车牌定位的FPGA实现技术 图像预处理 车牌定位的第一步通常是对输入图像进行预处理，以减少噪声并增强车牌区域的对比度。采用灰度化处理将彩色图像转换为灰度图像，减少计算复杂度。随后应用高斯滤波或中值滤波平滑图像，消除高频噪声。边缘检测算法（如Sobel或Canny算子）用于突出车牌区域的轮廓特征。 灰度化公式： [ I_{gray} = 0.299 \cdot R + 0.587 \cdot G + 0.114 \cdot B ] Sobel算子梯度计算： [ G_x = \begin{bmatrix} -1 & 0 & 1 \ -2 & 0 & 2 \ -1 &...

电脑Windows系统深度维护指南 定期磁盘清理与优化 使用Windows内置的磁盘清理工具删除临时文件、系统缓存和回收站内容。在“此电脑”右键选择磁盘属性，点击“磁盘清理”进行扫描。 启用存储感知功能（设置 > 系统 > 存储），自动清理无用文件。定期运行defrag命令（适用于机械硬盘）或optimize-drive（适用于SSD）优化磁盘性能。 系统更新与驱动管理 确保Windows Update保持开启，定期安装安全补丁和功能更新。在“设置 > 更新与安全”中检查更新状态。 使用设备管理器或厂商工具（如Intel Driver & Support Assist...

计算机工作原理简介 计算机是现代信息技术的核心设备，其工作原理可以概括为输入、处理、存储和输出四个基本环节。计算机通过硬件和软件的协同工作，完成各种复杂的任务。以下是对计算机工作原理的简单介绍。 输入设备 计算机通过输入设备接收外部信息。常见的输入设备包括键盘、鼠标、触摸屏、麦克风和摄像头等。这些设备将用户的操作或环境数据转换为计算机可以处理的数字信号。 中央处理器（CPU） CPU是计算机的“大脑”，负责执行指令和处理数据。CPU内部包含控制单元、算术逻辑单元（ALU）和寄存器。控制单元协调计算机各部件的工作，ALU执行数学和逻辑运算，寄存器用于临时存储数据。 存储器 计算机的存储器分为主存...

JVM垃圾回收算法与垃圾收集器详解 垃圾回收算法 标记-清除算法（Mark-Sweep） 该算法分为标记和清除两个阶段。标记阶段遍历所有对象，标记出存活对象；清除阶段回收未被标记的对象。缺点是会产生内存碎片，影响大对象分配效率。 标记-整理算法（Mark-Compact） 在标记阶段与标记-清除算法相同，但在清除阶段会将存活对象向内存一端移动，然后清理边界外的内存。解决了内存碎片问题，但移动对象会增加开销。 复制算法（Copying） 将内存分为两块，每次只使用其中一块。垃圾回收时，将存活对象复制到另一块内存中，然后清空当前内存块。效率高且无碎片，但内存利用率降低。 分代收集算法（Genera...

愚公系列：《人工智能70年》058-形形色色的机器人（服务机器人大合唱） 服务机器人的定义与分类 服务机器人指为人类或设备提供非工业性服务的机器人，涵盖家庭、医疗、物流、教育等领域。根据国际机器人联合会（IFR）分类，服务机器人分为个人/家用服务机器人和专业服务机器人两大类。前者包括扫地机器人、陪伴机器人等，后者涵盖医疗手术机器人、物流配送机器人等。 核心技术与应用场景 家庭服务机器人 以扫地机器人为代表，依赖SLAM（同步定位与地图构建）技术实现自主导航。激光雷达或视觉传感器构建环境地图，路径规划算法优化清洁效率。例如iRobot Roomba系列采用vSLAM技术，适应复杂家居环境。 医疗...

单链表的基本概念 单链表是一种线性数据结构，由一系列节点组成，每个节点包含数据域和指针域。数据域存储数据，指针域存储下一个节点的地址。单链表的特点是动态内存分配，插入和删除操作高效，但访问元素需要从头节点开始遍历。 单链表的节点定义 在C语言中，单链表的节点通常通过结构体定义。每个节点包含一个数据成员和一个指向下一个节点的指针。 typedef struct Node { int data; // 数据域 struct Node* next; // 指针域 } Node;  单链表的创建 单链表的创建通常包括初始化头节点和动态分配内存。头节点不存储实际数据，仅作为链表的起始标志。 Node* ...

论文核心思想 《Self-Supervised Continual Graph Learning in Adaptive Riemannian Spaces》提出了一种自监督的连续图学习方法，通过动态黎曼空间适应不断变化的图结构数据。该方法解决了传统图神经网络（GNN）在持续学习场景中的灾难性遗忘问题，并利用黎曼几何的灵活性捕捉图数据的层次结构和非欧几里得特性。 关键技术贡献   自适应黎曼空间 通过可学习的曲率参数动态调整黎曼空间的几何结构，使模型能够适应不同阶段图数据的分布变化。曲率参数 $\kappa_t$ 在时间步 $t$ 的更新公式为： [ \kappa_t = \kappa_{t-...