Android原生开发的QQ授权插件（arr包），可供Unity使用，使用方式可查看：https://blog.csdn.net/weixin_39809852/article/details/106564144

官方离线安装包，测试可用。使用rpm -ivh [rpm完整包名] 进行安装

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706. 设计哈希映射 不使用任何内建的哈希表库设计一个哈希映射 具体地说，你的设计应该包含以下的功能 put(key, value)：向哈希映射中插入(键,值)的数值对。如果键对应的值已经存在，更新这个值。 get(key)：返回给定的键所对应的值，如果映射中不包含这个键，返回-1。 remove(key)：如果映射中存在这个键，删除这个数值对。 示例： MyHashMap hashMap = new MyHashMap(); hashMap.put(1, 1); hashMap.put(2, 2); hashMap.get(1); // 返回 1 hashMap.g

文章目录1、Harris角点检测1.1 基本概念1.2 数学表达2、实现与测试2.1 代码2.2 运行结果2.3 参数变化2.3.1 其他不变，改变k（此时sigma=3）2.3.2 其他不变，改变sigma（k=0.04） 1、Harris角点检测 1.1 基本概念 角点：窗口向任意方向的移动都导致图像灰度的明显变化。 1.2 数学表达 将图像窗口平移[u,v]产生灰度变化E(u,v)： 那么，如何求解平移后的图像灰度I(x+u,y+v)，以及灰度变化E(u,v)呢？ 将I(x+u, y+v)函数在(x, y)处泰勒展开，得： 则可求得灰度变化: 于是对于局部微小的移动量 [u,v

邻近算法,或者说是K最邻近算法,是一个相对简单的多分类算法，其基本工作原理为: 首先我们存在一个训练集,训练集中的每个图片都存在标签（已知图片属于哪一类）.对于我们输入的没有标签的数据，我们将新数据中的每个特征与样本集合中的数据的对应特征进行比较,计算出二者之间的距离，然后记录下与新数据距离最近的K个样本，最后选择K个数据当中类别最多的那一类作为新数据的类别。 下面通过一个简单的例子说明一下：如下图，绿色圆要被决定赋予哪个类，是红色三角形还是蓝色四方形？如果K=3，由于红色三角形所占比例为2/3，绿色圆将被赋予红色三角形那个类，如果K=5，由于蓝色四方形比例为3/5，因此绿色圆被赋予蓝色四方形

同步更新于知乎：https://zhuanlan.zhihu.com/p/107889958 最近在做整理，偶尔看到公众号的一篇关于随机抽样的分享，这个算法面试中经常会问到，特此总结一下。 网上关于这块解释并不清晰，主要参考如下，个人感觉写的比他更通俗易懂，哈哈。 https://zhuanlan.zhihu.com/p/107793995 解决什么问题 主要用于解决大数据流中的随机抽样问题，即：当内存有限，数据长度很大，甚至未知，那么如何从中随机选取k个数据，并且要求是等概率 算法核心 水塘抽样的核心是，只遍历一次，每次都考虑一个问题：当前元素是否被选中，选中后替换之前选中的哪一个元素。 知

环境 pip install opencv-python==3.4.2.16 pip install opencv-contrib-python==3.4.2.16 理论 克里斯·哈里斯（Chris Harris）和迈克·史蒂芬斯（Mike Stephens）在1988年的论文《组合式拐角和边缘检测器》中做了一次尝试找到这些拐角的尝试，所以现在将其称为哈里斯拐角检测器。 函数：cv2.cornerHarris（），cv2.cornerSubPix（） 示例代码 import cv2 import numpy as np filename = 'molecule.png' img = cv2

IIS7 ARR出现502错误是的补丁

计算机视觉–Harris角点检测实现与分析（二）一、Harris角点检测1.1 基本原理1.2 数学表达二、代码实现三、结果与分析3.1 不同场景的R值讨论3.2 参数k对角点检测的影响四、总结 关于Harris角点检测的基本概念和不同场景下的检测结果分析已记录在上一篇博客中（点击查看）: 计算机视觉–Harris角点检测实现与分析（一）.本篇主要对Harris角点检测响应函数进行分析。 一、Harris角点检测 1.1 基本原理       人眼对角点的识别通常是在一个局部的小区域或小窗口完成的。如果在各个方向上移动这个特征的小窗口，窗口内区域的灰度发生了较大的变化，那么就认为在窗口内遇到了