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5. 计算机与网络
IP地址是网络上计算机的唯一标识，当然这个地址并不是一成不变的，它是动态分配的。 那么一台计算机总共能开多少个端口呢？ 局域网 局域网（Local Area Network，LAN）是指在某一区域内由多台计算机互联组成的计算机组 ? 前面已经说过了，在任何一个网络中，连接到这个网络中的计算机都需要一个IP地址，这个IP地址是该计算机在该网络中的唯一标识。 总的来说，对于计算机网络的学习，根本上就是网络协议的学习。这里不对具体协议进行展开讲解，大家只需要知道，一些特殊协议需要对应特定的端口就行。
1.7K40发布于 2019-06-26 - 来自专栏ZackSock
【计算机视觉处理5】阈值处理
【计算机视觉处理5】阈值处理 1、阈值处理 阈值处理就是设定某个阈值，然后对大于阈值的像素或者小于阈值的像素统一处理的过程。比如下面这个简单的图像： ?
1.5K30发布于 2021-05-18 - 来自专栏龙进的专栏
计算机科学概论复习笔记（5）
冯诺依曼架构包含下面5个单元 存放数据和指令的内存单元 对数据执行算数和逻辑运算的算术逻辑单元 把数据从外部世界转移到计算机中的输入单元 把结果从计算机内部转移到外部世界的输出单元 担当舞台监督，确保其他部件都参与了表演的控制单元 控制单元是控制其他部件的动作，从而执行指令序列的计算机部件。 只有在制造ROM或装配计算机时才能烧入位组合。 辅助存储设备 除了主存以外的存储设备叫做二级存储设备或者辅助存储设备。 磁盘的表面被逻辑划分为磁道和扇区。
76530编辑于 2022-10-31 - 来自专栏信数据得永生
Python OpenCV 计算机视觉：1~5
通常，MacPorts 和 Homebrew 不应安装在同一台计算机上。 如果在计算机上安装了多个 Python，则可能是使用了错误的 Python 启动脚本。 我们之所以选择这种方法，是因为计算机视觉是外向的，它考虑了计算机外部的真实世界，并且我们希望通过通用接口将所有后续的算法工作应用于真实世界。 ---- 注意 可以从我的网站下载本章的所有完成代码。 使用网络摄像头，我发现7的blurKsize值和5的edgeKsize值看起来最好。 不幸的是，medianBlur()与像7这样的大型ksize一样昂贵。 希望您能够将本书及其代码库用作奖励计算机视觉工作的起点。 让我知道您接下来要学习或发展的内容！
3.3K20编辑于 2023-04-27 - 来自专栏宜达数字
交大计算机课程（5）：计算机网络
网络概念： 一个互联、自主的计算机集合 互联：指用一定的通信线路将地理位置不同的、分散的多台计算机连接起来。 自主：指网络中的每一台计算机都是平等的，独立的。 没有主次之分 计算机网络技术包含：通讯技术、计算机技术 计算机网络发展的3个阶段 1阶段 只有一台主机，其余终端不具备自主处理功能。 实现实时管理 计算机网络发展方向 1、向开放式的网络结构体系发展 2、向高性能发展 3、向智能化的计算机网络发展 计算机网络的基本分类 1局域网（LAN） 只一个局域网内的、近距离的计算机组成的网 2城域网（MAN） 规模主要巨献在一个城市范围内的计算机网络 3广域网（WAN） 指远距离的计算机互联网组成的网络，服务区域不局限于一个地区，可大到全球防卫 计算机网络的传输介质 计算机网络的传输介质指网络中发送方与接收方之间的物理通路 利用电路提供通讯协议的产生和检测 使用注意:与网络软件（协议）兼容 5、网间连接器 看清楚他们在什么层次上 ?
