摘要： 一、 转换为 base64 阅读全文

摘要： 最近遇到有个项目，需要根据文件存储的根目录地址来判断是在云端获取，还是本地获取， 先看下具体有几个不同的根目录： 去重关键字：distinct 必须放在使用对象的前面 正则：regexp_substr REGEXP_SUBSTR函数格式如下： function REGEXP_SUBSTR(Strin 阅读全文

摘要： 在以图搜图的过程中，需要以来模型提取特征，通过特征之间的欧式距离来找到相似的图形。 本次我们主要讲诉以图搜图模型创建的方法。 图片预处理方法，看这里： https://keras.io/zh/preprocessing/image/ 本文主要参考了这位大神的文章， 传送门在此： InceptionV 阅读全文

摘要： 一、查找与替换 命令模式： : 输入查找（需要进入命令输入模式）： ?abc /abc ？ 以及 / 都可以查找，不同的是 ？ 默认 n 向上查找, N 下一个。 / 的 n 为 下一个， N 为上一个。 普通模式下： 输入fa 跳转到第一个a字符 输入r，并且输入b，a字符被b字符替换（实用） 输 阅读全文

摘要： 车牌识别的属于常见的 模式识别 ，其基本流程为下面三个步骤： 1） 分割： 检测并检测图像中感兴趣区域； 2）特征提取： 对字符图像集中的每个部分进行提取； 3）分类： 判断图像快是不是车牌或者 每个车牌字符的分类。 车牌识别分为两个步骤， 车牌检测， 车牌识别， 都属于模式识别。 基本结构如下： 阅读全文

摘要： 滤波 blur （均值滤波） 均值滤波是典型的线性滤波算法， 主要方法为领域平均法（即用一片图像区域的各个像素的平均值来代替原图像中的各个像素值） 缺点： 不能很好的保护图像细节， 在图像去噪的同时也破坏了图像的细节部分，从而使图像变得模糊。 函数原型： void blur(InputArray s 阅读全文

摘要： 最近完成了一个以图搜图的项目，项目总共用时三个多月。记录一下项目中用到机器学习的地方，以及各种踩过的坑。总的来说，项目分为一下几个部分： 一、训练目标函数 1、 设定基础模型 2、 添加新层 3、 冻结 base 层 4、 编译模型 5、 训练 6、 保存模型 二、特征提取 三、创建索引 四、构建服 阅读全文

摘要： def save_obj_to_file(path, target_obj): file = open(path,'wb') pickle.dump(target_obj) file.close() def load_obj_from_file(path): file = open(path,'rb') return pickle.load(file... 阅读全文

摘要： 自定义日志文件 nohup your_command > my_nohup.log 2>&1 & #（将日志输出在my_nohup.log文件中，并将stderr重定向至stdout） https://blog.csdn.net/u011762313/article/details/50986444 阅读全文

摘要： 转 https://blog.csdn.net/yelena_11/article/details/53404892 阅读全文