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广东工业大学 数智工作室 在学习Android，希望不要毕业即失业的学生。
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#每天一个知识点# 编译原理的Display表如何学习和理解？
#每天一个知识点#
微服务中，feign与ribbon冲突咋办
，他们是包含关系，所以不能同时引入吗
#每天一个知识点#
如果算子是可学习的，那么手工设计的滤波器与CNN的卷积核的关系是如何的呢
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Java生态里面是否有类似Python虚拟环境那种操作呢
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华为的深度学习硬件 Atlas 200 DK，有什么坑点么。
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LBP算子的原理是什么，入到边界情况哪种处理方法最好呢
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YOLO8做蒸馏以适配到移动端中使用，有什么学习思路么
#每天一个知识点#
想问各位大佬一个计算机视觉上面的问题。
如下面图一给出来了拉普拉斯算子的定义，图二给出的是利用拉普拉斯算子做图像锐化的方法。
如果是中心算子中心系数为正时，用公式二，请问这时候算子还是套用图一那个定义的算子吗？
还是说算子要换成第二种情况剪头相关的模板的算子，即为将图一的公式取负值，最后使得两种情况得出的结果一致。
我还看到一种情况说是直接对该算子模板做卷积，在加以原来的值。
现在有点懵，哪种方法才是对的呢？劳教了![[嘿哈]](//lf-web-assets.juejin.cn/obj/juejin-web/xitu_juejin_web/img/jj_emoji_67.9ceed33.png)
#每天一个知识点#
在对图像点处理的方法中，【直方图均衡化】这种处理方式相对复杂和重要。
其基本思想是：对原始图像的灰度等级直方图进行变换，使其变得均匀。这个过程增加了像素灰度值的动态范围，达到了增强图像整体对比度的效果。
处理步奏为：
1. 获得直方图概率密度分布（归一化）
2. 在概率基础上，找到累计分布
3. 将累计值乘以最大灰度值L-1，得到Sk
4. 将原始灰度值映射到上一步得到的结果值
#每天一个知识点#
使用Feign的时候，在所有用到@PathVariable注解的地方，都需要加上(value=xxx)这样子的value值。他不会帮你加入默认的值的。
![[嘿哈]](http://lf-web-assets.juejin.cn/obj/juejin-web/xitu_juejin_web/img/jj_emoji_67.9ceed33.png)
