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知乎上有一个问题“在mfc框架中,有上面方法能直接将opencv2.0库中的Mat格式图片传递到Picture Control”中显示?

一直以来,我使用的方法都是shiqiyu在opencvchina上面提供的引入directshow,并且采用cvvimage和cameraDs的方法。这个方法虽然在xp/win7/win8下面都能够成果使用,但是一直以来我都没有动机去深入看一看这个方法。这次在知乎上面看到 jie wu 提出的“将Opencv窗口添加到PictureControl”中的方法,感到思路很好,进行了具体实现 http://pan.baidu.com/s/1nuixdhR 具体可以看代码,我帖一些主要代码 void CMfcRibbonTemplateView : :OnInitialUpdate() { CFormView : :OnInitialUpdate(); GetParentFrame() - >RecalcLayout(); ResizeParentToFit(); //根据控件的大小设置初始帧的大小 CRect rect; GetDlgItem(IDC_PBSRC) - >GetClientRect( &rect ); // 获取控件尺寸位置 m_lframe = Mat ...

机器学习路线图

机器学习路线图 1. 引言 最近google的阿尔法狗大战李世石刷屏了,闲下来时也了解点机器学习or深度学习的理论 2. 机器学习关注问题 并非所有的问题都适合用机器学习解决(很多逻辑清晰的问题用规则能很高效和准确地处理),也没有一个机器学习算法可以通用于所有问题。咱们先来了解了解,机器学习,到底关心和解决什么样的问题。 从功能的角度分类,机器学习在一定量级的数据上,可以解决下列问题: 1.分类问题 根据数据样本上抽取出的特征,判定其属于有限个类别中的哪一个。比如: 垃圾邮件识别(结果类别:1、垃圾邮件 2、正常邮件) 文本情感褒贬分析(结果类别:1、褒 2、贬) 图像内容识别识别(结果类别:1、喵星人 2、汪星人 3、人类 4、草泥马 5、都不是)。 2.回归问题 根据数据样本上抽取出的特征,预测一个连续值的结果。比如: 星爷《美人鱼》票房 大帝都2个月后的房价 隔壁熊孩子一天来你家几次,宠幸你多少玩具 3.聚类问题 根据数据样本上抽取出的特征,让样本抱抱团(相近/相关的样本在一团内)。比如: google的新闻分类 用户群体划分 我们再把上述常见问题划到机器学习最典型的2个分类上。...

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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