, 1 and 2 are reserved indices for "padding", "start of sequence", and "unknown".
decoded_review = ' '.join([reverse_word_index.get(i - 3, '?') for i in train_data[0]])
2022-12-05 21:47:55
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复制原程序“index.html”页的内容到当前程序员“index.html”页。
注意：是内容复制，如果是页面替换复制，则必须重新把“index.html”页的属性中的“生成操作”设定为：“嵌入的资源”。
2022-12-02 18:17:48
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Relational Database Index Design and the Optimizers
2022-11-28 09:15:37
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路透社数据集，它包含许多短新闻及其对应的主题，由路透社在 1986 年发布。它
是一个简单的、广泛使用的文本分类数据集。它包括 46 个不同的主题：某些主题的样本更多，
但训练集中每个主题都有至少 10 个样本。
与 IMDB 和 MNIST 类似，路透社数据集也内置为 Keras 的一部分。
2022-11-24 17:36:36
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2022-11-15 10:11:24
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布什
RBush是用于点和矩形2D空间索引的高性能.NET库。 它基于具有批量插入支持的优化R树数据结构。
空间索引是用于点和矩形的特殊数据结构，它使您可以高效地执行查询，例如“边界框内的所有项目”（例如，比遍历所有项目快数百倍）。 它最常用于地图和数据可视化。
该代码已从Javascript 库复制而来。
安装
使用Nuget进行Install-Package RBush （ Install-Package RBush ）。
用法
创建一棵树
首先，定义数据项类以实现ISpatialData ，这要求该类公开Envelope属性。 然后该类可以这样使用：
var tree = new RBush < Point>()
构造函数的可选参数（ maxEntries:定义树节点中的最大条目数。 9 （默认情况下使用）是大多数应用程序的合理选择。 较高的值表示更快的插入和较慢的搜索，反之亦然。
var tree = new RBush < Point>( maxEntries : 16 )
新增资料
插入一个项目：
var item = new Point
{
Env
2022-11-14 22:49:45
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