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java + nginx + ffmpeg + vue实现摄像头，rtmp、rtsp直播流协议的实时播放
目录环境：CentOS 7 安装 ffmpegdocker安装nginx-rtmpnginx-rtmp配置文件详解 例子 java案例 pom依赖代码案例前端案例（vue）javacv相关文档和博客<dependency> <groupId>org.bytedeco&l
PyQt5(一) PyQt5安装及配置，从文件夹读取图片并显示，模拟生成素描图像
一、环境配置1.1 安装PyQt5按住win+R输入cmd在命令行下使用pip安装,但是需要SIP的支持,所以先安装SIP,再安装pyqt5pip install sip由于安装默认使用国外的镜像，可能因为网络问题会导致下载慢或者失败的现象。所以我们可以使用国内的镜像,比如清华的镜像源：https:
cookie、localStorage和sessionStorage详解
一、cookiecookie是客户端与服务器端进行会话使用的一个能够在浏览器本地化存储的技术。简言之，cookie是服务器端发给客户端的文本文件；目的是用于辨别用户身份。只能储存4kb的数据，
小马带你认识前端开发神器WebStorm（WebStorm及Git的相关配置与使用）
JS开发神器WebStorm的使用，包括Git的配置、文件提交至Git、文件名详解等。
vue-day01 使用cdn引入使用
用于对不同的点击事件做不同的处理。一个简单的点击事件的例子：
java最大公约数和最小公倍数
最大公约数概念greatest common divisor(gcd)最大公因数，也称最大公约数、最大公因子，指两个或多个整数共有约数中最大的一个。a，b的最大公约数记为（a，b），同样的，a，b，c的最大公约数记为（a，b，c），多个整数的最大公约数也有同样的记号。欧几里德算法欧几里德算法又称辗转
常用C++开发环境介绍
一、命令行CommandLine开发（1）linux命令行：GUN、g++、Makefile、cmake（2）Windows:MinGW二、不建议使用老旧的IDE（1）VC++6.0（2）DevC++三、市面主流的C++开发软件（1）CodeBlocks特点：小巧、开源免费、跨平台，初学者可以试试（
Springboot自动装配的原理
第三方jar包，SpringBoot会采用SPI机制，在/META-INF/目录下增加spring.factories文件，然后SpringBoot会自动根据约定，自动使用SpringFactoriesLoader来加载配置文件中的内容。这种自动装配的思想在spring3.x以后就支持了，我们只需要
Python下：turtle模块
提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言 一、pandas是什么？ 二、使用步骤 1.引入库 2.读入数据 总结前言提示：这里可以添加本文要记录的大概内容：例如：随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习机器学习，本文就介绍了机器
xposed hook之360加固的APP过模拟器检测
0x0 故事的由来前段时间把17年某东双十一抽到的X20换了，换了某200万图标的k40(安卓11，手机稳定版刷了面具+lsposed)但是有几款以前的APP需要用指定的imei或者oaid来伪造原设备继续使用，所以才有了这个帖子…0x1 用到的工具和用途1、VMOS Pro（安卓虚拟机，自带xpo
Python命名规则
给类、函数、变量取名，只要不违反命名规则，取任何名字都是可以的。要是不明白类、函数、变量的作用不是还有注释吗？的确如此，但如果能够“望名生义”又何必去添加多余的注释呢。另外，统一的命名法也令程序看起来赏心悦目。
MobileViT模型简介
自从2010年ViT(Vision Transformer)模型的横空出世，人们发现了Transformer架构在视觉领域的巨大潜力。近些年，越来越多的科研人员投入Transformer的怀抱，视觉领域的各项任务也不断被Transformer架构模型刷新。Transformer虽然强大，但在现在看来
计算机视觉教程0-3：为何拍照会有死亡视角？详解相机矩阵与畸变
拍照死亡角度一般指的是将自己脸盆子拍得特别大，拍出用鼻孔看人的狰狞面目，因此部分美颜软件里人像修正中会有“去畸变”这一项功能。本文就从计算机视觉的角度谈一谈镜头畸变原理。
torch.optim.Adam() 函数用法
Adam是通过梯度的一阶矩和二阶矩自适应的控制每个参数的学习率的大小。
实战YOLO V5推演（TensorRT版本 C++）
python不好用么，为什么还要转C++；yolov5的export.py 已经实现在python端的模型转化了啊？不需要c++的可以看这个《【深度学习】目标检测 yolov5模型量化安装教程以及转ONXX，torchscript，engine和速度比较一栏表》C++的学习曲线那么陡峭，性能在服务器
深度学习之文本分类总结
一、文本分类概况二、文本分类的发展三、文本分类常用的模型结构四、文本分类模型实际中遇到的问题（Q&A）
不写代码、年薪百万，带你玩赚ChatGPT提示工程-介绍
随着ChatGPT的大火，提示工程在大模型中的重要性不言而喻，本文参考国外完成国内中文版本的《提示工程指南》，希望能够和大家一起交流，分享及发现提示工程的美妙之处。文章所有内容可以在中找到。本文主要介绍了提示工程的一些基本示例，下一章会介绍一些基本的提示。
48-安装软件并管理服务
RPM的概念和操作命令，DNF的概念和操作命令，源代码软件及其安装，Systemd管理服务
密文策略属性基加密（CP-ABE）
目录 密文策略属性基加密（CP-ABE）CP-ABE过程参考文献密文策略属性基加密（CP-ABE） 在之前的（KP-ABE）中，密文和属性相关联，私钥与访问策略相关联，可以决定能解密的密文，加密者无法控制谁能够访问他加密的数据。在密文策略属性基加密（CP-ABE）中正好与之相反，私钥与属性相关联，
2022年全国职业院校技能大赛（中职组）网络安全竞赛试题——中间人攻击渗透测试解析（详细）
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