这是java多线程第三篇:《java多线程—线程怎么来的》(https://my.oschina.net/u/1859679/blog/1517807)《java多线程内存模型》(https://my.oschina.net/u/1859679/blog/1525343)上一篇《java多线程—内存模型》已经讲解了java

本文将结合实例代码，介绍OpenCV如何查找轮廓、获取边界框。代码:OpenCV提供了函数查找轮廓，需要以二值化图像作为输入、并指定些选项调用即可。我们以下图作为示例：二值化图像代码工程data/提供了小狗和红球的二值化掩膜图像：其使用预训练好的实例分割模型来生成的，脚本可见。模型检出结果，如下：模型用的MaskRCNN已有预测边

由OpenAI提供的ChatGPT/GPT4模型和CodeX模型能够很好的理解和生成业界大多数编程语言的逻辑和代码，然而在实际应用中，我们经常会在编码时使用到一些私有框架、包、协议和DSL等。由于相关模型没有学习最新网络数据，且这些私有数据通常也没有发布在公开网络上，OpenAI无法根据这些私有信息生成对应代码。

Redkale技术详解01双亲委托模型Redkale(https://www.oschina.net/action/GoToLink?urlhttp%3A%2F%2Fredkale.org%2Findex.html)里大量使用了双亲委托模型，序列化的ConvertFactory、依赖注入的ResourceFactory、服务

!(https://oscimg.oschina.net/oscnet/faedcb264a1c43969f2f5a2e6b9dbd2e.png)基于生成对抗网络（GAN）的深度神经网络促进了端到端可训练的照片级逼真的文本到图像的生成。许多方法还使用中间场景图表示法来改善图像合成。使用基于对话的交互的方法允许用户提供指令，以逐步改进和调整生成

ISO/OSI网络模型共有七层：物理层，数据链路层，网络层，传输层，会话层，表示层，应用层。TCP/IP网络模型：应用层，传输层，网际层，网络接口!(https://static.oschina.net/uploads/img/201711/291518

随着大数据和计算能力的飞速发展，深度学习作为人工智能领域的一个重要分支，已经引起了广泛的关注和研究。深度学习通过模拟人脑神经网络的运作方式，使得机器能够学习并理解数据的内在规律和特征，从而实现更高级别的智能化。本文将深入探讨深度学习的基本原理、关键技术及其

要训练一个有效的深度学习模型来破解滑动验证码，首先需要大量的训练数据。这些数据包括滑动验证码的图片和对应的滑块位置。你可以通过爬虫技术从网站上收集这些数据，确保数据覆盖各种类型和难度的验证码。2.模型选择与训练在准备好数据后，接下来是选择合适的深度学习模型

最近在对接AI服务API时，发现ModelGate平台上线了新版，其聚合模型入口和用量统计的能力愈发完善。对于有多大模型需求、API频繁切换、团队灵活分工的场景，这次更新感受比较深，整理如下