1.安装rviz sudo apt-get install ros-melodic-rviz  环境检测.安装 rosdep install rviz rosmake rviz startup(开两个终端) source /opt/ros/indigo/setup.bash roscore rosrun rviz rviz rviz不同的配置,其用途也不尽相同. A configuration contains: Displays + their properties(显示以及属性)Tool p

由于公司的一个汽车网站的后台的汽车内容都是主要是来自与汽车之家的,编辑的同事们必须天天手动去对着汽车之家来添加汽车,实在是太蛋疼了.于是乎,为了改变这种状况,作为一个开发码农,我的任务就来了...那就是准备做一个功能,只要粘贴对应的汽车之家的网址url就能对这些数据进行自动填充到我们后台的表单中,目前基本的填充都实现了,但是还是没有能够把对应的汽车相册采集进来. 采集图片的功能我以前也做过,但是汽车之家大部分的汽车都有挺多图片的,开始的时候,我打算使用以前的采集图片的办法,也就是使用file_g

./configure CC=arm-linux-gnueabihf-gcc LD=arm-linux-gnueabihf-ld --host=arm-linux --prefix=/usr/local/jpeg  --exec-prefix=/usr/local/jpeg  --enable-shared  --enable-static make ; sudo make install 将此函数插入 v4l2grab.c 中,long rgb_to_jpeg(const char *rgb,

HtmlAgilityPack应该算是.Net下最好用的html解析库了. 因为最近帮朋友采集一些数据,在nuget里面搜索了好几个库,最后决定就用HtmlAgilityPack.并简单的记录下使用的姿势. 直接使用nuget包安装 Install-Package HtmlAgilityPack -Version 1.下载网页 该库提供了一个下载网页的类:HtmlWeb var webGet = new HtmlWeb(); var document = webGet.Load(url); 如果

摘要: 当我们有一个新内容时(例如新功能.新活动.新游戏.新文章),作为运营人员总是迫不及待地希望能尽快传达到用户,因为这是获取用户的第一步.也是最重要的一步. 点此查看原文:http://click.aliyun.com/m/40929/ 我们发送重要邮件时为了确认对方已读,都会在邮件中设置一个"读取回执"标签以确定对方时候读信. 这种模式用途很广,例如: 发送传单时,确保对方已读推广网页时,多少用户做了点击移动App运营活动页面,分析用户访问情况对这类个性化的采集与统计,针对站长C

第一次接触HtmlAgilityPack是在5年前,一些意外,让我从技术部门临时调到销售部门,负责建立一些流程和寻找潜在客户,最后在阿里巴巴找到了很多客户信息,非常全面,刚开始是手动复制到Excel,是真尼玛的累,虽然那个时候C#还很菜,也想能不能通过程序来批量获取(所以平时想法要多才好).几经周折,终于发现了HtmlAgilityPack神器,这几年也用HtmlAgilityPack采集了很多类型数据,特别是足球赛事资料库的数据采集以及天气数据采集,都是使用HtmlAgilityPack,所以

作者:Syn良子 出处:http://www.cnblogs.com/cssdongl 转载请注明出处 找时间记录一下利用Gobblin采集kafka数据的过程,话不多说,进入正题 一.Gobblin环境变量准备 需要配置好Gobblin0.7.0工作时对应的环境变量,可以去Gobblin的bin目录的gobblin-env.sh配置,比如 export GOBBLIN_JOB_CONFIG_DIR=~/gobblin/gobblin-config-dir export GOBBLIN_WORK

由于我涉及一个车牌识别系统的项目,计划使用深度学习库caffe对车牌字符进行识别.刚开始接触caffe,打算先将示例中的每个网络模型都拿出来用用,当然这样暴力的使用是不会有好结果的- -||| ,所以这里只是记录一下示例的网络模型使用的步骤,最终测试的准确率就暂且不论了! 一.图片数据库 来源 我使用的图像是在项目的字符分割模块中分割出来的字符图像,灰度化并归一化至32*64,字符图片样本示例如下: 建立自己的数据文件夹 在./caffe/data/目录下建立自己的数据文件夹mine,并且在mi

php获取html图片标签信息(采集图片),实现图片采集及其他功能,带代码如下: <?php $str="<img src='./a.jpg'/>111111<img src='./b.png'/><img src='./b.bmp'/><img src='./b.jpeg'/>";//正则匹配 preg_match_all("/<[img|IMG].*?[src|SRC]=[\'|\"](.*?(?:[\

最近一个项目要求对图片数据简单加密下,就是那种不能直接看到图片内容就行.于是我使用了base64编码对图片数据进行编码,把图片2进制数据变成了base64的字符串,再把这个字符串保存到server的数据库上.我用的是开源工程,地址如下 https://github.com/l4u/NSData-Base64,如果你的程序只支持ios7,那么你可以使用NSData在ios7中新增加的base64编码函数. 注意,base64仅仅是一种编码方式,没有加密功能,如果别人知道你用的是base64编码,那

img src 使用 base64 图片数据 在网页上显示一张图片通常是 <img src="xxx.png" > 或 <img src="www.url.com/te.png"> 但是如果我们有图片base64数据:也可以使用 base64数据来在网页上显示一张图片: 格式: <img src="data:image/bmp;base64,Qk32egAAAAAAADYE...(图片base数据)> 上面一个是 注意

