最新版本:下载 版本:v1.5 更新时间:2014年10月08日  +完善了:YeImageFinder:支持在每次启用插件时,也能正常绑定右键! +完善了:每次做完动作后,就马上关闭自身! 版本:v1.4 更新时间:2014年9月25日  * 修改启动时机为浏览器启动时加载. 版本:v1.2 更新时间:2014年1月16日  * 修改为谷歌浏览器可用的插件,不再支持搜狗浏览器. 版本:v1.1 更新时间:2013/11/01 * 代码完善 + 右键关于显示当前版本号,点击并链接到软件帮助页 版

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: InceptionV3进行fine-tuning 训练模型代码如下: # 基本流程 # import os import sys import glob import argparse import matplotlib.

如果你经常遇到 Java 线上性能问题束手无策,看着线上服务 CPU 飙升一筹莫展,发现内存不断泄露满脸茫然.别慌,这里有一款低开销.自带火焰图.让你大呼好用的 Java 性能分析工具 - async-profiler. 最近 Arthas 性能分析工具上线了火焰图分析功能,Arthas 使用 async-profiler 生成 CPU/内存火焰图进行性能分析,弥补了之前内存分析的不足.在 Arthas 上使用还是比较方便的,使用方式可以看官方文档.这篇文章介绍 async-profiler 相

使用selenium实现谷歌以图搜图 实现思路 原理非常简单,就是利用selenium去操作浏览器,获取到想要的链接,然后进行图片的下载,和一般的爬虫无异. 用到的技术:multiprocessing,selenium,xpath,requests 以下按照代码执行的顺序进行讲解. 首先导入需要的包 # coding=utf-8 import base64 import hashlib import os import re import shutil import time from mult

带权图的最小生成树--Prim算法和Kruskal算法 带权图的最短路径算法--Dijkstra算法 package graph; // path.java // demonstrates shortest path with weighted, directed graphs 带权图的最短路径算法 // to run this program: C>java PathApp ////////////////////////////////////////////////////////////

一,介绍 本文实现带权图的最短路径算法.给定图中一个顶点,求解该顶点到图中所有其他顶点的最短路径 以及 最短路径的长度.在决定写这篇文章之前,在网上找了很多关于Dijkstra算法实现,但大部分是不带权的.不带权的Dijkstra算法要简单得多(可参考我的另一篇:无向图的最短路径算法JAVA实现):而对于带权的Dijkstra算法,最关键的是如何“更新邻接点的权值”.本文采用最小堆作为辅助,以重新构造堆的方式实现更新邻接点权值. 对于图而言,存在有向图和无向图.本算法只需要修改一行代码,即可同时

前阵子在阮一峰的博客上看到了这篇<相似图片搜索原理>博客,就有一种冲动要将这些原理实现出来了. Google "相似图片搜索":你可以用一张图片,搜索互联网上所有与它相似的图片. 打开Google图片搜索页面: 点击使用上传一张angelababy原图: 点击搜索后,Google将会找出与之相似的图片,图片相似度越高就越排在前面.如: 这种技术的原理是什么?计算机怎么知道两张图片相似呢? 根据Neal Krawetz博士的解释,实现相似图片搜素的关键技术叫做"感知

近期研究了一下以图搜图这个炫酷的东西.百度和谷歌都有提供以图搜图的功能,有兴趣可以找一下.当然,不是很深入.深入的话,得运用到深度学习这货.Python深度学习当然不在话下. 这个功能最核心的东西就是怎么让电脑识别图片. 这个问题也是困扰了我,在偶然的机会,看到哈希感知算法.这个分两种,一种是基本的均值哈希感知算法(dHash),一种是余弦变换哈希感知算法(pHash).dHash是我自己命名的,为了和pHash区分.这里两种方法,我都用Python实现了^_^ 哈希感知算法基本原理如下: 1.

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Lodop中的ADD_PRINT_SETUP_BKIMG,可以加载上背景图,该背景图在预览的时候可以显示也可以不显示,打印可以打印出来也可以不打印出来.一般套打,都是不打印背景图的,比如一些快递的快递单,通常预览和导出图片会放在两个按钮里,如果想要打印预览和导出图片都执行,也可以,但是需要放在两个任务里.什么是一个任务,可查看本博客的另一篇博文:Lodop打印语句最基本结构介绍(什么是一个任务) 想要设置,预览包含背景图,打印不包含背景图,预览后弹窗导出图片,可以用如下方法设置: LODOP.P