81430发布于 2020-06-02 - 来自专栏信数据得永生
OpenCV3 和 Qt5 计算机视觉：1~5
此基础应用将在接下来的两章中扩展：第 4 章，“Mat和QImage”和第 5 章，“图形视图框架”，然后在本书的其余部分中使用插件，尤其是在第 6 章，“OpenCV 中的图像处理”之后，我们将开始深入研究计算机视觉主题和 img/6b77d252-7787-4787-bf5a-b7a6109c7d14.png)] 不用说，您可以通过将样式表保存在文本文件中，然后在运行时加载并设置样式表来执行相同的操作，就像我们在本章后面为综合计算机视觉应用的基础构建时所做的那样 没有适当的工具来查看和播放图像，涉及计算机视觉的应用将一无所获。 本主题和所有相关主题将在第 5 章，“图形视图框架”中介绍。 在第 5 章，“图形视图框架”中，我们将通过引入一个非常强大的类QGraphicsScene和图形视图框架来完成 Qt 和OpenCV中的计算机视觉难题，它可用于以非常灵活的方式查看和操作图像数据。 第 5 章，“图形视图框架”将是进入计算机视觉和图像处理领域的最后一章，因为我们全面的计算机视觉应用将通过最重要的功能之一完成，那就是图像查看器和操纵器，我们将继续学习新的计算机视觉技巧，每次都向其添加新的插件
7.4K20编辑于 2023-04-27 - 来自专栏信数据得永生
树莓派计算机视觉编程：1~5
一、计算机视觉和 Raspberry Pi 简介 OpenCV 是用于计算机视觉的简单而强大的编程框架。 计算机视觉领域的新手和专家都喜欢它。 2016 年 5 月，英特尔收购了 Itseez。 将读卡器插入 Windows 便携式计算机或计算机。 许多笔记本电脑和计算机都配有 SD 卡读卡器。 不要将此端连接到 5V 引脚，因为当我们按下按钮时，它将连接到引脚 7，而 GPIO 引脚最多只能处理 3V3（3.3 V）。 将它们连接到 5V 电源会损坏引脚和电路板。 sleep(5)函数将等待 5 秒钟，然后capture()函数将照片捕获并将其保存到参数中指定的文件中。 picamera模块提供用于延时摄影的capture_continuous()函数。
9.8K20编辑于 2023-04-27 - 来自专栏蒙奇D索隆的学习笔记
计算机小白的成长历程——函数（5）
=%d\n", n, j); return 0; } 我们正常编写时，在主函数内需要借助循环来完成，下面输入5来测试结果： 下面我们通过递归来实现一下n的阶乘，编写前我们需要了解一下，我们在求n的阶乘的时候 =%d\n", fac(n)); } 下面还是用5来测试结果： 这里可以看到，通过递归的好处就是我们将复杂的问题简单化了，原本是要求n的阶乘，通过递归后变成了求n*(n-1)，下面我们来通过函数的迭代来完成求
28010编辑于 2023-10-13 - 来自专栏信数据得永生
Qt5 和 OpenCV4 计算机视觉项目：1~5
一、构建图像查看器 计算机视觉是使计算机能够对数字图像和视频有较高了解的技术，而不仅仅是将它们视为字节或像素。 它广泛用于场景重建，事件检测，视频跟踪，对象识别，3D 姿态估计，运动估计和图像恢复。 OpenCV（开源计算机视觉）是一个实现几乎所有计算机视觉方法和算法的库。 在许多受益于计算机视觉技术的行业中，这两个功能强大的库被许多开发人员一起使用，以创建具有可靠 GUI 的专业软件。 在本书中，我们将演示如何使用 Qt 5 和 OpenCV 4 构建这些类型的功能应用，它们具有友好的图形用户界面以及与计算机视觉技术相关的多种功能。 在使用额外的面部模块之前，我们必须确保已在计算机上安装了该模块。
7.4K10编辑于 2023-04-27 计算机网络(5)——数据链路层
常见的帧同步方法： 比特填充的标志比特法(Bit Stuffing)：使用一个特定的比特序列(如01111110)来标志帧的开始和结束 发送方：如果数据中出现连续的5个1比特，则直接插入1个0比特 接收方：当出现连续的5个1比特时 如果下一比特是0，则为有效数据，直接丢弃该0比特 如果下一比特是1，则连同后一位0比特构成定界符 2.3 介质访问控制 介质访问控制(MAC)：当多个节点共用同一条链路时 Stop-and-Wait)：发送方发送一帧等到接收方的确认，在发送下一帧 滑动窗口协议(Sliding Window)：允许发送方未收到确认的情况下发送多个帧，通过窗口大小控制发送速率(详细解释请移步计算机网络 0001 0000 0010 0001(通常简写为 0x11021) 3.生成多项式有y + 1位二进制数，最高次方为y，校验码的位数为y 4.将原始数据M乘以2^y(相当于在M后面添加y个0) 5. Access Control，MAC)负责解决多个设备共享同一通信信道时的冲突问题 MAC协议主要分为以下三类： 4.1 信道划分MAC 使用多路复用技术(FDM、TDM、WDM、CDM) 详细解析请见计算机网络
25510编辑于 2026-01-13- 来自专栏计算机基础
计算机基础（5）——编程语言与跨平台
计算机语言的种类非常的多，总的来说可以分成机器语言，汇编语言，高级语言三大类。 在计算机角度，每一种CPU类型都有自己可以识别的一套指令集，计算机不管这个程序是用什么语言来编写的，其最终只认CPU能够识别的二进制指令集。 2.1.1 机器语言 在早期计算机刚发展的时代，人们都是直接输入01010101这样的没有语义的二进制指令（俗称机器语言）来让计算机工作的，这对编程人员的要求极高，一方面要求编程人员对计算机的硬件结构非常熟悉 机器语言的特点是：代码编写复杂、易错、没有语义，对程序员非常不友好，但由于是机器指令，可以直接被计算机所识别，效率高。 假设我们利用汇编指令编写好了一个基于x86架构的CPU的汇编程序，那么该汇编程序就无法在使用了arm架构的CPU的计算机上执行。那么如何统一一套写法可以在不同的CPU架构的计算机上执行呢？
