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[其它] 智猪博弈-博弈案例讲解

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[其它] 使用opencv将视频帧转成图片输出

说明:本文做的是基于opencv将视频帧转成图片输出,由于一个视频包含的帧数过多,经常我们并不是需要它的全部帧转成图片,因此我们希望可以设置每隔多少帧再转一次图片(本文设置为30帧),若有人需求是只需要前多少帧,也可以类似的改写下代码即可。 本文代码如下: #include #include "cv.h" #include "opencv2/opencv.hpp" using namespace std; using namespace cv; // 描述:将视频帧转成图片输出 void main
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[其它] python3 tcp的粘包现象和解决办法解析

说明:这篇文章主要介绍了python3 tcp的粘包现象和解决办法解析,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下 服务器端 import socket sk = socket.socket() sk.bind(("127.0.0.1", 6666)) sk.listen() conn, address = sk.accept() def my_send(msg): bs = msg.encode("utf-8") len_str = f
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[其它] CenterTaskbar 任务栏程序图标居中软件 v1.4.0.0官方版

说明:为您提供CenterTaskbar 任务栏程序图标居中软件下载,CenterTaskbar(任务栏程序图标居中软件),使用CenterTaskbar让任务栏中的程序图标自动居中显示是非常好的解决方法,不仅人性化,而且非常美观!软件特色  动态--无论图标的数量、DPI缩放分组、大小,都可以使用。所有的padding都是经过计算的。  动画 - 与默认的窗口动画一起调整大小。  Performant--当没有调整大小时,会进入睡眠状态,CPU使用率为0%。  多
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[其它] 区域主管技能

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[其它] Python 实现顺序高斯消元法示例

说明:我就废话不多说,直接上代码吧! # coding: utf8 import numpy as np # 设置矩阵 def getInput(): matrix_a = np.mat([[2, 3, 11, 5], [1, 1, 5, 2], [2, 1, 3, 2], [1, 1, 3, 4]],dtype=float) matrix_b = np.mat([2,1,-3,-3]) #答案:-2 0 1 1 return matrix_a, matr
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[其它] 交好CEO的接力棒

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[其它] matplotlib.pyplot画图并导出保存的实例

说明:我就废话不多说了,直接上代码吧! import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt fig, ax = plt.subplots() bar_positions=[1,2,3,4] bar_heights=[1,2,3,4] print(np.arange(len([2,2,3,4,5])+1)) ax.bar(np.arange(len([2,2,3,4,5])),[1,2,3,4,5], 0.5)#
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[其它] 人员访谈法

说明:都说成功是没有捷径的,而人员访谈法却能够给你指引通向成功的方向,欢迎下载人员访谈法参考!PS:可下载...该文档为人员访谈法,是一份很不错的参考资料,具有较高参考价值,感兴趣的可以下载看看
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[其它] python二分法查找算法实现方法【递归与非递归】

说明:本文实例讲述了python二分法查找算法实现方法。分享给大家供大家参考,具体如下: 二分法查找 二分查找又称折半查找,优点是比较次数少,查找速度快,平均性能好;其缺点是要求待查表为有序表,且插入删除困难。因此,折半查找方法适用于不经常变动而查找频繁的有序列表。首先,假设表中元素是按升序排列,将表中间位置记录的关键字与查找关键字比较,如果两者相等,则查找成功;否则利用中间位置记录将表分成前、后两个子表,如果中间位置记录的关键字大于查找关键字,则进一步查找前一子表,否则进一步查找后一子表。重复以上过
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[其它] 人性的维度

说明:成功最有效的是复制,并非所有复制能够起效果,希望整理发布的人性的维度能给你一个参考、一个...该文档为人性的维度,是一份很不错的参考资料,具有较高参考价值,感兴趣的可以下载看看
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[其它] python3中numpy函数tile的用法详解

说明:tile函数位于python模块 numpy.lib.shape_base中,他的功能是重复某个数组。比如tile(A,n),功能是将数组A重复n次,构成一个新的数组,我们还是使用具体的例子来说明问题:(至于为什么是在numpy.lib.shape_base中,我还是不太清楚.) 其实tile就是重复的意思,把一个数组a,当做模板,重复几次,生成另一个数组b 至于矩阵可以不以这样,还没有试过. 例子: 创建一个a,使用tile来创建b from numpy import * a=[0,1,
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