cidnameisParentparentIdlevel50018264收集配置配备枚举/收集相关101500080903C数码配件10150012164闪存卡/U盘/存储/挪动硬盘10150007218办公配置配备枚举/耗材/相关效率10150018004电子辞书/电纸书/横蛮用品10150014756防潮垫/地席/枕头150013886250019269户外鞋靴150013886250013891专项户熟手为配备150013886250014759刀具/多用货物150013886250013892户外休闲家具150013886250016119遨游便携配备150013886250019007军迷装扮/军迷用品150013886250018158防护/救生配备150013886250019539帐篷/天幕/帐篷配件150013886250019592望远镜/夜视仪/户外眼镜150013886250019601户外照明150013886250019712饮水器具/盛水容器150013886250011416马桶帖050020840350003454其余贴饰050020840350020905音乐盒050020836350021888饰品盒050020836350021889装点坐盘/挂盘0500208363能够实现上上级关连。
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GB14887-2003《路途交通讯号》国度尺度第1号更正单LED路途交通诱惑可变标志清静保卫工程本领尺度车载式路途交通讯息展现屏都市路途照明方案尺度都市路途照明方案尺度都市路途交通单项结构原则都市路途交通讯号抑制方式适用尺度都市交通讯号抑制术语闯红灯自动记实体系通用本领前提路途交通标志以及标线GB5768-1999001路途交通抑制机路途交通讯号倒计时展现器路途交通讯号灯电气装置装置工程蓄电池施工验收尺度高速公路LED可变限速标志本领前提公路车辆智能检测记实体系通用本领前提环形线圈车辆检测器JTT455-2001敏捷车测速仪通用本领前提入侵报警体系工程方案尺度视频安防监控体系视频安防监控体系工程方案尺度

十字绣检测示例撰写者：Reddit用户u/redditk9此示例是针对于u/format71撰写的帖子“”而编写的。
本示例演示了如安在十字绣图案图像中检测标志位置。
图像处置链络续特定于该下场。
这个例子也不破例。
该处置方案举行如下假如：图像对于齐，即残缺不扭转。
图像惟独很小的失真。
图像照明平均。
ImageJ事后实现为了一些责任，以：对于齐并裁剪原始图像。
裁剪每一个标志图像并对于其举行阈值处置。
责任原理（概述）步骤1.将原始图像配置为阈值以去除了噪声。
ImagecvThreshold=cvOriginal.ThresholdBinaryInv(newGray(thresholdLevel),newGray(255));步骤2.归一化相互关用于检测大概的匹配位置。
Image<

Python毕业方案-相持神经收集收集剖析人脸名目实际边缘检测是图像处置以及盘算机视觉中的底子下场，边缘检测的目的是标识数字图像中亮度变更明晰的点。
图像属性中的明晰变更每一每一反映了属性的弥留责任以及变更。
这些搜罗（i）深度上的不络续、（ii）大概倾向不络续、（iii）物资属性变更以及（iv）场景照明变更。
边缘检测是图像处置以及盘算机视觉中，特意是特色提取中的一个钻研规模。
不含代码，只是约莫的演示文档

最新残缺英文版UL2575：2012LithiumIonBatterySystemsforUseinElectricPowerToolandMotorOperated,HeatingandLightingAppliances，规定了电开货物以及电成果操作、加热以及照明装置用锂离子电池体系清静尺度。

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