83431编辑于 2025-01-03 - 来自专栏信数据得永生
面向计算机视觉的深度学习：1~5
一、入门 计算机视觉是理解或操纵图像和视频的科学。 计算机视觉具有许多应用，包括自动驾驶，工业检查和增强现实。 深度学习在计算机视觉中的使用可以分为多个类别：图像和视频中的分类，检测，分割和生成。 在本章中，我们将介绍以下主题： 深度学习的基础知识和词汇 深度学习如何满足计算机视觉？ 在下一节中，我们将了解如何在计算机视觉的背景下使用深度学习。 用于计算机视觉的深度学习 计算机视觉在计算机上实现了人类视觉的特性。 计算机可以是智能手机，无人机，闭路电视，MRI 扫描仪等形式，并带有各种感知传感器。 传感器产生数字形式的图像，必须由计算机解释。 下一部分将说明这种解释或智能的基本构成部分。 H5py包是 HDF5 二进制数据格式的 Pythonic 接口。 这是存储使用 Keras 训练的模型的格式。 开放式计算机视觉 - OpenCV OpenCV是著名的计算机视觉库。
1.5K30编辑于 2023-04-23 - 来自专栏蒙奇D索隆的学习笔记
计算机初级选手的成长历程——指针（5）
在上一个章节中，咱们深入探讨了一下指针与数组之间的联系，在探讨的过程中我们发现对于指针数组与二级指针来说，它们实质上就是一维数组和一级指针，它们之间的关系也是遵从指针与数组之间关系。为了更好的学习指针，在今天的内容中，我们将介绍指针的一些补充知识点。下面就开始咱们今天的内容吧！
32210编辑于 2023-12-13 计算机网络（5）——OSI参考模型
端到端：在数据传输之前，先为数据的传输开辟一条通道（忽略中间有多少设备），然后在进行传输。 点到点：是指一个设备发数据给与该这边直接连接的其他设备，这台设备又在合适的时候将数据传递给与它相连的下一个设备，通过一台一台直接相连的设备把数据传递到接收端。 总结：端到端是由无数的点到点实现和组成的。
16010编辑于 2026-01-23- 来自专栏机器学习炼丹之旅
计算机网络：第5章 运输层
保活计时器： 5.9 TCP报文段的首部格式 由于二进制0101=十进制5，TCP报文段以4字节为单位，所以一共5 * 4=20字节
50420编辑于 2022-09-19 - 来自专栏蒙奇D索隆的学习笔记
计算机小白的成长历程——分支与循环（5）
两者都是从对象语句之后进入循环； 2.两者的判断都是由while进行判断； 3.判断语句都是遵循0为假跳出循环，非0为真进入循环； 4.在执行语句中遇到break时，直接跳出循环执行循环外的执行语句； 5.
25830编辑于 2023-10-13 - 来自专栏Python编程和深度学习
计算机二级Python考点解析5
、字典 上面的语法即：以sep作为分隔符，将seq所有的元素合并成一个新的字符串 返回值：返回一个以分隔符sep连接各个元素后生成的字符串 >>> seq = ['1','2','3','4','5' ] >>> sep = '+' >>> print sep.join(seq) 1+2+3+4+5 >>> dirs = '','usr','bin','env' >>> print '/'.join(
61520发布于 2020-05-21 - 来自专栏未竟东方白
【笔记】《计算机图形学》(5)——线性代数
这系列的笔记来自著名的图形学虎书《Fundamentals of Computer Graphics》，这里我为了保证与最新的技术接轨看的是英文第五版，而没有选择第二版的中文翻译版本。不过在记笔记时多少也会参考一下中文版本
2.3K30发布于 2020-07-29 - 来自专栏信数据得永生
Python OpenCV3 计算机视觉秘籍：1~5
我们要检查的操作（调整大小和翻转）是基本操作，通常用作复杂的计算机视觉算法的预备步骤。 准备 您需要安装带有 Python API 支持的 OpenCV3.x。 .getStructuringElement(cv2.MORPH_ELLIPSE, (5, 5)), iterations=5) closed = cv2 a59f-2a54c345c6c7.png)] 将直线和圆形拟合为二维点集 许多计算机视觉算法都处理点。 48c2-b3ba-bf639db9760d.png)] 使用 Canny 算法查找边缘 边缘是一种有用的图像特征，可以在许多计算机视觉应用中使用。 该模型支持 20 个类别，可用于需要在场景中查找对象的许多计算机视觉应用中，例如车辆碰撞警告。 要了解更多信息，请访问这里。
2.4K10编辑于 2023-04-27 - 来自专栏目标检测和深度学习
全球最全计算机视觉资料（5：图像和视频标注）
目标检测和深度学习 Image Captioning m-RNN模型《 Explain Images with Multimodal Recurrent Neural Networks》 2014 [https://arxiv.org/pdf/1410.1090.pdf] NIC模型 《Show and Tell: A Neural Image Caption Generator》2014 MS Captivator From captions to visual concepts and back 2
67010发布于 2018-07-20
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