PNG是一种非常流行的图片格式,它不仅支持透明效果,而且图片数据经过了压缩处理,所以广泛用于web等应用. PNG的文件格式: PNG文件中的数据,总是以一个固定的8个字节开头: (图片来自http://blog.csdn.net/bisword/article/details/2777121) 除此之外,PNG的其他数据都是以数据块的方式组织,它们被分为标准数据块和辅助数据块,其中的辅助数据块是可选的.关键数据块包含我们必须的图片信息,我们之后要重点解析的也是关键数据块. (图片来自http:

1,引言 本文讲解怎样用Python驱动Firefox浏览器写一个简易的网页数据采集器.开源Python即时网络爬虫项目将与Scrapy(基于twisted的异步网络框架)集成,所以本例将使用Scrapy采集淘宝这种含有大量ajax代码的网页数据,但是要注意本例一个严重缺陷:用Selenium加载网页的过程发生在Spider中,破坏了Scrapy的架构原则.所以,本例只是为了测试Firefox驱动和ajax网页数据采集这两个技术点,用于正式运行环境中必须予以修改,后续的文章将专门讲解修正后的实现

仿照别人的程序写的bmp数据提取C代码,并将提取的数据放到txt文档中 /* date : 2014/06/24 designer :pengxiaoen version : dev4.9.9.0 function :读取bmp图片的图片数据信息到文件txt中.参考了其他的程序 bmp 文件格式: 第10个字节处存放图像数据起始地址 —— 此程序中25行用到 第36h - 0436h 字节处存放调色板 —— 此程序中没有用到 ***********************************

Performance Monitor采集性能数据 Windows本身为我们提供了很多好用的性能分析工具,大家日常都使用过资源管理器,在里面能即时直观的看到CPU占用率.物理内存使用量等信息.此外新系统中还加入了一个资源监视器(下图2)能够提供更多更直观有关CPU.I/O.网络方面的性能信息统计与视图.    当然仅靠这些工具是不能满足性能分析需求的,从Windows NT4.0时代,Windows就为我们提供了一个叫做Performance Monitor的强有力的性能工具帮助我们分析系统负载

这是四五年以前做小说站采集图片时写过唯一一次 Python 代码 #!/usr/bin/python #-*-coding:utf-8-*- import MySQLdb, os, socket, time; import MySQLdb.cursors; import urllib User = 'root'; Passwd = '123'; Host = 'localhost'; Db = 'database_name'; conn = MySQLdb.connect(user=User,p

今天这篇文章是要修改之前的一个错误,前面我写过一篇基于FPGA的串口发送图片数据至VGA显示的文章,最后是显示成功了,但是显示的效果图,看起来确实灰度图,当时我默认我使用的MATLAB代码将图片数据转化后是灰度图片,直到前一阵我才发现,其实并不是这样.MATLAB代码转化出来的图片数据就是8位的彩色图片数据,只不过当数据小于16'h10时,MATLAB生成的数据便是A.B.E,但是串口调试助手会怎么识别呢!如下图(前方多图高能) 这是我发送的十六进制为0的数据,而串口却显示发送的是FF,显然数据

.主要是为了总结一下 对这些概念有个直观的认识; . 作者 : 万境绝尘  转载请注明出处 : http://blog.csdn.net/shulianghan/article/details/19899193 . 一. 数据采集 源码GitHub地址 : -- SSH : git@github.com:han1202012/DisplayTest.git; -- HTTP : https://github.com/han1202012/DisplayTest; . 使用下面的程序运行在不同设备

本文主要将的是:使用 Camera API 采集视频数据并保存到文件,分别使用 SurfaceView.TextureView 来预览 Camera 数据,取到 NV21 的数据回调. 注: 需要权限:<uses-permission android:name="android.permission.CAMERA" /> 一.预览 Camera 数据 做过Android开发的人一般都知道,有两种方法能够做到这一点:SurfaceView.TextureView. 下面是使用

大部分的pytorch入门教程,都是使用torchvision里面的数据进行训练和测试.如果我们是自己的图片数据,又该怎么做呢? 一.我的数据 我在学习的时候,使用的是fashion-mnist.这个数据比较小,我的电脑没有GPU,还能吃得消.关于fashion-mnist数据,可以百度,也可以 点此 了解一下,数据就像这个样子: 下载地址:https://github.com/zalandoresearch/fashion-mnist 但是下载下来是一种二进制文件,并不是图片,因此我先转换成了

图片数据一般有两种情况: 1.所有图片放在一个文件夹内,另外有一个txt文件显示标签. 2.不同类别的图片放在不同的文件夹内,文件夹就是图片的类别. 针对这两种不同的情况,数据集的准备也不相同,第一种情况可以自定义一个Dataset,第二种情况直接调用torchvision.datasets.ImageFolder来处理.下面分别进行说明: 一.所有图片放在一个文件夹内 这里以mnist数据集的10000个test为例, 我先把test集的10000个图片保存出来,并生着对应的txt标签文件.