Numpy有很多矩阵运算的方法，小白总结了一些常用和认为在算法中用到的方法~基础操作：首先创建两个矩阵A=np.array([[1,2],[1,2]])B=np.array([[2,4],[5,5]])1.矩阵对应位置的元素相加#矩阵同位置元素相加np.add(A,B)#方法1A+B#方法2结果都为：array([[3,6],[6,7]])2.矩阵对应位置的元素相乘#矩阵对应位置的每个元素相乘A*B结果为：array([[2,8],[5,10]])与之对应
系统 2019-09-27 17:49:01 3044
江湖争斗双方扭打时所用的狠毒招法很多，如拉头发、揪耳朵、挖眼睛、勾鼻孔、卡脖子、抓裆、插肋等等。众多的狠毒招式，离不开指功的运用。而在指功中，江南仙霞岭派系有别具一格的钳阳指功，其练法独特，功效很大。据传成功者可捻石成粉，点铁成泥。后来钳阳指传到世上，就成为某些不伦不类的指力功。1）练法：11）用两手拇指、食指、中指支地，全身凌空倒立，坚持10分钟；12）用大拇指做俯卧撑10次；13）一旦有空，就用三指捏石子，力争捏碎。2）运用：21）拉头发：此式对付留长
系统 2019-08-29 22:45:00 3044
目前.NetMicroFramework系统仅支持Tinyfnt字体文件，官方仅提供两种字库：NinaB.tinyfnt，small.tinyfnt。用我后来做的程序打开这两种字体，发现它们仅支持如下100字符：!"#$%&'()*+,-./0123456789:;<=>?@ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ[/]^_`abcdefghijklmnopqrstuvwxyz{|}~°■▪如果要显示汉字，并且设置大小、粗细等等参数，必须要
系统 2019-08-29 22:35:53 3044
以下来自：http://www.codelast.com/?p=3645，感谢原作者（1）使emacs不要生成临时文件在emacs中编辑了文件并保存后，通常会生成一个临时文件，假设原文件名为a.txt，则生成的临时文件名为a.txt~，如果不想生成，可以在emacs配置文件.emacs中添加一句：(setq-defaultmake-backup-filesnil)（2）按Ctrl+Z键导致emacs“退出”时，如何恢复在emacs中，按Ctrl+Z键本应是
系统 2019-08-12 01:32:04 3043
目标在本节我们要学习：1.使用模板匹配在一幅图像中查找目标2.函数：cv2.matchTemplate()，cv2.minMaxLoc()原理模板匹配是用来在一副大图中搜寻查找模版图像位置的方法。OpenCV为我们提供了函数：cv2.matchTemplate()。和2D卷积一样，它也是用模板图像在输入图像（大图）上滑动，并在每一个位置对模板图像和与其对应的输入图像的子区域进行比较OpenCV提供了几种不同的比较方法（细节请看文档）。返回的结果是一个灰度图
系统 2019-09-27 17:46:50 3042
转自：http://blog.csdn.net/blogdevteam/archive/2009/09/04/4519285.aspx首先下载并安装WindowsLiveWriter。下载安装完毕后，打开该软件，按照如下步骤进行配置。第一步，点击“工具”找到“添加日志账户”：第二步，选择“其他日志服务”，然后点击下一步。第三步，填写用户名和用户密码，把UserID替换成你自己的用户名，密码就是你账号的密码，然后点击下一步。第四步：“你所使用的日志类型”选择
系统 2019-08-29 23:39:06 3042
1.补码与真值得转换公式补码乘法因符号位参与运算，可以完成补码数的“直接”乘法，而不需要求补级。这种直接的方法排除了较慢的对2求补操作，因而大大加速了乘法过程。首先说明与直接的补码乘法相联系数学特征。对于计算补码数的数值来说，一种较好的表示方法是使补码的位置数由一个带负权的符号和带正权的系数。今考虑一个定点补码整数[N]补＝anan－1…a1a0，这里an是符号位。根据[N]补的符号，补码数[N]补和真值N的关系可以表示成：如果我们把负权因数－2n强加到符
系统 2019-08-29 23:28:30 3042
1、登陆到SVN服务器帐号：sshtest@192.168.1.100密码：1234562、新建SVN项目a、进入svn创建项目的目录cd/etc/apache2/mods-enabled/b、编辑文件sudovidav_svn.conf密码：123456（即账户test的登录密码，下同）c、添加新项目（testsvn为例），在文件末尾添加以下代码DAVsvnSVNPath/home/fruits/svn/project
系统 2019-08-29 22:47:18 3042
一、Hough直线变换（HoughLineTransform）目标•理解霍夫变换的概念•学习如何在一张图片中检测直线•学习函数：cv2.HoughLines()，cv2.HoughLinesP()原理霍夫变换在检测各种形状的的技术中非常流行，如果你要检测的形状可以用数学表达式写出，你就可以是使用霍夫变换检测它，即使检测的形状存在一点破坏或者扭曲也可以使用。我们下面就看看如何使用霍夫变换检测直线。一条直线可以用数学表达式或者表示。ρ是从原点到直线的垂直距离，
系统 2019-09-27 17:56:15 3041
好像是百度资深大数据工程师在录制Python视频课程讲课，包括Python基础入门、数据分析、网络爬虫、大数据处理、机器学习、推荐系统等系列，他还在不停地录制，课程感觉很不错，视频网盘分享给大家学习Python，视频教程，百度网盘下载地址：链接:https://pan.baidu.com/s/1BZ3BhXaxbwHYF-fq7gukDw提取码:f5hx复制这段内容后打开百度网盘手机App，操作更方便哦
系统 2019-09-27 17:52:55 3041
