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使用Qt+Opencv实现打开图片和摄像头
在这里演示了做一个打开图片和采用opencv打开摄像头的界面的例子。 我的环境是：Qt 5.12 Opencv 4.5.3 vs2017
界面效果 代码
代码还是比较简单清晰的，就直接贴上了。
MainWindow.h
#ifndef MAINWINDOW_H
#define MAINWINDOW_H#include <QMainWi…
spfa判断负环 spfa模板
题目： 题解：
在普通的spfa求最短路的基础上从每个点开始跑一次，记录一下每个点到的次数，每个点到的次数是上一点到的次数加一，如果在跑的过程中有哪一个点到的次数大于等于了总的点数则存在负环。 代码：
…
LSM-tree原理与应用
转自：https://cloud.tencent.com/developer/news/340271
LSM-tree 在 NoSQL 系统里非常常见，基本已经成为必选方案了。今天介绍一下 LSM-tree 的主要思想，再举一个 LevelDB 的例子。
正文 3056 字，预计阅读时间 8 分钟。
LSM-t…
![[HBase基础]--详解SSTable结构和LSMTree索引](http://pic.002.xiahunao.cn/pnds/[HBase基础]--详解SSTable结构和LSMTree索引)
[HBase基础]--详解SSTable结构和LSMTree索引
感谢原文转载链接：https://blog.csdn.net/sdulibh/article/details/49719877 The Sorted String Table (SSTable) is one of the most popular outputs for storing, processing, and exchanging datasets. An SSTable is a simple abstraction to efficiently stor…
leveldb源码剖析（二）——LSM Tree
LSM Tree
LSM Tree：Log-Structured Merge Tree，日志结构合并树。是一种频繁写性能很高的数据结构。
LSM Tree将写入操作与合并操作分离，数据首先写入磁盘中的日志文件（WAL），随后写入内存缓存，…
数据结构篇：深度剖析LSM及与B+树优劣势分析
目录
什么是LSM（Log-structured Merge-tree）
深入理解
以读换写不是个好方案？
与 B/B tree的对比 本文旨在探讨LSM的特性及其在实际应用场景中的作用，同时对其与B树进行比较，以帮助更好地理解和运用这两种数据结构…
LSM Tree介绍及其应用
1. LSM Tree介绍
1.1 概念
B树读效率高而写效率差；log型文件操作写效率高而读效率差；因此要在排序和log型文件操作之间做个折中，于是就引入了log-structed merge tree模型，通过名称可以看出LSM既有日志型的文件操作࿰…
HBase LSM树
一. LSM（Log-StructuredMerge-Tree）树 随着NoSQL系统尤其是类BigTable系统的流行，LSM的文件系统越来越让人熟知。LSM主要用于为那些长期具有很高记录更新（插入和删除）频率的文件提供低成本的索引机制。LSM树实现了所有…
框架原理解析)
LSM(Linux Security Modules)框架原理解析
1. 基本原理
LSM是内核安全模块的一套框架，本质是插桩法。它的主要有两个特点：
1、在内核安全相关的关键路径上插入了Hook点：
内核安全相关的关键对象有：task_struct(任务和进程)、linux_binprm(程序)、super_block(文件系统)、…
LSM303DLHC
（PS：最近在帮人做一个电子罗盘，刚好STM32F429i_DISCO上有个MEMS，但是我自己没有看到底是个什么传感器，搞搞搞了半天，读出来三个数据，但我移动板子时发现数据不对劲，仔细看了看原理图…
由LevelDB理解 LSM-Tree
本文参考 《大数据日知录》 LSM Tree 学习笔记 概念
LSM-Tree（Log-structured Merge tree）是一种数据结构，它的本质是将大量的随机写操作转换成批量的序列写。 LSM-Tree可以极大提升磁盘数据写入的速度，所以LSM-Tree非常适合对写…
![[NanoDet]超轻量目标检测模型训练与测试](http://pic.002.xiahunao.cn/pnds/[NanoDet]超轻量目标检测模型训练与测试)
[NanoDet]超轻量目标检测模型训练与测试
1.下载代码
NanoDet作者开源代码地址：https://github.com/RangiLyu/nanodet
2.准备自己的数据，按照voc格式，ann文件夹内存放自己的xml标注文件 3.修改yml文件
（1）修改训练结果的保存路径，我的是piglet文件夹
（2）修改类别数，num_classes和class_names，我的num_cla…
知识总结)
深度学习(吴恩达)知识总结
深度学习 logistic回归Python中的技巧神经网络激活函数深层神经网络梯度的数值逼近Mini-batch 梯度下降动量梯度下降指数加权平均动量梯度下降公式 RMSpropAdam优化算法学习率衰减调试处理batch归一化Softmax激活函数分类Tensorflow卷积神经网络padding卷积步长三维卷积(可用于…