边赋以权值的图称为网或带权图,带权图的生成树也是带权的,生成树T各边的权值总和称为该树的权. 最小生成树(MST):权值最小的生成树. 生成树和最小生成树的应用:要连通n个城市需要n-1条边线路.可以把边上的权值解释为线路的造价.则最小生成树表示使其造价最小的生成树. 构造网的最小生成树必须解决下面两个问题: 1.尽可能选取权值小的边,但不能构成回路: 2.选取n-1条恰当的边以连通n个顶点: MST性质:假设G＝(V,E)是一个连通网,U是顶点V的一个非空子集.若(u,v)是一条具有最小权值的

#include <stdio.h> #include "Graph.h" #define MAX_INT 32767 /* #define vnum 20 #define MAX_INT = 32767 // 邻接矩阵 typedef struct gp { int vexs[vnum]; // 顶点信息 int arcs[vnum][vnum]; // 邻接矩阵 int vexnum, arcnum; // 顶点数,边数 }Graph; */ // 无向带权图邻接矩阵的

1.带权图:要引入带权图,首先要引入最小生成树,当所有的边拥有相同的权值时.问题变得简单了,算法可以选择任意一条边加入最小生成树.但是当边有不同的权值时,需要用一些算法决策来选择正确的边. 2.带权图构建最小生成树算法: 2.1.从一个顶点开始,把它放入树的集合中,然后重复做下面的事情: 2.1.1.找到从最新的顶点到其他顶点的所有边,这些顶点不能在树的集合中,把这些边放入优先级队列, 2.1.2.找出权值最小的边,把它和它所到达的顶点放入树的集合中.重复直到所有顶点都在树的集合中. 3.实现代

蛮好用的国内p站搜图网站(伪p站) 传送链接

Python+selenium 自动化-启用带插件的chrome浏览器,调用浏览器带插件,浏览器加载配置信息.   本文链接:https://blog.csdn.net/qq_38161040/article/details/87178444 正常的话我们启用的chrome浏览器是不带插件的,如果你能登陆chrome的话,你会发现登陆信息也没有,还有不管你怎样设置每次新打开的chrome都是默认设置的. 我们正常启动的浏览器每次都要加载配置文件的,一般的配置文件就是在user data里,插件就

在实际项目开发过过程中,页面是上传到服务器上的.而为了减少服务器的压力,让用户少加载,浏览器会将图片.css.js缓存到本地中,以便下次访问网站时使用.这样做不仅减少了服务器的压力,并且也减少了用户的下载次数,获得更好的用户体验. 然而在版本升级或做一些css.js等调整的时候,缓存导致用户无法显示更新后的样式,这是另人头头疼的问题.除非用户自行手动升级缓存,不过几乎所有用户不会为了正常访问这个网站而去手动清除缓存,因为用户根本不知道是不是缓存的问题,而归根结底,用户就是认为你的页面存在问题,不

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Visual Studio Image Library是微软提供的一套不可多得的高质量图标库(Visual Studio中自己使用的),我在自己写的一些小程序中一直有用到它们.今天天想把之前的程序中的2010风格的图标更新成2013的风格的,便到微软的网站网上搜了一下,发现体积大了好几倍,都快300m了.解压后发现原来现在已经附送矢量图库了,非常给力.有了这些矢量图库后,我们可以打造任意分辨率的图标了,也可以非常方便的修改. 这些矢量图库大部分为AI格式的,存放在"2013_VS Icon Re

2435: [Noi2011]道路修建 Description 在 W 星球上有 n 个国家.为了各自国家的经济发展,他们决定在各个国家之间建设双向道路使得国家之间连通.但是每个国家的国王都很吝啬,他们只愿意修建恰好 n – 1条双向道路. 每条道路的修建都要付出一定的费用, 这个费用等于道路长度乘以道路两端的国家个数之差的绝对值.例如,在下图中,虚线所示道路两端分别有 2 个.4个国家,如果该道路长度为 1,则费用为1×|2 – 4|=2.图中圆圈里的数字表示国家的编号. 由于国家的数量十分庞

修改X,Y,Z轴的刻度值 from matplotlib.ticker import MultipleLocator,FuncFormatter from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib import cm from matplotlib import colors from matplotlib.ticker import LinearLocator, Form

感知哈希算法count < =5 匹配最相似count > 10 两张不同的图片var_dump(ImageHash::run('1.jpg’, '2.jpg’)); <?php class ImageHash { const FILE_NOT_FOUND = '-1'; const FILE_EXTNAME_ILLEGAL = '-2'; private function __construct() {} public static function run($src1, $src2)